創新奇智徐輝：創業公司不能光燒錢要產生商業價值

如今，人工智慧在各個行業落地開花的場景已經屢見不鮮。對於傳統行業或者互聯網等行業，人工智慧將為其帶來巨大的變革。據麥肯錫全球研究院的一項新研究顯示，人工智慧將為全球經濟帶來13萬億美元的產量增長。並且，積極擁抱AI技術的公司將在2030年之前實現現金流量增加一倍。

國內，作為人工智慧領域的先鋒李開復和他所創辦的創新工場已經成為了響亮的名號。儘管創新工場投資了眾多人工智慧項目，但在今年5月它們才成立了旗下唯一子公司——創新奇智。

創新奇智主打AI賦能B2B，其在天使輪融資了過億人民幣，足以說明資本市場對其的信任和看好。借著「2018中國人工智慧峰會」契機，我們見到了創新奇智的CEO徐輝，就AI人才、技術、AI賦能傳統行業等多方面進行了交流。

以下為採訪實錄：

鎂客網：創新工場、創新奇智、創新工場人工智慧工程院三者間的關係是什麼？

徐輝：2009年李開復老師成立了創新工場，至今有九年了。今天的創新工場已經是一個國際一流的創業投資服務機構，形成了VC+AI特色鮮明的雙品牌。其中，VC層面是在人工智慧、B2B企業服務、教育、消費升級和文化娛樂這五個賽道投資了非常多優秀的公司，包括很多獨角獸、准獨角獸在內。而創新工場人工智慧工程院是在2016年9月份成立。它承擔了人工智慧技術的研發和人才儲配、培養的工作。

從去年能夠看到，人工智慧技術發展到一個臨界點，具備在相當多的業務場景下去落地的條件。但如果僅僅只是一個工程院的話，距落地商業化還有一定的距離。所以誕生了創新奇智這樣一家公司。

首先創新奇智是完全獨立、市場化運作的、以人工智慧賦能實體行業的一家公司。當然，我們依託創新工場的品牌和它在人工智慧方面優質的資源，背靠創新工場人工智慧工程院積累的大量技術和人才。同時，整個市場的成熟和政策推動也提供了有利條件。我們認為在這個時機成立創新奇智有天時、地利、人和的優勢。

由這樣一個商業化的公司來打造AI賦能實體行業，特別是在零售、製造、金融這些行業，能夠充分發揮我們三者之間的協同能力。

鎂客網：您如何看待從技術到產品以及商業化落地的挑戰？

徐輝：在做商業化落地的時候除了科學家、人才非常重要之外，還要有一個好的商業思維。在人工智慧探索期需要的是一個技術思維，但今天更需要的是商業思維，尤其是在面對to B的客戶。to B的客戶可能需要的並不是最好、最棒的技術，因為這並非圖靈獎的評選，他們考慮的是需要一個最適合的技術。所謂適合的技術是指在一個可預測的風險、可控的時間、可控的成本裡面生產出一個比較好的商業價值。這是從技術思維和商業思維去看。

具體到創新奇智，我們認為人工智慧落地必須是一個雙輪驅動的「車」，才能具有廣闊的市場前景。雙輪驅動中的前輪是由一直堅持的技術、產品、人才進行驅動，後輪則是商業化的應用場景行業的選擇上。即要在技術層面具有特色，同時，也要在行業應用場景的選擇上必須和技術相匹配、能夠真正的落地。

這對人才會有很高的要求。要求人才除了有技術之外，還需要具備洞察行業的能力，能夠理解客戶、了解需求，找到合適的應用場景。所以，需要的是兼備行業人才和技術人才優勢的複合型人才。如果，短期內難以找到這樣的人才，對於我們來說至少要創造一種好的環境，讓這兩類人才通過聯合實驗室的方法和客戶聯合在一起，從而讓行業人型人才和技術型人才形成完美的融合與匹配，能夠碰撞出火花。

比如，我們在南京就有很好的實踐。在南京，我們有創新工場南京國際人工智慧研究院、創新工場人工智慧工程院華東總部、以及創新奇智（南京）科技有限公司。所以，在這裡能夠將研究型人才、工程產品型人才、以及行業應用型人才，三者合一，真正實現產學研的結合。

鎂客網：選擇落地行業的原因以及未來的側重點是什麼？

徐輝：我們選擇零售、製造、金融這三個行業，是經過深思熟慮的。因為未來人工智慧是一個通用型技術，不管是to B還是to C，在商業領域裡面可能有10、20個行業都能結合人工智慧。但對於一個創業公司來說，我們必須挑選那些對商業化落地比較敏感的行業，可以比喻為「掛得低的果實」。因為創業要對客戶負責，要為客戶和合作夥伴提供商業價值，同樣也要對員工、對股東、對投資人負責。

所以，必須要把技術和商業很好的結合在一起，我認為這是一個負責的人工智慧創新公司應該持有的態度。不能光燒錢，要產生商業價值。產生商業價值以後能自然而然的賺錢，這才是人工智慧公司一個比較好的正向循環。

此外，這三個行業不管是既有數據還是正在不斷產生的數據，都具有非常大的量。並且，這些數據是可標註的，數據的成熟度較高。所以，我們認為這些行業里有相當一部分適合的場景，可以和如今已經比較成熟的人工智慧技術相匹配，也就是場景+AI+行業，能夠在一定時間內通過不斷的迭代，讓其產生商業價值。

這個商業價值的本質是不斷的把數據價值變成商業價值，具體體現在能夠幫助客戶降低成本、增加效率、促進更好的用戶體驗等。我們認為，這三個行業中有許多場景在這方面將會有很好的商業應用，不僅能夠落地，且在落地一段時間後可以量化這個價值。

我們思考的是這些應用場景在零售、製造、金融這三個行業中具有代表性，可以形成商業價值的產品或者解決方案，且能夠通過推廣複製，實現規模性營收。其中，我們和要好的客戶、合作夥伴一同聯合創新，還能夠緩解我們的交付壓力。

今天，我們選擇零售、製造、金融中的許多場景把它數據化、數字化和現有的人工智慧技術相結合，未來也會在這一塊堅定的走下去，在to B領域中扎紮實實、一心一意做技術、做產品。

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