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吳明輝:人工智能引擎是未來IT投資的重點(diǎn)方向

2017/05/15 10:54      億歐網(wǎng) 關(guān)蕾


  近兩年,隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)應(yīng)用快速滲透,大數(shù)據(jù)管理機(jī)制初步完成,大數(shù)據(jù)行業(yè)進(jìn)入快速發(fā)展期。另一方面,從國家信息中心評估的大數(shù)據(jù)發(fā)展指數(shù)看,市場仍處于起步階段。

  盡管如此,像TalkingData,集奧數(shù)據(jù)、明略數(shù)據(jù)等公司動輒數(shù)十億元的估值,仍能體現(xiàn)出資本市場的偏愛。

  然而,在企業(yè)級服務(wù)這個賽道上,如何從戰(zhàn)略角度選擇業(yè)務(wù)模式,一直是業(yè)內(nèi)爭論的焦點(diǎn)。相對于做產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化的輕業(yè)務(wù)模式,周期長、成本高、定制化的重業(yè)務(wù)模式受到越來越多企業(yè)用戶的關(guān)注。

  明略數(shù)據(jù)作為重業(yè)務(wù)模式的大數(shù)據(jù)公司代表,堅(jiān)持走科學(xué)家駐場路線,其創(chuàng)始人吳明輝認(rèn)為,企業(yè)級服務(wù)必須與客戶并肩作戰(zhàn),才能為其提供最好的產(chǎn)品和服務(wù)。

  愛分析去年首次調(diào)研明略數(shù)據(jù),當(dāng)時明略數(shù)據(jù)提出覆蓋六大行業(yè),仍處于行業(yè)探索階段。今年,明略數(shù)據(jù)已將業(yè)務(wù)聚焦于公安、金融、工業(yè)三大領(lǐng)域,以建立行業(yè)知識圖譜為核心,深耕垂直應(yīng)用。

  AI是近兩年最火的詞匯,經(jīng)過早期對技術(shù)、算法等盲目崇拜后,越來越多的人開始關(guān)注AI技術(shù)結(jié)合行業(yè)應(yīng)用。

  作為一名成功的連續(xù)創(chuàng)業(yè)者和大數(shù)據(jù)技術(shù)資深專家,吳明輝對新技術(shù)有著敏銳獨(dú)特的判斷。他認(rèn)為,創(chuàng)始人要具備吸收新技術(shù)到行業(yè)里的能力,在行業(yè)應(yīng)用層,大數(shù)據(jù)與AI殊途同歸,AI的核心在于數(shù)據(jù),算法技術(shù)壁壘的建立需要依賴大量場景數(shù)據(jù)。

  明略數(shù)據(jù)已于2016年完成兩輪融資,總額超2億人民幣。吳明輝在訪談中表示,公司以每年3倍增速迅速發(fā)展,勢頭強(qiáng)勁。

  近日,愛分析對明略數(shù)據(jù)創(chuàng)始人吳明輝進(jìn)行深度訪談。他對明略數(shù)據(jù)的未來戰(zhàn)略、大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展格局與趨勢,大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)等方面,進(jìn)行了系統(tǒng)的交流和闡述。

  業(yè)務(wù)與戰(zhàn)略

  愛分析:過去一年,明略數(shù)據(jù)有哪些主要的變化?

  吳明輝:明略變化比較大的是創(chuàng)辦第一年。明略最初也有一款大數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)品。但這個方向是有問題的,因?yàn)殚_源的產(chǎn)品做得越來越好,如果公司只做這一層的話,實(shí)際上沒有什么獨(dú)特的價值。所以我們在2014年底決定轉(zhuǎn)型,發(fā)展垂直行業(yè)應(yīng)用,聚焦三個核心方向:公共安全、金融、工業(yè)。

  愛分析:當(dāng)初選擇這三個垂直行業(yè)應(yīng)用是怎么考慮的?

  吳明輝:現(xiàn)在是智能化階段。所以我們選擇的是知識勞動型行業(yè),且有資質(zhì)的知識勞動者嚴(yán)重不足的行業(yè)。比如公安,所有的警察都是知識分子,他最主要的工作是分析案情,情報研判。從警察與人口比例來看,中國的警察比率是美國的三分之一左右。所以公安領(lǐng)域優(yōu)秀的知識分子是嚴(yán)重不足的,非常需要人工智能,實(shí)現(xiàn)向科技要警力。

  金融領(lǐng)域,比如交易所,每天有大量的疑似可疑交易,需要大量的優(yōu)秀知識勞動者做分析。

  工業(yè)領(lǐng)域,比如軌道交通,高鐵的車頭每天產(chǎn)生大量的日志,人工是看不過來的。如果提前分析產(chǎn)生的日志,可以預(yù)判一些問題,做一些零部件的更換和保養(yǎng),可以減少很多經(jīng)濟(jì)上的浪費(fèi)。

  愛分析:從數(shù)據(jù)的角度看,應(yīng)該選擇什么樣的細(xì)分領(lǐng)域?

  吳明輝:要看產(chǎn)業(yè)環(huán)境,原來的產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)里數(shù)據(jù)是不是四分五裂的,能否被連起來。

  愛分析:選定細(xì)分領(lǐng)域之后,具體是如何發(fā)展的?

  吳明輝:我們先給客戶搭建大數(shù)據(jù)平臺,但這不是最核心的工作。隨后在上面做業(yè)務(wù)的應(yīng)用。與傳統(tǒng)企業(yè)級服務(wù)公司不同,我們的服務(wù)更偏向智能化一些。企業(yè)級服務(wù)的本質(zhì)是幫助客戶做好自己的工作,包括兩個層面,更好的管理、更好的做業(yè)務(wù)。

  愛分析:業(yè)務(wù)上,明略數(shù)據(jù)做的都是定制化的產(chǎn)品和服務(wù)?

  吳明輝:在垂直領(lǐng)域里,第一單一定是定制化,但底層的引擎是通用的。場景是定制的,但場景訂單的復(fù)用程度很高,最終會成為行業(yè)產(chǎn)品或解決方案。

  公共安全行業(yè)

  愛分析:在公共安全領(lǐng)域,明略數(shù)據(jù)切的是公安IT的預(yù)算?

  吳明輝:是的。中國公安的IT預(yù)算還是很大的。比如智慧城市,每個省動輒是上億的預(yù)算。智慧城市下面的平安城市,也會有10%-20%的公共安全預(yù)算。

  愛分析:明略數(shù)據(jù)能切得是其中哪一部分?

  吳明輝:這里面IT已經(jīng)在向智能化的方向發(fā)展,實(shí)際上所有的錢都是可以切的。這里會有一大筆錢去買硬件,以前可能是去買服務(wù)器,攝像頭�,F(xiàn)在服務(wù)器是云,攝像頭是感知類硬件。公安類的感知類硬件投入會越來越小,在軟件上的投入會更多,這是我們核心市場,這部分錢我們也不可能全切,我們會挑選場景。

  愛分析:在公安領(lǐng)域,明略數(shù)據(jù)在做情報分析和研判的工作,在跟公安系統(tǒng)打通時候,什么性質(zhì)的平臺是最適合的?

  吳明輝:公安系統(tǒng)的數(shù)據(jù)是以省為單位來做共享的。我們服務(wù)最多的是一些破案壓力大的地市級公安局,其次是省廳和區(qū)縣。

  愛分析:公安領(lǐng)域,明略數(shù)據(jù)是直接對接客戶?主要業(yè)務(wù)是刑偵領(lǐng)域?

  吳明輝:直接對接客戶。公安領(lǐng)域,我們主要做情報和科信,服務(wù)十幾個警種,刑偵是其中的一小塊。

  愛分析:在和公安打通數(shù)據(jù)庫的時候,具體用到哪些AI的技術(shù)?

  吳明輝:打通數(shù)據(jù)庫是一個工程型的工作,目標(biāo)是把數(shù)據(jù)治理成知識圖譜。

  愛分析:明略數(shù)據(jù)和公安合作的時候,公安的數(shù)據(jù)都存在他們的系統(tǒng)里?

  吳明輝:是的,我們不碰的,這是紅線。

  愛分析:在公安IT領(lǐng)域,有很多做解決方案的集成商,明略數(shù)據(jù)和他們屬于什么關(guān)系?

  吳明輝:對,他們是原來做MIS系統(tǒng)的集成商。他們是我們的合作伙伴。我們的系統(tǒng)要對接他們,我們提供最核心的引擎,他們在上面做應(yīng)用。

  愛分析:和�?低曔@樣的公司會有合作關(guān)系嗎?

  吳明輝:未來會有。在公安領(lǐng)域,明略和海康都服務(wù)于不同的警種。�?禃俏覀兊暮献骰锇�,我們在他們硬件采集回來的數(shù)據(jù)上面做產(chǎn)品。我們也在和華為云,阿里云談合作,云上面需要我們的應(yīng)用。

  金融行業(yè)

  愛分析:金融領(lǐng)域主要服務(wù)客群是哪些類的?

  吳明輝:三大領(lǐng)域,保險,銀行,證券。

  愛分析:和明略數(shù)據(jù)合作的是IT部門?

  吳明輝:風(fēng)控部門。

  愛分析:明略數(shù)據(jù)給金融客戶輸出的是一個什么產(chǎn)品?

  吳明輝:跟公安一樣,是軟件,加一些模型算法。

  愛分析:明略數(shù)據(jù)主要是為風(fēng)控相關(guān)業(yè)務(wù)提供模型?

  吳明輝:我們在公安建立的知識圖譜,在金融有些場景是非常好用的,例如風(fēng)險排查,關(guān)聯(lián)交易,和公安場景的原理是一樣的。我們在金融行業(yè)做的也都是和金融安全相關(guān)的。

  愛分析:風(fēng)控是做內(nèi)部的風(fēng)控還是外部的風(fēng)控?

  吳明輝:都有。像交通銀行是銀行和客戶之間的,像郵儲銀行是內(nèi)部的。

  愛分析:可以介紹一個案例嗎?

  吳明輝:舉個例子,某些銀行的網(wǎng)銀只有在換IP地址的時候會把用戶強(qiáng)制退出,終止交易,這是比較簡單的。復(fù)雜一點(diǎn)的還要看交易金額變化,同一個手機(jī)操作賬號的變化。類似這樣的規(guī)則,我們已經(jīng)幫客戶建立起來了,可以實(shí)時阻止很多非法的交易的。傳統(tǒng)的風(fēng)控公司也有涉及,但他們都不是實(shí)時的。

  愛分析:有點(diǎn)類似反欺詐?

  吳明輝:對,反欺詐。

  工業(yè)行業(yè)

  愛分析:工業(yè)有什么案例?

  吳明輝:工業(yè)領(lǐng)域,我們最核心的是故障的預(yù)測和診斷。

  愛分析:現(xiàn)在工業(yè)環(huán)境里面的產(chǎn)業(yè)環(huán)境都有哪幾種呢?

  吳明輝:有設(shè)備制造商、運(yùn)營商、業(yè)主。明略和設(shè)備制造商合作,再一起服務(wù)運(yùn)營商。

  愛分析:現(xiàn)在明略數(shù)據(jù)還是以設(shè)備制造商為服務(wù)客群?

  吳明輝:先跟設(shè)備制造商合作,但主要業(yè)務(wù)來自運(yùn)營商。

  愛分析:行業(yè)客戶現(xiàn)在有哪些呢?

  吳明輝:現(xiàn)在主要做軌道交通。

  愛分析:現(xiàn)在和一家設(shè)備制造商合作,以后再和別的設(shè)備制造商合作的時候會不會有障礙?

  吳明輝:這個行業(yè)是寡頭壟斷,挑最大的合作,做中國市場和中車合作就夠了。

  愛分析:三一重工在做物聯(lián)網(wǎng),中車會不會考慮以后都自己來做?

  吳明輝:肯定想自己做的,但企業(yè)里工程師擅長的還是不太一樣,所以我們合作的話更容易產(chǎn)生結(jié)果。

  愛分析:您覺得對傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)來說,數(shù)據(jù)采集有哪些困難?

  吳明輝:數(shù)據(jù)采集的核心是不能全存。一個車頭跑一個小時,全部數(shù)據(jù)有10TB,存儲成本太高,要根據(jù)場景和策略存儲數(shù)據(jù)。

  愛分析:是借助中車的渠道去接觸客戶還是直銷多一些?

  吳明輝:借助中車的渠道多一些,我們相比他們就太小了。

  愛分析:和中車這邊我們是怎么合作的?

  吳明輝:有駐場科學(xué)家團(tuán)隊(duì)在中車,我們處于聯(lián)合開發(fā)的狀態(tài)。

  愛分析:您認(rèn)為,工業(yè)市場現(xiàn)在有哪些障礙或者挑戰(zhàn)需要解決?

  吳明輝:工業(yè)客戶絕大多數(shù)是大國企、央企。客戶的投資進(jìn)度決定了哪些領(lǐng)域能先發(fā)展起來。軌道這幾年的投資很快,是一個很大的增量市場,這樣的市場就有很多機(jī)會。

  未來戰(zhàn)略

  愛分析:除了現(xiàn)在做的這三個領(lǐng)域,您還比較看好哪些?

  吳明輝:在優(yōu)秀的知識分子嚴(yán)重缺乏的領(lǐng)域,醫(yī)療和教育肯定是了。

  愛分析:但這兩個行業(yè)現(xiàn)在看來都不太容易做進(jìn)去。

  吳明輝:我覺得不是不容易做,是現(xiàn)在正在做的這些公司都太科學(xué)家范了,產(chǎn)品化能力太差,他設(shè)計的產(chǎn)品是沒問題的,但這個產(chǎn)品放到整個生態(tài)系統(tǒng)里面不合適。

  愛分析:純技術(shù)不管是現(xiàn)在還是未來都很難構(gòu)成一個壁壘,您覺得明略數(shù)據(jù)的壁壘如何形成?

  吳明輝:對數(shù)據(jù)的處理能力會形成壁壘。做垂直行業(yè)的技術(shù)應(yīng)用。

  愛分析:數(shù)據(jù)處理技術(shù),具體而言能延伸到哪些維度?

  吳明輝:舉個例子,比如知識圖譜的標(biāo)注,我們做垂直行業(yè)。我們需要這樣大量的數(shù)據(jù)處理工作,這些都是壁壘。

  愛分析:做垂直的行業(yè)應(yīng)用,客戶有大量的數(shù)據(jù),但公司自己不碰這些數(shù)據(jù),這樣是不是壁壘不夠高?

  吳明輝:一定要做重的事。舉了例子,今天我們在公安局落地做一個項(xiàng)目,別人需要半年到一年才能出第一版效果,我們可能一個月就出來了。這是因?yàn)槲覀兦懊嬷氐幕顑阂呀?jīng)做了很久了,壁壘產(chǎn)生在這些地方。

  愛分析:企業(yè)級服務(wù)和2C不一樣的就是,他可以重復(fù)的收錢。比如說做完一期可能沒掙到錢,但后面的多數(shù)也會一直下去。但有沒有可能中間被別人接盤了?

  吳明輝:每個公司都有自己的方法論。但是一定要有這樣一個體系,使得客戶用你越多,他越獲益,同時客戶越多,你的價值越大。

  我舉個例子,秒針再去給客戶提供廣告監(jiān)測的時候,不是一個簡單的tracking工具,還會幫客戶去分析廣告投的怎么樣,同時還要對比整個行業(yè)全體是什么樣,在行業(yè)里面投的好不好,包括在細(xì)分市場里廣告占有率,這個對客戶很重要。

  愛分析:您如何考慮下一步規(guī)模化擴(kuò)張的問題?

  吳明輝:現(xiàn)在還處于跑馬圈地的階段。明略的打法很簡單,標(biāo)桿客戶拿下,把行業(yè)的產(chǎn)品做出來,再復(fù)制。我們要在行業(yè)場景里做標(biāo)桿,找到場景合作伙伴的時候會擴(kuò)張更快。

  愛分析:希望場景合作伙伴給明略數(shù)據(jù)提供什么樣的支持?

  吳明輝:包括銷售、落地時候的一些部屬、未來長期的維護(hù),售前我們做的更多。

  愛分析:明略數(shù)據(jù)是否考慮從做項(xiàng)目完全轉(zhuǎn)成做license服務(wù)?

  吳明輝:是的,但這個license和傳統(tǒng)的不太一樣,這個比傳統(tǒng)license的應(yīng)用要做的更重一些。

  愛分析:下一步公司的整體戰(zhàn)略是什么?

  吳明輝:不遺余力的去打造我們的行業(yè)人工智能引擎。我覺得未來整個的IT投資都會往這個方向去做的。

  愛分析:人工智能系統(tǒng)是明略數(shù)據(jù)的核心戰(zhàn)略?

  吳明輝:明略的理念不是去做一個完全自動的人工智能系統(tǒng),而是人和機(jī)器一起共同去學(xué)習(xí)和完成,一種亦師亦友的關(guān)系。人開始要教機(jī)器,后來甚至機(jī)器要教人,最后的決策還是要靠人,但這個過程中計算機(jī)可以幫人做很多事情。

  所以今天我們的最核心的產(chǎn)品和服務(wù)都是圍繞著幾個行業(yè)去實(shí)現(xiàn),行業(yè)垂直的AI人工智能服務(wù)。

  愛分析:明略數(shù)據(jù)的對標(biāo)公司是Palantir?

  吳明輝:對,我們跟Palantir從業(yè)務(wù)模式和涉足行業(yè)上都很相像。

  愛分析:除了在做的這三個行業(yè)之外,明略還繼續(xù)投入到其他方向嗎?

  吳明輝:其他行業(yè)我們是以產(chǎn)業(yè)投資的形式來布局。公司還是要專注,我們這三個方向已經(jīng)巨大了,每個都是上千億的IT市場。

  愛分析:明略數(shù)據(jù)在做的產(chǎn)業(yè)布局都有哪些方向呢?

  吳明輝:兩個方向。一是最底層的核心技術(shù),如果一些技術(shù)成為瓶頸的時候我們會以并購的形式買一些小的科技公司,像NLP的技術(shù)、圖數(shù)據(jù)庫。我們也在做,但如果市場上有一些跨時代的產(chǎn)品就直接買了。明略現(xiàn)在的資金實(shí)力也夠。二是行業(yè)拓展,會以投資的形式參與,做一些產(chǎn)業(yè)布局。

  運(yùn)營與財務(wù)

  愛分析:現(xiàn)在團(tuán)隊(duì)規(guī)模是怎么樣的結(jié)構(gòu)?

  吳明輝:團(tuán)隊(duì)310人。研發(fā)團(tuán)隊(duì)200人,一半是駐場科學(xué)家,一半人員負(fù)責(zé)底層引擎開發(fā)。銷售50-60人,包括售前。

  愛分析:現(xiàn)在的主要成本來自于研發(fā)?

  吳明輝:準(zhǔn)確的說,是來自于人才。

  愛分析:一百人的科學(xué)家團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在能同時做多少個項(xiàng)目?

  吳明輝:今年的人員計劃是380人。380人能支持100個項(xiàng)目。

  愛分析:隨著業(yè)務(wù)相對成熟,對駐場科學(xué)家的依賴可以減小到什么程度?

  吳明輝:相對簡單的純定制部分我們會外包出去。我們更多的是做行業(yè)數(shù)據(jù)的梳理、行業(yè)知識的構(gòu)建。場景剛進(jìn)入的時候是要鋪一些人的,隨著應(yīng)用逐漸的在某場景的成熟,需要的人也會減少。但系統(tǒng)需要不斷的升級,我們會不斷的跟進(jìn)。

  愛分析:如果這樣的話,駐場應(yīng)該很難去掉了?

  吳明輝:未來可以借鑒遠(yuǎn)程工作,減少駐場的費(fèi)用。但企業(yè)級服務(wù)必須要和客戶并肩作戰(zhàn),才能把最好的產(chǎn)品設(shè)計出來。

  愛分析:整體來看,做服務(wù)客戶的人群很難會降到一個很低的數(shù)字?

  吳明輝:是在逐漸降低,但降到太低也不對。這是個悖論,所有人都想賺利潤,但要是做的太輕了,很容易就會被顛覆。

  愛分析:主要是在哪些環(huán)節(jié)上有人力的減少?

  吳明輝:垂直數(shù)據(jù)庫的梳理有大量的公用部分,這樣重復(fù)工作是可以被省下來的。

  愛分析:這幾個領(lǐng)域咱們的客單價能達(dá)到多少?

  吳明輝:金融和公安類的是300萬-500萬的規(guī)模。

  愛分析:影響項(xiàng)目打包價格的主要因素有哪些?

  吳明輝:最核心的因素是競爭環(huán)境。

  愛分析:明略數(shù)據(jù)是如何對產(chǎn)品和服務(wù)進(jìn)行定價的?

  吳明輝:有兩部分,產(chǎn)品的license和定制的man-hours。大多數(shù)還是以項(xiàng)目工程為立項(xiàng)的。

  愛分析:現(xiàn)在客戶數(shù)有多少?

  吳明輝:去年做幾十個項(xiàng)目。今年會上百。

  愛分析:現(xiàn)在集成商帶給你的客戶占多少比重?

  吳明輝:這部分客戶占很小的部分,但也有訂單和集成商一起簽。

  愛分析:去年的營收是在什么樣一個范圍?

  吳明輝:去年是一個億。

  愛分析:確認(rèn)收入還是訂單收入?

  吳明輝:訂單收入比它多一些,確認(rèn)收入比它少一些。

  愛分析:今年大概想做到多少?

  吳明輝:今年目標(biāo)是3個億的訂單收入,2個億的確認(rèn)收入。

  愛分析:這個增速還是挺快的。

  吳明輝:我們保持每年3倍的增速。企業(yè)級服務(wù),好的團(tuán)隊(duì)在初期2倍增速發(fā)展是沒問題的,優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)能做到3倍增速。再高不太可能,復(fù)制團(tuán)隊(duì)不可能那么快。

  愛分析:營收的增速主要來自于哪些方面?

  吳明輝:來自于客戶變多。每年每個客戶都會續(xù)約,續(xù)約的訂單規(guī)模不會增加太快,每年會維持�?隙ㄊ且懈嗟目蛻�。

  愛分析:今年會考慮做利潤嗎?

  吳明輝:今年肯定會盈利。我們自己測算,營收平衡點(diǎn)是2個億。只要超過2個億肯定就會有利潤的。

  愛分析:SaaS的公司,現(xiàn)在看都還沒有去盈利,更多的還是在增大投入,搶占市場,提升自己在技術(shù)上的領(lǐng)先,明略現(xiàn)在的考慮是什么?

  吳明輝:要看公司的定位,如果公司不賺錢是沒有安全感的,我們的增速很快的,但是我們還是盡可能的讓財務(wù)變好,沒有任何一個投資人說明略一定要盈利的,但我們自己很清楚。

  愛分析:我們判斷了一下,現(xiàn)在300-400人的團(tuán)隊(duì)能做3億人民幣,如果是按實(shí)際確認(rèn)收入2億-2.5億計算,人均產(chǎn)能是50-60萬人民幣。從人均產(chǎn)能角度來講,項(xiàng)目和科學(xué)家之間還是成正比的。

  吳明輝:其實(shí)不是。引擎很關(guān)鍵,引擎決定了成本和營收的斜率肯定是不一樣的。如果沒有引擎的沉淀,變成一個項(xiàng)目公司,那就不行了。

  愛分析:其他的呢,銷售成本高嗎?

  吳明輝:我們主要是人力成本,提高人均產(chǎn)值,壓縮人的成本。銷售成本沒多少,我覺得銷售成本不要降,客單價很高的產(chǎn)品,多鋪幾個銷售沒關(guān)系。

  愛分析:銷售成本現(xiàn)在占營收比例多少?

  吳明輝:大概占20%左右。

  愛分析:預(yù)計三年之后,銷售比例在20%左右?

  吳明輝:不要降到10%以下。

  愛分析:大部分SaaS公司50%左右的銷售占比,相比之下明略數(shù)據(jù)的銷售占比挺低的。

  吳明輝:SaaS公司的客單價不高,他們的打法是高頻應(yīng)用。明略的打法是高客戶價值。

  愛分析:長遠(yuǎn)來看,毛利率能做到60%-70%?

  吳明輝:對,SaaS能做到更高。秒針能做到80%。我們的服務(wù)模式是on-premise,60%-70%就很理想。

  愛分析:管理成本占15%左右?

  吳明輝:是的。

  愛分析:當(dāng)達(dá)到一定規(guī)模之后,研發(fā)占比會有什么變化。

  吳明輝:研發(fā)費(fèi)用會降的越來越低�,F(xiàn)在研發(fā)占60%,長期會在30%以下。

  愛分析:長期來看,利潤空間大概15%?

  吳明輝:差不多。

  愛分析:未來考慮如何提升利潤空間?

  吳明輝:要做行業(yè)壟斷,或者區(qū)域壟斷,才有可能有更大的利潤率。

  愛分析:未來的財務(wù)預(yù)測,3-5年之后,成本結(jié)構(gòu)會是什么樣子的。

  吳明輝:要看里面最大的成本能不能去優(yōu)化,比如說數(shù)據(jù)整理的這部分,原來是挺大的成本,現(xiàn)在就在不斷的壓縮。每一個場景里面,這塊成本不太一樣。

  行業(yè)與市場

  愛分析:現(xiàn)在看來企業(yè)級服務(wù)做到2個億是門檻,如果再往上的話,您覺得還需要哪些其他的因素呢?

  吳明輝:首先看創(chuàng)始人的格局和企業(yè)的機(jī)制。比如說一個公司能容下多少個頂級科學(xué)家,能容下多少個最牛的銷售老大。另外看所在的市場是不是一個足夠?qū)挼呐艿�,能否向外延伸�?/p>

  秒針當(dāng)時也遇到瓶頸,在廣告監(jiān)測市場做到占有率接近70%。這個時候要想辦法往外延,要看其他市場能否切進(jìn)去,要是能切的好,轉(zhuǎn)型快,多元化能做起來,瓶頸就被打破了,可以接著往上長。也有可能從市場再往外走,但這樣就更難了,團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu),股權(quán)結(jié)構(gòu),各方面都要設(shè)計好,才有可能去突破這個瓶頸。

  愛分析:明略數(shù)據(jù)在做一些新產(chǎn)品的時候,如何去評判新產(chǎn)品未來的價值,或者是對營收的貢獻(xiàn)?

  吳明輝:每一個市場都有它天然存在的需求,比如說這些需求的解決方案是技術(shù),或者是技術(shù)變成產(chǎn)品化用產(chǎn)品去解決。不同的時代用的技術(shù)和產(chǎn)品是不一樣的。

  比如說人工智能在沒有今天這個狀態(tài)之前,可能在公安里面,我們做一套系統(tǒng)可能是一個簡單的搜索,把搜索數(shù)據(jù)庫做好,在上面搜就行了。到了明略這個狀態(tài)的時候,就不是簡單的搜而是復(fù)雜的搜,我們會把這個知識圖譜建起來,建立關(guān)聯(lián)關(guān)系。

  把越來越多人做的事往機(jī)器上分,這個技術(shù)是在不斷的提升。作為創(chuàng)始人要不停的去看市場上最牛的技術(shù),要有吸收新技術(shù)到這個行業(yè)里的能力。但是,這也要看一個市場進(jìn)入的過程、客戶預(yù)算傾斜的過程,以及這個技術(shù)成熟和落地的周期。

  愛分析:現(xiàn)在看來,企業(yè)級服務(wù)市場上,雖然很多創(chuàng)新公司都在做一些新的東西,但總體來看,很難真正服務(wù)到客戶。

  吳明輝:這就是企業(yè)級服務(wù)最有意思的地方。很多AI公司是科學(xué)家創(chuàng)業(yè)。科學(xué)家創(chuàng)業(yè)需要過兩個檻:一個是產(chǎn)品化的能力,一個是商業(yè)化的能力。加上技術(shù)實(shí)力,這三個方面都得強(qiáng),最后這件事才能成。

  愛分析:您從哪些維度來判斷技術(shù)實(shí)力?

  吳明輝:要看這個行業(yè)里有可能用到的真正的技術(shù)是什么,比如我們處理字符、文本的能力一定要強(qiáng),如何能把它自動的動態(tài)的治理成知識圖譜,這是我們關(guān)注的地方。

  愛分析:物聯(lián)網(wǎng)是大的風(fēng)口,很多創(chuàng)新公司也提供PHM軟件,但現(xiàn)在很都很難去變現(xiàn)的。更多的是通過賣傳感器,或者采集數(shù)據(jù)的硬件設(shè)備去變現(xiàn),您怎么看?

  吳明輝:產(chǎn)品化能力很重要。企業(yè)級服務(wù)的產(chǎn)品設(shè)計決定了變現(xiàn)的能力,場景如果設(shè)計得好,是能賺到錢的。

  愛分析:不管是大數(shù)據(jù)公司,還是AI公司,大家的目的都是向智能化方向去發(fā)展。您覺得從大數(shù)據(jù)向人工智能發(fā)展,或者直接從AI開始,這兩種路徑在未來發(fā)展上有哪些差異?

  吳明輝:我覺得直接從AI開始挺難的,尤其是中國公司。直接從AI走的話,核心是某一個組件做的極其牛,使得別人都只能買你license,客戶用和不用有本質(zhì)區(qū)別。但是凡是通用技術(shù),一定是開源的。

  在AI領(lǐng)域,需要大量的場景去訓(xùn)練。以前訓(xùn)練會有一些門檻,現(xiàn)在有大量開放的數(shù)據(jù)集,沒有數(shù)據(jù)壟斷的機(jī)會,就很難在純技術(shù)層面上有先發(fā)優(yōu)勢。明略的人工智能服務(wù)做得越來越好的核心原因是因?yàn)槲覀冎耙恢痹谧鰯?shù)據(jù),所有的人工智能都是要依賴于數(shù)據(jù)。

  愛分析:這個行業(yè)未來格局會是什么樣子?隨著大數(shù)據(jù)和人工智能在這些領(lǐng)域不斷滲透,行業(yè)格局會有什么改變呢?

  吳明輝:我覺得以后每個細(xì)分市場只有一兩家公司,不會太多。集成商可以很多。但真正有核心產(chǎn)品競爭力的不會很多。橫的方向,大多數(shù)最后被云廠商整合了,獨(dú)立的公司價值不大。(來源:億歐網(wǎng) 文/關(guān)蕾)

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