創(chuàng)新奇智是一家人工智能商業(yè)公司，脫胎于創(chuàng)新工場人工智能工程院，天然有著技術(shù)、商業(yè)邏輯和經(jīng)驗的三重積累。從 2018 年 3 月正式成立，到 2018 年年底半年多的時間，創(chuàng)新奇智完成了超過 1 億元的收入，遠超同類公司創(chuàng)業(yè)第一年時的商業(yè)化水平。在 CTO 張發(fā)恩看來，這得益于創(chuàng)新奇智對技術(shù)方向的思考。

創(chuàng)新奇智提出了 AI 1.0 和 AI 2.0 的概念。AI 1.0 指從技術(shù)出發(fā)定義業(yè)務(wù)的模式，而 AI 2.0 則是從業(yè)務(wù)出發(fā)，反向驅(qū)動技術(shù)?！肝覀兘须p輪驅(qū)動，一個輪子是技術(shù)產(chǎn)品，一個輪子是行業(yè)場景，二者并重，缺一不可」。

但在果斷的商業(yè)化落地過程中，創(chuàng)新奇智也不可避免地遇到了一些困難。張發(fā)恩認(rèn)為，幫助傳統(tǒng)企業(yè)完成 AI 數(shù)字化轉(zhuǎn)型最大的挑戰(zhàn)在于信心和耐心。AI 的賦能需要一個過程，并非一蹴而就，不僅僅傳統(tǒng)企業(yè)需要有信心與耐心，提供解決方案的 AI 公司也需要做好準(zhǔn)備，一步一步地加深對陌生行業(yè)的理解。

從創(chuàng)新工場走出的創(chuàng)新奇智

穎奇：非常感謝創(chuàng)新奇智 CTO 張發(fā)恩接受我們的采訪。首先能否請您介紹一下創(chuàng)新奇智的大致情況和關(guān)注方向？

張發(fā)恩：創(chuàng)新奇智于 2018 年 3 月成立，到現(xiàn)在也才一年多的時間。但是成立之前，創(chuàng)新奇智是有比較深的淵源背景的，創(chuàng)新奇智脫胎于創(chuàng)新工場人工智能工程院。創(chuàng)新工場歷史就很悠久了，是 2009 年李開復(fù)老師創(chuàng)立的，在 2016 年的時候開復(fù)老師又設(shè)立了創(chuàng)新工場人工智能工程院。由此創(chuàng)新工場就變成了 VC+AI 的公司，既有投資，也有自己的研究部門。人工智能工程院運行了一年多以后，大家覺得人工智能一定要落地到場景當(dāng)中，所以要加快速度，要商業(yè)化。如果成立一個獨立的實體公司，可能會運營得更好，于是就有了創(chuàng)新奇智。

穎奇：相當(dāng)于是創(chuàng)新工場的子公司？

張發(fā)恩：對。2018 年 3 月創(chuàng)新奇智成立的時候，創(chuàng)新工場人工智能工程院的三十幾個人，就一同來到了新的公司。成立以后公司發(fā)展速度非?？?，我們今天的規(guī)模大概在三百人左右。公司從初期建立的時候就基本確定了人工智能主要賦能的方向，就是零售、制造和金融。我們聚焦在這三個方向，把我們的產(chǎn)品、解決方案落地到當(dāng)中去。

穎奇：目前在 AI 領(lǐng)域有很多做解決方案的公司，那么創(chuàng)新奇智與行業(yè)內(nèi)其他公司的區(qū)別是什么？

張發(fā)恩：區(qū)別還是很大的。做 AI 的公司比如商湯、曠視、科大訊飛等等，創(chuàng)新奇智體量來講比他們稍微小一些，但是我們的增長速度卻很快。創(chuàng)新奇智從成立到 2018 年年底，也就半年多的時間，我們的合同收入就超過一個億了，所以我們商業(yè)化速度是非?？斓?。從業(yè)務(wù)增長的速度上講，很多獨角獸 AI 公司第一年的時候也很少有這樣的速度。

穎奇：您的個人經(jīng)歷大概是怎樣的呢？又是怎么加入到這樣快速發(fā)展的創(chuàng)新奇智的？

張發(fā)恩：我 2007 年從中科院畢業(yè)，然后去微軟做 Office，當(dāng)時主要是做 Office Link，就是現(xiàn)在的 Skype。2010 年年底我去了 Google，在 Google 五年多，主要做搜索和知識圖譜。2015 年底去了百度，任百度云技術(shù)委員會主席。那個時候基本上就在做 to B 的業(yè)務(wù)了，涉及大數(shù)據(jù)、人工智能、機器學(xué)習(xí)平臺等等，推進百度云與人工智能的深度結(jié)合，開創(chuàng)「ABC 一體機」，將百度的人工智能技術(shù)賦能給客戶。然后我 2018 年 3 月來到創(chuàng)新奇智。

穎奇：作為創(chuàng)新奇智的 CTO，您對行業(yè)內(nèi)的工程師是否有什么建議呢？

張發(fā)恩：第一，技術(shù)一定要過硬。CTO 一定是從一線的技術(shù)工程師慢慢走過來的。CTO 一定要有非常強的技術(shù)能力，否則很有可能會決策失誤，盲目上馬一些有重大風(fēng)險的項目或者技術(shù)。我最近還在公司從頭到尾的跟 PyTorch，包括所有的技術(shù)文檔以及內(nèi)部實現(xiàn)，源代碼我也還在跟。這段時間 PyTorch 比較流行，但是我原來主要是用 Caffe 和 TensorFlow。作為一個 CTO，我還是要去學(xué) PyTorch，它的應(yīng)用、設(shè)計思路，關(guān)鍵模塊的設(shè)計和源代碼等等。

第二，要有商業(yè)認(rèn)知，要嘗試去理解商業(yè)邏輯。CTO 不是一個技術(shù)人員，也不是技術(shù) leader，而是一個連接公司技術(shù)以及商業(yè)的橋梁和紐帶。

第三，要有耐心和耐力，要沉得住氣，要經(jīng)過一定時間的歷練。時間的積累會讓一個人變得沉穩(wěn)，讓一個人在面對壓力的時候不慌亂。

我覺得 CTO 的背后就是，技術(shù)的深度+產(chǎn)品商業(yè)的深度+豐富的經(jīng)驗經(jīng)歷。

穎奇：您覺得中美之間，在 AI 的具體應(yīng)用上有怎樣的區(qū)別？

張發(fā)恩：我覺得中美之間在人工智能領(lǐng)域其實有非常大的區(qū)別。美國是典型的技術(shù)創(chuàng)新、算法創(chuàng)新為主。中國的 AI 產(chǎn)業(yè)，尤其是進入 AI 2.0 時代以后，就更加務(wù)實了，注重模式創(chuàng)新、商業(yè)創(chuàng)新。所以今天很多好的算法還是出自于美國，但是真正把這些好的算法應(yīng)用到行業(yè)或者模式當(dāng)中，還是中國做得好。這兩個誰優(yōu)誰劣在今天很難說，是處于產(chǎn)業(yè)鏈的不同層次的。

穎奇：中國明顯是更注重 AI 的應(yīng)用。您認(rèn)為創(chuàng)新奇智作為一家與產(chǎn)業(yè)相關(guān)的 to B 公司，最大的風(fēng)險在哪里？

張發(fā)恩：目前我認(rèn)為最大的風(fēng)險是客戶擁抱 AI 的信心和耐心。有些傳統(tǒng)的公司不相信 AI，信心就是一個風(fēng)險點；耐心是說，AI 落地的過程，不是一蹴而就的，而是一個潤物細無聲的緩慢發(fā)生的過程。每天進步一點點，一百天以后，結(jié)果就大不一樣了，所以這個時候要有耐心。有些傳統(tǒng)公司，一沒信心，或者有信心的時候沒有耐心。AI 方案上了一個月發(fā)現(xiàn)效果不明顯，就開始懷疑 AI 的價值。我覺得最大的風(fēng)險是來自于這里，而不是來自于 AI 公司。其實我們要去賦能行業(yè)的時候，我們心里就做好了要深入了解這個行業(yè)的準(zhǔn)備。我們是有信心和耐心的，但是客戶也要有。所以今天我們很多策略也是優(yōu)先去找頭部客戶，然后樹立典型，樹立標(biāo)桿。

穎奇：創(chuàng)新奇智目前的商業(yè)模式是怎樣的？

張發(fā)恩：從創(chuàng)新奇智的角度來講，我們有自己的一套商業(yè)發(fā)展邏輯。一開始我們用 AI 去賦能一個行業(yè)的時候，這個行業(yè)對于我們來說是相對陌生的。所以首先我們會做項目，做項目的時候一定會調(diào)研清楚，它未來是否可以規(guī)模化，是否可以去復(fù)制。所以一個行業(yè)中的前 1-3 個可能都是項目，但是會越做越輕松。然后我們接下來會進入第二個階段，就是產(chǎn)品階段。我們會抽象出行業(yè)共性的部分，變成一個通用的產(chǎn)品，然后把產(chǎn)品銷售給客戶。銷售到一定程度的時候，我們就要建立平臺了。如果用傳統(tǒng)軟件來類比的話，比如用友、金蝶等等，是能清晰看到它們的發(fā)展路徑的。用友、金蝶一開始先開發(fā)一套 ERP 系統(tǒng)軟件給一個公司。開發(fā)多了以后發(fā)現(xiàn) ERP 是通用的，然后就賣 License，這個過程就是賣產(chǎn)品?，F(xiàn)在用友、金蝶在做用友云、金蝶云，就變成了平臺，所有的客戶都用平臺的標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品。AI 也是這樣一個思路，從我的角度去看，我在規(guī)劃公司的技術(shù)和產(chǎn)品的時候，也會沿著這個思路去做。先做項目，再做產(chǎn)品，再做平臺。

穎奇：比如說我們已經(jīng)有非常好的產(chǎn)品，然后就可以把這個產(chǎn)品上云，或者提供另外一個更加容易獲取的方式，就會有更多客戶了。最后能否請您推薦幾本您認(rèn)為比較好的書給大家？

張發(fā)恩：我很喜歡李航老師寫的《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》，這是一本寫法非常嚴(yán)謹(jǐn)，但是又不失系統(tǒng)和靈活的書，是一本難得的統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)的好材料。開復(fù)老師的《AI · 未來》是從更高層面去講 AI，是入門一點或者說是了解產(chǎn)業(yè)的，也是一本不錯的書。

穎奇：今天有很多收獲，非常感謝您的分享。