一年一度的中國綠公司年會在鄭州召開,馬云、馬蔚華等知名企業(yè)家在大會上做了演講,依圖科技創(chuàng)始人朱瓏與人工智能學(xué)界很資深的一個人士,美國計算機協(xié)會2015年的杰出科學(xué)家、IEEE Fellow院士、阿里巴巴集團人工智能研究機構(gòu)的資深總監(jiān)華先勝,圍繞人工智能做了深度分享。以下是兩人的現(xiàn)場分享內(nèi)容。
朱瓏對話華先勝:
今天的人工智能比肩工業(yè)革命毫不夸張
Q&A
商業(yè)被技術(shù)解鎖是加速度的,今天人工智能比肩或者超越工業(yè)革命
過去10年、30年所熱門的東西,到今天不僅是概念,從工業(yè)級的實驗數(shù)據(jù)上看到非常深遠(yuǎn)的未來。我們今天說人工智能熱起來,是從結(jié)果來說的,所有領(lǐng)域的結(jié)果讓大家感覺到信心。
人工智能應(yīng)用的場景是不斷被商業(yè)解鎖的,技術(shù)在商業(yè)化落地的過程,商業(yè)跟技術(shù)結(jié)合越來越加速。實際的應(yīng)用場景有時候是超越你想象的,今天的智能,我們的想象已經(jīng)跟不上人工智能發(fā)展的速度了,千萬不要擔(dān)心技術(shù)跟不上我們的想像力。
技術(shù)發(fā)展的差距關(guān)鍵在人,人的技術(shù)遠(yuǎn)見很大程度影響了人工智能的發(fā)展速度
資源、數(shù)據(jù)、錢,會影響整個行業(yè)的發(fā)展,即便都具備了,你說大的公司敢投1億美金嗎?找不到那個人的時候,有錢也不敢投。
擁有技術(shù)的遠(yuǎn)見,能夠知道數(shù)據(jù)在哪里,數(shù)據(jù)的商業(yè)價值在哪里,技術(shù)預(yù)測。行業(yè)真正一流的高手之間差距就是非常大的,最牛的人之間反而有可能是差距越來越大。同一件事情到你手里,信的人和不信的人,發(fā)展速度差別是巨大的。
最好的人只有最好的人才能判斷,你只能選擇信我或不信我。
越垂直、越分散的領(lǐng)域,創(chuàng)業(yè)公司有很大的機會。
AI本身不是一款產(chǎn)品,科學(xué)家沒有特別天生的優(yōu)勢。技術(shù)對商業(yè)場景的理解,非常重要,需要高手。作為翻譯者或溝通者,這是比AI人才更稀缺的。
依圖在公安領(lǐng)域、醫(yī)療領(lǐng)域的部署,首先做好對人的理解,對部門之間的理解,其次是對產(chǎn)品和技術(shù)的理解。保持謙卑的學(xué)習(xí)心態(tài),比公安的人更懂公安,比醫(yī)生更懂醫(yī)生。
即便是有人際關(guān)系壁壘、數(shù)據(jù)和專業(yè)知識壁壘的垂直領(lǐng)域,人工智能產(chǎn)品本身依然是最能打動人的,越垂直、越分散的領(lǐng)域,大公司不見得有機會,創(chuàng)業(yè)公司有很大的機會。
人工智能的社會影響,不止是安全問題,經(jīng)濟形態(tài)的巨變更值得思考
技術(shù)帶來的社會影響其實是一個長久的話題,今天人工智能可能因為超越人的智能邊界的時候,會更加敏感。
技術(shù)都有兩面性,一定會出現(xiàn)有利的地方和不利的地方。目前AI技術(shù)并沒有跟其他的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),或者是其他信息技術(shù)在安全性上,或者是其他層面上帶來的威脅有本質(zhì)的區(qū)別。
其實不是安全問題,或者不止是安全的問題。“智能”大了之后的社會分工,我覺得十年之內(nèi)有巨大的動蕩,不僅是中國,全世界都會面臨這個問題。我為什么是我?我大學(xué)上了到底有沒有用?將來的小孩到底學(xué)什么,要重新開始思考。今天我們開始重新認(rèn)識自己。未來20年,人類社會分工,或者經(jīng)濟形態(tài)會有巨大的變化。
對話全文:
鄧鋒:我們請來了人工智能學(xué)界很資深的一個人士,美國計算機協(xié)會2015年的杰出科學(xué)家、IEEE Fellow院士、阿里巴巴集團人工智能研究機構(gòu)的資深總監(jiān)華先勝,請華先勝來和朱瓏一起對話。中國人工智能是一個不是很大,全球都不是很大的圈子,現(xiàn)在說招一個人工智能的人才,給的工資都極高的。華先生您聽了朱瓏的演講,您有什么想“挑戰(zhàn)”朱瓏的?
華先勝:我經(jīng)常說一句話,叫人工智能風(fēng)生水起,視覺計算遍地開花。剛才朱瓏前面講的更多的是視覺內(nèi)容,就是這些花開了能不能結(jié)果其實是很難講的。
我們回憶一下人工智能的發(fā)展,人工智能其實不是一個年輕的概念,大概60年前1952年的時候提出來的,那個時候大家也非常的興奮,十年以后人工智能就要超越人類了,大概過了十幾年以后發(fā)現(xiàn)不行,這個人工智能不下去了,到了80年代的時候,因為這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn),而不是今天的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),包括這個一批算法的出現(xiàn),大家又很激動很激動,這個人工智能來了,又要來了,過了十幾年以后又進展不下去了。那么我想問朱瓏一個問題就是,這一次人工智能起來以后,我怎么能知道它不是一個虛假的春天呢?前面兩個春天都已經(jīng)證明這其實不是“幻象”,今天有什么不一樣呢?
朱瓏:我自己的理解,首先講不一樣的程度吧。我覺得說今天人工智能比肩或者超越工業(yè)革命毫不夸張。
很多人在談?wù)摰臅r候是用了這個詞匯,但實際行動上并不是這么大定義的,他實際嘴上說說,如果是這么大的,你應(yīng)該把房子賣了都放進來對吧,但是實際行動是跟不上說話的這個程度,這個是講定義的程度。
第二個事情跟以前不一樣,以前講的概念,或者是30年前人工智能比較熱的時候,今天2012年那場會,2013年深度學(xué)習(xí)熱起來,深度學(xué)習(xí)我在那個實驗室待著,就是剛才說了很多科學(xué)家或者是年輕人并不愛學(xué)這個,它是一個冷門。
概念其實在那里躺著,已經(jīng)躺了超過10年時間,算法和模型并沒有本質(zhì)的變化,今天熱起來是從結(jié)果來說的,是所有的領(lǐng)域的結(jié)果讓大家感覺到信心,比如谷歌把錢給砸下去了。以前的熱是說有錢人跑到MIT說,聽說你在做腦科學(xué),1000萬美金給你,我們一定要參與一下這種腦科學(xué)計劃,能不能做成。
今天是因為商業(yè)價值,看到了商業(yè)巨大的進展,這跟過去十年、過去30年所有的熱門的東西,不僅是概念,是在實驗數(shù)據(jù)上,工業(yè)級的實驗數(shù)據(jù)上看到非常深遠(yuǎn),或者說這種科學(xué)意義上的統(tǒng)計意義上的,我覺得這是最重要的不同。
華先勝:OK,這個我覺得是有道理的,跟以前不一樣了,我們現(xiàn)在看到了一些結(jié)果,盡管我們看到的結(jié)果其實也是一個局部的,當(dāng)然還有關(guān)于深度學(xué)習(xí)技術(shù)真正在大規(guī)模的計算環(huán)境下能夠計算,這個深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,計算能力的提升,網(wǎng)絡(luò)的提升,網(wǎng)絡(luò)帶寬的提升,數(shù)據(jù)產(chǎn)生的容易,包括這個用戶的參與,用戶的參與本身就是一個強的反饋,是看到的成果可能會更向前發(fā)展,真正產(chǎn)生作用。
那么第二個問題是想問問你這家創(chuàng)業(yè)公司,因為我本身也是做視覺技術(shù)的,在高手之間,算法的差別幾乎是越來越小,對于數(shù)據(jù)而言一家創(chuàng)業(yè)公司跟BAT相比好像也毫無優(yōu)勢,從計算平臺的角度來講小公司更沒有計算平臺了,阿里云有計算平臺,百度有沒有不好說,至少微軟、谷歌這些公司都有大的計算平臺。從商業(yè)的角度來講,創(chuàng)業(yè)公司跟這些公司也是很難比的,那么怎么樣讓一個創(chuàng)業(yè)公司在這里面能夠勝出呢?我打一個比方,假如有一天,微軟、阿里云免費了,這些技術(shù)免費了,媒體同事請注意,我沒有說阿里云免費我只是打一個比方,不然我回去就被炒了,假如有一天這些大公司免費了,你怎么辦呢?
朱瓏:這個問題在我創(chuàng)業(yè)的第一天就被問過。因為我自己的身份還是有一定的立場能講這句話,什么意思呢?我在全球最好的人工智能實驗室待過,所以我天生回來的時候就很平靜的。有人問我,問百度就是問谷歌說做的怎么怎么樣,我知道我?guī)煹軒捉飵變稍谀沁呑龅?,不是因為谷歌強他就牛逼了,這是由做人工智能領(lǐng)域最強的那個人決定的。
有數(shù)據(jù)有錢,1億美金給他,他能不能做成,不見得!這個差很遠(yuǎn)的,但我這個觀點不代表是為所有的創(chuàng)業(yè)者說話,而是說,這個事情的本質(zhì)是由最強的那個人決定的,大的公司之間的博奕,微軟和谷歌之間誰有那1億美金呀,大家都有,現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)公司1億美金都很輕松,錢也不是問題。
資源、數(shù)據(jù)、都有錢,你說大的公司敢投1億美金嗎?找不到那個人的時候,有錢也不敢投。
鄧鋒:剛才我理解,聽出點火藥味來了,我們這兒人還是很牛,但是數(shù)據(jù)是關(guān)鍵,人家比你數(shù)據(jù)多。
朱瓏:首先數(shù)據(jù)是非常關(guān)鍵的,但是這里談技術(shù)的時候,我經(jīng)常被同事們問。技術(shù)有幾個層次,其中有一個叫做技術(shù)的遠(yuǎn)見或者技術(shù)的insight,大家是不談的,大家只是談算法,遠(yuǎn)見是什么意思呢?
技術(shù)未來在哪里,就是說其實對技術(shù)的理解能夠讓你知道數(shù)據(jù)在哪里,繼續(xù)值錢到哪里,這不是大公司就一定知道的。大公司太多了,你看BAT跟谷歌對數(shù)據(jù)的理解還千差萬別,他敢投這個人工智能科學(xué)家,敢投5000人3000人下去,BAT是不敢投這么多人的,他不知道business在哪里,也不知道技術(shù)的預(yù)測。其實最一流的高手他差距就是非常大的,最牛的人之間反而有可能是差距越來越大。
創(chuàng)業(yè)公司有數(shù)據(jù)的瓶頸,四、五年前數(shù)據(jù)是約束我們的,這個倒是真的。但還要看你要進入哪個市場,比如醫(yī)療市場,醫(yī)療是一個非常分割的市場,今天沒有哪個大公司把這個數(shù)據(jù)通吃或者壟斷了。
哪一些市場是特殊的?有用戶場景的。有大量用戶場景是大公司的強優(yōu)勢,我覺得小公司基本沒戲,既使是你有技術(shù)。這要區(qū)分來看,有一些領(lǐng)域,比如說人臉,大家都做人臉識別,那用網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù),其實大公司小公司都沒有太大差異,都能收集到1億、2億的數(shù)據(jù),但是到比如剛才說的ATM機刷臉取款的那些場景,既使是非常大眾化的人臉識別這個領(lǐng)域,BAT也沒有ATM機的數(shù)據(jù),你也得從最簡單的開始做起。越垂直、越分散的領(lǐng)域,大公司不見得有優(yōu)勢,這是創(chuàng)業(yè)公司很大的機會。
華先勝:看來你對于自己的科學(xué)家的團隊還是很有信心的,實際上我覺得大家都知道,人工智能技術(shù)落地確實是有很多的因素在里面,有科學(xué)家,或者叫算法,算法是由科學(xué)家發(fā)明的,所以我把他混在一起來談,有數(shù)據(jù),有平臺,有商業(yè)模式,有用戶,這些因素基本上是缺一不可的,他可能應(yīng)用強調(diào)這部分更多一點,有一些應(yīng)用可能強調(diào)另外一個因素更多一點,其實我有些同意剛才朱瓏的一些看法,特別是講到要深入一個行業(yè)去,我覺得是非常重要的。人工智能遠(yuǎn)遠(yuǎn)還沒有到我想到一個算法然后就work,不是這樣的。還差的遠(yuǎn)的很。
第三個問題,剛才講到很多監(jiān)控的問題,智能的發(fā)展對將來會不會產(chǎn)生一些負(fù)面的影響?比如安全方面,隱私方面,這些將來帶來的問題,帶來的困擾。就相當(dāng)于計算機發(fā)展的過程當(dāng)中剛開始PC的時候有病毒,后來網(wǎng)絡(luò)有木馬,現(xiàn)在數(shù)據(jù)和web2.0、3.0等等這些概念出來,假新聞等等之類的都會帶來負(fù)面的一些因素。我想問一下,雖然跟你的創(chuàng)業(yè)公司不見得有直接相關(guān),我想問一下你在這方面有什么樣的看法。
朱瓏:技術(shù)帶來的社會影響其實是一個長久的話題,人工智能可能今天因為超越人的智能邊界的時候,會更加敏感。
我覺得兩個方面,第一個方面就是它其實不是安全問題,或者不止是安全的問題。“智能”大了之后的社會分工,我覺得十年之內(nèi)有巨大的動蕩,不僅是中國,全世界都會面臨這個問題。我為什么是我?我大學(xué)上了到底有沒有用?大家如果家里有小孩,今天可以開始思考到底學(xué)什么。這個課題在過去的教育學(xué)家的課題可能這一頁應(yīng)該翻過去了,要重新開始思考。
沒有人是特別知道應(yīng)對30年后的世界,現(xiàn)在學(xué)什么才是對的,因為今天我們開始重新認(rèn)識自己。未來20年,人類社會分工,或者經(jīng)濟形態(tài)會有巨大的變化。以前大家都學(xué)車,那以后無人車都有了,你學(xué)車就被人笑話對不對。
第一個層面是說,這個會有非常不平衡的情況出現(xiàn),而且政府一定是滯后的,因為這個時間越長,沒有人有特別強的預(yù)測能力和管控能力,所以這是第一個層面;
第二個事情是,目前AI技術(shù)并沒有跟其他的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),或者是其他信息技術(shù)在安全性上,或者是其他層面上帶來的威脅有本質(zhì)的區(qū)別。技術(shù)都有兩面性,一定會出現(xiàn)有利的地方和不利的地方,在過去因為有黑客互聯(lián)網(wǎng)就不發(fā)展了?不太可能。我覺得AI并沒有特別強的特殊性。
華先勝:剛才朱瓏講到了一個非常有意思的關(guān)于人臉識別技術(shù),機器識別的能力,但是其實還有另外一點,機器識別的局限性。比如我們對一個人的時候,哪怕這個人的側(cè)面,哪怕是一個背影,哪怕是燈光灰暗的,哪怕是有人遮擋的,人是能夠識別的,機器很多情況下就歇菜了,也就是說這個機器是在某一個方面是強的,在某一方面是弱的。
比如說,現(xiàn)在還有一個例子就是對話這件事,你在某一個行業(yè)里面,或者說你只是問他一些,告訴它訂機票,查天氣,叫個車,那是很好的,你要隨便跟他聊聊天,說這個北京天氣怎么樣,飯館怎么樣,或者是杭州呢?它就說杭州有美麗的西湖,就不知道你的聯(lián)系到說杭州的天氣怎么樣。那么人工智能的局限會不會限制將來的發(fā)展?到底怎么樣結(jié)合人的智能和機器的智能的這個長處去產(chǎn)生真正的影響?
朱瓏:剛才這個問題也比較普遍會被問道到。我本來給大家解釋那條曲線,稍微有點復(fù)雜,我剛才跳過去了。那條曲線,橫軸是不同的年限,縱軸是錯誤率,大概是這么一條下滑的曲線,曲線上不同的點是什么呢?就是每一萬人當(dāng)中把你識別出來超過95%的這種點,再往下是10萬人,100萬人,1000萬人,1億人,10億人。技術(shù)是這樣子發(fā)展的。什么意思?
剛才1萬人、10萬人對應(yīng)的是算法的識別性能,也是對應(yīng)算法適用的場景性能在10倍、10倍的提高。場景是不斷被解鎖的,而且這個過程是一個非常大非常大的加速的過程。
過去我們很難想象ATM機這種邊界是可以做的,實際的應(yīng)用場景有的時候是超越你想象的。我們是業(yè)界最前沿的,有時候都會受到驚訝,舉個例子,警察拿著人臉識別去辨認(rèn)尸體,這不是設(shè)計者最初能夠設(shè)計到的,我也不是這么弄的,警察說這個也可以,尸體不知道身份,他就可以查出來。他應(yīng)用于這個事情的時候,大大超越設(shè)計者的想象。今天的智能,我們的想象已經(jīng)跟不上人工智能發(fā)展的速度了,所以千萬不要擔(dān)心人工智能技術(shù)跟不上我們的想象。
鄧鋒:我舉一個例子,你雖然做的很準(zhǔn),但是你很難應(yīng)用。拿醫(yī)學(xué)圖像處理來說,大家知道照X光,或者是各種各樣的CT,MRI,你可能有很多東西,如果你的影象科醫(yī)生是很好的,醫(yī)生他看的比較準(zhǔn),不好的醫(yī)師可能看不好,經(jīng)驗不豐富看不了那么準(zhǔn)。人工智能來做非常好,現(xiàn)在這個準(zhǔn)確率也有提高,但是問題在哪兒呢?因為我們用了深度學(xué)習(xí)的方法,導(dǎo)致什么呢?他看的圖片以后,他可能看了幾百萬的圖片,其中有可能有幾十萬是病人,他就告訴你這個可能是有癌癥,或者說準(zhǔn)確率多高有癌癥,但是他解釋不出來為什么。你要給到這個臨床醫(yī)生他給你看,他說,你這個左胸和右胸的這個紋理不夠清晰,或者是哪兒不夠清晰,結(jié)節(jié)的形狀,結(jié)節(jié)的大小等等,他會說一些這個東西,可是人工智能給你回答的只是說你這個疑似癌癥。這怎么在實際當(dāng)中用?你沒法跟病人解釋怎么辦?
朱瓏:我來解釋一下,剛剛那個片子可能大家沒有細(xì)節(jié)看,我沒有展開。我剛才有一個CT的片子,我們出的報告恰恰是你說的,里面對結(jié)節(jié)的大小,它的體積、可疑性等都有描述,我們會出診斷報告。就是說它是可以被解讀、可以跟醫(yī)生交流的,他是做一個描述性的東西,不是只回答患癌或健康。
鄧鋒:你已經(jīng)不是簡單的深度學(xué)習(xí)了,你已經(jīng)走到結(jié)合其他的東西來做的方向了。
朱瓏:可以這么說吧。剛才說的問題是有一部分存在的,甚至是大部分存在的。時間就是2017年比2016年快太多,2016年比2015年快太多。
我舉一個例子,2016年我們的產(chǎn)品能夠被部署到醫(yī)院,就用了半年時間。在公安系統(tǒng)同樣的這個事情我做了兩年半的時間。
就是說技術(shù)在商業(yè)化落地的過程,商業(yè)跟技術(shù)結(jié)合的過程越來越加速。當(dāng)然這個可能是我們一家公司的特例,或者說不是現(xiàn)在市面上的公司都這樣,但我覺得總體趨勢是這樣的。
鄧鋒:加速是最恐怖的一個事兒。
朱瓏:對。
鄧鋒:我們下面開放給下面的聽眾,大家可以提問。
聽眾:您好,想問一下朱總,人工智能在技術(shù)層面還有在發(fā)生哪些重要的變化嗎?短期之內(nèi)是否,還有像Hinton2006年時發(fā)的那個同等重量級的那種論文的出現(xiàn)。剛剛您也在自己的演講中提到,AI的技術(shù)在這兩年有跳躍性的進步,想問一下您指的跳躍性的進步都有哪些?
朱瓏:這個算法或者說技術(shù)本身十年前就有了,不是在這十年有跳躍性的發(fā)展。整個世界認(rèn)識它是跳躍性的,這些科學(xué)家憋著,憋著,也不是因為那個GPU、大數(shù)據(jù),也是也不是,什么意思呢?當(dāng)年我在MIT的時候,全球就少數(shù)的幾家團隊用GPU,就敢用GPU,他就相信那么大的數(shù)據(jù)能夠上去有效果。既使是發(fā)明的這個人,他當(dāng)時并不如Hinton那么堅定。
就是說,同一個件事情到你手里,信的人和不信的人,發(fā)展速度差別是巨大的。因為任何的轉(zhuǎn)型,或者說往前突破都有風(fēng)險和成本。
大家不要有一個誤區(qū)是最近有什么特別明顯的發(fā)展,這個技術(shù)是這幾年有逐漸的增加。跳躍性的意思不是代表這個技術(shù),或者科學(xué)家理解上的跳躍性,是說這個東西在工業(yè)上或者說在應(yīng)用上會有跳躍性的發(fā)展。
比如說,今天大家開始探討記憶,因為我們很多是識別大腦的智能的一些比較單一的功能,現(xiàn)在記憶推理都可以,或者說在嘗試并且是科學(xué)可驗證的手段,向人的水平逼近,所以這些能做了,好多事情就能夠?qū)崿F(xiàn),包括人機對話等等。
聽眾:謝謝,我想問朱總一個問題,剛才朱總提到,現(xiàn)在這個階段人工智能的技術(shù)也是沒有特別的權(quán)威,很多算法也是并不是什么特別創(chuàng)新的,或者是特別的算法,我想請教,作為一個商業(yè)機構(gòu)依圖科技最核心的競爭能力是什么?您如果要往前發(fā)展,希望成為下一代BAT或者是成為一個獨角獸的話,您最核心的戰(zhàn)略推動是什么?謝謝。
朱瓏:講到技術(shù)好不好理解、投資機構(gòu)怎么辨別。我講一個笑話,紅杉資本周逵總最后要投我們的時候,問我你這個技術(shù),你說你最好,這個能判斷嗎?我說怎么判斷?你判斷不了,你只有信我或不信我,最好的人你是不可能有能力判斷的,你只能選擇信我或不信我,我是說“最好的人”,不是前10%的人,最好的人只有最好的人才能判斷。
那最好的人判斷他其實也不是通過這個結(jié)果,他有很多細(xì)節(jié),他輸入的很多觀點是一致的,他是有體系的,三年前他是可以,三年后可以被驗證的,是有信用的,不是只是一句話喊對了,他100句話都說對了,他不是只是這一點上說對了。
我講一個具體的。今天很流行的說法是AI要跟to B結(jié)合,投資人或其他很多人認(rèn)為這是想當(dāng)然的事情。但是5年前,進我辦公室的人第一句話都是在問,你為什么不做to C?潛臺詞是沒有to B這件事情的。
今天to B變成人們一個共識了,投資人還是問我怎樣去辨別團隊。我覺得AI本身不是一款產(chǎn)品,科學(xué)家沒有特別天生的優(yōu)勢。AI的任何技術(shù)不是產(chǎn)品。比如說在公安系統(tǒng)中,我們的后臺不是只有算法,而是端到端的。公安的業(yè)務(wù)平臺,對他的科技口、刑偵口和交通口的戰(zhàn)法應(yīng)用,以及業(yè)務(wù)部門怎么分發(fā)到派出所,怎么配合,這些對產(chǎn)品的定義理解非常重要。醫(yī)療行業(yè)也是一樣,只是一個算法或截面的改動,對算法的要求差距就很大。這就非常需要對技術(shù)和商業(yè)場景相結(jié)合的理解,非常需要高手。作為翻譯者或溝通者,這個角色非常重要。這是比AI人才更稀缺的。
鄧鋒:我解讀一下,舉一個例子,拿醫(yī)療影像處理來說,很多團隊都在做靜態(tài)圖像對比。大家看到大量的數(shù)據(jù)公司做的很好,但是實際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)不太好用,為什么會這樣?因為最大的問題是圖片。技術(shù)員拍攝的X光、CT,可能因為拍攝水平不高,圖像不標(biāo)準(zhǔn)。如果只是從技術(shù)的角度上考慮,不從產(chǎn)品的角度考慮,做的再好也沒用。怎么能夠讓產(chǎn)品幫助技術(shù)員實時的把照片拍好,這可能是產(chǎn)品很重要的點。這跟人工智能和影像識別沒有太大的關(guān)系。這點我很同意,我們要從行業(yè)切入,從用戶的剛需和痛點做好產(chǎn)品。再往后推,可能是人工智能的技術(shù)。還有問題嗎?
聽眾:我們是做醫(yī)療方面的,剛剛朱總談到您覺得進入醫(yī)療領(lǐng)域還蠻快的,我自己在行業(yè)里面覺得這個過程還挺慢。我特別認(rèn)同場景這件事情。您舉了幾個例子,我自己的感覺是它沒有在創(chuàng)造價值的場景下發(fā)揮作用。您覺得在進入醫(yī)療行業(yè)時,會不會有一些阻礙的因素?
朱瓏:我們做醫(yī)療并不是第一次做垂直行業(yè)。我們首先做的是公安領(lǐng)域。這是一個很深的而且不是那么好做的垂直行業(yè)。這里面存在進入垂直行業(yè)的共性方法。這些方法和經(jīng)驗是對人的理解,對部門之間的理解。這是對進入醫(yī)療行業(yè)有幫助的。
其次,對產(chǎn)品和技術(shù)的理解,在垂直行業(yè)中也會碰到,在醫(yī)療行業(yè)也會有共性。所以我們在公安領(lǐng)域里面有一個口號,就是我要比公安的人更懂公安。醫(yī)療也是類似的情況,所以我們會有比較謙卑的學(xué)習(xí)心態(tài),讓我們比醫(yī)生更懂醫(yī)生。我要和醫(yī)生、生物學(xué)家、藥廠、投資人聊,比他們都懂這個行業(yè)。我覺得這個是很關(guān)鍵的。
鄧鋒:我問的問題可能更直接,其實進入醫(yī)療行業(yè)是強關(guān)系型的,跟技術(shù)和產(chǎn)品的關(guān)系不大,主要是靠客戶管理,對吧。
朱瓏:是。
鄧鋒:人工智能這個時代,是不是還要通過強關(guān)系才能交易,才能進醫(yī)院。
朱瓏:你剛才說的是現(xiàn)狀。我們在醫(yī)療行業(yè)感受到的和公安領(lǐng)域非常相近的地方是產(chǎn)品真的能打動人。我第一天進入醫(yī)療行業(yè),一點醫(yī)療的算法和產(chǎn)品都不具備,但是我只問一句話,就是你最突出的問題是什么,或者哪些是有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)可以做的。兩個月之后我就帶來一個樣本在這里試驗。他們真的關(guān)心這件事情,因為能解決他們的問題,真的有用。做的時間要足夠快,從算法定制到產(chǎn)品研發(fā)到給出結(jié)果,這個威力是非常大的。
鄧鋒:非常好,我知道觀眾還有很多的問題,但是時間有限。最后大家一起感謝我們的演講人和嘉賓。