0
图片来自:扩博智能
这些天,严治庆一直被亢奋的情绪包裹着。上周,他一手创立的公司扩博智能刚刚完成了1100万美元A++轮融资,由南天盈富泰克资本、网宿科技领投。短短几天后,前微软全球首席运营官凯文·特纳正式宣布加入扩博智能战略委员会,为公司提供战略指导。按照中国传统说法,这叫做双喜临门。
凯文·特纳加盟之前,扩博智能的战略委员会里已经汇集了三位国际大拿:公司创立初期加盟的两位技术顾问——卡内基梅隆大学计算机视觉和机器人学科领域领军人物Martial Hebert教授,和谷歌计算机视觉、机器学习、机器人方向项目领导人、《机器视觉与应用》杂志主编Rahul Sukthankar教授;以及不久前加盟的特别战略顾问——前微软全球副总裁陈实博士。
凯文·特纳的加盟,让扩博智能的战略委员会显得更加星光熠熠。
凯文·特纳(图片由扩博智能提供)
凯文·特纳在沃尔玛工作了近二十年,是一位传奇式的人物。他在沃尔玛的第一份工作是收银员,之后一步步坐上了沃尔玛全球CIO的职位,并担任过沃尔玛旗下山姆会员公司CEO。他也是第一个获得沃尔玛和沃尔顿家族给予的最高荣誉——“山姆•沃尔顿-企业家奖”的企业领导。
离开沃尔玛后,凯文·特纳又在微软担任全球首席运营官长达11年,管理微软全球的市场、销售和服务团队,负责制定微软在全球的市场、销售和服务策略。
目前,凯文·特纳是美国最大的综合性经营企业之一艾伯森(Albertsons)董事会副主席,以及美国高档连锁百货诺德斯特龙(Nordstrom)公司董事。
“凯文·特纳先生在零售行业拥有十分丰富的经验,他亲历了过去几十年全球零售行业的变革。同时他在全球化布局方面也深具远见卓识,这些都将对扩博智能的发展起到重要推动作用。”严治庆的语气难掩兴奋。
严治庆的普通话很标准,但多少有些惯说英文的人特有的腔调,这是常年在海外工作和生活给他打下的深刻烙印。
严治庆说自己是个爱折腾的人。大学一毕业他就去了微软,从码农做起,历任多个事业部的产品经理。2004年他回到中国,担任过微软Microsoft Azure事业部中国区总经理,之后又晋升为微软大中华区副总裁兼市场营销及运营总经理。一路走来,可谓顺风顺水。
2015年,年近不惑的严治庆坐在微软办公室里,仿佛清晰看见了自己未来的职业路径。他不愿意过这样按部就班的生活,一颗不安的心开始躁动起来。严治庆觉得,微软就像一个黄埔军校,现在自己该毕业去真正的战场上锤炼了。
离开微软后,严治庆加盟了无人机创业公司亿航,担任联合创始人兼首席运营官,负责亿航集团在全球范围内的运营与管理。
一个是科技巨头,一个是创业公司,两份截然不同的职业经历给了严治庆不同维度的收获。
微软是一个国际化的大平台,严治庆形容自己“站在了巨人的肩膀上”。站在高处,他洞见了在全球市场落地产品所需的团队和业务架构,也积攒了丰富的人脉。扩博智能的核心成员,以及战略委员会里的几位专家大拿都和微软有着千丝万缕的联系。
在微软的十几年里,严治庆做的基本都是To B的产品,他深刻认识到从产品完成度到最终交付,中间任何一个环节都容不得马虎。“做To C的产品,可能单点突破就能成功;而To B的产品必须一个客户一个客户交付,不断打磨产品形成平台,在行业里深扎下去,不是用钱能够砸出来的。”
在亿航的职业经历则是另一种体验。在亿航,严治庆切身体会到了,从一个超酷的idea到产品最终落地中间所有的不易,包括软硬件的结合,对硬件生态链的敬畏。
可以说,微软给了他全球化视野的广度,亿航则让他对垂直行业有了更加深度的了解和思考。正是这两种不同维度的收获,让他有了足够的底气去创立一家软硬结合的AI创业公司。
2016年底,扩博智能正式成立。
扩博智能涉足的第一个业务场景是风机叶片巡检,即利用智能飞行机器人结合计算机视觉算法,代替人力检查风机叶片的受损情况。
之所以切入这个业务场景是因为,严治庆在亿航工作时察觉到,企业级客户需要的不仅仅是一架飞行的无人机,还有相应的算法,可以对摄像头采集的数据进行处理,提高生产力。
扩博智能的另一个主要业务场景是零售,即用手机拍摄货架照片,通过算法自动分析终端对品牌销售策略的执行情况。这多少有些令人费解,因为风机叶片巡检和货架审计两块业务看起来并不相关。
严治庆解释道,两者表面看来相去甚远,实际有很多共通之处。扩博智能在选择业务场景时有两条很重要的标准:
一是看市场空间够不够大,是不是一个全球化的行业。
决定做无人机巡检后,严治庆考察过很多行业,包括农业、电力等。最终选择风电是因为,中国的风电占据了全球40%的市场份额,只要深扎中国市场,扩博智能就能获得不错的全球市场份额。同时,风电行业的巡检需求是全球性的,同样一套方案带到国外去,也能解决风电厂的需求。
零售也是一个全球化的行业,无论东南亚还是欧美,零售场景变化都不大。而且很多龙头零售品牌都是外企,它们在中国有专门的团队。扩博智能只要先服务好它们在中国的团队,就可以顺势拿下全球其他地区的市场。
全球性是严治庆非常看重的,过往的职业经历赋予了他在全球化商业运营方面丰富的经验,也奠定了扩博智能的团队基因。严治庆希望能够将这一得天独厚的优势充分释放出来。
二是看这是不是一个软硬结合的业务场景。
严治庆表示,很多年前就有人尝试过用无人机做风机叶片巡检,当时采用的是无人机+飞手操作的方式,这限制了它的想象空间。只有真正实现无人化的全自动巡检,才有可能将规模做大,实现全球化的运营。但这就要求企业从硬件、软件到自动化所有环节都做深做透,没有一个同时具备软硬件基因的团队,是很难做到的。这也意味着,一旦真正实现了软硬结合,就建立了非常高的技术壁垒。这正是扩博智能的另一大优势所在。
无人机全自动巡检最大的挑战在于稳定性。如何用一套系统保证无人机面对不同作业环境时,能完整、高效地采集到清晰的数据并形成洞察,对算法的鲁棒性提出了很高的要求。
此外,南北方不同的温湿度对硬件的稳定性也造成了很大的挑战。如果巡检海上的风电站,无人机还需要在不稳定的船上起飞,对抗海风的腐蚀,电池续航也会面临严峻的考验。
相比之下,零售货架的智能分析似乎简单得多。你所要做的不过是拍摄一张照片,然后上传到云端分析。
事实却并非如此。每个品牌的SKU都是千、万级别的,而且每个季度、每个月甚至每个星期都有新产品问世。这意味着技术提供商必须不断地采集和标注数据。这是一项非常艰辛的工作。扩博智能的几位联合创始人分别在不同场合提起过,2017年国庆他们盯在电脑前加班,给各种可口可乐瓶子打标签的故事。COO陈丽苹说,国庆那天她打了几百张可口可乐瓶子图片的标签,“看到后来满眼都是瓶子”。
与风机叶片巡检相比,货架审计更侧重于算法。谷歌AutoML问世后,很多人认为算法的门槛降低了,很难再形成壁垒。严治庆不同意这种观点,他认为,未来通用算法引擎会有一席之地,对于Demo和场景验证来说,通用引擎是非常好的工具。但要想达到超高的精确度,打动客户付费,光靠通用算法引擎是远远不够的。
商品识别的功力不在于识别一个或十个,而在于识别数以十万的商品,这是非常难的。“人脸识别或自动驾驶的场景标注相对简单。人脸可能有10-20个特征点,自动驾驶要标注的对象多一些,但都是可控的。而在零售领域,光一个品牌商的SKU就有上万个。”
在零售场景,严治庆也践行着自己软硬结合的理念。他认为,把图片上传到云端分析的做法是非常低效的,对网络的压力也很大。因此他设想把算法模型缩小,将分析放到手机端进行。这意味着要把算法的层级变得很少,同时保证准确度不下降,难度非常之大。
“我希望能做到100%离线,今天我们还做不到,但网络吞吐量已经比之前减少了80%多。”严治庆对雷锋网说道。
在零售领域,扩博智能目前做的只有零售执行、货架情报和竞品追踪三块业务,但严治庆从未将自己局限于此。他真正的目标是做“货”的识别,把算法做深做透后,可以延伸到更多的场景,比如分析门店里顾客拿起了哪些商品,把哪些商品放入了购物篮,最后又购买了哪些。
零售三大要素——人、货、场,围绕“人”和“场”做智能升级的企业很多,“货”却少有企业涉足。严治庆认为,这正是扩博智能的机会所在。“创业公司要做一些冷门的东西,才有机会在夹缝中求生存。”
扩博智能之所以从货架审计切入,是因为零售品牌对货架审计的需求一直存在,而且它们也有足够的付费能力和意愿。通过服务零售品牌商,扩博智能可以获得不错的现金流,减小资金压力,同时也有机会在商品识别这条路径上深挖下去。
严治庆预感,今年下半年AI将进入寒冬期。他认为,今天的AI跟2000年前后的互联网泡沫很像,“任何传统公司找个域名,在后面加个.com,估值就能翻十倍甚至更多”。20年前大家相信互联网将改变世界,今天大家把同样的期望放在了AI身上。这种期望没错,但AI改变世界需要一个很长的过程,并不是一蹴而就的。
一家公司能否成功,并不是看你囤积了多少人才,估值有多高,而是看你能否真正兑现商业价值,这是所有商业的本质。
此前,另一家AI创业公司的CEO在接受雷锋网采访时也表示,在外部有意无意的炒作下,客户对AI的价值抱有过高的期望,这对他们的商业落地造成了一定挑战。期望过高的结果是失望,这种情绪反弹势必会给行业发展带来一定的伤害。
严治庆表示,AI寒冬来临前,扩博智能要广积粮,筑高墙。他的计划是聚焦资源,先服务好一部分龙头客户,形成正向现金流,同时不断在实践中打磨和优化产品。等到春天来临,再将成熟的软硬件复制到世界各地,完成全球化布局。
2016年扩博智能成立之初就确立了“双总部”的战略:一个总部设在上海,那里是国际零售品牌中国分公司的聚集地;另一个总部设在西雅图,那里也是微软、亚马逊的大本营。“西雅图不仅汇聚了优秀的技术人才,也集结了各大零售品牌的商务决策者,我们希望跟未来的合作伙伴走得更近些”。严治庆的全球化目标从一开始就非常清晰,也许早在微软时期就已经埋下了种子。雷锋网
雷峰网原创文章,未经授权禁止转载。详情见转载须知。