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    科學家們開始學會賺錢—CDA人工智能學院 [分享]

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    AIU人工智能學院 學生認證  發表于 2020-7-2 10:32:20 |只看作者 |倒序
    CDA人工智能學院:以數據分析、機器學習、深度學習、人工智能、TensorFlow、知識圖譜等前沿技術為主題,致力于成為國內前沿的人工智能、數據科學領域在線教育品牌。

    一、重新證明自己的價值


    要學習和適應的東西真的很多——當一個科學家決定走進大公司、或是成為創業者時——這可不是換個名片title那么簡單。


    必須重新證明一件事情:你有什么價值?


    2016年,阿里云杭州辦公室,幾位高層正在召開一場戰略會,氣氛并不怎么樣,每個人音量都不小,且情緒分明:“你這個方案姿勢就不對!”“這根本就不可放量!”“你是在瞎搞!”


    已經記不得是第幾次當面吵了。矛頭的中心——阿里云機器智能首席科學家閔萬里下定決心,定了定聲,說:“你們就說想實現多少收入,我扛住這個指標!


    閔萬里是數據科學家,曾經在IBM、Google就職。他博士畢業時就寫出了受到學術界廣泛認可的知名公式。但嘗試用它幫一家公司賺到錢,還是第一次。


    那原本是一個用于交通流量預測和優化的理論。閔萬里的設想是,它可以在一些有大量數據積累的傳統行業優化生產流程。他必須要證明自己的理論在實際場景中可以奏效。


    第一個挑戰是自己找客戶。


    杭州背靠江浙滬發達的制造業優勢,有許多數據量大的頭部工廠。閔萬里和同事專門整理出一張列表,總共六七十家企業,他決定一一拜訪,向他們銷售自己的解決方案。第一個客戶的名字現在仍然記得:江蘇協鑫,一家光伏企業。


    閔萬里帶著一位工程師一起趕往徐州。和這樣一家公司談判,他的經驗值是零。同事介紹完他們的身份和來意后,輪到閔萬里證明自己和團隊的技術能力。他從電腦包里掏出一疊A4紙——是他最引以為傲的論文,里面有一大堆令人眼花繚亂的數學公式。


    “我這個論文拿過很多獎,我們的技術很厲害!币恢v到公式和原理,閔萬里就滔滔不絕。


    對方聽完。問:“你們是不是來偷數據的?”


    列表上前四十幾家公司,每一個都碰了壁。閔萬里的團隊當時只有6個人,每個都很沮喪——平時,大家都是天之驕子,突然搖身一變成了“求著別人的乙方”。印象最深的是,曾有位老總說話很不客氣地說:“我們這行和你們互聯網不一樣,我們還是腳踏實地的!


    “言下之意,我們都是玩虛的!遍h萬里說。


    挫折感真的非常強烈。有人承受不住這種心理落差,選擇離職。


    120112617075.jpg

    (閔萬里)


    閔萬里是那種把“不能降低對自己的要求”當成人生信條的人。他給團隊打氣,“同學們,這件事情是可以work(生效)的”。留下的人選擇相信他,畢竟,他的學術能力和技術水平都擺在那兒。經過團隊的堅持和努力,第一年,他們完成了將近一千萬的指標。2017~2018年度,這個數字變成了6.7億。2019年6月,閔萬里從阿里離職,創立北高峰資本和坤湛科技兩家公司,以“技術+資本”的形式與傳統產業做數字化、智能化合作,繼續用他的理論對這個社會的一些環節施以作用。


    坐在深圳自貿中心的辦公室,閔萬里總結轉型經驗:“作為一個已經在學術界成功過的人,當你走進產業的時候,能否成功的關鍵是,你還有勇氣擼起袖子加油干、走到最底層?”如今,每見一個新客戶之前,閔萬里都要求員工把演講PPT帶到他的辦公室,花一兩個小時聽他們現場演示,模擬談判時的狀態,他不僅會看每一張演示文稿的內容、用詞、字體和字號大小,也糾正員工的表述、表情和精神狀態。


    在一家公司里,技術只是生產鏈條的其中一環,必須務實,要能帶來實實在在的增量。


    公司和學校的邏輯完全不一樣?焓諥I Lab首席科學家劉霽對此感觸深刻。在學校,環境相對單純,找到一個學術問題(輸入),花時間從各個角度去研究(輸出),就好了。而到了快手,“很多時候輸入輸出還得自己去定義”。對公司也缺乏全面的認知。 “做技術的人總覺得把技術打磨好了,什么事都解決了,但其實在公司里你更多的是要去理解技術所處的環境、解決技術問題成本有多高、這個事情本身處于什么戰略位置”他說。


    2018年,快手商業化成立FeDA智能決策實驗室,劉霽兼任這支團隊的負責人,跟多個一線業務部門都有過深度合作。這個團隊曾開發了一個名為Persia的基于GPU的廣告推薦訓練系統,單機效率提升640倍,意味著,以往用50臺計算機一天只能嘗試一個新想法變成只需一臺計算機一兩個小時就能嘗試一個新想法,極大地提高了開發效率。劉霽覺得Persia證明了他們這些掌握最前沿技術的科學家所能對公司貢獻的特殊價值。


    120112170893.jpg

    (劉霽)


    劉霽出生于1983年,是威斯康星大學博士。在學校搞理論研究時,他就和別的同學不太一樣,他最喜歡解決的是“工業界的人真正關心的問題”。劉霽曾幫IBM、NEC解決許多系統上真實存在的問題,畢業后直接選擇加入大公司。在一家公司里,科學家的價值是要用業務產出而不是學術成果來計算的。他的思維轉變很快,給研究院制定的OKR都是可量化的,比如:提升廣告主投資回報率XXX,提升廣告的收益XXX,提升用戶點擊率XXX……


    “如果有研究員提出一個比較有前瞻性、有學術價值的問題,你會鼓勵他們去研究嗎?”


    “這樣的問題,說實話,它的價值首先要打個問號!眲㈧V說。


    二、曾經,大公司和科學家都沒想清楚


    幾乎每一個赫赫有名的互聯網公司都有一個人工智能研究院,吸納了包括李飛飛、張潼、余凱、吳恩達、何曉飛等在內的知名科學專家。但每當談起研究院的價值,許多互聯網從業者都打出一個大問號。


    一個很可能的原因是,相當長的一段時間里,大公司沒想清楚為什么要招科學家、怎么用好科學家,科學家也錯誤預期了大公司能提供的資源和空間。


    前騰訊某部門知名科學家宋航(化名)是一位知名人工智能教授。幾年前,他想把手上掌握的一個技術點做成APP,他試圖說服幾個學生,“學生基本上都翻我白眼”。


    “老師,我是做研究的,你要做軟件的話不要找我,我做不了,也沒有時間!睂W生回復。


    宋航好說話,就答,“好哇!


    但這件事情很長時間以來都成為他腦子里一個強烈的愿望:他想到商業界去看一看。


    幾年前,騰訊向宋航發出邀請時,他感到很開心,那個等待的機會終于出現了。


    120112062637.jpg


    雖然一直強調“騰訊對我很好”,但現在復盤那段經歷,宋航覺得“和預期的有比較大的差別”。有一些問題他和公司都很難直接解決。


    一個是公司給的時間包容度不夠。研發有成本壓力,“短期內不是特別能看得出經濟效益的話,它的發展顯得就沒有那么快”。另一方面,人手也不夠。宋航希望自己主導的產品能做得更大,理想狀況下,他需要500人,“其實任何一家公司都很難滿足我的設想”他說。能拿到的招人指標有限,高層也要去平衡各個部門,“比如我需要這么多人,其他部門也想要這么多人,老大怎么辦?”而內部其他部門的人員和資源也做不到完全掌控和調度。


    經過一段時間的權衡,宋航決定創業。創業的一大優勢在于,宋航能獲得比公司內更多的資源,錢和人和體系,他作為CEO對團隊的掌控感也更強,技術空間也相對更大。


    商業要求技術落地,背后的要求是科學家本人也要落地?瓷先ブ皇菗Q種方式用技術做事,但這個轉變對于科學家們來說,其實特別難。創新工場AI工程院執行院長王詠剛接觸過許多從大公司出來的科學家,他們所講述的片段可以拼湊出當時他們所遭遇的困境。


    120112720124.jpg

    (王詠剛)


    首先,命題變得非常直接:如何在下一次產品上線時,帶來X億的收入。需要開各種各樣的會,所有產品經理、市場經理、銷售經理的問題都提到你面前!澳愫芸赡苷J為這是一個非常垃圾的功能,但你必須要按照客戶的要求做出來!蓖踉亜傉f。


    其次,很多事情科學家們搞不懂。比如,把一個視覺算法包裝成手機攝像軟件里的一個功能,這里面包含大量產品化的東西:怎么和硬件結合?怎么突破手機CPU的限制?怎么讓用戶和真實的場景發生關系?之后這款手機怎么定價?如何占有市場?采用什么銷售策略?在這些和業務緊密結合的討論里,他們可能沒有太多發言權!翱茖W家會覺得:這已經超出我的理解和能力范圍了!蓖踉亜傉f,“他就會感到孤立,會無所適從!


    “雖然絕大多數科學家非常愿意入世,愿意追求長遠的社會貢獻,但這種貢獻沒有那么容易!蓖踉亜傆昧艘粋類比:做學術是站在非常高的山頂去尋找陽光,而做商業是站在草叢里把路修出來!澳阒,那些站在山頂看陽光的人往往會覺得:修路、搬石頭,這不是我要干的事兒!


    以科學家的頭腦,他們一定能把商業的問題考慮得非常清楚!暗芏鄷r候他就是不喜歡,他不愿意去想錢的事情!蓖踉亜傉f。最后,他們中的一些像宋航一樣選擇離開,有的干脆重新回到學校教書。



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    沙發
    AIU人工智能學院 學生認證  發表于 2020-7-2 10:34:27 |只看作者

    三、大公司往往缺什么招什么


    2016年,AlphaGo戰勝圍棋世界冠軍李世乭九段,讓整個行業經歷了一場火山爆發。一夜之間,所有人都在討論人工智能。大公司們非?只,焦慮地布局AI。當時,市場上很少有人懂這門技術,只能開高價(年薪幾百到上千萬)去學校招科學家。


    研究院搭起來后,這些科學家應該怎么用、怎么考核?當時,公司們都沒經驗。


    被借鑒最多的是微軟亞洲研究院(MSRA)。它1998年就在北京成立,是國內出現最早的互聯網公司研究院。曠視首席科學家、曠視研究院院長孫劍曾在那里工作13年。他告訴我們,MSRA對研究員的考核標準是“年底說出三件你做的了不起的事情”。而怎么算“了不起”?標準是:同行認可、同行考評。


    其他模仿MSRA的大公司也一度把論文、專利、科研成果當作考核科學家和研究院的標準,甚至不是定量的。


    許多科學家之所以愿意加入大公司,是因為看中那里的數據寶藏?蓪嶋H開展就會發現困難重重。大公司重流程管理,部門之間壁壘較高。大量數據都掌握在業務線,研究院想直接拿來用,有的也不情愿交出來。


    曾就職于百度某業務線的高級技術陳飛(化名)解釋:假設研究院做一個東西去幫助業務,業務方做出收益,那這個收益到底是歸我業務方還是歸你?之后我要升職加薪時很可能扯不清楚,那這邊就會排斥。而且,“說白了,我們業務也可以自己招科學家來搞!


    因此,真要說進公司比在學校有什么具體優勢的話,一位曾就職于MSRA的科學家總結:可能就是不用花時間去申請funding(科研資金)。


    業務層對研究院的貢獻也并不滿意,在職期間,陳飛“確實沒有感覺到研究院對自己有多大幫助”!翱赡茉缙跁峁┮恍┕ぞ,但后來發現那個也不足以解決問題,最后我們還是自己做的!标愶w說。


    兩個部門在技術理念上也有差異,誰也不服誰,“研究院的人覺得自己很厲害,認為你們業務上用的這些算法都是很簡單的東西,可能就不那么愿意投入。業務的人覺得你都是陽春白雪,能實際投產的太少!睍r間一長,大家都心照不宣,墻越來越高,再后來,“可能研究院做出來個項目,啪往對面一扔,也不管你接不接得住!


    而更隱秘的心思是:科學家們也可能目的并不單純。


    AlphaGo出來后,有機器學習經驗的技術人才一下子成了市場上的搶手貨。王詠剛記得,當時,整個硅谷的機器學習工程師跳槽率極高,且工資都“一下子能翻好幾倍”——要知道,從前這幫人是技術部門里的“邊緣人物”,有的甚至“感覺入錯了行”。幾乎所有公司里最值錢的工程師都是搞AI的,而做C++、Java的技術人員那段時間心態“被打擊得也很厲害”。


    學術界里,peer pressure(同輩壓力)也讓科學家們心態失衡。閔萬里就曾聽到過同行感慨:XXX那小子都到某個大公司當CXO了,他當年還抄我作業呢。很多留在學校的科學家也想走出去,到底是利益驅動型的還是價值驅動型的不好說!斑@其實是對科學家價值觀的一種挑戰!彼f。


    大公司目的也不單純。不止一位受訪人說,有的公司之所以招入或仍然留著某些厲害的、知名的科學家,是為了“把他們當吉祥物”:向市場證明公司重視AI,愿意為此投入,還能吸引更多崇拜他們的優秀年輕人(可以干活)。


    “吳恩達過來之后,為百度帶來的價值是,估值蹭地上去了!标愶w說。


    四、從冷門到搶手貨


    如果把時間向前截取20年,科學家們誰都不會料到人生劇本會有如此大的變化。


    回憶起自己的學生年代時,滴滴人工智能研究室負責人葉杰平總共用了五次“低谷”。2001年,他到明尼蘇達大學計算機系讀博時,人工智能是“很多人根本就不愿意學”的領域,整個明大計算機系一個專門研究機器學習的老師都沒有。葉杰平堅定地選擇這個方向,是因為“確實感興趣”——他聊技術的語氣和方式、講到這幾年工作時所流露出的滿足感讓你絲毫不懷疑這一點。


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    (左二為葉杰平)


    從前在學校搞科研時,葉杰平的工具只有一臺電腦和一支筆。缺場景、缺數據,研究樣本只有一千個,“這已經算很大的數據量了”,他說。第四范式主任科學家涂威威2009年在南京大學讀研時,用得最多的是NASA在幾十年前公布出來的老數據,F實條件給研究帶來很大制約。涂威威曾經聽說過一個課題:如何用機器學習改進軟件開發。傾注了很多時間得到的測試結果里,關聯度最高的特征是:代碼越長越容易出現bug(缺陷)!爱敃r我就對這個方向有點失望了!蓖客f。


    在那個人工智能=冷門的年代,選擇在這個方向走下去的大多數是出于真誠的熱愛。


    劉霽是葉杰平在亞利桑那州立大學做教授時帶的研究生。他非常聰明,數學底子很好,選研究方向時,特別鐘情機器學習。機器學習是人工智能的核心。它研究的是讓計算機通過算法,模擬或實現人類的學習行為,并獲取新的知識和技能。它有極強的創造性,探討更本質的東西——很難不讓技術極客們為之著迷。


    劉霽認為它“有一種抽象意義上的美感”。我請他詳細描述這種“美”,他描述得非常理科:“我想主要是因為,它的本質是用數據輔以人類的非結構化認知,通過學習形成一種結構化的智能!薄屑氉聊,能從中體會出一種理科式的朋克和浪漫。


    葉杰平能感覺到劉霽的熱情,但出于老師的責任感,他跟劉霽說:“你選這個能力上應該沒問題,但是要謹慎,以后可能不好找工作!边@并非孤例,2013年,吳恩達在接受《連線》采訪時提及自己讀書時的經歷:小時候,吳恩達就夢想能創造出“能像人一樣思考的機器”,但當他上了大學,面對當時的人工智能研究狀況,他選擇了放棄。后來,身為教授的吳恩達也會勸阻學生追求同樣的夢想。


    誰也沒想到后來AI“搞出了這么多事情”。隨著互聯網公司的規模迅速擴張,軟硬件設施以極大的效率更新換代,更能支撐超大算力的芯片的出現,規;脩羧悍e累起的海量數據,讓工業界正在演化成使機器學習生根發芽的沃土。


    變化首先從硅谷發生,很快傳到國內。


    2013年,北京中關村微軟中國總部。孫劍注意到Google Photos已經能做到把上傳的幾百張照片自主分類,分類結果“大多數還都沒錯”!爱敃r就是一個瞬間,深度學習改變了我對圖像語義理解的認知,它來得比我想的更早”孫劍說。接著,他趕緊領導團隊加大了對深度學習的研究。


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    (孫劍)


    2014、15年,一小波人工智能科學家“下海創業”:湯曉鷗創立了商湯,朱瓏創立依圖,余凱創立地平線……宋航和他的學生很早就收到過這些公司邀請,但基本都拒絕了,理由是“看不懂。不知道這樣的公司到底能不能走下去,能走多遠!倍搅2016年,AlphaGo帶來的那股熱潮讓這批公司估值再次大漲,他的學生心里泛起波瀾:“就覺得我靠,以前我這幫同學們馬上就財務自由了,我當時怎么就沒這樣!钡诙,他們一起加入了BAT中的一家公司。


    工資、融資額、公司估值、身價……這一個個實打實的數字讓許多仍在學界的科學家們經歷了一場內心的風暴。


    有些四處托人打聽:“創業這條道路到底怎么樣?”某高校旗下基金的投資經理韓東經常接觸有創業意愿的科學家,他評價那幾年科學家創業熱:很多都是跟風的。一個表現是:老師們特別在意估值,內心深處是在和同行比較,“我學術成果不比他差,憑什么我的估值低?”


    “對一些科學家來說,走學術路線,升副研、副教授也比較累,甚至已經是正研、正教授的也沒什么奔頭了——那還不如趁早把手上的資源和技術成果變現!表n東說。





    CDA人工智能學院http://edu.cda.cn)專注于數據科學與人工智能技術的在線教育平臺。內容涵蓋數據分析、機器學習、深度學習、人工智能、TensorFlow、PyTorch、知識圖譜等眾多核心技術及其行業案例,自由靈活的在線學習方式,讓每一個學員快速掌握AI時代最前沿的技術!PS:今日私信我即有機會獲取《銀牌會員》1個月
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    藤椅
    AIU人工智能學院 學生認證  發表于 2020-7-2 10:36:09 |只看作者

    五、科學家在大公司如何發揮價值


    葉杰平之前從來都沒想過離開學校。坐在西二旗鉆石大廈的辦公室里,講述自己前后兩段人生路徑時,那種割裂感讓他自己都曾經感到意外。


    2014年,被密西根大學聘用為教授時,葉杰平想的是:我應該待在這里十年不動。盡管互聯網公司們早就因技術而廣泛施加影響力,但他更愿意留在學術界一個安靜的角落搞科研。


    僅僅一年之后,葉杰平的平靜就被打破了。


    2015年暑假,滴滴向他發出邀請,約定回國后好好談談。反正也要回北京,葉杰平沒想太多。從底特律上飛機的前一個小時,他突然接到滴滴的求助。對方在一個項目上碰到難以攻破的技術難點。當時,滴滴希望把搶單模式變成派單,但究竟怎么設計算法才能讓司機更好地接受和適應指派規則、保證派單成功率,他們還不確定。


    “我本來想輕輕松松回來旅游一下,那不是沒得休息了嘛!比~杰平心里犯嘀咕。但他很愿意去琢磨一個有難度的問題,腦力挑戰能帶來快樂。在飛機上安頓好,他掏出紙筆,十幾個小時的飛行時長,一直都在琢磨。


    那時的葉杰平對網約車毫無了解,唯一知道的是“聽說過Uber這家公司”,還是因為有個學生被聘用了。網約車是什么邏輯、怎么運作、要經過多少環節、平臺是怎么吸納和調配司機的……這些業務細節他幾乎全不知道!澳菚r候很想打個電話,讓別人給我講一講!彼貞浀。


    在機艙這個封閉空間里,葉杰平思維高速運轉,用一個高度抽象的數據模型把問題簡化出來。計算結果寫出來時,他自己也忍不住內心的興奮。一下飛機,他就直奔上地附近的滴滴總部。滴滴的工程師們早就在等他了,一間特別小的房間里擠滿了人。葉杰平把電腦上的PPT打開,他在設計的主公式里加了一個參數變量,通過動態調整參數值,讓司機在一兩個月內適應派單邏輯,實現從搶單到派單的平滑過渡。


    那是葉杰平第一次用算法試著解決一個生活中實實在在的問題。方案上線測試時,他每天都關注數據的變化。之后的一次復盤會,滴滴高層總結:派單項目是過去幾個月最大的功臣之一!鞍,這個事情影響力竟然這么大!”葉杰平感慨。


    這件事情讓葉杰平的想法發生了顛覆性的轉變,他覺得,公司是座富礦,“遍地都是機會”。以當時滴滴的體量,這套算法能影響成千上萬人的出行。要知道,在學術界,要想達到同等的影響力,“除非你能拿諾貝爾獎”,他說,“而且諾貝爾獎也要等二三十年”。


    返程的飛機上,葉杰平做出了改變后半生人生路線的決定。一回到學校,他馬上把手下的博士生叫過來,說:“你們做好找工作的準備吧,我可要走了!


    本以為加入研究院是“一半研究,一半落地”,但在滴滴的頭兩年,葉杰平根本就沒時間看文章,“全是落地”。業務很忙,“天天打仗”。這種感覺讓他覺得新奇,戰場是直接拼刺刀,技術的優勢立竿見影,有“非常強的愉快感”。


    公司慢慢穩定起來之后,從18年開始,葉杰平終于又有時間讀論文,用科學家們的技術優勢幫公司建立壁壘。最近三年他投入精力最多的一個項目是:將AlphaGo的強化學習方法用于網約車派單和調度。


    向我們描述項目原理時,葉杰平像是一個深思熟慮的棋手:整個城市是一個“大型棋盤”,等待調配的司機像是棋盤上的棋子,決定留下來還是往東南西北開出去是落子決策,引入AlphaGo的算法,像決策落子位置一樣給來給司機進行調度!白詈笾皇峭ㄟ^算法,在不影響用戶體驗的情況下,部分參與AI調度的司機收入提升了8~9個點!比~杰平的語氣里充滿成就感。


    曾因學術感到沮喪的涂威威也選擇進入公司。臨近畢業時,他經老師引薦,認識了百度搜索引擎營銷平臺、百度鳳巢的負責人戴文淵。入職后,他們用機器學習方法理順了平臺的底層邏輯,帶來的效益是老方法的八倍?吹绞找嫱蠞q的那個瞬間,涂威威覺得非常震撼,“沒想到機器學習在公司竟然可以被用得這么好”。


    涂威威出生在1988年,小時候信息比較閉塞,聽到最多的是“美國包裝出來的一些二十世紀最偉大的科學家”,比如,愛因斯坦等等。和那一代很多小朋友一樣,涂威威從小被灌輸的思想就是長大要當科學家,“這很偉大,很有逼格!弊x書時,涂威威特別喜歡物理,還參加過物理競賽,取得一些成績。長大后,他發現,基礎科學基本都是預測未來幾百年,可能都沒人能活著看到這些問題被解決!皩嶋H上,那個理想是非常虛的。你想做愛因斯坦,但你并不知道愛因斯坦意味著什么!彼f。


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    (圖右為涂威威)


    人的一生是有限的。涂威威想,愛因斯坦之所以能被人記住,一方面是他確實讓人重新認識了世界,另一方面是他改變了很多人的想法,對這個世界影響很大!白黾夹g的其實都會有這樣的想法,希望自己做的東西能夠去影響更多的人!彼D變了思路,用另一種方式去改變世界。


    2015年,涂威威從百度離職,跟戴文淵一起創立了第四范式,公司定位是人工智能技術與服務提供商,目的是幫助各行業的企業低門檻地用上AI,影響更多的人。


    六、科學家們決定走進商業


    2017年3月,北京西二旗附近的百度公司總部。


    時任前百度研究院院長林元慶和吳恩達坐在一起討論一個宏大的命題:AI怎么樣才能真正稱得上第四次工業革命!@是當時人們對AI最大的期待。他們得出一個結論:AI要落到“互聯網以外更廣闊的各行各業去”。就在他思考這件事情如何在百度內部推動時,吳恩達突然離職宣布創業。這給林元慶帶來一定的沖擊。當時市場環境好,投資人都看好AI項目,林元慶有些心動,經過兩個多月的評估和糾結,他最終也決定創業。


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    (林元慶)


    真格基金投資總監尹樂對林元慶的第一印象是:充滿激情。描述創業想法時,林元慶說:“我要做AI to B”,下一句是,“我的公司就叫Aibee(AIB)”。但具體要深入到哪個行業、哪些場景,他都還沒想清楚。第二天,林元慶就被引薦給了徐小平,三個人吃了頓晚飯,真格馬上就決定投了。他們信任林元慶的學術能力,而他的職業經歷也是很關鍵的加分項。


    如果不是當時那個節點——市場上一切大門都為他敞開,林元慶不太可能出來創業;貒鴷r,他想的是“在百度干到退休”。2018年初,林元慶獲得了1.65億人民幣的天使輪融資,在那個時間點刷新了中國AI初創企業天使輪的融資記錄。


    見過大量科學家的投資人都會在意商業敏感度這一點:科學家們往往會低估商業。在交流時有時能明顯感到老師們把創業想得太簡單:“這個事情基本市場有多大、增速有多快,他們可能都是沒太大概念的!


    科學家們需要商業上的幫助,這成為一個共識。王詠剛所負責的創新工場AI工程院創立的目標是連接科研和商業化場景,經常有科學家專門向他請教創業經驗。王詠剛總結了幾個科學家創業要注意的“雷區”,其中一條便是勸他們——一定要扭轉心態:一旦決定要擼起袖子創業了,一定要補足產品化和商業化的能力;蛘咭肷虡I背景的CEO或合伙人,按需組建商業化團隊——這是如今很多科學家主導創業的公司最常見的搭配模式,負責商業化角色的很多是他們的學生、前下屬,或者投資人們也會主動幫科學家尋找和推薦合適的人選。


    不管是科學家還是工程師創業,最終都要變成一個企業家創業。在一個新的社會角色里,他們必須重新開始學習。


    一大堆名詞撲面而來:HR、融資、業務、財務、商業運作、政府關系、媒體關系……每一個都跳出原來的認知體系,完全是另一個宇宙。得快速搞懂。并且,“光懂是不夠的,還都要很懂!绷衷獞c說。


    現在,林元慶70%、80%的時間用來管理團隊、見客戶。他把公司位置選在北京中關村壹號:一個距離地鐵中關村站還有14公里的新產業園區,靠近西北六環。周圍除了一組組拔地而起的新寫字樓之外,沒什么商業基礎設施,顯得空洞無聊——這倒是能讓人更專注于工作,林元慶對這一點表示很滿意。他就住在公司附近,經常騎車上下班,通勤單程時長20來分鐘。這段時間,不太會想“宏大的、務虛的問題”——“創業沒有這樣的機會”,更多還是關心最近的業務。


    6月初的一個下午,我們在林元慶的辦公室第一次見面。他的電腦桌面上平鋪了四五版公司簡介PPT,他對它的熟練程度可以說是“超級精通”。每當我們拋出一個針對業務的問題,他都能在三秒內迅速滑出某一頁,“快樂且滔滔不絕”地講解起來。64頁PPT,從想法到結構再到中英文表達都是他自己弄的,再由同事美化!案梢恍袑W一行嘛”,他性格很開放,率直,說完這句后率先笑起來,對這變化欣然接受。


    精確而高門檻的技術名詞換成了模糊而重價值的創業話術:愿景、創新、革命、賦能、社會責任——在商業世界,只會講技術要點是不行的!耙坏┑纳矸菔且粋創業者,講技術就必須要摟著點!眲撔鹿瞿暇〢I研究院執行院長、倍漾科技創始人馮霽說。


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    (馮霽)


    擁有“創業者”這個社會身份7個月來,馮霽努力讓自己“去學者化”,具體表現是:要懂得忽略細節(搞計算機的人控制感都很強,畢竟要讓程序遵從自己的指令,以至于公司剛成立時,他連地毯是什么顏色都想管);要學會殺伐果斷(第一次裁掉員工時,他兩天都沒睡好);要忘了自己是技術專家(不能總把算法掛在嘴邊兒,“如果個人的技術對創業的重要性只占20%到30%的話,那么在和別人溝通的時候就不應該用超過20%的時間聊技術”)。


    外出談事,馮霽就假裝自己不懂技術,以至于曾有人表示擔心:“馮霽,你招一個技術時要怎么溝通?萬一被騙了怎么辦?”去年一次國際會議上,還有位朋友特地來問:“今天聊的技術你怎么都聽懂了?看你跟別人說得頭頭是道的,是從哪個公眾號上學的嗎?”馮霽一聽,“心里挺高興”。然后,拿出來自己曾經寫的“一堆論文”。跟我們重復這個故事時還是很沾沾自喜。


    不過也都是昨日回憶了,F在,他每天使用最多的軟件是Office!跋氩坏轿乙粋天天推公式、寫代碼的也有今天!彼χ锌。





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    AIU人工智能學院 學生認證  發表于 2020-7-2 10:36:35 |只看作者

    七、今天,科學家影響世界的新方式


    科學家創業的模式在國外已經比較成熟。今天,國內體制和機制也在不斷給科學家松綁,這個模式也在慢慢跑通。


    一位投資人告訴我們,這幾年,高科技公司是重點扶持對象,“這也是科創板設立的原因”。他說:“中國科技成果轉化率太低,亟需提升,科學家創業是其中一個比較好的形式,國家也是也有砸錢的決心!睂τ诳茖W家們來說,自己創業的風險當然很高,但一個絕對優勢是可以調配更多的錢和資源。環境和投資人也愿意提供幫助,創業成功的可能性也比之前更高。


    但科學家們要忘掉自己是科學家。


    做好這件事不僅需要耐心,更關鍵的是,一個科學家要有意愿去俯下身來。比如,怎么讓不懂技術的人聽懂技術?如今,消費互聯網早就是一片紅海,可供新入局者找到的場景太少,科學家們把目光投向產業互聯網。


    那里都是些和互聯網有很大距離的人, 比如:傳統公司里的銷售、運營、渠道人員;或者,面板廠商、光伏廠廠長、制鞋廠老總、煤老板;甚至是高中生、甚至是大專生、初中生……大部分“對AI的基本理解都沒有”。一位科學家說,曾客戶直接問他:“AI不是萬能的嗎?”“AI就是應該達到100%的正確率啊!保@然都是錯誤的認知)


    科學家們只好先以一個專家的身份,花兩個小時給對方科普“AI的來龍去脈”。在很多人看來,這對于科學家來說意味著一種犧牲,而馮霽不愿意這么理解。他師從著名人工智能科學家、南京大學周志華教授,曾得到“情緒極度內斂”的周老師這樣的評價:“假以時日會在學術界成為someone”。


    馮霽是85后,剛30出頭,和他的老師所處的那個時代不一樣,他更能敏感地捕捉到商業機會,是周志華門下唯一一個創業的博士生。馮霽明顯不是那種看上去就“很科學家”的性格。他非常外向、喜歡表達、組織能力強,被李開復和王詠剛都判斷為適合創業。他給自己取的網名叫“馮牡丹”,有點戲謔味道。這種感覺也體現在他想要創業這件事情上。


    馮霽非常喜歡的科學家是被譽為“天才數學家、賭神”的愛德華·索普,理由是:“這類人能利用數學工具(如:機器學習)干翻一眾傳統做金融的人。這是the right way of doing investment(正確的變革方式)!辈┦窟沒畢業時,他就堅定地想要用機器學習和深度學習算法在金融領域創業,早早下定決心。放棄科研,有遺憾,但絕對不是一個后悔的選擇!坝袝r候科研是一件蠻自我的事,因為它最大的樂趣來自于你的內心。但是創業是,我可以去聚集一群最優秀的人共同去顛覆一個行業固有的范式!彼f。


    如果真要拷問內心,林元慶最喜歡的還是鉆研技術。平時在公司,如果條件允許,他就跑去旁聽技術的討論會,那是他最熟悉和喜歡的氛圍。


    但成為CEO就是要調動出商業的那部分。1999年,海淀黃莊最大的十字路口有一塊超大的廣告牌,那上面的第一個廣告就是被林元慶賣出去的,客戶是聯想,那一單他賺到了6萬。是因為對商業的不那么熱愛和對技術的真誠喜愛,他才在之后的許多年里,成為一名技術科學家,F在,他要重新變成一個擁抱商業的人。


    他的公司Aibee成立的第一年,100多個員工每一個都直接匯報給林元慶,這樣決策鏈條最短、速度最快。他在兩三個月里以極高的效率見了將近40家各垂直行業的CEO,果斷而迅速地決定打入零售行業。Aibee的第一個大客戶,廣州K11購物中心就是林元慶親自談下來的。這個落地速度超出投資人們的期待,“沒想到元慶是個商業奇才”。


    去年下半年,林元慶召開了一次股東會,幾十個股東代表坐在一間咖啡廳里。林元慶向他們展示公司項目的最新進展,全程說了許許多多次powerful(強大的),F在,“技術理想”也更務實,一切都要回歸商業,能變現的場景是最重要的。林元慶熟悉的那份PPT上,公司已經投入使用的案例包括在K11等大型購物中心上線的智慧停車、智慧VR導航導購等應用。


    我們最后一次見他是在六月初一個星期日的晚上。那天,林元慶和同事一起從早上開會到晚八點,接受采訪前,他吃完一桶泡面,跟我們一直聊到深夜十一點。


    采訪結束,林元慶送我們到電梯口,整個辦公區,所有工位都是空的,只有他的辦公室亮著燈。林元慶穿著方便又舒適的拖鞋,還三言兩語講著公司今年的目標。電梯門開了,林元慶向我們笑著揮手,看上去不知疲倦。



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    三重蟲 發表于 2020-7-3 11:22:56 |只看作者
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    地板
    escaflowne1985 在職認證  發表于 2020-7-3 16:03:34 |只看作者
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    lisa11yang 發表于 2020-7-3 17:00:16 |只看作者
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    8
    snzpro 發表于 2020-7-3 21:04:32 |只看作者
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    9
    cglee 發表于 2020-7-4 08:12:07 |只看作者
    謝謝分享了
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    10
    sq2008 發表于 2020-7-4 12:11:04 |只看作者

    謝謝分享
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