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| 本文作者： 老王 | 2017-03-02 19:47 |
“這個(gè)產(chǎn)品挺炫酷，但似乎沒什么用”
這句話曾不止一次的縈繞在黃鼎隆耳際。
2015 年，碼隆科技推出基于圖像識別技術(shù)的 App 產(chǎn)品 StyleAI，用戶可上傳任意圖片素材，StyleAI 會根據(jù)圖片中的色彩等元素，反饋出與之風(fēng)格相似或相同的時(shí)尚單品圖片。
由于當(dāng)時(shí)國內(nèi)市場上把圖像識別技術(shù)應(yīng)用在消費(fèi)級產(chǎn)品中的案例較為少見，StyleAI 的出現(xiàn)無疑讓不少人感受到了 AI 的美輪美奐。
然而拿獎拿到手軟的產(chǎn)品 StyleAI 在面對市場考驗(yàn)時(shí)，其表現(xiàn)遠(yuǎn)不如創(chuàng)新大賽中評委給它的分?jǐn)?shù)。如同奧斯卡最佳影片在票房上永遠(yuǎn)打不過好萊塢商業(yè)科幻大片一般。
科技與影視行業(yè)不同，這個(gè)市場對好產(chǎn)品的定義其實(shí)很簡單，就是“有用、能用、好用”，對好公司的定義更簡單，不過是“能賺錢”。資本市場不相信大獎，也不相信小而美。
2014 年 7 月，黃鼎隆與 Matt 成立了碼隆科技公司，致力于用計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)撬動時(shí)尚產(chǎn)業(yè)。黃鼎隆是清華大學(xué)工業(yè)工程學(xué)士-清華大學(xué)人機(jī)交互博士，師從美國工程院院士薩文迪教授，歷任微軟 MSN 產(chǎn)品總監(jiān)，騰訊微博事業(yè)部商業(yè)產(chǎn)品總監(jiān)，Trip Advisor 中國區(qū)產(chǎn)品副總裁。黃鼎隆的搭檔 Matt 則擁有十多年的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，曾任微軟亞洲研究院高級研發(fā)主管，擁有 40 多項(xiàng)中美專利、13 篇國際頂級論文。
與黃鼎隆聊了一個(gè)半小時(shí)，絕大部分時(shí)間是他在認(rèn)真講述并演示他們在去年推出的產(chǎn)品：ProductAI。從演示的純熟度可以看出這些流程他已經(jīng)給別人講述了無數(shù)遍，但仍舊不愿跳過任何一個(gè)細(xì)節(jié)，猶如家長在鄰居面前提自家孩子一樣，把同一個(gè)故事說了一百遍后，愿意繼續(xù)講第二百遍。
“StyleAI 這個(gè)產(chǎn)品，我們確實(shí)走了商業(yè)上的彎路。當(dāng)時(shí)我們選擇做消費(fèi)級產(chǎn)品 StyleAI，這在大趨勢下是個(gè)錯(cuò)誤的決定，是個(gè)逆潮流而動的事，現(xiàn)在已經(jīng)沒有多少用戶有嘗試新 App 的意愿。”
StyleAI 在商業(yè)上走了彎路后，產(chǎn)品出身的黃鼎隆并沒有以一個(gè)行業(yè)分析者的角度去看待問題，沒隨大流轉(zhuǎn)型去做熱門的、蛋糕大的方向，而是以產(chǎn)品的角度去重新審視 StyleAI。
經(jīng)過許久的研究和思考后，黃鼎隆得出這樣一個(gè)結(jié)論：
我們的產(chǎn)品和技術(shù)沒問題，我們在技術(shù)層面肯定走了正確的路。
C 端產(chǎn)品哪怕只有一個(gè)用戶，也必須得保證優(yōu)質(zhì)的用戶體驗(yàn)，需把體系中每個(gè)環(huán)節(jié)的銜接都打磨到位，它提供的是一整套流程，而 B 端產(chǎn)品籠統(tǒng)上講只需提供一個(gè)環(huán)節(jié)。為了做出 C 端產(chǎn)品 StyleAI ，黃鼎隆和 CTO 碼特不得不把端到端的整個(gè)體系搭建出來。
“做消費(fèi)級產(chǎn)品對工程和體驗(yàn)要求很高，很簡單的一個(gè)例子，用戶拍照然后進(jìn)行識別，如果識別了 10 秒才出結(jié)果，這一定不是好產(chǎn)品?！?/p>
但隨著 StyleAI 在商業(yè)上的曲折探索，他們決定把 StyleAI 這一整套的技術(shù)、工程以及交互植入在 B 端產(chǎn)品 ProductAI 中。
“市場上很多 App 已經(jīng)積累了非常豐富的用戶和數(shù)據(jù)，那為什么不把我們的技術(shù)服務(wù)于這些擁有這么多用戶量的客戶？這樣就可以間接服務(wù)上千萬上億的用戶，盡快發(fā)揮技術(shù)的作用?！?/p>
黃鼎隆認(rèn)為，碼隆的技術(shù)如果僅僅服務(wù)于數(shù)量有限的普通消費(fèi)級用戶會有些浪費(fèi)，如果把 StyleAI 進(jìn)行延續(xù)并升級為 To B 產(chǎn)品，從而整合為一套端對端的解決方案，為客戶提供模型、數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注等一整套服務(wù)，無疑會發(fā)揮它更大的價(jià)值。
這期間，他也反復(fù)提到這句話：真正的人工智能，不在于自己有多智能，而是在于能不能讓別人變得智能?，F(xiàn)在很多人工智能產(chǎn)品都在炫耀自己有多智能，自己很聰明，但卻不能幫助別人更聰明。人工智能真正的商業(yè)化，一定是讓別人變得更聰明。
隨后，黃鼎隆展示了他們的產(chǎn)品 ProductAI。
ProductAI 最核心的功能是商品識別。商品識別有別于人臉識別，人臉形態(tài)相比而言比較固定，而商品如衣服和布料等柔性物體，會發(fā)生扭曲、折疊、遮擋的情況，而且商品數(shù)量非常之繁多，使得其橫縱向識別難度均非常大。
1.應(yīng)用在“穿衣助手”上的產(chǎn)品
通過圖像識別技術(shù)計(jì)算出圖片中有哪些服飾，而給出每件服裝顏色的量化比例，并可為圖片打上時(shí)尚相關(guān)的標(biāo)簽，比如“顯瘦顯高”、“優(yōu)雅淑女”、“OL通勤”等，就如同一位時(shí)尚專業(yè)人士在點(diǎn)評服飾。點(diǎn)擊相關(guān)標(biāo)簽后，即可查看穿衣助手過去與標(biāo)簽相關(guān)的時(shí)尚搭配文章。除此之外，碼隆也正在開發(fā)上傳上衣圖片，然后給出下裝搭配與購買的功能。 
1.應(yīng)用在“優(yōu)料寶”的產(chǎn)品
雷鋒網(wǎng)了解到，優(yōu)料寶是面向買家和賣家布料交易平臺，買家如果對擁有某種圖案的布料感興趣的話，可用以圖搜圖功能在優(yōu)料寶上搜索相同或相似布料圖案的賣家，碼隆目前擁有數(shù)百萬張布料數(shù)據(jù)集。
2.應(yīng)用在“卷皮”的產(chǎn)品
與優(yōu)料寶相似，用戶可在卷皮網(wǎng)這一購物平臺找到所傳圖片一模一樣的或同一種風(fēng)格的商品。并支持后臺智能管理，對同樣的商品進(jìn)行歸類、比價(jià)、去重處理。 
任何創(chuàng)新入口都會有巨頭的進(jìn)擊，對于這一問題，黃鼎隆似乎并不擔(dān)憂：
阿里現(xiàn)在已有近百人在做圖像識別這個(gè)項(xiàng)目，縱使阿里的實(shí)力很強(qiáng)大，但在各個(gè)垂直商品領(lǐng)域并沒有我們做的那么深入。而且阿里商品識別團(tuán)隊(duì)其實(shí)和碼隆并不是直接的競爭對手，他們是服務(wù)于自己的平臺如淘寶等，而ProductAI則是服務(wù)于穿衣助手和優(yōu)料寶這些需要商品識別技術(shù)的產(chǎn)品。
除了上述提到的這些案例，碼隆在非常傳統(tǒng)、偏冷門的紡織行業(yè)有著自己的想法和行動。
聊到這一話題時(shí)，黃鼎隆眼中充滿了憧憬。
國內(nèi)紡織業(yè)相比于歐美國家在供應(yīng)鏈、設(shè)計(jì)、材質(zhì)等方面均落后一到兩年時(shí)間，但在 AI 技術(shù)層面，中國領(lǐng)跑全世界。這時(shí)候當(dāng) AI 與紡織業(yè)相結(jié)合的話，或許可在時(shí)尚領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)彎道超車。
時(shí)尚行業(yè)非常重要的一點(diǎn)就是時(shí)尚話語權(quán)在誰手中，當(dāng)下這些掌權(quán)者無非就是全球幾大時(shí)尚中心，他們在定義明年會流行趨勢后，也會告知相關(guān)機(jī)構(gòu)提前把原材料都備好，等到趨勢起來后，雙方就可以躺著賺錢了。
“我們近期與跟中國紡織信息中心合作，用人工智能學(xué)習(xí)流行色彩從而對流行趨勢迅速做出判斷。中國紡織信息中心每年會發(fā)出指導(dǎo)報(bào)告，公布明年流行的顏色，以便讓供應(yīng)商提前做好顏料和材料上的準(zhǔn)備。以往中國紡織信息中心觀察流行趨勢，更多是派人員進(jìn)行觀看時(shí)裝周來完成，我們知道時(shí)裝秀周期很長，人員觀看也往往存在主觀和感覺上的分析，不能量化?！?/p>
根據(jù)這一痛點(diǎn)，ProductAI 根據(jù)全球各大秀場以及與多方面的流行色彩數(shù)據(jù)，基于深度學(xué)習(xí)把整個(gè)流行顏色的比例進(jìn)行計(jì)算，從而分析時(shí)尚色彩及趨勢。比如草木綠色的出現(xiàn)比例從去年 6% 提高到 12% ，就能得出草木綠色將會成為流行色的結(jié)論。計(jì)算出流行趨勢后，便可幫助中國成千上萬的面料生產(chǎn)商預(yù)測國際面料需求，從而優(yōu)化生產(chǎn)和供應(yīng)鏈渠道。
產(chǎn)品演示結(jié)束后，記者詢問了以下三個(gè)問題：
如果滿分為 100 分，你會為 ProductAI 打多少分?
我覺得 ProductAI 在我們所服務(wù)的商品識別領(lǐng)域，率先邁過了 60 分，率先達(dá)到客戶可用、及格的階段。以前很多商業(yè)場景一直想要這樣一個(gè)產(chǎn)品，但最后結(jié)果卻達(dá)不到基本可用的效果。
如果真要打分的話，現(xiàn)階段我會為 ProductAI 打 65 分。當(dāng)然， 這個(gè) 65 分是放在特定行業(yè)中的。好比我在清華讀書時(shí)，微積分課程大家平均分都是 85 分，這個(gè)時(shí)候 60 分就不算高分。而當(dāng)時(shí)也有一門叫《隨機(jī)過程》的課，全班只有一個(gè)人過了 60分，很多人都是二三十分，這個(gè)時(shí)候達(dá)到 60 分線就很厲害。碼隆科技正是切入了“隨機(jī)過程”的場景。
如何彌補(bǔ)剩下的 35 分？
要彌補(bǔ)的東西非常多，我們主要做的是商品識別。從橫向角度講，商品的數(shù)量非常多，我們需要對不同的商品進(jìn)行識別?？v向角度講，每個(gè)商品都要提高識別精準(zhǔn)度。
那您覺得這個(gè)行業(yè)的平均分是多少？
目前行業(yè)平均是及格線的一半多一點(diǎn)點(diǎn)，大概是 30 到 40 分的樣子。
在說出 ProductAI 的分?jǐn)?shù)和行業(yè)分?jǐn)?shù)后，黃鼎隆馬上又改口說到人工智能產(chǎn)品不能用打分來評價(jià)，衡量一個(gè)產(chǎn)品的維度是看這三項(xiàng)：有沒有產(chǎn)品、有沒有商業(yè)化、有沒有幫助客戶創(chuàng)造價(jià)值，滿足了這三項(xiàng)便算得上是及格產(chǎn)品。
從小在深圳長大的黃鼎隆，身上天然帶有任正非、馬化騰、汪滔等深圳企業(yè)家的氣質(zhì)：克制、務(wù)實(shí)。
其中“克制”的一方面體現(xiàn)在他從不高談闊論，很少談及碼隆以外的東西。聊完產(chǎn)品后，在雷鋒網(wǎng)再三追問下，他談了談自己對行業(yè)的看法。
2016 年是國內(nèi)整個(gè) CV 行業(yè)輿論環(huán)境最為混沌的一年，羅振宇在跨年演講中發(fā)出的“創(chuàng)業(yè)者不黑創(chuàng)業(yè)者”口號也急需滲透在人工智能產(chǎn)業(yè)界中。黃鼎隆認(rèn)為，影響 AI 企業(yè)的很大因素是因?yàn)槠髽I(yè)內(nèi)部環(huán)境，而非外部環(huán)境。
可能很多從業(yè)者把問題指向外部環(huán)境：抱怨行業(yè)差、市場不成熟、時(shí)機(jī)未到、資金不足等等，其實(shí)問題的最大根源往往來自團(tuán)隊(duì)內(nèi)部。去年我們也能看到，陸續(xù)有 AI 初創(chuàng)公司出現(xiàn)一些管理問題，內(nèi)部相互指責(zé)、分崩離析。出了問題后，利益受到影響的在職員工以及離職員工會在網(wǎng)絡(luò)社區(qū)匿名發(fā)泄，字里行間流露著出對企業(yè)和行業(yè)的悲觀。這種戾氣會傳染，當(dāng)初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)很多人都在指出問題，而不是去解決問題時(shí)，公司一定會出毛?。划?dāng)很多人在網(wǎng)上批評，卻不去正視它的優(yōu)點(diǎn)時(shí)，這個(gè)行業(yè)也會出毛病。
黃鼎隆認(rèn)為，凝聚力和良好的氛圍對一家初創(chuàng)公司來說十分重要，同時(shí)他也強(qiáng)調(diào)不要去刻意擴(kuò)張團(tuán)隊(duì)和雜亂的業(yè)務(wù)線。一支有著共同目標(biāo)的精煉團(tuán)隊(duì)即便走錯(cuò)了路，船也好調(diào)頭，如果是一支凝聚力不強(qiáng)的大船，它在掉頭的過程中很容易散架。
為了保持內(nèi)部凝聚力，黃鼎隆對公司的擴(kuò)張也十分克制，公司創(chuàng)立將近三年，隨著產(chǎn)品線和業(yè)務(wù)線的迅速擴(kuò)張，員工總數(shù)依舊不到 50 人。
“AI 公司其實(shí)用不到那么多人的，碼隆不會刻意去擴(kuò)大冗雜的業(yè)務(wù)線，我們只縱深做商品識別，這樣內(nèi)部也不會出現(xiàn)業(yè)務(wù)勢力上的分歧?！?/p>
當(dāng)提及如果大公司進(jìn)入這個(gè)市場，團(tuán)隊(duì)人數(shù)并不龐大的 AI 初創(chuàng)公司會不會被吞噬這一問題時(shí)，黃鼎隆堅(jiān)信在小市場的競爭中，初創(chuàng)公司有實(shí)力打贏巨頭：
首先，小公司做的事情，大公司不一定會做。
巨頭的一大優(yōu)勢就是人才多，但在 AI 領(lǐng)域，人多是沒用的，人多是發(fā)揮不出它的優(yōu)勢的。
AI 其實(shí)跟教育有點(diǎn)相似，你找一百個(gè)老師和找一個(gè)好老師教小孩，不見得一百個(gè)教得更快更好。AI 領(lǐng)域也如此，它不像其他行業(yè)人多力量就大。創(chuàng)業(yè)公司可以做很多大公司無法做的事情，尤其是跟傳統(tǒng)行業(yè)相結(jié)合的產(chǎn)業(yè)，小公司的優(yōu)勢可能更大。BAT 是不會放下身段，去做那么小的一件事，也不可能細(xì)入到很垂直、很小的行業(yè)去跟小公司搶占小市場。
那如何看待百度收購渡鴉科技一事？
陸奇在微軟時(shí)就非?？粗厝藱C(jī)交互的研究，到百度后收購渡鴉科技其實(shí)也并不難理解。當(dāng)下 AI 領(lǐng)域的人才非常稀缺，而優(yōu)秀人才很多在創(chuàng)業(yè)公司，收購也是獲得優(yōu)秀人才非常重要的一個(gè)手段和途徑。
但之前雷鋒網(wǎng)采訪余凱時(shí)后者說到國內(nèi)巨頭更傾向于高薪挖人 ，而不愿意收購公司？
國內(nèi)人工智能剛剛興起，其實(shí)絕大部分 AI 牛人都是從微軟亞研和 IDL 等大機(jī)構(gòu)出來的，既然這批人出來了，他們打心底是不會考慮回去的。我們就是從微軟騰訊等大公司出來的，我們出來都是因?yàn)樽约旱谋ж?fù)和愿景。因此大公司一般也不會去挖這些人，不會過多做無用功。舉個(gè)很簡單的例子，余凱從百度出來了，他還會考慮回百度嗎？（笑）
最后，當(dāng)談到 AI 時(shí)代產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該具備哪些特質(zhì)時(shí)，資深產(chǎn)品人黃鼎隆談到：
產(chǎn)品經(jīng)理在互聯(lián)網(wǎng)公司時(shí)代更像是流程中的一個(gè)環(huán)節(jié)，與開發(fā)、設(shè)計(jì)、測試、市場、銷售在同一個(gè)鏈條中。人工智能技術(shù)在科學(xué)家做了大量創(chuàng)新之后已到了落地階段，AI 產(chǎn)品經(jīng)理的位置也越來越重要。
但現(xiàn)在階段對 AI 產(chǎn)品經(jīng)理有新的定義，只要能讓 AI 落地，那他就是一個(gè)優(yōu)秀的 PM。優(yōu)秀的 AI 產(chǎn)品經(jīng)理可以是一個(gè)研究員，他把算法落地。也許他是一個(gè)銷售，尋找到一個(gè) AI 商機(jī)，然后協(xié)調(diào)開發(fā)資源把這個(gè)機(jī)會背后的功能或產(chǎn)品做出來，那他也是產(chǎn)品經(jīng)理。
與此同時(shí)，讓 AI 落地不一定是產(chǎn)品經(jīng)理做的事，而是整個(gè)公司都要考慮的事情，誰能讓 AI 落地，誰就是產(chǎn)品經(jīng)理。
交談結(jié)束走出海景休息室后，大多員工已離開辦公區(qū)下樓吃飯，而黃鼎隆則回到工位上繼續(xù)工作。
上一次見黃鼎隆是兩年前在微軟創(chuàng)投加速器，那時(shí)人工智能在國內(nèi)剛剛興起，兩年間 AI 受到空前的追捧，人工智能創(chuàng)業(yè)者也隨之被耀眼的光環(huán)籠罩，高調(diào)登場。而現(xiàn)在的黃鼎隆與兩年前并無變化，依舊一如既往的務(wù)實(shí)、克制。
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