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一個 20 年 AI 老兵的創業自白

新聞 人工智能
AI大爆炸時期,亂世紛爭,在所有人都還未形成清晰定位時,它等著每一個人去重整山河。

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  周軍,眼神科技創始人兼 CEO。

  他在模式識別、人工智能領域已經扎根 20 多年,是一位不折不扣的行業老兵;從創辦天誠盛業,到成立眼神科技,二十年里,他一直為推動 AI 在安防等多場景的成熟商業化應用而努力。

  周軍說,“自創業以來,始于興趣,久于使命,勇于創新,樂于分享。二十載風雨兼程,眼神科技已經交出了一份還算及格的成績單。”

  眼下,作為同時切入指紋、人臉、虹膜和指靜脈領域的科技公司,他們的產品已經落地包括安防、金融、智慧校園和智慧社區等領域,服務客戶超過 3000 家,直接和間接的服務人群超過 7 億人。

  值得一提的是,2018 年歲末,眼神科技還正式落戶雄安新區,是國內***家踏上這片熱土的 AI 企業。

  創業

  1998 年,周軍在銀行目睹了兩位老人因忘記賬號密碼而苦惱不已,技術出身的他在想,如果能夠用指紋或者其他人體信息去代替傳統密碼,也算是造福人類了。

  之后不久,年僅 27 歲的周軍毅然辭去人民銀行的“鐵飯碗”,帶領團隊開始了指紋識別算法的研發。

  “現在想想還有點后怕。”

  周軍回憶說,那時候,中國尚未有 AI 一說,創業也需要莫大勇氣,失敗了就意味著誤了前程、賠了歲月,并且他所做的事在大多數人看來還是天方夜譚。

  “有時候做事需要有一些孤注一擲的情懷和勇氣,當時創業純粹是有興趣,覺得年輕就應該拼一拼。”但他當時也的確篤信,AI 一定是未來趨勢,生物識別也一定會取代卡和鑰匙,成為人們生活的便捷入口。

  擺在周軍和眼神面前的***大難關便是大環境。

  1998 年,網絡條件尚不發達,國內也無優秀的可參考對象,一切都得從零開始;同時,那時候的深度學習也還未成熟,指紋、人臉等生物識別方式識別率亟待提升,如何打破技術應用瓶頸成為周軍和他的團隊的重要攻克***。

  成則活,不成則死。

  背水一戰的周軍在想,每一種生物識別技術的準確度都存在極限值,如果要完成生物識別技術在不同區域、不同行業、乃至不同國家的場景應用,多種生物識別技術的融合勢必成為***選擇。

  隨即,市場強驅動下的眼神,提出了‘多模態’設想。

  需要指出的是,那時候的中國生物識別市場,專注單項技術的廠商***,提及多模態技術的廠商就少之又少。

  多模態并不是簡單地將各個技術相互疊加在一起,這其中涉及到了多種技術加權、信用度評估等,難度之大非同尋常。

  但周軍并未理會,確立好思路后,便在這一垂直領域扎下根去。

  在歷經漫長的技術探索期、產品化之后,他親自帶著團隊挨家挨戶拜訪了幾十家銀行,一番“死纏爛打”后終于說服一家予以試用。

  他回憶,那時候找客戶真的太不容易,對于原本就很謹慎的銀行客戶來說,說服他們買單難于上青天。

  幸運的是,他和他的眼神最終憑借技術的高可靠性和高質服務得到了這家銀行的青睞,獲得了公司自創立以來的***單業務。

  “我當時興奮的一夜沒睡,***個客戶對于一家創業公司的重要性不言而喻。”

  而后,得益于銀行內部不定時的交流傳統,他們的產品口碑一下子就在銀行內部傳開了,眼神的訂單一筆接著一筆來,公司也開始走上了正軌。

  眼下,他們 AI 產品線日益豐富,已有核心算法、多模態生物識別統一認證平臺、面向各個場景的場景云和應用軟件、適用于不同場景的智能硬件終端,以及面向公眾的 AI 開發平臺等多種產品。

  思考

  “那個時候像在做夢,現在更多的是興奮。”

  談及過往二十年的創業經歷,周軍說,他一直在等待一個機會,從 27 歲開始做 AI,現在奔五的年齡,還在搞 AI,打拼了大半輩子,終于被他等到了。

  “有些機會是努力得來的,更多的機會是等來的。抓不住大勢,所有的努力都白費。”

  換句話說,恰當的技術遇上合適的時代,努力才有可能成功。很多時候,創業者們失敗了并不是不努力,也不是戰略錯誤,就是沒趕上好時代。

  “當然,遇到機會的前提是能夠把握住機會,這就要求打鐵還能自身硬。”

  在他看來,九十年代的中國,創業壓力不比現在小,眼神科技能夠僥幸存活至今,也都是踩著無數創業公司的尸骨才能得以幸存。

  經過 20 多年的商場磨練,自稱“老司機”的周軍也總結出了一套他自己的創業方法論。

  他認為,創業九死一生,能夠活下來原因多元,但需要始終堅持一條:創業一定是內心所愛,因為這件事需要耐心,需要堅持。

  在這個過程中,創業者們需要學會摔跤、需要適應摔跤,需要摔完跤之后能夠立馬爬起來。

  “唯有自己走過了一條路,才知道哪里是機會哪里是大坑,有些坑看不到、避不開,就像人的成長過程一樣,都要走一遭。”

  同時,商業最為核心的本質就是為客戶提供價值。以安防市場為例,一定是場景驅動技術,而非技術驅動市場,要么做出來就能落地,要么就堅決不碰。

  過去的 20 多年,周軍見過了太多的人來人往、花開花謝,也見了太多的成功故事、失敗案例,***復盤發現,能夠活下來的,都是在實際場景中摸爬滾打過來的。

  “AI 初創企業在發展過程中應該要志存高遠,更要腳踏實地。”

  資本驅動市場行進到一定程度,就需要資本之后的秩序,很多虛無的事物都是畫中畫,鏡中水月,一碰就散。

  周軍打了個比方,有些山峰看起來很近,感覺幾百米就能走到,但實際走過去會發現有足足幾公里,想象空間與商業市場從來就不對等,以終結者之名高調投入,后面可能會弄的一地雞毛一身血。

  實踐了什么才重要,觀點反而是次要?,F實中,多少人因為觀點不同,在有限的生命里執著、爭辯、相持不下,因而減損了自己實踐的力量和向前的志氣。

  另外,身為創業公司掌舵人,應該將自己的公司當做一個工藝品,時不時跳出來把玩一下,看看重量、顏色、成色,是不是真的與自己創業之初想要打造的藝術品一樣。

  很多時候,身在此山中,不識真面目。

  市場

  “AI 會引發一次產業地震,大地震之后又會產生新的地形地貌。”與此同時,周軍還向雷鋒網分享了他對于 AI 安防市場未來發展的看法。

  他曾談到,AI 發展會歷經三大階段,分別是識你、懂你、服務于你。

  識你在于讓機器認識你;懂你在于利用大量的數據形成一個完整的畫像讓機器了解你;服務與你在于機器能夠察言觀色從而噓寒問暖。

  識你需要 3 到 5 年的時間,懂你需要 5 到 8 年的時間,而真正的服務于你需要 8 到 10 年,甚至更長時間。

  他解釋說,安防作為目前 AI 落地最火熱的行業,技術滲透率也僅為1%,這個數據說明了兩大問題:

  一、AI+ 安防市場前景巨大;

  二、AI 在安防領域的應用落地仍然任重而道遠。

  從***點來看,面對 AI 安防海量市場,只要潛下心來腳踏實地的創業者們都有機會;

  從第二點來看,安防領域的 AI 落地,也并非是簡單的攝像頭或者人臉識別技術。它需要端到端的全產業鏈配合、需要根據實際應用場景將技術合理轉化為應用、需要成熟的落地交付能力。

  他篤信,未來只有“算法+渠道”雙輪驅動的公司才會走得更穩、走得更遠。

  優秀的算法相當于***的發動機,是核心所在,但并不是全部。有了發動機還需要有車,有了車還需要有路,有車有路還得有人愿意買單。

  這也是為什么眼神科技要打造從核心算法,到統一平臺、應用軟件、智能硬件,再到實施交付的全產業鏈布局的原因。

  將技術真正植入場景生態中,不是一個算法或者一個設備就能實現的,需要一套結合實際應用場景的整體解決方案。

  同時,他也預測了 AI 在安防行業中應用的趨勢,從產業發展層面來說:

  首先,安防鏡頭的處理能力會越來越強,傳統攝像頭將轉變為具有人工智能屬性的攝像機;

  其次,不同攝像機之間能夠做到端端交互、自動組網,對信息的跟蹤能力越來越強;

  另外,中心機房向大數據方向發展,數據的處理能力會不斷增強;

  ***,整個系統除了解決安防問題,還能解決民眾生活方面的問題,系統為城市賦能,而不是簡單的抓壞人。

  未來

  “AI 到來之前,行業一眼望穿;AI 到來之后,水大魚大,一切都將從新開始。”

  他說,AI 不同于互聯網,互聯網的世界是壟斷的,阿里壟斷電商、騰訊壟斷社交;而 AI 不會是贏者通吃,每個玩家都有機會,若干個個體的力量結合才能造就 AI 產業的百花齊放。

  “AI 帶給世界的改變,可能比互聯網大 100 倍”

  周軍篤信,一切才剛剛開始,生物識別作為一種類似于基礎設施的應用,也會產生多種多樣的產品形態,未來將有越來越多的公司在這個環境中生存下來。

  AI 大爆炸時期,亂世紛爭,在所有人都還未形成清晰定位時,它等著每一個人去重整山河。

責任編輯:張燕妮 來源: 雷鋒網
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