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在微软,曾有人这样问比尔·盖茨:“微软公司那么成功,您还有什么遗憾?”
盖茨想了想说,他的创业是从计算机开始的,让每个家庭都有一台电脑。但是,他一直的愿望是计算机有朝一日不仅是一个PC,而是一个能听、能看、能说的机器。
“可微软发展了那么多年,我始终还没有看到,有些遗憾。”盖茨遗憾的落脚点,在于家庭场景中的“智能”。
多年以后,虽然巨头争相入局智能家居,资本亦对其鼓吹火热,但当下,远场语音识别、自然语言理解等各类技术远不及当年iPhone问世时触摸屏技术那般成熟。这在业内,早已是个人尽皆知的秘密。
因此,与互联网时代相比,这条智能家居的F1 赛车道,赛跑者需要更大的勇气去定义世界。
微软出身的前百度少帅顾嘉唯便是这条赛车道上的一位玩家。
在品途商业评论的专访中,他把纷繁复杂的产品与技术概括为,“与‘Bot’(机器人)打交道。”
有趣的是,顾嘉唯创办物灵科技的初衷与前老板盖茨的“遗憾”不谋而合。“让每个电子终端变成Bot,让家庭中的每个终端都与人交互。” 顾嘉唯认为,所有消费电子都可以升级为有灵性的机器人产品,并将其定义成“AI消费品”。
“原来我是做高大上的技术,在微软研究院的很多工作的确在技术方向上走得很深,但却在行业市场综合环境成熟度把握方面有所缺失。”
从科研到创业,商业化投入的时机和决心都非常重要。这一点,中科院的陈孝良也同样看得透彻。
“所有创业者都有梦想,”陈孝良笑了笑,“可能比较俗套,但我们确实是想在年轻的末尾做一件让我们自豪、未来想起来不后悔的事情。”
2016 年,当时正值人工智能浪潮的二落之尾、三起之初,顾嘉唯与陈孝良带领的创业团队在这行业方兴之际,嗅探到其广阔的发展前景。
但科研与创业,两条本来就南辕北辙的路径,走起来谈何容易。“做科研与创业最大的区别在于,做科研是仰着头的,而创业要把脸贴在地上。但开心的是,凭借好的产品,我这个科研人又能昂首挺胸了。”
说到这,陈孝良的话语中有着藏也藏不住的骄傲。
时代浪潮下,越来越多的科研人走出实验室,转身走入人工智能的真实场景。
因为,顾嘉唯和陈孝良等创业者想通了一件事:人工智能本不该只停留在一份份科研论文、一个个生僻词汇,其本质应在于感知、理解与决策在场景中的落地。
而他们共同选定的落地方向,就是盖茨瞄准的家庭场景。
顾嘉唯以Luka和Jibo两款机器人产品搭载“人机共生”的理想主义愿景,并践行了很长一段时间。
在他看来,Jibo这个圆头圆脑的社交机器人是一个好的方向。
他要做的并非“大而全”,而是切入垂直场景,用灵性差异于那些冷冰冰的工具类智能终端。这样,在如今的市场中才会有弯道超车的机会。
但与此同时,“我们要找到智能机器人真正的杀手锏。”
不同于一波又一波的烧钱大战或浮夸炫技,绘本阅读机器人Luka,就是顾嘉唯无需大动干戈却能打赢这场战争的筹码。
“这个长得像猫头鹰的Luka机器人,是有自己的IP的。它有独立的世界观和人格化形象。在很多文化背景里,猫头鹰都是一个拥有渊博知识的角色。”
顾嘉唯摸摸Luka的头,随即Luka眯起双眼,咯咯咯地笑起来了。他继续介绍道,“物灵科技希望给孩子建立一个有趣而完整的世界观, Luka的身份设定是来自物灵星系 501 号星球的宇宙故事搜集员,开着一搜特别酷的飞船,来到地球收集绘本。”
“让孩子从屏幕回归书本”,便是物灵创造Luka的初衷。
然而,兵家混战的当下,智能机器人要如何留住初心,才是真正的难题。
但是,在Gowild狗尾草创始人兼CEO邱楠看来,这仅仅取决于各家公司对于“智能机器人”的定义。“如果是功能性产品,它的赛道会很窄;但如果是智能化产品,它所能达到的深度是超出想象的。”邱楠对品途商业评论记者如是说道。
如今,大部分公司将智能机器人定义为功能性产品,机器人是在为某一项需求服务。“这有一项好处,那就是它们的应用场景会比较成熟。”
但问题也随之而来,即在同一细分领域内,各家机器人的差异性很小,壁垒也比较弱,市场会立刻变为一片红海,引发“死伤无数”的厮杀。
“两年前,我们就预测到了这一点,并当时决定不去凑这个热闹。”邱楠说到。
“我们既然定义自己为‘人工智能科技公司’,自然要在‘科技’上做出更多投入。”邱楠提到,Gowild狗尾草更多会把产品重心落在智能生活上。“因为,当产品要和智能生活相结合,其后端的AI引擎便会变得很重要。”他的语气温和却坚定。
因此,邱楠要做的,是走近用户的生活,进而真正“懂”他们,而不是简单地帮他们做些机械的事情。
这与顾嘉唯提出的“万物有灵”概念看似契合,实则相悖。
顾嘉唯提到,大众普遍认为 “万物有灵”意味着机器人与人一样,有情感、有同理心、有思考,这几乎等同于超级AI或通用AI。
但是,“我不是这样理解的。”顾嘉唯坚定地说道,“我们对AI行业的现状不会持这样盲目乐观的态度。”在他看来,今天AI的技术发展一定是要先解决垂类的行业问题,即收割低垂果实。
正如华创资本合伙人熊伟铭在筛选炫酷的AI项目时最看重的一点,“(项目)有科技落地带来的商业价值吗?”
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