如果說之前在百度研究院更多是專注于技術的研發(fā)與產品化，那么現在的林元慶則是把一只腳完全浸入了行業(yè)里。
「過去 3 個多月里，我拜訪了大概有 32 家傳統(tǒng)行業(yè)里的公司，各個行業(yè)都有，跟他們深入地聊了一下他們的需求。確切地說，是他們究竟想讓 AI 幫他們做一些什么樣的改變，感觸真的很深?！?/p>
借著今天在北大舉行的一場 AI 技術講座，在離開百度將近 3 個月后，林元慶第一次對外公開了自己的創(chuàng)業(yè)進展：
新公司的名字叫做 Aibee，已經拜訪了超過 32 家各行業(yè) Top 級公司，要做的事情就是「幫行業(yè)升級」，未來 2~3 星期將有一大筆天使輪融資到賬。
這家公司究竟要做什么？
但是林元慶給公司取這個名字最初的理由，有點讓我們哭笑不得：
「本來我們想叫 AI2B……雖然我是一個簡單直接的人，但這個名字聽起來還是太簡單粗暴了，所以我們就叫 Aibee，就是 AI 小蜜蜂。」
而「小蜜蜂」的另一層含義顯而易見：為行業(yè)進行「人工授粉」，幫他們「結出果實，提高產量」。
實際上，在離開百度的這幾個月里，林元慶一直在思考一個看起來很大，但卻不容逃避的問題：
AI 到底會給經濟帶來一個什么樣的影響。
在過去3個月，他帶著這個問題去走訪超過 32 家各個行業(yè)的 top 級公司的過程中。每到一家使用AI的公司，他首先問的一個問題，就是AI究竟對他們的主營業(yè)務收入產生多大的影響。
而很多時候，他得到了與預想完全不同的答案：
「幾乎每家公司都說AI對他們的業(yè)務很重要，都在做AI，但不知道 AI 到底能做什么，只是覺得應該做，大家都在做，就做了。
但究竟要用 AI 達到一個什么樣的效果，以及是否能對自己業(yè)務有一個質的提升，他們并不清楚。」
教育行業(yè)，是林元慶觀察及探訪了很長一段時間的行業(yè)。
他先后拜訪了 VIPKID、新東方、好未來等知名英語機構，與他們的 CEO 或 CTO 進行了深入溝通，發(fā)現他們都在招人，都在計劃用 AI 技術對自身業(yè)務進行「改造」，但對于「怎么改」，以及「AI 真的能否能解決自己迫切需求」都存在很大的顧慮。
林元慶用 VIPKID 舉了個例子，這家已經成長為「超級獨角獸」的 1 對 1 網上英語教育平臺，其實最想利用技術達到「因材施教」的效果。
也就是說，為每一個學生，匹配一個最合適的英語外教老師。但目前，這基本上是無法做到的。
「你可以想一下這樣的場景：一個家長帶著孩子進來，跟學校說『我想要一個 20 多歲，白人女老師』，然后平臺拿出了 8、9 份符合條件的資料，最后家長和孩子可能還是只會選個順眼的?！沽衷獞c描繪了一個英語教育機構可能經常遇到的狀況，
「這個時候用 AI 會怎么樣？如果 AI技術能很好地分析出這個學生是什么樣的特性，然后把分析結果拿去匹配老師，那么這家機構就能夠做到『因材施教』，教育質量肯定能獲得很大的提升，家長也會覺得自己的錢花得值?！?/p>
其中，「分析」與「匹配」，就是林元慶的團隊要做的事情。
林元慶認為，說的高大上一些，Aibee 就是做『給企業(yè)賦能』的事情；說的不好聽一些，其實也可以把他們當成一家「外包公司」。
「我并不反感叫我們外包公司，但你可以是一家賺十幾萬的外包公司，也可以是一家賺幾千萬的外包公司?！?/p>
林元慶還幽默地表示，自己已經成為了公司最大的BD：
「我不在乎被稱呼什么，我在乎的是自己是否戳中了公司最痛的痛點，是否能給這個行業(yè)帶來億級以上的產業(yè)升級?！?/p>
「與眾不同」的業(yè)務模式
不過，即便與市面上很多其他技術廠商同樣做 2B 的生意，但用林元慶的話來說，「他們的業(yè)務模式也是 total different（完全不一樣的）」：
- 絕對不是圍繞「單點技術」來做項目，而是會根據行業(yè)痛點，將計算機視覺、圖像識別、語音識別等多重技術進行全方位融合
- 一定不會為一家公司做定制化的方案，不是 AI to Company（公司），而是 AI to Industry（產業(yè)）。
「當下很多項目的創(chuàng)立，都是單點技術的創(chuàng)立」，林元慶認為，當下 AI 公司的技術都做的很垂直，
「譬如我會做人臉識別，我就去開個人臉識別的公司；我會做語音識別，我去開個語音識別的公司，我會做 NLP，我去開個做多輪交互的公司?！?/p>
但是，在為一家傳統(tǒng)企業(yè)，乃至整個行業(yè)做解決方案，這種所謂的「垂直」，很多時候跟他們的「痛點」不匹配，確切地說，是「單點技術能做到的太有限」。
「你跟一家公司說『你們需不需要人臉識別』，他們會說『不太需要』。但是我們的一個做法是：跟他們的 CEO 或核心管理層聊，聊怎樣去做，才能給他們業(yè)務帶來質的提高?！?/p>
就像剛才林元慶講到 VIPKID 所面臨的問題一樣，如果要了解一個孩子的特性，那么就需要通過視頻和音頻，對人臉、語音以及語義做多重識別和分析，而這里面絕對不可能只涉及一項技術。
「其實這里面我們要做的 90% 的工作，就是去感知和理解，通過對視頻、語音的多維度分析去總結學生的特性?！顾麖娬{，
「如果你只做單點技術，你很難去站在一家公司管理層乃至一個行業(yè)的角度去思考他們想要解決的問題。」
但林元慶表示，即便是要為一家企業(yè)做一份綜合性的技術方案，也并不是定制化的，僅為個別企業(yè)「做升級」。
按照他的想法，「既然是要思考 AI 會給經濟帶來什么影響，那么這必定是行業(yè)化的技術輸出」。
只不過 Aibee 選擇的突破路徑，是先為一個行業(yè)的頭部公司做『升級』，然后再用「一個點去擊穿整個行業(yè)」。
「我們已經決定，明年會做兩個行業(yè)，先拿下幾個大客戶的訂單，然后逐步滲透。」
AIbee 瞄準了哪些行業(yè)？
教育、金融、零售、房地產，這些領域都是林元慶提到 Aibee 有可能深入的行業(yè)；而安防，則是一個當下靠「單點技術」就完全可以「攻略」，而且廝殺相當激烈的市場，對林元慶沒有很大吸引力。
不過，雖然林元慶一直在拿教育行業(yè)舉例子，但他并確定這是否將是 Aibee 第一個進行「攻略」的領域。
「教育只是其中一個可能性，我提到它，是因為教育這個行業(yè)比較好理解。但是這個行業(yè)也有一些問題，譬如我們的盈利空間可能沒有很大?！?/p>
但相對應的，其他產業(yè)也有 Aibee 需要面對的一些麻煩。譬如金融行業(yè)，數據就是一個很大的難題。
「金融與醫(yī)療一樣，可能都是我們偏中長期的要做的，甚至是最后要進入的領域。拿金融來說，銀行雖然有自己的數據，但遠遠不夠，它還要借助外部其他渠道的數據，這便需要一個過程?！?/p>
總之，截止目前，究竟 Aibee 會從哪個行業(yè)開始做起，仍然是林元慶正在保守的一個保密。
不過我們注意到林元慶有提及，今天與其一起參與講座的斯坦福大學人工智能實驗室的教授 Silvio Savarese，將會與 Aibee 進行緊密合作；而 Silvio 所在的實驗室，剛剛與京東簽署了「AI 聯(lián)合研究計劃」。
巨額天使輪融資與多元化團隊
林元慶承認，既然要為行業(yè)制定「多點技術」方案，那么團隊的組成也必定是多元化，不過更多細節(jié)仍然要等到天使輪融資完成后再陸續(xù)公布：
「我們將在 2~3 個星期內宣布天使輪融資，額度非常大。但是投資方都會是國內的資本，因此是以人民幣為單位。錢差不多已經到賬了?！沽衷獞c看起來非常高興。
此外，雖然團隊規(guī)模暫不知曉，但 Aibee 的辦公地點已經確立，一個在北京，另一個在硅谷。林元慶坦言Aibee正在擴建團隊，希望人員配置能夠與客戶的需求進行匹配：
「我們接下來宣布的每一個 collaboration（合作）都會很大，明年就做幾個大客戶。所以說，每一個項目都必須配置完備的綜合技術團隊。
譬如我們一個客戶就會鋪進去 20~30 人，對方再進來 20~30 個他們懂業(yè)務的人，我們就聚在一起，在 3~6 個月里解決他們最迫切的需求，然后再不斷迭代?！?/p>
不過，這并不意味著團隊規(guī)模會達到科大訊飛那種上千人的規(guī)模。林元慶強調，一個行業(yè)的問題，一個量級不大但足夠優(yōu)秀的綜合性團隊就可以解決：
「科大訊飛用那么多人，是因為他們想把語音用到各個領域，各個智能產品中去；但是我們不需要，我們解決的是這個客戶，這個行業(yè)的問題：做語音的 3 個人，做人臉識別再 3 個人，做 NLP 的再 3 個人……最后就組成個 20 多人的團隊，就 OK 了?！?/p>
無論如何，現在我們要做的，就是等待 Aibee 創(chuàng)立信息的正式公開，以及林元慶帶給傳統(tǒng)行業(yè)的一個與眾不同的「改造方案」。
本文作者 機器之能
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