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连方案书都不会写的小公司,是如何成为计算机视觉巨头的?

墨客星球
量天
2019年3月12日
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【摘要】:
虽然成立时间在“四小龙”里较晚,但云从的创始人兼CEO——周曦,却是来头不小。

今天,当我们到银行里办事的时候,人脸识别几乎已经成了一种常规流程。除此之外,从智能手机上的人脸识别解锁、无人货架的监控摄像头、再到火车站飞机场的人脸识别闸机等等,如今人脸识别已经融入到了我们生活里的方方面面。

另一方面,这也从侧面表现出了当前人工智能视觉行业的蓬勃发展。据统计,从2012年到2018年,中国总共出现了200多家计算机视觉企业,主要应用于安防、金融、互联网等方向。

在这其中,又有四家巨头企业被称为“CV(计算机视觉)四小龙”,它们分别是商汤、旷视、依图以及云从。在中国人工智能视觉行业里,这四家企业已经称得上是行业巨头。

其实从成立时间来看,云从是四家公司里面“辈分”最小的。依图科技、旷视科技都是2012年成立,已经可以算是计算机视觉领域里的“老牌”企业。商汤科技是2014年,而云从则是2015年。

但正是这样一个晚辈,云从只用了不到两年的时间,就成为了中国银行业的最大的AI供应商,超过100家金融机构采用云从的产品,其人工智能技术在中国32个省上线,覆盖400多家银行,迅速赶上了它的前辈们。

虽然成立时间在“四小龙”里较晚,但云从的创始人兼CEO——周曦,却是来头不小。

 

1、走出学术圈的科学家

1981年出生周曦,一开始其实是个纯粹的80后“学术派”,根本没有想到做生意。

从周曦的简历来看,周曦最早是在中国科技大学本硕连读,之后又到了美国伊利诺伊大学读博士,导师是被称为“计算机视觉之父的” Thomas Huang(黄煦涛)教授。

2007年至2010年,三年间,周曦及其团队获得过6项人工智能领域的世界冠军。之后他又在IBM、微软、NEC等知名企业里实习。2011年,周曦作为中国科学院百人计划的一员,回到了中国重庆,并开始在中科院重庆研究员人脸识别科研团队从事研究工作。

在成为企业家之前,周曦就已经是人工智能视觉领域的顶尖人才,有着多年的研究经验。如果按照一般的发展路径,周曦今后应该是会继续从事研究,或者到一些顶尖的科技公司工作,至于创业,怎么看都应该是极小概率才会发生的事件。

据周曦后来回忆说,真正让自己产生了改变的原因,大概发生在2013末到2014年初。当时他得知芬兰有一家小公司在做刷脸支付,觉得很有意思,于是自己也试着做了一套刷脸支付技术。

最后这套技术做是做出来了,但是周曦发现,根本就没有什么用。不是说这套技术没用,而是这套技术做出来了,却没有办法大规模推广使用。因为周曦当时还只是一个科研人员,技术如果想要推广,还是需要有企业来协助。

思前想后,周曦决定自己带队创立一家公司。在他看来,如果自己永远只待在象牙塔里做学术,他的研究成果可能永远也无法得到真正的实际应用,但如果有了自己的公司,就有能力去做商务推广,从而让技术惠及更多人。

于是2015年4月,周曦带着8名同样来自中科院的科研人员,在中科院与佳都科技、杰翱资本的支持下创办了云从科技。

 

2、不会写方案书的小公司

从成立伊始,周曦就有着明确的目标,要将计算机视觉技术应用到金融业。

这其实也与周曦的个人理念有关,在他看来,创业最重要的就是专注,首先是对研究的东西要专注,其次就是在涉足的行业上也要专注。

因此,尽管以云从的技术积累来说,他们可以做很多产品,但他们始终坚持先做好人脸识别。而人脸识别的应用行业有很多,但他们始终先做好金融。

这种专注集中的企业理念,也为云从后来的成功奠定了基石。

不过,虽然周曦和团队的目标明确干劲十足,一开始云从还是走了不少弯路。比如直到今天都让周曦觉得哭笑不得的一件事,他们不会写方案书。

其实银行非常乐于引进先进技术为自己赋能,但由于有些技术过于新颖,所以银行方面也不知道该怎么利用相关技术提升工作效率。这时候,就轮到供应商上场了。

传统银行业对于技术的要求非常严格,对技术供应商的要求自然也就非常高。要想从众多供应商的竞争中胜出,就必须拿出过硬的技术和服务,以及一份可以具有说服力的方案书。

然而当时云从团队的每个人都是科研人员出身,没有人干过商务,更不要说些方案书了。

最后的结果就是,周曦和几个科学家搜肠刮肚,憋了好几天终于写出了一份十几页的方案。然后他们就拿着这个方案,参加了某家银行关于人脸识别身份认证的投标计划。

然而等到与银行方商谈的时候,他们才知道,这份他们以为已经写得非常详尽的方案,与其他供应商几百页的方案书相比,真的就像是班门弄斧。

“银行方说从来没有供应商给他们写过十几页的方案,最少都是300页起的。而这个数量在我们科学家看来,已经是相当于能出一本书的数量了。我们实在不知道这个事情需要写这么多内容。”周曦在日后的某次采访中如此说道。

可想而知,这次投标并不成功。但通过这件事,周曦也认识到了自己和团队的不足,如果想让对方接受自己的方案,不是只有专业的技术就可以了,还需要对银行业有充足的认识,懂得从对方的需求出发,才能做出一个令人满意的产品。

自此之后,周曦与团队一改以前的作风,开始认真研究银行业,小到每一个细分领域,大到银行的整个信息技术架构,都做了全面的分析。

 

 

3、重新出发,终获成功

如上文所说,银行对供应商的要求非常高,具体内容包括,不仅要稳定,还要有非常快的响应速度。

据悉,银行有一套“2 小时、4 小时、8 小时原则”。即如果系统宕机了,2小时没解决,行长就要被当地人民银行找去谈话,;4小时没解决,就要写报告;过了8小时还没解决,那就是严重事故了。这种情况下,轻则评价下降,重则关门停业。

银行的要求是,一定是一个严肃、认真的公司。不仅要求稳定,同时希望有非常快的响应速度。银行有严格的「2 小时、4 小时、8 小时原则」,系统宕机2 小时,行长就要去当地人民银行喝茶;4 小时没解决,就要写报告;8 小时没解决,这就是严重事故,银行的评级一定会下降、甚至是关门,就是这么严重。

了解到银行的原则与需求后,云从重新整理了自己的布局和方案。

据悉,在某次银行投标中,云从团队针对该银行的14个业务部门,梳理了他们的实际需求,提供了46套方案,逐个逐个为银行主管们讲解。

听取了主管们的意见和反馈后,对于银行感兴趣的方案,云从团队会加班加点工作,加快方案落地速度。对于反馈一般的方案,云从也不会白白废弃,而是重新评定,选出几项优质方案继续跟进,慢慢教育市场。

这样的结果就是,

2016年6月,中国建设银行成为首个应用刷脸支付的银行;

2016年9月,中国农业银行成为首家全国范围采用人脸识别技术的银行;

2017年4月,中国交通银行推出人脸识别引擎和IBIS生物识别管理平台,为信用卡提供更多保障;

2017年5月,云从科技成为中国银行总部人脸识别平台的供应商。

正是带着这种细致、认真、全面的工作态度,从建行、农行、交行、再到中行,云从科技只用了一年的时间,就与中国五大行中的前四家确定了合作关系,一举成为中国银行业最大的人脸识别服务商。

 

结语

2017年,与中国银行业签下合同,确定合作关系的那一天,与周曦共同奋斗起来的一位同事发了这样一条朋友圈: “我们花了2年的时间走完了这短短的60米。”

云从刚创立时,还是一个总部在出租屋里的小公司,而对面60米不远处,就是中国银行的北京总部。因此当合同签下的时候,他们才会觉得如此感慨。

从一家连方案书都不知道该怎么写的小公司,成长为中国计算机视觉领域的“四小龙”之一,云从的成功对其他人工智能企业来说是个绝佳的案例。

只有认真踏实地去深入了解一个行业,明白这个行业真正的需求,才能让自己的技术真正有用武之地,撬开成功的大门。