C114訊 9月6日專稿（艾斯）作為首家在科創板成功上市的國內頭部AI企業代表，云從科技的發展得到了業界的持續關注。

在剛剛結束的2022世界人工智能大會上，C114對云從科技副總裁朱健進行了采訪。從對AI產業發展階段的理解，到云從科技加入智能網聯汽車這一新賽道的業務布局考慮，他對整個行業的深刻認識以及風趣和善談的表現，令我們印象深刻。

圖：云從科技副總裁朱健。

未來幾年處于AI發展第二階段關鍵時期

根據云從科技對AI產業發展路徑的理解，整個產業的發展趨勢可分為三個浪潮，第一浪是“技術啟蒙、單點紅利”，第二浪是“技術閉環、效率突破”，第三浪則為“技術平臺、流量重構”。云從科技認為，目前整個產業正進入第一浪末期，并開啟技術第二浪。

朱健告訴我們，“這三浪其實并沒有嚴格的先后順序，而是同時發生的。”他還表示，AI發展三浪也可以解釋為：第一階段人機交互、第二階段人機融合，第三階段人機共創。這是一種循序漸進的過程。

具體來看，單點技術的爆發驅動了AI第一浪，計算機視覺尤其是人臉識別技術，催生了AI的初步應用，市場進入啟蒙階段。經歷了對單點技術的狂熱追捧后，客戶逐漸發現自身的復雜需求難以得到快速響應，AI公司缺少提供完整解決方案的能力。于是，市場需求帶來了AI的第二浪，形成行業價值閉環。而隨著AI與更多行業深入融合，AI產業將進入第三浪，即用戶體驗的革命性提升。AI將以人機協同的方式嵌入到所有的業務流程中，連接線上線下各類數據，進行智能流量的再分配，實現領先一代的人類與智能的交互體驗。

在云從看來，要想實現AI三重浪潮的不斷迭代，必須要有一個統一的入口，打通所有的數據、行業應用及AIoT設備，方便使用AI的專家可以統一調配資源，方便管理事件流程。正如PC時代的Windows系統，移動時代的Android和iOS系統，而云從人機協同操作系統CWOS針對此應運而生。它可提供人機協同相關算力、算法和數據管理能力和應用接口的底層軟件系統，專為人與計算機之間進行自然交互、協作完成復雜業務而構建，同時為開發者設計研發人機協同智能應用提供全面支持，旨在降低人工智能應用門檻、提升人類與機器智能進行協作的效率和體驗。

汽車產業發展來到重大躍遷時間點

通過多年技術積累和業務深耕，云從科技在智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商業、智慧城市等領域已逐步實現成熟落地應用。而近期宣布打造智能網聯汽車生態鏈，則意味著云從科技在其智慧出行業務上拓展的一塊新領域。

對此，朱健談到，從整個行業發展趨勢來看，汽車產業已經到了一個發生重大躍遷的關鍵時間點：一方面是在能源側，另一方面是智能化。云從非常看好汽車產業未來的前景，在該領域，其業務布局將聚焦于“汽車里面智能化的核心部分”。

他分析稱，在汽車智能化方面，可以分為“對內”和“對外”兩個部分。對外的部分就是自動駕駛，通過外在環境來判斷和決定汽車的行駛動作。他強調，對外部分的智能化，不光是車路協同，而是跟整個城市的治理最終都將是協同的。本次世界人工智能大會上云從科技展出的“智能網聯汽車小鎮大腦”就是其“解題思路”的體現：以無人駕駛車管控功能為核心，擴展開發智能網聯汽車及智慧交通相關的大數據、AI、數字孿生等平臺功能，集成智慧交通、智慧安防、智慧城管、智慧園區等應用場景，依托云從CWOS打造“汽車小鎮大腦”，成為智慧城市的“分腦”。

至于對內的部分，就是車輛作為交通工具，首先必須確保駕駛安全，并提升駕駛者的效率。朱健介紹到，疲勞駕駛識別就是其中的一個例子。疲勞駕駛識別是整個車機系統當中的一個軟件模塊，它實現了整個車機的一個功能點。而類似于這樣的智能化功能點，在整個車機里面現在大概有10個左右。按照行業的預測，三年之后這個功能模塊可能達到100個以上，基本上每三年是一個指數級的提升，云從則并不打算自己把整個車機系統都做了。

對于云從科技在智能網聯汽車行業中的定位，朱健坦言道：“我們也會去考慮產業鏈位置這樣的問題，從云從的角度來說，我們更看重的是汽車里面智能化的核心的部分，而不是在它上面去搞各種各樣的應用軟件開發。”他表示，“我們更傾向于沿著產業原有的大致結構去走，沒有必要把那些已經非常成熟的東西推倒重來一次。我們在做這樣的戰略選擇時，考慮更多的不是競爭對手怎么選，而是根據我們對于汽車產業發展的理解做了適合自己的選擇。”

他說，當汽車開始走智能化路徑的時候，就意味著它是一個巨大生態的融合了。

定制化開發絕非影響下一步發展的阻礙

當我們問及，每個行業都有自身特殊需求且往往需要定制化的解決方案，而這會進一步影響企業的盈利能力，云從對此是如何克服時，朱健分享了他的觀點。他認為在相當長的一段時間內，定制化是無法避免的，但這并不會阻礙行業往下一步去發展。同時，今天的AI滲透率還遠遠不夠，未來的市場前景足夠廣闊。隨著技術不斷地進步，最終AI頭部企業肯定能夠解決其盈利問題，從長遠來看其中沒有障礙。

朱健認為，目前AI的需求并沒有完全展開，尚未成為千行百業都需要的一種基礎能力。準確來說，AI只是在一些IT基礎比較強的行業里形成了技術需求。并且，所有信息技術的發展，其效率提升都是一個漸進的過程。“我認為在短期內定制化是很難避免的，這是因為大量的事情不標準化，不僅是需求側的問題，在技術層面也一樣無法達成統一。”

但是，他指出，隨著像云從這樣的AI行業頭部企業累計的技術資產越來越多，就一定會有邊際外溢效應出來。通過所謂的“知識遷移”，很多工作將從過去80%的定制化開發變成20%的定制化開發，這無疑將大大提升效率；同時，頭部AI企業在算法生成和算法優化方面也在不斷地優化其平臺，自動化能力也在提升；此外，整個社會面對于AI技術的理解和認知也在提升。這三者加到一起，會讓整個行業的效率都往前走。

“定制化開發會存在，但這完全不會阻礙行業往下一步去發展。”

由此也引發了我們關于AI企業實現商業盈利的討論。朱健認為，“頭部AI企業一定是技術驅動型的，無論從整個社會面還是從商業邏輯角度來說，技術創新都是頭部AI企業的安身立命之本，這一點是絕對不會改變的。”同時，他表示，“過去我們產生比較多的虧損，是因為進行了大量的定制化開發，但是隨著單位成本越來越低，我們在單項目上的盈利能力將會提高。今天我們可能僅僅看到了AI未來應用市場的1%，整個市場的前景非常廣闊。隨著我們技術不斷地進步，最終我們認為AI頭部企業解決盈利問題根本沒有障礙。”

朱健談到，除了技術本身的發展，云從科技也在調整自身團隊來推動更快實現商業上的盈利，包括銷售隊伍的建設和對新行業的進入等。未來從商業化思路出發，云從將選擇兩條腿走路：一方面拓展客戶覆蓋面，增加訂單；另一方面則是對已經長期合作的企業進行深挖，提高ARPU值。當然，對智能網聯汽車行業的加入，也有望對其營收和利潤增長帶來幫助。