图普科技创始人兼CEO李明强:找到AI的增长飞轮

导读: 在铅笔道“论道华南”创投大会现场,李明强做了题为《人工智能如何赋能商业未来》的演讲,他认为不管哪个行业,AI都能赋能,关键是怎么找到AI对这个行业、这个企业的“增长飞轮

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图普科技创始人兼CEO李明强

李明强是图普科技创始人兼CEO。原腾讯广研张小龙团队核心成员、腾讯T4技术专家,QQ邮箱技术负责人,微信创始团队成员之一。2019年初创办图普科技,先后获得北极光创投数百万美元pre A轮融资和晨兴资本领投、北极光跟投的千万美元A轮融资。

在铅笔道“论道华南”创投大会现场,李明强做了题为《人工智能如何赋能商业未来》的演讲,他认为不管哪个行业,AI都能赋能,关键是怎么找到AI对这个行业、这个企业的“增长飞轮”,怎么将一些实体的东西数据化,帮助企业做判断决策。

从工业革命说起,数字化加速发展

有些人会说人工智能听起来很空,离我们很远。其实不然。一般认为,人类历史上经历了三次工业革命。但实际上在第一次工业革命之前,有一次最重要的工业革命——人类找到一种工具化的方法,与动物区分开来。后来是机械革命,人类使用的工具原先是不会动,要让工具动起来,可以是由人力去推动,但这不是设计。随后人类使用能源去驱动工具做机械运动,比如煤,但煤不便与运输,于是电产生了。后来,人类发现电不但可以传输供能,还传输了信号、数字这些信息方面的东西。电一开始是作为能源出现的,因为有信息化的属性,促成了第三次工业革命——信息化革命。在第三次工业革命的基础上,信息大量被传输、存储,变成了大量的算力。于是,人们自然想利用这些算力、数据做些事情,进而产生第四次工业革命——数字化感知工业革命。我们可以从这个过程中看到,工业革命不是有人刻意去计划安排的,它是自然而然、顺理成章形成的。

在AI产业数字化与实体间的循环里,比如将数字化的东西变成机器人,转化成现实场景,或者从现实场景转回来,如果用数字化的方式、AI的方式达成了,那做这个事情的速度就会非常快。

举个例子,很多人崇尚巴菲特的投资过程,其实在深圳有一个例子。有一个教授创立了文艺复兴公司,完全做量化交易,靠数字模型运作,他运行的不是华尔街这样的投资经理,而是一个程序员。他的投资业绩也非常好,连续27年,每一年的收益率都超过巴菲特,累计利润580亿美金。把对的钱放到对的地方,用对的数量,对的价格购买,看起来好像很简单。真的这么简单就能赢得580亿美金?是的,因为数字化了以后,所有的函数基本上都是非常标准的,看起来也不难执行,AI会帮我们做好分析。

有些行业看起来不适合AI化,比如农业、工业、制造,服务业,这些行业少不了人。但若比同行早一点考虑AI化,也能够实现超越。比如说富士康,他们使用了大量机器人。富士康工厂里面,有三分之一的生产线上有大量的机器人,目前机械化的动作可以使用机器人,但是检测必须要由人判断。我们可以看到产业机器人已经被广泛使用,造成了大量的人工被取代,同时生产效益大大提高,甚至超越了制造业。可以设想,这些在工厂生产线上的检测工人,很可能即将要被机器取代。

找到AI的增长飞轮,顺着人的行为设计路径

2019年的五百强企业几乎全都是数字化的公司。图谱科技做的就是人工智能图像识别。主要有几条业务线,首先做互联网,我们以人工智能替代建模师,识别、审核暴力色情等不符合规范等内容,或者做内容识别分类等,比如说主播,能识别他们的风格,萌妹子、野性,或者通过才艺区分。

图普科技的另一条业务线的逻辑是帮助企业、机构、或者商场等主体,把适合的货在合适的场里面卖给合适的人。如果说我们真的有办法把合适的东西数字化,识别人群在任意卖场中的行动,这将具有巨大的意义。每一个实体店铺经过的人流、客流的画像都不一样,有可能男人多,有可能女人多,我们希望通过AI技术,针对性地把有效的客流分配给有效的商铺。现在的铺租不断上涨,人工成本也不断上涨,精细化、效率化的需求越来越明显。有了这些数据以后,根据客户的购买记录、行为记录,能为其提供更好的服务,就像现在很多APP上,用不同的方法、工具看转化率、留存率。

比如AI+个性化互动广告,有几十秒的互动,效果非常好。看人与货的互动,可以知道哪些人,关注哪些货,特别是商品发布的时候,通过数据统计,很快就能知道市面上的哪些商品能受到客户的关注,这就替代了人到货架上理货。

我们还可以通过AI技术看出人与场的关系。人在一个小的场里面如何活动其实具备很多信息。以OPPO工作场旗舰店为例,他们的旗舰店风格类似,比如这里摆四张桌子,那里摆六张桌子,横着摆,竖着摆,我们对人流都进行跟踪分析,包括在哪里停留,看哪些东西等维度,然后根据数据结果规划摆设,以达到更好的留存或者引导效果。这就好比迪斯尼最佳的路线设计,第一年在路上面种了一些草,一年以后,根据人群自然走出来的路径决定怎么铺设,这个设计得到了当年的设计大奖。所以,顺着人的行为去设计的路线,才能得到最高的转换。

我们再回过头来看一下,不管选择哪个行业,整体逻辑都是要找到AI的增长飞轮,想办法将其数字化。

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