被大眾看中并投資1.8億美元的這家中國AI公司，究竟何德何能？

當下，全球最為成功的 AI 消費端產(chǎn)品當屬亞馬遜的 Echo 和 Alexa，而出門(mén)問(wèn)問(wèn)無(wú)疑也是采取了類(lèi)似比較“重”的模式。

以過(guò)去的 4 個(gè)多月為時(shí)間軸，如果要盤(pán)點(diǎn)最受關(guān)注的中國 AI 創(chuàng )業(yè)公司，李志飛的“出門(mén)問(wèn)問(wèn)”必在其中。毫無(wú)疑問(wèn)，出門(mén)問(wèn)問(wèn)與大眾汽車(chē)集團（中國）達成的深度合作將這種關(guān)注帶到了頂點(diǎn)。4 月 6 日，雙方公開(kāi)宣布已于 3 月 30 日簽署合作協(xié)議，將共同成立一家合資企業(yè)，而大眾汽車(chē)也將為這次合作投資共計 1.8 億美元。

在如今傳統汽車(chē)廠(chǎng)商與新興互聯(lián)網(wǎng)車(chē)企的博弈達到白熱化之時(shí)，出門(mén)問(wèn)問(wèn)與大眾汽車(chē)的這項“綁定合作”是一件具備里程碑意義的事件。然而，對于出門(mén)問(wèn)問(wèn)和大眾汽車(chē)而言，最終的驗證還是要取決于產(chǎn)品本身在市場(chǎng)上的表現，而不是達成了什么樣的合作，投入多少資本和資源。

當下，全球最為成功的 AI 消費端產(chǎn)品當屬亞馬遜的 Echo 和 Alexa，而出門(mén)問(wèn)問(wèn)無(wú)疑也是采取了類(lèi)似比較“重”的模式。但不可否認的是，亞馬遜的成功是由千人級別的研發(fā)團隊經(jīng)歷長(cháng)達4年多時(shí)間的投入才得以成就。

毫無(wú)疑問(wèn)，接下來(lái)的路該怎么走，出門(mén)問(wèn)問(wèn)創(chuàng )始人李志飛必然有著(zhù)他自己篤定的邏輯。

為此，DT君近日對這位以性格犀利著(zhù)稱(chēng)的湖南人進(jìn)行了一次深度專(zhuān)訪(fǎng)，涵蓋從與大眾汽車(chē)的“綁定合作”、傳統車(chē)廠(chǎng)與互聯(lián)網(wǎng)車(chē)企之間的博弈、汽車(chē)保險行業(yè)的未來(lái)趨勢、百度的阿波羅計劃到深度學(xué)習的黑盒子等等話(huà)題。

以下是精彩的深度專(zhuān)訪(fǎng)整理：

問(wèn)：出門(mén)問(wèn)問(wèn)和大眾的這次合作大概是怎樣的邏輯？

李志飛：無(wú)論是我們還是大眾都已經(jīng)公開(kāi)表明了，兩家成立的合資公司所擁有的技術(shù)和車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統對車(chē)廠(chǎng)都是開(kāi)放的，畢竟只有極少數強勢車(chē)企可以自己開(kāi)發(fā)專(zhuān)屬的系統。

因為當下的車(chē)載系統仍然是和智能手機處于一個(gè)競爭用戶(hù)時(shí)間的關(guān)系，而我們選擇和大眾進(jìn)行深度合作，也是為了能夠不斷的對產(chǎn)品和用戶(hù)進(jìn)行迭代，做出能夠真正在車(chē)內跟智能手機競爭的產(chǎn)品。

圖 | 右二是李志飛

而談到開(kāi)放這一個(gè)話(huà)題，其實(shí)也是一個(gè)很正常的現象，包括像大眾的汽車(chē)發(fā)動(dòng)機除了自用之外，也是會(huì )向其他廠(chǎng)家出售的，這都是一些很正常的商業(yè)交易。

當前來(lái)講，我們所關(guān)心的核心還是在于能否通過(guò)這次合作開(kāi)發(fā)出具有核心競爭力的產(chǎn)品。而就目前的狀況來(lái)講，我們是比較有信心的，因為能夠與車(chē)企達成深度合作的互聯(lián)網(wǎng)人工智能公司很少，而我們已經(jīng)占據了先機，并且開(kāi)始了產(chǎn)品的迭代。

除此以外，通過(guò)技術(shù)的開(kāi)放，讓競爭對手想要追趕我們也變得十分困難了，畢竟我們已經(jīng)領(lǐng)先了好幾年。

問(wèn)：為何選擇了大眾，而不是其他廠(chǎng)商？

李志飛：首先，我們認為，大眾在整個(gè)中國汽車(chē)行業(yè)里地位很高、所占的市場(chǎng)份額足夠大（超過(guò)20%）。而如果合作方是市占率5%的企業(yè)（雖然這個(gè)份額已經(jīng)很大了），但我們仍然不愿意放棄另外的95%，所以我們選擇了大眾。

其次，大眾無(wú)論是戰略還是對技術(shù)這種長(cháng)線(xiàn)的投入都比較符合我們的風(fēng)格。而其他的一些公司，因為本身的力量就比較小，所占有的市場(chǎng)規模也不大，就很難會(huì )去做這些看不清前景的東西。在這種情況下，大眾的定位是比較符合我們的追求的。

問(wèn)：怎么看待傳統車(chē)廠(chǎng)和新興智能造車(chē)企業(yè)之間的博弈關(guān)系？

李志飛：的確，新舊車(chē)企之間的這種博弈還是很明顯的，畢竟這是一個(gè)非常大的市場(chǎng)。而從大的趨勢來(lái)看，汽車(chē)的自動(dòng)化、智能化、電動(dòng)化和共享化是一個(gè)勢不可擋的必然。

那么在這種大趨勢面前，某些傳統的汽車(chē)廠(chǎng)商一定會(huì )衰落，而新興的造車(chē)企業(yè)也不會(huì )全部成功，十家之中或許會(huì )有一兩家可以做得很好。這并不同于在智能手機領(lǐng)域傳統的手機企業(yè)全線(xiàn)崩潰的現象，畢竟留給手機廠(chǎng)商的反應時(shí)間太短了，就像是戰爭還沒(méi)開(kāi)始就已經(jīng)結束了。

而汽車(chē)實(shí)際上是一個(gè)非常長(cháng)期的行業(yè)，一輛汽車(chē)從概念到驗證到量產(chǎn)，以及量產(chǎn)之后的良品率和供應鏈保障其實(shí)都是很復雜的問(wèn)題。比如說(shuō)，賣(mài)一萬(wàn)輛車(chē)和賣(mài)一百萬(wàn)輛車(chē)之間的成本差異可能是兩三倍，而如果按照智能手機或智能電視那種虧損 20%補貼用戶(hù)的做法來(lái)?yè)屨际袌?chǎng)，平均一臺車(chē)虧損幾萬(wàn)塊是一家車(chē)企無(wú)論如何都不能承受的。

所以，不管是從技術(shù)還是商業(yè)模式，汽車(chē)這個(gè)行業(yè)都不可能采取互聯(lián)網(wǎng)那種非常狼性的打法的。

而我整體的看法其實(shí)還是比較中庸的，未來(lái)的汽車(chē)行業(yè)比拼的一定是體驗、產(chǎn)品和營(yíng)銷(xiāo)，在這種情況下還單純依靠渠道和價(jià)格的車(chē)企一定會(huì )失敗。

與此同時(shí)，也并不意味著(zhù)傳統的車(chē)廠(chǎng)就沒(méi)有機會(huì )了，畢竟像大眾、寶馬這種的巨頭也在向科技公司轉型，而他們的反應速度是非?？斓?，由此帶來(lái)的想象空間甚至會(huì )比一些新興互聯(lián)網(wǎng)車(chē)企更大。

過(guò)去的車(chē)企大多都是把車(chē)賣(mài)給渠道后對消費者沒(méi)有什么感知了，其實(shí)是B2B業(yè)務(wù)。在轉向B2C之后，基于所擁有的強大技術(shù)和龐大用戶(hù)群，再添加上所謂的智能化的東西，它們顛覆掉新興的互聯(lián)網(wǎng)車(chē)企也是完全有可能的。

問(wèn)：汽車(chē)的智能化發(fā)展趨勢會(huì )對汽車(chē)保險行業(yè)有哪些影響？

李志飛：我認為最重要的一點(diǎn)還是聯(lián)網(wǎng)，聯(lián)網(wǎng)之后收集到數據才可以進(jìn)行分析，制定出個(gè)性化的保險產(chǎn)品，而不是像在以前美國那種每個(gè)人3000美元的統一范本。所以，汽車(chē)保險在未來(lái)的變革一定是依賴(lài)于汽車(chē)的智能化和互聯(lián)網(wǎng)化。也正是在這種情況下，很多車(chē)廠(chǎng)都在提升汽車(chē)的智能化和互聯(lián)網(wǎng)化程度。

與此同時(shí)，由于傳統的汽車(chē)保險并不知道消費者的具體真實(shí)的駕駛狀況，而在汽車(chē)實(shí)現智能化和互聯(lián)網(wǎng)化之后，就相當于保險商直接面向了消費者。如此一來(lái)，也就有機會(huì )把這個(gè)業(yè)務(wù)做得更大更好，而我們與大眾達成此次合作，其實(shí)也是有這方面的考慮。

問(wèn)：在產(chǎn)品上，我們知道包括智能手表在內的智能硬件其實(shí)發(fā)展得并不是特別成功。那么，“出門(mén)問(wèn)問(wèn)”現在從語(yǔ)音上切入，其具體策略是什么？

李志飛：智能可穿戴設備確實(shí)受到了挑戰，但智能手表只是智能可穿戴中的一個(gè)分支，還有其他很多類(lèi)別如智能無(wú)線(xiàn)耳機。我們總體上對智能可穿戴持樂(lè )觀(guān)態(tài)度。

圖 | 各種類(lèi)型的可穿戴設備

對于絕大部分甚至是所有的人工智能算法而言，第一步（也是非常重要的一步）是sensing，就是要收集所需數據，無(wú)論是個(gè)人身體狀態(tài)數據，環(huán)境的數據，還是個(gè)人與環(huán)境的互動(dòng)數據。有了sensingdata后，之后才有bigdataanalysis、control和action。而action就是在改變環(huán)境的狀態(tài)，又重續需要sensing，才能形成智能需要的閉環(huán)迭代。

手機可以收集這些數據，但遺憾的是，手機并不是一個(gè)全天候貼身伴隨的設備。這樣看來(lái)，可穿戴式智能設備收集的數據一定有其非常獨特的價(jià)值，只不過(guò)這些設備還未普及。

所以，我們其實(shí)不太關(guān)心大家又說(shuō)整個(gè)行業(yè)最近又發(fā)生了多大的變化，我們更希望以長(cháng)遠的目光看待其發(fā)展。

圖 | 問(wèn)問(wèn)音箱

問(wèn)：有一種說(shuō)法是，未來(lái)汽車(chē)將成為除了家庭和工作地點(diǎn)外“生活的第三空間”，“出門(mén)問(wèn)問(wèn)”在汽車(chē)領(lǐng)域的布局是什么樣的？

李志飛：現在人們買(mǎi)個(gè)車(chē)基本就是為了開(kāi)車(chē)本身，就跟以前說(shuō)，買(mǎi)個(gè)手機是為了打電話(huà)一樣。但現在，打電話(huà)已經(jīng)不是手機最重要的功能了。我覺(jué)得，這種規律同樣適用于汽車(chē)，當無(wú)人駕駛普及，汽車(chē)會(huì )成為一個(gè)全新的生活空間。

那么，到時(shí)候開(kāi)車(chē)肯定不是最重要的事情，娛樂(lè )、信息查詢(xún)等等這些偏交互、偏內容、偏服務(wù)的事情在這個(gè)空間內會(huì )變得越來(lái)越重要。

因此，我們的市場(chǎng)切入點(diǎn)不是無(wú)人駕駛，這個(gè)不是我們的強項。相反，我們專(zhuān)注于車(chē)內設備的智能化。

首先就是先把這些設備聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現查詢(xún)、語(yǔ)音交互、導航、聽(tīng)音樂(lè )等功能，就和用手機一樣。所以我們正在研發(fā)這么一套智能交互系統。我認為，這甚至比無(wú)人駕駛本身更有想象空間，因為它構建出一個(gè)全新的虛擬世界。

問(wèn)：這聽(tīng)起來(lái)跟亞馬遜很像，“出門(mén)問(wèn)問(wèn)”是否有策略上的不同？

李志飛：我們傾向于“軟硬結合”，硬件軟件都自己開(kāi)發(fā)。開(kāi)發(fā)完之后，像車(chē)載這種講究強勢銷(xiāo)售渠道的產(chǎn)品，我們會(huì )選擇一個(gè)比較有影響力的合作伙伴去合作。亞馬遜希望所有的汽車(chē)都搭載其 Alexa 平臺，這種愿景是宏偉的，但是可能會(huì )比較難推動(dòng)，因為車(chē)載生態(tài)圈跟互聯(lián)網(wǎng)還是不一樣的。

圖 | 福特已經(jīng)和亞馬遜展開(kāi)了合作

而我們今天能夠找到像大眾這樣的重量級的合作伙伴，它占中國20%的市場(chǎng)份額，我們和大眾專(zhuān)門(mén)成立合資公司，所有跟車(chē)相關(guān)的產(chǎn)品都可以放到這個(gè)公司中去做，大眾也對我們開(kāi)放它的線(xiàn)下銷(xiāo)售渠道和汽車(chē)產(chǎn)品，這讓我們可以進(jìn)行深度的合作，雙方作為兩個(gè)平等股東，對產(chǎn)品都有一定的控制，利益也是共享的。

這種合作現階段遠比做一個(gè)平臺更容易成功，因為你不可能跟所有的車(chē)廠(chǎng)都建一個(gè)合資公司，也不可能一上來(lái)就是排他的。所以，我們這種思路是一條不同的打法，我們考慮是能夠快速落地。

問(wèn)：您對百度的阿波羅計劃怎么看？

李志飛：最近不是有一篇特別火的文章說(shuō)，百度的這個(gè)計劃讓誰(shuí)哭了讓誰(shuí)笑了。這里面的邏輯是，哭的都是那種做長(cháng)線(xiàn)研發(fā)的公司，笑的都是不做研發(fā)把現成東西拿過(guò)來(lái)用的公司。

其實(shí)，最根本的問(wèn)題就是，做平臺與實(shí)現真正的深度集成產(chǎn)品化，是兩個(gè)不同思路。百度做這個(gè)平臺進(jìn)軍自動(dòng)駕駛，但它都沒(méi)有自己的車(chē)，可能都沒(méi)怎么上路跑過(guò)，最后只能產(chǎn)出90分的東西，但這種產(chǎn)品一旦放到車(chē)里面去，這可事關(guān)性命??！沒(méi)有99分都不可能用。

而文中提到的那些笑的公司，他有能力把百度平臺的90分的產(chǎn)品做到99分嗎？這是不可能的事情，因為越到后面分數越難拿，最難的就是最后幾分。所以說(shuō)，這些笑的公司不可能做出真正一流的產(chǎn)品，這是需要大投入和深度集成應用的。

這個(gè)計劃可能真正影響的是某些創(chuàng )業(yè)公司，他們本來(lái)可以通過(guò)一些無(wú)人駕駛方案賺到一些錢(qián)甚至收取一些預研的費用，但現在因為百度的開(kāi)放，這些都不存在了。

問(wèn)：出門(mén)問(wèn)問(wèn)的商業(yè)模式大概是什么樣子的？

李志飛：大概有以下幾種商業(yè)模式：

第一個(gè)就是硬件本身，無(wú)論是我們的后視鏡還是智能手表，這些硬件本身就是都可以賺到錢(qián)；

第二個(gè)就是有更大想象空間的數據變現，因為我們搭建了一個(gè)交互系統，積累的大量的用戶(hù)，自然會(huì )產(chǎn)生大量的數據，而就像現在互聯(lián)網(wǎng)上很多變現模式一樣，我們可以通過(guò)廣告、保險等多種方式將數據價(jià)值變現，而這一切的前提就是有大量用戶(hù)使用你的設備；

實(shí)際上，這和整個(gè)智能手機的盈利模式是一樣的，早期是靠硬件賺錢(qián)，之后慢慢的開(kāi)始賺軟件的錢(qián)，然后是賺廣告商和保險公司的錢(qián)。

問(wèn)：您怎么看待特斯拉？您認為它已經(jīng)取得成功了嗎？

李志飛：我認為，特斯拉已經(jīng)非常成功了，它已經(jīng)不再屬于創(chuàng )業(yè)公司的范疇了。雖然它目前所占的市場(chǎng)份額還是比較小，而這其實(shí)又涉及到一個(gè)軟件和硬件之間行業(yè)區別的問(wèn)題。

通常來(lái)講，軟件市場(chǎng)的前兩名就幾乎可以占據 80% 的市場(chǎng)份額了，但硬件卻恰恰相反，很難出現“贏(yíng)者通吃”的局面。

即便是在智能手機領(lǐng)域，第一名的份額也不過(guò) 15% 而已，而這也就是由消費者的個(gè)人偏好所決定的。

即便特斯拉做得再好，也不可能占據 50% 的市場(chǎng)份額，要知道蘋(píng)果的市占率也不過(guò)十幾個(gè)點(diǎn)。與此形成鮮明對比的則是百度的搜索在中國占據 80% 以上，谷歌搜索在美國也有 70% 左右。

問(wèn)：您怎么看待無(wú)人駕駛技術(shù)的安全的問(wèn)題？

李志飛：從短期來(lái)講，我對無(wú)人駕駛是悲觀(guān)的；長(cháng)期的話(huà)，我認為它一定是會(huì )發(fā)生的。從應用的層面來(lái)講，反而是一些輔助性的無(wú)人駕駛技術(shù)有可能率先成功，就比如車(chē)距過(guò)近報警或路線(xiàn)偏移報警之類(lèi)的。完全的無(wú)人駕駛注定是一個(gè)長(cháng)線(xiàn)的過(guò)程，畢竟無(wú)人駕駛并不單純是一個(gè)技術(shù)的問(wèn)題，它還牽涉到法律、道德和商業(yè)等方方面面的事情。

而其實(shí)整個(gè) AI 領(lǐng)域大概都是這個(gè)樣子。因為從當前的情況來(lái)看，AI 技術(shù)應用最成功的幾個(gè)領(lǐng)域并不是語(yǔ)音交互或視覺(jué)，反而是一些輔助性的功能。其中最典型的例子就是谷歌翻譯，像今日頭條這種新聞推送的應用也是同樣的道理，并不要求做到 100% 精確，只要十條之中有八條推送正確就可以了。

圖 | 功能日益強大的谷歌翻譯

問(wèn)：您對無(wú)人駕駛技術(shù)有哪些展望？

李志飛：我們想在無(wú)人駕駛沒(méi)成熟之前，就去推廣智能交互。我的思考有兩個(gè)方面：

首先，在今天無(wú)人駕駛還沒(méi)有成熟的階段，如何采取一些輔助性的手段來(lái)實(shí)現一些自動(dòng)化的功能，在這方面我們其實(shí)是做了一些智能魔鏡之類(lèi)的產(chǎn)品；

其次，就是在無(wú)人駕駛還沒(méi)有完全實(shí)現的今天，我們要想辦法來(lái)模擬無(wú)人駕駛的一些場(chǎng)景。最典型的例子就是“生活空間”的概念。

其實(shí)，我們現在已經(jīng)可以通過(guò)改裝一輛車(chē)，將駕駛室完全封閉起來(lái)，只通過(guò)手機 APP 與司機溝通來(lái)實(shí)現無(wú)人駕駛的場(chǎng)景。通過(guò)這種模擬，我們就可以在沒(méi)有實(shí)現無(wú)人駕駛的情況下來(lái)去構建我們的智能交互手段，從而提早的進(jìn)行產(chǎn)品和技術(shù)的迭代。

問(wèn)：深度學(xué)習這一技術(shù)未來(lái)的發(fā)展趨勢是什么？

李志飛：目前，許多人都關(guān)注到深度學(xué)習存在的兩個(gè)問(wèn)題：可解釋和可操控。說(shuō)白了這個(gè)技術(shù)現在就是一個(gè)黑盒子，它是怎樣抓取語(yǔ)義和結構，能否人工地去對模型的局部進(jìn)行調整，使其可以按照需求去輸出結果，這些都存疑。

之前的自然理解或者機器翻譯訓練出來(lái)的模型，其本身是可以被理解的。這些模型是離散的、字符串對字符串的映射，所以當它輸出一個(gè)結果時(shí)，這個(gè)結果是可解釋的。比如，我們以前做翻譯說(shuō)“China”這個(gè)詞，模型文件里能明確告訴你翻譯成“瓷器”或“中國”的概率。

第二個(gè)問(wèn)題是可操控。還是剛才的例子，“China”翻譯成瓷器或中國的的概率是可以進(jìn)行人工調整的。這個(gè)其實(shí)是此前非深度學(xué)習技術(shù)在機器翻譯上比較突出的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)。

所以，從我比較熟悉的自然理解和機器翻譯領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，深度學(xué)習應該實(shí)現模型的可解釋和可操控，并且，我們對物理世界的知識，一些語(yǔ)義上的東西，應該可以提前輸入到模型中，而不需要再通過(guò)數據進(jìn)行“瞎”學(xué)。

問(wèn)：深度學(xué)習像一個(gè)黑盒子，人們要控制機器，但卻不知道原理。這是否也意味著(zhù)一定的安全隱患？另外，怎么保證安全，這可能也意味著(zhù)一個(gè)巨大的商業(yè)機會(huì )，您是怎么判斷的？

李志飛：我認為，今天所有的機器學(xué)習的方法，都離不開(kāi)一定的數據和目標函數，即工程師或科學(xué)家命令機器基于這些數據去優(yōu)化某個(gè)目標函數。我覺(jué)得機器在算法層面還是比較忠誠的，它沒(méi)有主觀(guān)意識和善惡概念，它比人更忠誠，除非是有壞人控制了它。

所以，安全與否取決于深度學(xué)習這個(gè)技術(shù)到底由誰(shuí)控制，是否從法律和政策層面對這種控制有約束，就像核武器也不是每個(gè)國家都有一樣。

【編者按】本文轉載自DeepTech深科技

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