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第242章 小访谈（第2页）

章杉：我们一直以平常心看待它，但依然会很积极地考虑所有可能的选择，上市只是其中一个事情而已，而不是最重要的事情。

最后还是长期主义，就像章杉说的，有的人上市是起点，也可能是终点，对我们来说上市只是其中一个里程碑而已。

我觉得只有想不清楚的人才不淡定，想清楚自己到底要什么，在追求的东西是什么。

如果这些问题是思考过的，你的答案是清楚的，你就很淡定；你没想过，不知道答案，就会被其他的想法牵着走。

二问AI

韩烟凝：外界把上市跟AI冷暖联系在一起，你们怎么看今年外界对AI的唱衰？

章杉：我们在AI产业已有九年时间，但AI产业真正快速爆发是这5-6年间，今年真正进入AI产业落地的深水区。

这是大家熟悉的Gartner曲线。

之前，中国企业很少有机会在全世界引领一项技术从技术创新到产业落地的全过程，所以从创业者、投资人到媒体，中国各方都没有完整经历过Gartner曲线。

现在，所有AI企业都已经步入到「死亡之谷」。

韩烟凝：你怎么看「死亡之谷」周期？

章杉：我自己感觉可能在18-24个月，现在行之将半。

在AI产业里已经有了很多问题和很多解决方案，我想「死亡之谷」的持续时间可能不会那么短，也不会那么长。我们有信心穿越周期。

韩烟凝：之所以唱衰，也有AI算法壁垒的原因？

章杉：真正对于算法的供给侧，AI提供的远远不够。

我听到这种说法：「AI已经没有什么技术壁垒，AI算法似乎很容易了。」

但大家真正在生活里用到的AI算法好像还是「老三样」，还是极少的AI供给。

AI算法侧其实还在极度稀缺的阶段，而且还面临可交付和规模化两个问题。

虽然算法的供给未来会越来越海量，但算法的供给不是说一下子赋能很多行业，而是在每个行业有很饱和的供给，每个行业不仅仅需要人脸识别的算法，可能需要同一个场景里有100种、1000种算法，用真正的算法解决每个场景里饱和工具的问题。

韩烟凝：那为什么「死亡之谷」会出现在现在？

章杉：举个考试的例子。大家应该考过科目一吧，考90分很容易，但考100分不容易。

这和AI其实是一样的，当我们去看一个算法时，如果只是想要在一些东西里拿到60-70分可能确实没有那么难，但越往上越难。

韩烟凝：区分标准是什么？

章杉：场景。往往是真正需要更高精尖技术的场景越往上越难，价值也就越大。

比如自动驾驶，自动驾驶对技术的挑战是非常大的，我认为现在所有的自动驾驶公司离解决问题还有非常大的距离，但自动驾驶场景的价值非常大，这毋庸置疑。

反过来讲，一个对安全性没有那么大要求的人脸门禁，比如小区进错一个人也没关系，识别错也无所谓。

但你敢不敢把这套人脸识别设备放到金库里呢？敢不到放到保险箱上呢？能不能变成你家的锁呢？能不能获得金融级别的安全性、同时又有极高的通过率呢？这个事情就不再是简单的问题。

所以，在关键性的场景应用里，我认为现在的技术，离被解决还是有非常大的距离。

韩烟凝：听到「AI凉了」会悲观吗？

章杉：大家在之前对AI的鼓吹是有点过度的，我当时在公司里讲，我们不是一家AI公司，是一家以AI技术为核心的产品和解决方案公司。

所以，不要自嗨，就踏踏实实的把技术做好，把产品做好，把用户价值交付出去，这是最关键的事情，最后永远是你给客户创造了10元的价值，你从他那分了3元，这才是我们应该要做的事情。

鼓吹和唱衰都没有必要，最后还是回到到底怎么能够更务实地关注到最核心的本质，要看疗效而不是去看广告。

三问落地

韩烟凝：除了场景，AI落地难在什么地方？

章杉：AI算法的本质是软件，但这个软件又依赖于数据，很难成为简单的交付型产品，不是我招个聪明人写code交付就结束了。

AI算法的甲乙方关系正在被重新定义，甲方和乙方，如何把数据流通和算法流通循环起来，才能生成很好的商业模式。

这种情况下如何才能产生最终的用户价值？现在来看，软件、算法、硬件在一起设计之后，确实比单独设计软件、算法和硬件效果要好得多。

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