旷视十问旷视印奇、唐文斌：AI公司步入“深水区”，友商其实不是友商( 四 ) |AI|人工智能|

量子位：有多长？
印奇：真正当我们去用一个算法变成最终AIoT应用时它往往要经历三个过程。
第一步， 0-0.1阶段，本质上是技术可行性和产品价值的验证，先产生一个新的算法，算法在性能上要可用。
第二步， 0.1-1阶段，要完成最小的可用产品打磨，触达行业用户，并且用户买单了，完成了最早期的商业实现和落地。
这个AI公司首先成为系统集成商，打造端到端示范性概念验证项目。
大家很多时候会说发现早期AI公司会变成项目的集成商，因为当你想做端到端应用时，第一步得能先成为总的设计师和集成商，用上你的算法，这才是端到端交付给用户的价值，任何一个to B或to C的企业不会只买个半成品，不会只买个算法，需要在他产业里能产生价值。所以， AI算法过程中首先要成为优秀的系统集成商。
但是这里就有个岔路，有的公司可能说我就是集成商，就一直沿着集成商这条路走出去了，那么你可能就越来越不像个AI公司。
第三步， 1-N阶段，当你做集成是手段，完成集成之后会发现，当你可以形成端到端的闭环时，首先要区别沉淀这个行业里最重要的软件，相当于用系统集成牵引做出软件平台，连接所有的硬件，因为这些硬件是不同厂商提供的，这是使用系统性去牵引软件。
当你把软件做得很好的时候，会发现很关键的硬件，现在市面上没有一个厂商真正做得非常非常好，这时候你就会真正用软件牵引软硬结合的平台。
从算法到系统集成，到软件平台到最后的软硬结合，这是真正想在行业落地时必经的一个最小路径。

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量子位：这三个阶段，旷视走到哪里了？
印奇：旷视的三个大场景不同，很难简单讲旷视总体在0.1、1还是N ，因为不同的行业在不同的领域有不同的阶段，有的产品在N的阶段，有的产品在0.1和1的阶段，很难一概而论。
量子位：这三个阶段最难的是什么？有没有哪个环节可能是失败的？
印奇：这三个环节里，我认为头和尾最难。
第一个是0-0.1的阶段。中国过去二三十年有多少是创新驱动的业务？其实非常非常少的。此前一个商业人才做业务的时候，一般不会做两面不确定性的业务，要么技术场景是确定的，我就在商业模式和销售通路上做创新；要么销售通路是确定的，我给创造一个新的产品。
但AI大部分产品在0-0.1阶段里两个都不确定，你发现要找那个交集，这是很难的事情，这个难度占整个链路的50% 。
第二个阶段，不能说简单，但第二个阶段相比1和3要更简单一些。
到第三个阶段的时候，一个AI公司的核心任务是必须构建出自己非常强的软+硬平台化能力。硬件能力是平台化，硬件从供应链到生产制造到销售需要平台，搭建完之后软件会变得越来越容易。
真正解决了0-0.1的公司，如果能在很快的时间里构建第二步和第三步的话，可能就会是行业里胜出的公司。

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五问组织
量子位：所谓“经济基础决定上层建筑” ，是不是组织也会有相应变革？
印奇：当要把AI产业落地时，会发现它对组织的密度和阵型要求是极高的。回到人的问题，技术的同学都知道，技术再难、商业模式再难，我们往往没有那么frustrated 。
但这是非常复杂的组织，一个AI行业，这里并不是指AI公司，而是AI公司里的产品部门可能具备四个人群。
首先它需要产品经理，可能是这个小板块的CEO ，这个产品经理他既需要有AI的背景同时需要学习行业的背景。所以，人群画像里我们画有50%的AI ， 50%的行业。