近兩年，隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)應(yīng)用快速滲透，大數(shù)據(jù)管理機制初步完成，大數(shù)據(jù)行業(yè)進入快速發(fā)展期。另一方面，從國家信息中心評估的大數(shù)據(jù)發(fā)展指數(shù)看，市場仍處于起步階段。

　　盡管如此，像TalkingData，集奧數(shù)據(jù)、明略數(shù)據(jù)等公司動輒數(shù)十億元的估值，仍能體現(xiàn)出資本市場的偏愛。

　　然而，在企業(yè)級服務(wù)這個賽道上，如何從戰(zhàn)略角度選擇業(yè)務(wù)模式，一直是業(yè)內(nèi)爭論的焦點。相對于做產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化的輕業(yè)務(wù)模式，周期長、成本高、定制化的重業(yè)務(wù)模式受到越來越多企業(yè)用戶的關(guān)注。

　　明略數(shù)據(jù)作為重業(yè)務(wù)模式的大數(shù)據(jù)公司代表，堅持走科學(xué)家駐場路線，其創(chuàng)始人吳明輝認為，企業(yè)級服務(wù)必須與客戶并肩作戰(zhàn)，才能為其提供最好的產(chǎn)品和服務(wù)。

　　愛分析去年首次調(diào)研明略數(shù)據(jù)，當(dāng)時明略數(shù)據(jù)提出覆蓋六大行業(yè)，仍處于行業(yè)探索階段。今年，明略數(shù)據(jù)已將業(yè)務(wù)聚焦于公安、金融、工業(yè)三大領(lǐng)域，以建立行業(yè)知識圖譜為核心，深耕垂直應(yīng)用。

　　AI是近兩年最火的詞匯，經(jīng)過早期對技術(shù)、算法等盲目崇拜后，越來越多的人開始關(guān)注AI技術(shù)結(jié)合行業(yè)應(yīng)用。

　　作為一名成功的連續(xù)創(chuàng)業(yè)者和大數(shù)據(jù)技術(shù)資深專家，吳明輝對新技術(shù)有著敏銳獨特的判斷。他認為，創(chuàng)始人要具備吸收新技術(shù)到行業(yè)里的能力，在行業(yè)應(yīng)用層，大數(shù)據(jù)與AI殊途同歸，AI的核心在于數(shù)據(jù)，算法技術(shù)壁壘的建立需要依賴大量場景數(shù)據(jù)。

　　明略數(shù)據(jù)已于2016年完成兩輪融資，總額超2億人民幣。吳明輝在訪談中表示，公司以每年3倍增速迅速發(fā)展，勢頭強勁。

　　近日，愛分析對明略數(shù)據(jù)創(chuàng)始人吳明輝進行深度訪談。他對明略數(shù)據(jù)的未來戰(zhàn)略、大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展格局與趨勢，大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)等方面，進行了系統(tǒng)的交流和闡述。

　　業(yè)務(wù)與戰(zhàn)略

　　愛分析：過去一年，明略數(shù)據(jù)有哪些主要的變化?

　　吳明輝：明略變化比較大的是創(chuàng)辦第一年。明略最初也有一款大數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)品。但這個方向是有問題的，因為開源的產(chǎn)品做得越來越好，如果公司只做這一層的話，實際上沒有什么獨特的價值。所以我們在2014年底決定轉(zhuǎn)型，發(fā)展垂直行業(yè)應(yīng)用，聚焦三個核心方向：公共安全、金融、工業(yè)。

　　愛分析：當(dāng)初選擇這三個垂直行業(yè)應(yīng)用是怎么考慮的?

　　吳明輝：現(xiàn)在是智能化階段。所以我們選擇的是知識勞動型行業(yè)，且有資質(zhì)的知識勞動者嚴重不足的行業(yè)。比如公安，所有的警察都是知識分子，他最主要的工作是分析案情，情報研判。從警察與人口比例來看，中國的警察比率是美國的三分之一左右。所以公安領(lǐng)域優(yōu)秀的知識分子是嚴重不足的，非常需要人工智能，實現(xiàn)向科技要警力。

　　金融領(lǐng)域，比如交易所，每天有大量的疑似可疑交易，需要大量的優(yōu)秀知識勞動者做分析。

　　工業(yè)領(lǐng)域，比如軌道交通，高鐵的車頭每天產(chǎn)生大量的日志，人工是看不過來的。如果提前分析產(chǎn)生的日志，可以預(yù)判一些問題，做一些零部件的更換和保養(yǎng)，可以減少很多經(jīng)濟上的浪費。

　　愛分析：從數(shù)據(jù)的角度看，應(yīng)該選擇什么樣的細分領(lǐng)域?

　　吳明輝：要看產(chǎn)業(yè)環(huán)境，原來的產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)里數(shù)據(jù)是不是四分五裂的，能否被連起來。

　　愛分析：選定細分領(lǐng)域之后，具體是如何發(fā)展的?

　　吳明輝：我們先給客戶搭建大數(shù)據(jù)平臺，但這不是最核心的工作。隨后在上面做業(yè)務(wù)的應(yīng)用。與傳統(tǒng)企業(yè)級服務(wù)公司不同，我們的服務(wù)更偏向智能化一些。企業(yè)級服務(wù)的本質(zhì)是幫助客戶做好自己的工作，包括兩個層面，更好的管理、更好的做業(yè)務(wù)。

　　愛分析：業(yè)務(wù)上，明略數(shù)據(jù)做的都是定制化的產(chǎn)品和服務(wù)?

　　吳明輝：在垂直領(lǐng)域里，第一單一定是定制化，但底層的引擎是通用的。場景是定制的，但場景訂單的復(fù)用程度很高，最終會成為行業(yè)產(chǎn)品或解決方案。

　　公共安全行業(yè)

　　愛分析：在公共安全領(lǐng)域，明略數(shù)據(jù)切的是公安IT的預(yù)算?

　　吳明輝：是的。中國公安的IT預(yù)算還是很大的。比如智慧城市，每個省動輒是上億的預(yù)算。智慧城市下面的平安城市，也會有10%-20%的公共安全預(yù)算。

　　愛分析：明略數(shù)據(jù)能切得是其中哪一部分?

　　吳明輝：這里面IT已經(jīng)在向智能化的方向發(fā)展，實際上所有的錢都是可以切的。這里會有一大筆錢去買硬件，以前可能是去買服務(wù)器，攝像頭。現(xiàn)在服務(wù)器是云，攝像頭是感知類硬件。公安類的感知類硬件投入會越來越小，在軟件上的投入會更多，這是我們核心市場，這部分錢我們也不可能全切，我們會挑選場景。

　　愛分析：在公安領(lǐng)域，明略數(shù)據(jù)在做情報分析和研判的工作，在跟公安系統(tǒng)打通時候，什么性質(zhì)的平臺是最適合的?

　　吳明輝：公安系統(tǒng)的數(shù)據(jù)是以省為單位來做共享的。我們服務(wù)最多的是一些破案壓力大的地市級公安局，其次是省廳和區(qū)縣。

　　愛分析：公安領(lǐng)域，明略數(shù)據(jù)是直接對接客戶?主要業(yè)務(wù)是刑偵領(lǐng)域?

　　吳明輝：直接對接客戶。公安領(lǐng)域，我們主要做情報和科信，服務(wù)十幾個警種，刑偵是其中的一小塊。

　　愛分析：在和公安打通數(shù)據(jù)庫的時候，具體用到哪些AI的技術(shù)?

　　吳明輝：打通數(shù)據(jù)庫是一個工程型的工作，目標(biāo)是把數(shù)據(jù)治理成知識圖譜。

　　愛分析：明略數(shù)據(jù)和公安合作的時候，公安的數(shù)據(jù)都存在他們的系統(tǒng)里?

　　吳明輝：是的，我們不碰的，這是紅線。

　　愛分析：在公安IT領(lǐng)域，有很多做解決方案的集成商，明略數(shù)據(jù)和他們屬于什么關(guān)系?

　　吳明輝：對，他們是原來做MIS系統(tǒng)的集成商。他們是我們的合作伙伴。我們的系統(tǒng)要對接他們，我們提供最核心的引擎，他們在上面做應(yīng)用。

　　愛分析：和海康威視這樣的公司會有合作關(guān)系嗎?

　　吳明輝：未來會有。在公安領(lǐng)域，明略和海康都服務(wù)于不同的警種。�？禃�是我們的合作伙伴，我們在他們硬件采集回來的數(shù)據(jù)上面做產(chǎn)品。我們也在和華為云，阿里云談合作，云上面需要我們的應(yīng)用。

　　金融行業(yè)

　　愛分析：金融領(lǐng)域主要服務(wù)客群是哪些類的?

　　吳明輝：三大領(lǐng)域，保險，銀行，證券。

　　愛分析：和明略數(shù)據(jù)合作的是IT部門?

　　吳明輝：風(fēng)控部門。

　　愛分析：明略數(shù)據(jù)給金融客戶輸出的是一個什么產(chǎn)品?

　　吳明輝：跟公安一樣，是軟件，加一些模型算法。

　　愛分析：明略數(shù)據(jù)主要是為風(fēng)控相關(guān)業(yè)務(wù)提供模型?

　　吳明輝：我們在公安建立的知識圖譜，在金融有些場景是非常好用的，例如風(fēng)險排查，關(guān)聯(lián)交易，和公安場景的原理是一樣的。我們在金融行業(yè)做的也都是和金融安全相關(guān)的。

　　愛分析：風(fēng)控是做內(nèi)部的風(fēng)控還是外部的風(fēng)控?

　　吳明輝：都有。像交通銀行是銀行和客戶之間的，像郵儲銀行是內(nèi)部的。

　　愛分析：可以介紹一個案例嗎?

　　吳明輝：舉個例子，某些銀行的網(wǎng)銀只有在換IP地址的時候會把用戶強制退出，終止交易，這是比較簡單的。復(fù)雜一點的還要看交易金額變化，同一個手機操作賬號的變化。類似這樣的規(guī)則，我們已經(jīng)幫客戶建立起來了，可以實時阻止很多非法的交易的。傳統(tǒng)的風(fēng)控公司也有涉及，但他們都不是實時的。

　　愛分析：有點類似反欺詐?

　　吳明輝：對，反欺詐。

　　工業(yè)行業(yè)

　　愛分析：工業(yè)有什么案例?

　　吳明輝：工業(yè)領(lǐng)域，我們最核心的是故障的預(yù)測和診斷。

　　愛分析：現(xiàn)在工業(yè)環(huán)境里面的產(chǎn)業(yè)環(huán)境都有哪幾種呢?

　　吳明輝：有設(shè)備制造商、運營商、業(yè)主。明略和設(shè)備制造商合作，再一起服務(wù)運營商。

　　愛分析：現(xiàn)在明略數(shù)據(jù)還是以設(shè)備制造商為服務(wù)客群?

　　吳明輝：先跟設(shè)備制造商合作，但主要業(yè)務(wù)來自運營商。

　　愛分析：行業(yè)客戶現(xiàn)在有哪些呢?

　　吳明輝：現(xiàn)在主要做軌道交通。

　　愛分析：現(xiàn)在和一家設(shè)備制造商合作，以后再和別的設(shè)備制造商合作的時候會不會有障礙?

　　吳明輝：這個行業(yè)是寡頭壟斷，挑最大的合作，做中國市場和中車合作就夠了。

　　愛分析：三一重工在做物聯(lián)網(wǎng)，中車會不會考慮以后都自己來做?

　　吳明輝：肯定想自己做的，但企業(yè)里工程師擅長的還是不太一樣，所以我們合作的話更容易產(chǎn)生結(jié)果。

　　愛分析：您覺得對傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)來說，數(shù)據(jù)采集有哪些困難?

　　吳明輝：數(shù)據(jù)采集的核心是不能全存。一個車頭跑一個小時，全部數(shù)據(jù)有10TB，存儲成本太高，要根據(jù)場景和策略存儲數(shù)據(jù)。

　　愛分析：是借助中車的渠道去接觸客戶還是直銷多一些?

　　吳明輝：借助中車的渠道多一些，我們相比他們就太小了。

　　愛分析：和中車這邊我們是怎么合作的?

　　吳明輝：有駐場科學(xué)家團隊在中車，我們處于聯(lián)合開發(fā)的狀態(tài)。

　　愛分析：您認為，工業(yè)市場現(xiàn)在有哪些障礙或者挑戰(zhàn)需要解決?

　　吳明輝：工業(yè)客戶絕大多數(shù)是大國企、央企�？蛻舻耐顿Y進度決定了哪些領(lǐng)域能先發(fā)展起來。軌道這幾年的投資很快，是一個很大的增量市場，這樣的市場就有很多機會。

　　未來戰(zhàn)略

　　愛分析：除了現(xiàn)在做的這三個領(lǐng)域，您還比較看好哪些?

　　吳明輝：在優(yōu)秀的知識分子嚴重缺乏的領(lǐng)域，醫(yī)療和教育肯定是了。

　　愛分析：但這兩個行業(yè)現(xiàn)在看來都不太容易做進去。

　　吳明輝：我覺得不是不容易做，是現(xiàn)在正在做的這些公司都太科學(xué)家范了，產(chǎn)品化能力太差，他設(shè)計的產(chǎn)品是沒問題的，但這個產(chǎn)品放到整個生態(tài)系統(tǒng)里面不合適。

　　愛分析：純技術(shù)不管是現(xiàn)在還是未來都很難構(gòu)成一個壁壘，您覺得明略數(shù)據(jù)的壁壘如何形成?

　　吳明輝：對數(shù)據(jù)的處理能力會形成壁壘。做垂直行業(yè)的技術(shù)應(yīng)用。

　　愛分析：數(shù)據(jù)處理技術(shù)，具體而言能延伸到哪些維度?

　　吳明輝：舉個例子，比如知識圖譜的標(biāo)注，我們做垂直行業(yè)。我們需要這樣大量的數(shù)據(jù)處理工作，這些都是壁壘。

　　愛分析：做垂直的行業(yè)應(yīng)用，客戶有大量的數(shù)據(jù)，但公司自己不碰這些數(shù)據(jù)，這樣是不是壁壘不夠高?

　　吳明輝：一定要做重的事。舉了例子，今天我們在公安局落地做一個項目，別人需要半年到一年才能出第一版效果，我們可能一個月就出來了。這是因為我們前面重的活兒已經(jīng)做了很久了，壁壘產(chǎn)生在這些地方。

　　愛分析：企業(yè)級服務(wù)和2C不一樣的就是，他可以重復(fù)的收錢。比如說做完一期可能沒掙到錢，但后面的多數(shù)也會一直下去。但有沒有可能中間被別人接盤了?

　　吳明輝：每個公司都有自己的方法論。但是一定要有這樣一個體系，使得客戶用你越多，他越獲益，同時客戶越多，你的價值越大。

　　我舉個例子，秒針再去給客戶提供廣告監(jiān)測的時候，不是一個簡單的tracking工具，還會幫客戶去分析廣告投的怎么樣，同時還要對比整個行業(yè)全體是什么樣，在行業(yè)里面投的好不好，包括在細分市場里廣告占有率，這個對客戶很重要。

　　愛分析：您如何考慮下一步規(guī)�；瘮U張的問題?

　　吳明輝：現(xiàn)在還處于跑馬圈地的階段。明略的打法很簡單，標(biāo)桿客戶拿下，把行業(yè)的產(chǎn)品做出來，再復(fù)制。我們要在行業(yè)場景里做標(biāo)桿，找到場景合作伙伴的時候會擴張更快。

　　愛分析：希望場景合作伙伴給明略數(shù)據(jù)提供什么樣的支持?

　　吳明輝：包括銷售、落地時候的一些部屬、未來長期的維護，售前我們做的更多。

　　愛分析：明略數(shù)據(jù)是否考慮從做項目完全轉(zhuǎn)成做license服務(wù)?

　　吳明輝：是的，但這個license和傳統(tǒng)的不太一樣，這個比傳統(tǒng)license的應(yīng)用要做的更重一些。

　　愛分析：下一步公司的整體戰(zhàn)略是什么?

　　吳明輝：不遺余力的去打造我們的行業(yè)人工智能引擎。我覺得未來整個的IT投資都會往這個方向去做的。

　　愛分析：人工智能系統(tǒng)是明略數(shù)據(jù)的核心戰(zhàn)略?

　　吳明輝：明略的理念不是去做一個完全自動的人工智能系統(tǒng)，而是人和機器一起共同去學(xué)習(xí)和完成，一種亦師亦友的關(guān)系。人開始要教機器，后來甚至機器要教人，最后的決策還是要靠人，但這個過程中計算機可以幫人做很多事情。

　　所以今天我們的最核心的產(chǎn)品和服務(wù)都是圍繞著幾個行業(yè)去實現(xiàn)，行業(yè)垂直的AI人工智能服務(wù)。

　　愛分析：明略數(shù)據(jù)的對標(biāo)公司是Palantir?

　　吳明輝：對，我們跟Palantir從業(yè)務(wù)模式和涉足行業(yè)上都很相像。

　　愛分析：除了在做的這三個行業(yè)之外，明略還繼續(xù)投入到其他方向嗎?

　　吳明輝：其他行業(yè)我們是以產(chǎn)業(yè)投資的形式來布局。公司還是要專注，我們這三個方向已經(jīng)巨大了，每個都是上千億的IT市場。

　　愛分析：明略數(shù)據(jù)在做的產(chǎn)業(yè)布局都有哪些方向呢?

　　吳明輝：兩個方向。一是最底層的核心技術(shù)，如果一些技術(shù)成為瓶頸的時候我們會以并購的形式買一些小的科技公司，像NLP的技術(shù)、圖數(shù)據(jù)庫。我們也在做，但如果市場上有一些跨時代的產(chǎn)品就直接買了。明略現(xiàn)在的資金實力也夠。二是行業(yè)拓展，會以投資的形式參與，做一些產(chǎn)業(yè)布局。

　　運營與財務(wù)

　　愛分析：現(xiàn)在團隊規(guī)模是怎么樣的結(jié)構(gòu)?

　　吳明輝：團隊310人。研發(fā)團隊200人，一半是駐場科學(xué)家，一半人員負責(zé)底層引擎開發(fā)。銷售50-60人，包括售前。

　　愛分析：現(xiàn)在的主要成本來自于研發(fā)?

　　吳明輝：準(zhǔn)確的說，是來自于人才。

　　愛分析：一百人的科學(xué)家團隊現(xiàn)在能同時做多少個項目?

　　吳明輝：今年的人員計劃是380人。380人能支持100個項目。

　　愛分析：隨著業(yè)務(wù)相對成熟，對駐場科學(xué)家的依賴可以減小到什么程度?

　　吳明輝：相對簡單的純定制部分我們會外包出去。我們更多的是做行業(yè)數(shù)據(jù)的梳理、行業(yè)知識的構(gòu)建。場景剛進入的時候是要鋪一些人的，隨著應(yīng)用逐漸的在某場景的成熟，需要的人也會減少。但系統(tǒng)需要不斷的升級，我們會不斷的跟進。

　　愛分析：如果這樣的話，駐場應(yīng)該很難去掉了?

　　吳明輝：未來可以借鑒遠程工作，減少駐場的費用。但企業(yè)級服務(wù)必須要和客戶并肩作戰(zhàn)，才能把最好的產(chǎn)品設(shè)計出來。

　　愛分析：整體來看，做服務(wù)客戶的人群很難會降到一個很低的數(shù)字?

　　吳明輝：是在逐漸降低，但降到太低也不對。這是個悖論，所有人都想賺利潤，但要是做的太輕了，很容易就會被顛覆。

　　愛分析：主要是在哪些環(huán)節(jié)上有人力的減少?

　　吳明輝：垂直數(shù)據(jù)庫的梳理有大量的公用部分，這樣重復(fù)工作是可以被省下來的。

　　愛分析：這幾個領(lǐng)域咱們的客單價能達到多少?

　　吳明輝：金融和公安類的是300萬-500萬的規(guī)模。

　　愛分析：影響項目打包價格的主要因素有哪些?

　　吳明輝：最核心的因素是競爭環(huán)境。

　　愛分析：明略數(shù)據(jù)是如何對產(chǎn)品和服務(wù)進行定價的?

　　吳明輝：有兩部分，產(chǎn)品的license和定制的man-hours。大多數(shù)還是以項目工程為立項的。

　　愛分析：現(xiàn)在客戶數(shù)有多少?

　　吳明輝：去年做幾十個項目。今年會上百。

　　愛分析：現(xiàn)在集成商帶給你的客戶占多少比重?

　　吳明輝：這部分客戶占很小的部分，但也有訂單和集成商一起簽。

　　愛分析：去年的營收是在什么樣一個范圍?

　　吳明輝：去年是一個億。

　　愛分析：確認收入還是訂單收入?

　　吳明輝：訂單收入比它多一些，確認收入比它少一些。

　　愛分析：今年大概想做到多少?

　　吳明輝：今年目標(biāo)是3個億的訂單收入，2個億的確認收入。

　　愛分析：這個增速還是挺快的。

　　吳明輝：我們保持每年3倍的增速。企業(yè)級服務(wù)，好的團隊在初期2倍增速發(fā)展是沒問題的，優(yōu)秀的團隊能做到3倍增速。再高不太可能，復(fù)制團隊不可能那么快。

　　愛分析：營收的增速主要來自于哪些方面?

　　吳明輝：來自于客戶變多。每年每個客戶都會續(xù)約，續(xù)約的訂單規(guī)模不會增加太快，每年會維持�？隙ㄊ且�有更多的客戶。

　　愛分析：今年會考慮做利潤嗎?

　　吳明輝：今年肯定會盈利。我們自己測算，營收平衡點是2個億。只要超過2個億肯定就會有利潤的。

　　愛分析：SaaS的公司，現(xiàn)在看都還沒有去盈利，更多的還是在增大投入，搶占市場，提升自己在技術(shù)上的領(lǐng)先，明略現(xiàn)在的考慮是什么?

　　吳明輝：要看公司的定位，如果公司不賺錢是沒有安全感的，我們的增速很快的，但是我們還是盡可能的讓財務(wù)變好，沒有任何一個投資人說明略一定要盈利的，但我們自己很清楚。

　　愛分析：我們判斷了一下，現(xiàn)在300-400人的團隊能做3億人民幣，如果是按實際確認收入2億-2.5億計算，人均產(chǎn)能是50-60萬人民幣。從人均產(chǎn)能角度來講，項目和科學(xué)家之間還是成正比的。

　　吳明輝：其實不是。引擎很關(guān)鍵，引擎決定了成本和營收的斜率肯定是不一樣的。如果沒有引擎的沉淀，變成一個項目公司，那就不行了。

　　愛分析：其他的呢，銷售成本高嗎?

　　吳明輝：我們主要是人力成本，提高人均產(chǎn)值，壓縮人的成本。銷售成本沒多少，我覺得銷售成本不要降，客單價很高的產(chǎn)品，多鋪幾個銷售沒關(guān)系。

　　愛分析：銷售成本現(xiàn)在占營收比例多少?

　　吳明輝：大概占20%左右。

　　愛分析：預(yù)計三年之后，銷售比例在20%左右?

　　吳明輝：不要降到10%以下。

　　愛分析：大部分SaaS公司50%左右的銷售占比，相比之下明略數(shù)據(jù)的銷售占比挺低的。

　　吳明輝：SaaS公司的客單價不高，他們的打法是高頻應(yīng)用。明略的打法是高客戶價值。

　　愛分析：長遠來看，毛利率能做到60%-70%?

　　吳明輝：對，SaaS能做到更高。秒針能做到80%。我們的服務(wù)模式是on-premise，60%-70%就很理想。

　　愛分析：管理成本占15%左右?

　　吳明輝：是的。

　　愛分析：當(dāng)達到一定規(guī)模之后，研發(fā)占比會有什么變化。

　　吳明輝：研發(fā)費用會降的越來越低。現(xiàn)在研發(fā)占60%，長期會在30%以下。

　　愛分析：長期來看，利潤空間大概15%?

　　吳明輝：差不多。

　　愛分析：未來考慮如何提升利潤空間?

　　吳明輝：要做行業(yè)壟斷，或者區(qū)域壟斷，才有可能有更大的利潤率。

　　愛分析：未來的財務(wù)預(yù)測，3-5年之后，成本結(jié)構(gòu)會是什么樣子的。

　　吳明輝：要看里面最大的成本能不能去優(yōu)化，比如說數(shù)據(jù)整理的這部分，原來是挺大的成本，現(xiàn)在就在不斷的壓縮。每一個場景里面，這塊成本不太一樣。

　　行業(yè)與市場

　　愛分析：現(xiàn)在看來企業(yè)級服務(wù)做到2個億是門檻，如果再往上的話，您覺得還需要哪些其他的因素呢?

　　吳明輝：首先看創(chuàng)始人的格局和企業(yè)的機制。比如說一個公司能容下多少個頂級科學(xué)家，能容下多少個最牛的銷售老大。另外看所在的市場是不是一個足夠?qū)挼呐艿�，能否向外延伸�?/p>

　　秒針當(dāng)時也遇到瓶頸，在廣告監(jiān)測市場做到占有率接近70%。這個時候要想辦法往外延，要看其他市場能否切進去，要是能切的好，轉(zhuǎn)型快，多元化能做起來，瓶頸就被打破了，可以接著往上長。也有可能從市場再往外走，但這樣就更難了，團隊結(jié)構(gòu)，股權(quán)結(jié)構(gòu)，各方面都要設(shè)計好，才有可能去突破這個瓶頸。

　　愛分析：明略數(shù)據(jù)在做一些新產(chǎn)品的時候，如何去評判新產(chǎn)品未來的價值，或者是對營收的貢獻?

　　吳明輝：每一個市場都有它天然存在的需求，比如說這些需求的解決方案是技術(shù)，或者是技術(shù)變成產(chǎn)品化用產(chǎn)品去解決。不同的時代用的技術(shù)和產(chǎn)品是不一樣的。

　　比如說人工智能在沒有今天這個狀態(tài)之前，可能在公安里面，我們做一套系統(tǒng)可能是一個簡單的搜索，把搜索數(shù)據(jù)庫做好，在上面搜就行了。到了明略這個狀態(tài)的時候，就不是簡單的搜而是復(fù)雜的搜，我們會把這個知識圖譜建起來，建立關(guān)聯(lián)關(guān)系。

　　把越來越多人做的事往機器上分，這個技術(shù)是在不斷的提升。作為創(chuàng)始人要不停的去看市場上最牛的技術(shù)，要有吸收新技術(shù)到這個行業(yè)里的能力。但是，這也要看一個市場進入的過程、客戶預(yù)算傾斜的過程，以及這個技術(shù)成熟和落地的周期。

　　愛分析：現(xiàn)在看來，企業(yè)級服務(wù)市場上，雖然很多創(chuàng)新公司都在做一些新的東西，但總體來看，很難真正服務(wù)到客戶。

　　吳明輝：這就是企業(yè)級服務(wù)最有意思的地方。很多AI公司是科學(xué)家創(chuàng)業(yè)。科學(xué)家創(chuàng)業(yè)需要過兩個檻:一個是產(chǎn)品化的能力，一個是商業(yè)化的能力。加上技術(shù)實力，這三個方面都得強，最后這件事才能成。

　　愛分析：您從哪些維度來判斷技術(shù)實力?

　　吳明輝：要看這個行業(yè)里有可能用到的真正的技術(shù)是什么，比如我們處理字符、文本的能力一定要強，如何能把它自動的動態(tài)的治理成知識圖譜，這是我們關(guān)注的地方。

　　愛分析：物聯(lián)網(wǎng)是大的風(fēng)口，很多創(chuàng)新公司也提供PHM軟件，但現(xiàn)在很都很難去變現(xiàn)的。更多的是通過賣傳感器，或者采集數(shù)據(jù)的硬件設(shè)備去變現(xiàn)，您怎么看?

　　吳明輝：產(chǎn)品化能力很重要。企業(yè)級服務(wù)的產(chǎn)品設(shè)計決定了變現(xiàn)的能力，場景如果設(shè)計得好，是能賺到錢的。

　　愛分析：不管是大數(shù)據(jù)公司，還是AI公司，大家的目的都是向智能化方向去發(fā)展。您覺得從大數(shù)據(jù)向人工智能發(fā)展，或者直接從AI開始，這兩種路徑在未來發(fā)展上有哪些差異?

　　吳明輝：我覺得直接從AI開始挺難的，尤其是中國公司。直接從AI走的話，核心是某一個組件做的極其牛，使得別人都只能買你license，客戶用和不用有本質(zhì)區(qū)別。但是凡是通用技術(shù)，一定是開源的。

　　在AI領(lǐng)域，需要大量的場景去訓(xùn)練。以前訓(xùn)練會有一些門檻，現(xiàn)在有大量開放的數(shù)據(jù)集，沒有數(shù)據(jù)壟斷的機會，就很難在純技術(shù)層面上有先發(fā)優(yōu)勢。明略的人工智能服務(wù)做得越來越好的核心原因是因為我們之前一直在做數(shù)據(jù)，所有的人工智能都是要依賴于數(shù)據(jù)。

　　愛分析：這個行業(yè)未來格局會是什么樣子?隨著大數(shù)據(jù)和人工智能在這些領(lǐng)域不斷滲透，行業(yè)格局會有什么改變呢?

　　吳明輝：我覺得以后每個細分市場只有一兩家公司，不會太多。集成商可以很多。但真正有核心產(chǎn)品競爭力的不會很多。橫的方向，大多數(shù)最后被云廠商整合了，獨立的公司價值不大。(來源：億歐網(wǎng) 文/關(guān)蕾)