❸ 我国中小企业对为直接采购软件付费的意愿很低，向纺织生产链条里面不同环节的生产企业带去订单、并对其进行软件系统赋能以及产品交付控制，能更好得帮助中小企业客户多赚钱、少费劲。

——智布互联 傅俊超

❹ AI芯片市场在短期内不会呈现高度集中的格局，提供跨多种异构芯片兼容的平台支撑算法应用具有价值；创业公司可以做平台，但需要找到小的突破点并不断打透、复制、累积，进而演化成平台。

——OPEN AI LAB 金勇斌

❺ 从分散的项目抽象、打磨标准化解决方案，同时交付比巨头竞争对手更加细致落地的解决方案，创业公司也可以避开巨头围攻逐步成长起来。

——英诺森 胡益

/以下为现场对话实录，经整理/

翟学魂

在座几位都是业界响当当的AIoT领域CEO，我们聊聊现在以及下一步AIoT会对产业发展带来什么影响。首先请每人介绍一下自己的公司，最近一段时间公司做的跟AIoT相关的最有价值的一个场景是什么？

▲ 涂鸦智能创始人兼CEO 王学集

王学集：刚才会上跟涂鸦智能在台湾的芯片供应商聊到，一个由涂鸦赋能的智能相机可以根据人的行动轨迹进行自动识别和灯光控制，比如人走到卧室，对应卧室的灯就打开；而当人走到书房时，书房的灯也对应打开，这个产品拿到2020年CES大奖。涂鸦作为IoT操作系统提供方，和台湾芯片公司以及涂鸦客户一起，三方合作形成了新的AIoT生态。

王  峰：雪浪数制给制造业提供工业数据的操作系统，包含工业数据中枢和人工智能计算平台以及数据智能的解决方案。雪浪和商飞的合作是一个典型场景，商飞生产中涉及超过四百万个零部件、超过五百个现场生产人员，需要共同通过手、眼、脑的协作将一架飞机拼装起来，人、机、料、法、环的协同缺一不可。

傅俊超：智布互联给中小型织布、染整、印花工厂提供物联网和SaaS系统解决方案，同时智布也运营着国内最大的智能产能的集织造、染整、印花一体化的云工厂。智布自己没有自建产能、而是组织使用智布生产软件和系统的工厂进行生产。典型的场景是智布去接一些国际品牌的订单，通过系统分析确认其生产所需最优原材料、工艺、机器和操作步骤，并通过系统分发到合适的生产工厂和机器去进行生产。

金勇斌：OPEN AI LAB帮助企业解决边缘端智能的问题，比如企业在现有设备上加装摄像头，OPEN AI LAB可以为其提供先进的计算加速技术，使其不需要对硬件做大幅度改造即可支持机器视觉功能。我们近期在赋能客户AI落地中有意思的事是视觉AI用在认猪上。OPEN AI LAB可以赋能存量摄像头迅速智能化，同时也为有场景数据的客户提供快速迭代自有算法的工具，赋能行业客户自主化解决问题。

▲ 英诺森董事长 胡益

胡  益：我用三句话来表达英诺森正在做的事情。第一，我们服务的主要是能源、石油、电力、化工等行业客户；第二，我们为北半球的客户提供服务，包括中国、非洲地区、北美地区；第三，我们目前在做的事情就是以AIoT为驱动的供应链应用。举例来说，我们刚向一个全球比较大的石油公司交付了一个内部供应链的解决方案，帮助客户减少仓库管理人员、缩短物资运输时间、降低库存成本。

翟学魂

我花了一些时间把各位的网页都研究了一番，首先说涂鸦，我发现涂鸦既做模组、又做AI算法和酒店供应链方案，这三者看起来是完全不同的生意，如果只能选择一个业务留下，王总您会选择哪一个？

王学集：我认为看待任何一家公司都有很多的维度，我们涂鸦团队虽然是一个互联网团队、看起来对硬件不是特别精通，但我们开始创业时就是卖模组。

翟学魂：模组卖得成功吗？

王学集：目前看还是不错的一个业务。

翟学魂：但如果只让你选一个生意，你会选哪一个？或者说三年之后主要收入是模组、人脸识别算法，还是酒店管理方案？

王学集：这不是一个三选一的问题，而是一个演进的过程。对于家庭智能化来说，既需要解决基础设施问题，也需要解决场景价值问题。涂鸦从2014年创立以来，有模组、云、AI等产品，也有智慧公寓、智慧地产、智慧养老等解决方案，这一个演进的平台化过程，所以我们的网站上会看到很多的产品和服务。

翟学魂：我相信业务路线的选择也是我们几个人共同的纠结。第一，如果我们不向最后客户交付解决方案和最终结果，那么恐怕这件事就不会有结果；第二，如果我们没有核心的技术，那么最重要的环节恐怕也走不远，一个公司的资源是有限的，不可能做到面面俱到。刚才我请您回答这个问题，就是想问到底涂鸦是否向客户交付有结果的解决方案，还是说涂鸦对外输出技术、解决方案是第三方提供的。

王学集：这是一个偏行业性的问题，我觉得大家理解涂鸦可能还是要往平台上去看，涂鸦提供的是一个AIoT平台，核心产品既不是模组、也不是AI技术或者酒店解决方案，而是一套IoT OS，只是这个核心从表面看很多时候看到的是模组、AI技术和解决方案。

翟学魂：接下来我们聊聊智布。智布的网页关键信息很清晰，即生产特殊种类的布和成衣，我相信你们是直接交付最后产品的人，因为产品里头已经看不见技术、直接变成线和布了。我的问题是，智布之前作为一个软件公司，为什么可以把布料生产做好呢？

傅俊超：我们的产品很直接也很简单，只做基础款的几款布料的生产。我们服务的是企业老板，他们有明确的需求，就是多赚钱、少费劲。智布用物联网和SaaS系统将整个生产链条上下游的多个工厂协同的事情整合起来，提升机器和产业的开工率，进而提升行业整体效率。但我个人认为，我国企业、尤其是中小企业对软件的付费意愿还比较差，智布希望能帮助中小企业提升效率，同时也希望能解决他们的订单问题。本质上我们还是做着软件的事情，只不过我们收费方式不是直接从软件收费。

翟学魂：我相信大家听懂了一个道理，最好不要跟客户收技术服务费，而是把你技术产生的价值变成每平米的布多少钱的结果，而且你决定这个结果。听起来是非常好的，但这个想法现在走通了吗？

傅俊超：我们现在已经是全世界几大品类布料的领先供应商，在有限品类和有限的供应链上已经跑通了，并且实现了绝对的价格竞争力。

翟学魂：这个业务中有什么特别难的问题么？

傅俊超：我本身是个软件从业人员，但现在切入到交易本身，我现在面对的不是交付的项目、结果、软件的事情，而是要承担整个生产和交易的风险，我们也做了五年的时间来一步步克服这个事情。

翟学魂：傅总这个案例非常有说服力，把软件变成布，而且这个布能够产生巨大的市场份额。回到雪浪王总，我注意到公司有河图、虎符、工业大脑等不同产品，对于工业大脑，我们知道不同工业有不同的智慧，为什么需要一个统一的工业大脑？工业大脑是不是一个伪命题？

王  峰：我之前在阿里就在做工业大脑，但这个概念和雪浪现在在做的事情不完全一致，我也认为行业的大脑不一定存在，而是每个组织、每个工厂需要自己的数据智慧系统，进行人、机、料、法、环的串联协同，进而实现成本、损益、人工、供应商的极致优化。

翟学魂：人、机、料、法、环，这么多环节，你要把所有不同工业当中这几个都变成你的大脑，最后要能产生结果，这个会不会比垂直行业的服务来得慢呢？

王  峰：我们现在选择和商飞、中铁等行业龙头合作，从数控到机加工、再到复合材料的加工，基本是全链条的服务，专注到行业里一点一点磨出来，同时发挥我们自己团队、背后的高校和机构的资源优势，大家一起协作来推进。

翟学魂：谢谢。下一个请教胡总，我看到英诺森既像过去IBM这样的公司一样提供方案咨询，又有IoT业务，我们现在的业务跟IBM有什么不同？ 

胡 益：我从三个方面来讲讲我们公司的发展历程和对未来的思考。首先，我们面临的是生存问题，需要明确我们要服务什么样的客户、给他提供什么样的解决方案，所以在初期我们做了很多服务型的工作，提供各种各样的解决方案和技术，向客户交付一个能直接帮他产生价值的方案。第二个阶段，我们在2017年根据过去的经验抽象出来一种解决方案，比如仓库供应链中普遍的一物多码和库存积压问题，我们引入物联网技术和机器学习方法，并逐步沉淀为标准化方案。第三个阶段是在推广标准化方案的过程中，我们选择了全球化推广，因为我们切入的行业是高度全球化的，我们通过产品化的方式可以高效地将体系化的管理知识、理念、经验和方案进行全球化输出。供应链复杂多变，流程冗长，数据量大，天然对AIoT这样的技术有巨大需求。我们在供应链的细分领域把全球化的行业认知、中国经验和AIoT技术结合起来，做成一个叫智慧供应链的产品组合，让中国的、一带一路的、北美的能源与资源可以快速的使用，帮助他们提升管理效率创造经济效益，这是我们的愿景。简单说就是：深耕行业、服务全球、卓越实践。

翟学魂：谢谢。请教一下金总，您认为未来三到五年内，AI芯片市场是否会高度集中？ 

金勇斌：我在半导体产业工作了十几年，也一直在观察这个事情，历史的发展对今天有一定的参考意义。产业有自身规律，天下分分合合。纵观手机处理器过去15年的发展，以一个相当长的时间轴看，相似规律有可能在AIoT上重复。今天我们说AI芯片，如果我们要做机器视觉的芯片，需要解决视频信号采集、处理、显示或传输的问题，AI在其中是机器学习神经网络的加速的很小一块，这是一个体系化的事情，所以并没有单纯AI芯片这一说。另外，对于AI芯片设计公司的数量，我认为再涌现新兴的所谓AI芯片公司会减少，但现有AI芯片公司数量是否会保持还不好说，这与资本市场及产业并购有关。从应用场景上来说，场景当前仍然呈现碎片化趋势，即百行百业+AI的渗透，现在的公司要做AI芯片，必须先找到市场具体应用是什么。

翟学魂：所以AI芯片市场是否会相当集中？

金勇斌：五年之内应该不会相当集中，但是十年后很难讲。

翟学魂：如果短期内不会非常集中，那对OPEN AI LAB应该是个好消息，行业太集中就不需要OPEN了。

金勇斌：是的。现在仅有少数的头部企业可以构建包括芯片在内的整体框架能力，但大多数厂家都可以和我们合作，包括各种挖掘既有算力、兼容各种异构芯片支撑算法向前落地行业，这在五年之内是有市场需求的。但五年之后，OPEN AI LAB需要能提供针对一些细分领域的解决方案、从平台往下深入，这样才能在芯片算力需求不断被解决、芯片产业可能被汇聚的趋势下持续保持自身价值。

翟学魂：我来总结一下。第一，我们都相信在不同的产业中，AIoT创新应用会产生巨大的价值，我们台上在座的人无比相信，我相信台下人也无比地相信，没有人怀疑这件事。第二，我们所有人都在思考一个问题，在这个过程当中是否会产生伟大的新公司，还是说只是在原有体系中诞生些小的创新公司，我们大家无论是做投资还是做企业的都在思考，在伟大的价值创造的过程中会不会同时产生一系列伟大的公司。

刚才在座五位除了涂鸦的王总非常坚定地说长期来说不是做最终方案的、而是做OS，但王总做的基本还是消费场景，跟其他几位不完全相同。跟产业有关的这几位，他们的方向都是明确要提供最终结果的，而且既然要提供最终解决方案，就不可能提供所有人一致的最终结果，一定是场景专注、行业专注的。我本人也支持刚才这几位的说法，拿G7来说，G7现在关注的物流行业，光是安全这一个场景就是一个特别巨大的市场，所以为这个场景创造的最终结果也是具有巨大价值的。

翟学魂

接下来我想跟大家讨论怎么跟产业里现存的巨头打交道。创业公司如同一只蚂蚁，怎样做到在自己移动和成长的过程中不给「大象」看到、不被「大象」踩死，希望在座诸位分享一些跟产业里大象相处的心得。

胡  益：这个方面我们印象比较深刻，因为我们合作的客户个头都很大，有时候我们的竞争对手个头也很大。以我们最近在合作的一个客户举例，我们竞标时的竞争对手是全球很有名的公司，我们最后拿下合作的主要原因是我们在方案专业性上超过了竞争对手。我们帮助客户从对需求到交付的整个链条进行了细化，提出了详细解决方案，客户认为我们在细节上无可挑剔。所以大公司虽然有大公司的优势，但是小公司如果能在细节上做得更好，客户是愿意买单的。

傅俊超：纺织行业属于一个比较分散的行业，但也有很大的公司，有的公司营收很大，但这并不代表这个公司真的很有价值。我觉得以后中国企业的发展更多的关键点在于这个公司是不是创造了价值。如果说我们在链条行业里面真正创造了价值，尽管我们做得很窄，但我们也可以慢慢地把这个东西做深然后拓宽。我觉得相比那些巨头做的很大的公司，不如考虑自己怎么样把价值做得更深，当你壁垒足够深的时候，就不用担忧巨头的事情。

王 峰：我从BAT里面出来之后又做工业创业，进场以后发现做这个的玩家比较少。我们在阿里做商品、做交易、做数据做得很多，才积累了跨界的能力。在我们和大厂竞争的时候，可能大厂投入的精力和资源只占他们资源池子的1%，而在我这里就是百分之百的投入；另外，我们接触的客户，有一些也并不愿意跟大厂合作、不愿意自己的核心业务放到大厂手里，像我们这样灵活中立的公司，就有独特价值。

翟学魂：我也同意您的看法，您作为一个中等规模的公司，大公司不防着你。

金勇斌：我认为人永远都是屁股决定脑袋，而不是脑袋决定屁股。如果我是在大公司的人，我推出一个东西本身要有很多的故事性可讲，所以大公司都是先讲平台性的概念。小公司当然因人而异，但大部分还是要从一个点开始着手，这些点可能大公司最开始觉得不会有大价值，却能使初创公司迅速成长。我认为作为一个初创公司可以有平台的梦想，但需要先找到小的突破点、突破完再去做复制。平台对于初创公司来说其实是累积形成的，通过产品打通一个个点的累积，那有些产品本身是通过项目累积的，所以平台、产品、项目之间的关系，对于大公司和初创公司的逻辑顺序是不一样的。

翟学魂：我总结一下各位的意见。第一，大家看到在座的CEO没有一个害怕大公司会把他们的生意做掉，因为公司有多大，有多少钱都不可怕，最重要的还是要有原创的企业家精神。

第二，我也跟大家分享一下G7比较好的探索。我们跟全世界最大的能源公司、最大的汽车厂商、中国最大的资产管理公司都设立了合资公司，这些合资公司使得我们与大公司有了顶层相互之间长期的信任，我觉得这些信任对我们这样中型或者小型的企业往前走，显然是有帮助的。

最后，十分感谢在座的五位，他们都极其坦诚地跟大家分享了他们在产业物联网创业当中的心得，我们一起感谢他们，谢谢大家！

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