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      閔萬里“回歸”!從大別山到中科大少年班,從阿里到VC創(chuàng)業(yè):未忘工農(nóng)之本,用AI創(chuàng)造新價值

      李根 發(fā)自 凹非寺

      量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

      閔萬里博士的新辦公室在深圳蛇口,推窗就是大海,跟他新事業(yè)一樣嶄新而充滿未知。

      我對他華麗的人生履歷很熟悉,同時對他的新事業(yè)感到好奇。

      他才41歲,但已在學術、產(chǎn)業(yè)都遐邇聞名。

      14歲在合肥,他是中科大少年班天才少年中的一員。

      18歲遠赴美國求學于芝加哥大學攻讀博士。

      25歲在要求苛刻的統(tǒng)計領域憑滿紙數(shù)學公式的論文獲得博士學位。

      其后他先在IBM的紐約辦公室待了6年,是藍色巨頭里雄心勃勃的年輕研究員。

      再后來2010年,他來到新加坡,即將準備把IBM探索的“智慧城市”項目雛形在獅城落地。但當時計算很貴、AI復興還遙遠無邊,他也還沒有實現(xiàn)從理論到實踐、論文到產(chǎn)業(yè)價值創(chuàng)造的初衷。

      這是他離職跳槽的核心原因。2年后,他又回到了大洋彼岸,出現(xiàn)在Google的山景城總部。這段經(jīng)歷很短暫,但收獲了他其后被人所熟知的花名“山景”。

      閔萬里:傳統(tǒng)轉型迷信深度學習不持久,AI創(chuàng)造價值是時候下農(nóng)田

      2013年,他被阿里巴巴說服,決定擁抱變化,回國落戶杭州,其后一待6年,開創(chuàng)了一個全新的業(yè)務和部門。等到他臨走前,那個叫“機器智能”的部門從無到有,從1個人到400多人,而“機器大腦”計劃也開始在各個行業(yè)落地發(fā)芽。

      特別是用AI技術和云治理杭州交通、改善救護車效率的案例,不僅有口皆碑,并且因之寫就的學術論文,再次斬獲全球頂級期刊的認可。

      離開阿里前,他是集團副總裁,是阿里云機器智能首席科學家,是受人尊敬的“山景博士”。他才41歲,巨頭之下,前途依舊不可限量。

      所以當他宣布離職創(chuàng)業(yè),成立風險投資公司“北高峰資本”的消息,自然令人意外又不得其解。

      閔萬里:傳統(tǒng)轉型迷信深度學習不持久,AI創(chuàng)造價值是時候下農(nóng)田

      有評論祝福:跟他共事有過交集,知曉他的為人和才學,前路必將遠大、光亮。

      也有評論純屬吃瓜式惋惜,只知道他的履歷和天才,認為年紀輕輕就投身投資,未免有些可惜——更希望他能留在產(chǎn)業(yè)中發(fā)揮更大的價值。

      知我者謂我心憂。

      在新征途的新辦公室里,閔萬里說:離職創(chuàng)業(yè),是為了更好實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)之志,并且現(xiàn)在天時、地利、人和都具備了。

      他表示開啟的新事業(yè)前無古人。投資為名,但資本、技術、產(chǎn)業(yè)和人才都具備才得以達成“四位一體”,與眾不同的是,北高峰資本的著眼點是農(nóng)業(yè)和工業(yè)等傳統(tǒng)領域。

      閔萬里說:我從未忘記,自己出自大別山農(nóng)村。農(nóng)業(yè)是人類發(fā)展之本,但在技術變遷的長河里,它被遺忘太久了。

      所以閔萬里和他的“北高峰資本”,究竟為何出發(fā)?從何出發(fā)?又將會到哪里去?他的新價值、新邊界和新格局又是什么?

      一切都在量子位這萬字專訪實錄中。

      閔萬里:傳統(tǒng)轉型迷信深度學習不持久,AI創(chuàng)造價值是時候下農(nóng)田

      要點

      • 新技術革命當前,有搞AI、搞機器人,但很少有人下農(nóng)田下車間。
      • 四位一體:團隊、時機、資本和技術方法。
      • 走群眾路線,拋棄技術精英那種從天上往地下俯視的方式。
      • AI專家們進入傳統(tǒng)行業(yè),太過迷信深度學習,這不是長遠之道。
      • 中國上一代創(chuàng)投的“思維黑洞”:被日活量綁架,被流量綁架。
      • 我對農(nóng)業(yè)情有獨鐘,我自己就是從農(nóng)村走出來的。
      • 我融資拿錢的過程也很神奇,甚至沒來得及寫B(tài)P。
      • 馬云給我的啟發(fā):敢于放棄當下的局,去追求一個更大的局。
      • 在傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)據(jù)恰恰不是石油。
      • 沒有云計算就沒有今天的AI,但是沒有AI就沒有未來的云。
      • 在學在產(chǎn)在VC不是本質,本質應該是最大化價值創(chuàng)造。
      閔萬里:傳統(tǒng)轉型迷信深度學習不持久,AI創(chuàng)造價值是時候下農(nóng)田

      對話實錄

      創(chuàng)業(yè)VC:我要下農(nóng)田、車間

      量子位:先講下您創(chuàng)業(yè)做投資的來龍去脈吧?

      閔萬里:我在內(nèi)部告別信里說:創(chuàng)辦了一個風險投資基金,聚焦傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)(制造業(yè),農(nóng)業(yè),醫(yī)療)及周邊,用云智能技術注入和資本加持,組合型賦能、推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉型和智能升級。

      所以某種程度上,它不是一個傳統(tǒng)VC或投資基金,準確來說它應該是一支技術性基金。

      我的核心邏輯有兩個:一,確保我的技術和經(jīng)驗在傳統(tǒng)行業(yè)中可以創(chuàng)造價值;二,創(chuàng)造的是新價值。

      量子位:舉個例子?

      閔萬里:最傳統(tǒng)領域,比如石油。今天某油田快枯竭了,但我有新技術、新金剛鉆,可以再往下突破200米,然后能繼續(xù)把石油開采出來。

      這是新技術才能帶來的新價值,但通常都會被忽略,我們創(chuàng)造就是這種價值。

      量子位:這個難度在什么地方?

      閔萬里:難度可能要比研究無人駕駛還大。因為你要在一個很多人刨過的地里刨出油水,這是對不確定性的一種選擇。

      一個不確定的領域,也是一個新戰(zhàn)場,你要在其中找到新價值。

      而且像石油這樣非常成熟的行業(yè),你要再去找到新價值,其中有非比尋常的不確定性。

      因為可能的價值都已經(jīng)被找到了,有可能你最后顆粒無收,所以我說選擇“在別人刨過的地里再發(fā)現(xiàn)價值”,這是一個具有挑戰(zhàn)的選擇。

      量子位:既然“不確定性”如此明顯,為什么還要選擇?

      閔萬里:因為這兩個產(chǎn)業(yè)都是根本,農(nóng)業(yè)和制造業(yè),人類賴以發(fā)展了上千年,對吧?

      互聯(lián)網(wǎng)帶來巨大繁榮,但根本上離不開這兩大產(chǎn)業(yè)。

      電商再強大,也要靠制造。社交再發(fā)達,沒有農(nóng)業(yè)我們沒法兒吃飯。

      然而在科技進步面前,技術革命永遠有它遺忘的角落,制造和農(nóng)業(yè),就是兩個被忽視的角落。

      所以新技術革命當前,有搞AI、有搞機器人,但很少有人說“我要下農(nóng)田”、“我要下車間”。

      量子位:或許是因為“天下熙熙,皆為利來”?

      閔萬里:坦白講,事物一分為二。在別人刨過的地里再發(fā)現(xiàn)價值是有難度的,但并非沒有可能性。

      因為阿里云的經(jīng)歷,過去幾年農(nóng)田和車間我都去過,這些地方恰恰有著被忽視的最大價值空間。

      因為真的被遺忘太久了,與時代脫節(jié)的厲害,才最具備逆勢而行的勇氣。

      所以這個問題明確一下就是:在確定性場景下尋找不確定性價值。

      確定場景:幾千年來都是確定的,人都要吃飯穿衣。

      不確定價值:有被新技術賦能轉型升級的機會。

      某種程度上,我仍舊在做在阿里時的事情:賦能傳統(tǒng)行業(yè)。但現(xiàn)在我還有資本加持,這會讓金剛鉆更有動力和保障。

      量子位:時機也具備了?

      閔萬里:其實最大的痛點,是如何以規(guī)?;绞街泵娈a(chǎn)業(yè)界痛點,把合適的技術、方法輸送給他們。

      而這個過程,我在阿里這些年都經(jīng)歷、積累過了,在很多垂直行業(yè)都取得過成功。

      之前講我創(chuàng)業(yè)是“二位一體”,實際應該是“四位一體”:時機、資本、技術方法,再加上我愿意下車間、下農(nóng)田做這件事。

      我要做的就是直接加速傳統(tǒng)行業(yè)的智能化轉型升級,用技術讓整個產(chǎn)業(yè)真正受益。

      閔萬里:傳統(tǒng)轉型迷信深度學習不持久,AI創(chuàng)造價值是時候下農(nóng)田

      方法:不給劍,給劍譜

      量子位:怎么開始?

      閔萬里:親自下手干。我自己就是一個“四位一體”的組合,帶資金、帶技術,然后放大器、加速器。

      我相信干出成績后,就能吸引更多技術同行、資本關注這里面的機會,那么接下來將大有可為,去實現(xiàn)更大的變革。

      量子位:有投資案例了嗎?

      閔萬里:正在看兩個制造業(yè)項目。

      量子位:投資傳統(tǒng)行業(yè)會被認為見效慢。

      閔萬里:恰恰相反,有些是立竿見影的。我們之前做工業(yè)大腦、農(nóng)業(yè)大腦,成功案例基本都是一年之內(nèi)交付且全部回款。

      傳統(tǒng)行業(yè)有自己的規(guī)則:真的假不了,假的真不了,是真是假,最慢一年之內(nèi)也能見分曉。

      它們的價值已經(jīng)無需論證,你用新武器、新方法,很快就能找到新價值。

      主要就是農(nóng)業(yè)畝產(chǎn)增加、產(chǎn)線廢品率降低、能耗降低……這幾件事。

      大道至簡,這都是被遺忘的價值洼地。

      量子位:但具體如何選擇什么樣的公司展開?標準是什么?

      閔萬里:首先,我們要投的是有產(chǎn)業(yè)背景的公司,而不是純技術公司。

      因為純技術公司太多了,有產(chǎn)業(yè)背景才是稀缺的,這些公司它熟知行業(yè)背景、痛點,只是缺AI、缺云等方面的能力和認知。

      所以我管他們叫“近水樓臺未得月”。

      量子位:那如何幫他們得“月”?

      閔萬里:核心是精準注入方法論?,F(xiàn)在有很多云產(chǎn)品,都是“劍”,但我不一樣,我給的是“劍譜”。

      很多新技術就像新武器,但光有新武器沒有戰(zhàn)法是沒什么威力的。

      我通過投資,附加方法論,幫助他們成為行業(yè)的數(shù)字化轉型專家。

      閔萬里:傳統(tǒng)轉型迷信深度學習不持久,AI創(chuàng)造價值是時候下農(nóng)田

      回報:創(chuàng)造價值就不必擔心估值

      量子位:這種投資模式,回報夠嗎?

      閔萬里:這種回報不是單一的。

      一方面,是轉型升級后直接帶來的價值創(chuàng)造回報。

      另一方面,轉型升級之后,資本市場對它的重估,就不再是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),也不是周邊的IT服務商,而是整個產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉型的引領者。

      過去幾年,有些傳統(tǒng)模式一旦套上AI的概念都會估值翻番。這體現(xiàn)了市場對新概念的渴求,愿意給高估值、預期高回報。

      如果現(xiàn)在你真正地實現(xiàn)了新價值的創(chuàng)造,而且還成為了整個產(chǎn)業(yè)邁向智能化的引領者,為什么不會有高回報?

      大邏輯很明確,關鍵就是先把價值創(chuàng)造做出來。

      這就是為什么我需要基金去做的原因,有保障,不必在投入方面去說服。

      量子位:重要的是LP也相信這套邏輯。

      閔萬里:因為這套邏輯不是設想,已經(jīng)在多個行業(yè)取得顯著成果。

      很幸運我之前在阿里有團隊支持,在多個垂直行業(yè)都有了成功案例,并且我認為我們已經(jīng)找到了可通用遷移的竅門。

      很多案例現(xiàn)在都是公開的,攀鋼、信息光騰、天合光能、恒逸石化、中策橡膠、金星通訊、迪森熱能……光聽名字,就知道這些行業(yè)有多傳統(tǒng)、有多不同。

      在這么多實踐案例之后,我認為經(jīng)驗模式是可以泛化的。

      所以我離職創(chuàng)業(yè),如果只選一個行業(yè),那就太可惜了。我希望做的是一個改變產(chǎn)業(yè)的事情。

      量子位:也決定了你現(xiàn)在的模式和做事方式?

      閔萬里:是的,我一定要找一種機制能夠同時把這些方法論投射、注射到這些產(chǎn)業(yè)當中去,讓這些產(chǎn)業(yè)能夠同時享受到這些新技術的價值。

      所以我立刻排除了那種融資創(chuàng)業(yè)的可能性,我必須選一個行業(yè)聚焦,打穿打透,不然的話是沒法創(chuàng)業(yè)成功的。

      另外,我還要找到一種方式,能夠同時注射阿里云和產(chǎn)業(yè),填平二者之間的鴻溝。

      我要對接的兩方很明確,一邊是阿里云或者掌握智能化轉型的技術精英,一邊是巨大的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。

      而且最關鍵的是,這種轉型并非標品。

      量子位:這又跟普遍的認知有所不同。

      閔萬里:很多人認為企業(yè)、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉型可以標準化去復制,我認為不可能。

      這就跟醫(yī)生看病有點像,你要開藥,就要望聞問切因人而異,不能看似感冒就都給兩粒頭孢。

      在傳統(tǒng)行業(yè)智能化轉型里,沒有一個放之四海而皆準的東西。

      就算是你有很多標準化的產(chǎn)品,也可能一上來就標準化覆蓋,你需要先服務,找到病根和切入點,然后把方法和產(chǎn)品給他。

      所以這也是我無法留在阿里云完成的事情,因為我會受限于阿里云本身的產(chǎn)能,我需要帶著產(chǎn)品和人去服務客戶。

      閔萬里:傳統(tǒng)轉型迷信深度學習不持久,AI創(chuàng)造價值是時候下農(nóng)田

      量子位:不能讓客戶主動找阿里云?

      閔萬里:我確實想過,理想的情況當然是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)被激發(fā),然后敞開心扉擁抱AI,打消溝通成本和障礙。但早幾年的實踐說明,這種想法并不可行。

      早幾年對方對你是極度懷疑的,你進入傳統(tǒng)行業(yè),對他們而言完全是新人,不懂工業(yè)、不懂制造業(yè),這個時候你要推廣方案就需要時間、解釋起來也不輕松,配合度還低。

      進行了2年之后,好處是對方不再懷疑了,但是改成自我懷疑了。他們不知道自己的工廠是否具備轉型的可能性和可行性,這種智能化轉型的紅利,它們這個行業(yè)龍頭能否享受到,畢竟你講的標準化案例,對方也不具備。

      如果我留在阿里云,還是一個線性增長的過程。而今天這種方式,就是一種激活,一種杠桿、一種放大器。

      量子位:為什么離職創(chuàng)業(yè)就釋放了活力?

      閔萬里:離開阿里云有了杠桿、資本的力量,加上方法論的注入,能夠讓傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的人主動的敞開心扉,思想解放。因為我錢都投給你了,跟你成為了一國;你理解我講的,思想一解放,之前積蓄的生產(chǎn)力也都釋放出來,我再提供正確的方法論,一下子就是干柴烈火。

      星星之火,有兩種方式可以燎原:

      一種方式,靠東風來吹,吹到哪里是哪里,吹到干柴就最好。但風不對,運氣不好,火就會滅。

      另一種方式更穩(wěn)妥,我這東風猛吹草,把它往火堆上聚攏,火堆就會越燒越猛。

      我認為后一種方式更快,核心是發(fā)動群眾,走群眾路線。拋棄技術精英那種從天上往地下俯視的方式。

      真正埋頭產(chǎn)業(yè)后,你才會發(fā)現(xiàn)原來被你忽視的價值空間會是如此巨大,光打一口井是不夠的,你還要動用資本的力量、正確的方法,再配之以技術,進而讓更多產(chǎn)業(yè)價值主動噴薄而出。

      量子位:與阿里云也不是競爭關系?

      閔萬里:實際上是共贏。因為涉及標準云產(chǎn)品,我們就成了阿里云的客戶,或者說給阿里云創(chuàng)造新客戶。

      閔萬里:傳統(tǒng)轉型迷信深度學習不持久,AI創(chuàng)造價值是時候下農(nóng)田

      人才:純技術思維不適用,迷信深度學習太短視

      量子位:人才從哪里來?

      閔萬里:我把這些幫助企業(yè)轉型的人才稱為教練。我都會親自培訓。

      在阿里云的時候,我就親自打造了一個崗位:DTC:Data Technology Consultant。

      DT有兩個含義,一個是數(shù)據(jù)技術Data Technology,一個是數(shù)字化轉型Digital Transformation,一語雙關。

      他們像大夫,望聞問切,跟客戶一起梳理出業(yè)務流程中的痛點,找到優(yōu)化方式。

      在阿里云時,這批人全部按照商學院的方式訓練,我們把他們叫作夢之隊、特種部隊,人不多但精,一個行業(yè)兩個人就夠。

      量子位:所以現(xiàn)在你這支技術基金需要的人才,更看重的是傳統(tǒng)背景,而不是計算機?

      閔萬里:計算機領域我懂,我教就好了。我今天要做的是互補型投資,我有資金、技術和方法論,你有轉型的決心和行業(yè)背景,你沒有的我給,你有的我不必重復,雙方化學反應,快速成長。

      這是賦能型投資。而關鍵的DTC人才方面,我要精準注入一個角色給他。

      量子位:相當于加強傳統(tǒng)VC里的分析、咨詢?

      閔萬里:這是必須的。但不只是對行業(yè)整體的判斷,還要對賽道中的選手體檢,有開藥的能力。

      可以把對方的難言之隱梳理出來,定量、優(yōu)先級排序,然后從整體到細節(jié),一層層結構化分解,最后進入具體執(zhí)行。

      你要在傳統(tǒng)行業(yè)創(chuàng)造新價值,就要搞清楚:什么東西制約了你的產(chǎn)能,制約了你的效率,制約了你的利潤率。

      量子位:投前投后參與度都很深入。

      閔萬里:對,純技術分解,或許只需要關注性能指標的提升,但現(xiàn)在需要關注的是如何傳導到整體,而且形成價值閉環(huán)。

      有點像4×100比賽里,你把第二棒速度提升了,但是二三棒沒交接好還是沒用的,最后的結果是各個環(huán)節(jié)傳導的體現(xiàn)。

      我們所有的動作都是為了最后創(chuàng)造價值,不是局限在中間某個環(huán)節(jié)的提升。

      一個球賽,中場倒球再多、假動作再炫酷都沒用,關鍵是為前鋒創(chuàng)造射門機會進球。

      量子位:這是思維問題?

      閔萬里:對,技術人員今天往產(chǎn)業(yè)走,我相信整體遇到的障礙就是如何把技術思維變成以業(yè)務需求為導向的技術思維、技術分解思維。

      量子位:也有賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的AI公司,但想走標準化產(chǎn)品和方案的路線。

      閔萬里:我絕對不看好這樣做。To B有個特點,得量身定做。

      同樣生產(chǎn)輪胎橡膠的,A廠家的產(chǎn)線是從德國進口的、使用四年。B工的產(chǎn)線從日本進口、兩年工齡。

      你覺得你調節(jié)參數(shù)的產(chǎn)生的工藝參數(shù)都應該是一樣的嗎?這是不可能的。

      我們To C做個App,點一下,無論喜不喜歡,損失的只是1、2秒鐘。

      To B產(chǎn)線,沒弄好一個批次就得損失好幾十萬。

      所以To B企業(yè)對于價值風險的考量非常嚴格,對那種似是而非的標準化產(chǎn)品容忍度非常低。

      歸根結底,一系列動作后不能傳導到價值提升,只是搞個炫酷的大屏幕可視化之類的,根本沒用。

      量子位:傳統(tǒng)行業(yè)的退出回報速度跟得上嗎?

      閔萬里:我們談VC退出回報,在互聯(lián)網(wǎng)時代看規(guī)?;瘡椭频乃俣?。

      傳統(tǒng)行業(yè)這方面可能慢,但客單價放在那里。

      我去年做工業(yè)方案,人均創(chuàng)造的價值有幾百萬,純軟件能實現(xiàn)這樣的速度嗎?

      傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)當中,邊探索,邊實施,邊交付,邊驗收,邊回款,一年創(chuàng)造的人均價值,可能是有些小技術概念公司一年的利潤。

      這充分證明了,我們不能簡單地以你是用什么工具來定義價值創(chuàng)造。

      現(xiàn)在到了跨界結合的時候,老眼光看新價值并不恰當。氫氣和氧氣在一起可能產(chǎn)生的是水,還可能產(chǎn)生雙氧水,誰的客單價高?

      所以回到回報問題,價值創(chuàng)造大、客單價高,回報也不可能低。

      量子位:你的方法論是什么?

      閔萬里:To B需要定制化,但方法上有共性和規(guī)律。

      我探索了幾年,有心得,包括怎么樣把業(yè)務流抽象為數(shù)據(jù)流,然后再用網(wǎng)絡流,并找準關鍵節(jié)點下手。

      這套方法論歸根溯源,還是我10多年前博士論文中研究的東西。

      我相信萬物至繁終究歸于至簡,牛頓的三大定律,那么簡潔的數(shù)學公式,結果就能把人造衛(wèi)星送上天。

      現(xiàn)在技術專家們進入傳統(tǒng)行業(yè),太過迷信工具型技術,對深度學習、AI非常癡迷,覺得錘子哪里都能發(fā)揮作用。搞黑盒子,這是短期行為,不是長遠發(fā)展的正確道路。

      閔萬里:傳統(tǒng)轉型迷信深度學習不持久,AI創(chuàng)造價值是時候下農(nóng)田

      離開杭州,擺脫流量思維

      量子位:技術賦能產(chǎn)業(yè),是不是也意味著有新評價標準的時候到來?

      閔萬里:一個很重要的問題:新技術在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)當中帶來它整體的升級轉型,所以就是你怎么衡量它的價值。

      但歸根結底,估值不能偏離價值?;ヂ?lián)網(wǎng)也好,傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)也好,估值都是基于價值創(chuàng)造、圍繞價值創(chuàng)造展開的。

      現(xiàn)在技術變革傳統(tǒng)行業(yè)才剛剛開始,衡量變革的指標也在不斷成型,比如效率提升、能耗降低……

      但有一點,肯定不會按日活量之類的指標。

      中國上一代創(chuàng)投里有種某種程度上的“思維黑洞”,被日活量綁架,被流量綁架。

      這也是我離開杭州創(chuàng)業(yè)的原因。杭州說來說去,做什么都離不開“阿里巴巴”,圍繞阿里生態(tài)做事。

      閔萬里:傳統(tǒng)轉型迷信深度學習不持久,AI創(chuàng)造價值是時候下農(nóng)田

      量子位:那又為什么是深圳?

      閔萬里:剛才解釋了為什么離開杭州,接著解釋下為什么選擇深圳。

      今天我的第一個判斷就是,珠三角制造業(yè)的整體轉型升級壓力是最大的,這里有改革開放最早的一批企業(yè),區(qū)域性產(chǎn)業(yè)特點突出。

      另外,這里的人思想活躍度最高,敢為天下先。

      以后“北伐”與否不知道,但肯定會南下,比如東南亞,有很多農(nóng)業(yè)和制造業(yè)的轉型升級機會。

      我現(xiàn)在越做越有信心,相信中國在很多垂直行業(yè)里的創(chuàng)新,尤其是AI實踐是處于全球領先水平的。

      我之前去澳洲、中東演講,客戶跟我說他們以前都想過,但都沒機會做起來。

      今天中國可能有全球最好的場景,技術也不弱,以后出海輸出也大有可為。

      我們最近就在看幾個東南亞的農(nóng)業(yè)科技項目。

      閔萬里:傳統(tǒng)轉型迷信深度學習不持久,AI創(chuàng)造價值是時候下農(nóng)田

      對農(nóng)業(yè)情有獨鐘,被新技術遺忘太久

      量子位:別人說傳統(tǒng)行業(yè)升級,通常指的是工業(yè)。

      閔萬里:我對農(nóng)業(yè)情有獨鐘,我自己就是從農(nóng)村走出來的,大別山的農(nóng)村。

      所以我知道中國農(nóng)民幾千年來都是看天吃飯,被新技術遺忘。

      我跟LP說,今天想要做的事情,就是希望讓工人、農(nóng)民更早享受到人工智能和DT數(shù)據(jù)技術的價值。

      讓畝產(chǎn)增加一點,施肥少一點,灌溉水節(jié)約一點,我說這才是我要實現(xiàn)的價值。

      今天我們做事的方法里,有一種就是希望激勵農(nóng)業(yè)和工業(yè)周邊的人,讓他們敞開心扉,我把正確的方法給他們,依靠群眾,走群眾路線。

      量子位:你的LP怎么說?

      閔萬里:后來他不給了我這筆錢嗎?我覺得從他們的格局和角度,也應該贊同人類發(fā)展肯定需要農(nóng)業(yè)和工業(yè)的與時俱進。

      如果農(nóng)業(yè)、工業(yè)使用的還是300年前的技術,服務現(xiàn)在和未來,那太滯后和脫節(jié)了。

      量子位:阿里的經(jīng)歷也幫了忙,成了你證明你模式的案例?

      閔萬里:是的,我前幾年在阿里這么干,也都有別人的質疑,但我先干起來,當可以拿出東西來說話了,那個時候別還有什么辦法質疑你?

      用速度爭取時間,用成果打敗質疑。

      之前阿里云就叫“阿里云”,我們參與努力后,現(xiàn)在是“阿里云智能”,我們證明了智能在產(chǎn)業(yè)中的效果和潛力。

      所以還是回歸本質,先別動不動就談互聯(lián)網(wǎng)模式,是不是可復制。先證明有沒有創(chuàng)造價值、有沒有創(chuàng)造新價值。

      黑貓白貓,抓到老鼠才是好貓。這句話到今天依然是對的。

      量子位:干就完了。

      閔萬里:現(xiàn)在不是模式太少而是太多,而且對互聯(lián)網(wǎng)模式過度癡迷。

      很多從業(yè)者寧可要每月一塊錢的細水長流,也不要一次性拿200萬,因為他們覺得細水長流穩(wěn)定、可預期。

      但很多人不思考,這其中的關鍵不在于你第一次收獲的200萬可以持續(xù)多久,而是你拿到200萬的能力,是不是還能夠幫你拿到更多的200萬?是不是有另外的痛點你也可以幫解決?

      所以今天這個時代,是一個能力不斷變現(xiàn)的時代,能力就是最堅固的護城河。

      量子位:這種認知也更符合產(chǎn)業(yè)落地。

      閔萬里:之前很多人都說產(chǎn)品是護城河、技術是護城河,但我覺得背后的能力才是護城河——你源源不斷打造產(chǎn)品和技術的能力。

      一個成熟產(chǎn)品和技術有什么護城河?人都這么聰明,今天你搞出來了,明天滿大街都是。

      所以那種迷信互聯(lián)網(wǎng)模式——搞一個穩(wěn)定產(chǎn)品躺著有收入的模式,在To B產(chǎn)業(yè)里不現(xiàn)實。

      這里的情況是,一旦你停止了價值創(chuàng)新和創(chuàng)造,可能就要被市場淘汰。

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      幾億美元融資,我連BP都沒寫

      量子位:那你的創(chuàng)業(yè)有參考嗎?

      閔萬里:我想談談最近常思考的例子——通用電氣。

      歷史非常悠久,追溯到1879年愛迪生發(fā)明電燈泡,然后1882年在紐約曼哈頓成立發(fā)電廠。之后通用電氣沒有停留在燈泡上,隨后發(fā)明了電氣機車、微波爐、電磁爐、X光機……直到1982年的醫(yī)療CT機。

      這100年里,通用電氣幾乎踩在了每一個時代節(jié)點上,踩準了那個時代他創(chuàng)造價值的方式。

      他最初是做照明,但并沒有叫“照明電氣”,而是通用電氣。

      圍繞“電”這項根本技術的價值創(chuàng)造。但1982年醫(yī)療CT推出之后,GE似乎就把這個關鍵忘了,搞了很多業(yè)務創(chuàng)新,搞金融創(chuàng)新,唯獨沒有繼續(xù)價值創(chuàng)造。

      所以去年8月16日,GE被踢出了道瓊斯30——霸榜100多年后。

      GE的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺到處叫賣也沒人買,非常凄慘,不得不分撥,但沒人愿意接手。

      我自己把GE的這段歷史叫作“輝煌100年失落30年”,而且這后30年里,參與其中的還有大家奉為管理學大師的杰克·韋爾奇,他搞了很多管理變革,但結果也看到了,或許對管理大師也需要重估了。

      現(xiàn)在我也跟團隊講,我們的目標是要做General Computing——通用計算,不是非得上云、不是非得深度學習,核心是把業(yè)務本質問題找準、并且解決掉。

      閔萬里:傳統(tǒng)轉型迷信深度學習不持久,AI創(chuàng)造價值是時候下農(nóng)田

      量子位:大道至簡,萬佛歸宗。

      閔萬里:說實在的,我們今天有太多思維,也有很多大咖大師,大家一上來先講模式,先說是XX領域的誰誰誰。

      但是人們沒看到的是,那些企業(yè)家都是掌握了獨門絕技、不斷在創(chuàng)造價值,然后才百尺竿頭更進一步。

      如果內(nèi)功還沒練好,就開始花拳繡腿,結果只會越來越差。

      所以我說價值創(chuàng)造這件事,一定會是所有企業(yè)乃至行業(yè)最后必須回答的根本性問題。

      對于我的創(chuàng)業(yè)來說,就是通過資金加技術的方式,給被投的企業(yè)創(chuàng)造價值,給整個產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造價值。

      這其中的兩層我現(xiàn)在都理順了,解清楚了,感謝之前的那些產(chǎn)業(yè)實踐。

      量子位:什么時候這些思考成為現(xiàn)在的體系?

      閔萬里:應該是春節(jié)的時候,那時候錢已經(jīng)拿到了。

      量子位:一般都是想明白再出去找錢。

      閔萬里:我覺得錢真的不是問題。我從春節(jié)到6月(離職),主要是進行內(nèi)部溝通、交接清楚,我不想因為我的離開,讓親手做起來的業(yè)務和部門就此偃旗息鼓。

      我拿錢的過程也很神奇,都沒有BP,沒有寫融資材料,就闡述了一下我將來想做的這件事,對方就給錢了。

      量子位:是阿布扎比的私人投資?

      閔萬里:是,但具體姓名背景就不公開說了。當時我還有朋友懷疑對方會不會是騙子,我說哪有騙子給錢的,而且人家的各種東西都在那兒放著。

      量子位:太因緣巧合了。

      閔萬里:我當時在迪拜演講,主要是城市大腦的東西,他們(LP)還不知道我做的工業(yè)案例等,但當下就給予了肯定。

      第二次再見面,我把工業(yè)、農(nóng)業(yè),以及做這件事的方法思路都分享給了他們,然后就得到了這個創(chuàng)業(yè)的大天使。

      量子位:規(guī)模多少?

      閔萬里:第一期有幾億美元,可以先把這種投資方式啟動起來。

      我有時覺得自己比愛迪生還要幸運,他創(chuàng)業(yè)前沒有“阿里”這樣的大平臺,融資還要到處坐火車。而我生逢其時,很幸運。

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      馬云啟發(fā):敢于放棄當下的局,去追求一個更大的局

      量子位:除了一個大平臺,阿里對你的影響是什么?

      閔萬里:更重要的還是思想。我真的覺得這在你職業(yè)生涯的成長過程中非常關鍵,如果沒遇到一些像馬老師這樣段位的人,你自己就沒辦法再上一個段位。

      你一定需要有人給你樹立一個榜樣,你會發(fā)現(xiàn)到了這個山頭,前面還有更高的山。

      如果你只看到,這一路過程很艱辛,現(xiàn)在眼前已經(jīng)有這么多很美好的風景可以享受了,你就永遠攀不上去了,你也就到了職業(yè)生涯的頂點了。

      我一度以為阿里就是我的頂點,但因為馬老師他們,我今天發(fā)現(xiàn)阿里其實是另一個起點,我又有了新的目標。

      量子位:馬云他們給你最大啟發(fā)是什么?

      閔萬里:敢于放棄眼下,敢于放棄當下的局,去追求一個更大的局,我覺得這才是最大的啟發(fā)。

      量子位:在阿里這幾年,你印象最深的是啥?

      閔萬里:2015年6月1日,我剛到阿里云,六一兒童節(jié),就我一個人。

      然后慢慢開始后來ET大腦業(yè)務的試水,最早是幫助浙江交通進行整個浙江高速公路的路況預測,2015年10月份完工,當時就在國內(nèi)上了頭條。

      2015年全年里都是7個人的團隊,但由于第一個項目的成功,上面很快決定給我加持,2016年3月開始,一下子劃了30個人的名額給我。

      后來一年內(nèi)又翻一番,等到工業(yè)大腦也見成效了,又增加了270人,直到我今年離開,團隊已經(jīng)有430多人了。

      量子位:你對數(shù)字、數(shù)據(jù)都記得很準?

      閔萬里:原因很簡單,因為我真正用心去做了的。只有傾注了心血,才能夠銘記于心。

      量子位:這段“從0到1”的經(jīng)歷,也算是為現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)做了鋪墊。

      閔萬里:我覺得證明了一件事——當你在不斷證明自己的時候,你也會得到資源,甚至資源會向你靠攏。

      量子位:有合伙人嗎?

      閔萬里:沒有,還在找,主要找的是投資合伙人,因為投資是很專業(yè)的活,我自己沒有經(jīng)驗,需要一個非常資深的投資合伙人。

      團隊其他成員的話,我有信心自己培養(yǎng)。我從阿里離職創(chuàng)業(yè),一個人都沒帶走,因為真是心懷感恩的。

      回到“護城河”問題上來,具體人才本身也不是護城河,培養(yǎng)團隊的能力才是護城河。

      馬老師他們自己也分享過,當年的18羅漢,不一定都是最優(yōu)秀的,但他們善于學習,經(jīng)常組織集體學習。

      不是說三個臭皮匠頂個諸葛亮嗎?那18個人就是6個諸葛亮。

      我現(xiàn)在也是懷著這種心態(tài)的,誰也不是天生什么都會,都是學習、實踐出來的。

      量子位:有時候找人也是降低學習培養(yǎng)過程中的時間風險吧。

      閔萬里:風險不是問題。在我今天說的投資邏輯中,已經(jīng)說了先用技術方式精準地判斷價值創(chuàng)造,那么風險的不確定性就會降低很多。

      某種程度上,我是用技術的確定性,來對抗風險投資中的不確定性。

      量子位:之前也沒有過個人天使投資的行為?

      閔萬里:真沒有過。但如果回顧我過去打垂直行業(yè)的經(jīng)歷,就會發(fā)現(xiàn)其實是由很多“命題作文”組成的。

      在阿里每個財年結束都是要交成績單的,否則項目就會有被砍掉的擔憂。

      大公司內(nèi)部也會面臨有限資源、有限時間和精力,還有開拓新業(yè)務的挑戰(zhàn)。

      現(xiàn)在只是換了個姿勢做選題,做“命題作文”。

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      數(shù)據(jù)恰恰不是新時代石油

      量子位:但你之前是在最大的巨頭公司,即便是“有限”,在數(shù)據(jù)資源方面也有優(yōu)勢。

      閔萬里:我覺得這里有普遍的認知偏差。

      首先是對于數(shù)據(jù),特別是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化升級,其實核心在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中,科技巨頭平臺沒有突出的不同。

      其次,大家聽過了很多“數(shù)據(jù)是新時代的石油”,但在傳統(tǒng)行業(yè),數(shù)據(jù)恰恰不是石油。

      很簡單,石油是不可再生資源,用一點少一點,但傳統(tǒng)行業(yè)里,生產(chǎn)環(huán)節(jié)一啟動,數(shù)據(jù)是源源不斷產(chǎn)生的,它是一個通貨膨脹的東西,又是會迅速貶值,過期作廢的東西。

      所以“數(shù)據(jù)是新時代石油”在傳統(tǒng)行業(yè)里是不成立。

      相反,正因為數(shù)據(jù)在這里不是石油,價值也轉瞬即逝,更應該迅速抓關鍵把它利用到極致。

      以前沒有云計算,算不快,可能客觀條件上有利用難度。但現(xiàn)在有了云計算,有AI這樣的技術,客觀條件就成熟了。

      所以也是有對數(shù)據(jù)的這種認知,讓我們做很多案例的時候,更迫切找到最關鍵的、數(shù)據(jù)生成度最密集的控制環(huán)節(jié),這樣才能在光伏、橡膠,石化等行業(yè)干出名堂。

      量子位:聽起來這是趟過很多坑之后的總結。

      閔萬里:如果今天再給我一次機會,我可能就不做了,太累了,說實在的,很辛苦。

      當時真的是又要寫代碼又要下車間,還要不斷科普,相互理解對方的行業(yè)術語。

      量子位:你得親自寫代碼?

      閔萬里:是啊,最早幾個案例,都是我親自寫代碼、寫公式,每個大項目核心的算法設計,我都親自把關。

      擁有這些經(jīng)歷的好處就是今天對于流程里很多障礙、潛在的問題,關鍵性節(jié)點,我都特別清楚。

      當時我團隊里的人最怕跟我匯報,因為我會當場讓他寫流程公式,你不用跟我說解了多少bug,怎么設計的,你就把基本邏輯用最簡單的公式表達出來就行。

      萬物至繁歸于至簡,牛頓三大定律多簡明的公式,就能讓火箭衛(wèi)星上天。

      量子位:寫公式倒不常見。

      閔萬里:現(xiàn)在也是,被投對象來了我也要求他們寫公式、邏輯推導。

      我們市場上充斥太多靠新名詞和新術語去融資的人,我覺得都是浮云,一有風吹草動就會被當成炮灰。

      事情的本質,事物的基本面,一定是簡樸有力的。

      技術交匯爆發(fā)的大時代

      量子位:為什么創(chuàng)業(yè)取名“北高峰”?

      閔萬里:這是杭州的一座山,靈隱寺就在這座山上。在山上眺望,你能看到錢塘江,看到西湖,看到阿里巴巴園區(qū)。

      錢塘江是時代大潮,西湖是千年美景,又有阿里巴巴這樣的公司,這不就意味著你是站在巨人肩膀上嗎?

      最初取名就想找地名,先在深圳南山附近想了想,沒有太好的,后來就靈機一動,干脆直接叫“北高峰”。

      我離開杭州之前,團隊送行,寫了一副對聯(lián)贈別:

      白云飛掠白云山,山景趟過山景木。橫批:南山北峰。

      閔萬里:傳統(tǒng)轉型迷信深度學習不持久,AI創(chuàng)造價值是時候下農(nóng)田

      量子位:也有站在時代浪潮之巔的意思,有云、有AI……

      閔萬里:必須的,真是生逢其時。

      早些年沒有云,AI計算是很昂貴的,我最早在IBM開展智慧交通燈項目時,一年下來就要花費好幾千萬新幣,普及是很難。

      現(xiàn)在好了,云計算來了,用賣服務的方式使用計算,跟用電一樣?,F(xiàn)在大學生也能負擔得起超算,用十分鐘二十分鐘就行,用完還回去,門檻大大降低。

      深度學習等使用大數(shù)據(jù)的方法也成熟了,能夠讓我們更好的實時計算和深度挖掘數(shù)據(jù),尋找變量之間的定性關系,這些對于傳統(tǒng)行業(yè)的幫助很大。

      所以我也說,沒有云計算就沒有今天的AI,但是沒有AI就沒有未來的云。

      量子位:之前馬化騰表達過云、AI和大數(shù)據(jù)的關系,但沒人從時間維度思考過其中關系。

      (馬化騰認為:數(shù)字化轉型就是讓企業(yè)在云端用AI處理大數(shù)據(jù))

      閔萬里:我因為都經(jīng)歷過,自己實踐過,從云計算還沒成為概念的時代,到AI因為深度學習復興的現(xiàn)在。

      而且回頭來看,云和AI,解決了生產(chǎn)力和生產(chǎn)關系的問題。

      它們帶來先進的生產(chǎn)力,可以讓有生產(chǎn)資料、有產(chǎn)業(yè)場景的這批人,變得更好,創(chuàng)造新價值。

      量子位:北高峰的投資風格會是什么?

      閔萬里:我們要做的事和做事的方法都說了,最后投資的話,還有一個心態(tài)問題。

      我對回報的期望是長期的,你看我們的投資領域和理念,并不是在短期內(nèi)隨波逐流追熱點,追熱點只會成為分母。

      要找到藍海市場,你就得在寒冬時節(jié)出海;春暖花開的時候,大家是一窩蜂下餃子,眾聲喧嘩,很難分清做實事的和講故事的。

      投資都講風口,我很理性,我覺得很多時候你要具備掌握風口的能力,在風還沒起的時候就開始造風。

      在學在產(chǎn)在VC,核心是最大化價值創(chuàng)造

      閔萬里:傳統(tǒng)轉型迷信深度學習不持久,AI創(chuàng)造價值是時候下農(nóng)田

      量子位:其實您離職消息宣布后,我們后臺最多的評論是“這樣學術的人才竟然做投資基金去了”,有惋惜的意思。

      閔萬里:學術也好、在產(chǎn)業(yè)界也好,最后核心還是如何最大化創(chuàng)造價值。

      我2002年開始博士論文課題研究,核心是基于數(shù)學理論推導的統(tǒng)計算法設計。

      2003年底投出,2005年發(fā)表。數(shù)學論文的審稿周期一般都很長,但當時有個匿名評審說:

      “這篇稿子的作者會終生以這篇文章為榮?!?/strong>

      博士論文后來確實成了我的成名作,里面全是數(shù)學,十幾頁的數(shù)學公式推導,思考期間在圖書館里經(jīng)常感到很沮喪,老是證不過去,幾個證明的環(huán)節(jié)有時會死死卡住,后來還是受惠于20世紀50年代哥倫比亞大學的一個華人教授周元鑫寫的一本《概率論》的教材,里面的一個定理,幫助我跨過了難關。

      后來就是這篇論文,開創(chuàng)了隨機過程領域對于非獨立過程的大樣本性質的理論體系, 打破了1960年以來的Strong Mixing理論局限,成功應用到了交通流,股票等領域。

      2009年有機構統(tǒng)計,這篇論文成為過去5年隨機過程領域十大被引用次數(shù)最多的論文之一,在很多實際領域發(fā)揮作用。

      這也給了我另一層啟示,我可以用自己的文章、自己的理論,然后自己選擇賽道去創(chuàng)造價值。

      但這樣開創(chuàng)性的東西,你會一直有嗎?學術研究有時候持續(xù)保持這樣的開創(chuàng)性不單單需要努力。

      或者你就用常見的玩法,隨時看別人最新發(fā)的論文研究,找到不足之處,馬上跟一篇,但這樣價值又有多大?

      如果真的能把理論研究在更多領域的實際應用中放大,價值就出來了。

      量子位:有時候學術理論和實際應用,界限被劃定得太粗暴了,只看title而不是成果。

      閔萬里:我的研究成果其實也沒有停止。2011年我又發(fā)表了一篇新論文(其實2007年就完成了,IBM因為商業(yè)考量內(nèi)部審批了很久),把在IBM新加坡任職的核心成果給理論化了。

      還是用數(shù)學的方法去搞交通工程,再次成為這個領域里被引用次數(shù)最多的文章。

      閔萬里:傳統(tǒng)轉型迷信深度學習不持久,AI創(chuàng)造價值是時候下農(nóng)田

      然后進入阿里后,開始搞ET大腦,繼續(xù)把理論和實踐推進。

      在今年離職阿里前,5月1日,我收到了IEEE的論文接收反饋函,論文的核心內(nèi)容是全局數(shù)據(jù)模型對救護車路線和紅綠燈的優(yōu)化。

      在之前的阿里交通大腦里,這是一個標志性成果,而世界范圍內(nèi),這樣的文章也是全新的。

      所以論文不用多,我每個階段都有一篇代表作,既對自己的有一個交代,也對學術和產(chǎn)業(yè)有實際價值,兩三篇足矣。

      科研更多的是理想狀態(tài)下的自我修煉,但現(xiàn)實應用中條件永遠不完美,一進入現(xiàn)實,那就成為了該怎樣尋求最優(yōu)解、近似解。

      問題的本質不是身處何方,不是做學術還是在產(chǎn)業(yè),而是用現(xiàn)實問題視角,思考需要用什么樣的技術來解決行業(yè)問題。

      永遠都有時髦的新技術,然而那些時時把熱點當做核心出發(fā)點的人是走不遠的。

      我們帶著技術進傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的時候,絕大部分人不看好,覺得是價值洼地,但這種時候我們偏向虎山行,最后用結果證明我們的堅持和判斷。

      這其中,也是對理論和方法的自信吧。

      — 完 —

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