被大众看中并投资1.8亿美元的这家中国AI公司，究竟何德何能？

当下，全球最为成功的 AI 消费端产品当属亚马逊的 Echo 和 Alexa，而出门问问无疑也是采取了类似比较“重”的模式。

以过去的 4 个多月为时间轴，如果要盘点最受关注的中国 AI 创业公司，李志飞的“出门问问”必在其中。毫无疑问，出门问问与大众汽车集团（中国）达成的深度合作将这种关注带到了顶点。4 月 6 日，双方公开宣布已于 3 月 30 日签署合作协议，将共同成立一家合资企业，而大众汽车也将为这次合作投资共计 1.8 亿美元。

在如今传统汽车厂商与新兴互联网车企的博弈达到白热化之时，出门问问与大众汽车的这项“绑定合作”是一件具备里程碑意义的事件。然而，对于出门问问和大众汽车而言，最终的验证还是要取决于产品本身在市场上的表现，而不是达成了什么样的合作，投入多少资本和资源。

当下，全球最为成功的 AI 消费端产品当属亚马逊的 Echo 和 Alexa，而出门问问无疑也是采取了类似比较“重”的模式。但不可否认的是，亚马逊的成功是由千人级别的研发团队经历长达4年多时间的投入才得以成就。

毫无疑问，接下来的路该怎么走，出门问问创始人李志飞必然有着他自己笃定的逻辑。

为此，DT君近日对这位以性格犀利著称的湖南人进行了一次深度专访，涵盖从与大众汽车的“绑定合作”、传统车厂与互联网车企之间的博弈、汽车保险行业的未来趋势、百度的阿波罗计划到深度学习的黑盒子等等话题。

以下是精彩的深度专访整理：

问：出门问问和大众的这次合作大概是怎样的逻辑？

李志飞：无论是我们还是大众都已经公开表明了，两家成立的合资公司所拥有的技术和车联网系统对车厂都是开放的，毕竟只有极少数强势车企可以自己开发专属的系统。

因为当下的车载系统仍然是和智能手机处于一个竞争用户时间的关系，而我们选择和大众进行深度合作，也是为了能够不断的对产品和用户进行迭代，做出能够真正在车内跟智能手机竞争的产品。

图 | 右二是李志飞

而谈到开放这一个话题，其实也是一个很正常的现象，包括像大众的汽车发动机除了自用之外，也是会向其他厂家出售的，这都是一些很正常的商业交易。

当前来讲，我们所关心的核心还是在于能否通过这次合作开发出具有核心竞争力的产品。而就目前的状况来讲，我们是比较有信心的，因为能够与车企达成深度合作的互联网人工智能公司很少，而我们已经占据了先机，并且开始了产品的迭代。

除此以外，通过技术的开放，让竞争对手想要追赶我们也变得十分困难了，毕竟我们已经领先了好几年。

问：为何选择了大众，而不是其他厂商？

李志飞：首先，我们认为，大众在整个中国汽车行业里地位很高、所占的市场份额足够大（超过20%）。而如果合作方是市占率5%的企业（虽然这个份额已经很大了），但我们仍然不愿意放弃另外的95%，所以我们选择了大众。

其次，大众无论是战略还是对技术这种长线的投入都比较符合我们的风格。而其他的一些公司，因为本身的力量就比较小，所占有的市场规模也不大，就很难会去做这些看不清前景的东西。在这种情况下，大众的定位是比较符合我们的追求的。

问：怎么看待传统车厂和新兴智能造车企业之间的博弈关系？

李志飞：的确，新旧车企之间的这种博弈还是很明显的，毕竟这是一个非常大的市场。而从大的趋势来看，汽车的自动化、智能化、电动化和共享化是一个势不可挡的必然。

那么在这种大趋势面前，某些传统的汽车厂商一定会衰落，而新兴的造车企业也不会全部成功，十家之中或许会有一两家可以做得很好。这并不同于在智能手机领域传统的手机企业全线崩溃的现象，毕竟留给手机厂商的反应时间太短了，就像是战争还没开始就已经结束了。

而汽车实际上是一个非常长期的行业，一辆汽车从概念到验证到量产，以及量产之后的良品率和供应链保障其实都是很复杂的问题。比如说，卖一万辆车和卖一百万辆车之间的成本差异可能是两三倍，而如果按照智能手机或智能电视那种亏损 20%补贴用户的做法来抢占市场，平均一台车亏损几万块是一家车企无论如何都不能承受的。

所以，不管是从技术还是商业模式，汽车这个行业都不可能采取互联网那种非常狼性的打法的。

而我整体的看法其实还是比较中庸的，未来的汽车行业比拼的一定是体验、产品和营销，在这种情况下还单纯依靠渠道和价格的车企一定会失败。

与此同时，也并不意味着传统的车厂就没有机会了，毕竟像大众、宝马这种的巨头也在向科技公司转型，而他们的反应速度是非常快的，由此带来的想象空间甚至会比一些新兴互联网车企更大。

过去的车企大多都是把车卖给渠道后对消费者没有什么感知了，其实是B2B业务。在转向B2C之后，基于所拥有的强大技术和庞大用户群，再添加上所谓的智能化的东西，它们颠覆掉新兴的互联网车企也是完全有可能的。

问：汽车的智能化发展趋势会对汽车保险行业有哪些影响？

李志飞：我认为最重要的一点还是联网，联网之后收集到数据才可以进行分析，制定出个性化的保险产品，而不是像在以前美国那种每个人3000美元的统一范本。所以，汽车保险在未来的变革一定是依赖于汽车的智能化和互联网化。也正是在这种情况下，很多车厂都在提升汽车的智能化和互联网化程度。

与此同时，由于传统的汽车保险并不知道消费者的具体真实的驾驶状况，而在汽车实现智能化和互联网化之后，就相当于保险商直接面向了消费者。如此一来，也就有机会把这个业务做得更大更好，而我们与大众达成此次合作，其实也是有这方面的考虑。

问：在产品上，我们知道包括智能手表在内的智能硬件其实发展得并不是特别成功。那么，“出门问问”现在从语音上切入，其具体策略是什么？

李志飞：智能可穿戴设备确实受到了挑战，但智能手表只是智能可穿戴中的一个分支，还有其他很多类别如智能无线耳机。我们总体上对智能可穿戴持乐观态度。

图 | 各种类型的可穿戴设备

对于绝大部分甚至是所有的人工智能算法而言，第一步（也是非常重要的一步）是sensing，就是要收集所需数据，无论是个人身体状态数据，环境的数据，还是个人与环境的互动数据。有了sensingdata后，之后才有bigdataanalysis、control和action。而action就是在改变环境的状态，又重续需要sensing，才能形成智能需要的闭环迭代。

手机可以收集这些数据，但遗憾的是，手机并不是一个全天候贴身伴随的设备。这样看来，可穿戴式智能设备收集的数据一定有其非常独特的价值，只不过这些设备还未普及。

所以，我们其实不太关心大家又说整个行业最近又发生了多大的变化，我们更希望以长远的目光看待其发展。

图 | 问问音箱

问：有一种说法是，未来汽车将成为除了家庭和工作地点外“生活的第三空间”，“出门问问”在汽车领域的布局是什么样的？

李志飞：现在人们买个车基本就是为了开车本身，就跟以前说，买个手机是为了打电话一样。但现在，打电话已经不是手机最重要的功能了。我觉得，这种规律同样适用于汽车，当无人驾驶普及，汽车会成为一个全新的生活空间。

那么，到时候开车肯定不是最重要的事情，娱乐、信息查询等等这些偏交互、偏内容、偏服务的事情在这个空间内会变得越来越重要。

因此，我们的市场切入点不是无人驾驶，这个不是我们的强项。相反，我们专注于车内设备的智能化。

首先就是先把这些设备联网，实现查询、语音交互、导航、听音乐等功能，就和用手机一样。所以我们正在研发这么一套智能交互系统。我认为，这甚至比无人驾驶本身更有想象空间，因为它构建出一个全新的虚拟世界。

问：这听起来跟亚马逊很像，“出门问问”是否有策略上的不同？

李志飞：我们倾向于“软硬结合”，硬件软件都自己开发。开发完之后，像车载这种讲究强势销售渠道的产品，我们会选择一个比较有影响力的合作伙伴去合作。亚马逊希望所有的汽车都搭载其 Alexa 平台，这种愿景是宏伟的，但是可能会比较难推动，因为车载生态圈跟互联网还是不一样的。

图 | 福特已经和亚马逊展开了合作

而我们今天能够找到像大众这样的重量级的合作伙伴，它占中国20%的市场份额，我们和大众专门成立合资公司，所有跟车相关的产品都可以放到这个公司中去做，大众也对我们开放它的线下销售渠道和汽车产品，这让我们可以进行深度的合作，双方作为两个平等股东，对产品都有一定的控制，利益也是共享的。

这种合作现阶段远比做一个平台更容易成功，因为你不可能跟所有的车厂都建一个合资公司，也不可能一上来就是排他的。所以，我们这种思路是一条不同的打法，我们考虑是能够快速落地。

问：您对百度的阿波罗计划怎么看？

李志飞：最近不是有一篇特别火的文章说，百度的这个计划让谁哭了让谁笑了。这里面的逻辑是，哭的都是那种做长线研发的公司，笑的都是不做研发把现成东西拿过来用的公司。

其实，最根本的问题就是，做平台与实现真正的深度集成产品化，是两个不同思路。百度做这个平台进军自动驾驶，但它都没有自己的车，可能都没怎么上路跑过，最后只能产出90分的东西，但这种产品一旦放到车里面去，这可事关性命啊！没有99分都不可能用。

而文中提到的那些笑的公司，他有能力把百度平台的90分的产品做到99分吗？这是不可能的事情，因为越到后面分数越难拿，最难的就是最后几分。所以说，这些笑的公司不可能做出真正一流的产品，这是需要大投入和深度集成应用的。

这个计划可能真正影响的是某些创业公司，他们本来可以通过一些无人驾驶方案赚到一些钱甚至收取一些预研的费用，但现在因为百度的开放，这些都不存在了。

问：出门问问的商业模式大概是什么样子的？

李志飞：大概有以下几种商业模式：

第一个就是硬件本身，无论是我们的后视镜还是智能手表，这些硬件本身就是都可以赚到钱；

第二个就是有更大想象空间的数据变现，因为我们搭建了一个交互系统，积累的大量的用户，自然会产生大量的数据，而就像现在互联网上很多变现模式一样，我们可以通过广告、保险等多种方式将数据价值变现，而这一切的前提就是有大量用户使用你的设备；

实际上，这和整个智能手机的盈利模式是一样的，早期是靠硬件赚钱，之后慢慢的开始赚软件的钱，然后是赚广告商和保险公司的钱。

问：您怎么看待特斯拉？您认为它已经取得成功了吗？

李志飞：我认为，特斯拉已经非常成功了，它已经不再属于创业公司的范畴了。虽然它目前所占的市场份额还是比较小，而这其实又涉及到一个软件和硬件之间行业区别的问题。

通常来讲，软件市场的前两名就几乎可以占据 80% 的市场份额了，但硬件却恰恰相反，很难出现“赢者通吃”的局面。

即便是在智能手机领域，第一名的份额也不过 15% 而已，而这也就是由消费者的个人偏好所决定的。

即便特斯拉做得再好，也不可能占据 50% 的市场份额，要知道苹果的市占率也不过十几个点。与此形成鲜明对比的则是百度的搜索在中国占据 80% 以上，谷歌搜索在美国也有 70% 左右。

问：您怎么看待无人驾驶技术的安全的问题？

李志飞：从短期来讲，我对无人驾驶是悲观的；长期的话，我认为它一定是会发生的。从应用的层面来讲，反而是一些辅助性的无人驾驶技术有可能率先成功，就比如车距过近报警或路线偏移报警之类的。完全的无人驾驶注定是一个长线的过程，毕竟无人驾驶并不单纯是一个技术的问题，它还牵涉到法律、道德和商业等方方面面的事情。

而其实整个 AI 领域大概都是这个样子。因为从当前的情况来看，AI 技术应用最成功的几个领域并不是语音交互或视觉，反而是一些辅助性的功能。其中最典型的例子就是谷歌翻译，像今日头条这种新闻推送的应用也是同样的道理，并不要求做到 100% 精确，只要十条之中有八条推送正确就可以了。

图 | 功能日益强大的谷歌翻译

问：您对无人驾驶技术有哪些展望？

李志飞：我们想在无人驾驶没成熟之前，就去推广智能交互。我的思考有两个方面：

首先，在今天无人驾驶还没有成熟的阶段，如何采取一些辅助性的手段来实现一些自动化的功能，在这方面我们其实是做了一些智能魔镜之类的产品；

其次，就是在无人驾驶还没有完全实现的今天，我们要想办法来模拟无人驾驶的一些场景。最典型的例子就是“生活空间”的概念。

其实，我们现在已经可以通过改装一辆车，将驾驶室完全封闭起来，只通过手机 APP 与司机沟通来实现无人驾驶的场景。通过这种模拟，我们就可以在没有实现无人驾驶的情况下来去构建我们的智能交互手段，从而提早的进行产品和技术的迭代。

问：深度学习这一技术未来的发展趋势是什么？

李志飞：目前，许多人都关注到深度学习存在的两个问题：可解释和可操控。说白了这个技术现在就是一个黑盒子，它是怎样抓取语义和结构，能否人工地去对模型的局部进行调整，使其可以按照需求去输出结果，这些都存疑。

之前的自然理解或者机器翻译训练出来的模型，其本身是可以被理解的。这些模型是离散的、字符串对字符串的映射，所以当它输出一个结果时，这个结果是可解释的。比如，我们以前做翻译说“China”这个词，模型文件里能明确告诉你翻译成“瓷器”或“中国”的概率。

第二个问题是可操控。还是刚才的例子，“China”翻译成瓷器或中国的的概率是可以进行人工调整的。这个其实是此前非深度学习技术在机器翻译上比较突出的一个优点。

所以，从我比较熟悉的自然理解和机器翻译领域来说，深度学习应该实现模型的可解释和可操控，并且，我们对物理世界的知识，一些语义上的东西，应该可以提前输入到模型中，而不需要再通过数据进行“瞎”学。

问：深度学习像一个黑盒子，人们要控制机器，但却不知道原理。这是否也意味着一定的安全隐患？另外，怎么保证安全，这可能也意味着一个巨大的商业机会，您是怎么判断的？

李志飞：我认为，今天所有的机器学习的方法，都离不开一定的数据和目标函数，即工程师或科学家命令机器基于这些数据去优化某个目标函数。我觉得机器在算法层面还是比较忠诚的，它没有主观意识和善恶概念，它比人更忠诚，除非是有坏人控制了它。

所以，安全与否取决于深度学习这个技术到底由谁控制，是否从法律和政策层面对这种控制有约束，就像核武器也不是每个国家都有一样。

【编者按】本文转载自DeepTech深科技

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