“我们赞成要很快，这点我们不反对，但我们认为在快的基础上要做选择。”
云从是谁？CV智识把这个问题抛给多位AI行业内人士。
“听说过，不了解”，“印象是低调，跑得相对慢”，“金融方面吃得开心”。
2015年，周曦带领一行同门正式告别中科院，成立人工智能公司，并邀请其中科大电子系好友、当时身在江苏的姚志强加入，一同管理公司。取《周易·乾经》中“风从虎，云从龙”，寓意飞龙在天，领跑行业，云从科技应运而生。
与商汤、旷视、依图并称“AI四小龙”的云从，发展步调似乎显得相对缓慢。“AI四小龙”成立以来，商汤已成全球估值最高AI独角兽；旷视已向港交所递交招股书；依图也加快步伐，造芯、扩张、请来AI大牛颜水成。
不论是在扩张速度上，还是在扩张规模上，云从似乎一直后人一步、慢人一拍。但作为外人眼中“慢落地”的典型代表，云从并不认为自己“跑慢了。”
“我们赞成要很快，这点我们不反对，但我们认为在快的基础上要做选择。”
对此，云从科技联合创始人姚志强告诉CV智识，之所以看起来慢，是因为要在纷繁复杂的落地场景里找到第一标地，不合适的就不碰，你的技术和行业积累要达得到行业要求；找准了就沉下去，全力以赴。
在姚志强看来，在一个行业里，当你领先，你就越来越领先；AI公司发展步伐要快，但在快的基础上，你对行业要有谨慎的评估和选择。
上市传闻发酵一年，旷视终向港交所递交招股书。而在姚志强看来，友商上市则让更多人看到了AI未来发展的可能性，未来行业内也一定会出现BAT量级公司。
市场对人工智能在一定程度上的失望属于正常现象，当泡沫破灭，行业清洗，潮水褪去之时，一切回归理性，谁身怀宝藏，谁又在裸泳，都将看得更加清楚。
既不和海大宇，也不和BAT抢生意
一
当前AI市场鱼龙混杂，既有互联网公司如BAT，又有传统硬件设备提供商如海康、大华，更有老牌芯片厂商如清华紫光。在市场已然如此拥挤的情况下，以云从为代表的AI公司又在这当中扮演怎样的角色？
对此，姚志强告诉CV智识，云从提供的是人机协同的解决方案，类似于一个SaaS中间件。
在姚志强看来，BAT做大系统，相当于一个城市的基础平台；海康做终端，用户端的感知设备，但是这中间缺了把终端的感知设备延回一个通用平台的产品；云从这类AI公司正是在解决行业的应用场景问题。
“我们立足于大的平台，因为平台给的是软件资源和基本信息，前端是给了一个感知设备，无论是传感器也好，还是它感知回来的信息，具体到某个行业场景里面，到底应该怎么用？比如说交通、安防怎么用？我们解决的是这个问题，”姚志强进一步解释，“我们叫做人机协同，也就是说比较累的落地的那一块。”
对于人机协同的概念，姚志强解释了云从的人机协同平台和大众理解的区别，“大家提到人机协同的时候，关于‘机’这边会怎么理解，很多人会认为是一些机械装置，甚至于认为就是马斯克做的脑机融合。”
“我们对‘机’理解的是，它是一个更宽泛的概念，它不一定是一个实体、一个硬件，它有可能是软件，也有可能是手机连一个APP，只要它有一个人工智能的工具，我们都认为它是‘机’的概念。”姚志强进一步解释了云从对人机协同‘机’端的理解。
姚志强告诉CV智识，云从的人机协同平台与通常的平台不同，大家可能理解是就是软件硬件这些大平台，或者人工智能操作系统这些大平台。“我们没有这么宽，我们是在人机界面这个地方，有一些软件和硬件，包括一些解决方案的融合，我们在这一块整个切入。”
“我们可以理解成它是一个应用层的中间件，或者SaaS中间件。因为它是一个行业方案、产品方案的模式，它不是简单就只是识别出人脸或者是听一下语音就能解决。”
在姚志强看来，人机协同分三个阶段——人机交互，人机融合，人机共创。交互就是听得懂，看得明白，包括人脸识别、语音、自然语言处理等单点技术。融合是真正能够通过AI来提升效率，解决时间、空间、体力等等方面的限制。共创才是未来整个产业空间更大的方向，可以通过人和人工智能可以创造出更多的内容。
“比如说我可以给每个人去定制一个完全个性化的服务。无论是教育、医疗，凭我们目前的人力资源是无法做到的，但是未来通过人工智能的手段和技术，就可以提供共创的产品，全新的内容和服务。”他举例称，为教育和医疗提供定制化的个性服务，就是AI公司在未来人机共创阶段要做的事。
谈及云从本身，姚志强向CV智识分享了云从目前在人机融合阶段的探索历程，“创业之初我们主要立足于交互这一方面，和大多数AI公司一样，虽然我们技术领先，但实际上在落地的过程中发现，客户会反过来问我，人脸识别也好，图像识别也好，到底能帮我解决什么问题？”
“这就是一个非常有意思的发现，我们人工智能技术型企业，不了解具体行业，但是反过来行业客户其实也不知道，这些技术能够给他们的业务流程带来怎样的变化。”姚志强发现，AI公司与传统行业之间横亘着一条鸿沟。
“所以这就需要什么？就要我们和这些行业的专家坐在一起，真正把行业里的实践摸索出来以后，才能对实际的业务产生影响。”
鸿沟的存在凸显了沟通的重要性，B端生意难做，坐在一起，慢慢谈、真诚谈、认真谈，方能落地。
“而且我们发现这时候不能只有感知这样一个技术，后面还有大数据分析、决策等等一些跨媒体的技术进来。比如图像里面还有OCR，都要把它应用进来才能形成一个完整的解决方案。所以我们也开始慢慢弥补这些核心技术。”
姚志强进一步解释，沟通的结果就是，他们发现一个单点技术无法解决实际问题，绝大多数情况下，只有延伸发展其他技术才能给客户提供一个完整的解决方案。
云从开始朝着这个方向发展，是在2016年。
姚志强举例称，“最先我们在安防领域发现一个需求叫跨境追踪，只有人脸识别，其实对公安来说有很大的问题。公安办案的时候要求复原一个完整的时间信息链，但很遗憾，并不是所有的摄像头都能识别出人脸：有的摄像头看不到我，它特别远，信息分辨率太低了，不足以做识别。”
“这个情况下你还是要分辨出，这个人到底从哪进从哪出，那这个时候你就需要通过人体来找到这个人，这个人从这个摄像头出现换到另外一个摄像头，你都能把他找到，这样才能构成一个完整的解决方案。”
一旦需要构成完整解决方案，必然离不开硬件，而在是否提供硬件上，AI公司们殊途同归，大多选择与下游集成商合作形成解决方案。
旷视在不久前披露的招股书中表示，在“竞投物联网项目时，通常会与系统集成商合作制作建议书。”云从的选择同样如此，“我们这块更多是通过合作的方式，我们提供核心技术。硬件的话，更多交给集成商来做。”
立足技术，扎根行业，可以说是多数AI公司在目前发展阶段探索出来的共识。
