離開百度的林元慶，有點不一樣了。

如果說之前在百度研究院更多是專注于技術的研發與產品化，那么現在的林元慶則是把一只腳完全浸入了行業里。

「過去 3 個多月里，我拜訪了大概有 32 家傳統行業里的公司，各個行業都有，跟他們深入地聊了一下他們的需求。確切地說，是他們究竟想讓 AI 幫他們做一些什么樣的改變，感觸真的很深。」

借著今天在北大舉行的一場 AI 技術講座，在離開百度將近 3 個月后，林元慶第一次對外公開了自己的創業進展：

新公司的名字叫做 Aibee，已經拜訪了超過 32 家各行業 Top 級公司，要做的事情就是「幫行業升級」，未來 2~3 星期將有一大筆天使輪融資到賬。

這家公司究竟要做什么？

Aibee，翻譯過來，就是「AI 小蜜蜂」。

但是林元慶給公司取這個名字最初的理由，有點讓我們哭笑不得：

「本來我們想叫 AI2B……雖然我是一個簡單直接的人，但這個名字聽起來還是太簡單粗暴了，所以我們就叫 Aibee，就是 AI 小蜜蜂。」

而「小蜜蜂」的另一層含義顯而易見：為行業進行「人工授粉」，幫他們「結出果實，提高產量」。

實際上，在離開百度的這幾個月里，林元慶一直在思考一個看起來很大，但卻不容逃避的問題：

AI 到底會給經濟帶來一個什么樣的影響。

在過去3個月，他帶著這個問題去走訪超過 32 家各個行業的 top 級公司的過程中。每到一家使用AI的公司，他首先問的一個問題，就是AI究竟對他們的主營業務收入產生多大的影響。

而很多時候，他得到了與預想完全不同的答案：

「幾乎每家公司都說AI對他們的業務很重要，都在做AI，但不知道 AI 到底能做什么，只是覺得應該做，大家都在做，就做了。

但究竟要用 AI 達到一個什么樣的效果，以及是否能對自己業務有一個質的提升，他們并不清楚。」

教育行業，是林元慶觀察及探訪了很長一段時間的行業。

他先后拜訪了 VIPKID、新東方、好未來等知名英語機構，與他們的 CEO 或 CTO 進行了深入溝通，發現他們都在招人，都在計劃用 AI 技術對自身業務進行「改造」，但對于「怎么改」，以及「AI 真的能否能解決自己迫切需求」都存在很大的顧慮。

林元慶用 VIPKID 舉了個例子，這家已經成長為「超級獨角獸」的 1 對 1 網上英語教育平臺，其實最想利用技術達到「因材施教」的效果。

也就是說，為每一個學生，匹配一個最合適的英語外教老師。但目前，這基本上是無法做到的。

「你可以想一下這樣的場景：一個家長帶著孩子進來，跟學校說『我想要一個 20 多歲，白人女老師』，然后平臺拿出了 8、9 份符合條件的資料，最后家長和孩子可能還是只會選個順眼的。」林元慶描繪了一個英語教育機構可能經常遇到的狀況，

「這個時候用 AI 會怎么樣？如果 AI技術能很好地分析出這個學生是什么樣的特性，然后把分析結果拿去匹配老師，那么這家機構就能夠做到『因材施教』，教育質量肯定能獲得很大的提升，家長也會覺得自己的錢花得值。」

其中，「分析」與「匹配」，就是林元慶的團隊要做的事情。

林元慶認為，說的高大上一些，Aibee 就是做『給企業賦能』的事情；說的不好聽一些，其實也可以把他們當成一家「外包公司」。

「我并不反感叫我們外包公司，但你可以是一家賺十幾萬的外包公司，也可以是一家賺幾千萬的外包公司。」

林元慶還幽默地表示，自己已經成為了公司最大的BD：

「我不在乎被稱呼什么，我在乎的是自己是否戳中了公司最痛的痛點，是否能給這個行業帶來億級以上的產業升級。」

「與眾不同」的業務模式

不過，即便與市面上很多其他技術廠商同樣做 2B 的生意，但用林元慶的話來說，「他們的業務模式也是 total different（完全不一樣的）」：

• 絕對不是圍繞「單點技術」來做項目，而是會根據行業痛點，將計算機視覺、圖像識別、語音識別等多重技術進行全方位融合
• 一定不會為一家公司做定制化的方案，不是 AI to Company（公司），而是 AI to Industry（產業）。

「當下很多項目的創立，都是單點技術的創立」，林元慶認為，當下 AI 公司的技術都做的很垂直，

「譬如我會做人臉識別，我就去開個人臉識別的公司；我會做語音識別，我去開個語音識別的公司，我會做 NLP，我去開個做多輪交互的公司。」

但是，在為一家傳統企業，乃至整個行業做解決方案，這種所謂的「垂直」，很多時候跟他們的「痛點」不匹配，確切地說，是「單點技術能做到的太有限」。

「你跟一家公司說『你們需不需要人臉識別』，他們會說『不太需要』。但是我們的一個做法是：跟他們的 CEO 或核心管理層聊，聊怎樣去做，才能給他們業務帶來質的提高。」

就像剛才林元慶講到 VIPKID 所面臨的問題一樣，如果要了解一個孩子的特性，那么就需要通過視頻和音頻，對人臉、語音以及語義做多重識別和分析，而這里面絕對不可能只涉及一項技術。

「其實這里面我們要做的 90% 的工作，就是去感知和理解，通過對視頻、語音的多維度分析去總結學生的特性。」他強調，

「如果你只做單點技術，你很難去站在一家公司管理層乃至一個行業的角度去思考他們想要解決的問題。」

但林元慶表示，即便是要為一家企業做一份綜合性的技術方案，也并不是定制化的，僅為個別企業「做升級」。

按照他的想法，「既然是要思考 AI 會給經濟帶來什么影響，那么這必定是行業化的技術輸出」。

只不過 Aibee 選擇的突破路徑，是先為一個行業的頭部公司做『升級』，然后再用「一個點去擊穿整個行業」。

「我們已經決定，明年會做兩個行業，先拿下幾個大客戶的訂單，然后逐步滲透。」

AIbee 瞄準了哪些行業？

教育、金融、零售、房地產，這些領域都是林元慶提到 Aibee 有可能深入的行業；而安防，則是一個當下靠「單點技術」就完全可以「攻略」，而且廝殺相當激烈的市場，對林元慶沒有很大吸引力。

不過，雖然林元慶一直在拿教育行業舉例子，但他并確定這是否將是 Aibee 第一個進行「攻略」的領域。

「教育只是其中一個可能性，我提到它，是因為教育這個行業比較好理解。但是這個行業也有一些問題，譬如我們的盈利空間可能沒有很大。」

但相對應的，其他產業也有 Aibee 需要面對的一些麻煩。譬如金融行業，數據就是一個很大的難題。

「金融與醫療一樣，可能都是我們偏中長期的要做的，甚至是最后要進入的領域。拿金融來說，銀行雖然有自己的數據，但遠遠不夠，它還要借助外部其他渠道的數據，這便需要一個過程。」

總之，截止目前，究竟 Aibee 會從哪個行業開始做起，仍然是林元慶正在保守的一個保密。

不過我們注意到林元慶有提及，今天與其一起參與講座的斯坦福大學人工智能實驗室的教授 Silvio Savarese，將會與 Aibee 進行緊密合作；而 Silvio 所在的實驗室，剛剛與京東簽署了「AI 聯合研究計劃」。

巨額天使輪融資與多元化團隊

林元慶承認，既然要為行業制定「多點技術」方案，那么團隊的組成也必定是多元化，不過更多細節仍然要等到天使輪融資完成后再陸續公布：

「我們將在 2~3 個星期內宣布天使輪融資，額度非常大。但是投資方都會是國內的資本，因此是以人民幣為單位。錢差不多已經到賬了。」林元慶看起來非常高興。

此外，雖然團隊規模暫不知曉，但 Aibee 的辦公地點已經確立，一個在北京，另一個在硅谷。林元慶坦言Aibee正在擴建團隊，希望人員配置能夠與客戶的需求進行匹配：

「我們接下來宣布的每一個 collaboration（合作）都會很大，明年就做幾個大客戶。所以說，每一個項目都必須配置完備的綜合技術團隊。

譬如我們一個客戶就會鋪進去 20~30 人，對方再進來 20~30 個他們懂業務的人，我們就聚在一起，在 3~6 個月里解決他們最迫切的需求，然后再不斷迭代。」

不過，這并不意味著團隊規模會達到科大訊飛那種上千人的規模。林元慶強調，一個行業的問題，一個量級不大但足夠優秀的綜合性團隊就可以解決：

「科大訊飛用那么多人，是因為他們想把語音用到各個領域，各個智能產品中去；但是我們不需要，我們解決的是這個客戶，這個行業的問題：做語音的 3 個人，做人臉識別再 3 個人，做 NLP 的再 3 個人……最后就組成個 20 多人的團隊，就 OK 了。」

無論如何，現在我們要做的，就是等待 Aibee 創立信息的正式公開，以及林元慶帶給傳統行業的一個與眾不同的「改造方案」。

本文作者 機器之能