硬科技要有硬担当,科学家创业中的家国情怀|专访数之联创始人傅彦

时代在召唤科学家,科学家却又要为时代做准备。

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作者|周峰

主编|白瑞

物联网,大数据,人工智能以及现代工业等技术的纵深发展推动了创新与变革,智能制造引领下的工业革命4.0正在冲击各行业。

京东方、天马、信维诺等国内头部企业都先后与数之联展开合作,为其提供了丰富的解决方案和服务,在工业智能质检、工艺流程优化以及核心生产场景中发挥着重要作用。

数之联用10年时间走过了创业历程。2015年12月28日,北京中科泛华测控技术股份有限公司(简称“泛华测”)在深交所创业板上市。战略不清晰、战线过长和资金链断裂等问题困扰着创始人们。

逆风而上,三位创始人逐步完成由学者向企业家的转变,成功逆转资本市场对于科学家的创业偏见,同时引领企业奠定大厂难涉领域。

“一切皆有可能,只是一切皆不可能”。这是很多人对数之联刚成立之初的写照。然而,数之联仅用了十年时间就从一家小小的作坊式小企业发展成为国内领先的数字出版平台企业之一。“数之联”创始人、董事长傅彦这样对创业邦说:“对创业初期所遭遇到的种种遗憾进行了总结。”创业十年,她深深体会到,唯有将工具与行业知识进行深度结合,才是真正意义上的障碍。

再加上执着。

可以预计,我国企业数字化转型的呼声很高,整个行业迫切需要转型升级。科技创新是引领经济发展方式转变和结构调整的决定性因素,是提高社会生产力和综合国力的战略支撑。没有自主创新能力就不可能有强大竞争力,更不能在竞争中取得优势地位。企业要想适应时代要求,就必须不断推出新的科研成果。

关于怎样备课,数之联自有它的传说。

下面是对创业邦对数之联发起人、董事长傅彦先生的采访。

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创业与科研

究竟有什么地方不同?

创业邦:为什么要抛弃学者的地位去创办企业?

傅彦:最初做数据挖掘是为了解决实际问题。

我们在创业前其实跟企业有过不少合作,但是要解决他们的现实问题是非常困难的。

在与企业的合作中我们体会到,学术研究若不能为社会服务,悬起来就毫无价值与意义可言。我曾经是一个研究机构的研究员,研究领域主要是计算机科学与技术。

与搞学术有何区别?

傅彦:压力一定是很大的,很大。

创业和学术都很重要。每一年不管怎么样,教授薪水很高,再加上电子科技大学身份代言,自然可以获得不少项目。但从我自己的经历来看,在学校里并没有什么特别值得自豪的地方。我认为最重要的是:我不是一个好学生!毕业后,我一直从事教育事业。加之国家补贴教师,使科研工作者生活压力很小。

但是创业不同。企业的每笔支出都是出自您本人之手,再说我们这一行人力成本较高。如果你是个创业者的话,你会选择什么样的职业呢?我认为有一个很重要的原因:一个人的成功很大程度上取决于他是否愿意为别人工作。象我们目前已发展到400多人,年薪近亿元。每天睁开眼,头件事就会想到下月薪水去哪里了。

创业邦:给人感觉最紧张的时刻是什么年份?

我们走的是集团化道路,为了提高企业的造血能力,我们花了一段时间去争取政府补贴。

但是补贴并非长久之计,况且当时企业已经基本达到揭不开锅,大家甚至会卖掉房产来投资企业运营。

当时职工们对企业也是不以为然,即使我们用极低的代价向职工放出股权,仍有相当一部分职工不愿接受。

但是此时新的压力再次来临:投资协议对赌十分苛刻,一旦绩效无法完成,我们将再次面对高额补偿。因此,在不同的时期,压力也各不相同。

傅彦:的确如此,很多投资人认为我们非常迂腐,经商经验不多。那时候真是踩着人家的门很难被投资者拥护!幸好得到政府的扶持,重视自己的学术,我相信自己能够引领大家走出大数据领域,才得到首笔天使轮投资,但是那也只是杯水车薪而已,很难继续支撑企业的成长,最终还是铤而走险,答应了一个非常苛刻的对赌条约。

创业邦:请您谈谈天使投资为什么会选择这样一个集团化的模式?

傅彦(以下简称傅):当我们刚刚起步时,谁也没想到会发展到现在这样一个境界。在创业之前,我和很多创业者一样,都是抱着做一个产品或者公司的想法来选择创业企业的。但实际上,当时也不知道为什么要这样做。当时有一个想法,就是要把自己的产品做好,然后再去找一些有经商能力和技术孵化的商业合作伙伴。

数之联到2012年,在大数据背景下,整个中国经济都发生了很大变化。但是现在看来,它已经被越来越多的人所认识和接受。我们看到,很多人开始关注这个项目,也有很多人在观望,到底应该怎么看?我们需要了解什么?我们去给商家站台并获得部分股权。

但是这些股权迅速从资本市场上淡化开来:做得好的公司一旦获得资金注入后,他们会觉得学者们在公司中拥有如此之多的股权毫无价值,他们能够用这些资金邀请许多水平更高的人士。此时我们不得不撤离。

学生创业是一个很好的选择,因为他们有自己的想法和想法,而且有自己的创始人。但是,我们又难以介入其企业的具体开发。

创业邦:“不可能!不可能朝着这一方向(指集团化)前进”,这支队伍从何时起就有了强烈的认识?

当年我外出为人演讲时,一位企业家就问我,你自称是搞大数据的,大数据究竟能够解决我们公司哪些问题?

我说,大数据其实就是一个互联网平台。

但是制造业在面对大数据时确实无所适从,但是它们又迫切希望借助大数据来实现升级并解决生产中存在的种种问题。

这就需要企业能够根据市场和社会需求来调整自己的产品或服务社会。“在2019年全国两会上,全国政协委员、中国机械工业联合会执行副会长陈斌表示,在全球经济进入新常态背景下,”机器换人“是大势所趋。”工业智能制造“正在成为行业发展新亮点。因此,确定了一定要全力投身工业智能制造的战略方向。

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在工业大数据中坚守职责和担当

创业邦:转型动作如此之大,队伍中有没有异议?

傅彦:一定存在,疑问也不少。而不仅仅是对内,许多合作伙伴都会提出这样的疑问:你为何选择从事产业?

目前来看,大家对工业大数据还不是很了解。做工业大数据要付出很多成本,甚至可能会被淘汰出局。但这并不是说工业大数据就一定不好做了。事实上,在互联网时代,大数据还是很重要的一种手段和工具。

而我们早期并没有赚到钱,就算赚到钱了也会亏钱。

何不赚钱呢?这是个很严肃的话题,也是一个让人纠结的话题。在互联网时代,企业需要持续地赚钱,才能保持竞争力和生命力。而赚钱最关键的一点就是质量。质量决定一切。我们的每一个产品在推出之前都会有超额的投资来保证高达不会出现问题。因为生产中稍有问题再小bug也有可能导致整个生产线的瘫痪。对于企业而言,这将是一个非常大的亏损。

不愿这样干的企业不多,纯粹搞产业的企业,不投入早崩溃。

创业邦:你当时是怎么想的?

我还感觉到自己身上的责任是沿着工业大数据这条道路前进。

尽管我国在国际上地位日益提高,但是许多核心软件,硬件并不属于我国。不去干这一行,中国总是跟着人家跑来跑去,以防哪天脖子卡了,经济可能瘫痪。

创业邦:请您谈谈对投资人的看法?

傅彦(以下简称傅):我们运气较好,有些投资人很同意我们的看法。

创业邦:当你深入到工业领域时,你认为与互联网相比,哪一个产业比较难?

傅彦:各有苦衷。

我们实际上进入互联网领域较早,思路也非常领先。从2003年开始做搜索引擎开始,到现在已经有10多年时间。当时做的主要是图片搜索应用。我们也曾经做过一个叫图片搜索的应用。这个应用当时还没有完全普及起来。这一特点如今已风靡电商。

相似的想法大家都试了不少,并申请专利了。现在,我们想从技术层面上探讨一下,如何将这些技术运用到电子商务平台中去。我们知道,电子商务可以实现线上线下相结合,从而促进整个产业的发展和升级。这一点毋庸置疑。但是我们终究没有做成电商平台,迅速遭遇阻碍—无法爬升数据。无资料,效果打折。也正是在这些努力中,我们意识到我们没有能力去从事互联网行业。

但是,搞工业,咱也得从头做起。大数据的应用已经从工业方向延伸到了日常生活当中去了,现在大家都很熟悉它。

工业距离我们太远,需要学术研究,需要技术含量,需要了解够深才可以做。

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将工具与行业知识进行深入结合

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傅彦,数之联发起人、董事长

创业邦:谁是工业领域最早的顾客?

傅彦:我们的第一批工业客户是富士康和京东方。

傅彦:我们公司主要做工业客户招标和验证性测试等业务。在今年的两会期间,”大数据分析与人工智能+工业互联网”成为热词之一,而工业大数据作为其中一个重要部分,也引起了大家广泛关注。大数据给企业带来哪些好处呢?智能制造和大数据都需要大量的人才,所以我们跟一批大型企业合作,这是第一个项目,POC也是其中之一。

拿下京东方后,我们一行约有10余人早早来到厂址,下榻于火车站旁特别低端的酒店。那时候,我们的产品主要是做移动终端,所以当时我们的目标就是要把自己打造成国内领先的手机品牌。当时,IBM等一些国外厂商已经开始做这个项目了,其他的一些国内的互联网公司也都在做这方面的工作。

测试结果公布之后,本文算法效果排在前三位。正是由于跻身前三名的缘故,顾客才使我们有机会参加竞标。

标准化产品对中国客户来说并不陌生;所以我想跟这些互联网公司合作,把他们的产品做出来,让它们去做一些标准化应用场景。比如,我们在做企业云平台的时候,他们就很支持。在互联网方面,我们有很多资源可以为他们所用,包括技术和人才,我们在这方面的优势比较明显。我们通过这种方式赢得了它们并步入了这一产业。

傅彦:我们做的是一个工厂或者生产线上的事情,但是要把这个东西做好,就必须把它变成碎片化。

大数据的应用需要大量的行业知识做支撑。“做大了再做小,做精了再做强,是目前国内企业普遍存在的现象,也是行业发展到现在这个阶段必须要面对的问题。”华为公司总裁任正非如是说。

创业邦:为什么要进行定制化来实现规模化扩张?

傅彦:正是存在这样的问题,我们才慢慢地也去通用化了。现在看来,我们已经可以很容易地实现了,而且效果还不错。现在很多人都认为,我们已经具备了向通用制造转型的能力。这就是为什么我们会提出这样一个想法的原因。不过,要看到结果,也许要很长时间。估计我们需要花费十年多时间才能使自己走出工业领域。

而我们累积了数以千计的工业数据,其结果也就自然而然地再次上升了。“这是《中国制造2025》提出的目标之一。而随着智能工厂建设步伐的加快,很多企业已经开始探索如何将大数据分析运用在生产过程中。但是大部分企业还没有意识到这一点。在工业领域,客户对产品的要求越来越高,定制化程度也越来越强。

创业邦:占有率要达到什么程度?

创业邦:目前数之联市场份额有多大?

但是这市场并不充分,毕竟国内做面板的厂家有这么多,要扶持一个上市公司体量是远远不够的。

离散制造方向和汽车制造加工等。

专注于这几个方面的原因在于我们的产品有两大方向:发现缺陷和提高良率。目前最常用到的方法就是利用各种机器学习技术对缺陷进行识别和分类。例如,图像分割、图像增强等;此外还有一些基于深度神经网络(Deep Net)的算法。计算机视觉方面的应用比较多。

创业邦:是否可以特别指出,在这些方面,公司产品及技术如何协助公司?

傅彦:非常简单,例如在手机的制作过程中,有许多道工序,其中一些都要涉及到十分精密的电路。如果在加工过程中出现了一些问题,那么我们就需要进行返工,把已经加工好的产品再重新制作一遍,这样做不仅浪费原材料而且还容易造成废品。这些复杂而精密的电路往往需要经过检验部门才能完成,如果没有专业的检验人员来检查的话,很容易出现气泡、断线等问题。

检验人员一天面对电脑看着几万张这样的图片,目光十分疲惫。于是久而久之,便出现了职工因眼睛吃不消而离岗的现象。而由于劳累,有的缺陷是工人们所不能察觉的。因此,很多时候都是人工来检查这些缺陷。但现在,许多企业已经开始采用机器人代替人工进行检测了。但是,由于目前还没有专门针对于机器人视觉系统的软件和硬件设备。检验环节的人工成本高,效率低。

在整个流程中,检验环节占了近80%,因此如何提高检测效率达到99%?那么如何提升检测效率,进而提升产品的良率呢?

各企业所选区域各不相同。在工业这一领域中,技术必须与商业相吻合,以确保良好的结果。我认为,如果不对行业有深入理解,再先进的技术都无法转化为生产力,更不用说形成竞争力了。我觉得,一个企业的核心能力不是靠自己做出来的。这就是我刚讲过的只有将工具与行业知识进行深度结合才有可能产生真正意义上的障碍。

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杰出的To B企业在业内均已坚守10余年

创业邦:有后续融资计划吗?

傅彦:也许在短期内没有什么打算,因为除了想在明年推出高达上市之外,咱们的钱足以支撑企业的运作。

创业邦:如果筹备上市,钱打算投在什么地方?

傅彦:在智能制造和智慧城市方面,我们已经做了很多工作。

我们在工业智能制造领域做得比较好,特别是在软硬件一体方面,跟华为、苹果相比还有很大差距。“作为一家有着近30年发展历史的企业,华为技术有限公司(以下简称华为)一直致力于为客户提供优质、高效、创新的服务,为用户带来更多价值。关于这一点,我们今后一定会作出重大投资。

创业邦希望在明年成立10周年时,能有更多的机会和大家一起分享。从2007年初开始,我们就一直关注创业邦发展情况。10年来,创业邦已经成为中国IT行业最具影响力和成长性的网站之一,也是目前国内最大的互联网电子商务服务平台之一。蓦然回首,十年来发展最充分的是什么?

尽管创业的历程是艰难的,其中也不乏甘苦,天天为了成绩而烦恼得无法入眠,但是我却认为创业对于自己来说是比较有意义的。

由于我们确实解决了许多国家和社会的实际问题,这都是我上学做不到的。但是,我还是要尽自己最大努力去做好,让孩子们都能得到最好的发展。作为一名教师,我想把最美好的东西带给学生。这是一个人一生中最重要的工作之一。所以说,我的责任是教书育人和培养人才。

此外,本人的经营管理也有不少收获。过去大家对业务的了解,更是写成了好几篇论文。我一直都认为,一个企业要想长久地生存下去,必须具备一定的核心竞争力。我们也知道,很多企业在发展过程中遇到过这样那样的困难,最终还是回归到原来的位置上。但是现在我们确实可以从实际需要出发来考虑各种问题了。

重蹈覆辙,哪些事一定不做?

我仍然感到企业浪费大量的时间,尤其是在2012-2015年间。在这几年的发展过程中,我也总结出了一点经验,就是要专注于自己擅长的领域和产品,不要做多元化。但是从长远来看,如果不坚持专注,很容易被淘汰。如果当初我们能像今天一样集中精力,也许能走的更好、更快并能把握住某些机会。

傅彦:对啊,无论何时作出决定,都不迟,因为机遇永远存在。我们是做房地产的,从1992年到现在,已经过去了10多年时间。在这期间,我也经历过很多事情,但是最让我印象深刻的就是当时房地产市场价格大幅度上涨。但是,浪费的这些年是很有价值的。

创业邦:我想问大家一个问题,为什么要选择这样的战略方向?在企业发展初期,战略是非常重要的,但是如何制定战略呢?我想从以下几个方面进行阐述。一、什么是战略?为什么要做战略规划?什么是战略管理?

傅彦:大数据对社会发展有很大帮助。但是一切皆有可能,实际上是一切皆无可能。因为这个行业跟其他的行业不一样,它涉及到很多领域,包括金融,医疗等行业。如果不能很好地把这些领域进行结合,那么大数据就可能变成一种摆设了。因此,笔者才不断强调,技术应该植根于特定行业方向。

这一过程不像有些产业,一、二年便可见到效果。如果10年内没有出现一个成功的To B公司,那将会导致整个产业的失败。为什么To B要从0到1?这是很多人都不知道的问题。什么叫To B?就是要在五年后才能成型产品,在十年后才能真正生根。To B企业要想在这10年内生存下来,必须要有持续的创新和不断的投入。

创业邦:你认为在未来10年内会有什么样的机会?

傅彦:首要的目标是上市,只要能够上成功上市就可以。

傅彦:第二,将企业打造成全国第一大工业大数据。

创业邦:您觉得最重要的是什么?

傅彦:要达到这一目的,已不是一件易事。

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论数之联

坐落于成都的数之联是较早涉足工业智能化转型领域的企业之一,也是业界领先的缺陷检测分类系统ADC产品及解决方案供应商。

凭借“智慧品质”和“智慧设备”两大核心产品体系以及数之联在工业质检及工艺生产流程优化方面积累的丰富经验,通过对核心生产场景进行深度数据感知、智能分析决策和自执行,帮助用户实现快速高效地解决问题。

在数之联AAD技术制程方面,其场景覆盖已超过500个。PCB方面,数之联成为行业内第一家实现AOI假点过滤的AI厂商和第一家全面覆盖AOI-AVI-VRS-拍照机。数之联为客户提供了“一站式”的服务方案,包括从设计到量产再到测试的整个流程。在封测方面,近乎靠人工复判的方式,判图效率很低,利用ADC与AOI的照片对接,可以代替大约1人左右的判图工作,处理超过1.5万张照片/h,一年下来帮工厂节省了数百万元的人力开支。

数之联大数据良率分析系统能够快速对生产中出现的异常情况进行定位、给出辅助意见、健全追溯机制、确保正常生产数之联YMES作为面板行业惟一一款集6sigma、大数据、AI算法、业务于一体的良率产品,拥有4以上面板厂引进经验、单厂日使用量150人以上、以机器学习人工智能秒级方式达到分析结果展示。

数之联通过人工目检,AOI的过检率、误检率和人力替代率均大幅降低,成为基于深度学习的AI-AOR研究热点之一。目前数之联正致力于将人工智能技术与工业现场结合起来,助力企业提高产品质量和生产效率。数之联于2018年4月推出多款新产品及解决方案。

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