他做移动支付被巨头干掉，转型为巨头提供AI数据服务，一年赚千万

抽烟 烫头 喝可乐

文丨霍超

龙猫众包

• 创始人：昝（zan）智

• 背景：豌豆荚、百度

• 门派：共享经济、人工智能

• 投资机构：真顺基金、九合创投、云天使基金

• 融资规模：Pre-A 800万人民币

 昝智

 龙猫众包 创始人

昝智接招

1. 巨头本身就拥有庞大的数据，为何还需要你的数据？

2. 如何持续保持竞争优势，防止模式被复制？

3. 对未来中国AI技术的发展有何看法？

自从2016年伊始，资本把风口对准了人工智能。重金之下，小公司发力，大公司炫技。无论是科大讯飞的语音助手、阿里巴巴的智能客服，还是百度攻克许久的无人驾驶，亦或是谷歌前段时间风光无限的阿尔法狗……

「AI就是未来。」谁也不愿在通往下一个时代的牌桌上缺失筹码。

正如王家卫在电影《一代宗师》中所说：「一门里，有人当面子，就得有人当里子。」为这些走在时代前列的AI大公司提供数据服务的龙猫众包，就是AI领域的「里子」。

时间退回到2016年初，彼时的昝智还在为上一个项目「闪电刷」忧心忡忡。两年前，他看到移动支付的未来，带着一腔热血离开了豌豆荚，踏上了创业的征程。希望通过NFC技术提供了一种全新的支付方式，用户持公交卡、银联闪付卡贴在 NFC 手机背部即可扣掉卡里的电子现金，完成支付。

「每天4万交易次数，跟北上广深的公交卡集团都达成了合作」在看似繁荣假象终究不可掩饰商业模式核心点的缺失。到了2015，随着支付宝和微信带着不计回报的巨额补贴进入了线下小额支付市场后，闪电刷的势能开始直线下降，最后惨淡收场。

「跟对了风口，上错了赛道。」昝智回顾时如此说道。为了节省开支，他瞒着团队停掉了自己的薪资，这一停就是近一年。直到转型后的龙猫开始盈利后才逐渐恢复。

「说起来很偶然，龙猫众包刚成立时其实和AI数据扯不上什么关系。」昝智告诉《接招》（微信公众号：itakethat），「我们回到团队基因，发现团队的优势还是在线上流量能力，我们在短时间内聚合了几十万用户在平台上，『共享』他们的碎片时间帮企业做一些巡检、分发等服务，从而获得一定比例的报酬……但是没想到迎来的第一个大客户居然是百度。」

彼时的百度刚刚和《最强大脑》达成合作，为了使其「百度大脑」在人脸识别环节更有竞争力，需要庞大的人脸数据分析、建模。

「机器识别人脸的方式是和人不一样的，它会把一张脸划分成108个点，识别不同面部造型时它会计算、比对这两张照片108个点匹不匹配；匹配的话，那就认为这是同一个人。」

为了去比对这108个点，AI需要先去建模，建模的前提需要数十万的数据分析。昝智当时的任务就是发动平台用户为百度提供提供足够的数据，并且进行标注。

正是因为和百度的合作让龙猫真正聚焦到了AI这个大市场。

「不仅是百度，很多AI公司都有数据缺失这一痛点。」昝智调研发现，作为语音识别行业龙头的科大讯飞，为了提高识别的准确率曾经雇佣了1500人的团队进行标注；另一互联网教育新秀学霸君也为实现「拍照识题」这一功能上投入了大量的人力物力。「如果这些工作交给龙猫的话，成本可以节约至少60%以上。」

前景远不于此，电商评价检测、平台广告识别、无人驾驶道路标注……几乎每一个涉及AI的领域搭建初期都需要数据支持，想到这，昝智有些兴奋。

在之后的拓展上，昝智也抓住机遇逐步上线了语音、图像、文本等各种处理方案，也相继斩获了科大讯飞、中科汇能、图森、迈吉客、Momenta 等大客户。目前依靠每个项目百万级的数据采集、处理能力，龙猫众包今年预估利润超千万。

龙猫投资人、真顺基金副总裁高亚捷认为，人工智能是一个大风口，不论是创业公司还是巨头每年都有数以亿计的钱砸向这里，但是毋庸置疑最终绝大部分项目都会成为产业的炮灰。就像当年硅谷的淘金热，大部分淘金者都没赚到期望中的钱， 赚钱的是卖牛仔裤和矿泉水的。龙猫就是更加务实和冷静的看待现阶段的AI行业，定位于「超级风口的基础设施。」

创业三年有余，昝智赶上了两个风口。不同的是，第一个的项目虽然处在移动支付浪潮上，但在巨头的夹缝下生存，虽败犹荣；第二个项目他直接把巨头变成了自己的客户。

「在停薪、转型那段时期，你焦虑吗？」

「会有一些压力在……但我还是相信自己和团队的能力。虽然眼前的项目没有成功，但是我们终究会成。」昝智自信的笑了笑。

Q

巨头们本身产品下就拥有庞大的数据量级，为何还需要数据服务？

昝：虽然巨头在某些方面数据量是特别大的，但这种数据是不能应用到AI技术中的。比如对于人脸识别和语音识别，这些结构化的数据是不能直接调用百度图片或是朋友圈的照片的，还是得它自己重新采集。

前段时间马化腾在深圳IT领袖峰会中也说过大数据，也是平台、业务部门里面有大量的实际运转数据产生出来，这里面很多大数据是垃圾数据，没有标签、没有人规划定义，用算法也学不出来，学完之后也是走火入魔疯狂的结果，这里面数据的清洗标签化难度相当高，要雇很多人，用比较笨的方法用人脑去清洗干净再让AI去学。

Q

龙猫众包一个任务会给用户提供大概多少的报酬？

昝：这个会根据任务的难度，还有任务需要的时间提供不等的报酬。

比如有一些任务需要用户拍自己的照片，就需要用户贡献一部分自己的数据嘛。虽然这部分任务特别简单，但是它的价格依然不会太低，因为要贡献用户自己的数据。

还有一部分汽车标注等任务，需要用户之前经过学习和培训，薪酬也会比较高。所以会根据难度，任务需要的时间去定它的价格。

Q

AI公司获取数据需求会不会随着技术的逐渐完善而下降呢？

昝：我们看到的情况是这个需求在不断的增加。

其实目前每一个AI领域都处在初级阶段，这个初级阶段每个AI发展都在不断的扩张的。比如人脸识别，现在机器已经比较好能识别正脸了。但是做计算机视觉的公司怎么可能满足与识别正脸就OK了，它还得识别侧脸，识别人仰头、低头等各种姿势以及在不同的光线下，在不同的环境中的识别等等。

这个行业实际上还在扩张。在扩张过程中，不同的点都需要单独的数据。这个数据目前看来，十年之内不太可能有下降的趋势。

Q

如何持续保持竞争优势，防止模式被复制？

昝：我觉得我们的壁垒和优势还在于：

第一，会有一些技术壁垒。因为做一个众包，还是需要给用户提供标注和数据采集的工具。标注的系统也是比较复杂的系统。所以这方面，其实我们在技术上一直在不断的投入。

比如我们在采集了用户提供的照片之后还需要利用技术去标注。这个时候就需要我们有一定的技术实力。并且我们得给这个用户一个比较好的工具，让用户再去优化这些标点。这些都是需要技术开发的，所以其他的众包平台要进入的话，首先要有这么一个壁垒。

第二个方面，因为我们一直做数据方面的事情，所以用户已经渐渐习惯干这个事情，并且进行了一些培训，所以用户也是一个壁垒，新入的玩家不可能短时间内培养这么多可以做数据标注的用户。

Q

对中国AI技术的发展有何看法？

昝：在未来AI技术发展，中国肯定会处在世界前列。

第一，中国享有数据红利。因为AI需要庞大的数据基础才能建立好模型，投入到应用中。而中国有足够多的用户和足够大的市场能为AI技术提供源源不断的数据基础。

第二，中国很多产业都在不断升级。在中国传统的行业比日本和美国这些国家，还是会落后一些。但如果应用到AI技术之后，我们可以直接跳跃式的发展。但是在日本和美国，由于一些行业或者协会的制约，发展AI技术时需要背负的包袱其实挺重的。

举一个例子，美国在研究卡车无人驾驶时就遭到了现美国卡车工会的抵制，所以难以进展。

我看好AI在中国的发展，这个行业的未来是有非常大的潜力。第一，抓住数据行业发展的红利。第二，在行业初期发展得比较落后，对于创业公司而言，不但是没有包袱，直接上来就会有机会。

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