让人工智能接地气，前微软高管创业扩博智能

（上图为扩博智能Clobotics创始人兼首席执行官严治庆）

2017年国庆节，扩博智能Clobotics的四个联合创业小伙伴与其他同事一起加班，加班工作就是从大批量图片中逐一抠图和打标签，比如给各种可口可乐瓶子打标签。只有打了正确标签的图片输入到机器视觉算法模型中，训练出来的模型才能分辨下一张输入的图片中是否包含可口可乐瓶子以及是哪一种。

这四个小伙伴中有在微软工作了16年曾任微软大中华区副总裁兼市场营销及运营总经理、微软MicrosoftAzure事业部中国区总经理的严治庆；CTO柯严是卡耐基梅隆大学机器视觉领域方向博士，曾是微软Bingsearch美国总部研发团队负责人；COO陈丽苹曾负责在中国地区落地及运营微软MicrosoftAzure和Office365业务；CRO李炤在微软公司工作10年，专注商业解决方案销售。

参加国庆节加班的还有扩博智能Clobotics研发团队20余位同事，其中博士占比20%、硕士占比80%，半数以上毕业于全球及国内的顶级高校，拥有微软、谷歌、亚马逊、Facebook、英特尔等科技公司的工作经历。

陈丽苹说国庆那一天，她就打了几百张可口可乐瓶子图片的标签，后来满眼看到的都是瓶子。仅仅是这些曾经的高管们和高才生们愿意放下身架，在国庆节期间加班，给算法模型训练打下手，就说明扩博智能Clobotics是一家非常接地气的创业公司，更不用说首创的CRO（ChiefRevenueOfficer）首席营收官的主要职责就是要创营收。

人工智能必须要走下神坛，在商业中发挥真正的作用，真正带来营收，库卡机器人，这就是扩博智能Clobotics的理念。2018年1月23日，扩博智能宣布了500万美元的A+轮融资，此轮融资由韩国最大的投资机构KTB领投、GGV纪源资本和首建投资本跟投，之前在2017年6月曾获GGV纪源资本的500万美元A轮融资，一年之内收获了两轮共1000万美元融资。

让人工智能落地的生产力工具

2016年底，严治庆来到了GGV纪源资本的办公室，做了一名入驻创业家。从那时开始，严治庆就在思索下一个结合人工智能、机器人和云服务的创业思路。总结了微软和无人机领域的经验，严治庆认为人工智能方向的创业，实现商业化、产品化是关键，特别是把人工智能应用到传统行业，需要的不是高深莫测的技术理论，而是可落地实施的产品，其中生产力工具是很好的创业方向。

什么是生产力工具呢？微软Office是一个典型代表，Word、Excel和PowerPoint三个主要的微软Office工具，这三个是每个职业人士每日都不能离开的工具，而且这三个工具可以大幅提高每个职业人士的每日工作效率，使用越娴熟、技巧越高，工作的效率就越高。除了对于提高生产力有很大的价值外，微软Office作为一个工具型软件可以独立使用、独立付费，而不用依赖其它软件而存在。

扩博智能Clobotics是做什么的呢？扩博智能Clobotics聚焦图像识别、3D建模、无人机全自动飞行等技术方向，依托计算机视觉、深度学习算法，致力于改变传统行业运营效率，为行业企业用户提供机器视觉产品。简单地理解，就是把机器视觉创造性地用于企业的生产、运营和管理，在不改变企业现有运营方式的前提下，大幅提高企业的生产力和生产效率，包括但不限于风力发电行业、电信运营商行业、零售行业等。

以风力发电行业为例：一台风力电机的造价约1000万人民币，将几十米的叶片从约百米高的风机上拆下来进行维修更换的成本高达百万人民币，那么叶片的日常巡检就非常重要。扩博智能想要做的是，把自己的无人机快递给风电企业，风电企业简单配置后就让无人机自动飞行巡检，无人机自带的相机把叶片图像上传给后端云服务，云服务通过机器视觉初筛找到可能存在的缺陷范围反馈给维修人员，这样就相当于帮助运维人员完成了一次初筛的分析报告。

采用了扩博智能Clobotics风电叶片巡检数据采集与人工智能助手，原先需要5个人一组一天用吊篮巡检一台风车的工作，现在可以实现一个人一天用无人机巡检8台风车，这就是40倍的效能提升；原先6个小时一组叶片的巡检，现在可以缩短到20分钟完成。特别是不需要检修工人爬高到百米高的轮毂上，极大降低了人工巡检的风险。

此类无人机+机器视觉的解决方案可广泛用于仓库巡检、森林火灾巡检、农业作物巡检、电信信号塔台巡检、城市安防巡检等多种业务场景。在GGV驻场期间，扩博智能已经获得中国电信的单子，又获得了先期几家风力发电厂的单子，还在探索零售业。

严治庆特别强调，在无人机+机器视觉的解决方案中，无人机就是一个生产力工具，扩博智能Clobotics不是一家生产无人机的硬件公司，而是为用户提供有价值的行业解决方案，并且挖掘无人机采集的数据所蕴含的商业价值，帮助企业提高生产力。

找到一个规模足够大的行业

聚焦于生产力工具这个思路，就意味着产品不能太复杂，越简单操作就越能普及，同时要做到良好的用户体验以及更低的成本，这样的商业模式就能规模化复制与扩展。但光有产品方向还不够，还需要一个规模足够大的行业，可以让生产力工具落到这个行业中，在解决行业痛点的过程中打磨产品。

风力发电站的运维服务就是这样一个规模巨大的市场。彭博新能源财经发布的研究报告预计，到2022年中国风电场运维费用将增至每年30亿美元，2015~2022年间中国风电场运维支出总计或达160亿美元。而根据国家能源局的数据，过去五年，风电产业在中国以及全球都取得了快速的发展和成长。2012年，KUKA机器人维修，中国风电总装机容量约6000万千瓦，到2017年已经接近2012年的3倍。

而早在2011年发布的《中国风电发展路线图2050》预计到2050年，中国风电装机将达10亿千瓦，满足17%的国内电力需求，2020年后国内风电价格将低于煤电的价格，同时国内现行的风力发电补贴政策将逐步取消、退出。在2017年10月的2017北京国际风能大会（CWP2017）上，国家能源局再次强调了风电在新能源当中将率先摆脱社会补贴，中国计划在2020年到2022年基本上实现风电不依赖补贴发展。

显然，中国的风力发电行业规模在不断扩大，但同时还在摆脱社会补贴走向高质量发展、精益型运营。再加上我国2010年之前的设备大多以2年质保期为主，2010年之后多以3-5年质保期为主，2017年以后将有大批的风力发电设备超出质保期，这些都在客观上造就了一个庞大的风力发电设备运维市场。

严治庆认为，如果选择农业、林业、仓储等行业的话，其实对于机器视觉和无人机的技术门槛要求并不高，普通消费级无人机加上消费级摄像头就能解决这些行业的需求，但风力发电机叶片的检测却不同，挑战多、难度大、门槛高。