微软中国第一次公开实验室细节:没有KPI、上班时间惬意
我站在微软位于上海张江人工智能岛的办公楼窗前,一眼就能看到对面楼“阿里研发中心”和“平头哥”几个无法忽略的大字。一个微软小姐姐神情复杂望向对面,对互联网属性公司天生自带的“优良”加班文化充满了敬畏。
“但整体而言,张江这边工作节奏并没有那么快。走在路上可能看不到人,但却安静而舒服。”
这仅是中国几万科技园区中的一个。
但让我略感惊奇的是,此前无论如何都没想过,它可以营造出一种“热情却又安静”的雅致氛围。
每一家科技企业都“独享”一栋五六层小楼,而每一栋楼之间多少都有一些细节上的差异,但却呈现出一种和谐又统一的美:
它们彼此占地面积不分伯仲,也都拥有五彩斑斓的灰,但却将玻璃与砖体在质地、颜色与形状上做出了N种排列组合。
七弯八拐的路,又将它们恰好串联起来;却又让彼此可以在加班时,隔着玻璃面面相觑。
傍晚,从远处望去,很多大楼灯火通明,你隔着玻璃,就能感受到中国科技公司打工人们忙忙碌碌的身影;但是,微软AI与物联网实验室里的氛围,却是格外惬意,甚至略显冷清。
几位工程师们要么在电脑前查看论文与代码,偶尔出去喝杯咖啡。而他们平日的主要工作,是协助科技公司设计方案,梳理技术架构,缩短算法部署时间。
而在我们拜访当日,他们没有客户登门,在这样一种可以自由支配时间的氛围里,他们激发创新力的方式,便是脑洞和学习。
这个2019年微软作为总部创新项目成立的小型实验室,不能免俗地用“人工智能”做注脚,承担了与BAT大厂科技孵化器极为相似的职能——
帮创业公司寻找资本,提供免费的技术资源,以此来挖掘更多微软云Azure客户,并壮大生态。
拍摄自微软AI&IOT实验室
微软工程师们会从上千份企业申请中,筛选出符合条件的企业,而标准则相对简单——“你到底需不需要人工智能”。
“工程师有时候听了公司的想法,或者看了一下方案,就直接拒绝了。”
实验室小姐姐告诉我,由于工程师都很耿直,有时会直接吐槽很多公司根本没必要用什么机器学习和深度学习,但却想拼命拿锤子找钉子,无论如何得蹭上。
而最终通过筛选的技术公司,则需要在微软这座实验室里花费一两周时间,与微软工程师一起梳理技术架构,讨论可加速成型的软硬方案。
当然,据微软称这全是免费的。
拍摄自实验室
非常有趣的是,微软AI实验室把“软”和“硬”做了区分。不过,其中的软件实验室,与互联网公司的普通办公室无任何区别,甚至更像个小课堂。只有当企业客户入住的一两周里,这里面才会传出争论的声音。
我发现,在软件实验室的巨大白板上,写满了上个技术公司密密麻麻的会议笔记,但通常都是以Azure这个底层为核心来做“IOT设备接入、数据存储以及模型导入”。
所以,也许有点看头的,是它们的硬件实验室。
微软在一楼专门设立了一个超过100平米的超大硬件试验场,以方便客户的工程师们做硬件适配与试验性开发。
当然,桌子上码放的焊接台、显微镜、频谱仪以及用来测量电压的高精度万用表,都是硬件测试的标配工具。
不过,对面那一排巨大且昂贵的3D打印机,实在是无法让人忽视。
这些从大洋彼岸运来的小巨兽们,每一台单价都超过10万。
而最右边价格高达百万的光敏固化液体打印机,能够把多种液体材料混合在一起,可以直接固化生成平时我们完全无法想象的、五颜六色的奇特形状。
“软件都是要‘寄存’在某个具体的物上面,特别是IOT设备。
所以我们得到的反馈是,很多企业有强烈的硬件开发需求。特别是很多初创公司,几乎没有什么资源和经验。”
不过,微软硬件工程师的主要任务,也包括独立完成必要的硬件Demo,为客户做一些参考模板:“它们不一定非要跟我们做一模一样的东西,甚至比我们做的更好,但我们需要先证明自己具备硬件能力。”
譬如,工程师们在实验室组装出了一个市面上很火的“四足行走机器人”。国内多家创业公司都推出过类似的硬件产品,甚至还登上过2021年的央视春晚。
而实验室里,这只机器人除摄像头与雷达以外的所有零部件,全都由那几台3D打印机制造完成。
“有公司想做外型设计,会先用我们的3D打印机做个模型,这个阶段,它们会发现产品本身存在的很多问题,譬如内部装配是否符合顺序,哪里存在干扰。
找完问题再迅速重新调整设计方案,打印第二版。不断加速,再加速!”
自由,接触有趣的硬件与创业者,又可以不断学习。每个拥有独立办公室的微软工程师,在这里没有特定的KPI,也不是996。可以说,这个实验室的很多特质,估计是很多年轻人梦寐以求的工作节奏。
不过,在中国商业市场,这样的特质,也会遭遇不可避免的麻烦。
回到现实:并非不可取代
在过去6年里,我们从来都没有忽视、也不能忽视微软强大的软件实力与技术创新力。
记得在2017年,微软在Build大会(这是微软最重要的年度技术活动)上曾发布过一项基于计算机视觉的“以物搜物”功能——在一个工厂车间里,一把遗失的锯,可以通过摄像头特有的视觉搜索功能被发现。
那个时间点上,这项技术创新力曾让我们惊讶地捂住嘴巴。
另外,微软4年前在语音交互与手势识别基础技术上就达到国际领先级别,在这方面积累了巨大的“从0到1”经验;
而在硬件领域,平板电脑 Surface 与混合现实(MR)头显Hololens都是所在细分市场独树一帜的创新型产品。
特别是后者,曾被海外很多AR科技公司用来改造和设计建筑大楼、医疗手术室以及工厂车间,更是在2021年获得了美国陆军高达219亿美元的订单。
可以说,如果谁最有资格贴“元宇宙”概念,除了Meta(前Facebook),就应该是微软。
然而,在所谓的“加速算法迭代,帮扶中小企业”层面……事实上,它与国内大厂孵化器无本质区别的“赋能”字眼,并不具备太大的吸引力。
除了可用肉眼观察到的实验室内部资源,我听到的大多数企业案例,都是在PPT上找到的——
那些“AI助力药物研发” “AI辅助诊断”“ AI预测型维护”等诸如此类能力……中国企业相关宣传早在三年前就已锣鼓声天,国产可代替方案也五花八门,而实际进展则极为不顺。
此外,在当下,中国创业公司更看重产业与供应链资源与订单。这个时间节点上,国内科技大厂能够“给弱小者多少喂点辅食”的优点,就凸显了出来。
而很明显,在微软实验室展示的合作案例中,工业与医疗方面的案例,几乎都来自ABB等联网与数据积累都极为成熟的海外大型高端制造工厂;
而国内案例中,虽然不乏实现营收的“小而美”科技公司,但无论是技术创新力还是商业模式,许多并没有跳出固有框架,一定会面临激烈同质竞争、定制化障碍与规模局限性。
“你们有没有一些明显区别于BAT孵化器或其他大厂实验室的优势?”这是我最好奇的问题,同时也想获得用来反驳自己观察的答案——
与几年前相比,“微软”这个词,对于创业公司来说,真的还具备比国内同类企业更大的竞争力吗?
而实验室对此疑问洋洋洒洒的一小时输出中,其实可以浓缩为两个词——
“不绑定”与“全球化”。
毫无疑问,微软通过实验室做所谓的“赋能”,其根本目的便是“推动企业上微软云Azure”。
它是微软当下的最重要业务,是微软重新获得媒体鲜花掌声的触发器,是资本重新下注微软的关键(也代表着CEO纳德拉在微软的十几年晋升轨迹)。
也就是说,如果使用Azure,企业就一定会获得这座实验室的技术打包与对接服务。但目前,这两项不会强制绑定。
一位通过实验室获得些许技术资源的科技公司告诉我,虽然目前用的是Azure,但并不排斥在国内改换其他云服务,而微软也没有这方面的权限,甚至不会干涉他们的选择。
“我们自己基础服务层与底层是完全分离的,无论什么云,对我们自己业务没有任何影响。如果客户非要换云,那么就马上切换。”
他们说,微软不会强绑定,更不会因为有所扶持而对创业公司施加严苛“控制”。
另外,由于创业公司与国内大厂不可避免有一些主营业务交叉,“竞争”会导致一些中国创业公司远离国内大厂的底层服务。
“其实像微软这种公司,除了云基础设施,在海外,它专门针对垂直行业,譬如零售,去做一些上层技术方案,认知技术的算法模型都非常成熟。
但国内,因为各种原因这个领域切入的并不多。”
而这就不得不说到,另一个真正具有决定性的优势——出海。
非常有意思,微软实验室向我们强烈推荐的三家使用了Azure+IOT技术的2B科技公司——
极豆科技、汉朔科技,以见科技,都有一个非常明显共同点:
有不少于50%的国外客户。全球市场收入占其总营收的份额非常重。
譬如,极豆科技主要是为车企客户做娱乐信息化系统与服务运营,其客户有大众、梅赛德斯、日产等海外车企。某种程度上,正是基于“车”这个大托盘,它们才跟微软小冰等部门做了更多资源绑定。
而以电子价签起家,给大型商超做数字零售技术与营销运营的汉朔,其80%客户来自欧洲大型零售集团。
用混合现实(MR)技术给大型建筑做施工质量验证的以及科技,其客户名单里有不少来自日本与新加坡等海外建筑商。当然,最重要的是它们也需要使用微软MR眼镜产品Hololens做开发。
因此,比较明显,为了制定更加稳定的全球市场策略,微软的Azure、擅长的语音交互与混合现实技术,能够吸引与其主营业务无竞争关系,且产生强业务互补的中国创业公司。
“不过如果仅仅是国内市场,那么其实微软推广云就会比较难,因为没太有特突出的优势。特别是AI技术都祛魅了,很多非AI技术公司都有能做的部门了。”
一位创业者向我透露,国内阿里腾讯以及华为等云大厂厮杀激烈,同时也几乎相当于在国内市场设立了铜墙铁壁,Azure拿下只有国内市场的企业相对更难。
“这也是为何,此前一些如谷歌、Facebook等海外大厂通常会以‘出海’的名义,疯狂招揽企业客户与开发者。”
不可否认的是,“微软”在很多技术导向性创业者眼中,仍然是一块巨大的品牌与资源敲门砖;而它在国内建立的AI实验室,也坚持营造一种“以产品创新力与互助为核心”的宽松生态。
不过,这种优势,是否仍然是当下中国AI创业者心里最重要的优势呢?
热门评论
>>共有0条评论,显示0条