曹巍组团四大超炫硬科技CEO,解锁软着陆是能力还是态度|蓝驰论坛

发布日期:9 个月前

文章较长,但暗藏惊喜,请耐心阅读,以下为精彩现场对话实录:

主持人:蓝驰创投执行董事曹巍

对话嘉宾:青云CEO 黄允松、绿湾合伙人兼副总裁秦锋剑、汇医慧影CEO 柴象飞、亮亮视野CEO 吴斐



曹巍:非常感谢各位嘉宾的精彩分享,之前有一点公司介绍的背景,这个环节我们直接切入干货。今天天气客观原因,有的朋友来得比较晚,错过了我们Demo的分享,所以接下来请各位CEO用1分钟的时间对公司和产品做一个简短的自我介绍。


吴斐我们公司叫亮亮视野,现在在为安防、工业、医疗领域提供AR一体化解决方案。

   

秦锋剑绿湾是一家深度聚焦公共安全领域的大数据技术公司,我们做公共安全的大脑,我们的核心产品“智子”能高效融合各警务系统的数据,进行关联分析、布控预警,并为公安开发定制化的功能。

  

柴象飞:我是汇医慧影的柴象飞,我们是在医疗影像这个垂直领域,利用人工识别和图像识别技术实现人员的解放,影像诊断的精准提升,尤其把影像原始看图说话的过程最后形成量化的结论,把这个量化结论融入到整个精准医疗、以计算为变革的医疗流程中。我们团队在整个医疗影像领域也都深耕了很长时间,也很有幸,在实践的第一线深耕落地我们这样的方式,尤其人工智能在影像领域的应用、场景已经有两年多的实践,目前已经服务了中国超过300家医院,包括顶级的几十家三甲医院和我们有深度的合作,我个人很兴奋也很期待,尤其数字医疗变革过程中,我们能参与到其中,能在过程中作为参与者和见证者。谢谢!

   

黄允松:大家好!我叫黄允松,来自青云QingCloud,我们公司和各位的可能不太一样,大家伙做的事情是面向最终消费者和具体问题,而我们是在底层,解决底层信息科技和通讯科技如何更好地满足上层应用的需求。前面的分享中有一点我认为是非常重要的,高科技对我国宏观经济层面上的经济构成的贡献已经越来越大,而且推动着我们结构的改变。在这一点上,我经常讲的大白话是,信息科技、通讯科技越来越成为大众的玩具,而不再是小众的玩具。这种情况之下,如何让它变得更简单,更亲民,更廉价,更透明,更具服务化,更按需,这是我们这些云计算公司的使命所在。


青云QingCloud基本上的定位就是在基础层的IaaS和技术层的PaaS上,以标准化服务让大家看到IT和CT上几乎所有常规能见到的功能性需求和服务型需求。

   

曹巍:今天我们的主题是讲软着陆是能力还是态度,下面请四位稍微秀秀自己的肌肉,分享一下硬科技,像云计算里有这么多的巨头,青云是靠什么安家立命的,硬科技是什么?突破点又是什么?是如何成长起来的?


黄允松:承接曹巍关于“巨头”的说法,底层科技行业目前基本上就中美两国在不断钻研,然后在云计算行业,无论中国还是美国,还在云计算行业耕耘的公司,活着的,美国有像Google、亚马逊、微软,国内也有好几家。为什么青云还能够活着,还发展的挺好,这是非技术层面的。


云计算层面,云计算的卖点绝对不是商业,因为商业早已经被美国人做得非常透明化、扁平化,已经没什么可创新的点了,所谓的商业模式只不过把CPU做成一个API卖出去,把Memory做成一个API拿出来,让操作系统透明化,最终消失,将关系型数据库变成一系列的interface。所以,它在模式上是没有创新空间的,我们如何确保自己能够做得更好呢?这就体现在技术层面了:在资源层面我们有四件套:计算、存储、网络、安全;平台层面是接近于百分之百的平台性和兼容性,这是我们最大的亮点。过去十年以来,我一直秉承的观点是要把人排除出计算机的世界,这也是我的第一个观点。

 

我的第二个观点是点对点的机器人协调社区及控制系统很关键,我做了差不多11年,这是青云能够站着,而不是躺着的制胜法宝之一。

   

曹巍:下面抛给象飞,因为医院是最难进的,您说进了300多家医院,我对医院了解比较少,吓了一跳,这个硬科技是什么?


柴象飞:其实做图像识别的人也比较多,从图像识别深入到医疗垂直领域,我们这边有两个最大的特点,一是普通的图像识别问题上,我们利用了深度学习+很多传统的图像学习方法,尤其是柔性配置方法,能够大大减少算法对图像术的依赖。通用的自然图像识别过程中,比如Google.net有几百万,甚至有的公司有上亿数据库,有的到医疗影像发现非常不可行,尤其病种方面,几千例、上万例就很多了,而且有些案例到了困难的程度。人眼识别普通医生没有办法识别,还需要医生标识、标注,使得我们的数据成本比其他的基本图像识别高得多。所以,我们的第一个硬科技是说,我们是通过非常多的自动分割、柔性配准等方法,我们七八年都在做相关的事情,通过混合式的模型,我们这边的数据量对普通普通模型数据量能大幅度下降,有的比其他公司低10%-20%。


医疗领域单独影像本身还不全面的,斯坦福那个组最早提出影像组学概念,也是第一本《影像组学》书的编者,我们用四五年时间,以影像为核心,同时把临床数据和影像数据共同计算,能够实现最终临床结论的可计算化,能够对数据量的要求进一步下降,这会导致一个特点,很多公司会做肺结节这一个模型,要让他来复制要花很长时间。我们公司基本每三个月就会有新的病种模型的诞生。我们从数据模型术、模型增长术在业内也是增长最快的,主要是基于刚才说的亮点。

   

曹巍:除了技术硬之外背景也很硬,在斯坦福方面是深度精研的专家级团队了。秦总,有几个朋友问我绿湾是干什么的?我说是帮助警察抓人的,可否用大家能懂的方式,从技术的角度分享一下绿湾科技?


秦锋剑:你说的很准,帮警察抓人的。柴总刚才提到他们用识别影像技术,我们是将全球顶尖的技术,包括云计算、大数据、机器学习、人工智能等技术,都应用到“智子”产品上进行整合。去年G20峰会召开前,智子试用版已经出来,当时给公安演示,公安说比他们现有系统要领先十年,对我们非常认可。我们今年战略是走出浙江省,最近几个月,我自己跑了十多个省,三十多个公安局,他们无一不用“大开眼界”来形容智子产品


曹巍:非常感谢秦总的分享,吴总,您也给我们秀了眼镜,也请您从技术的纬度做个分享。

   

吴斐:我们这个领域还是比较热门的领域,大家一说起AR脑子里能浮现出不少的公司。

   

曹巍:我们蓝驰投亮亮视野的时候,大家都觉得Google Glass已经死了,这个市场没有机会了,您为什么能坚持,您的硬科技到底是什么,让你坚信会比Google Glass还要好?


吴斐:我们在技术领域,很多人会问同样的问题,为什么谷歌眼镜死了,你们还在做?因为我们看到了真需求,市面上做AR眼镜的形态特别不统一,很多像早期的手机时代,因为大家并没有早期的需求,尤其在这个行业,比如有头盔式的,一体机式的。我们在做的时候发现这个问题以后就回到了商业的本质,到底要为客户解决什么问题,所以就提出了1Bit的信息,也就是说这个眼镜哪怕只显示1Bit信息,能不能给人带来价值,会不会有人花1万美金买你这个设备,这是我们想到的真正的本质。


我们想到一个场景——战场,看到一个人,他是敌人还是朋友,他能解决生命的问题,这就是很好的场景。我们从这个点入手,开始找十几个行业,把它做细分,而且做非常深度的挖掘,我们发现工业和安防,其实总结到最后,一是通过视频赋能,二是通过视觉赋能,在这中间产生了什么技术呢?首先在光学方面,AR是一种交互技术,无非就是input、output,input是计算,output是光学,大家在做的时候有很多的方向,我们的方向就是轻,因为要1Bit产生价值,我们集成了研发的思路,现在做的波导只有几克,成本非常低,我们就是希望有非常轻的便宜的眼镜能够马上赋能。


计算,现在大家都在做CV和AI,各有各不同的角度,我们真正进入安防发现两件事情非常值得做。一是轻量的,能够在系统上跑的模型,我们在世界芯片上可以跑到40毫秒识别一个人,这其实是一个非常完整的体系开发,产生出一个专利,就是拉费德模型。

 

曹巍:感谢吴总的分享。在座各位讲完硬科技之后讨论的是软着陆环节,冰无常态水无常形,真正要想把生意做好光有一把硬科技是没用的,真正用在商业场景,如何理解市场,如何理解需求,如何构建商业模型在成长早期是非常关键的突破环节。软着陆开始做商业,实际到对商业、市场接触、理解、认知、碰撞、思考、重构,最后形成自己的一套方法论和体系的过程。Richard,您能不能分享一下,当年蓝驰看着你们这个团队从四个人开始做云计算的事情,从一个疯狂的Idea到最后形成完整的商业模型,这里面最经典的一两个反思是什么,对市场的认知、刷新、挑战最深刻的案例是什么?

   

黄允松:我们刚开始仅仅只有三个人。我做云计算比较早,2006年开始,到现在有十多年了。当云计算这个概念在全球都只是个笑话时,没有人会相信云计算未来前景多美好。我和蓝驰接触的时候,在国内,至少在北京云计算基本上没有什么投资人会有投资的想法,因为在技术上没有得到充分的验证,稳定性各方面比硬件差得也很远。在商业上,全球没有成功案例,伟大的AWS年亏损破10亿美元,像玩一样烧钱,基本上看不到什么希望。扣今天曹巍这个对话的题目,我有个非常深的感受,我们创业到底是为了什么?


第一,一定是看中了我们喜欢的所谓硬科技,并且自认为自己还是比较了解的,当然,在里面花了很多的心血,也带着团队钻研了很多年。

 

第二,与此同时,怀着一个心态,在商业上应该能服务于这个社会,服务于人民群众。我认为比较能体现出硬科技要软着陆的点就在于客户如何选择,这是很关键的。

   

曹巍:我再问个更犀利的问题。当时游戏行业赚钱特别快,移动游戏起得风风火火,钱花得哗哗的,当时我们拉着Richard一起开会,给Richard建议说,游戏行业的钱好赚,你的身段要软一些,赶紧把游戏行业的钱赚了,那时候我们就希望您“软着陆”,但您“太硬了”,就没听劝,这是很经典的案例,当时为什么不愿意做手机游戏行业?这么大的需求,这么好的现金流,专门去啃这个硬骨头。


黄允松:我自己和蓝驰的团队,包括陈总有时候会有一些分歧,看法不太一致。手游行业在2013年、2014年基本登顶了,火得就像2016年的互联网金融、2017年的AI一样,已经让人感觉快要爆炸了,钱在北京的马路上流动,那种感觉就是谁不做它谁就是傻子。为什么我不做它呢?因为我也是做了功课的,我原来有个同事创业做游戏,他们公司做了几十款游戏,因为我不玩游戏,所以我专门和他花了一天时间探讨,这个游戏到底是什么样的生意。其实,他们90%以上的游戏寿命非常短,几个月就结束了,能够撑着霸屏的游戏非常少,霸屏还在赚钱的就更少了。他们的员工每天加班,没有正常上下班过,这样残酷的压力下,赚钱如此艰辛,他们公司在当时的游戏行业排名前列,最高峰时一个月是过亿的流水,即便如此他们依然很艰难,我就想,做得成功的也就这样,做得不成功怎么办?我考虑的是,它的艰难在于付款压力上。

 

第二,我有一次去理发,恰好赶上人多需要排队等候。于是,我一边排队,一遍拿手机看新闻,翻文章。我观察了一下身边的人,每个人都在玩手游;我注意到他们每个人玩的游戏都不一样,旁边的小伙子短短的排队过程中切换游戏好几次,这说明手游没有忠诚度。和端游不一样,端游是培养自己的第二人生,手游没有忠诚度,也就是端游模式在手游上不一定好使,手游一定要头部收割,而头部的手游都在在腾讯游戏、网易游戏,还有盛大。

   

曹巍:最后早晚要被他们收购掉?

   

黄允松:是的,我也可以努力,但这个挑战太大了。总之,我考虑很多之后,在2013年、2014年游戏峰值时完全没有做游戏,做了大家都不看好的东西就是金融行业,银行、保险、互金,今天大家都觉得Richard那小子蒙对了,但当时心里也没什么谱。我当时为什么蒙金融呢?不是我骨头很硬,我觉得我很牛就去啃他,因为金融是美国科技公司垄断的行业,全球的bank都是IBM(我前东家),中国基本都是IBM的,零零碎碎夹杂一点HP、dell之类的,但和IBM不能比。我是出身IBM实验室,也是IBM Cloud的创始人之一。所以,我非常了解他,因为我在里面工作了十年。而IBM代表着传统美国巨无霸型IT科技企业,他们都在衰落,我和一群正在高台跳水的人竞争是不是来得更容易呢?所以,我和美国IT巨头们所垄断的金融行业竞争,这就是所谓的着陆过程。我当时想了很多,要死就干脆死得快一点,不要慢慢地死,万一成功了那就是个巨大的成功。这是我选行业时的一个想法,我这个东西做出来到底卖给谁。

   

曹巍:谁是产品的最终客户,谁最离不开我。

   

黄允松:2016年、2017年的今天,手游彻底下去了,头部收割达到了几乎令人发指的地步。看今年的《王者荣耀》就知道了,这有什么可搞的,我非常庆幸,2013年、2014年没有进入手游行业。

   

曹巍:绿湾这边能不能分享一下,什么时候开始炼身段,开始软着陆了,软着陆过程中有没有交一些学费,走一些弯路,还是顺风顺水,一下子就找到点了?


秦锋剑:顺风顺水还是很难的,我们走了很多弯路,也遇到过很多坑。2013年,我们和公安接触相关业务,2014年特别看好大数据行业,当时从全球范围来看,美国的Palantir做得特别好,它是在“9·11”事件之后成立的,当时美国联邦调查局、中央情报局、国家安全局、及各地警察局都在使用,当时估值已近百亿美金。


我们当时做大数据产品时学习借鉴了PalantirGotham平台,我们的技术非常成熟,拥有来自BAT顶尖的技术人才。很快产品出来了,跟Palantir非常类似,但当我们跟公安去交流时,公安说这是什么垃圾产品,太复杂了,根本没法用。我们当时很难理解,这样一个用来抓本拉登的产品拿到中国没法用。


后来我们发现,中国跟美国确实不一样,中国有十几亿人口,犯罪数量和警察数量比例,跟美国的差距太悬殊了。跟公安接触多了之后发现,他们通宵加班的很普遍,我们去新疆,有的公安一周没见过自己的妻儿,这个情况和美国完全不一样。我们一年时间天天扎在公安派出所,同他们待在一块儿,看他们如何讨论案件,怎么分析案件,他们情报专家的思路是什么,侦查的刑侦思路又是什么,逐渐积累沉淀,再思考这些如何跟我们的大数据、人工智能技术结合起来?


比如刑侦这块,他们看到一个脚印就能判断出年龄、性别,看到血迹发案现场就知道是新犯还是惯犯,那我们通过一些规则加上人工智能,慢慢摸索出一套产品,经过两年多的锤炼,目前智子产品终于得到了很多公安局的认可,但这条路是非常漫长的。


曹巍:秦总,您当时也在警察局、看守所里体验了一把,一起破案?


秦锋剑:我现在也是这样,我昨天在东北、今天下午会议完了马上要到北京市局,我每时每刻都和他们呆在一块儿。

   

曹巍:非常感谢秦总,非常真切,要把项目做好的确要近距离接触客户,深度地了解需求。这个身段真是够软的,连局子都可以去,服您,厉害厉害!


吴总,一开始看亮亮视野在网上京东做众筹,我们就开始了解,当时特别心动想买一个,后来发现没法用,内部没有这个budget,就没买。亮亮视野从一开始尝试做C端,中间选行业,到现在找到比较重要的一两个方向,这个认知过程中有没有比较经典的碰撞和思考可以与我们分享。


吴斐:在公安方向感触比较深,秦哥他们都是做后端的大脑,我们想到的一个命题是前端,怎么样用数据赋能一个人,单景设备,让他能够得到数据的红利,我们第一次把眼镜连上系统以后给了警察,就像秦总一样,人家反馈是垃圾。为什么呢?因为要从眼镜识别一个人传到后台要过两个网关,再回来过这两个网关,到人眼要8秒钟,我看着这个人要一直按着他才可以,这东西完全没用。但人脸比较慢,很幸运的是车牌特别快,车牌马上就能识别出套牌车,把这个数据接上以后,我现场观察特别高兴,因为戴的一线干警非常兴奋,他突然可以走在路上看到这辆车就可以知道这辆车套牌。他说兄弟这样,你这眼镜我自己花钱买,买完以后我给你接上,你不要管我的领导。我就想,这个需求挖对了,有意思。


我们又在想另外一个问题,如果识别脸像抓车牌一样快会不会更兴奋,这里面就有很多硬技术,不可能把所有的计算交到后端,一定要在前端就把计算做完,我们就在找方案,找方案的时候发现视觉新品是解决这个问题最好的地方。我们花了一年的时间,从5秒降到4秒、3秒、1秒,1秒降到500毫秒,500毫秒降到200毫秒,现在可以做到40毫秒,40毫秒以后再给到他这个人又兴奋了,他在街上随便拉一个人过来,说你车套牌你知道吗?说知道,你叫什么?我,我忘了。身份证带了吗?没带,身份证号码知道吗?不知道,你是不是叫张鹏。一下子就傻了。我们把这个场景一下子打破,迅速形成产品方案,在很多产品推,就抓回来很多单。所以,这中间我们也走了很多去伪存真的路,好在我们觉得走在一个正确的道路上。

   

曹巍:感谢吴总的分享。医院特别难进,而且医院是一把手经济,一把手政治,很多人给医院做管理软件,我记得有一个人做的是院长驾驶舱,这个软件是服务院长的,只要院长看着开心我就有单收,从软件的名字、装修和风格设计就是让院长一个人high,我问他半年卖了多少,他说哥们儿,特别好,我卖得特别特别好,卖给10个医院,每天陪着院长喝酒,这个驾驶舱变成KTV了。我们把渠道抓到,医院的营销和需求环节上,结果做得不错,但过程有什么困难,是不是也找过院长喝过酒?


柴象飞:如曹巍所言,医疗是很复杂的环境,也算是技术人员,虽然有很多医生,它的属性又非常多,既是技术人员又是很多的官员属性,又有很多科学家、学术人的属性,同时它又是偏功利为主的地方。所以,它的决策流程又比较麻烦,如果你单做一个简单的点可能能打动医生但又很难打动院长,最后你这个产品真正想落地确实需要多方大家共赢的东西,可能院长代表医院总体层面,同时又能服务医生,对患者也有好处,你必须把这三者中至少做到两者大家是很满意的,这样你才能把整个商业流程走完。


我有个视频,对肺部结节的自动检测,肺部胸片正常、异常的检测,其他公司早期都会做类似的事情。但这些事情效果还是比较明显的,但医院里刚开始来推这样的东西没有那么直接对它的触动或直接愿意来购买,你简单提升他效率并没有那么大的震撼,医院最终还是经济体,最直接的是能不能给他获得新的收益。我相信所有对公销售的东西,最大的诉求就是能不能给他获益,能不能节约它大量的成本,如果它是对公的企业,还有一些政治性的诉求,像国企落实国家分级诊疗的诉求,落实国家多点服务的诉求,落实国家医疗控费的诉求等等。最后,我们发现,还是落实到两点,尤其对于医生来讲,会发现,很多影像科大夫给不到医生要的结论,而不是他单独的效率提升。很多影像报告会写疑似什么疾病,不排除什么疾病,可能什么疾病,你会发现医生给不到患者真正意义的作用,但他也有自己的作用,会保证自己的诉求不要犯错误或者自保的需求。

 

我们做了真正的量化判断,可以把他的结论可计算出来,而且计算的是概率值,临床大夫拿过来就能直接使用,而且做更加公正客观的判断,包括患者拿到这样的结论性东西可信度也会变得很好。

   

曹巍:采取这样的方法论,搞定医院是多长时间?

   

柴象飞:这是一方面,要搞定医生和患者,我们顺应这个材料也做了影像云系统,电子胶片系统,能符合医院层面对分级诊疗的需求,等于两个功能融合到一个系统,能把上下级需求有整体的完善,通过这样的完善,我们在四五个省也做了分级诊疗系统,包括远程支持,远程技术服务,以及医联体的项目。单做一家医联体都能联系几家甚至几十家的医院,几个省有四五个体系就能快速达到医院的服务量要求,包括数据的回传量的要求。

   

曹巍:我还有个个人问题,您现在还有机会和领导去喝酒吗?

   

柴象飞:喝酒很少,医生的压力非常大,娱乐和喝酒的能力都要比常人更强的。


曹巍:这是“深刻”的洞察。大家的分享非常不错,已经到了干货环节了。四位背景都是偏技术的,Richard当年我见到的时候认为是技术大神,柴象飞在斯坦福搞医学影像研究,后台、团队背景足够硬,秦博士在大数据、算法方面也是行业内知名的专家,吴总在可穿戴硬件,最开始在联想研究院,所有最前沿的东西,能试的东西试了一遍,大家都做了一圈。你们四位的背景全是技术类的背景,刚才说软着陆,听你们讲完之后踏实多了,基本身段都非常软,无论是搞医院的,还是公安体系,还是华为,我们都能搞进去,但下一个问题可能更尖锐。软着陆时间长了会不会把硬科技丢了,比如IBM早期三个大牛关在屋里,关了四个月,最后把青云的底层写出来,这是当时纯技术、纯产品公司的斗争,现在一匹金融客户,软着陆之后您怎么评论科学家、销售和商务团队中间的公司氛围?

   

黄允松:这是个超级无敌好的话题,讲一天都讲不完,实在是吃过太多亏。实际对一家企业来说,他的战斗力真的是会变化的,有时候好有时候坏,我们现在也是几百号人,公司商业团队和底层研发团队之间的比例,虽然说现在还是研发多,但商业团队人数正在上升。我作为公司的负责人的确面临巨大的挑战,就是如何确保公司去一边去实现商业运转,另一边又能保持迭代更新能力、速度和创新度,实话讲,有很多人讲我们两者不能两全。

   

曹巍:直接告诉我,谁说了算?


黄允松:我们公司现在的办公楼,在北京的广顺桥,我们有两层楼,一层是研发团队,另一层是其余团队,为什么要这样安排?这是我反复思考之后的结果。研发的独立性必须要确保,否则会被商业诉求严重地影响。有人说,这样的话,身段岂不是不够软了吗?这要看平衡度。简单来说,在产品和技术上还是7楼的研发团队说了算。

 

商业层面是6楼说了算,这两者之间会有Gap,Gap会通过协调来解决。如果混编在一起,最后的结果,商业的诉求一定会压倒技术,这是中国的特色。在中国,生意永远比技术重要,但大家千万不要忘了,我们是一家高科技公司,如果你的定位是一家科技型驱动的企业,一定要记住这两者要是平等的。实际在绝大多数做成功的中国企业里,技术部门和科技部门长期以来是附属于业务部门、属于支持支撑性质的,我们不希望变成这样,曹巍的问题非常好,技术和产品我们7楼说了算,实在分歧太大可以沟通和讨论,但不能搞商业一言堂。

   

柴象飞:我非常同意这个观点,不同阶段有不同的方法。

   

曹巍:你们现在商务被技术压倒了?

   

柴象飞:的确是这样,商业越来越强势,今年我们做过调整,原来公司都有技术部、市场部、商业部,有三四个月时间我们等于把公司变成两个小组,类似小BU的概念,每个小组都是商业人士领头的,里面主要是技术负责人来管理其他所有的人,有三个月的过程是这么来做的,当时就是发现这样的问题,还是很多技术的产品不足够服务商务。

   

曹巍:所以,根据公司发展阶段,这个阶段就让商务更多地去推动,技术配合?

   

柴象飞:我们会技术性地调整,核心还是在商务的需求点上和技术和它的对接点,尤其是一些攻关式项目还是阶段性以商务为重,到一定阶段我们恢复到正常的市场商务为主的组织结构。

      

曹巍:吴总,你们有销售吗?

   

吴斐:我们有销售,刚才说的矛盾在我们这儿体现得淋漓尽致,一个需求来了,技术说这个对产品没好处,商业说你做了单子得拿下来,你必须给我做,这样的矛盾每天都产生。昨天还开了一个团队的内部司董会,时间比较短,我说了一下结论,我的结论是,以做产品的心态去做项目,以做科技的热情进入商业,我们还是要相信科技还是会改变这个世界,中间是解锁的过程,我们用一个个项目解锁大产品的功能,用一个个商业模式去解锁每一个技术细节,积累到一个阶段它就会形成质变,产品和技术终将还是会改变大环境。

 

曹巍:感谢四位嘉宾精彩的分享,今天论坛环节意犹未尽,但只能到此为止,我们下次找机会继续聊。下面把话筒交给主持人,进入到下一个更精彩的环节,我们请来了两位大牛进行巅峰对决。


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