一位AI CEO的生死四十天 | 甲子光年
“那不仅仅是一个项目，更是飞鱼科技的成人礼。我们必须要停下来，看看走过的路，复盘踩过的坑。一个没有经历过炼狱的创业公司不会迎来成功。”
采访、撰文：小北 编辑：火柴Q、甲小姐
设计：满一凡 微信公众号：甲子光年（ID:jazzyear）
「塑造者」No.33
*为隐去人物真实身份，「甲子光年」对部分信息进行了化名、模糊处理和改编。
“生活远比小说精彩。本文是一篇纪实文学，全景展示了飞鱼与蓝天合作的智能商店项目在过去40天中跌宕起伏的经历……”
当李见冲把飞鱼科技首个AI商业项目的内部复盘发给「甲子光年」时，我们感到珍贵。洋洋洒洒两万字，满是一位AI CEO的“辛酸泪”。
在这场历时3个月的商业合作，特别是最后40天的实际部署中，飞鱼科技经历了大起大落，由生向死——从概念被接受，到期待被推高，再到希望被辜负，最后是一地鸡毛，其中有满怀信心的开始，蒙眼狂奔的研发，信心崩盘、倒在了黎明的实际部署，也有回天无力的顽抗。
60万的成本投入，最终0回报，是一场不算便宜的教训。背后反映了不少技术初创公司的共通问题：对客户需求的强扭，对项目管理的经验不足，对demo效果的过分自负，和对技术到产品转化之难的低估。
本文基于李见冲的复盘材料和采访撰写而成。这是一段不带任何灯光修饰的故事，一段真实的AI CEO踩坑经历，一张无PS的AI创业图。
害怕错过：会当击水新零售
在细说飞鱼和蓝天的商业合作前，先讲一下前情。
创业时，李见冲已在一家互联网公司的技术管理岗位工作了6年，从2013年起就关注到了机器学习新潮流。
李见冲自认为是准备充分的创业者，在启动公司前，他做了两件事：
一是定战略，找定位。知道自己的简历不算顶级华丽，对资本吸引力有限，他不考虑那类需要烧钱三五年的方向，而是选了当时众人皆往的一条路：做垂直行业的AI。这条路虽然人多，但好处有三：市场分散，因为不同行业的客户需求各异；也是因为市场分散，行业间有壁垒，不至于被巨头横扫；有较快实现自我造血的可能性。
二是搭班子，补短板：李见冲自己是技术出身，他在投资人的撮合下，找到了有多年零售行业设备供应经验，精于商务的杨树。
2017年上半年，李见冲和杨树正式成立了飞鱼科技，致力于为线下商铺提供基于计算机视觉技术的智能解决方案。
头3个月颇有一日千里之感，李见冲对标AmazonGo的全店视觉结算，带着技术团队开发出了视觉结算收银台原型机FlyFish1.0。样机在2017年9月初完成了算法研发和软硬件集成。到10月，飞鱼的算法负责人又引入了批量识别，并选择10类商品进行了测试，识别率都接近100%。
一时间，李见冲和杨树信心满满，以为战略定了，班子齐了，按照创业箴言，接下来就是带团队上阵，去市场里试炼了。
只是后来李见冲才知道，创业常常就是：你以为，我以为，他以为，最后事与愿违。
冲向蓝天：福兮祸所伏
在经历了数次尝试后，飞鱼科技终于找到了自己的第一个客户——蓝天零售公司。
蓝天是一家跨境食品零售商，计划在2018年初开设南京旗舰店，并有意尝试智慧零售方案。
为了拿下蓝天，杨树在他们公司楼下蹲了半个月，只为每天能与蓝天CEO林叶聊几句，获得对蓝天业务体系的第一手信息。
最终，杨树获得了林叶的信任，双方在2017年11月下旬达成初步合作意向，但飞鱼此时遇到了新零售征途上的第一个问题：技术供给和需求不匹配。
蓝天希望飞鱼为其提供以下解决方案：
全店数字化，实现“人-货-场”的关联，包括客流统计与画像分析、VIP会员识别、购物行为识别、热区的精准统计等功能。
但李见冲想在这个方案里加上整店视觉结算方案，以代替第一代无人店的RFID结算方案——因为这是他们的技术核心，他不希望前期开发的视觉结算样机没了用武之地。
可林叶却对视觉结算兴趣寥寥。他认为视觉结算虽可以节约平均3到5角/个的RFID标签成本，但会带来商品被盗风险。
此时，杨树展现了他的说服技巧，他多次和林叶沟通，传达以下观点：“比如红酒这种昂贵商品，毛利相对高，用RFID标签解决防盗和结算是可以的。但是像饮料、零食这些毛利低、销量大的商品，视觉方案会更划算，因为单个RFID标签的成本是5毛，而用视觉方案，前期SKU建模成本200元只是一次性投入，只要卖出400瓶矿泉水就能回本。另外，RFID也并非能实现完全意义上的防盗，在很多投入实际运营的RFID无人店中，都出现了撕掉标签直接带走商品的偷盗方式。”
这一话术堪称教科书级别：在不直接否认对方观点的情况下，迂回强调了自己技术方案的优势，还站在客户角度，把账都算好了。
林叶心动了。
12月26日，林叶等蓝天高层带着12件SKU来到飞鱼科技位于深圳的办公室，进行了POC测试，林叶还参观了智能冰柜、视觉结算货架、客流与用户画像分析系统等完整技术演示，视觉识别效果良好。林叶在当天就正式敲定，委托飞鱼科技为蓝天打造全店视觉结算解决方案，计划部署在将于2018年2月3日开业的蓝天南京旗舰店中。
在即将到来的元旦氛围里，精于技术的李见冲和长于商务的杨树，都不约而同地麻痹了神经，丝毫没察觉到从Demo到商用的重重风险。李见冲觉得自己的合伙人找得太明智了，谈判技巧一流。
但事后回想，福兮祸所伏，成功改变客户需求，一定是好事吗？
就好像一个人进店了要吃阳春面，你偏费力劝他吃意大利面，改变决策是有心理成本的，万一面做砸了，客人的心情可能一点就炸。
不过，这只是前期埋下的众多隐患中的一个。其后的40天，李见冲将深刻地体会到，什么叫自己挖的坑，跪着都填不完。
部署准备：预则立不预则废
1月2日-1月27日，26天
元旦假期结束后的1月2日，蓝天项目正式开工，当时蓝天拟定的南京旗舰店开业时间为2月3日。留给团队的建模、部署时间只有1个月。
但此刻，飞鱼团队尚未清晰认识到任务的严峻性。李见冲在项目群里发了一个开工红包，大家热热闹闹地抢，没有人会想到，即将到来的40天，会是如此的跌宕起伏、疲于奔命。
危机在第一天就埋下了。整个项目从一开始就缺少统一的PM（项目经理），也缺少与蓝天有效的沟通机制。项目目标到1月9日才正式确立，光是和蓝天讨论智能摄像头安哪儿，货架上装几个屏之类的问题就花了将近一周，效率低下。
在飞鱼科技内部，硬件、系统、算法三条线之间也各自为战，没有建立最基本的例会制度，互相不知道进度和风险提前量，这导致了整个前期的准备实际上是“盲人摸象”状态。
问题最大的是硬件，这也是飞鱼团队经验最不足，准备最仓促的部分。那条颠扑不破的真理被再次验证：凡事预则立不预则废。
在已有原型机的情况下，到1月16日，收银台的设计才最终定型，10天后的1月26日，为蓝天项目制作的首台收银样机才生产完毕。
拉慢进度的原因是，没有提前启动收银样机中最基础的光源设计。直到1月26日，样机整体外观设计定型后，飞鱼的硬件负责人才到浙江的工厂着手光源设计，而且直到下线前的3天，也就是1月23日，才最终确定光源设计。这又进一步拖慢了SKU建模的进度，因为确定了光源才可以开始对SKU拍照建模。
这一环节的失控，究其原因是飞鱼团队缺少做工业级智能硬件的经验，在硬件的设计、生产环节上，先做什么后做什么，何时启动某项内容，流程不清。
在系统研发方面，也就是结算逻辑和客流分析方面，进展比较顺利，但有一个隐患是集成测试时间不足，这导致其后小bug不断。
部署准备的最后环节是SKU建模和算法研发。如前所述，由于光源设计进度滞后，导致SKU建模的进度也被拉后。到1月23日，项目开始的第22天，飞鱼才在深圳正式启动了SKU建模，而且此时只收到了40多个SKU（总量为200多个）。
这个环节的一大问题是，为了赶进度，SKU建模并不是用工厂里的真实样机做的（1月26日才正式下产线，而且远在浙江），而是根据光源设计方案在深圳另搭了一个简易样机来做建模和训练。但由于没有形成光源的量化规范，导致深圳的建模环境和真实样机有差异，这直接影响了识别准确度，成为项目危机的一大源头。
其实更早的危机种子是在开发FlyFish1.0原型机时就种下的。
FlyFish1.0作为一个demo，本来就不是一体化的样机，其后又未经工业级试制、未在无人店场景下进行测试的情况下直接进入了生产和部署环节。
而且在FlyFish1.0样机阶段，飞鱼科技只验证了10类商品的单类识别和批量识别，没有进一步对更多常见商品建模，也没有提前掌握更精准的SKU建模时间、训练时间和精确成本。
究其原因，是因为不舍得花钱——为了下一轮融资，为了更早获得造血能力，李见冲认为要控制投入。
在核心产品基础不牢的情况下，飞鱼科技提供给蓝天的解决方案里还包括客流系统、人脸属性分析等模块，而这些组件要么没有工业级产品，要么没有在无人店场景下进行过测试，最终导致多重技术风险叠加。
但此时已到了1月25日，留给飞鱼团队的时间不多了，他们硬着头皮来到南京，想着要在2月3日开店前搞定一切。
而这座秦淮河、玄武湖上的风雅之城，则教会他们，什么是残酷的技术规律和商业现实。
实际部署：12个不眠之夜
1月26日-2月7日，13天
1月26日，在深圳的SKU建模和训练工作开展的同时，李见冲和杨树带队从深圳挺进南京。第二天，26日刚刚下线的收银台样机样也运到了南京。
正在大家紧张调试期间，蓝天CEO林叶事先没打招呼，在1月27日晚上到南京的办公地点来了次“突击体验”。此时，飞鱼已经完成了30个SKU的建模，但算法组没有意识到，在深圳异地建模的这30个SKU出现了“水土不服”：
当晚，林叶试了15件商品，只有11件能识别，其中一盒进口饼干，正面能识别，反面不能识别。林叶当即发飙。
李见冲此时已隐约意识到，这很可能是因为深圳简易样机的建模环境和真实样机不同，所以识别效果也不同。其实正确的补救做法，是停掉深圳的建模，紧急在南京的真实环境下加班加点建模。但这个念头只是一闪而过——因为所有人的注意力都集中在如何平息客户的愤怒上。
最终还是久经沙场的杨树救了场。他当即给了林叶两个替代方案：1.把视觉结算当成给客户增加新奇感的黑科技体验，不能识别的仍然依靠扫码支付；2. 扩展一个收银台智能广告的功能，即顾客结算商品的同时，播放与之相关的组合产品或优惠活动的广告。
林叶同意了新的方案，并把开店时间推迟到2月8日，飞鱼侥幸躲过一劫。
事情发展到这里，和李见冲最初设想的全店视觉方案已大相径庭。但眼下只能一条道走到黑了。
新方案确认后，摆在面前的是两大难题：
一是老问题：SKU建模时间紧张。李见冲于是在南京本地找了十几个兼职。但没想到，这些兼职者坐地起价，报价是深圳的两倍，而且最后还未能按时完成任务。不得已，算法团队负责人又赶回深圳，火速组织飞鱼研发人员在随后两天通宵标注，才勉强完成任务——但这里有一个被忽略的问题，就是深圳的建模环境和南京不一样，这导致了项目后期的更大溃败。
第二个问题是：由于增加了广告播放功能，系统需做修改，还需要给智能收银台添加一个新硬件，这进一步增加了主板负担，导致后来频繁死机，直到重刷系统才解决问题。
紧张奋战期间，蓝天南京旗舰店在2月6日启动吊装，飞鱼团队开始进行店铺现场部署。当天0点，飞鱼做了一个100类SKU模型的测试，但测试过程中只能识别几个有限商品。林叶随便放了一个自己的烟盒，居然被识别成了商品。李见冲当场拉着算法的人调试，解决了误识，但拒识率又变高了。
因为当时还没有做完所有SKU的建模，杨树劝说林叶，这个问题是可以解决的。这一次，林叶按而未发，只说让飞鱼抓紧完成建模。
直到2月7日下午，飞鱼才完成了所有200多个SKU的建模，而开店的时间就是第二天下午1点半。
从1月26日晚林叶发飙，到2月7日下午建模完毕，飞鱼在南京的部署团队一共经历了12个不眠之夜。
但很多时候，战术上的辛苦，挽救不了战略上的失策。隐患已在前期埋下，在技术和商业的理性世界里，种瓜得瓜，你很难期待什么意外，成功和失败都有迹可循。
负隅顽抗：南京不相信奇迹
2月8日-2月10日，3天
2月8日下午，得知建模完毕，林叶马上到现场再次测试，被告知模型没调好，要等五分钟。在等了N个五分钟后，还是一个商品都不能识别。
林叶再次动怒，李见冲的第一反应是：这不可能。他立即和算法团队一起测试，找到了问题所在：数十个在南京本地建模的商品识别正常，而在深圳建模的100多个商品几乎都不能识别。
第二天，也就是开店当天的2月9日早上，林叶在杨树的再三劝说下，又试了一下收银台对南京建模商品的识别效果，但此刻已是回天无力。林叶要求下午开业后，导购员直接使用扫码方式帮客户结算，视觉结算方案被蓝天弃用。
这还不是全部，结算台在当天也出现了崩溃。飞鱼团队紧急进行了现场修复，设备短暂恢复正常，但因为测试不充分，问题此后又反复出现。
杨树对这场考验的总结是：没有一个功能让客户满意，几乎全军覆没。
“付出了12个不眠之夜，但是却得到这样的结果，不可谓不委屈！不可谓不失败！不可谓不警醒！”李见冲在事后的复盘中写到。
但是直到这一刻，疲惫不堪的李见冲和飞鱼仍没有放弃最后的抵抗。
杨树强大的周旋能力再次发挥作用，他此前就了解到林叶是集邮爱好者，所以搞到了一套带厂铭的珍贵邮票，以备不时之需。林叶看在杨树诚意的份上，给了“最后一次”机会，同意在接下来的3天中，让他们继续部署。
李见冲和杨树决定，硬件组两人留守，保障视觉结算货架的正常运行；软件组撤回深圳，远程修复APP Bug；算法组留守，利用接下来3天晚上22点到凌晨8点的闭店时间现场建模。
经过3个通宵的现场建模，新的识别模型被训练出来，并于2月11日当天重新部署。这一天已临近春节，但飞鱼团队里丝毫没有节日气氛，对这些平时在深圳生活工作的人来说，那个南京的冬天格外湿冷。
最终，奇迹还是没有出现，留守的飞鱼团队发来最终测试结果：总计测试188个SKU，其中140个SKU正确识别，8个商品有一面识别错误，2件商品被识别为别的商品，31件外观相似的商品不能精确识别，2件商品不能区分规格。不能识别的原因有：未建模、视觉相似、算法识别错误。
林叶做了最后的决定：完全放弃视觉结算方案。2月11日，当初畅想过做完项目，快快乐乐畅游秦淮河的情景并未出现，飞鱼团队黯然离开南京。
从1月2日到2月10日，整整40天，蓝天项目全面失败，60万的成本投入，最终0回报。
飞鱼的第一个商业尝试，出师不捷。但还好，飞鱼还活着，他们还有复盘的机会。
全面复盘：尊重规律
春节期间，李见冲对蓝天项目进行了全面复盘，总结了四大经验教训：
1.认识到从技术到产品的复杂性。
回顾飞鱼给蓝天提供的智能零售解决方案，其中的视觉收银台，人脸属性分析等功能模块没有工业级的产品，或没有经过充分测试。
在进行商业拓展前的前期研发阶段，飞鱼也没有做足投入。
接下来，功夫要做在平时，敢于花钱，敢于投入，用钱换时间的提前量。资金要花在产品的刀刃上，形成竞争壁垒。
在和客户谈合同时，要充分考虑项目的时间成本，留一定余裕，尊重技术规律和人的生物极限。
2.高度重视项目管理。
从需求分析到系统设计再到项目开发、QA必须要全流程监控，明确时间节点，check关键路结果，做到每个人清楚分工，更清楚目标。
必须要建立的完善沟通机制，必须定期开周会，写周报，不可偷懒，不可侥幸。
立即开展项目经理的培训和培养。
3.重视技术研发的方案设计和场景测试。
特别是涉及到智能硬件系统的研发，必须对模组选型、结构设计、外部环境、算法精度边界进行通盘考虑和充分测试。算法科学家必须上一线，从实际场景中抽象科学问题，不要纸上谈兵。
4.建立自己的标注团队和产品原型设计团队，掌控关键技术环节。
自有标注团队在急难险重的任务中能够保证结果，产品原型设计团队则能在工业设计和量产之前做出原型机，提前测试模组/结构的可行性，以及软硬件之间的兼容性。
飞鱼的幸运之处是，栽跟头不算太晚。今年以来，飞鱼科技又做了几个新零售项目，公司逐渐步入正轨。
回忆起那次铩羽而归的初征，李见冲说：
“那不仅仅是一个项目，更是飞鱼科技的成人礼。一个没有经历过炼狱的创业公司不会迎来成功。”
2018年，AI真正进入下场拼刺刀的商用阶段，李见冲经历过的“生死40天”，此时可能也正在别的团队上演。到了2018年，前路的关卡会更多，Boss会更难打，而人们也将更多看清创业之路的本来面目：即使经过炼狱，也不一定会成功。
但每个人还是可以做点什么，就像李见冲对自己说的：我必须要停下来，看看走过的路，复盘踩过的坑。
有关到达未来的经验，就在这些大大小小、并不光鲜的坑洞里。请珍惜那些愿意和你分享采坑经历的CEO。
END.