一位AI CEO的生死四十天

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“那不僅僅是一個項目，更是飛魚科技的成人禮。我們必須要停下來，看看走過的路，復盤踩過的坑。一個沒有經歷過煉獄的創(chuàng)業(yè)公司不會迎來成功。”

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“生活遠比小說精彩。本文是一篇紀實文學，全景展示了飛魚與藍天合作的智能商店項目在過去40天中跌宕起伏的經歷……”

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當李見沖把飛魚科技首個AI商業(yè)項目的內部復盤發(fā)給「甲子光年」時，我們感到珍貴。洋洋灑灑兩萬字，滿是一位AI CEO的“辛酸淚”。

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在這場歷時3個月的商業(yè)合作，特別是最后40天的實際部署中，飛魚科技經歷了大起大落，由生向死——從概念被接受，到期待被推高，再到希望被辜負，最后是一地雞毛，其中有滿懷信心的開始，蒙眼狂奔的研發(fā)，信心崩盤、倒在了黎明的實際部署，也有回天無力的頑抗。

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60萬的成本投入，最終0回報，是一場不算便宜的教訓。背后反映了不少技術初創(chuàng)公司的共通問題：對客戶需求的強扭，對項目管理的經驗不足，對demo效果的過分自負，和對技術到產品轉化之難的低估。

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本文基于李見沖的復盤材料和采訪撰寫而成。這是一段不帶任何燈光修飾的故事，一段真實的AI CEO踩坑經歷，一張無PS的AI創(chuàng)業(yè)圖。

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害怕錯過：會當擊水新零售

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在細說飛魚和藍天的商業(yè)合作前，先講一下前情。

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創(chuàng)業(yè)時，李見沖已在一家互聯(lián)網公司的技術管理崗位工作了6年，從2013年起就關注到了機器學習新潮流。

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李見沖自認為是準備充分的創(chuàng)業(yè)者，在啟動公司前，他做了兩件事：

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一是定戰(zhàn)略，找定位。知道自己的簡歷不算頂級華麗，對資本吸引力有限，他不考慮那類需要燒錢三五年的方向，而是選了當時眾人皆往的一條路：做垂直行業(yè)的AI。這條路雖然人多，但好處有三：市場分散，因為不同行業(yè)的客戶需求各異；也是因為市場分散，行業(yè)間有壁壘，不至于被巨頭橫掃；有較快實現(xiàn)自我造血的可能性。

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二是搭班子，補短板：李見沖自己是技術出身，他在投資人的撮合下，找到了有多年零售行業(yè)設備供應經驗，精于商務的楊樹。

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2017年上半年，李見沖和楊樹正式成立了飛魚科技，致力于為線下商鋪提供基于計算機視覺技術的智能解決方案。

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頭3個月頗有一日千里之感，李見沖對標AmazonGo的全店視覺結算，帶著技術團隊開發(fā)出了視覺結算收銀臺原型機FlyFish1.0。樣機在2017年9月初完成了算法研發(fā)和軟硬件集成。到10月，飛魚的算法負責人又引入了批量識別，并選擇10類商品進行了測試，識別率都接近100%。

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一時間，李見沖和楊樹信心滿滿，以為戰(zhàn)略定了，班子齊了，按照創(chuàng)業(yè)箴言，接下來就是帶團隊上陣，去市場里試煉了。

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只是后來李見沖才知道，創(chuàng)業(yè)常常就是：你以為，我以為，他以為，最后事與愿違。

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沖向藍天：福兮禍所伏

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在經歷了數(shù)次嘗試后，飛魚科技終于找到了自己的第一個客戶——藍天零售公司。

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藍天是一家跨境食品零售商，計劃在2018年初開設南京旗艦店，并有意嘗試智慧零售方案。

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為了拿下藍天，楊樹在他們公司樓下蹲了半個月，只為每天能與藍天CEO林葉聊幾句，獲得對藍天業(yè)務體系的第一手信息。

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最終，楊樹獲得了林葉的信任，雙方在2017年11月下旬達成初步合作意向，但飛魚此時遇到了新零售征途上的第一個問題：技術供給和需求不匹配。

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藍天希望飛魚為其提供以下解決方案：

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全店數(shù)字化，實現(xiàn)“人-貨-場”的關聯(lián)，包括客流統(tǒng)計與畫像分析、VIP會員識別、購物行為識別、熱區(qū)的精準統(tǒng)計等功能。

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但李見沖想在這個方案里加上整店視覺結算方案，以代替第一代無人店的RFID結算方案——因為這是他們的技術核心，他不希望前期開發(fā)的視覺結算樣機沒了用武之地。

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可林葉卻對視覺結算興趣寥寥。他認為視覺結算雖可以節(jié)約平均3到5角/個的RFID標簽成本，但會帶來商品被盜風險。

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此時，楊樹展現(xiàn)了他的說服技巧，他多次和林葉溝通，傳達以下觀點：“比如紅酒這種昂貴商品，毛利相對高，用RFID標簽解決防盜和結算是可以的。但是像飲料、零食這些毛利低、銷量大的商品，視覺方案會更劃算，因為單個RFID標簽的成本是5毛，而用視覺方案，前期SKU建模成本200元只是一次性投入，只要賣出400瓶礦泉水就能回本。另外，RFID也并非能實現(xiàn)完全意義上的防盜，在很多投入實際運營的RFID無人店中，都出現(xiàn)了撕掉標簽直接帶走商品的偷盜方式。”

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這一話術堪稱教科書級別：在不直接否認對方觀點的情況下，迂回強調了自己技術方案的優(yōu)勢，還站在客戶角度，把賬都算好了。

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林葉心動了。

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12月26日，林葉等藍天高層帶著12件SKU來到飛魚科技位于深圳的辦公室，進行了POC測試，林葉還參觀了智能冰柜、視覺結算貨架、客流與用戶畫像分析系統(tǒng)等完整技術演示，視覺識別效果良好。林葉在當天就正式敲定，委托飛魚科技為藍天打造全店視覺結算解決方案，計劃部署在將于2018年2月3日開業(yè)的藍天南京旗艦店中。

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在即將到來的元旦氛圍里，精于技術的李見沖和長于商務的楊樹，都不約而同地麻痹了神經，絲毫沒察覺到從Demo到商用的重重風險。李見沖覺得自己的合伙人找得太明智了，談判技巧一流。

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但事后回想，福兮禍所伏，成功改變客戶需求，一定是好事嗎？

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就好像一個人進店了要吃陽春面，你偏費力勸他吃意大利面，改變決策是有心理成本的，萬一面做砸了，客人的心情可能一點就炸。

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不過，這只是前期埋下的眾多隱患中的一個。其后的40天，李見沖將深刻地體會到，什么叫自己挖的坑，跪著都填不完。

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部署準備：預則立不預則廢

1月2日-1月27日，26天

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元旦假期結束后的1月2日，藍天項目正式開工，當時藍天擬定的南京旗艦店開業(yè)時間為2月3日。留給團隊的建模、部署時間只有1個月。

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但此刻，飛魚團隊尚未清晰認識到任務的嚴峻性。李見沖在項目群里發(fā)了一個開工紅包，大家熱熱鬧鬧地搶，沒有人會想到，即將到來的40天，會是如此的跌宕起伏、疲于奔命。

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危機在第一天就埋下了。整個項目從一開始就缺少統(tǒng)一的PM（項目經理），也缺少與藍天有效的溝通機制。項目目標到1月9日才正式確立，光是和藍天討論智能攝像頭安哪兒，貨架上裝幾個屏之類的問題就花了將近一周，效率低下。

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在飛魚科技內部，硬件、系統(tǒng)、算法三條線之間也各自為戰(zhàn)，沒有建立最基本的例會制度，互相不知道進度和風險提前量，這導致了整個前期的準備實際上是“盲人摸象”狀態(tài)。

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問題最大的是硬件，這也是飛魚團隊經驗最不足，準備最倉促的部分。那條顛撲不破的真理被再次驗證：凡事預則立不預則廢。

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在已有原型機的情況下，到1月16日，收銀臺的設計才最終定型，10天后的1月26日，為藍天項目制作的首臺收銀樣機才生產完畢。

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拉慢進度的原因是，沒有提前啟動收銀樣機中最基礎的光源設計。直到1月26日，樣機整體外觀設計定型后，飛魚的硬件負責人才到浙江的工廠著手光源設計，而且直到下線前的3天，也就是1月23日，才最終確定光源設計。這又進一步拖慢了SKU建模的進度，因為確定了光源才可以開始對SKU拍照建模。

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這一環(huán)節(jié)的失控，究其原因是飛魚團隊缺少做工業(yè)級智能硬件的經驗，在硬件的設計、生產環(huán)節(jié)上，先做什么后做什么，何時啟動某項內容，流程不清。

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在系統(tǒng)研發(fā)方面，也就是結算邏輯和客流分析方面，進展比較順利，但有一個隱患是集成測試時間不足，這導致其后小bug不斷。

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部署準備的最后環(huán)節(jié)是SKU建模和算法研發(fā)。如前所述，由于光源設計進度滯后，導致SKU建模的進度也被拉后。到1月23日，項目開始的第22天，飛魚才在深圳正式啟動了SKU建模，而且此時只收到了40多個SKU（總量為200多個）。

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這個環(huán)節(jié)的一大問題是，為了趕進度，SKU建模并不是用工廠里的真實樣機做的（1月26日才正式下產線，而且遠在浙江），而是根據(jù)光源設計方案在深圳另搭了一個簡易樣機來做建模和訓練。但由于沒有形成光源的量化規(guī)范，導致深圳的建模環(huán)境和真實樣機有差異，這直接影響了識別準確度，成為項目危機的一大源頭。

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其實更早的危機種子是在開發(fā)FlyFish1.0原型機時就種下的。

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FlyFish1.0作為一個demo，本來就不是一體化的樣機，其后又未經工業(yè)級試制、未在無人店場景下進行測試的情況下直接進入了生產和部署環(huán)節(jié)。

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而且在FlyFish1.0樣機階段，飛魚科技只驗證了10類商品的單類識別和批量識別，沒有進一步對更多常見商品建模，也沒有提前掌握更精準的SKU建模時間、訓練時間和精確成本。

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究其原因，是因為不舍得花錢——為了下一輪融資，為了更早獲得造血能力，李見沖認為要控制投入。

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在核心產品基礎不牢的情況下，飛魚科技提供給藍天的解決方案里還包括客流系統(tǒng)、人臉屬性分析等模塊，而這些組件要么沒有工業(yè)級產品，要么沒有在無人店場景下進行過測試，最終導致多重技術風險疊加。

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但此時已到了1月25日，留給飛魚團隊的時間不多了，他們硬著頭皮來到南京，想著要在2月3日開店前搞定一切。

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而這座秦淮河、玄武湖上的風雅之城，則教會他們，什么是殘酷的技術規(guī)律和商業(yè)現(xiàn)實。

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實際部署：12個不眠之夜

1月26日-2月7日，13天

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1月26日，在深圳的SKU建模和訓練工作開展的同時，李見沖和楊樹帶隊從深圳挺進南京。第二天，26日剛剛下線的收銀臺樣機樣也運到了南京。

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正在大家緊張調試期間，藍天CEO林葉事先沒打招呼，在1月27日晚上到南京的辦公地點來了次“突擊體驗”。此時，飛魚已經完成了30個SKU的建模，但算法組沒有意識到，在深圳異地建模的這30個SKU出現(xiàn)了“水土不服”：

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當晚，林葉試了15件商品，只有11件能識別，其中一盒進口餅干，正面能識別，反面不能識別。林葉當即發(fā)飆。

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李見沖此時已隱約意識到，這很可能是因為深圳簡易樣機的建模環(huán)境和真實樣機不同，所以識別效果也不同。其實正確的補救做法，是停掉深圳的建模，緊急在南京的真實環(huán)境下加班加點建模。但這個念頭只是一閃而過——因為所有人的注意力都集中在如何平息客戶的憤怒上。

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最終還是久經沙場的楊樹救了場。他當即給了林葉兩個替代方案：1.把視覺結算當成給客戶增加新奇感的黑科技體驗，不能識別的仍然依靠掃碼支付；2. 擴展一個收銀臺智能廣告的功能，即顧客結算商品的同時，播放與之相關的組合產品或優(yōu)惠活動的廣告。

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林葉同意了新的方案，并把開店時間推遲到2月8日，飛魚僥幸躲過一劫。

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事情發(fā)展到這里，和李見沖最初設想的全店視覺方案已大相徑庭。但眼下只能一條道走到黑了。

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新方案確認后，擺在面前的是兩大難題：

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一是老問題：SKU建模時間緊張。李見沖于是在南京本地找了十幾個兼職。但沒想到，這些兼職者坐地起價，報價是深圳的兩倍，而且最后還未能按時完成任務。不得已，算法團隊負責人又趕回深圳，火速組織飛魚研發(fā)人員在隨后兩天通宵標注，才勉強完成任務——但這里有一個被忽略的問題，就是深圳的建模環(huán)境和南京不一樣，這導致了項目后期的更大潰敗。

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第二個問題是：由于增加了廣告播放功能，系統(tǒng)需做修改，還需要給智能收銀臺添加一個新硬件，這進一步增加了主板負擔，導致后來頻繁死機，直到重刷系統(tǒng)才解決問題。

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緊張奮戰(zhàn)期間，藍天南京旗艦店在2月6日啟動吊裝，飛魚團隊開始進行店鋪現(xiàn)場部署。當天0點，飛魚做了一個100類SKU模型的測試，但測試過程中只能識別幾個有限商品。林葉隨便放了一個自己的煙盒，居然被識別成了商品。李見沖當場拉著算法的人調試，解決了誤識，但拒識率又變高了。

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因為當時還沒有做完所有SKU的建模，楊樹勸說林葉，這個問題是可以解決的。這一次，林葉按而未發(fā)，只說讓飛魚抓緊完成建模。

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直到2月7日下午，飛魚才完成了所有200多個SKU的建模，而開店的時間就是第二天下午1點半。

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從1月26日晚林葉發(fā)飆，到2月7日下午建模完畢，飛魚在南京的部署團隊一共經歷了12個不眠之夜。

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但很多時候，戰(zhàn)術上的辛苦，挽救不了戰(zhàn)略上的失策。隱患已在前期埋下，在技術和商業(yè)的理性世界里，種瓜得瓜，你很難期待什么意外，成功和失敗都有跡可循。

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負隅頑抗：南京不相信奇跡

2月8日-2月10日，3天

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2月8日下午，得知建模完畢，林葉馬上到現(xiàn)場再次測試，被告知模型沒調好，要等五分鐘。在等了N個五分鐘后，還是一個商品都不能識別。

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林葉再次動怒，李見沖的第一反應是：這不可能。他立即和算法團隊一起測試，找到了問題所在：數(shù)十個在南京本地建模的商品識別正常，而在深圳建模的100多個商品幾乎都不能識別。

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第二天，也就是開店當天的2月9日早上，林葉在楊樹的再三勸說下，又試了一下收銀臺對南京建模商品的識別效果，但此刻已是回天無力。林葉要求下午開業(yè)后，導購員直接使用掃碼方式幫客戶結算，視覺結算方案被藍天棄用。

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這還不是全部，結算臺在當天也出現(xiàn)了崩潰。飛魚團隊緊急進行了現(xiàn)場修復，設備短暫恢復正常，但因為測試不充分，問題此后又反復出現(xiàn)。

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楊樹對這場考驗的總結是：沒有一個功能讓客戶滿意，幾乎全軍覆沒。

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“付出了12個不眠之夜，但是卻得到這樣的結果，不可謂不委屈！不可謂不失敗！不可謂不警醒！”李見沖在事后的復盤中寫到。

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但是直到這一刻，疲憊不堪的李見沖和飛魚仍沒有放棄最后的抵抗。

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楊樹強大的周旋能力再次發(fā)揮作用，他此前就了解到林葉是集郵愛好者，所以搞到了一套帶廠銘的珍貴郵票，以備不時之需。林葉看在楊樹誠意的份上，給了“最后一次”機會，同意在接下來的3天中，讓他們繼續(xù)部署。

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李見沖和楊樹決定，硬件組兩人留守，保障視覺結算貨架的正常運行；軟件組撤回深圳，遠程修復APP Bug；算法組留守，利用接下來3天晚上22點到凌晨8點的閉店時間現(xiàn)場建模。

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經過3個通宵的現(xiàn)場建模，新的識別模型被訓練出來，并于2月11日當天重新部署。這一天已臨近春節(jié)，但飛魚團隊里絲毫沒有節(jié)日氣氛，對這些平時在深圳生活工作的人來說，那個南京的冬天格外濕冷。

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最終，奇跡還是沒有出現(xiàn)，留守的飛魚團隊發(fā)來最終測試結果：總計測試188個SKU，其中140個SKU正確識別，8個商品有一面識別錯誤，2件商品被識別為別的商品，31件外觀相似的商品不能精確識別，2件商品不能區(qū)分規(guī)格。不能識別的原因有：未建模、視覺相似、算法識別錯誤。

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林葉做了最后的決定：完全放棄視覺結算方案。2月11日，當初暢想過做完項目，快快樂樂暢游秦淮河的情景并未出現(xiàn)，飛魚團隊黯然離開南京。

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從1月2日到2月10日，整整40天，藍天項目全面失敗，60萬的成本投入，最終0回報。

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飛魚的第一個商業(yè)嘗試，出師不捷。但還好，飛魚還活著，他們還有復盤的機會。

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全面復盤：尊重規(guī)律

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春節(jié)期間，李見沖對藍天項目進行了全面復盤，總結了四大經驗教訓：

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1.認識到從技術到產品的復雜性。

回顧飛魚給藍天提供的智能零售解決方案，其中的視覺收銀臺，人臉屬性分析等功能模塊沒有工業(yè)級的產品，或沒有經過充分測試。

在進行商業(yè)拓展前的前期研發(fā)階段，飛魚也沒有做足投入。

接下來，功夫要做在平時，敢于花錢，敢于投入，用錢換時間的提前量。資金要花在產品的刀刃上，形成競爭壁壘。

在和客戶談合同時，要充分考慮項目的時間成本，留一定余裕，尊重技術規(guī)律和人的生物極限。

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2.高度重視項目管理。

從需求分析到系統(tǒng)設計再到項目開發(fā)、QA必須要全流程監(jiān)控，明確時間節(jié)點，check關鍵路結果，做到每個人清楚分工，更清楚目標。

必須要建立的完善溝通機制，必須定期開周會，寫周報，不可偷懶，不可僥幸。

立即開展項目經理的培訓和培養(yǎng)。

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3.重視技術研發(fā)的方案設計和場景測試。

特別是涉及到智能硬件系統(tǒng)的研發(fā)，必須對模組選型、結構設計、外部環(huán)境、算法精度邊界進行通盤考慮和充分測試。算法科學家必須上一線，從實際場景中抽象科學問題，不要紙上談兵。

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4.建立自己的標注團隊和產品原型設計團隊，掌控關鍵技術環(huán)節(jié)。

自有標注團隊在急難險重的任務中能夠保證結果，產品原型設計團隊則能在工業(yè)設計和量產之前做出原型機，提前測試模組/結構的可行性，以及軟硬件之間的兼容性。

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飛魚的幸運之處是，栽跟頭不算太晚。今年以來，飛魚科技又做了幾個新零售項目，公司逐漸步入正軌。

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回憶起那次鎩羽而歸的初征，李見沖說：

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“那不僅僅是一個項目，更是飛魚科技的成人禮。一個沒有經歷過煉獄的創(chuàng)業(yè)公司不會迎來成功。”

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2018年，AI真正進入下場拼刺刀的商用階段，李見沖經歷過的“生死40天”，此時可能也正在別的團隊上演。到了2018年，前路的關卡會更多，Boss會更難打，而人們也將更多看清創(chuàng)業(yè)之路的本來面目：即使經過煉獄，也不一定會成功。

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但每個人還是可以做點什么，就像李見沖對自己說的：我必須要停下來，看看走過的路，復盤踩過的坑。

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有關到達未來的經驗，就在這些大大小小、并不光鮮的坑洞里。請珍惜那些愿意和你分享采坑經歷的CEO。

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END.

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的一位AI CEO的生死四十天的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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