当你把软件做得很好的时候，会发现很关键的硬件，现在市面上没有一个厂商真正做得非常非常好，这时候你就会真正用软件牵引软硬结合的平台。
从算法到系统集成，到软件平台到最后的软硬结合，这是真正想在行业落地时必经的一个最小路径。
韩烟凝：这三个阶段，贵公司走到哪里了？
章杉：我们公司的三个大场景不同，很难简单讲总体在0.1、1还是N。
因为不同的行业在不同的领域有不同的阶段，有的产品在N的阶段，有的产品在0.1和1的阶段，很难一概而论。
韩烟凝：这三个阶段最难的是什么？有没有哪个环节可能是失败的？
章杉：这三个环节里，我认为头和尾最难。
第一个是0-0.1的阶段。我们国家过去二三十年有多少是创新驱动的业务其实非常非常少的。此前一个商业人才做业务的时候，一般不会做两面不确定性的业务，要么技术场景是确定的，我就在商业模式和销售通路上做创新；要么销售通路是确定的，我给创造一个新的产品。
但AI大部分产品在0-0.1阶段里两个都不确定，你发现要找那个交集，这是很难的事情，这个难度占整个链路的50%。
第二个阶段，不能说简单，但第二个阶段相比1和3要更简单一些。
到第三个阶段的时候，一个AI公司的核心任务是必须构建出自己非常强的软+硬平台化能力。硬件能力是平台化，硬件从供应链到生产制造到销售需要平台，搭建完之后软件会变得越来越容易。
真正解决了0-0.1的公司，如果能在很快的时间里构建第二步和第三步的话，可能就会是行业里胜出的公司。
韩烟凝：所谓“经济基础决定上层建筑”，是不是组织也会有相应变革？
章杉：当要把AI产业落地时，会发现它对组织的密度和阵型要求是极高的。回到人的问题，技术的同学都知道，技术再难、商业模式再难，我们往往没有那么frustrated。
但这是非常复杂的组织，一个AI行业，这里并不是指AI公司，而是AI公司里的产品部门可能具备四个人群。
首先它需要产品经理，可能是这个小板块的CEO，这个产品经理他既需要有AI的背景同时需要学习行业的背景。所以，人群画像里我们画有50%的AI，50%的行业。
第二要有CTO，把软件、硬件算法整体来看，这个人也得很综合，有AI行业背景同时也能学习行业。
第三是CAIO首席AI官，他能真正对算法上有突破，且能对算法可行性评估做得非常好的，这个人可能很懂AI，没有那么懂行业。
第四最后真正的闭环是AI的人，同时要有行业Know-how，有行业积累的人，所以最后肯定要有CMO。真正帮助产品推向市场，去营销的时候，这个人往往是非常懂行业，同时有开放心态，他们也去学习AI。
当AI每个小的产品落地过程中，可能都需要这样四个角色，我们叫每进入一个AI行业，需要搭好4in1的组织架构。
韩烟凝：这一系列要求，也是落地之难的一部分？
章杉：刚才我们是从算法的供给，AI价值闭环和AI产业落地组织要求上来看，就已经能发现AI这群公司其实还是挺不容易的。
如果想踏踏实实做好AI产业落地，会发现每个场景下都得考虑这个事情，需要2-3年时间，才能走完这个闭环。
韩烟凝：回到贵公司本身，怎么理解贵公司的核心和边界？
章杉心道，我理解个鸡儿，不过到底是刚和姚老谈过话的人，章杉现在的心态澄澈很多。
以前从来没认真思考过的问题，现在也看得十分透彻！
章杉：一言以蔽之，就是「1+3」。
1，指的是一个AI生产力平台。
3，指的是3大落地赛道和方向：个人物联网、城市物联网，供应链物联网。
韩烟凝：这3大方向里有细分吗？
章杉：在每个点里我们有新的产品，创新的技术，但真正的客户群体，这三个群体包含了AIoT里最重要的三个场景。
第一面向家庭、个人客户；第二面向城市、政府；第三是供应链，制造物流零售，所谓商业里最主线条的战场。
韩烟凝：今年还把算法生产工具开放了，没有顾虑吗？
章杉：准确讲，3月我们选择开源的深度学习框架天元，是的最核心组件。
坦白来说开源开放，我们自己早期还是有点纠结的，因为我们内部整个开发了六七年时间，我们认为这套技术是我们的核心竞争力之一。
贵公司内部有大概1400个左右的研发人员，他们每天在工作中真的全员在使用，即便可以使用TensorFlow或Pytorch等其他任何开源框架。
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