专访UCloud叶理灯：云计算会成为人工智能的基础设施

作为深耕云计算领域的创新企业，UCloud于2017年初提出了“CBA”（Cloud，Bigdata，AI）三位一体发展战略，并发布了UAI（人工智能）系列产品，包含超高性价比GPU、UAI-Train、UAI-Service和安全屋等AI产品，已构筑起一站式AI全服务。

UCloud不仅为AI企业提供极具性价比的计算资源，还凭借体系化的混合云解决方案为AI企业的数据安全提供保障。目前，UCloud已经与格灵深瞳、第四范式等AI领域标杆企业建立了合作关系。

UCloud对云计算行业有哪些新的解读？人工智能为云厂商带了哪些挑战和机遇？带着这些疑问，AI前线采访了UCloud 创新产品线研发总监叶理灯。

嘉宾

简介

叶理灯（UCloud创新产品线研发总监）

叶理灯，拥有10年丰富的互联网研发经验，先后任职于腾讯、盛大云等互联网公司，从事海量分布式后台系统研发及运营，现负责UCloud创新产品研发，专注面向企业的云计算产品的研发及运营。

AI前线：从联合创立UCloud到2017年3月完成9.6亿元D轮融资，再到今天，您有哪些创业经验可供其他技术创业者借鉴呢？

叶理灯：UCloud拿到9.6亿融资不能说算是成功了，只能说是阶段性胜利。融资成功说明资本市场对我们的认可，这个认可是基于我们对用户所提供的价值。

如果说经验，我的第一个观点就是定位好自己，从给用户提供的价值出发，做有价值的产品及服务，自然会有来自市场的回报。2012年UCloud创立时，国内云计算正处于全面落地的“前夜”，尽管当时国内也有不少厂商在做云计算，但都不成熟，产品和服务都离用户的需求有点远，创立UCloud是抱着“提供更好的产品和服务给用户”这一愿景，这就是价值。那个阶段处在“云计算革IDC的命”的开始阶段，各云厂商都在努力把云计算市场做大。

第二点是创新。以UCloud举例，一个创业公司做云计算这种重资产领域，刚开始是没多少人看好的。我们没有大腿可抱，没有钱，这就逼着从技术和商业模式上做创新，去克服第一阶段资源缺乏的困难。这里说两个案例：在技术上，通过开发一个IO加速模块，让虚拟机在普通存储介质上具备类似SSD的IO能力，一方面节省用户的成本，另一方面提供好的体验；第二个案例，一开始没有资金购买物理服务器，为此我们改变传统的自己购买服务器然后做虚拟化的模式，通过和服务器厂商合作分成的方式，避免一次性投入太多现金购买服务器，这种模式使公司成功度过了资金不足的阶段。

第三点是坚持。UCloud 走到今天，肯定有运气的成分，但我觉得跟坚持是有很大关系的。初创期，我们的人力和资源配备跟巨头没法比，前途在哪里呢？第一，要想清楚自己的定位：这个行业是可为的，能为用户带来价值，而且这个行业还远远没成熟，抓住了用户就能抓住根本；第二，一定要坚持做下去，坚持才能有希望，如果一遇到困难就退缩，UCloud就没有今天。

最后，做正确的事情很重要。UCloud 能走到今天，另外一个经验就是创业的点选择得也比较好。那时候云计算在国内没有真正落地，2012年整个中国对云计算的接受程度还比较低。我们推出产品时并不算晚，而且选择了移动游戏行业。移动游戏的架构比较简单，天生对云计算接受程度比较高，而且创业公司对云计算是比较容易接受的——因为它可以很好地帮创业公司节省现金流。由于架构简单，移动游戏厂商采用云计算也没有很大障碍，抓住这个机会，也引发了整个云计算在中国落地的里程碑事件，后来拓展到整个创业公司，到现在全面铺开。抓住某个时间点和机会是比较重要的，因为创业不是单纯靠努力和艰苦就能成功的。

AI前线：您如何看待云厂商的混战阶段和深耕阶段？

叶理灯：我认为，目前云计算厂商之间是有竞争，但还没有到混战阶段。中国的云计算发展程度比国外晚，从具体产品可以看出来，国内对有些产品接受程度不高，这跟中国的IT发展水平有关系。从个人经验来说，刚开始做云计算时，用户常问，云计算和传统IDC相比，优点在哪里？目前也经常被这样问。

这意味着，IDC还存在很大的市场等待云计算厂商去拓展，尤其是在很多传统行业，包括政府、医疗、教育，云计算的渗透率还是很低的。现在是蛋糕还没有做到足够大，没有到云计算厂商完成革命去分蛋糕的阶段。云计算厂商各有优劣，不是替代关系，当前还是大家不断拓展云计算边界做大蛋糕的阶段。

AI前线：人工智能给UCloud和行业带来了哪些机遇和挑战？

叶理灯：如果把人工智能当“火箭”，它需要三方面的动力：第一是数据，第二是算法，第三是计算能力。云计算是计算能力很好的选择。正是云计算的建设，促使企业能很好很快地获取AI的能力，这才最终使这波人工智能浪潮的落地速度比前两波浪潮更大、更快。

人工智能的前两波浪潮经历了从春天到冬天，本质原因在哪里？主要是理论给了大家很高的预期，迎来了春天，但实际运用下来达不到预期，所以进入了冬天。在目前这波浪潮中，有很多产品是有落地的，比如计算机视觉、图片视觉、安防、自动驾驶，所以我认为这波浪潮会持续很长时间。

我觉得人工智能算一个技术，而不是一个行业。人工智能落地，一定是在各个行业里落地，渗透到行业里去，才是人工智能的价值所在，这跟云计算有点类似。回头来看，现在人工智能浪潮在国内可以称为上半场，做应用也好算法也好，融一笔钱，看着很不错。那下半场就是很多传统产业利用AI帮它们提高生产效率，实现行业落地。

举例来说，一个纺织业客户，他们织布会有残次品，如果通过人工分辨，效率太低了。为什么不可以通过智能图片识别的方式去判断是否合格？人工智能要渗透到行业里，而每个行业的IT水平参差不齐，应该怎么落地？这时，云计算是辅助人工智能落地的“加速器”，各个行业的计算能力、算法、数据能力都可以通过云计算进行补齐，因为云计算厂商在这些方面都已经很成熟。

UCloud的优势和挑战在哪里？人工智能涉及到算法、数据和计算能力。UCloud 是中立的平台，下不碰数据，上不碰应用，因此与做AI应用的公司是没有竞争的。我们会提供平台，但不是传统的平台，而是专门做了一些更加易用的平台，除了云计算的数据处理之外，还有AI训练、模型推理等功能，辅助人工智能落地。我们中立，不做人工智能相关的应用，但提供了易用的平台帮助人工智能落地，帮助传统行业减少在人工智能建设方面的成本。

AI前线：您负责的UCloud创新实验室主要在做什么？可以分享一些成果吗？

叶理灯：UCloud创新实验室包含两个部门：一个是人工智能部门，包括人工智能训练服务UAI-Train和人工智能在线服务UAI-Service；另外一个是应用创新部，基于IaaS平台，让企业用户更加方便地使用云计算，比如有容器服务Container Service、Serverless服务、通用计算服务。

UAI-Train是一种PaaS服务，用户只需要提供Docker镜像和训练数据，UAI-Train能够自动为其训练任务创建运行环境（Docker容器），并调用GPU计算资源为用户提供高性能计算服务。值得一提的是，该产品按需计费，精确到分钟，极大降低AI成本投入，避免闲置资源浪费。UAI-Service可以提供海量计算节点，自动负载均衡，动态扩缩容，同时提供高可用性、高安全性和高功能性保障，同样是按需收费，灵活便捷。

（UCloud AI架构图）

实验室的另一个使命是，通过内部产品重构UCloud软件架构。做平台的思路就是“先吃自己的狗粮”嘛，eat your own dog food，在我们内部使用确认稳定之后，才对外公布和提供给用户。同时，会采用一系列机制来保证创新，比如根据最新科技动态、友商资讯和行业需求，做技术研发并整合到平台上，做成产品进行固化。

AI前线：方便分享具体的客户案例吗？

叶理灯：我分享三个案例。

◆  第一个案例是UCloud推出的通用计算服务。之前，有在线教育客户买了UCloud的物理机，他们用到了人工智能的OCR识别图片中的文字。客户直接使用物理机会有很多问题，不仅成本很高、需要有专人维护，而且为了压榨物理机的性能，还需要在写算法时把Server写得很好。我们推出通用计算产品之后，客户的物理机直接调用我们的API，不用管后端了，十分简便，同时计算资源成本大大降低了，大概节省了97%，之前需花50000元，现在只要150元，这是一个比较经典的案例。通过创新产品，UCloud解决了人工智能计算和成本问题，而且平台做得好，可以自动扩展，还有跨机房容灾，给客户创造很大的价值。

◆  第二个案例是做基因检测分析的客户，要做成算法开放平台，允许用户上传自己的算法，进行相关分析。这时候，客户面对的问题是如何选择架构，比如算法怎么打包、如何给用户提供报告。客户直接调用自己的算法把请求转给UCloud的API，这样一来，客户的开放平台架构非常简单，成本也很低，很快就搭出来了。这个平台已经成功运行了半年时间。

◆  还有在UCloud刚推出人工智能训练UAI-Train时，创新工厂、今日头条和搜狗联合推出AI Challenger 全球AI挑战赛，五大赛道的后台训练全部都是采用 UCloud的AI训练平台。

AI前线：对于企业落地人工智能，有哪些建议？

叶理灯：我的建议是走现实的道路，找到切入点。企业从自身公司和产品体验里找出哪些东西是可以用到人工智能的，从提升体验、提高生产效率或者降低成本出发，要找一个点切入，根据自身问题，去想办法用人工智能解决问题，而不是追求热点，盲目搭建一套人工智能平台。

AI前线：您如何看待人工智能的火爆？

叶理灯：普通人感受到的人工智能比较火应该是源于2016年AlphaGo和李世石的围棋大战。人工智能在不同领域的发展是不一样的，比如苹果Siri也是人工智能。谷歌推出TensorFlow，可以让每个人低成本地建立自己感兴趣的小型应用。一项技术能落地甚至变成风潮，根本原因是它的实际价值落地成本，当落地费用不高时，自然就会广泛应用。

现在，很多大机构都有黑科技，没有公布出来不是因为科技不成熟或者技术不可靠，主要是因为量产成本太高。比如之前我的某个APP密码忘记了，找回密码很费劲的，需要短信验证、身份证信息。但现在有人脸识别，直接对着摄像头就能很方便找回密码了。如果人脸识别的成本很高，那这个也是要收费的，并不会这么普及。人工智能技术发展到一定程度，云计算也起了很大作用，因为云计算促使相关技术都变得便宜，很多高精尖技术可以直接应用了，这是我的个人观点。

AI前线：云计算跟人工智能的结合还有更大空间吗？

叶理灯：我认为还是有的。计算能力不用说了，云计算本身具备很强的计算能力。随着云计算发展，可能以后80%的数据都会在云计算上。数据和计算能力都在云计算上面，再用云计算做人工智能的算法，最后云计算跟人工智能越来越紧密，或者说，云计算会成为人工智能的基础设施。

AI前线：您最期待的人工智能应用场景有哪些？

叶理灯：这个很难预测了。大家对人工智能比较忧虑的是，很怕自己的岗位被机器人代替。有些行业也许会有这个问题，比如自动驾驶出来后，很多人都不用开车了。但很多行业不会，比如设计师，是要进行创造性劳动，而不是做一些重复劳动，那人工智能会是更好的辅助。

我们现在很多客户会让人工智能和机器做重复性、机械性的东西，人会更加专注做创造性的东西，我觉得这是个大方向。人工智能有强烈的行业属性，各个行业面临的问题是不一样的，最后会变成什么样子，有赖于各个行业同仁的努力。

AI前线：您怎样引领和激励团队的创新呢？

叶理灯：创新最重要的是不要限制。

当然了，没有限制是很难的，比如做工程会有很多标准，研发要有过程，控制代码质量有流程，编码要有编码规范，测试要有自动化测试、单元测试、性能测试。在UCloud，项目能否立项，是个群策群力的过程，让大家投票决定，让大家都有参与感，充分表达自己的意见。每个人都有局限性，如果说都是由我个人来控制整个过程，那我就成为了“瓶颈”。确定项目大方向之后，我们支持不断试错。试错就是要快、成本要低，10个方向有两个成功，对我们也是好结果。

AI前线：对UCloud的未来有怎样的期待？

叶理灯：我希望UCloud能更加茁壮成长，能有越来越多优秀人才加入UCloud，UCloud的发展壮大一定需要更多新的优秀人才。to B行业非常累，但是发展比较稳，不像to C行业会快速地起起落落。我希望UCloud保持初心，跟用户站在一起，为用户创造价值，这就是最根本的。

本文转自：AI前线，原文基础上进行部分修改。

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