原创 赖镇桃 陈莹 江南智造总局 收录于话题#企业访谈7个

作者 | 赖镇桃 陈莹

坐在演播厅里的周涛，还穿着一件印有卡通图案的T恤衫，向旁边的主持人介绍大数据行业的发展和自己公司的业务。平时，他甚至还会更随意一点，穿着T恤和拖鞋行走在校园内和办公室里。

不拘一格的形象，可能会让人难以将这和周涛的过往经历联系在一起。

27岁受聘于电子科技大学，成为当时国内最年轻的教授，33岁与屠呦呦、北斗导航团队等一同当选“2015年度中国十大科技创新人物”，40岁不到便已发表300多篇学术论文，其中200余篇收录在SCI期刊上，被引用次数高达二万七千多次。

电子科技大学大数据研究中心主任、教授，是他在高校的名片。创立成都数之联科技有限公司，则帮他实现了从理论到应用的跨越。

他笃信“通过创业才能发现社会经济的真正组织方式和结构性问题”，“只有去做企业，才能知道一个企业家要经历什么磨难，什么特质去支撑他创新、改良、拼搏”。

从数之联创立到现在，八年时间，周涛确实经历了先前预料的“磨难”。在一次次社会的“敲打”下，他也逐渐学会以企业家视角看待问题。

但当面对“创业是你的内在声音吗？”这个问题时，他没有迟疑太久，便给出了“不是”的答案。学者型创业者的身份背后，是坚定的信念和情感，既有关迷人的数学猜想，也有关正在靠近的大数据时代。

2012年，周涛翻译的《大数据时代》在国内出版。本书作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”，他在书里前瞻性地讲述了大数据将会如何颠覆人们的生活、工作和思维。

预感到大数据时代即将到来的周涛，也在这一年做出了一个重要决定：和电子科技大学的傅彦、周俊临共同创立成都数之联科技有限公司，为政务、军工等行业的客户提供数据采集、存储、分析和应用等大数据解决方案。

“我最大的快乐是学习、创造和传播知识，创业和这相比起来并不是最快乐的，它是一个手段。”周涛这样看待创业的价值，走出书斋和各种各样的人打交道，尽管有“无效社交”的时刻，但也更能让他接近社会经济的运行规则、数字化发展中的真正问题，并积累资源去解决这些真问题。

开始着手后，他才发现问题比原本设想的还多，公司高管一度还想过变卖房产来支付员工工资。数之联在成立的初期，面临的挑战不仅来自外部，比如客户出于安全隐忧而排斥大数据，国外公司纷纷加入竞争，企业内部也经历了一段“摸着石头过河”的探索期。

首先是团队的构成问题。成立早期，数之联就将“强技术基因的团队”作为自身一大核心竞争力，企业基本由技术人员、工程师组成，这自然意味着更高的项目交付水平，但如何把技术优势转化为在业务销售、市场开拓上的优势却令数之联团队犯了难：解决方案有效性与技术先进性之间，往往需要取得折中平衡，然而市场化经验不足的技术团队，则可能会花很大的精力追求技术上点滴的前进、学术成果的发表，但这个进步放在商业逻辑上，对于解决实际问题并没有真正的帮助。

作为数之联的创始人和董事，周涛意识到要进行纠偏。一方面引入有市场化经验的人才团队，弥补商务拓展上的短板；另一方面则是帮助技术团队厘清哪些事情应该在学校里完成，哪些事情要在企业中做。

其次是业务方向问题。业务条线分散，是数之联联合创始人、工业事业部总经理方育柯最初加入团队时最直观的感受。在此之前，方育柯曾担任华为大数据产品部架构师，负责和参与金融、运营商等领域的挖掘项目，为了在大数据领域开拓更广阔的天地，2014年方育柯选择从华为离职，加入尚属初创企业的数之联。当方育柯第一次看到数之联的产品架构时，他大受震撼，技术维度规划了100多个功能模块，“在华为几十人团队做一个Hadoop忙到不可开交，数之联则是几十人团队同时做十几个功能模块”。

2015年，数之联开始发展工业方向，工业门类繁复，当时的数之联同时切进了多个赛道，化工、酿酒、钢铁等行业都有涉足。令方育柯印象深刻的，还是2015、2016年期间，为了接下白酒行业的项目，团队购买了大量书籍去学习白酒的酿造过程，了解相关的酿造技巧，但当他们学完之后走进工厂才发现，工人实际上并不是那样酿酒。

多元而不聚焦的业务条线，既分散了团队资源和精力，难以在某个行业形成深厚积累，也容易遭到市场的“打脸”——应用方案难以在生产车间落地实施。在这个时候，选定细分赛道进行“精耕细作”，显得尤为迫切。

2017年，是数之联沉下心来的一年。一方面，过去两年大而广的垂直领域布局，没有经受住市场的考验；另一方面，入局的玩家逐年递增，制造业、互联网、商业咨询纷纷拓展工业互联网业务。这都迫使数之联回过头来思考，自身的核心竞争力和相对优势究竟在哪里。

恰好在这一年，数之联接到了一个面板缺陷检测的项目，客户希望实现自动化检测，让系统可以自动识别坏点、坏线，或者面板区域某些纹路的问题，以降低人力投入和提高产品良率。但面板制作精密，对质检的门槛要求也更高，当时数之联的技术团队还没有成熟经验，一张玻璃从最开始到最后的面板成品，生产过程中会涉及到七八千个生产参数，哪些参数跟面板的缺陷有关，哪些参数无关，都是需要摸清的“门道”。

为此，十人左右的项目团队将近半年都是“996”的工作状态，一直在学习面板的相关知识、尝试建立缺陷检测的系统模型。最后，当他们向客户汇报解决方案时，对方一度认为这个小团队比一些行业龙头要更加专业。

这个项目的成功，让数之联团队找回了信心，同时也让他们看到了更清晰的发展方向。以面板、集成电路、LED为代表的泛半导体行业，应用面广，市场足够广阔。不同于辣酱、白酒等产品的生产很大程度上还是依靠工艺人的经验技巧，泛半导体在数据搜集、分析上也具有更多的可操作性，并且这个行业盈利水平更高也意味着愿意付出更高成本进行数字化改造。

同时，泛半导体产品往往对质量、良率有更高要求，因而也更需要数字化的赋能。“比如说一个面板工厂，如果产品的良率相比对手能提升一个点，这个工厂的净利润就可以提升1500万，集成电路行业对质量的敏感度还会更高，统计数据显示，生产厂商良率如果提升一个点，净利润可以增加一亿人民币，以及更重要的，良率提升意味着能成为更有竞争力的供应商，进入苹果、华为的供应链生态。”方育柯这样解释。

综合分析之下，数之联锚定了泛半导体行业作为工业方向的主要发力点。接下来，就是持续地积累、沉淀行业知识和数字化服务能力。完成了面板缺陷检测的项目后，数之联邀请了外部行业专家的加入，帮助技术团队快速补充行业知识。与此同时，数之联先后在数十个工厂落地智能化方案，在泛半导体这个垂直领域，数之联已经算是落地工厂较多的服务商，得以积累大量数据和技术诀窍。以面板方向为例，团队积累下了上千万的图片特征数据，以此为基础，做POC测试时，数据优势就能帮助提升方案的可落地性。

在沉淀项目经验、行业数据的过程中，数之联针对泛半导体的服务也从最初的缺陷检测，拓展到良率分析、虚拟测量。

“像阿里、腾讯这些互联网大厂，在工业互联网的业务覆盖面是全方位的，但在细分赛道上来说我们选的比较明确，比如在泛半导体这一细分方向上，我们保证投入的资源比这些大厂要大得多。”方育柯这样解释数之联的核心策略，周涛将这定义为做制造业企业的“工业小脑”。聚焦行业、场景、技术，既是有限资源的效用最大化，也能达到转型效益的直观化，一些制造业企业在现阶段更倾向采用针对某个环节智能化改造的“工业小脑”，而非打通各生产环节的“工业大脑”，部分考虑也是前者带来的收益比后者更为直观、可计算。

“工业小脑”的路线，数之联在未来的几年内还会继续走下去，一方面这是由团队的技术基因所决定，另一方面，对工业互联网发展前景的预判也让方育柯坚定了这一想法，“将来社会的技术发展趋势是，彼此的分工越来越细，隔行如隔山的局面越来越普遍，即使面临相同的客户，不同服务商做不同的环节，在专业度、技术深度上也会体现出差异，这也是各个科技型企业的价值所在，未来会出现更多小而美或者说专精特新的企业，我们希望能成为这样的企业。”

也正是如此，数之联并不担忧行业巨头的竞争甚至垄断，反而是更坚定地相信技术厂商的合作是一个必然的大趋势。方育柯表示，工业领域生产场景十分细分，大厂并不会面面俱到，所以这个时候数之联就会量身定制解决方案，由大厂来负责底层工作平台。“大脑”和“小脑”的合作模式也是双向的，海尔卡奥斯、腾讯Wemake、华为工业云等通用平台已经和数之联达成合作协议，“工业小脑”的产品方案可以搭载到通用平台上，客户在购买平台服务时也能在整包里勾选需要的场景服务。

从2012年到现在，数之联已从最开始的“多点切入”进化为部分赛道的“数据价值发现专家”，今年6月完成了C轮

原标题：《27岁当上教授，现在他在做什么？》