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阿里文化体系是怎么一步步“长”出来的
来源：HR实名俱乐部(微信hr_club)
作者：卢洋（鹰王）
1、开场白：我在阿里十三年
大家下午好，大家都知道淘宝有花名，鹰王是我花名，源自《倚天屠龙记》里面的白眉鹰王，我是从2000的时候加入阿里巴巴，是从底层一线员工一路做上来，我毕业以后这么十几年来，一共也就是干过两份活，一个是在国企干了三年，然后跑到了阿里巴巴。
我面试是在湖畔花园面试的，阿里巴巴第一次搬进写字类，搬进华星科技大厦的时候，从那个时候开始，一路到现在。在公司呆了十三年时间，乌黑的头发就变成了这一头白发，所以我这个特征也比较好记，也经常闹一些笑话，我带着儿子在小区里面溜达，小区里面小朋友见到我说叫爷爷。我在想以后我要开家长会的时候，估计老师会说爷爷又来了。
今天四十分钟的时间，我在思考，跟大家交流一些什么，我题目叫《阿里的企业文化怎么长出来的》，跟各位交流的观点只有一个观点——阿里巴巴企业文化怎么出来的。我后面会用阿里巴巴经过三个阶段下的小故事，让大家慢慢体会。
2、核心观点：阿里文化是慢慢长出来的
我的观点就是这一句话“阿里的文化和价值观不是设计出来的，是随着公司的发展慢慢“长”出来的，当它拥有自己味道的时候，再把“有意思的地方”因势利导，进而做成体系结构。
所以，有一些公司到阿里来学习的时候，看到阿里现在的文化，好像从整个体系上都在支撑着整个文化土壤的发展，当他去用这套整个体系硬往里套的时候，其实往往找不到自己这家公司的DNA到底是什么。
下面，我用阿里的文化经历的一些故事，让大家来体会一下，我们的文化是怎么一点点长出来的，最后才变成体系化，而不是一开始有一帮人，说马云那么一帮人坐在那儿，自己把整个阿里文化应该是怎么样，去给它设计出来。正如大家所熟悉的、所知道的淘宝武侠倒立和店小二文化，是不是一开始就有这么一帮人设计出来的呢，这个渊源是怎么来的，给大家分享一下，去体会一下。
3、阿里文化第一阶段：校园文化
总体上来说，我们到目前为止，经历的有代表性的其实是三个阶段的三种文化，第一个阶段是在1999年的时候，刚刚开始的阶段，当时其实就有一个叫“可信、简单、亲切”的校园文化，为什么当时会出现这么一种校园文化，大家对于马云的个人背景应该清楚，马云当时最开始的时候是十八个创始人，马云自己是杭电英语老师，在十八个创始人中，有大部分的人是他当年的学生，也就是说这些学生刚刚毕业不久来到了阿里巴巴。
当时虽然都是在创业公司，在平常更多的就像在学校一样，就是老师跟学生的关系，师生之间是什么关系？那就是纯纯的、简单的，学生对老师那是无条件的信任，就是那么一种关系。
我是2000年3月份加入公司，我的工号是76号，公司在1999年的时候，公司只有几十个人。在那个时候形成初期的“可信、简单、亲切”的这么一种校园文化。
4、阿里文化第二阶段：铁军文化
阿里文化在开始大规模成形的时候，经历了后面两个阶段，一个是我们在2001年开始，当时B2B公司成立的时候，就是阿里巴巴最早期的时候，有两大主力产品，一个是中国供应商，是针对企业出口的，现在有很多阿里巴巴B2B企业从现在进行转型，从外贸改成内销，做成电商之后，有很多企业是这样的类型。
还有一个产品是针对中国市场的，是叫诚信通，一个是直销队伍，一个是电销队伍，当时公司的主要营收都来自于这两个产品，那个时候销售主导形成了一种销售铁军的文化，高执行力、高激励、高乐观，那个时候的铁军文化，是在那个时期形成。
5、阿里文化第三阶段：互联网文化
在2003年淘宝成立后，开始完全另外一个不同群体的人，干了一个完全不同的事儿的时候，又一种新的文化在慢慢诞生，而这个文化是更接近于互联网的文化，而原来那个文化虽然我们做的还是电商，虽然做的是B2B，但是其实那个早期的时候，我们现在内部开玩笑说，那个时候我们干劳动密集型的、非互联网的传统模式。
只有到淘宝开始形成之后，所产生的一些文化才开始带有互联网的特色，正是因为所组成的人群特点不同而形成的。
6、阿里文化之“土话”来源
当时我们在做销售的时候，其实阿里有很多土话，这些土话里面，也许你从外面的书上，不一定从管理课本、书上看到，这些土话都是阿里巴巴自己内部一路下来，根据当时的环境、情景、人群，这些话经常是李琪、马云等灵光乍现，突然冒出一句话，在公司内部传诵。
其实有一句话，当时马云告诉所有销售，因为开始发现做销售的，他来开个会，一说到营业额，发现销售员眼睛碧绿的，他说“味道不对”。他说一个销售如果左眼是美金、右眼是英镑，那可能这个销售天天盯着口袋里面的钱，就是想方设法把口袋里面的钱弄出来，这样的销售是做不好销售的。
阿里巴巴定位希望能帮客户先赚钱，让客户里面的口袋里面的五块钱变成五十块钱，再拿他口袋里面五块钱。这些道理不难，但是具体怎么做，我给大家讲一个故事。
7、阿里故事：什么是言出必践？
其中一个故事，我们的销售遍布在全国各个办事处，年底的时候，会评比全年全国的前三名，评出来的Top Sales，这个荣誉和光环是无与伦比的，他会享受到最高待遇，这些销售不但有非常高的期权奖励，他享受尊贵的帝王般的待遇，另外包括其中有一点，所有年度Top Sales，他会要在所有销售的大场子进行分享。
其中有一年，我记得应该是在2004年的时候，有一位我们当时的年度第一名销售，他是浙江的一个销售，他上去进行分享，销售大家都知道，有一个特点。第一，销售很激情，第二，他说话的容易一激动就会夸张。他在台上分享故事，说跟客户怎么搞好关系，他说我那个客户，老板其实也不管这些，是由下面他的一个秘书来负责管这些，那么我每天就是陪着老板秘书跟他吃饭、玩，他的意思就是说我搞定了秘书，然后他的反馈效果也不怎么好，就是因为把秘书搞定了，所以老板也续约了。他其实在吹牛，吹牛的意思就是说他怎么搞定老板下面的关键人，就能把这件事搞定。
他分享结束下去，按照一般人来说，这么一个年度销售，而且他已经用业绩证明他是公司最牛的销售，他在台上分享了案例和故事，即使他有错的地方，很多人想着私下来的时候，可能老板骂他一顿就OK，但是我们当时的销售总裁在他下台之后，销售总裁上去，当着所有的销售的面做了两个决定，第一个决定，他刚才说的那个客户不将归属于他，剥夺他对这个客户的所有权。第二，这个客户的业绩将从他的今年年度的业绩和提成中全部扣除。第三，下次他再有犯类似的事情，立刻Fire掉。
做了这三个决定，这个销售在下面脸都白掉了，对于这个惩罚，那个客户跟他各类提成相关的可能是几万块钱，这还是小事，对于他来说，在这么多人面前，本来是兴高采烈的很牛的分享自己的成功故事，结果最后上去像是一个批斗会。但是其实就是这一件事，所有销售都明白公司要的是什么，而且公司是言出必践，不管在什么场合。
8、阿里故事：员工为什么要跳西湖？
第二个故事，也是一个Top Sales，这个年度销售他跟马云当年打了一个赌，其实他在前一年的时候成为全年的年度第四，他很郁闷，他没有能够有机会上台领奖，前一年全国销售的第一名年销售额是200多万，他在那一年，后来全国销售年度前十名的销售，我们带他们去了三亚度假，他在那里非常激动的跟马云说，我第二年的目标是要做1440万，他还算了一些自己的算术，把马云他们给吓一跳，结果马云和Savio花很长时间让他冷却下来、让他理智下来，回归到现实，他说要做到600万。
马云跟他打赌，如果做到这个数字，那么全世界任何一个地方，由你点，我请你吃饭，但是我还有一个前提，你业绩做到了，那不算，你必须让你的客户续签率达到80%，也就是意味着说你不是杀鸡取卵，你不是为了业绩不择手段，甚至可能存在着暗地里欺骗客户的状态。续签率也就是意味着客户的满意，继续续签，如果做不到80%的续签率，你自己说怎么办，后来销售想了想说跳西湖，大冬天要去跳西湖，这个赌约就在那儿了。
第二年这个销售用了跟第一年销售完全不同的销售手法，这个里面后来还出了一句销售的老话，叫“心有多大、舞台就有多大”，因为无数奇迹在那里诞生，他第二年真的做到了600多万，后来马云自己履约承诺，请他吃饭，他第一次要出国，办护照，想去美国，还被拒签了，后来他找了另外一个地方，马云请他吃饭，但是那年的续签率，他做到了78%，小了两个点，马云说功过不能相抵，功是功，过是过，不能因为你成为600多万的奇迹，就把过抹掉了。
那天刚好是我结婚，我结完婚之后，喝完酒，大家都挺开心的，刚好趁这天去跳西湖，那时候刚好我结婚，有摄像机，上面写着浙江电视台，当时探照灯打着，要跳西湖了，西湖类似保安一样的人在阻挠，我们说在拍电视，没事儿，让他有机会跳，跳的时候，还让他的经理要进行陪同，经理要脱得只剩下一条短裤陪同，清楚的知道这就是续签率不到，服务不到位，一个Top Sales和Top Sales经理要承担责任，后来这个视频拍下来了，在内部广泛流传。
2月7号，气温之低，销售跳下西湖不到两分钟，人快冻僵了，马上上来，上来之后说了很有感触的一番话，关于服务客户此时此刻的体会，在水底下思考的东西。
这两个故事后来在所有销售当中都有被传诵，其实像这样的故事，当它成为一种佳话被传诵的时候，也就是说一种文化在被流传，它清楚的告诉我们所有人，这家公司对于这一类客户第一，对于说心有多大、舞台就有多大，等等这类的东西，它有的坚持，这是第一个。
9、阿里故事：如何让销售快乐？
我再说说第三个故事，关于如何让销售快乐工作，当时我们的销售，直销队伍干活，现在做电商，起的比鸡早，睡的比猪晚，最苦比的人可能就是现在的电商，那个年代最苦逼的人就是那帮销售。
我作为区域经理在外面，每一天晚上平均睡觉时间大概是两点到三点，早上一起来，我还要负责所有区域里，那个时候还没有行政，没有销售协调，没有任何人帮你干活，所有做爹做妈的活，都区域经理一个人干了，还不赚钱。当时销售承受压力非常大，跑客户的话，我们以前还有经典销售苦逼的故事，但是怎么样让销售保持着所谓永不放弃的精神，保持乐观的心态。
你说我在那个年龄，虽然做了区域经理，其实那个时候也就是二十六七岁的年龄，马云所提出让天下没有难做的生意，这家公司要成为102年的公司，对我来说，那个时候有那么大的影响力吗？没有，我那个时候没有什么使命感的，我也不会为了这个而拼命，因为那个对我没有感觉，我知道这家公司不是在做一些伤天害理的事，这家公司做的事儿能够帮助一些人，我觉得挺有那么一点意义的。
但是，更重要让我留在这家公司，那就是那个公司的氛围，虽然我们不赚钱，但是我们似乎能看到未来的希望，更开心的是每天工作，那个开心，虽然两点三点睡，但是大家在一起，一帮弟兄在一起，那种开心是我们所有人留下来很重要的一个原因，那是在早期的时候，就是这么一种心态。
10、阿里高管为什么给销售写诗？
那个时候开心，快乐工作，公司在寻找各种方法，使我们自己在工作中寻找快乐。
作为公司当时的高管，像Savio，当时他做了一件什么事，他不是说你销售业绩做到多少，公司奖励多少，不是这样简单的做法。他有一个爱好，喜欢写写书法，有的时候喜欢写写诗，他一下子诗性大发，当时有销售冲百万俱乐部，第一个销售进入百万俱乐部的时候，他就给销售写了一个打油诗，这个打油诗当时怎么出来的，当时我带广州区的销售，他写了一句“夏末秋初胜未分、各地群雄竞争临，日进一单黄夫子，百万会员第一人。
当时我带这个销售，他只是一个高中毕业的文化，他做到了第一个百万俱乐部，他很兴奋，第二公司高管还给他提了一首诗，这是他长这么大还没有人给他提过诗的，他也很兴奋，回了一首打油诗：“南粤大炮烘烘响、无数老板直叫爽，阿里春风吹过处，报关出货收钱忙，顶级团队巧布阵，前锋同仁齐拍掌，若问全年TOP奖，独领风骚定属黄。
这个一出之后，当年全国销售都轰动了，想要进入百万俱乐部的销售，都找Savio预定，后来Savio给每个百万俱乐部的销售写了打油诗，而且写得越来越好，都是藏头诗。后来打油诗还出了一本诗集，后来在销售中也这么流传。当然要做这件事，你得会写打油诗。
11、阿里管理者如何成长的？
我们要什么样的管理者？其实阿里巴巴当时刚刚开始的时候，管理人员，包括说销售里面的区域经理，跟大家现在遇到的困境是一样的，我们那时候有一句话叫八个缸子七个盖，八个坑位，但是只有七个人，全国区域又在不断扩大，这些区域从哪里出来，我到广州做区域经理，第一次做管理，而且第一次离开家门就这么出去了，我这样类型的人很多。
那个时候我们一帮人在外面，其实刚刚做管理的时候，我们也没接受过什么管理技巧的培训，也没接受过那类，我到现在永远那句话，管理做到一些份上的时候，增加一些技巧，能够提升管理效率，但是只关注管理技巧，你一定走不远，公司的文化和土壤比什么都重要。
在那个时候，我们去做管理就是那么几句话，就撑着我们自己往前走，在那个区域里，要开掉人，要招进人，要忙活一堆事，所有乱七八糟的事，你不是能用技巧应对的，困难每一天都应对的，我们的老板在杭州，我们怎么在当地做那个头，怎么做，有这么一句话，“不难要你干什么”，每一次困难的时候，我们就想到这句话，不难，放一台录音机就行了，把老板的录音录进去，放在那里就行了，要你干什么。
12、阿里管理者遇到困难怎么办？
第二，你在外面难免遇到委屈的，一句话“So TM
What？”，拿来开玩笑，谁比谁惨，“男人的胸怀是委屈撑大的”，马云老说的，我们经历过的。这些是我们心态上怎么支撑这些困难，有这些话，有些事过了一下，那个郁闷期、纠结期一过，也就想开了，慢慢的，大家这些问题就会当作一种工作中的快乐，它就来了。
管理中的快乐，前天还苦的感觉自己是天底下最委屈的窦娥哭长城，六月天还要下雪的感觉，过两天So TM
What，就过了。管理者还要自己学会舔伤口，还要给别人舔伤口，自己委屈了，自己哈哈一舔伤口，下面呆的这帮弟兄们出问题，你要帮他们解决问题，其实就是这么几句话，让我走过了管理的初始阶段。
这也告诉我们清楚，所有管理人员知道说你是用什么心态面对这些困难。
13、阿里文化进入淘宝时代
我再说说淘宝文化，其实淘宝的文化，一开始这些花名、倒立、武侠怎么出来的，很多是事后再赋予了这些文化更高层次的意义的，在一开始谁能没想到那么深的意义。
花名：淘宝一开始就是一个BBS，它其实就是要进入到一个社区中，每一个人要去注册一个论坛里的用户ID，这个时候因为原来我们那帮人中，马云也喜欢金庸，又大家这么一帮人趣味相投，开始用武侠小说的名字来注册，什么小宝拉，这些就开始出来了。
出来之后，大家会发现形成气侯之后，发现它还能起到另外一个作用，就是类似于像外资企业的英文名，因为员工如果见到老总，你直呼他姓名，他又不好意思，呼不出来，叫他什么总，在这家公司我们怎么听着都别扭，但是叫上一个人的花名，你就觉得又亲切，又平等，又没有什么所顾忌的，就形成这么一个流传。后来大家没想到这些武侠小说的人名就是那么几百个撑死了，最后连卖茶叶蛋的花名都用掉了，现在我们取花名是遇到了困难，现在我们都放开，不局限于武侠，只要你自己觉得能代表你性格个性的一些，就相当于外号一样的。
倒立：一帮人关在屋子里没事干，筋骨又痒，一个人会倒立，他就倒上去了，大家觉得好玩，就有两个人倒，三个人倒，开始一堆人开始倒，他们要比赛，开始叠罗汉，那么就出来了，比谁罗汉叠得多，比谁坚持的时间长，倒着倒着，发现赋予它新的含义，发现说当人倒上去的时候，人的脑袋被充血，充血的时候，整个人看外面，原来那么熟悉的办公室，看得想吐的时候，突然发现已经感觉不一样了，倒立看世界，换一个角度看世界，创新文化的意义赋予出来。
帮派：这个怎么出来的呢，其实原来就是传统的组织结构模式下，所有的人跟人之间是直线的，一条线上去的，但是在淘宝后来会发现做很多的工作，跨部门之间的协同是越来越多，这种东西你要都靠老板们出面，主管们出面协调事很难，那么这帮小二，当时又有像百年大计、百淘小二出来，他们一个班、一个班，一期的学员出来，之间还是很有感情的，平常因为一些项目的合作，大家都很有感情，这些人就成了一个帮派。
然后，逍遥派、武当派，这些派就出来了，那么这些出来的时候，包括团队建设费、这些预算就开始往民间的帮派去了，你们只要整得出花样，你们只要搞得出提案，公司给你钱，你们来搞，就是民间的这些帮派组织就这么起来了。后来还有武林大会，各个分舵的舵主出来了，这就是当时的一些场景。
淘宝的这些文化，就是当初大家一群人觉得好玩，淘宝网总裁三丰，他的老婆哪里来的，就是在淘宝社区里面当年泡的，这就是当年的一个大卖家，因为他们经常小二要跟客户聊天，聊着聊着，就成为他的老婆了。当初最早的时候，小二跟客户沟通，比现在要亲切万分。
裸聊：这些也是现在慢慢被发展之后，公司越来越大的时候，要打通的这些界限，层级变多之后，就有了裸聊，比如说子公司总裁在那一天，带着所有议题感兴趣的一线员工过来，敞开聊，对公司有什么文化，有意见，在那一刻敞开聊，而且现场做决定，这就是所谓的裸聊，没有等级界限的区别。
这些东西如果你公司里面没有那一种开放透明的文化做背景，这类事你是做不起来的，大家一帮员工跟老总坐在那儿，层级多的话，那只有一件事，就是低着头不响，听老总发言，听完发言走人，只能这一种场景。
猪头卡：包括阿里我们有内网，内网里面所有员工在那个里面发表意见，我们还有一个玩的东西叫猪头卡，你对这个人发表意见有意见，发猪头卡，公司总裁基本都被搞过猪头，高层发言不对，要被扣分，像淘宝原来的总裁老陆，一次发言，被人使劲扣，这也是公司内部的一种民主平等的文化和土壤，这就是看你当这些事儿发生之后，你的总裁、你的管理者是什么一个态度。
阿里日：大家都知道这是集体婚礼，这是由于非典，形成阿里日的一个文化，阿里日的时候，亲属过来，也是带着宠物到公司，这是在去年举行的集体婚礼，有四百多对新人，这是五年陈活动，发戒指。
赛马：公司投钱，你有好的主意，你有好的项目，你只要能纠集一帮人来，你来做。
晋升：你可以提出自主晋升，面试。
考核：随时随地360考核。背后都是传递一句话，开放、透明，这就是这家公司所要的东西，他在尝试着激发每一个人的潜能，让每个人感觉到自己被尊重，每个人自己都是主人，这就是这家公司互联网文化所核心的就是去权威化、去中心化，让每一个个体释放出自己的潜能，这才能让公司形成自己的创新文化，这就是淘宝为典型的开始呈现的这一类文化，这也就是我们现在的阿里人。
14、总结：文化一定不是设计出来的。
最后，我还是总结那句话，“文化不是设计出来的，而是长出来的”。
每个人发掘你们企业当中这一群人，一群志同道合的人，他们身上所拥有的特点，以及大家所共同爱好的一些东西，让它成为传统，并且赋予它的意义，同时让薪酬、福利慢慢配套，让每个人感受到公司背后传递的那种文化和土壤，这个东西我想比去做管理技巧的培训要重要一百倍，这就是我今天跟各位分享的主题，谢谢大家。
延伸阅读：阿里销售的一天
来源：创业邦
作者：史彦泽
清晨伊始，阿里的销售团队即开始了充满挑战和机遇的一天。以北京为例，早晨八点，销售人员按照规定准时赶到公司。首先熟知当天的销售目标与客户信息等任务，半小时后，每个销售人员已经调整好状态，浩浩荡荡的销售团队开始踏上各种交通工具，群情激昂地散布到北京各个角落。
阿里对每日的销售拜访还有更深层次的要求，八个拜访中，至少有2~3个有效拜访，即销售人员必须要见到老板或其他高层，能够将有效商机很好的往前推进。另外，销售人员走进一座大厦或者一个办公楼园区完有效拜访后，还要在当前区域，尝试挖掘潜在客户进行陌生拜访，即销售体系中常说的“陌拜”、“扫楼”。在这一过程中，员工要努力获取客户的潜在信息，如相关负责人的联系方式、产品情况等。
下午六点，每位销售人员按要求回到公司，进行一小时的销售夕会——销售人员被分成若干小组，一同分享当天成果、得失和挑战。为提升团队的销售技巧，团队会对一些销售难点进行演练。
这是销售全天的工作，从早晨八点到晚上十点。因此在阿里内部有一个不成文的规定：所有的销售人员都住在公司附近，如此可以高效利用自己的时间；而且由于工作时间长，绝大多数销售都是单身汉。
夕会结束，销售人员则要把八个拜访录入阿里的CRM系统，并标明客户访问状态，是有效拜访还是潜在客户。然而，如何保证销售录入的信息的真实性？阿里会有专门的品控团队会去抽查录入系统的信息的真实性，阿里的红线就是诚信。一旦发现某位员工信息造假，其立刻会被开除。接下来则是日报的提交等工作。做完这些工作后，已经是深夜，而每个销售还不能回家，而是搜索潜在客户资料，为第二天的拜访做好准备。
如此，阿里的销售人员年复一年、日复一日在外面奔波，拜访无数的客户，每天重复相同的节奏紧凑工作……高压之下，阿里销售工资却并不高：2008年底薪约1500块，且公司不报销任何的交通费和通讯费，然而阿里巴巴“高提成”加独特的公司文化价值观的导致销售团队离职率并不高。
高效、精细的销售运作机制是铁军“利器”
从销售与客户的初步接洽到合同回款，阿里将整个销售过程划分至十分精细的流程，销售人员只需按照步骤操作即可。首先，如何保证销售线索被高效跟进？阿里投下重金挖掘线索，阿里CRM系统将线索池中的销售线索分给销售后，若特定时间内销售并未跟进，线索则会被收回并分配给其他同事，如此无形之中就给一线销售施加压力，拿到线索后，必须尽快跟进：要么转换为客户，要么关掉销售线索。
为保证线索分配合理性，管理层每天通过CRM为每个销售人员分得30~50个客户，若销售人员认为某条销售线索有更高的成单几率，可放进自己的私池，但同时需要从自己客户私池里退回相应数量的客户线索。
这样做的好处是：一让销售人员集中精力到所分配到客户的身上，集中攻破最可能成单的潜在客户，提高成单几率；二是让没有任何资源积累的销售新人可以从销售线索池中提取线索，杜绝“销售大侠”大包大揽、而新人销售无处着手的现象。
遍地开花的阿里销售运营模式
也许很多人会疑惑，互联网公司需要销售团队干什么？比如，百度是搜索引擎公司，是以线上运作为主的B2C的公司，百度似乎不需要销售团队。事实上，百度销售团队由几千号天天打电话、拜访客户、接单的销售人员组成，也有着一套非常精细的运作机制的销售团队。若一个新公司刚注册，百度的销售团队便开始跟踪，一批销售人员会跟新公司进行推广方面的沟通，直到公司决定要在百度开账号。简言之，互联网公司B2C的一面是来获取用户的访问量，但只要是要向企业收费，就必然有B2B的一面。
从阿里销售铁军团队走里出来的人，经过严格销售管理运营机制培养出来的“铁人”离开阿里巴巴后也打造了销售奇迹。最典型的代表是美团的COO干嘉伟、滴滴出行创始人兼CEO程维。
美团CEO王兴在美团成立之初，花了半年时间到杭州说服阿里当时B2B销售副总裁干嘉伟加入了创业团队，干嘉伟在阿里巴巴有着12年的销售经验。
众多互联网公司都有一个强大的销售团队，美团、滴滴的销售团队都是在阿里的这套销售运营和管理机制中快速打造出的行业领先的销售铁军，执行力极强的团队创造了一个个业界奇迹，强大的销售执行力是这个业务模式成功运作的关键。其模式给予B2B市场上销售管理者可借鉴销售经验。
(转载请保留)
互联网的一些事，已超50万小伙伴关注！阿里iDST华先胜：CV行业遍地黄金
虽然从学术和研究氛围浓厚的微软亚洲研究院出身，且获得过微软多项重大技术突破创新奖，但华先胜心里很清楚，算法在商业化落地中所扮演的角色并不是核心要素。
&算法在高手之间的差异其实很小，壁垒的形成是建立在熟悉业务和场景的基础上。很多你认为跟你八竿子打不着的传统行业和方向，没准就有机会。&
从早已奠定自己江湖地位的微软亚研转战到阿里巴巴，这一决定的背后是他对深入业务和解决商业痛点的憧憬。
整个采访过程中，阿里iDST视觉计算组负责人华先胜不止一次提到CV行业遍地是黄金，可惜的是创业者总喜欢扎堆在几个红海领域。究其原因是对业务不了解所致，从业者甚至抱有做一个识别率很高的通用 API 就能吃下所有行业的幼稚想法，在算法上打磨了太多时间。
华先胜，北京大学应用数学博士、IEEE Fellow、ACM2015年度杰出科学家、MIT TR全球35位35岁以下的杰出青年创新人物，曾担任ACM Multimedia等大会程序委员会主席，是视觉识别和搜索领域的国际级权威学者。于2016年7月加入阿里人工智能研究机构iDST科学家团队，带领视觉计算团队的研发工作。
雷锋网：谈一谈你们最近在做哪些商业化落地项目？
目前阿里iDST视觉计算组主要集中在三个方向的布局：分析识别、视图搜索、合成。通俗讲就是认物体、找物体、生成物体。
城市大脑中的&城市之眼&是商业化落地的重要项目之一。
一级城市中大概布置了几十万个摄像头，单个摄像头每天产生非常大的视频数据，但是这些数据发挥的价值其实比较有限。
因此，阿里通过城市之眼观察车、人、非机动车，利用视觉计算统计出车量、车型、车牌、车长、速度、行驶路径、行人等信息。做好城市数据收集后会建立一个索引，具体落实到实际应用上，可寻找走丢的儿童、肇事车查找等。
过去在视觉技术较弱的情况下，只能通过笨重的手段获得一些粗略的车辆信息：如通过GPS获取采样数据；在路下掩埋地感线圈，根据车身压力进行计数。无论GPS还是地感线圈其实对车辆的信息收集有限，而且地感线圈经常会出故障。
阿里云城市大脑要做的事情是把整个城市数据汇集，完成对城市事故、事件的认知：知道哪里堵车，哪里有车祸，分析后迅速发出红绿灯控制和关闭路口的指令，以及预估事故、事件对交通接下来产生的影响。
这些数据收集和处理都在云端运行，云端不仅可进行复杂、前沿的计算，而且在云计算平台可完成多种任务：大到交通治理，小到红绿灯控制。与此同时，计算力也容易去调整。
但如果放在摄像头端做，计算力明显会变弱。
雷锋网：哪些流程放在端上做会更合适？
我个人觉得质量增强和简单的结构化可以放在端上，非常精细的分析放在前端会有一些局限，尤其是算法更新速度极快的今天，如果很多智能功能要嵌入在摄像头端，得把所有软体刷新一遍，工作量巨大且不见得所有硬件会支持。
除此之外，摄像头端也没有能力把多方位的城市数据及时汇聚起来做决策。
雷锋网：如果把所有计算都放在云端去做，如何协调好计算量、计算效率、成本之间的关系？
计算是我们要解决的核心问题之一，怎样才能拥有较高的计算效率，阿里在这上面投入了很大力气。
第一要有计算平台的支持，该平台要让项目做起来更加高效，要能容错；其次是云计算平台又需要大量的计算机器资源；最后是算法本身。
由于我个人主攻算法，因此我更加看重算法对计算的优化。过去处理一路视频，需要一台电脑的二十四个核全部运行才能搞定，我当时的目标是看能不能降到十个核、八个核甚至一两个核完成。截止到目前为止，我们利用算法提升了20倍对计算的优化。
此外，改进深度学习的方法很多。首先可在机器指令集上进行优化工作，其次也可在CPU和GPU层面优化。算法本身的优化，较为常见的是优化神经网络结构。由于神经网络中集成的计算量相当大，因此我们需要考量能不能把大模型在不损失性能的前提下压缩为小模型，小模型能不能剪一剪。
雷锋网：如何打通城市大脑专有云与公安系统的底层基础设施和硬件设备的？
这方面确实很重要，很多公司认为只要把算法做好就万事大吉。其实做好解决方案，有很多工作看上去与算法没有任何关系，尤其在流程打通方面。
我们以红绿灯和摄像头控制为例。红绿灯本身就可以用编程控制，城市大脑根据交通状况计算出这些设备应该怎么调控，然后向交通部门发送指令，让对方进行操作。
其次是摄像头，由于摄像头的型号和产品功能各不相同，球机有预置位，枪机没有。我们要用程序打通球机，从多个位置控制监控。而有时候部分球机没有预置位，因此建立虚拟预置位的问题我们又得找集成商去解决。
为了让系统更加智能化，公安也有动力去更新底层的基础设置和硬件。因为很多时候设备已经阻碍了整个项目的发展，打通流程需花费很多人力和财力，而且在功能实现上受到了不少限制。
雷锋网：识别出车牌号码基本上能确认车辆信息，但问题是摄像头能捕捉到人脸吗？
在特殊环境下，车牌号不一定完全能看清，而且很多车牌是套牌。在系统里搜索一辆车得在整个数据库里综合各种特征来判断。
我们的车辆识别其实采用了不少拍立淘的以图搜商品技术，所以在这块的积累已经比较成熟。同时也在使用最近比较火的 GAN 来生成大量以假乱真的车牌数据去做训练，效果非常可观。
回到人脸问题上，现在大部分摄像头对人脸的捕捉无能为力，除了在布控上专门搭建的人脸摄像头能够看得到外，电子杆上布置的摄像头是看不到的，所以通常情况下更多是对整个人的身体进行检测和识别。
这就会涉及到识别准确率问题，关于人物搜索，也不见得一定要把目标对象找出来，机器筛选出10到100个人的范围就已经很了不起了，虽然不知道是筛选结果范围中的哪一个，但已经可帮助公安节省很多人力。
学术圈也好、工业界也罢，经常会看到准确率高达百分之九十九点几的数字，其实真实场景比这残酷的多。
在真实场景下，有些问题都是小概率事件，不需要识别率如此准确，但需要 recall 做得非常高。举个简单的例子，在一万个样本中，如果有十个目标对象是你要找的，从数字上来看它的概率非常低，如果10个搞不定那他肯定在100个里。这时候他的召回为100%，准确率为10%。10%的准确率有没有用呢？非常有用。如果不用这种方法的话，得把这1万个样本全都看一遍。
本来让交警看一个星期才能完成的任务，现在只需一个交警看一个小时就能解决，这很了不起。
雷锋网：除了安防外，你们还在哪些方向会重点布局？
目前做智能摄像头视觉解决方案的公司，之间其实并不会有太大的技术差异，更多体现在体验上。
很多创业公司都在做人脸，我个人并不建议创业公司都一窝蜂争进入这个市场，CV行业有很多蓝海和遍地黄金的机会。
以医疗为例，我们近期也投身做肺结节影像分析的相关工作。
在提出要做肺结节影像分析时，很多人无法理解。围观者一方面认为医生比机器强太多，无需机器辅助。第二是医生会对产品有抵触，因此并不会接受这类技术。
在深入医院经过一系列调研后，我发现无论医生自身需求也罢，还是市场需求也罢，机器都有它存在的意义。以肺结节 CT 为例，通常情况下医院里比较密的切片CT影像大小达三四百兆。一个医生如果认真看下来需要半小时，如果利用算法分析，只要计算能力足够则会瞬间完成。
机器分析影像有两点优势：第一是速度，它可以很快得到一个参考结果。其次是遗漏率低，我们可以把 Recall 设高，把 Position 降低。
当数据量积累到一定程度时，计算机可以把多维度、连接的信息综合起来去分析病理。医生的资历得益于他的学识和临床经验的积累，而数据可以看作是学识和临床经验。
医疗影像最需要解决的无疑是带标注的高质量数据，而标注环节唯独医生等专业人员才能标注。那么如何获得高质量的标注数据？为此，阿里云与体检公司合作，体检公司的数据往往比较容易获得，而且他们也正好有机器辅助分析的需求。
雷锋网：还有哪些不起眼、但有一定商业潜力的市场？
除了安防和医疗外，确实会有不少看起来是长尾不起眼，但市场潜力不小的场景。
我们最近在做一个为火车检修的项目。我们知道，火车对安全要求极高，交通部门非常重视，在这上面的投入也比较可观。
火车检修最早期需要人的肉眼去观察，甚至通过敲敲打打听音色这种很原始的方式来判断器械是否有故障隐患。近些年铁路局逐渐开始用工业相机拍摄照片的方式代替人工上去检查，通过在高压线和铁轨位置安装工业相机拍摄大量高清图片，然后让员工坐在办公室看图片。
把最初让人工去日晒雨淋的现场观察改进为坐在办公室看图片，这也算不小的进步。但是人眼观察图像又成了一件非常繁琐的事，容易漏查。
这时候用图像识别方案代替人眼做分析无疑会节省不少人力。
同样，也可用图像识别的方法分析工业相机所拍摄的残次品、电路板差错问题。
人工智能还是一个初步阶段，很多传统行业远未开发，其中很多你认为跟你八竿子打不着的行业和项目，没准就有机会。之前有朋友跟我聊天，他说到煤矿里运煤的传输带一老化就会出事故。我想了想，其实完全可以架工业相机对传输带进行拍照，然后利用图像识别系统分析有没有出现老化的迹象。及时拍摄、实时上传到云端做分析、实时反馈结果、如有问题实时报警。智能化的流程不仅可替代部分人力，而且会把实效性和准确性提升至更高的维度。
雷锋网：前段时间依图科技朱珑提到这样一个观点，他说人工智能的商业化最终取决于这个领域最强的那个人。您怎么看？
朱珑的一些观点我是不同意的，当时现场我也问了他不少问题，但朱珑没有正面回答。当然，这些问题我自己心理都是有答案的。
在谈到到底哪些因素促成人工智能的应用和商业化，我觉得有很多因素，但最重要的是深入行业和场景，这一块是大家最为薄弱也是积累最浅的地方。
小公司和大公司之间的对比一直是人们津津乐道的话题，AI行业也是。对于小公司而言，深入行业是突围的关键。
人们喜欢谈论算法的竞争，其实算法的门槛在高手之间差别很小，我再强调下这句话：算法的门槛在高手之间差别很小。聪明人到处都是，聪明这件事很难形成壁垒。重要的应该是把行业和业务搞清楚，人们往往容易忽略业务问题，这其实不是件容易事。
医疗门槛为什么高？因为你很难深入去了解它。
阿里云本身就有CBM这样的销售团队，他们会向我们反馈客户各种各样的需求。然后云架构师、数据架构师根据需求会从系统存储、计算平台、AI算法等方面去考虑解决方案该如何搭建，然后向各个技术部门提出研发需求。
雷锋网：深入业务时具体要接触哪些人？
首先一定要与处于业务一线的人员进行长期沟通。医疗项目找医生，安防项目找交警。
医疗影像项目你要沟通的影像科医生，要去了解他们是怎么看片子的，以及医生有哪些痛点急需解决。而像安防项目，我会花更多时间去跟处于一线的公安执勤人员聊，而非公安系统的技术人员。
雷锋网：你们是如何发现和挖掘客户需求？
阿里有很多客户，客户们如果发现阿里云的视觉方案在其他场景下做成功了，这时候他们就会找上门来提出他们的需求。客户如果没有提出某些需求时，我就自己去挖掘。
当发觉什么东西有意思时就会根据已有的技术做尝试，同时也会与 DEA 和 CBM 一起聊，把技术介绍给他们，以便在接触客户时如遇到合适的客户需求，可进一步推动方案的完善。
当然，发现需求是一件举步维艰的事，需要深入行业去探索，而且经常会失败。
在我们接到的众多需求里，有些需求看上去是个痛点，但开发后发现它并不是一个正确的问题，无法为客户带来真正的价值，让我们走了不少弯路。
但这是必然，正确的需求和落地场景是靠不断试错得出，而非空想而来。
创业公司也会遇到相似的情况，他们不断转变自己的应用方向，甚至改变技术方向。究其原因是因为没找准需求导致，而非遇到了技术难题无法突破才选择转型。
当然还有些场景现在看不到机会，但随着时机的成熟，未来或许会有，我们也会主动提前去布局此事。
雷锋网(公众号：雷锋网)：方不方便透露几个您觉得在未来商业潜力较大，但很多玩家还没发觉的场景？
我只能说下我们正在重点布什么局。
其中视频搜索是一个，包括结构化打标、相似性搜索。视频这个题目 20 年前就开始做了，但因为很多时机、技术、数据问题，一直没落地。此外，图像搜索在上个世纪也开始做了，我也曾经觉得是时候把它做出来，但却看不到落地的场景。直到我发现电商中的图像搜索才是机会时，于是我来到阿里。现在随着时机的不断成熟，其他商业场景也不断开始崭露头角。
其次是在视频里做广告也大有前景，虽然十年前就有相关论文了，但一直没落实到位。
雷锋网：但我个人认为用户并没有在视频里买商品的习惯。
你指的是Video Out：在视频里点击商品旁边的购买链接购物。其实广告的形式不止Video Out，Video Out这种广告方式确实会有很大的阻碍和挑战。从用户体验角度讲，在视频里点击链接购物是否是正确的需求还有待商榷。
我认为在视频中应该用植入的方式做广告，在不影响体验的前提下，潜移默化地对用户产生影响。比如在视频里找到可以嵌入广告的地方，不管是张贴画广告还是物品广告。这个是张贴画，这个左边是原来的视频，右边是我们植入的图像。
雷锋网：CV落地传统行业，您觉得最难解决的问题是什么？
我认为，一个成功的人工智能应用，应该具备五个条件。
第一个是算法。你要有好的算法，你的算法要有先进性，你的算法不行一切都没有了基础。（当然你也可以把算法这一个条件看做是科学家，因为人才和算法是紧密相连的）。
第二个是要有数据。数据本身就是一个很大的话题，里面有数据的采集、搜集、清洗、有效的标注，甚至包括算法里面数据怎么使用。
第三个是用户。你做的这个东西应该有用户的，因为有很多问题是需要用户参与才可以做得越来越好。当然你从商业的角度来讲，没有用户的话也不能够长久。用户本身是数据的消费者，也是数据的提供者，这过去在搜索引擎里面有非常重要的体现，可以说搜索引擎的技术能够做那么好，每个人都有contribution的。
第四个就是平台。这个就是涉及到你要有强大的计算能力和一套体系架构，能够方便地去研发、部署和生产，这一套是必须要有的。当然现在因为有云计算，所以这部分的瓶颈，对于很多企业来讲已经没有过去那么困难了。
第五个就是有好的商业模式。如果没有好的商业模式，就不可能长久。你做一个事情，低频的事情没有多少人用，或者不能给少量用户带来大的价值，最后产生的总体价值不够的话，其实是很难长久的。这几点，我个人觉得其实是都应该具备的。当然了，可能不同的商业应用，应该来说可能有不同的侧重，但是我觉得都应该具备。
雷锋网：我用一句比较俗的话阐述，目前计算机视觉似乎并不能赚大钱。您觉得是因为没找到合适的场景，还由于CV本身就不是盈利的有效工具？
我觉得现阶段需要找到更合适的场景才行，不要把项目放在实验室里，也不要觉得一个就能 API 打天下。一定要深入场景，根据客户的业务去考量自己的技术能为客户创造哪些价值。
客户懂业务，但不见得他们很懂技术。我们做技术的自身对技术很了解，知道什么时候work什么时候不work，但对业务场景的了解非常有限。
每个计算机视觉从业者都应该明确自己工作的重点到底是&提高客户的工作效率，还是提高准确率的百分比&，如果连这个问题都想不清楚，肯定会出问题。
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