跨越星空尚晏仪：像自动驾驶一样辅助人使用软件

你知道什么是场景搜索吗？

从AR/VR/自动驾驶领域开始，场景搜索的概念就被提出来，比如AR眼镜就用录像的形式，代替眼睛去看世界。而今天我们要讲的场景搜索，则从虚拟场景进化到现实生活中，通过智能软件引导机器人，可以自动猜出用户意图，在合适的时候，手把手导航用户去使用软件。

场景搜索有哪些特别之处，又是如何运用到消费者和公司中的？实现场景搜索的技术难度如何？哪些客户和领域需要使用到场景搜索？

今天的《创业内幕》，我们将和中国首家智能软件引导解决方案提供商【跨越星空】的创始人兼CEO尚晏仪一起，聊一聊场景搜索的演进，以及能和真实世界交互的超级搜索引擎。

Lily：

亲爱的听众朋友大家好，欢迎收听本期创业内幕，我是主持人Lily。本期我们请到的嘉宾，来自中国首家智能软件引导解决方案提供商【跨越星空】，他就是创始人兼CEO尚晏仪，同时也是我们GGV Fellows 2022届的同学。先请晏仪跟大家打个招呼，简单介绍一下自己和跨越星空这家公司。

尚晏仪：

大家好，我是GGV Fellows 2022届的同学。我在浙大读的本科，之前一直都在做天体物理方面的研究，然后当时也被学校全额资助到俄罗斯，学了一段时间的可控核聚变。毕业以后在奇绩创坛做一些投资相关工作，当时也投了很多人工智能、航空航天、量子计算这些硬科技的公司。在做完一级市场投资以后，就开始了我这个公司的创业。

Lily：

跨越星空主要是做什么的？

尚晏仪：

我们公司主要做的是一个智能软件引导机器人。相比之前这种固化的新手引导流程，我们的优势是可以自动猜出用户意图，在合适的时候，手把手导航用户去使用这个软件。相比一些其他的视频教程、图文文档，我们又能让用户更直观地去学习，包括下一步每个按钮要点什么，每个地方该怎么做，而不需要再打开另一个屏幕去学习。

Lily：

要不要给我们详细给出一个场景，它到底是怎样帮助消费者和公司的？

尚晏仪：

比如我打开了一个我想要用的新软件，像photoshop/地图。以前我打开软件以后，我只能去帮助中心里用文字来搜索，但往往用文字是搜不到我想要的教程的，因为产品经理起的名字和我自己描述困难用的名字可能不一样。

如果我们的产品iMean介入到这个环节，它是一个按钮，你只要点一下，我们公司独家的场景搜索引擎技术，就能够根据现在的场景信息进行判断，然后根据软件状况, 从我们数据库里推荐给你一些和现在状态最相关的经验/教程，就像自动驾驶看到路面以后能够告诉你车该怎么开一样。这时你就能够很轻易地找到自己想要的经验教程，而之前你可能需要自己在帮助中心的库里一一筛选。

另外，我们产品也不是用传统的视频/图文教程方式来教你用这个软件，而是直接让机器人跳跃到你的电脑页面上，在你和软件之间形成类似于浮窗的形式，手把手教你去使用这个软件。相当于是在一个真实场景里面，用户被导航引导去完成任务，而不是在另一个场景里面去看视频/图文文档学习。现在任何有这种软件界面的场景，我们都可以介入，桌面端、网页端、移动端这些都可以。

Lily：

咱们现在有什么样的软件可以用这样的功能？有哪些是我们知道的吗？

尚晏仪：

因为我们现在的客户已经比较成熟了，现在比较头部的一些SaaS公司都是我们的付费/或者正在试用的客户。比较有名的像Moka、易快报、Authing、ShowMeBug、每刻，这些最头部的SaaS公司都是我们的客户。从软件公司的渠道上讲，因为所有SaaS公司都是以云作为土壤，所以我们现在和华为云还有阿里云都是重要合作伙伴，这是软件公司这一块。除了软件公司，我们现在也在开拓一个新领域，就是金融这一块，像兴业银行、硅谷银行、杭州银行都是我们的客户。

Lily：

这个产品很像是一个面向场景的搜索引擎，这种技术难度大吗？

尚晏仪：

这个其实是我们公司的一个非常核心的技术，也是我个人非常看好的愿景。场景搜索最开始在AR/VR/自动驾驶领域，可能或多或少出现过；比如在AR里面就是用AR眼镜录像的形式，代替了眼睛去看到这个世界，就是按照人对世界的理解方式，把桌子是桌子、板凳是板凳这件事情抽象出来，告诉人工智能这是一个桌子/板凳。对于我们来说其实也一样，我们把这个软件里的一个场景捕捉下来以后，也要识别出来，它在人的理解里是个单击双击按钮还是个拖拽按钮。我们要把这些信息抽象出来，存储到我们的数据库里。这其实是场景感知的能力，先感知，然后才有这样一个数据库的基础，最后才可以做搜索。

我们知道，一直以来最好的搜索引擎是谷歌，但谷歌是一个基于文字的搜索引擎，这个信息传递过程是：真实世界先发生了一些事件（相当于真实世界最原始的信息），有一个人介入进来，用人的意识去理解以后，把这种原始信息变成文字记录下来，然后它才可以被上传到互联网里面。我们搜出来的结果，还是只能看它阅读它理解它，并不能搜出来一个东西，它就能够直接和我的真实世界进行交互。我们的超级搜索引擎，其实就是我们用人工智能对原始信息进行抽象，把完备后的信息提前拿过来做搜索，匹配得到的结果，我也不需要再学习，就直接可以和我的真实世界交互，手把手去教我完成这种任务。无论是软件使用，或者我们公司以后可能会探索更多方向。

Lily

咱们现在团队的核心技术团队是什么背景？我想听晏仪介绍一下。

尚晏仪：

这样一个愿景，意味着我们需要一个非常高门槛的技术团队背景。我也是非常幸运，我的合伙人/CTO武正阳，之前是世界上最大的AR公司Magic Leap的多模态人工智能首席，在Google时也负责过YouTube里的感知推荐的算法，还在Cruise里面做过自动驾驶。所以我们公司的技术团队主要是他这边负责，他也从硅谷带回了一个具备硅谷科学家背景的领先技术团队。

Lily：

晏仪你是怎么发现这样一个创业赛道的机会的？你过去的多行业交叉经验，对于你创立跨越星空有没有什么特殊帮助呢？

尚晏仪：

我觉得是有的。我其实是一个不太甘于寂寞的人，喜欢尝试各种新鲜事物。大学开始，我可能有一个很浪漫主义的想法，想学天体物理，但实际上，我自己探索了很多不同领域，甚至跑得特别偏，拍纪录片、拍电影这种事情都做过。后面有机会去到一级市场做投资，对我来说其实就感觉像找到了方向一样，去观察不同行业不同的人。他们都是最优秀的人，因为我的投资人身份，他们就会倾其所有，把他一生浓缩的精华给你讲出来。

一方面，我看到了不同行业的客观发展事实和规律，另外一方面，我看到了一个个活生生的人的经历，这些对我触动都特别大，所以我在工作了一年以后，感觉我的经验和知识开始变得收敛，我就开始想要做一件自己的事情。最开始我有一个非常抽象的想法，这种场景搜索引擎的想法，当时在不同行业里面也做了很多探索，最后才落到了做软件操作领域里面的产品搜索引擎。

探索过程也是创业以来学到的一个很重要的东西。其实搜索引擎本身不能独立于它的内容生态而存在，但我最开始没有意识到这件事。我当时换了好几个不同的场景，后面发现在软件操作的领域里面，它既是一个非常大、有磅礴内容需求的信息市场，又是一个现在完全没有被结构化管理起来的数据市场，一定是有内容有数据，我才需要做搜索引擎去把这些数据更好管理起来。我们以前的软件操作市场里面，管理可能是通过录视频，但视频是非结构化的，或者我们现在有RPA机器人，它的内容生产是非常困难的，需要咨询师入驻，而且它结构化的信息只能在固定地方特定重复。

我们现在生活在一个软件非常丰富的时代里面，只要把软件流程里的内容总结得非常清楚，那么我是能够替代大量人工去使用这个软件的，这本身也代表了一个新的方向，从数据库里面也能训练出来一个人工智能，比如一个数字员工的概念。我就非常看好这样一个出发点和方向，而且我感觉这件事从头到尾是我的最佳选择，一是我们现在短时间内没有直接竞争，另外我们产品在最弱的时候，它作为一个工具就是一个可卖可赚钱的。换作其他领域，我可能冷启动积累内容和数据就要烧掉大笔的钱，对于我个人来说，可能就不是一个现实的创业选择。

Lily：

这个需求历来就存在，但为什么痛点一直没有被像你这样的搜索引擎技术满足，是因为技术始终没有发展到这样一个阈值，没有办法产品化，还是本身赛道不够大，所以没有人去做。你觉得是什么原因？

尚晏仪：

我自己其实也反复想过这个原因，唯心一点说，就是像王阳明的心学一样，这件事本来就该我做，所以轮到我了。说实话，您看我们公司名字起得特别好——跨越星空科技，我也一直在想，这么好的名字怎么就没有被人抢注，可能就是轮到我了。这个可能有点开玩笑的心理，但其实某种程度上也反映了我现在的一个想法，有些事情确实是需要特殊的机缘。

从另一方面讲，我之前确实吸纳了很多不同行业的知识经验和背景，所以我才能敏锐地意识到，可能我需要从自动驾驶或者AR领域里去寻找人才，来完成我的梦想和理念。如果其他人之前的工作经历非常专注，他可能是没有这种跨行业的经验和背景。

回到赛道，我们都用过新手引导这种形式，最开始打开软件都会有一个新手引导，一步步引导我做，但我觉得这个价值其实是很薄的。当我们刚进入这个产品时，基本上大多数人都会跳过新手引导，因为我都不知道这个产品是干嘛的，教学对于我来说就没有价值。然而等我真正需要这个东西的时候，它又不会出现；如果它真能出现，那我得提供一个搜索引擎让我去搜它。这两步一直都没有人做，所以就让新手引导点的价值非常薄。

即便如此，美国做新手引导的公司都做得蛮大的，这就给了我一个信心：这件事情没有被解决好，依然能够创造这么大的机会和痛点，如果我用一个全新方式来解决这个问题，那我可能能够变成这个行业里面的赢家通吃。我觉得这个还是蛮重要的，因为如果你用人去做咨询师的服务，这个行业就一定不能变成平台化了，不能变成平台化，它就不是一个赢家通吃的市场；但如果你换了一个角度去打这个市场，它就存在这样的可能性和机会。

Lily：

用你的话说，这个需求的整个客户价值比较薄，新手这一块用完他会用了，就不再会用第二次了，以至于很多大厂就没有去涉足这个领域，你觉得这会不会是将来市场往上走时的一个天花板？

尚晏仪：

我觉得这个事情要分两方面来看：一方面，我觉得从新手引导本身来看，这件事情确实价值很薄，很多人都会担心，这件事情是否是一个价值衰减的事情，我教会这个人后，他是否就不会用了。但我们公司的想法其实是反过来的，因为新手引导也可以是软件的一部分，我可以每次都引导你，可以让你永远不需要学习这个产品，我觉得这其实是一个相当大的爽点。等于说我们的产品后面都会变成一个个人助手，感觉它永远陪伴着用户，帮用户来解决问题。

Lily：

现在什么行业用跨越星空的产品会更多？

尚晏仪：

因为我们第一曲线的市场目标，主要还是集中在软件公司里面，所以我们现在的客户也是软件公司居多；但我们现在很快发现，软件公司可能不是我们在国内最好的客户，我们也在探索其他的，现在像金融类就蛮顺利，而且是一个蛮重要的行业和市场。

Lily：

你有没有想过，未来它还可能走到哪里去？我们就开下脑洞，这个产品的形态未来会是什么样子？

尚晏仪：

我觉得我们这个产品，未来应该是一个通用的人工智能，各种软件都会用，是万能的人工智能助手。我们可以回溯历史，去看为什么特斯拉自动驾驶现在做得最好。其实特斯拉在头两年不是做得最好的，毕竟硅谷有很多这种大公司，比如Cruise当时做得就比特斯拉好，他的算法团队是特斯拉的10倍，但特斯拉自己有车、有场景。他搜集了人的驾驶行为，又用摄像头去看路面，两边数据一对比，就能够训练出这种通用人工智能，去解决路面驾驶问题。我们现在也是一样，我们一定是这个行业里面有可能搜集到这么多数据的公司，科技向善，我们会去合理利用它，肯定是可以把它变成一个能有效帮助人们解决问题的个人助手/个人助理。

Lily：

其实你们当时用这个技术可以解决各种各样的问题，为什么选择了去做这样一个软件引导的事？

尚晏仪：

其实我们有时也会有些思忖不平，感觉我们是在杀鸡用牛刀，甚至好像不太得到大家的理解，从各种方面，大家都会觉得我们好像在做一个小生意。但我是这么想这件事情的，其实谷歌本身看起来也像个小生意一样，就是个输入框，有个按钮。虽然它只是用文字搜索，但它要管理那么多东西，所以其实是一个很复杂的系统。从这个方面讲，我是特别有自信的，它（软件引导）一定是一个非常大的事情。

Lily：

我问一个实在问题，客户用了iMean之后，它的成本会有什么巨大缩减吗？效率会有什么提升吗？

尚晏仪：

我们至少能够减少50%的客服运营压力，然后我们还能帮助大家去数10倍地提升帮助中心的访问，还有满意度。其实这个很重要，如果大家都不用你的帮助中心，那一定就会去骚扰你的客服。一般情况下，我们的链接算法能自动把链接提供给用户，都不需要客服介入。

Lily：

会不会涉及到用户隐私问题？

尚晏仪：

不会。因为我们的链接本身不会去记录用户的信息，这个链接是我们客户（软件使用方）沉淀的经验。我们是无代码的产品，而且比无代码还简单，其实从输入方法上看，它像一个录屏工具，很简单，只要点击开始和结束就可以了。你在这边操作的时候，你的软件也会全程跟着去操作。它是一个同步的过程，直接在客户的软件上手把手教他弄，而不是给他又播放一个交互式视频。

Lily：

晏仪也是我们2022届GGV Fellows的学员，要不要给我们站站台，讲一讲参加Fellows的一些感受，以及对你有什么帮助？

尚晏仪：

我参加的Fellows活动当时是在三里屯通盈中心洲际，环境特别好，我觉得当时整个节奏特别好，几天，时间粘性特别高，每天晚上都有围炉夜话，这是我最喜欢的一个活动。很多人都在创业，但可能经历是不一样的，但是最终走到了一个相似的梦想上。哲学上有共鸣的一群人，彼此会非常深度去剖析自己的一个想法，就在围炉夜话环节里面，把他从小到大每5年一个重要节点的故事分享出来，特别生动，特别感动。平时你很难在另一个环境里面，有一段时间，能够非常密集地听到大家不同的人生经历，然后大家都愿意在这样一个场合里，把自己的家底都掏出来和大家分享。我觉得GGV在这方面确实准备得特别充分，整个环境从头到尾营造得跟家一样，大家都放松下来了。后面我们也收获了不少客户，但我觉得业务合作都是其次的，更多是遇见了很多这种并肩的伙伴。