在互联网赚钱相对容易 。 但做工业大数据 ， 需要理解工艺 ， 数之联所有项目成员都是全天候驻在工厂里面 ， 和工人打成一片 。 而且我们前期不挣钱 ， 即使有收入 ， 但都是亏损 。
为什么不挣钱？我们每个产品上线前 ， 都要超额投入 ， 以确保100%没有问题 。 因为在生产过程中只要出现一点点问题 ， 无论多小的bug ， 都会造成整条生产线瘫痪 。 对企业来说这是非常巨大的损失 。
没有几个公司愿意去这么做 ， 纯做工业的公司 ， 如果没有投资早就垮了 。
创业邦：当时怎么回应质疑的？
傅彦：我希望我们做的任何一件事都有家国情怀 ， 都有解决国家问题的担当 。 我也觉得我们身上有责任 ， 在工业大数据的方向上走下去 。
虽然我们国家在世界上的地位越来越高 ， 但很多核心的软件、硬件都不是我们自己的 。 国产化问题是需要我们每一个学者、科学家去主动担当的 。 不去做这件事 ， 中国永远跟在别人后面跑 ， 万一哪天被卡住脖子 ， 经济就有瘫痪的风险 。
创业邦：投资人对您的观点认同吗？
傅彦：我们比较幸运 ， 有一些投资人非常赞同我们的观点 。 而且我们选择的核心点就是帮助工厂降本增效 ， 一些投资人觉得这是中国未来可能发展的方向 ， 就大力支持了我们 。
创业邦：在工业领域深入后 ， 您觉得和互联网比 ， 哪个行业更难些？
傅彦：各有各的难处 。
我们其实很早就进入到互联网领域里 ， 而且我们的理念很超前 。 2013年左右我们就做过一个图片搜索应用——拍图购：在街上看到一件漂亮的衣服 ， 拍下来照片上传到网上 ， 就能知道可以去哪里买 。 这个功能今天在电商中已经很盛行了 。
类似的理念我们也尝试过很多 ， 申请过一些专利 。 但我们毕竟不是做电商平台的 ， 很快就遇到了障碍——爬不到数据 。 没有数据 ， 效果也就打了折扣 。 也是通过这些尝试 ， 我们认识到自己不具备做互联网行业的能力 。
但做工业我们也是从零开始 。 比如我们一开始想做刀具缺陷检测、预测刀具寿命 ， 这个过程中也遇到了很多挫折 。 而且大数据在有些行业中很难渗透 ， 整个工业方向到现在还是很难的 。
但在业务理解上 ， 互联网、医疗、金融等行业还是要比工业更容易一些 ， 因为它们离生活更近 。 工业离我们太远了 ， 对学术研究和技术含量的要求都很高 ， 对行业的理解要足够深刻才能做成 。

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把工具和行业知识深度融合

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数之联创始人兼董事长傅彦
创业邦：工业领域的第一个客户是谁？
傅彦：我们第一批工业客户就是富士康和京东方 。
创业邦：没有行业案例 ， 这么大的客户是怎么啃下来的？
傅彦：工业客户招标是一定要做验证性测试的 。 通过在各种智能制造的会议上大力宣传大数据的思想 ， 因此就有一批大型企业愿意第一个吃螃蟹 ， 我们就有机会去做POC的尝试 。
拿下京东方的时候 ， 我们团队大概十来个人提前到了工厂所在地 ， 住在火车站附近特别低端的一个旅馆里 。 当时和我们竞争的厂商有IBM这些国外厂商 ， 也有国内的互联网公司 。
测试结果出来后 ， 我们的算法效果排进了前三 。 就是因为进入了前三 ， 客户才给了我们机会 ， 让我们参与投标 。
而IBM这样的公司 ， 主要研究团队在国外 。 他们在国内提供的是标准化产品 ， 拿过来后都没有办法上线 ， 没法满足中国客户的特殊要求 。 互联网公司擅长的也是标准化应用场景 。 我们就这样赢过了他们 ， 进入到行业里 。