特赞，AI 赋能品牌增长的先锋（上）
BDD Case 第46案（上）
AI —人工智能，作为我国加快建设创新型国家的重大战略，过去三年来在诸多行业取得了突飞猛进的拓展与日益凸显的先发优势。
国内设计行业绝大多数有关AI的应用，都聚焦在 AIoT、机器人等消费类、服务类的软硬件一体化产品上，探讨如何应用设计智慧开发人工智能的崭新用途，创造具有更好人机交互体验的新物种产品。而对高速发展的 AI 技术将对设计行业、工作方式及内容、设计师岗位以及未来方向有什么深刻的影响，却疏于关心。
及至 2018年3月，一份来自硅谷的研究报告《科技中的设计（Design in Tech）》开始在国内设计界流传，在“计算设计：人工智能”章节中发布了一项 “你认为人工智能何时能够取代大多数视觉设计师”的调查结果—— 88% 的受访设计师认为至少需要5年，35%的人认为这个过程需要10年或更长时间。
这份由前MIT媒体实验室副主任、罗德岛设计学院院长前田约翰（John Maeda）团队所做的报告，似乎把一个绝大多数设计师不愿相信、却迟早会出现的场景推到了设计行业面前：很多传统的设计工作岗位已被 AI 取代！而且，不仅是视觉（平面）设计师，建筑师、工业设计师等专业设计岗位，也将会先后被取代。因为由计算科技视角看来，今天由“人类设计师” 耗费80% 甚至更多时间从事的诸如排版、建模等“低创造性”的“设计工人”操作，完全可以用经过“机器学习”后的AI 系统以高效率、低成本方式取代，把人类设计师解放出来，从事具有更高创意价值的事情。
在2017年版《科技中的设计》中，特别提到了中国设计师参与创建并获得风投支持的8家创业公司。其中除“太火鸟”已作为第37案例在本微信公号介绍外，“特赞”也纳入了我们的观察视野。
特赞 (Tezign.com) 是一家营销创意科技公司，于2015年4月在上海创立，为全球领先品牌提供创意、管理、生成、分发，全流程一站式解决方案，致力于构建企业级创意资源的数字基础设施。特赞在2016年完成由红杉资本中国基金领投的A轮融资，2017年与同济大学共同创立了同济大学特赞设计人工智能实验室，致力于机器学习和人工智能在创意领域的应用研究，2018年完成由赫斯特资本领投的近千万美金 B 轮融资。特赞积累了超过30,000的创意供应商，目前已经服务了超过8,000家大型企业和社会组织，包括：阿里巴巴、拜耳、百威、碧桂园、联合利华、蚂蚁金服、蒙牛、平安集团、雀巢、腾讯、星巴克、雅诗兰黛等。
特赞的创始人、CEO范凌博士与我相识多年，2017、2018连续两年收到他发来的特赞研究成果《设计和人工智能报告》，且在John Maeda 主持的2018年版《科技中的设计》的“超越硅谷再思考：中国与设计”部分推荐了范博士的2017报告，将其与阿里巴巴的“鹿班”一起作为中国将AI 技术应用于设计创新实战并取得前瞻性拓展的范本。2019年5月，我收到了范凌博士的著作《从无限运算力到无限想象力——设计人工智能概览》，令我得以“求新知”心态，在阅读、领悟诸多与传统设计专业迥然不同的概念、语汇背后的含义与内容基础上，一步步理解设计与人工智能的关系：
“设计需要创造力和感情，恰好应该在智能时代扮演更重要的链接人工智能和人性的角色。因此，设计与人工智能的关系要比工作取代关系更深入和复杂。”
探究设计与人工智能 “深入和复杂的关系”，驱动我们BDDWATCH 团队 2019年11月13日专程来上海，拜访了特赞的创始人范凌博士及团队，期望从特赞的研究与实践中，获得更多新知与启迪。
一张 “全球营销科技地图”
早 8点，在上海繁华的南京东路附近，特赞总部，范博士赶在上班前接待了我们，引领大家参观了工作区，走廊墙壁上挂满了记载特赞创立以来的一些关键作品。站在一幅镶入相框的手绘草图前，范凌介绍说：
“我们是从做微信公众号“特赞”开始，最初起的英文域名tesign.com是TECH +Design 混合而来，但注册不了，就把s 换为z改成了tezign.com。注下域名后还要有中文名，伙伴们都说叫‘特赞’吧！Logo图形的产生也很简单，一个大拇指是‘赞’，两个就是‘特赞’，后来正式注册公司时就沿用下来了。
虽然外部来看特赞是个品牌，但在内部‘特赞’的意思是平台化、数据化、智能化，我们所做的是‘数据时代创意资源的基础设施’，就是如何用大数据将设计创意人才智能匹配给企业，并提供整个过程的企业服务工作流。”
我们注意到一幅高约 2.5米、长约5米的彩色挂图，顶端已到天花板，上面密密麻麻排列了众多企业 LOGO。范博士指着它开启了话题：
Chiefmartec.com 是一家美国市场营销科技公司，每年都会发布一次年度 “营销科技一览图”，即全球企业营销服务行业总图。这幅2019年版图分6大类、49个子类列入了全球 5000 多家科技公司，总市值超过 2万美元。企业服务是一个ToB的领域，帮助ToC的品牌触达消费者。“企业服务”的开支主要用在人力、云服务、销售与营销，其中“营销”支出大概占到企业服务的15%，支撑起这5000 多家营销科技公司，其中最大的有市值1710 亿美金的 Adobe，1600 亿美金的 Salesforce 等。
可在 Chiefmartec.com下载
营销科技在中国才刚刚开始，所以这张图里没有中国公司。对特赞来说，这就是一幅“全球营销科技地图”，是认知这个专业市场格局的重要可视化工具。虽然我们的主营业务已切入交互、DAM（数据资产管理）、人才管理等领域，但几位创始人还会经常坐在这幅图前，讨论哪个类别我们要强化、哪个类别是我们可以切入、参与竞争的战场。
中国互联网科技只有 20年，是消费市场从传统到数字化的过程，里面有巨大的红利，所以阿里巴巴、腾讯等几乎所有公司都是ToC的，中国股市排名前10的几乎全是ToC的企业。但过去三年发生的一切，说明消费红利已被消耗殆尽，除非5G或IoT能带来一个新的C端增量，否则不会再有一个新的消费红利时代了。
这时企业会从“抢占战场”向精细化“经营战场”升级，就需要工具与方法了。所以我们认为，互联网的上半场是消费互联网，下半场是产业互联网——ToB的服务一定会随着C端企业“生意越来越难做”反而越来越好做。过去中国的C端企业会把更多钱投入广告，现在是拿更多的钱做IT与云端建设，这个转型是一个宏大市场，却连一个市值过百亿美金的企业也没有，所以对特赞是一个非常大的机会。
引导特赞进入“营销科技”这个领域的，是之前曾任优酷及阿里巴巴文化娱乐集团资深副总裁及CMO的杨振，他现是特赞的总裁。而创始人范凌与另外两位联合创始人——IT技术背景的王喆与设计师背景的过晓茜，都没做过营销。
特赞创业团队
杨振告诉大家：特赞应该做营销科技，这个领域钱多、需求密、周期短、服务时点明确，特别适合做解决设计供需对接的平台。而且随着消费者细分日益精准，营销也会越来越精准化，项目越来越小，越来越千人千面，预算却越来越少，特别需要一种结构化转型后的新供需关系。
进入这个领域后，我们逐渐意识到：仅做一个供需对接平台，还不足以解决这个行业最大的痛点或切出最大的预算。我们必须要沉淀数据，对设计的结果负责。因为像阿里、联合利华这些一年有几十亿营销预算的企业，不只需要“找对设计师”而是需要“做对的事情”，所以要做这个平台就必须对结果负责。
我们思考的，是如何把一个设计项目流程拆解后放到云端。比如把设计任务变为相对标准化的数据描述，放进平台后如何匹配合适的供应商？如何工作？如何签合同？如何评判设计成果？如何用机器审查有无抄袭？是否合规？如何交付？如何追溯设计投放后的营销效果？ …… 只有把整个流程全都放到线上去，“一次成功率”才会高。
“一次成功率”是指设计需求放入特赞平台后，根据各种条件筛选出来并对接上的那组设计师，所完成的创意作品被需求方一次性接受与使用的比率。特赞现在是90% 以上一次成功，不成功的10% 会做第二次，即可达到100%。这时大企业就开始相信特赞的服务平台，大约用2-3年时间逐步改变内部现有的设计供应组织方式。
特赞的设计供给端有3万多个团队，其中有个体设计师，更多的是小设计公司，也是B端企业。设计需求端则是像阿里巴巴、联合利华等对营销有巨大需求的中大型企业。特赞平台的作用，有点像一个APP Store，里边既有像微信这样估值千亿级的APP，也有个人开发出来的东西，但大家都遵从一条由APP Store定义的底线，即“接口”是标准的，有同样的数据结构、同样的编程语言、同样的付费方式、受同样的法律条款约束。但对接出来的设计项目是多元的，在特赞建立的这个多元但集中的系统中，既有像阿里的“造物节”这样线上线下一体化、有100多个设计团队协同完成的大型复杂项目，也有仅是一张海报的小项目，都可以进行。
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设计与科技是一种纠缠
“特赞首先是一家科技创业公司，恰巧和设计有关。在特赞的生意平台上，设计和科技是一种‘纠缠’而不是‘融合’，所以我将其称为‘设计中的科技（Tech in Design）’。我们是一个解决设计领域问题的科技公司，而不是一个做科技产品的设计公司，因此我们很强调技术规模，强调互联网的基础，比如我们的投资人都有互联网投资的经验。”由这段对特赞属性的解读，范凌回顾了公司创立的心路历程。
1999年，高中生范凌读了《从美国在线到时代华纳》这本书，互联网公司“美国在线”如何买下“时代华纳”，创造小公司买大公司、新公司买老公司的传奇令他对互联网充满兴趣。更令他激动的，是美国诞生了一个Napster网站，可让每个用户把自己播放器里的音乐放到网上去分享，大家不用再花钱买音乐了。这些互联网创业公司的出现，令他把高考目标锁定在计算机。但2000年初互联网泡沫出现，疑虑“互联网是不是昙花一现？”，最后他选择进入同济大学去学建筑。
大学本科期间，既喜欢建筑，也没放弃互联网梦想的范凌在做建筑模型、学软件代码之间很忙碌、很开心，后在普林斯顿大学完成了他的建筑学硕士学位。他觉得20世纪的建筑是一场革命，21世纪的互联网又是一场革命，他希望自己能有机会参加这场革命。
硕士毕业后，范凌去中央美术学院任教，还是在设计行业里转圈圈。但勤于思考的他总能在一段时间后发现问题，然后主动调整自己的方向，再一段时间后又发现问题，再去调整 …… 在2008年左右，他曾做过一段设计服务性质的咨询公司，但时间一久就对单调的“甲乙方关系”感到疲惫，于是辞掉了央美的教职去美国继续深造，获得了哈佛大学设计学博士，后去加州大学伯克利分校任教。
2011年，在哈佛读博的范凌亲身经历了美国发生的社会变革：2008年的金融危机改变了整个社会环境，很多拿了MBA的学位的年轻人不再把去华尔街当作唯一的梦想，而是找新机会尝试创业，诸如 UBER、爱彼迎、推特等很多前瞻的创业公司都在这个时间段进入爆发期，经典政治经济学所谈的“产权矛盾”似乎由 UBER、爱彼迎引领的“共享经济”就解决了。
他从自己在美国加州大学伯克利分校做的有关“城市柔性基础设施研究”（“刚性”是道路交通等，“柔性”是社会关系、商业交易等）中意识到，也许自己也能用技术创业做一件有价值的事：先做一个最简单的设计师社区，然后再加上柔性供需关系，最后生成一个设计师对接平台。而且当时他所教授的课程就是“企业应该如何更加科学地雇佣自由职业者”。
2014年夏天，范凌与在央美的学生过晓茜开始筹划“特赞”的雏形，很快就把“特赞”微信公众号建起来，把《快公司》等一些国外媒体上介绍爱彼迎、UBER 等创业公司以及IDEO有关设计思维的英文文章译成中文，发到公号上来，希望通过吸引读者，营建设计师社区，并认识更多领域里的人。那正是“双创”背景下中国资本市场最疯狂的时段，所以有天使投资人看过公号文章、读了范凌的简历后，就在 2014年10月主动联系他，说要投资特赞。范凌回复说：“我们只是个微信公号社区，花你的钱搞点内容、办点活动，但这不是一种商业模式。” 然后他挖空心思想特赞到底要干什么？不久攒了一份10页的PPT——去掉封面和封底只有8页。投资人看过后说行，我给你100万美金；另一个投资人说我给你110万美金，少要你点股份。
这让范凌极为兴奋：“我以前也做过设计、写过文章，从来没有过一页PPT抵10万美金呀！想创业已经很久了！做特赞才让我觉得第一次让自己和设计、科技都沾边了。设计和科技在我这里不是融合，而是纠缠。“纠缠”就是让两者同时存在，变为一种动能和一件可以做的事情，这就是我想要的‘革命’， 于是毫不犹豫从美国回来了。”
回想当时，他坦诚自己并没有深思熟虑，后来发现其实特赞进入了一个价值巨大的市场——能用技术手段做一个平台，减少创意供给和需求的摩擦，在设计需求增量的市场上是很让人期待的。而这个平台在哪个场景中才能释放最大的杠杆价值？ 创意需求的流量最大洼地在哪里？ 不久后他们找到了答案，这个领域正是营销——这也是杨振给出的建议——这成为范凌及团队一致认同的“最优解”。
前田约翰也是特赞的投资人之一。2016年1月，由一群崇尚科学、热心公益的科学家、企业家发起创立的“未来论坛”在北京举行，作为演讲嘉宾的前田先生应邀参加，与央美设计学院院长王敏教授碰到，王老师就向Maeda引荐了范凌。他介绍完特赞想做的事之后，前田当即说“我能不能也投一点？” 范凌欣然接受。之后前田就一直关注特赞的发展，并从自己的观察角度给一些专业意见。他的意见触及设计问题但不是设计师的，谈到商业却是触及本质的非纯商业。对范凌启发最大的有两点：
第一，一定要讲大家都能听明白的东西。所以不要太多讲AI，自己做就好；
第二，设计首先是一种文化，设计师的文化多样性很重要，特赞的最重要价值是设计的多样化，而不是深度。对第二点，范凌越来越认同：因为设计的多样，所以供给端能促进产生更多需求，而不是需求带动供给的多样性。
数据集很重要
范凌还有一个头衔 “同济x特赞设计人工智能实验室主任 /博士生导师”，意味着他拥有创业公司CEO 与大学教师的双重身份。谈到这个话题，他的开场白是：因为数据集很重要。
为什么强调这一点，因为我时常反思一些“科技中的设计”问题，觉得数据可能会令设计发生更大的范式迁移，而不只是成为传统设计的一个消费素材。我们看到很多设计类专业在做的事情，是把人工智能变为一个设计理由，然后快速消费掉，就像“可持续”变成快消品设计理由一样。这有点像由艺术家角度看待一个新兴事物，其实还是在做艺术。
因为特赞的全部业务流程都在云端，所以能把所有数据都沉淀下来，成为创意设计的“大数据”。 范凌一直认为自己是个“数据控”，觉得每个时代都会有驱动发展的技术原动力，19世纪是石油，20世纪是电，21世纪是数据。因此，如何把沉淀下来的数据进行集成的深入研究，转换成可供机器学习的“数据集”就变得尤其重要。对这个创建，范凌有两个判断：
第一，B端的数据一定在一个个垂直系统里。比如一个设计师“双11”时在天猫上扫了很多货，甚至买了很多设计书，但阿里无法判断他是否是一个好设计师——无法从消费行为数据判断你的设计供给能力。但在特赞上你只要把作品集放上来，只要看看你过往的项目成果，即可判断你是否能够提供好的设计服务。所以，只要特赞能对每一个创意供给方的能力做持续的数据化评判，就有机会在供给侧形成数据垄断。
第二，做数据集需要长期投入才有回报。2016年底，特赞拿到红杉A轮后，范凌开始考虑中长期的事儿，感到了创业公司的局限性：没有能力做需要长期投入却无短期回报的事。拿了投资的公司都要跟着KPI走，不能让投资的钱看不到回报，所以高校的价值就出现了。
范凌找到同济大学设计创意学院院长娄永琪教授，探讨用什么方式进行合作，这就是特赞和同济合作共建实验室的开始。随后，他们又一起找到时任校长、中国工程院院士钟志华教授，谈到这个合作的构想：未来的设计就是“新工科”——一边是人工智能，一边是设计创新，特赞希望与同济合作一个“设计和人工智能实验室”，来做这样的探索。钟校长当即拍板敲定了这个项目。
注：同济x特赞设计人工智能实验室 LOGO
范凌强调：如果说设计是通过服务一个又一个行业来产生价值的，那么所有的经济变为数字经济，所有的商业成为智能商业，设计（不论过程还是结果），就一定要接入数字经济，变为数据资源，形成机器智能，这也是实验室的愿景和使命。
这种创业公司与高校捆绑的科研合作，对范凌来说也是第一次经历，“这意味着我要分一部分时间与精力到学校去。”
范凌还问娄院长：“我的KPI是什么？”娄永琪回答说：“ 学术的KPI肯定有，还有一个KPI就是不要让你的公司死了。你要让设计创意学院的学生知道，除了能够去公司做设计师、做自己的事务所之外，还可以在其他地方创造更大价值，让大家看到设计职业的另一种可能性。”
2017年初，这个实验室在同济校园内开始运行，研究人员一半是特赞的全职技术人员，一半是同济的硕士、博士研究生，在范凌带领下做数据标注等工作，希望将设计接入数字经济，设计变为数据资源，设计形成机器智能。如今实验室已经建成1.0 版的底层数据集 DesignNet。
https://design-net.org/
在此过程中，范凌只聚焦于两件事：
第一，做设计和人工智能的基础理论建设。不同于大学中传统的做法——去关注学术论文，范凌选择编写《设计人工智能报告》，去探索“人工智能的左脑和右脑”，并通过在“世界经济论坛”、“未来论坛”做一些普及化的宣讲，让更多科学家、经济学家、企业家了解设计和人工智能的关系。
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第二，用数据集训练机器读懂设计。没有数据集作为底层，机器就不具备读懂创意的能力。特赞的数据集是一个把过去10年网络上的图像作品标记为可被机器理解读取的、非常好的图像数据库。这个数据库的建立一开始非常难，建起之后机器会慢慢从数据库“教材”中学习视觉设计。
因为没有丰富的底层设计数据，现阶段很多所谓的“人工智能”其实都是模板设计，只能在很窄领域里做一些看上去像人工智能、其实没有智能或不完全有智能的事情。
数据集的建立不是一蹴而就。范凌也与阿里巴巴商讨合作，一起合作构建基础性的人工智能数据集，把设计师的操作动作和尔后的转化率直接关联上，通过设计师+人工智能设计系统来完成巨量的设计任务，让机器实时优化设计，设计成效可被衡量。这也成为之后阿里做“鹿班”的一个主要动机。
特赞参与了早期的阿里鹿班系统开发，当时范凌还只关心数据，未想过特赞直接做人工智能产品，后来伴随特赞自己的业务成长，要应对联合利华等大客户的需要，而恰逢原来只服务于阿里的鹿班系统也逐步开放服务更多商家，种种因素推动了特赞完善自身的能力成为必然选择。
（未完待续）
