小米 KK 黄江吉：“我们是一家技术公司”

今年 10 月小米 Note 2 在官网开卖，50 秒内全部售罄。一时间，这款手机的海报刷屏了各个广告牌，在“一面科技，一面艺术”的文字之后，是梁朝伟的招牌笑容。

上头条、公众关注高、明星代言、饥饿销售，在大众看来，这些标签让小米成为一家擅长营销的公司。

“我们认为梁先生是符合我们产品气质的，而梁先生也一定觉得小米是适合代言的。”小米KK黄江吉近日接受钛媒体采访时表示，这是一个般配的双向选择。

他在微软工作13年，曾担任微软中国工程院开发总监，2010年加入小米科技，担任副总裁，负责米聊、小米云服务和小米路由器三个项目，他希望见证移动互联网的浪潮。

KK认为小米是技术驱动的公司，“擅长营销”是对小米的误读。

“我一直认为把产品做好了，就是最大的营销，在小米，产品质量占到80%的重要地位，20%才是市场，如果觉得我们重营销，那是因为互联网把这个效应放大了，最好的市场就是把用户喜欢的卖点放到产品里，产品团队在规划的时候就已经想好卖点是什么。”

移动互联网时代，技术决定一家公司的高度。在KK看来，移动互联网可以连接更多用户，高效放大能量和信息，用户量大，形成海量传播，同时也面临着严峻的淘汰机制，这是一个自然进化的市场。小米希望把“连接、放大、淘汰”三者配合起来，在领域里做出最好的产品，面对红海里的全球500强，快速长大。

小米是一家技术公司，已经在AI上深入探索

让 KK 引以为傲的是，MIUI证明了一个闭环：通过硬件获取海量用户，通过用户实现互联网模式，互联网让硬件变得更好用，成为一个正向循环。

今年以来，小米发展了“探索实验室”，KK觉得小米天生很适合AI，并且已经找到属于自己的AI方向：智能产品已经落地到用户家里，能产生大量数据，这就是AI的基础。

KK现在主要负责小米的AI探索和深度学习，他说自己6年前就希望做深度学习，但创业公司资源有限，当时没有数据，也没有模型，所以探索AI和深度学习，是合适的时机。

现在AI市场有巨大的泡沫，很多公司没有产品，就算拥有数据，也无法应用，所以很多公司都只是在炒AI的热度。KK说，小米能把AI技术发挥到极致，让电脑去学习一些垂直领域的规律，背后的基础是大数据、海量的产品和用户。

AI架构在小米云上，与阿里云不同，小米云主要服务各个硬件软件产品，把背后的云能力做强，让AI和云平台绑定在一起。

在KK看来，AI未来会变成一个最基础的技术，像水和电一样，在科学家的推动下，门槛会越来越低，今天Google已经把深度学习这块开源出来，未来会百花齐放，小公司在这点上会和大公司的距离也会越来越近。

KK认为深度学习是改变世界的伟大技术，他最近看了很多前沿项目，认为今天的深度学习，加上计算机硬件能力和大数据，可以解决垂直领域的很多问题，以往大量工程师用计算机语言去解决，但现在可以用更高效的方法去做，深度学习如何运用到医学、教育、金融、IOT？未来会渐渐清晰。

生态链是前途，被投资不是“抱大腿”

在以色列，物联网的发展和联网速度都很快，但是有很多联网设备未被激活，依然还是在各自封闭的环境里，所以业界成立联盟，试图激活这些终端。

当大家还在讨论方案、同盟，KK称，小米现在已经有4000万台产品在使用中，产品活跃比例超过90%，活跃用户超过70%。他认为结盟未必有效果，用户是否激活产品加入物联网还是取决于产品，所以小米要把易用性做到最大。

用户需要最简单的操作，KK说，“小米硬件插上电源，手机就会自动搜索到设备，询问：想要连接吗？用户可以及时在小米手机主屏上连接，不需要App，锁屏后，用户划屏一下，就可以操作硬件，一步到位。”

关于小米的智能硬件布局逻辑，钛媒体曾在《神圣小米联盟，雷军创造的新“贴牌”经济》一文中详细剖析：为了平衡规模与体验之间的矛盾，小米在开放和封闭之间，选了第三种路线——用开放的投资打造一个封闭的生态链。

对于这套“开放的投资逻辑”，KK认为小米的打法和别家不一样：

我们要做到单品突破，本质是产品要优秀，质量好、性价比高，小米才会选择投资，这些产品不可以有“抱大腿”的思想，因为用户并不关注什么联盟，只有当这些产品渗透进用户的生活，自然就形成一个智能家庭。

以往，商业界通行的做法是大公司通过收购小公司来形成合力，但是KK觉得投资才是最高效的，让被投资的公司各自发展、竞争，参与到互联网淘汰，小米一般不会控股，互联网是最好的淘汰机制。

目前市场上，越来越多的用户抱怨小米产品有质量问题，KK觉得这些只是噪音，他不担心产品质量：使用小米产品的用户越来越多，在同样的故障概率上，遇到问题的用户也会增加，但这不意味着我们的产品比竞争对手差。

KK对前景自信，因为全部产品联网的活跃度很高，通过产品去积累数据，加上深度学习，小米再通过数据研发出更智能的产品，未来，电器可以完全自动服务用户，人类只需要以语音、手势辅助机器操作。（本文首发钛媒体，记者/孙骋）