DeepHow的首席执行官兼联合创始人Dr. Sam Zheng – 访谈系列
DeepHow CEO and Co-founder Dr. Sam Zheng - Interview Series
Sam Zheng，DeepHow的首席执行官兼联合创始人，领导着一家备受尊敬投资者支持的快速发展的初创公司。DeepHow通过一种创新的、由人工智能驱动的视频为中心的知识捕获和传递平台，彻底改变了熟练劳动力培训的方式。
在加入DeepHow之前，Sam在西门子公司贡献了十多年的时间，推动数字创新在各个行业的发展。他的一些重要项目，如云数字检查夹克，极大地改善了技术知识共享、效率和用户体验，使他的团队获得了西门子创新奖。
同时，Sam还担任清华大学心理学兼职教授，并拥有伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的工程心理学博士学位和统计学硕士学位。
你在心理学和统计学方面有教育背景，是如何转向关注视频和机器学习的？
我的心理学和统计学背景实际上为我进入机器学习和以视频为中心的平台领域提供了自然过渡。心理学的研究引发了我对人类思维和智力的兴趣，特别是技能学习和专业知识发展的过程。与此同时，统计学为我提供了探索人工神经网络的数学基础，灵感来自于我们的生物大脑。
在当今数字时代，视频已经成为一种更具吸引力、互动性和有效性的学习方式。这一变化在YouTube和TikTok等平台上是显而易见的，用户，尤其是年轻一代，花费数小时从视频内容中学习。
然而，传统的创建教学或操作视频的过程，尤其是编辑部分，耗时且劳动密集。一个只有几分钟的短视频可能需要数小时的细致工作。我们意识到这种低效以及提升学习体验的潜力，我和我的联合创始人决定利用人工智能（AI）和机器学习的力量来加快教学视频的制作过程。
我们的AI驱动视频平台可以将数小时的繁琐工作转化为几分钟，大大提高效率而不损害效果。从本质上讲，我对人类认知的理解以及模拟它的统计模型的学术基础为这一创新冒险铺平了道路。
你名下有多个专利，你工作过的最重要的一个是什么？
我所有的专利都致力于利用技术提升人类表现。在西门子期间，一个值得注意的项目涉及为史蒂芬·霍金教授研发解决方案。我们开发了一种直观的眼睛输入方法，以帮助像霍金教授一样患有肌萎缩侧索硬化症的人。这项创新工作现在是一项待定专利的一部分。
然而，我为之做出贡献的最重要的专利是最近的一项：用于工业和制造组织的生成式AI驱动的知识管理平台。
以下是一个简要概述：
我们的发明提供了一种专为工业和制造组织量身定制的尖端生成式AI解决方案。它有效地捕获、组织和传播机构和部落知识，交叉领域包括人工智能、机器学习、培训与发展以及知识管理系统。
工业和制造领域常常面临着在捕获、组织和分享关键知识方面的巨大挑战。高员工流动率、复杂的流程以及不断提升技能的需求进一步加剧了这些困难。传统的知识管理方法通常繁琐、耗时且缺乏灵活性，因此需要更高级的解决方案。
我们的生成式AI解决方案采用专有算法和机器学习技术，以简化基于视频的标准操作规程（SOP）的创建，优化工作流程，并通过AI驱动的聊天功能快速高效地访问信息。由于其适应性和可扩展性，我们的解决方案适用于各种制造环境。
你能分享一下DeepHow的创世故事吗？
在我们创办DeepHow之前，我与我们的其他创始人Patrik Matos da Silva和Wei-Liang Kao一起在西门子公司工作，推动工业和制造领域的各种数字创新项目。我们的旅程在2018年加入底特律的Techstars Mobility加速器时迈出了重要的一步。这次经历本质上是一个训练营，帮助我们验证我们的想法，确定差距，并与潜在投资者、合作伙伴和导师建立联系。
我们看到了人们多年来培养的技能和经验的价值，但有一个问题-没有一个真正有效的方式来捕捉和分享这种专业知识。我们观察到技术的迅速发展，并想到了我们用于员工培训的方法并没有跟上。我们仍然依赖过时、耗时的方法，这些方法既不高效，也不足够引人入胜。
我意识到有一个独特的机会，可以结合人工智能和视频技术的进步，彻底改变我们捕捉、结构化和分享信息的方式。因此，我们着手建立DeepHow，一个公司可以在内部创建令人惊叹的培训视频并保持控制的平台。为了实现这个想法，我们创建了一个名为“Stephanie”的AI系统。Stephanie是我们解决方案的核心，捕捉专家的专业知识并创建知识库。它生成逐步交互式的教学视频，加快新员工和经验较少员工的学习过程。
通过使用AI工作流索引和分割，我们成功地使视频内容的创建速度提高了十倍，并将员工绩效提高了25%。
我们已经走过了很长的路程，但我们的使命仍然是一样的。我们致力于帮助公司充分利用他们的机构知识和专业知识的财富，使员工能够不断学习和成长。这是一段激动人心的旅程。
DeepHow正在解决哪些工作场所挑战？
知识转移：在任何工作场所，尤其是从经验丰富的员工向新员工或经验较少的员工转移技能和知识可能是一项相当大的挑战。我们成功地将该知识捕捉并结构化，以一种简单易懂的方式共享，并将其分解为各个部分，使其更容易理解。
培训效率：传统培训可能会很乏味，对吧？长时间的学习，难以记住信息，这并不总是最高效的过程。通过DeepHow，员工可以按照自己的速度学习，以更适合自己独特学习风格的方式学习。我们的目标是使培训变得轻松愉快。技能差距：有时候，确定团队的技能差距就像是大海捞针一样困难。这也是我们可以帮助的另一件事。我们的平台使用分析功能显示您在培训中存在差距的地方，并使培训团队能够通过创建所需的具体内容来弥补这些差距。过时的培训材料：事物变化得很快，对吗？标准和程序，它们都在不断发展。好吧，我们确保您的培训材料永远不会过时。编辑和更新快速且轻松，通过简单的技能分配在不同位置和班次之间共享这些更新，确保每个人都拥有最新的信息。随需学习：方便至上！每个人都希望在需要时能够获得所需的资源。这就是DeepHow的理念。我们认为培训不应该是一个打乱整个日程的计划事件，而应该是一个灵活的资源，能够在您需要时提供帮助。受限于时间和地点并不理想。需要立即学习某个具体内容吗？搜索并观看。再没有比这更容易的了。提高员工参与度：我们都知道培训有时可能不是最令人兴奋的事情。但它绝对不必这样。DeepHow允许创作者有创造力的空间。学习应该是一种有趣、引人入胜和愉快的体验。促进沟通：沟通可能很棘手，尤其是在处理复杂的流程或程序时。我们的平台通过启用逐步指南使沟通变得更简单，员工可以轻松理解和掌握手头的任务，促进全面和一致的信息传递。我们的平台还可以理解、翻译和转录近50种语言，这一功能已经被许多公司证明是最有价值的工具之一。让人以自己的母语学习可以更好地理解，提高士气。
DeepHow如何使企业能够创建适应性培训计划？
让我们考虑传统的培训环境。您有静态材料、刻板的时间表和一种适用于所有人的方法。这些方法并没有考虑到每个人学习的方式和速度都不同。它们不具备可扩展性或灵活性，以适应快速变化的环境或员工个体的进展。这些对于任何企业来说都是重大的痛点，对吗？
这正是DeepHow所介入的地方。我们帮助您解决这些问题。我们使企业能够开发灵活的培训计划，这些计划是动态的、个性化的，并高度响应业务需求和员工学习模式。
我们的平台以易于理解的视频学习模块捕捉专家知识。但我们的服务不仅止于此。我们利用人工智能的力量分析员工与这些模块的互动，深入了解您的技能差距所在。这就是将弱点转化为优势，并利用个体专业领域的优势来培养持续学习文化的关键。
DeepHow在提高工作场所安全性方面扮演什么角色？
安全是任何工作场所的重要方面，但往往很难做到完美，导致不幸的事故和违反法规。这在制造业、建筑业或医疗保健行业尤为明显，即使是小小的疏忽也可能产生重大后果。
那么，DeepHow在这方面有何作用呢？我们热衷于确保安全规范被清楚理解并在全体员工中得到一致实施。
我们通过提供一个平台，让公司能够轻松捕捉和共享关于安全协议的专家知识，而不是提供难以理解的传统手册。我们提供交互式的逐步视频指南。它们简单明了，易于理解，最重要的是，随时随地都可以访问。这意味着员工永远没有借口不了解最新的安全协议。安全始终应该是首要任务，每个人都应该在工作中感到安全。
生成式人工智能如何用于实现这一目标？
在我们的生成式人工智能驱动的知识管理平台”Maven”中，有一套创新能力，旨在革新工业和制造组织捕捉、管理和共享机构和部落知识的方式。Maven采用专有算法和先进的机器学习技术，简化和增强各种流程：
- 简化视频SOP创建：利用我们独特的生成式人工智能算法，Maven协助自动生成视频拍摄指南和解说脚本。这有助于创建具有一致性的高质量视频SOP，树立了新的行业标准。
- 高效工作流优化：通过利用先进的机器学习技术，Maven的工作流可视化工具使用户能够简化复杂任务，通过用户友好的界面和智能应用增加生产力。
- 战略知识映射：Maven的人工智能算法帮助组织映射关键的专业知识，识别知识缺口，并发现重要的内容机会。这将导致开发针对熟练劳动力需求量身定制的目标培训材料。
- 增强型AI聊天功能：由先进的自然语言处理算法驱动，Maven的AI聊天功能使用户能够使用自然语言查询快速高效地访问所需信息。
- 多模态内容生成：在没有书面SOP的情况下，Maven可以分析视频内容并生成多模态内容，如逐步视频SOP、文本SOP和工作流程图，从而简化内容创建过程。
通过将先进的生成式人工智能与最新的知识管理策略相结合，Maven为组织提供了一个独特的工具，利用其熟练劳动力的潜力，推动持续改进和创新。
还有其他类型的机器学习算法被使用吗？
确实，DeepHow在自然语言处理（NLP）和计算机视觉领域利用了一系列复杂的机器学习算法和人工智能技术。这些技术，包括有监督和无监督学习，支撑着我们专有的领域特定AI技术，该技术经过了针对工业和制造行业的训练和优化。应用领域包括：
1) 工作流程切分：我们利用机器学习算法从复杂的、非结构化的任务演示视频中提取关键信息和步骤。这使我们能够将复杂的过程分解为可管理和可教授的步骤。
2) 多模态步骤嵌入：通过建模“活动基因组”，我们能够重新配置指导和工作流程指导，以更好地适应特定的操作环境。
3) 跨模态检索：我们使用先进的视频搜索技术来促进多语言、基于技能的内容检索。这使用户能够更高效、更精确地访问相关信息。
4) 知识映射：我们构建一个知识图，直观地表示组织的核心能力。这种映射使公司能够清晰地识别其知识资产，从而实现更有效的技能提升和培训策略。
这些先进的机器学习技术，结合我们对工业和制造服务的专注，使我们能够为这些行业中的组织提供全面的解决方案，应对其独特的挑战。
对于希望开始使用DeepHow的公司，流程是怎样的？
我们设计我们的平台时考虑到了简单性，因此引入您的公司不必复杂。事实上，已有80多家企业和中小型企业的客户成功部署了我们的解决方案，覆盖了全球6大洲24个国家的400多个场地。
首先，我们的团队将会会面并对贵公司的具体需求和痛点进行讨论。我们希望了解您的目标、面临的培训挑战、工作人员所需的技能类型-全方位了解。
接下来，我们将指导您捕获专家知识的过程。这可以是与贵公司重要的任何过程或技能有关。我们的团队将协助您使用DeepHow的直观工具创建这些逐步视频指南。
我们的团队将在整个过程中为您提供支持，从最初的设置到您的培训计划的持续优化。我们希望与您建立合作伙伴关系，提升您的工作人员的技能和效率。请访问DeepHow.com开始使用。
关于DeepHow，您还想分享其他内容吗？
DeepHow的核心是一个明确而引人注目的使命：我们的目标是使每个熟练工人成为专家。我们努力使知识传递和培训变得无缝、吸引人和具有成本效益，利用人工智能的变革性力量。我们坚信技术应该增强人类能力，而不是取代人类。这个原则指导我们的一切工作。
在我们快速发展的技术环境中，这个使命比以往任何时候都更加重要。向数字化转型和工业4.0的转变使制造业现代化，引入了一系列先进的技术。这些创新显著改变了工作要求，要求工人掌握新的技术技能来操作、维护和优化这些复杂的机器。变化的速度如此之快，以至于传统的培训方法无法跟上，导致了日益扩大的技能差距。
我们的目标是直面这一挑战，通过为明天的工厂重新培训工人，赋予他们“更好地重建”的能力。高度自动化意味着对人工劳动的需求更少；相反，重点转向利用工人在操作先进技术系统方面的专业知识和直觉。
工厂在过去十年中发生了巨大的变化，引入了机器人、协作机器人和分析技术，不断优化产出并减少浪费。要管理这些技术，一个经过提升技能的劳动力是至关重要的。
DeepHow提供了一种现代化的培训方法，使制造商能够吸引人才，填补初级职位，并逐步提升工人在制造、物流和计划领域的高级角色。通过强调当代、引人入胜的培训，我们正在帮助改变人们对制造业的看法，将其从一种没有前途的职业转变为一个拥有无限可能性的充满技术驱动的领域。
感谢您对我们的采访，希望想了解更多信息的读者可以访问DeepHow。
