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導(dǎo)語(yǔ):“人工智能企業(yè)也是企業(yè),要始終遵循企業(yè)的發(fā)展規(guī)律,在企業(yè)創(chuàng)立之初就把盈利放在首位,不斷用技術(shù)創(chuàng)新來創(chuàng)造價(jià)值。”
從教授到企業(yè)家。陶海與計(jì)算機(jī)視覺(CV)的故事,要從高校講起。
本碩期間,陶海跟隨清華大學(xué)自動(dòng)化系“中國(guó)模式識(shí)別宗師”邊肇祺教授,開始從事指紋識(shí)別方面的研究。碩士畢業(yè)后,陶海赴美繼續(xù)深造,拜于“華人計(jì)算機(jī)視覺之父” Thomas S. Huang教授門下攻讀博士學(xué)位,對(duì)人臉表情識(shí)別、非剛體運(yùn)動(dòng)跟蹤和超低碼率視頻傳輸?shù)阮I(lǐng)域展開深入探索,并于2001年任教加州大學(xué),與學(xué)生共同發(fā)表計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域?qū)W術(shù)論文百余篇。
名校、名師、名人光環(huán)之下,陶海卻將目光投向了技術(shù)落地的最前線。
2005年,陶海回到國(guó)內(nèi)創(chuàng)立北京文安智能技術(shù)股份有限公司(VION),暗含視覺技術(shù)(Vision)即將登上(On)產(chǎn)業(yè)化舞臺(tái)的意思。
至此,文安智能成為本次AI創(chuàng)業(yè)浪潮中最早的一家CV企業(yè)。
成立16載,文安智能以AI運(yùn)營(yíng)與服務(wù)為核心,專注于從感知、協(xié)同到?jīng)Q策的全棧人工智能核心技術(shù),產(chǎn)品系列覆蓋前端攝像機(jī)、邊緣端、集群服務(wù)器以及后端應(yīng)用平臺(tái),在智慧交管、智慧商業(yè)、中觀智慧城市等應(yīng)用場(chǎng)景打造了一系列創(chuàng)新實(shí)用的解決方案。
“我們只做垂直的、聚焦的深耕,不止是要做到落地,更要給用戶一個(gè)價(jià)值體現(xiàn)。”陶海表示,文安智能的目的,是跨越從技術(shù)供給到商業(yè)需求的鴻溝,實(shí)現(xiàn)一定的商業(yè)及社會(huì)價(jià)值,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與變革。
近日,雷鋒網(wǎng)AI掘金志與陶海進(jìn)行了一次深度對(duì)話。本次訪談中,談到了他對(duì)眼下、未來AI的思考,以及對(duì)產(chǎn)業(yè)的洞見。
“泡沫破裂”
自2016年阿爾法狗擊敗李世石取得人機(jī)大戰(zhàn)勝利之后,資本對(duì)AI的追捧甚囂塵上,一時(shí)間各類創(chuàng)業(yè)企業(yè)遍地開花,資金有如潮水般蜂擁而來,澆灌在人工智能這片田野上。
然而,在資金的加持下,人工智能技術(shù)雖然取得長(zhǎng)足發(fā)展,幾年后卻在商業(yè)變現(xiàn)上栽了跟斗:絕大多數(shù)AI公司很難實(shí)現(xiàn)盈利,并且處于持續(xù)虧損狀態(tài)。這給熱情高漲的資本潑了一盆冷水,資本對(duì)AI的關(guān)注趨于平靜。
IT桔子數(shù)據(jù)顯示,資本對(duì)人工智能企業(yè)的投資數(shù)量在2018年達(dá)到頂峰,隨后峰回路轉(zhuǎn),近兩年的投資數(shù)量開始漸漸回落,但投資金額卻在不斷上升。這反映出一個(gè)趨勢(shì):資本正從此前的大水漫灌走向精耕細(xì)作。
來源:《億歐智庫(kù):2021年中國(guó)AI商業(yè)落地市場(chǎng)研究報(bào)告》
正如Gartner曲線所示,任一創(chuàng)新技術(shù)的熱度周期,都會(huì)經(jīng)歷非理性追捧的高峰啟動(dòng)期,而后泡沫破滅來到低谷,再逐步走向正規(guī)、穩(wěn)定發(fā)展的攀升期。
陶海表示,碎裂的泡沫讓人們更清晰客觀地看出一項(xiàng)技術(shù)的優(yōu)劣性,更理智、現(xiàn)實(shí)地發(fā)展行業(yè),進(jìn)行穩(wěn)健地進(jìn)步。
隨著技術(shù)壁壘、應(yīng)用門檻不斷降低,AI日趨工具化、常態(tài)化,AI創(chuàng)業(yè)也步入深水區(qū),不斷“下沉”。此時(shí),算法越來越難以成為AI企業(yè)之間壁壘,與具體產(chǎn)業(yè)的結(jié)合、應(yīng)用行業(yè)的屬性變得越來越重。
“前幾年AI熱潮興起之時(shí),涌現(xiàn)出很多AI概念的企業(yè),其中不乏‘偽AI企業(yè)’,本質(zhì)上并不具有真正的AI技術(shù)。退潮之后,它們逐漸暴露出短板,無(wú)法用技術(shù)解決客戶的痛點(diǎn),必然會(huì)在商業(yè)化的過程中落敗。”九合創(chuàng)投創(chuàng)始人王嘯曾表示,投資機(jī)構(gòu)對(duì)AI創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)正發(fā)生著較大的遷移。
過去,投資機(jī)構(gòu)更看重技術(shù)難度、技術(shù)帶頭人的背景等等,以技術(shù)為核心進(jìn)行判斷。但現(xiàn)在,“產(chǎn)業(yè)理解力”在評(píng)價(jià)體系中的比重顯著提升,更看重AI技術(shù)能否在產(chǎn)業(yè)里創(chuàng)造真實(shí)的價(jià)值、市場(chǎng)規(guī)模是否足夠大。
“技術(shù)價(jià)值與商業(yè)價(jià)值不能顧此失彼,要‘兩條腿走路’。”陶海表示,AI產(chǎn)品面臨的問題與普通消費(fèi)品不同,一方面算力壁壘下,短時(shí)間內(nèi)難以從成本上形成普惠,一方面局限于B/G市場(chǎng)的定制化、碎片化,難以在市場(chǎng)上形成規(guī)模收益,也因此,在成本居高不下中,多數(shù)AI企業(yè)被困于此。
那么,在資本日趨理性的泛AI時(shí)代,CV賽道之上苦苦求索的企業(yè)們,路在何方?
“自食其力”
長(zhǎng)期以來,AI作為改變生活的新技術(shù)獲得了社會(huì)的認(rèn)可,但隨著產(chǎn)業(yè)從技術(shù)探索走向規(guī)模商用階段,如何將技術(shù)能力轉(zhuǎn)化為商業(yè)能力成為一道必答題。
頭部企業(yè)尚且虧損,其他AI公司的情況亦不容樂觀。在投資成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于收益的現(xiàn)實(shí)下,“AI落地難、變現(xiàn)難”成為業(yè)界常談,關(guān)于AI商業(yè)化的各種質(zhì)疑紛至沓來。
不久前云從科技、云天勵(lì)飛等企業(yè)成功過會(huì)雖回應(yīng)了部分質(zhì)疑,給市場(chǎng)注入一劑“強(qiáng)心針”,但今年以來仍有諸多人工智能企業(yè)相繼在上市道路上遭遇“滑鐵盧”。
“人工智能企業(yè)也是企業(yè),要始終遵循企業(yè)的發(fā)展規(guī)律,在企業(yè)創(chuàng)立之初就把盈利放在首位,不斷用技術(shù)創(chuàng)新來創(chuàng)造價(jià)值。”陶海坦言。
市場(chǎng)上有兩類公司,一類是資本驅(qū)動(dòng)型,在充足的資本支持下,可加大研發(fā),也允許虧損,而一旦離開資本,他們便難以維系。
另一類則是憑借自身造血。在陶海看來,資本固然對(duì)AI公司具備助推力,但這力量的前提是資方明確的利益訴求:投資回報(bào)。
來源:《艾瑞咨詢:2021年中國(guó)人工智能基礎(chǔ)層行業(yè)發(fā)展研究報(bào)告》
過度依賴外部輸血的AI公司會(huì)背上營(yíng)收快速增長(zhǎng)的包袱,這種營(yíng)收的壓力會(huì)影響技術(shù)和商業(yè)落地的進(jìn)程,破壞AI本身的商業(yè)邏輯,忽略盈利,帶來“過猶不及”的后果。
陶海指出,AI行業(yè)有其自身發(fā)展的規(guī)律。AI從技術(shù)到應(yīng)用,從虧損到盈利,都存在一個(gè)周期。這個(gè)周期具體表現(xiàn)為,前期要投入大量的人力財(cái)力,才能將技術(shù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品,而產(chǎn)品的應(yīng)用則受制于成本、場(chǎng)景等因素,商業(yè)化過程比較漫長(zhǎng)。
“AI企業(yè)要‘自食其力’,嚴(yán)格按照AI本身的發(fā)展節(jié)奏來走。”陶海認(rèn)為,這樣一來,即使在沒有融資的情況下,也能養(yǎng)活自己,其代價(jià)是企業(yè)的發(fā)展稍慢,但對(duì)公司的競(jìng)爭(zhēng)力和創(chuàng)新力都是一種鍛煉。
“既不能過久停于平臺(tái)期,也不要過度激進(jìn),到頭來形成資金窟窿。”
陶海表示,只有在自我造血的基礎(chǔ)上持續(xù)積累,找到一條適合自身的路子,在技術(shù)和產(chǎn)品足夠支撐起公司的快速增長(zhǎng)的背景下,再尋求融資,才能最大程度上吸收資本帶來的幫助。
“開源節(jié)流”
前面提到,產(chǎn)品進(jìn)入流通領(lǐng)域之后才成為商品,在交換(消費(fèi))過程中產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值(利潤(rùn)),然后用利潤(rùn)擴(kuò)大再生產(chǎn),形成“技術(shù)-產(chǎn)品-商品-消費(fèi)-利潤(rùn)-再生產(chǎn)”的商業(yè)閉環(huán)。
但多數(shù)AI企業(yè)在“產(chǎn)品-商品-消費(fèi)”這個(gè)環(huán)節(jié)面臨困境,也就是“落地難”,而最大的難處就是:成本。
AI屬于資金技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè),對(duì)人才、資金、材料等要素的需求非常之高,研發(fā)投入很大,這些成本最終附加在產(chǎn)品上,因此AI產(chǎn)品因“高精尖”特性,定價(jià)較高。
“如果產(chǎn)品成本過高,就沒法大規(guī)模推廣下去。”陶海表示,做一件成熟的產(chǎn)品相對(duì)容易,但做一件成熟的商品卻很難。
“既要開源,也要節(jié)流。”觀察下來,現(xiàn)階段AI企業(yè)要想實(shí)現(xiàn)成本控制,其一應(yīng)“合理的資源分配”,將絕大多數(shù)的純基礎(chǔ)研究工作交給學(xué)校,企業(yè)則專注于應(yīng)用創(chuàng)新與價(jià)值創(chuàng)造;其二應(yīng)“價(jià)值匹配剛需”,不做偽需求,深入行業(yè),關(guān)注且找準(zhǔn)真正的需求痛點(diǎn)。
而要實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定營(yíng)收,陶海進(jìn)一步提出,具體應(yīng)從兩個(gè)方面著手:“在應(yīng)用層面持續(xù)創(chuàng)新,在性能層面追求極致。”
一方面,要做到應(yīng)用創(chuàng)新,最重要的是對(duì)行業(yè)的深刻理解,即了解需求和市場(chǎng),包括現(xiàn)有產(chǎn)品的不足,以及市場(chǎng)出現(xiàn)的新的需求痛點(diǎn);另一方面,AI企業(yè)必須在夯實(shí)技術(shù)創(chuàng)新底層的基礎(chǔ)上,把產(chǎn)品的性能做到極致。
AI內(nèi)卷之下,算法的核心競(jìng)爭(zhēng)力地位正在減弱。新的AI公司層出不窮,開放式算法平臺(tái)也日見增多,幾年?duì)幤娑菲G,人工智能得以普及,AI門檻降低,算法不再是九天月,遙不可及。
“留給那些只做算法的公司的生存空間越來越小,這邊一個(gè)好的算法亮相,就宣告那邊差的算法消亡。”
所以,AI企業(yè)要活下去,且活得更滋潤(rùn),就必須從價(jià)值入手,通過應(yīng)用創(chuàng)新和極致性能,將技術(shù)運(yùn)用到合適的地方,來解決市場(chǎng)痛點(diǎn)。
但這顯然還不夠,因?yàn)锳I企業(yè)除了內(nèi)部競(jìng)爭(zhēng)以外,還面臨著激烈的外部競(jìng)爭(zhēng):如今的AI圈,行業(yè)巨頭根基深厚、渠道廣布,已經(jīng)形成比較完整的產(chǎn)品體系,牢牢占據(jù)大部分市場(chǎng)份額,只能追趕,難以超越;跨界巨頭資本雄厚,來勢(shì)洶洶;以四小龍為代表的AI廠商,成長(zhǎng)為一方領(lǐng)頭羊,自成體系;無(wú)數(shù)CV黑馬,力圖彎道超車,不甘人后。
AI企業(yè)要虎口奪食,除了在硬實(shí)力上下功夫,還應(yīng)該逢強(qiáng)智取。
“再好的技術(shù),最終也要與實(shí)際應(yīng)用結(jié)合產(chǎn)生價(jià)值;再好的算法,最終也要在可控成本的前提下,實(shí)現(xiàn)人們最需要的功能。”陶海認(rèn)為,AI企業(yè)不能脫離“以人為本”,要將人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化,把技術(shù)落地為產(chǎn)品,進(jìn)而轉(zhuǎn)化成商品,為“人”的生活服務(wù)。
“必須開拓新的商業(yè)模式,就是走運(yùn)營(yíng)與服務(wù)的路線。”陶海認(rèn)為,AI企業(yè)要從單純的技術(shù)產(chǎn)品供應(yīng)商,向“集技術(shù)、產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、服務(wù)于一體”的綜合方案解決商的角色轉(zhuǎn)變。
“AI運(yùn)營(yíng)與服務(wù)”
陶海認(rèn)為,眼下盛行的兩種商業(yè)路徑都難以走通。
1、做創(chuàng)新AIoT硬件或算法供應(yīng)商。
這一模式已經(jīng)在過去幾年被驗(yàn)證行不通,一來,會(huì)面臨海康、大華等巨鱷的終端產(chǎn)品規(guī)模化優(yōu)勢(shì)的價(jià)格碾壓;二來,這類AI企業(yè)逐漸被架空,話語(yǔ)權(quán)依然在下游集成商或運(yùn)營(yíng)商手里。
2、做開放的算法平臺(tái)或AI芯片。
算法上,巨頭高效率、低成本地獲客,算法甚至可免費(fèi)打包到云服務(wù);芯片上,芯片成功的要素除了優(yōu)異的識(shí)別性能,更在于成本和出貨量。高昂的研發(fā)成本和流片成本,需要企業(yè)極為慎重。
“在國(guó)內(nèi)要把AI創(chuàng)新做好,光做算法,光做AIoT的智能攝像機(jī)都是不夠的。”對(duì)此,陶海提出了“全棧AI智能閉環(huán)”的思路,即延伸產(chǎn)業(yè)鏈,增加附加值,不單單提供產(chǎn)品,還提供對(duì)應(yīng)的運(yùn)維、決策等增值服務(wù)。
在他看來,人工智能企業(yè)的發(fā)展路徑都會(huì)經(jīng)歷最初的算法設(shè)計(jì)、硬件研發(fā),到數(shù)據(jù)平臺(tái)、運(yùn)營(yíng)決策,進(jìn)而形成一個(gè)閉環(huán),而目前許多AI企業(yè)都聚焦于搞算法研究,缺少硬件能力和前端感知設(shè)備,對(duì)于平臺(tái)的開發(fā)也較為滯后。
“除了算法還要做感知硬件,感知之后會(huì)得到許多有用的數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)不僅能優(yōu)化算法,提高感知精度,而且可以進(jìn)行決策AI,進(jìn)而形成業(yè)務(wù)閉環(huán)。”
未來的AI企業(yè)不再是簡(jiǎn)單地賣技術(shù)、賣產(chǎn)品,而是進(jìn)入一個(gè)長(zhǎng)期的全棧AI的業(yè)務(wù)模式。通過提供更多的增值服務(wù),從而實(shí)現(xiàn)盈利、持續(xù)增值。
“目前的AI還只是半自動(dòng),而非全自動(dòng),系統(tǒng)、數(shù)據(jù)較為復(fù)雜,用戶需要AI企業(yè)進(jìn)行指導(dǎo)和幫助,而這恰恰是AI服務(wù)的痛點(diǎn)。”
不過,要實(shí)現(xiàn)全棧AI智能閉環(huán)并不容易。除了算法,企業(yè)還要有做硬件的能力,還要做平臺(tái)和決策,資金投入大、周期相對(duì)較長(zhǎng),并且對(duì)AI技術(shù)和產(chǎn)品也提出了更高的要求——比如“感知”。
計(jì)算機(jī)視覺是AI比較成熟的一個(gè)分支,已有不少產(chǎn)品落地并商用。但計(jì)算機(jī)視覺主要通過樣本進(jìn)行統(tǒng)計(jì)意義上的回歸與擬合來進(jìn)行識(shí)別,缺少邏輯推理,嚴(yán)重依賴樣本,而且不同的場(chǎng)景對(duì)算法的要求也各不相同,帶來的成本問題也亟待解決。
“把感知做到全覆蓋,功能做得更全,精度提上去,依然是CV公司未來5年內(nèi)要做的事。”陶海表示,要做到這一點(diǎn),就要深入行業(yè),了解具體場(chǎng)景下應(yīng)用的痛點(diǎn)和難點(diǎn)。
“要做運(yùn)營(yíng)與服務(wù),必須深入行業(yè),深入基層,去理解這個(gè)行業(yè),才能知道怎么通過感知加數(shù)據(jù)、加決策、加行動(dòng)、加迭代來真正的創(chuàng)造價(jià)值。”
順勢(shì)增長(zhǎng),逆勢(shì)突圍
命運(yùn)對(duì)每個(gè)人設(shè)置了難度不同的障礙,在近幾年浪潮里的摸爬滾打讓AI領(lǐng)悟不少。歷經(jīng)碰撞與跌宕后的再出發(fā),AI后半段場(chǎng)的鏖戰(zhàn),必將格外精彩。
以文安智能為例,似乎找到了自身的路徑。作為最早的一批計(jì)算機(jī)視覺公司,其發(fā)展歷程正如創(chuàng)始人陶海所描述的那樣:遵循其自身發(fā)展的規(guī)律,不過度依賴“輸血”,而主要靠“造血”來完成技術(shù)積淀。
在找到一條適合自身發(fā)展的路(全棧AI智能閉環(huán))之后,文安智能開始借力資本:去年十月完成C1輪融資之后,新的融資計(jì)劃已提上日程,將在智慧交管、智慧商業(yè)、中觀智慧城市等業(yè)務(wù)板塊繼續(xù)發(fā)力,為G/B端客戶持續(xù)賦能。
這意味著AI已經(jīng)從“技術(shù)為王”過渡到“應(yīng)用為王”的階段,這個(gè)階段同樣需要資金的支持。而當(dāng)資本對(duì)AI的追捧從“狂熱”變成“冷靜”的趨勢(shì)下,只有那些專注于技術(shù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)化、滿足應(yīng)用需求,持續(xù)創(chuàng)造真實(shí)價(jià)值的“高端玩家”才能獲得資金加持。
或許在AI這趟大潮中,并沒有誰(shuí)在裸泳,但最終能活下來的,始終是那些認(rèn)真搞技術(shù)、耐心磨產(chǎn)品的公司。
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