來源：財經國家周刊
AI「四小龍」進化術
孵化、裂變、分化之後，它們如何在商業新賽道中存活？
文／《財經國家周刊》記者 李瑤
要見到徐冰不太容易，儘管他是商湯科技創始團隊中，唯一不用成天泡在實驗室的聯合創始人。
他的時間被精確切分到每個小時。一年有四分之一的時間在飛機上。如果不在飛機上，每天早七點整開始電話會議，與各類投資人和被投資人見面，中間偶爾穿插一些媒體採訪，晚上九點能稍稍告一段落喘口氣，之後一直到深夜，開啟公司核心高管模式，頭腦風暴公司戰略。
這種狀態，徐冰已經持續了四年多，跟公司成長的時間基本一致。
類似的情況，也出現在依圖科技、雲從科技以及曠視科技分管投資與市場的高管身上。原因很簡單，以技術為主要驅動的科技公司要想鋪盤子、做裡子，錢太重要了。
外界對這個新興行業，尤其是對這四家計算機視覺創業公司從不吝嗇關注。嶄露頭角之後，業界給它們取了一個頗具氣勢的名字——CV（計算機視覺）「四小龍」。
這個名頭對四家公司來說意味複雜，除了論資排輩，作為目前AI（人工智慧）三大主要應用領域之一，計算機視覺「四小龍」的誕生和崛起，也被外界與「實現人工智慧彎道超車」的期望聯繫在了一起。
拋開支撐高端期望一說，「四小龍」在經歷了數年的創業力量積蓄後，當下面臨的，其實是一個更接地氣的命題——如何加速商業化落地。
求解這個命題，直接關係到初步成型的「四小龍」，能否在目前已經鳴槍的新一輪商業競賽中存活。如果能夠打開局面，他們也有機會為中國人工智慧的路徑探索樹立樣本。
還能這麼玩
與科技圈的經典創業故事幾乎如出一轍。
2011年，一個暑期項目中，知名計算機科學家姚期智創辦的清華學堂計算機科學實驗班——俗稱「姚班」的兩個學生唐文斌和印奇，結合iPhone的前置攝像頭和自己在視覺技術方面的積累，窩在宿舍裡研發出了一款名為「烏鴉來了」的人臉追蹤遊戲。
遊戲很簡單，玩家控制一個稻草人，攔截來偷食的烏鴉。類似的遊戲很多，「烏鴉來了」的最大區別在於，玩家不再用手指，而是讓攝像頭捕捉人的頭部臉部動作，通過搖晃頭部，控制稻草人的動作。
「遊戲還能這麼玩？」上架蘋果應用商店的第一天，這款小遊戲的下載量就衝破十萬，躋身蘋果App Store中國區免費榜前三名。之後，這款遊戲不僅在清華大學「挑戰杯」創業比賽中獲得了冠軍，也讓天使投資人聯想之星注意到了這兩個年輕的學霸。
拿到聯想之星數百萬元的天使投資，印奇和唐文斌找來「姚班」師弟楊沐，三人直接下海，成立曠視科技。
天才們大概有著共同的感應。2012年，幫助中國首個自主產權分布式計算平臺「飛天」搭建完團隊之後，林晨曦卸掉阿里雲技術總監的擔子，與師從計算機視覺學科奠基人阿蘭?尤伊爾（霍金嫡傳弟子）的好友朱瓏一起，在上海交通大學閔行校區附近一間60平方米的兩居室裡，創立了依圖科技。
2014年是另一個節點，當時還在香港中文大學執教的湯曉鷗帶領DeepID-Net團隊參加ImageNet大規模物體檢測任務比賽，面對兩萬張人臉的數據集，計算機的識別準確率首次超過人眼。
商業嗅覺敏銳的投資機構IDG很快鎖定了湯曉鷗和他的研究團隊，擲出數千萬美元，推動這群技術宅走出實驗室，尋找人工智慧技術改變世界的可能。
作為計算機視覺領域的技術大牛之一，湯曉鷗下海創業是一個風向標，一定程度上鼓動了更多技術人，而當時恰逢「雙創」東風，國內很快出現了計算機視覺行業發展熱潮。
「要不要創業，肯定是要看技術和市場是否準備好了。如果過早，就可能會變成『先烈』。」雲從科技聯合創始人姚志強對《財經國家周刊》記者說。
作為「四小龍」中成立最晚的一家，雲從科技創始團隊的入局相對審慎。這或許與團隊的出身背景有關。2015年，原本可以依靠體制內資源專心科研的周曦，帶著包括姚志強在內的中科院重慶研究院部分人員，在多個國家戰略投資方的支持下，正式成立雲從科技，以「國家隊」出身的背景入場。
從技術裡跳出來
但為什麼都是計算機視覺？
除了「四小龍」技術團隊的學術背景，人工智慧技術圈還有這樣一套理論：「視覺」佔人類感官輸入的80%，相比於讓計算機「聽」的語音識別和讓計算機「讀」的自然語言處理，讓計算機「看」的機器視覺是人工智慧應用表現最廣泛，同時也是最能反應用到人工智慧的技術領域。
投融資和商務人士則看重它的商業價值：將計算機視覺技術運用到安防、金融、網際網路、物流、醫療、零售、製造業等不同垂直行業，識別、標註的作業效率顯著提高，推動包括製造業在內的眾多行業快速轉型，變現最快。
「前景樂觀」之類的話人人都能說，只有實戰在第一線的「技術宅」們，才能真正能體會到它不可阻擋的趨勢性和實操的艱難性。
「前兩年真的焦慮，搞不清楚自己要幹什麼。」唐文斌這樣回憶公司初創的時光。
作為四小龍中資歷最深的一家，曠視的焦慮可以總結為一種「無處可依」的迷茫：如果把「四小龍」的成長分為技術和商業兩條軸線，他們的技術軸很清晰，認定深度學習是改變人工智慧格局的關鍵技術，選擇計算機視覺中的人臉識別切入，建立人與機器之間的連接。
但商業軸落在何處，「這些技術到底什麼用」？理工男們一度不甚明朗。
相比之下，從體制內出來的雲從科技算是最幸運的。「雲從科技從銀行切入市場有一定巧合。」姚志強告訴記者，2015年「3 ? 15」曝光了銀行無法識別假身份證的系統漏洞，「人證合一」成為金融機構的剛需，雲從團隊在中科院時期承接過國家級別人臉識別項目，決定從這個點切入行業。
但之後的事情也沒有進行得如絲般順滑。就在團隊打足雞血、前前後後幹了四五個月，系統通過層層考驗，準備提交標書時，一盆冷水潑了下來。
「我們集結了公司所有科學家，儘可能考慮到所有情況，標書寫了60多頁，以為很詳細了，可是最終卻被銀行告知，其他供應商的標書至少都300頁起。」姚志強回憶道。
「原來不只是把技術講清楚就可以了。」這幫技術宅對商業競爭的規則和玩法認知不足的事情，也同樣發生在其他三家初創企業身上。
商湯科技聯合創始人徐持衡曾透露，早期他們做了一款軟體開發包當作產品方案向中國移動、銀聯和借貸寶做推廣，方案給過去，「對方提出的需求卻不完全與技術強相關，而是只需要技術衍生出來的一個應用方式或功能點。」
人工智慧技術創業公司一開始堅信只有建立起強技術壁壘，才有機會收割紅利。磕磕碰碰之下，他們才發現，走向市場，還是需要從技術思維轉變為產品思維，從技術裡跳出來。
人才一半資本一半
不過無論如何，建立起強技術壁壘仍是技術類公司立足的前提，這一點，「四小龍」都未有過懷疑。
人工智慧計算機視覺技術創新源於美國，但這群中國天才想讓自己的創新達到美國矽谷信奉的「逃逸速度」——如何脫離歐美技術和企業的束縛，抓住時間窗口做出自己的模式。
作為一個技術密集型行業，要做到這一點，歸根結底，還是得靠技術人才。
最具「人才壟斷野心」的當屬商湯科技。外界第一次驚愕於商湯的人才力量，是在2017年，商湯CEO徐立當時接受採訪說，「當前可以稱得上『精通深度學習』的（技術人才），至少要讀過PHD（研究型博士學位），中國在這方面目前的人才總數最多200人，現在我們有120人，我們把之前中國在這方面的人都儲備下來了。」
2018年，徐立在採訪時不經意間再次透露商湯的「殷實」：在商湯建立的超算中心裡，有150多個博士天天在算法平臺上按「run」（啟動按鈕），訓練人工智慧模型。
在吸納人才的道路上，其餘「三小龍」也未放緩進度。
與各頂尖高校相關專業建立戰略合作，在國內、國際建立研發中心、前沿實驗室，定向培養人才，算是常規操作。除此之外，從蘋果、谷歌、Facebook等國外知名企業「挖人」，也不失為一種簡單粗暴的手法。
積攢人才的效果相當明顯。
2018年提交給大型人工智慧會議的論文，50%來自於中國，十年前，這個數字是5%；全球最大的投資論壇Nanalyze評出的2018年全球十大AI初創公司裡，上榜的5家中國公司，有4家是計算機視覺公司，估值均在10億美元以上。
「軍功章」裡，有人才的一半，也有資本的一半。無論是招聘人才、購買設備還是技術研發，「四小龍」的一舉一動都離不開真金白銀支撐。而對這個市場前景無限看好的資本，也足夠大方。
以資本表現最為瘋狂的2017年為例，據市場調研機構CB Insights統計，2017年全球人工智慧創業公司融資額達到152億美元，其中中國的AI初創公司融資佔比就達到了驚人的48%，佔中國人工智慧市場37%的計算機視覺領域，單筆融資過億美元已不足為奇。
「一個海歸博士回國拉起一個創業團隊就能獲得大量融資。如果你是做計算機視覺的，拿融資就更容易了。」在當時，這樣的話幾乎成了業內心照不宣的事實。
「融資機器」
與所有的創業大潮一樣，「四小龍」頻頻吸納資本野蠻生長的同時，一些「泡沫過剩」的聲音開始出現，甚至「融資機器」這樣的標籤開始貼在了「四小龍」身上。
商湯科技是計算機視覺領域裡融資最為頻繁的一家。從2017年7月到2018年5月不足一年的時間裡，商湯科技進行了三輪融資，平均單筆融資額在4億美元以上。
「商湯不介意外界對公司貼標籤」，徐冰告訴《財經國家周刊》記者，無論是財務投資人還是戰略投資人，商湯與之合作的關鍵點，是能不能給商湯帶來資金及各種產業資源、行業影響力。
成立最早、IPO計劃披露最早的曠視科技持有相似觀點。印奇說：「其實公司不需要那麼多錢，融資的意義在於證明公司在行業中的領導地位，以及能樹立行業更正確的評價標準。」
「四小龍」中另外兩家則傾向於從業務邏輯出發來解釋融資邏輯。一位接近依圖科技的人士告訴記者，外界曾認為依圖在與商湯搞融資競賽，實際上是一種誤讀，真實的原因是因為依圖要造晶片，研發投入巨大，需要外部資本幫助「補血」。
姚志強則認為，在從技術研發轉向產品落地的過程中，企業發現只有一個技術點根本沒辦法幫助客戶形成一個完整的解決方案，必須去做更多技術拓展和產品配套，這意味著人力成本和研發成本的大量增加。「確實需要有大量的資金才能支撐。」
一位投資機構人士告訴《財經國家周刊》記者，人工智慧技術事關未來科技發展的核心，且A股領域對該行業公司抱有好感，在優質投資項目稀缺的當下，獲得大量資本青睞，不難理解。
「泡沫也在所難免，不排除有渾水摸魚的投機者，但投資人也不全是傻子，騾子和馬出來遛一圈後，投資人也能意識到哪些初創企業具有落地的商業潛力。」這位投資人士說。
「真正做企業，尤其是頭部企業的投融資，是一場雙向選擇，江湖流言不能阻礙聰明人，因為他們總是關注更為實在的——飄在空中的技術最終落在何處，長出多少果子。」他補充道。
分道揚鑣
挖了人、拿了錢、搞了項目，真正到了商業落地時，「四小龍」發現，這是一個極其複雜的戰場。
安防、金融、移動網際網路、手機、零售、自動駕駛……在這些技術落地的理想場景中，不僅有同期選手，還有海康威視、大華股份等耕耘了十數載的企業，更有BAT這樣的巨頭，體量巨大，生態完善，隨時可以用資金、數據、規模優勢碾壓創業公司。
這意味著，「四小龍」要想活下來，早期靠一個一個項目去打市場的做法不再奏效。在落地應用領域趨於同質化的情況下，必須找到能將技術成果落地規模化、差異化的商業模式和發展空間。
這也解釋了為什麼過去一年多「四小龍」開始分道揚鑣了。
商湯是最早確定發展模式的一家。商湯聯合創始人楊帆用「1+1+X」來總結商湯的策略。簡單來說就是用底層技術做支撐，同時進行橫向的多元化布局；在進入某一垂直領域時，先找頭部公司，搜索技術落地，從項目到產品；然後再垂直打通某個行業生態，走平臺化路線。
一位接近商湯的知情人士認為，與絕大多數AI公司仰賴谷歌、Facebook等人工智慧開源框架Tenserflow和PyTorch做明顯區分，商湯要達到的效果是：「谷歌等開源系統不支持的，用商湯的SenseParrots系統就可以做。」
與商湯偏後端的技術生態策略不同，曠視的重心更多放在商業落地前端，針對城市管理、商業供應鏈管理和個人生活管理三大IoT（物聯網）場景業務群，做出自己的AI算法引擎和IoT作業系統，為各行各業造「大腦」。
比如今年發布的機器人作業系統河圖（Hetu），曠視希望通過這個系統與產業鏈上下遊一起推動機器人在更多場景落地，在5年內連接超過10億個機器人，滲透進各行各業。
依圖則選擇「變硬」，走上造芯道路，用算法重新設計晶片架構，將算法、晶片和應用垂直整合在一起，解決晶片廠商、算法廠商、應用落地三者之間的軟硬體融合斷層問題，以垂直晶片優勢直面市場，突破算法公司的商業瓶頸。
雲從在前端與後端之間選擇了中間的位置落腳——搭建促進人機協同的技術中臺，實現AI工程化，然後對外輸出中臺能力。
姚志強的通俗解釋是，「大家都覺得計算機視覺是科學家才能做的事情，但我們希望把它工程化、體系化，變成普通開發者就能實現操作的工具。然後通過這種方式獲取更多的市場份額。」
「未來」啟幕
數年你追我趕，「四小龍」在商業世界站住了一隻腳。
公開信息顯示，雲從和商湯於2017年進入整體盈利階段，曠視2019年上半年經調整淨利潤3267萬元，依圖也表示於2019年上半年實現收支平衡。
這是一個轉折點。如果將「四小龍」孵化—技術落地的過程視為「過去」，那麼站在盈利節點上，儲備糧草，同時尋求更多應用場景落地，加速構建護城河和商業生態，成為「未來」的重要命題。
從目前的走向來看，除了循序漸進推進各自的發展戰略，IPO成了「四小龍」接下來的一大關鍵詞。
曠視是動作最迅速的一家。今年8月，曠視在港交所提交IPO招股書，有望成為「AI四小龍」中第一家衝刺上市的公司。
其他三家中，雲從在今年下半年做了一系列組織架構和股權的變動，被認為是為上市做準備。近期也有消息稱，雲從計劃明年上半年申請科創板，有望成為第二家上市的「四小龍」。
商湯和依圖的表態則相對謹慎和曖昧，一家表示不著急，另一家表示在積極評估各種機會。
一位人工智慧市場分析師認為，這或許與企業在一級市場還能融到錢或直接掙到錢有關，但不排除明年如果其中兩家上市，另外兩家企業以及他們的投資人改變主意。
除了向外融資和衝刺資本市場，「四小龍」另一個選擇，是不斷對外投資。
據不完全統計，截至目前，「四小龍」除了主體成立子公司（包括出海辦事處），對外投資的其他企業和項目總計超過25個。其中，商湯依舊是「佼佼者」，迄今對外投資的項目已經超過10個。
一位業內人士認為，「四小龍」在實現自身造血的同時，改變了埋頭搞研發、找落地的策略，開始以投資的方式加快業務生態布局，提高整體商業化效率。
「逐漸進入IPO節奏之後，直面鐵面無情、只看效率的資本市場，投資兼併也是快速拓寬公司業務能力邊界的常見操作。」前述投資人士認為，頭部企業一旦開始跑馬圈地，這個市場的競爭將更加複雜有趣。
在他看來，「四小龍」對外投資，既是為了減少自身研發投入的試錯風險，也是到了一定階段後的競爭方式，「就好像當年BAT所做的那樣，做一棵庇護樹苗的大樹，並且依靠這些茁壯成長的大樹，構築自己的防護林。」