導(dǎo)語：“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)造價值?！?/p>

　　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)自動化系“中國模式識別宗師”邊肇祺教授，開始從事指紋識別方面的研究。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，對人臉表情識別、非剛體運(yùn)動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?；氐絿鴥?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，在智慧交管、智慧商業(yè)、中觀智慧城市等應(yīng)用場景打造了一系列創(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，更要給用戶一個價值體現(xiàn)?！碧蘸１硎?，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)及社會價值，推動產(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)行了一次深度對話。本次訪談中，談到了他對眼下、未來AI的思考，以及對產(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AI的追捧甚囂塵上，一時間各類創(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AI的關(guān)注趨于平靜。

　　IT桔子數(shù)據(jù)顯示，資本對人工智能企業(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。這反映出一個趨勢：資本正從此前的大水漫灌走向精耕細(xì)作。

來源：《億歐智庫：2021年中國AI商業(yè)落地市場研究報告》

　　正如Gartner曲線所示，任一創(chuàng)新技術(shù)的熱度周期，都會經(jīng)歷非理性追捧的高峰啟動期，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，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，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，無法用技術(shù)解決客戶的痛點(diǎn)，必然會在商業(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AI創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)的評判標(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”在評價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)的價值、市場規(guī)模是否足夠大。

　　“技術(shù)價值與商業(yè)價值不能顧此失彼，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，短時間內(nèi)難以從成本上形成普惠，一方面局限于B/G市場的定制化、碎片化，難以在市場上形成規(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時代，CV賽道之上苦苦求索的企業(yè)們，路在何方？

　　“自食其力”

　　長期以來，AI作為改變生活的新技術(shù)獲得了社會的認(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、云天勵飛等企業(yè)成功過會雖回應(yīng)了部分質(zhì)疑，給市場注入一劑“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)造價值?！?/strong>陶海坦言。

　　市場上有兩類公司，一類是資本驅(qū)動型，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?？磥?，資本固然對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。

　　來源：《艾瑞咨詢：2021年中國人工智能基礎(chǔ)層行業(yè)發(fā)展研究報告》

　　過度依賴外部輸血的AI公司會背上營收快速增長的包袱，這種營收的壓力會影響技術(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，都存在一個周期。這個周期具體表現(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、場景等因素，商業(yè)化過程比較漫長。

　　“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?！碧蘸ＵJ(rèn)為，這樣一來，即使在沒有融資的情況下，也能養(yǎng)活自己，其代價是企業(yè)的發(fā)展稍慢，但對公司的競爭力和創(chuàng)新力都是一種鍛煉。

　　“既不能過久停于平臺期，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)價值（利潤），然后用利潤擴(kuò)大再生產(chǎn)，形成“技術(shù)-產(chǎn)品-商品-消費(fèi)-利潤-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)品相對容易，但做一件成熟的商品卻很難。

　　“既要開源，也要節(jié)流?！庇^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)新與價值創(chuàng)造；其二應(yīng)“價值匹配剛需”，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)定營收，陶海進(jìn)一步提出，具體應(yīng)從兩個方面著手：“在應(yīng)用層面持續(xù)創(chuàng)新，在性能層面追求極致?！?/strong>

　　一方面，要做到應(yīng)用創(chuàng)新，最重要的是對行業(yè)的深刻理解，即了解需求和市場，包括現(xiàn)有產(chǎn)品的不足，以及市場出現(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，算法的核心競爭力地位正在減弱。新的AI公司層出不窮，開放式算法平臺也日見增多，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，這邊一個好的算法亮相，就宣告那邊差的算法消亡?！?/p>

　　所以，AI企業(yè)要活下去，且活得更滋潤，就必須從價值入手，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，來解決市場痛點(diǎn)。

　　但這顯然還不夠，因?yàn)锳I企業(yè)除了內(nèi)部競爭以外，還面臨著激烈的外部競爭：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)大部分市場份額，只能追趕，難以超越；跨界巨頭資本雄厚，來勢洶洶；以四小龍為代表的AI廠商，成長為一方領(lǐng)頭羊，自成體系；無數(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?！?/strong>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、服務(wù)于一體”的綜合方案解決商的角色轉(zhuǎn)變。

　　“AI運(yùn)營與服務(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，會面臨?？?、大華等巨鱷的終端產(chǎn)品規(guī)模化優(yōu)勢的價格碾壓；二來，這類AI企業(yè)逐漸被架空，話語權(quán)依然在下游集成商或運(yùn)營商手里。

　　2、做開放的算法平臺或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?！睂Υ耍蘸Ｌ岢隽恕叭珬I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)展路徑都會經(jīng)歷最初的算法設(shè)計(jì)、硬件研發(fā)，到數(shù)據(jù)平臺、運(yùn)營決策，進(jìn)而形成一個閉環(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，對于平臺的開發(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)?！?/p>

　　未來的AI企業(yè)不再是簡單地賣技術(shù)、賣產(chǎn)品，而是進(jìn)入一個長期的全棧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，而非全自動，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，還要做平臺和決策，資金投入大、周期相對較長，并且對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)行識別，缺少邏輯推理，嚴(yán)重依賴樣本，而且不同的場景對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?！?/strong>陶海表示，要做到這一點(diǎn)，就要深入行業(yè)，了解具體場景下應(yīng)用的痛點(diǎn)和難點(diǎn)。

　　“要做運(yùn)營與服務(wù)，必須深入行業(yè)，深入基層，去理解這個行業(yè)，才能知道怎么通過感知加數(shù)據(jù)、加決策、加行動、加迭代來真正的創(chuàng)造價值。”

　　順勢增長，逆勢突圍

　　命運(yùn)對每個人設(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，這個階段同樣需要資金的支持。而當(dāng)資本對AI的追捧從“狂熱”變成“冷靜”的趨勢下，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。