商汤旷视依图云从:道路长且阻,进化乃发生

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计算机视觉
deardata
谭婧
2019-05-27 · 19:05
[ 亿欧导读 ] 受2018年信贷紧缩、资管新规等宏观环境的影响,创投圈更加关注企业的真实效益,被创投圈亲睐的“AI四小龙”也在寻求商业化落地路径,并借助自身技术优势向更加垂直和更加纵深的领域进军。
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在互联网革命进入下半场的过程中,AI无疑站在了风口上。但受2018年信贷紧缩、资管新规等宏观环境的影响,整个创投圈回归理性,更加关注企业的真实效益。踏风成长起来的“AI四小龙”——商汤科技、旷视科技、依图科技、云从科技,也开始寻找AI技术商业化落地的路径。

本文从AI技术的应用和深度学习算法出发,一方面阐述了人工智能的关键落地领域和对应的外界环境的整体发展情况,另一方面分析了“AI四小龙”的战略布局、融资情况以及核心优势等。

本文转载自deardata,作者谭婧,以下是亿欧智库为您带来的精选内容:


吴军《浪潮之巅》开篇便说,科技产业的兴衰成败和全球大的经济和时政环境是分不开的。

人工智能算法是这场战斗的先头部队,这场战役将经过漫长的努力来决定谁是大数据和人工智能时代的经济领导者。我国已迅速赶上,现正与美国竞争主导性质的地位。双头竞争的局面已经形成。众所周知,成为人工智能世界强国需要三个条件:全球领先的算法、专业化的计算硬件、海量数据

深度学习作为人工智能第三浪最功勋卓著的算法技术,支持人工智能赋能百业千行,深入各类场景,潜入无数应用,成为科技侧供给改革的关键力量,成为基础设施性质的技术。

生产人工智能算法的公司期望未来成为自来水公司,电力公司。尽管中国信息化和数字化的水平还比较薄弱,如果数据、系统、算力、人才、制度环境、法律保障等条件成熟,人工智能技术将放射巨大能量。目前,个别行业的变革也已经发生了。

但是,路长且阻。

人工智能技术随处可见,但整体市场深不可测

人们通常以为人工智能技术革命是指可以取代人类执行一些任务的机器人或无人机。其实人工智能技术就在我们身边,可以是软件形式,也可以是硬件形式,像“苹果手机的A11处理器含有人工智能加速模块”就属于硬件形式。也就是说苹果手机iPhone 8、iPhone 8 Plus和iPhone X手机均内含有人工智能的大脑。人工智能技术的普及可见一斑,而这远远不能测量人工智能市场的深度。

据权威机构预测,未来人工智能的应用市场90%在企业场景中应用。举一个简单的例子,产品质检。很多厂家的质检一直是生产人员拿扫码枪扫码,有漏扫率。现在通过扫描将各种产品信息的贴标文字转化为图像信息,速度快,准确度高,这背后也是深度学习技术的支持。已经在很多生产线中应用。小变化,但是大提高。

再举个更生动的例子,一位第一次近距离接触生产线质检的百度人工智能工程师,曾经在朋友圈写下:见到质检生产线的现场触动非常大,想到了尤瓦尔赫拉利在《人类简史》里面说的,“物种的繁衍和发展从来不关注个体的幸福感。”几千个质检工人每天十小时以上工作时间,质检一万个以上的零件,平均每分钟检测19个,每个零件13个角度,10种缺陷,进行分类,这不是应该让有创造力的人去做的事情。

要取代这种海量重复性工作的任务落在人工智能身上。中国人工智能往前迈一步,都是产业技术从业者数以万计的代码和参数,以及数以千计的加班。在这场赛跑中,已经有一波人工智能算法公司倒下了,而很多企业还在拔节生长。

AI算法用途落地场景显而易见,但技术落地依旧路长且阻

人工智能算法的用处显而易见。在机场,人工智能自动化安排飞机起落,廊桥停靠。在城市,人工智能算法协调交通,行人汽车孰先孰后。在田间,带有人工智能飞控算法的无人机自动规划路线,完美喷洒农药。在车间,人工智能算法协调供应链,达到柔性生产。

依图科技创始人朱珑曾说,“智能”大了之后的社会分工,他觉得十年之内有巨大的动荡,不仅是中国,全世界都会面临这个问题(2017年,绿公司年会)。而在各行各业,也就是我们说的垂直细分领域里,走出算法全球领先的中国人工智能公司最值得期待,这个过程无异于发掘宝藏。越垂直,创业企业越有机会。

数据、算法、算力是人工智能的基础,也都是商汤、旷视、依图、云从需要面临的战场。而他们仅仅正在朝真正的战场进发。数据曾经是他们的瓶颈,但现在不是了,基本需求被满足了。好数据永远都不嫌多。垂直场景里的好数据,BAT也拿不到。中国的机会很多,因为我们有很多数据。人工智能攻打场景,像打游戏通关一样,会逐一被解锁。

每一只人工智能独角兽都奔波在路上,目的很清楚——为技术找到场景,让技术落地。世界两大强国竞争的双车道上,为科技产业带来新的竞争力。百度高级副总裁王海峰在2019年百度的活动上说过:“深度学习正在推动人工智能进入工业大生产阶段。"

在人工智能的计算机视觉( Computer Vision)领域中,商汤、云从、依图、旷视成为当之无愧的头部企业——“计算机视觉四小龙”。据悉,2018年中国人工智能创业公司的融资总额是 1131 亿人民币,而四小龙则合计拿到了总额的五分之一(200 多亿)。

商汤、旷视、依图、云从,短短几年时间,快速轮次融资,家家高速增长,目前这四家企业的员工人数均已经超过一千人规模。在精英级科学家领导下,庞大的算法团队、工程团队,强大的人工智能品牌实力,四家公司的发展均能从一个侧面反映中国人工智能的高速发展。

还是那句话,路长且阻。

AI技术落地受数据、平台、商业模式、用户多因素影响

深度学习正在推动人工智能进入工业大生产阶段,出现了无数机会,但是人工智能技术落地包含众多因素,比如:数据,平台,商业模式、用户

落地的过程中,「计算机视觉四小龙」都在不断进化。一种生物在加速进化的时候,我们只能想象或者推测,论断会显得武断。

面对各行各业的解决方案千差万别,需求千奇百怪,所以才能造就未来智能世界的姹紫嫣红。

以安防行业为例,因为安防现在是“计算机视觉四小龙”最赚钱的行业,但是也许未来并不是。

稳坐国内安防市场第三把交椅的宇视科技的总工朱兵先生从业多年,他曾说,“最早的安防,一个摄像机拉个视频线,装个监视器,能看就行了。能够不用磁带录了,用硬盘录就已经是高科技了。从2006年到2010年才实现了部件技术的IT化。”

现在呢?在人脸大数据的产生之后,深度学习算法的赋能。所以我们能从海量的视频中找到人脸,识别人脸,追踪人脸,从而和更多的数据打通,进行人脸、车牌等多维度数据和信息的关联。小的方面,既可以应用到有小区住户的人脸库,大的方面也可以应用到执法部门的数据库。

从此以后,找到人、找到车,找到物。人脸算法可以由商汤、旷视、依图、云从提供。虽然得和安防老牌企业竞争,但是都需要软硬结合的一套解决方案。在专业化的安防硬件开发中,大约会涉及16个专业技术领域:硬件开发、硬件测试、逻辑、成像光学、非成像光学、部件技术、可靠性、电源、EMC、PCB设计、单板工艺、结构设计、工业设计、数据管理、装备技术、驱动技术。还有,芯片。

落了地,才能在车站码头中找人脸。

智能时代的产业需要的是AI+平台+生态的整套系统的规模化作战。不仅需要BAT、华为等这类规模的企业投入技术平台的发展,也需要商汤、旷视、依图、云从这样的大型人工智能企业提高高精尖的算法。传统型行业提供需求的场景,告诉人工智能企业我需要什么,这里需要怎么样的人工智能解决方案。或者传统型企业内部演化出自己的人工智能团队,比如银行系的金融科技子公司。无论什么样的团队带着什么样的人工智能算法的工具入场干活,都需要底层技术,系统,边、端、云算力的支持,哪一个技术领域都需要生态配套。硬件生态,软件生态,这些生态往往都是在一个全球一体化的环境中存在。

亿欧智库:依图科技.jpg

2019年5月9日,依图发布“求索”芯片,下沉到硬件领域。依图科技首席创新官吕昊说:“经常说做芯片的不懂应用,做应用的不懂技术。垂直整合的厂商会有非常大的优势。”伴随人工智能行业的发展,自己解决SoC芯片的方法也出现在计算机视觉的赛道中。依图在突破自身极限的道路中做出了自己的选择。

人工智能算法公司要跨过千难万险造芯,其中原因之一,就是要建起不可估量的护城河。

有了领先的地位,护城河的工作早早就要布局,但是每家的优势和资源又各有不同。2019年5月15日,商汤科技联合创始人、首席执行官徐立说,“数据和特征的打通兼容,实现真正协同。”如果说去年是单点落地的元年,今年是规模化服务社会的重要一年,商汤无疑是具有较高市场地位的算法提供商。商汤能做全套智慧城市整体解决方案,但在这一阶段如何完成智慧城市的构想,对计算机视觉来说是一个全新的“难题”。

亿欧智库:商汤科技.jpg

AI四小龙选择的融资方不代表全部,自身优势仍很明显

科技创新企业对融资的需求不言而喻,而中美融资环境也在悄然发生变化。这一转变的标志性事件是,《外国投资风险评估现代化法案》(Foreign Investment Risk Review Modernization Act,简称FIRRMA)的出台。自此,美国企业向中国投入资金的难度被大大增加,其结果将令企业融资的方式产生重大改变。

美国的投资固然重要,但是也不代表全部。商汤科技的国际支持者包括软银愿景、富达国际和高通,但也有阿里巴巴。依图科技的则包括红杉资本,但是也有兴业银行、工商银行、浦发银行。旷视科技D轮第二阶段的国际支持者包括了远在阿拉伯半岛的阿布扎比投资局。再看云从科技,出于所深耕的国家重要战略与民生行业对自主关键核心技术的需求,以及国家标准等顶层设计的考虑,云从科技从一开始就选择全内资的道路。

融哪里的资,只是选择。但可以预期的是,近期“计算机视觉四小龙”将会放缓部分海外市场的宣传。但是以下优势局面不会按下暂停键:

第一、已经完成的“大估值”为四家所带来规模和品牌效应,以及高端人才聚集效应,可以使其通过投资或者购买的手段得到急需的技术。

第二、虽然无法彻底构建技术壁垒,但是算法技术一路领跑,并不断超越自我,而且之前被人诟病的工程能力也在增强

第三、政府资源的帮助。政府合作型项目更倾向人工智能的头部企业,给创新技术空间 ,还能有盈收。

第四、之前信息化、数字化的道路坑坑洼洼,而人工智能企业能够下沉,并渗透到之前数据公司没有做好的领域抢业务

这些优势对服务企业市场(ToB)型的公司来说非常重要。华为公司的徐文伟曾指出,在这个价值3800亿美元的产业中,90%来源于企业市场,所以企业级运用是未来人工智能的主战场。(安防市场的一部分订单还不能算是企业订单。)

一家投资了“计算机视觉四小龙”的机构投资者曾表示出信心,“上市将带来新一波的主动。”

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