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規模化的投入讓商湯從AI技術到應用均構建起壁壘

產業大視野 ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-05-30 11:05 ? 次閱讀

導讀

成立三年多,商湯累積融資額已超過10億美元,但每年也在用數以億計的速度消耗資本,有人認為,規模化的投入讓商湯從 AI 技術到應用均構建起壁壘,也有聲音指出:“商湯在燒錢”。

多數人認識商湯,都從“融資”開始。

去年7月,商湯 B 輪融資4.1億美元,媒體報道其為“全球人工智能領域單輪融資最高紀錄”。今年4月,商湯公布 C 輪6億美元融資,在刷新融資紀錄的同時,領投方也被證實為此前傳言的阿里巴巴集團。

為了重塑 AI 底層框架,商湯建立起自己的超算中心,每年在采購 GPU 上的花費就超過上億元。根據《財經天下》周刊報道,商湯公司的150位博士研究員,幾乎每日都要在算法平臺上進行數據訓練迭代,單次花費就要至少50萬元。

在完成技術積累后,商湯在戰略上的新目標有了變化,是成為一家“能賺錢的公司”。

今年4月底,商湯一口氣發布六款新產品,包括兩款智能安防產品 SenseFace 3.0 平臺與 SenseFoundry 方舟城市級視覺開放平臺、兩款AR生態產品 SenseAR 增強現實感繪制平臺和 SenseAR 開發者平臺、智能汽車產品SenseDrive DMS 駕駛員監控系統、以及 SenseMedia 智能圖片視頻審核平臺。

從初期圍繞視覺計算推出智能拍照、相機美顏,到如今在智慧城市(智慧安防、智慧商業、智慧樓宇)、手機、AR、自動駕駛等領域的廣泛應用,商湯已從一家“人臉識別公司”擴展為包括更多產品體系的 AI 平臺。

清晰的產品線,為商湯增加了多條“造血”管道,直接指向其公司的營收預期。

根據商湯官方透露的數據,自成立以來,商湯年營收平均增長率達到 400%。2017 年,公司實現正向盈利,營收在 1 億美金左右。而目前商湯營收主要來自于四個方向:智慧城市、汽車、手機以及新型業務(其中智慧城市領域占比最大,超過 30%)。

從組建團隊到實現商業化,商湯僅用了三年多。商湯聯合創始人、CEO 徐立在公司快速發展過程中總結出兩方面經驗:

一方面,在公司內部,商湯采取了“1(基礎研究)+1(產業結合)+X(行業伙伴)”模式。具體來說,一方面橫向對安防、金融、零售等行業實現覆蓋,另一方面通過合作伙伴在縱向產業里做深。按照徐立的說法,商湯過去是“SDK 級別”的賦能,現在是平臺級別的開放。

外部環境上,中國政府對 AI 產業的扶持與鼓勵,讓智慧城市、金融、自動駕駛等場景的 AI 應用得以在政策上獲得開放;中國市場的互聯網用戶規模與互聯網場景長期積累的數據量,為其 AI 系統的驗證與進化提供了土壤。

“未來五年到十年,中國的AI發展路線和歐美不一樣。”徐立對鈦媒體表示,“歐美將專注在 AI 基礎研究技術的突破,他們的發展是階躍式的;而中國是連續的,會在一些垂直行業、應用形成很好的結合。這恰恰是一個機會。”

掌握“大腦”

成立三年多,商湯累積融資額已超過10億美元,但每年也在用數以億計的速度消耗資本,有人認為,規模化的投入讓商湯從 AI 技術到應用均構建起壁壘,也有聲音指出:“商湯在燒錢”。

“很多人會誤解我們,為什么商湯需要那么多機器(指超算中心),很多公司用開源系統也能做人臉識別。”徐立對鈦媒體解釋道。“其實,商湯是在造大腦”。

商湯聯合創始人兼 CEO 徐立

徐立所說的“造大腦”,即重塑一個 AI 開發平臺。從表象來看,這種做法無異于重復造車輪——不論是20年前就開源的LINUX,還是2015年 Google 開放的 TensorFlow,已經成為全球 AI 開發者的標配。

為什么商湯一定要掌握自己的大腦?

“AI 的核心在于,第一要有造腦的工具。造腦的工具如果都是別人的,造腦的能力和腦容量就受到了限制。第二是造腦的專業知識。即使有了工具,也需要有一個團隊知道怎么去造腦。所以這兩點是AI領域的核心差異化。”徐立說。

這樣的結論源于商湯遭遇的現實局限。兩年前,谷歌開源的 TensorFlow 僅支持一臺服務器并行訓練四張 GPU 卡片,但當時商湯的需求是要支持200臺機器的訓練,如果單純依靠谷歌等開源系統進行創新,唯一的辦法就是等待谷歌推出下一代“多機多卡”技術。

產品能力的提升則是商湯“造腦”后帶來的直觀收益。以商湯發布的智慧城市產品 SenseFoundry方舟城市級視覺開放平臺為例,在企業客戶不斷添加業務數據后,商湯的“自循環生態系統”會利用數據對深度網絡神經進行訓練,最終實現人臉識別錯誤率能夠降低到10的負11次方,但如果僅使用 Tensorflow ,準確率會降低近千倍。這種產品能力的巨大差異將直接影響安防行業客戶的獲取。

底層算法能夠帶來的時間窗口是商湯掌握大腦的另一點原因。

一個可以被參考的案例是美國 AI 初創公司 DeepMind,從 2014 年被谷歌收購,到 2016年其研發的AlphaGo 大敗韓國棋手李世乭,在美國,類似的算法更迭幾乎每十八個月就會導致 AI 性能的倍數級提升,這就給算法本身帶來足夠的時間窗口去布局。

而在用算法形成門檻后,AI 多元化就成為系統可以實現的目標。拿人臉識別來說,AI 公司已經將其從美顏拉長腿,逐漸拓展至交通安防、城市管理等更多場景,這種應用落地的方式又能為算法提供更多數據,讓機器提升計算能力。

打個比方,大多數人的童年都學習過音樂和美術,即使成年后不從事相關工作,但幼年的學習在思維方式上訓練了大腦。這個故事套用到“ AI 大腦”上,所謂的美顏、拉長腿、人臉識別就好比是“音樂、美術”等學科工具,只有先自主掌握大腦,再通過應用訓練,大腦才能發揮作用。

“數據只是教材書本,大腦聰不聰明,直接決定了AI 系統的能力。”徐立對鈦媒體說。

技術紅線

從智慧城市、手機、AR再到自動駕駛,從底層算法到落地產品,商湯在四年時間不斷延伸業務觸角。

而已有的市場上,安防行業前有海康、大華等傳統龍頭,后有以“AI+安防”起家的依圖;移動端的競爭者則包括了對手機市場虎視眈眈的曠視科技......隨著產品線的擴展,商湯面臨敵人或競爭者會越來越來多。

徐立并不這么認為:“你看到這個行業大家都在做,但各家算法的性能差距很大。”

這種由算法形成的壁壘落地在產品層面,徐立談到了商湯可以實現的兩個行業“唯一”。

一個是通過深度學習,為手機廠商提供AI雙攝方案。傳統雙攝技術對硬件要求比較高,手機廠商需要使用一個支架將雙攝像頭框在一起,才能實現攝像頭配準(對齊)的效果,這個支架成本在2美金左右。而商湯提供的AI雙攝技術,是業內唯一不需要支架即可實現的,在減輕成本的同時完成更好的拍攝效果。以 oppo、vivo 、華為、小米等廠商各自超過8000萬的年出貨量來看,商湯的算法可以為它們每年省去超過1億的成本。

通過深度學習,商湯可以為手機廠商提供AI雙攝方案

另一點是為手機廠商提供整體的視覺識別應用服務。根據徐立透露,相較于部分廠商提供的單點式美顏、人臉解鎖技術,商湯是業內唯一一家可以提供成像、感知、識別、理解一整套視覺內容解決方案的廠商。這一方面可以實現產品間的交叉銷售,另一方面,算法涉及的諸如成像、圖片增強、超分辨率等應用之間可以在深度學習引擎下相互促進準確率。

不只是商湯,利用算法以及技術壁壘在行業形成壁壘,幾乎成為國內頭部 AI 創業公司進行商業化落地的終極目標。

最初,商湯、曠視、依圖、云從從圖像視覺識別起家,初期均涉獵安防。而隨著公司發展,曾經的“圖像 AI 四小龍”也在具體業務中展現出差異化:曠視注重泛安防、手機等移動端應用;依圖憑借“AI+醫療”拿到了 C 輪融資;云從正大力挖掘金融、銀行客戶。

事實上,類似的突破空間幾乎存在于各個行業,徐立稱這種行業需要的、但AI 系統尚未達到的能力為“技術紅線”,誰能在某一領域率先突破技術紅線,就能迅速占領市場份額。

以商湯與映客的合作為例,根據映客直播總監姜春生的介紹,通過商湯的視覺識別解決方案,映客的調幀時長延長了85%,識別時間縮短了31%。

在直播平臺,調幀時長延長就意味著手機可以在更少的 CPU 損耗下采集更多的圖像,特別是用戶使用非 ios 系統的情況下,根據姜春生透露,商湯的方案讓手機CPU消耗可降低25.6%;而在視覺識別層面,映客提供得主播“伸手要禮物”等手勢互動,也因為AI 技術讓虛擬禮物圖像與主播的手勢貼合得更為緊密。

同時,商湯、曠視等 AI 公司都在與今日頭條、快手等平臺合作,后者每年需招募上千人的團隊,以審核平臺可能出現的色情、暴力等非法信息

對此,徐立坦陳,當下 AI 行業在內容審核方面的準確率還沒有達到人的標準,即沒有高過“技術紅線”,這也意味著,在一定期限內,哪家公司的算法可以在精準度上超越人類,就能對市場占有率產生重大影響。

嵌入產業

我們可以用模塊化的組織來理解商湯。

技術上,商湯通過自建“大腦”(超算中心)形成更先進的算法;產品中,基于“大腦”衍生的多條線業務得以產生數據,并進一步訓練底層的算法引擎——這樣的技術壁壘也符合商湯創始團隊的科學家背景,可在產品誕生后,如何“接地氣”地賣出去,成為商湯面臨的又一挑戰。

“賣項目”還是“賣產品”成為擺在商湯面前的第一道選擇。

根據數據統計機構 IDC 分析,2018年國內智慧城市(包括視頻監控、出入口控制樓宇對講等智能安防項目)市場規模達2萬億,在這樣的市場需求環境下,“接單”并不難。AI 企業在掌握一定人臉識別技術后,也能按照項目制的方式,為政府、事業單位、社區等機構進行安防系統升級。

不過,單純的“項目制”固然能為公司帶來收入,但受限于投入的人力成本等原因,這類外包公司式的生意很難規模化,如果想突破人力成本帶來的局限,就必須在了解行業需求后,針對共性需求提煉出標準化、可以大規模量產的產品,用產品能力替代人力花費的成本。

“我們必須完成可以量產的產品,不然就只能做項目,所以商湯一定是在項目和產品之間來迭代——拿到項目,找到共性,轉化產品、擴大規模。”徐立對鈦媒體表示。

找到產業上下游的合作伙伴,則是商湯提升產品黏性的另一種方式。

去年11月,國際通信巨頭高通集團(Qualcomm Incorporated )對商湯進行戰略投資,雙方均未披露具體金額,但彼時高通正在加速 5G 技術的終端布局,對提升芯片的 AI 計算性能有著較大需求,這與商湯在算法側的優勢相契合。

“高通每年的芯片出貨量有十億,手機廠商很難有能力去消化這些高端芯片,但商湯具備從 OEM、手機廠商提煉出來的的 AI 應用能力,加上高通有計算硬件,就可以把人臉識別、物體追蹤、AR 游戲等功能落地進智能手機內。”徐立說。

不止是高通,新的投資方也在引導商湯進入一個陌生領域。2017年8月,蘇寧第一家無人店“蘇寧體育Biu”開業,當中無人值守環境下的商品識別、用戶定位、“刷臉”付款等技術均由商湯提供,這也為蘇寧之后對商湯的投資埋下了伏筆。

除此之外,商湯也在以“投資人”的角色補足產品以及覆蓋領域上的短板。去年12月,商湯與當代置業等機構共同領投了地產行業 VR 項目51VR,后者可以利用 VR/AR 設備對地產物業、自動駕駛等環境進行模擬體驗,據報道,商湯目前計劃投資的領域還包括游戲、AI芯片、醫療、物聯網、手機以及移動互聯網。

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原文標題:3年融資超10億美元,商湯拿什么成為 AI 獨角獸?

文章出處:【微信號:robotn,微信公眾號:產業大視野】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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