AI企业生死搏杀,从安防到金融,战火持续蔓延

2018-05-28 09:27· 微信公众号:新经济100人  专注深度的 
   
传统行业公司的核心能力在于它的硬件产品能力以及市场能力,旷视目前最凸显的优势仍是以算法为核心的AI能力。「在新的浪潮里,这可能并不是一个安防行业,而是所谓的IoT行业,我们有机会做出一个新的像海康这样的行业巨头。」印奇说。

  旷视科技商汤科技这俩老对手又碰上了。

  设厂于深圳的手机厂商风格激进,这两家人工智能公司分别派遣十多人的团队驻厂。房间紧挨着,中间是透明的玻璃,能看见彼此。两个团队每天发布一个版本PK。

  这是场硬仗。手机厂商不看别的,就看谁的算法更好,择优选择。

  在会议室睡了四个月之后,在人脸识别解锁上,旷视拿下了vivo部分机型、小米、荣耀、锤子、美图等,商汤拿下了OPPO和vivo部分机型,以及一些机内应用。

  战报不断更新,暂时分不出胜负。

  这是旷视科技成立的第六个年头,也是他们转向to B的第三个年头。

  跌跌撞撞的方向探索

  旷视科技副总裁谢忆楠加入旷视科技是一个巧合。

  2014年底,承猎头朋友的情,他抱着试试看的想法,在晚上10点来到旷视,与旷视科技创始人兼CEO印奇聊了一小时。

  他想象中的印奇应该是春风得意的。26岁的年纪,做着外行人难懂的技术,刚刚拿到5000万美元融资,燃烧着雄心与野望。

  然而,现实里的印奇充满焦虑

  彼时,蚂蚁金服想做在线审核,抢夺互联网金融市场。在2014年互联网大会上,蚂蚁金服寻找能做人脸识别的公司,结果只有旷视一家提供该技术服务,年底即启动这个项目。

  印奇与谢忆楠对话,不断抛出问题:现在要跟支付宝合作了,万一技术没达标怎么办?让客户产生不好的印象,品牌策略该如何应对?从服务几十万开发者到服务数亿人,技术和产品该如何提升?

  他写写画画,提前规划所有可能性,给谢忆楠画了「三步走」,从云、到端、到场景。「直到今天,这个方向没有变过。」谢忆楠向新经济100人回忆。

  谢忆楠成了旷视科技第29号员工。

  2015年旷视的蚂蚁金服项目落地,马云站台刷脸买邮票。旷视在toB的道路开始一路狂奔。在此之前,揣着技术的锤子找落脚钉子的他们,已经坚持了4年。

  旷视在2011年的创立,谈得上是一个巧合。

  还在本科读书时,印奇和同一期「姚班」的唐文斌约好,毕业后他去国外读书,唐文斌去大公司锻炼,两三年后合伙创业。

  一次突如其来的投资打乱了他们的计划。

  在清华实验室的一个暑期项目中,印奇、唐文斌他们做了一款人脸追踪的游戏「乌鸦来了」,很快上升到苹果App Store中国区免费榜前三名,吸引了资本的注意。

  拿到联想之星几百万元的投资后,印奇顺水推舟,找来比他们小一级的姚班师弟杨沐,直接开始创业。

  为了补齐团队在硬件上的短板,印奇留学美国哥伦比亚大学攻读3D相机方向博士学位「偷师学艺」,唐文斌暂行CEO的职责,每周通过电话会议沟通。

  旷视技术轴的方向一直很清晰,他们认定深度学习是改变整个人工智能格局的关键技术,最终深度学习会成为未来机器的大脑。在此之前,他们需要先把大脑引擎的一部分做出来,其中视觉在人的所有感官里信息量是最大的,高出声音、嗅觉等数个量级。

  然后,他们思考哪些视觉信息能够在场景中产生价值,于是选择了机器视觉中的人脸识别切入,来建立人与机器之间的连接。

  与技术轴的清晰前景不一样,早期旷视商业轴的方向一直不甚明朗。

  「坦白说,从当时的大环境来看,无论是人脸识别、图像识别还是未来的的机器大脑,这些技术能有什么用,在哪里落地,我认为是很模糊的。」印奇告诉新经济100人。

  在方向不明朗的时候,开发者平台是一个不错的选择。几乎所有人工智能技术公司,都有这样一个服务开发者的平台,了解客户的需求,加速商业化落地。谷歌有Tensorflow,亚马逊有MXNet、百度有PaddlePaddle,巨头在深度学习上的野心亦可见一斑。

  印奇从哥伦比亚大学回来的那一年,带领团队一方面抓技术,另一方尝试不同场景的落地。从轻量级的开发者服务平台,到消费级的应用,再到深入场景与企业合作,最终印奇否定了前两者,开始专注找几个行业和场景,扎进去,成为该行业的解决方案提供商。

  「人工智能是一个很本质的技术革命。任何一项技术的早期,都面临着性能不够成熟、成本很高的问题。如果直接面向消费者,往往很难规模化。而很多传统行业对效率的提升有很大的需求,能最先适应人工智能技术的应用。」印奇说。

  先为B端企业提供服务,把技术打磨成功,当技术成本降到一定水平后,再进入到更广泛的消费端。这是历史的趋势,是技术落地的通常规律

  在需求与噱头面前,尽管团队有些不舍,但还是放弃了有快速爆发可能的C端业务。

  印奇表示,未来三年还会继续坚定做B端业务。

  同样做人脸识别起家的商汤科技、依图科技云从科技,无一不选择了B端。

  人工智能看似平静的水面,深处早已暗流涌动。

  深入行业做商业化

  位于北京中关村的融科资讯中心,是旷视科技的总部所在。

  在玻璃感应门前,员工自然走近不需要停留,摄像头即可识别人脸,玻璃门内的屏幕上显示出员工的头像与姓名,玻璃门开。

  这种基于视频流、非配合式的刷脸门禁系统使员工出入颇像科幻电影的场景,而这种应用正在越来越多的楼宇里出现。其背后,是几大AI创业公司的厮杀博弈。在创始人不同基因的影响下,这些独角兽逐渐演化出不同的形态。

  谈到商业化,旷视科技联合创始人唐文斌说:「前两年才焦虑,搞不清自己要干嘛。最近两年不焦虑了,要做的事情非常清晰,需求很清晰。」

  旷视与蚂蚁金服联合研发的支付宝「Smile to Pay」(微笑支付),打开了他们进入金融行业的大门。

  随后,旷视推出在线实名信息认证服务Face ID,通过终端的摄像头,用户无需亲赴柜面即可远程确认身份,而这种服务不仅适用于金融,还适用于在线教育、共享出行、城市服务等诸多对用户实名有刚需的移动应用。

  但看似操作简单的人脸识别,却面临着很高的被攻破的风险,所以金融机构对人脸识别的反欺诈技术要求很高。

  「人脸识别有很多攻击手段。最早是直接打印一张照片贴到脸上,假装是别人,后来拿手机图片或视频,再后来是做高级的硅胶面具。这些都是非常专业的攻击手段,你很难通过普通途径训练,我们必须把这个行业做深,才可能了解到前线会面临什么样的风险,并从经验和模拟中不断训练、优化算法,从而进行预防。」旷视科技联合创始人杨沐说。

  旷视的先发优势明显,通过大数据积累来保持行业领先。

  「因为我们服务最大的客户群体,所以我们能够接触到行业最核心的数据,脱敏后的大数据会帮助我的技术持续提升,这就形成一个技术、产品、数据三者的闭环。只要这样的闭环一直存在,就有机会在行业的领先度越来越高。尤其在金融这样的行业,别人没有理由去寻找第二家,因为要冒技术产品不稳定的风险。」印奇说。

  如今,旷视拿下了互联网金融企业中的十之七八,覆盖人群2.95亿,服务按次数收费,每日调用量达千万级。金融业务已经成为旷视稳定的收入来源之一。

  比起互联网金融,安防对人脸识别的需求更迫切而沉重。

  2017年,旷视协助公安大量破案。

  曾经有一个公安系统的客户,靠肉眼看监控视频寻找嫌疑人线索。当时客户辖区内发生了一起重大案件,上级指示必须规定时间内破案,他们视频大队的大队长连续看了三天三夜的视频,给民警自身带来了极大的工作压力,也错过了最佳办案时机。

  后来,客户找到旷视,说特别需要这种智能技术来降低工作压力,提升整体效率。

  安防的水,很深。在这个领域,有海康威视、大华这样体型巨大的上市公司,前者2017年收入419亿元,后者2017年营收188亿元。也有瞅准上游供应链的芯片解决方案提供商深鉴科技地平线机器人、寒武纪等,更有虎视眈眈、每有项目必竞争的其他三家人脸识别公司。

  2017年,中国安防市场规模六七千亿元。在AI落地艰难的时刻,这样庞大的市场让AI公司蜂拥而入。

  「一个智慧城市项目,需要服务器,需要摄像头,需要基建,需要人脸识别算法,需要这一揽子来竞标,要满足所有的标准然后才接下这个项目。大家现在都是这样的玩法,高科技公司干传统生意,就变重了。」深鉴科技CEO姚颂向新经济100人如此评价安防领域的AI创业公司。

  海康威视这样的公司不希望AI技术成为自身的掣肘,在研发上投入了数十亿元,与旷视他们存在着竞争、合作的不确定性。

  不过,传统行业公司的核心能力在于它的硬件产品能力以及市场能力,旷视目前最凸显的优势仍是以算法为核心的AI能力。「在新的浪潮里,这可能并不是一个安防行业,而是所谓的IoT行业,我们有机会做出一个新的像海康这样的行业巨头。」印奇说。

  与安防缓慢而坚定的智能化推进不同,物流和零售快速而热烈,对资本和AI创业者有莫大的吸引力。

  旷视最近收购了一家物流机器人公司艾瑞思机器人。这家公司将变成旷视物流零售业务的核心部分,很快,旷视将进军机器人智能制造领域,并成为主流智能物流解决方案玩家。

  旷视收购艾瑞思的原因之一是为了零售供应链的物流改造。在物流的链条上,机器人不能解决全部问题,但是能做到某个环节的效率提升,代替大量的重复劳动力。

  所以,旷视提出了一套物流IoT逻辑,既有机器的运行逻辑,也有人的管理逻辑,结合起来突破仓储物流中的效率瓶颈。

  另外,机器人也是旷视从识别环节进入控制环节的必经之路。机器人的眼睛有两种功能,一是识别,根据图像提取信息;另一是控制,比如行走和抓取。所以,机器人的研发中,视觉和导航控制技术有很多应用场景。从识别到控制、决策,旷视在为将来完善AI大脑铺路。

  2017年无人货架经历了一次「虚火」,毫无技术含量的货架席卷着热钱进入各个办公楼宇,又因为奇高的货损率、难以为继的现金流而仓皇出局。

  冷静下来的线下零售,回顾惨痛教训就会发现,他们的痛,其实是漠视技术导致的后果。无人货架头疼的货损问题,一双机器的「眼睛」就可以让人们乖乖配合。

  一场无人零售大战正在拉开帷幕。各种新式便利店与中大型消费场景不断涌现,优质的头部客户成为基于视觉技术的无人零售方案解决商争相抢夺的对象。

  码隆科技主打商品识别,出走海外,向美国、日本输出解决方案,拿下国际零售巨头的订单。深兰科技从人脸识别入手,其无人零售柜实现了商品即拿即走、刷脸支付,在国内有多个连锁便利店和品牌商客户。

  「新零售是一个刚刚兴起的行业,我们本质上是从这个行业的场景倒推,提供云+端的、软硬结合的解决方案级产品。」印奇说。

  旷视入局零售,再次拓展了他们的技术宽度,从商品识别到客情分析与精准营销,从供应链管理到机器人研发。这场零售大战,本质上还是技术与产品的竞速赛。

  无论是金融,还是安防、零售,都是千亿乃至万亿级的市场,每个行业都盘踞着巨头,还有新闯入者不断涌现,战火一天都不曾停息。

  从天才少年到CEO的进化

  立德立言,无问西东。

  「清华学堂计算机科学实验班」(俗称姚班)创办于2005年,目的是培养国际一流水平的计算机人才,创办人姚期智院士是目前唯一一位获计算机科学最高奖项图灵奖的华人。自此之后,姚班的光环,成为每一个清华理工科生向往的荣耀。

  姚班的设立、人工智能的兴起,与清华学子的创业浪潮,交织在一起。十多年前一批天才少年的入学,冥冥之中按照命运的指引,成了当下AI创业的挑大梁者。

  印奇与两位联合创始人唐文斌、杨沐均出自姚班,杨沐是比他们小了一届的师弟。

  聪明人有聚群的效应。创始团队清华姚班的背景,与唐文斌曾经是国家信息学竞赛总教练的身份,为旷视招揽人才提供了不少便利。

  旷视研究院最早一批的研究员和工程师,都是信息学奥林匹克竞赛选手,拿过70多个金牌。

  旷视打造了这样一个环境,吸引了很多清华、北大和北航的学生来实习,实习期结束就顺其自然留下来。

  「人才总是希望到一个比他水平更高的环境来,我们设置一个比较高的门槛,对人的挑选是比较苛刻的,对于旷视来说学校的成绩不是一切,综合的专业素质和学习能力更重要。一些学校的第一名,面试完就垂头丧气地走了,被拷问得体无完肤。」旷视科技首席科学家孙剑说。

  旷视会为入职的员工发放两本书,一本是谷歌的《重新定义公司》(How Google Works),另一本是《下一个倒下的会不会是华为?》。这是两本风格截然不同的书。

  「技术信仰和价值务实,是印奇定位的公司特点。」谢忆楠说。

  这也是旷视团队的人经常说起的,关于印奇的「双重性格」。

  印奇喜欢爵士乐,喜欢梵高,喜欢哲学,爱看王阳明,喜欢研究生死。与此同时,他学习的专业和创业做的都是机器学习。

  印奇把自己的性格比作水。这种略有优柔的性格,曾经让他吃了一个很大的教训。

  「因为对早期安防一名核心员工的去留犹豫不决,公司安防产品的商业化进程延迟了一年。」印奇现在说起来时,一脸平静。但当时却一再给这名与公司价值观严重不符的员工机会,但最终结果并不理想而错失掉一年的窗口期。

  这对于创始团队无一有过工作经历的创业公司来说,似乎是无可避免要交的一笔学费。

  如今,旷视已经有上千名员工,印奇认为在管理上大的方向没有问题,需要慢慢修正细节。

  「你要关注如何让这个组织前进,关注业务的增长,关注核心文化理念的传承,这是最重要的。在很多管理细节上,我觉得我们做得并不足够好,但在不断地改善。要抓大放小,我们往前方冲,确保在冲的过程中,公司文化的味道不能变。」

  新经济100人问印奇,你的梦想是什么?

  他回答:「我们的使命是把AI真正做成。」他相信,如果AI成功了,将是对人类社会影响最大的技术革命,远远超过过往的所有新技术的诞生。

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