旷视上市在即,AI企业能学到哪些“生意经”?

近日,多家媒体报道,旷视科技已经通过港交所的上市聆讯,计划农历春节后第一周开始招股。如果旷视能如愿上市,那么它将成为登陆港股的首家AI企业,也是“AI四小龙”中最早上市的企业

AI四小龙“是中国AI创业企业的代表,四家企业的估值也远高于其他同类企业,其一举一动都备受关注。如今旷视登陆港股在即,将成为“四小龙”的代表,很可能将打响AI企业上市第一枪。

旷视可以说是中国AI创业企业的样板——创始团队是“学霸”、“精英”背景,有很强的技术研发实力;发展的路径上,先研发技术,再去找落地应用的场景;但这些场景都比较依赖政府业务……因此,总结旷视的成功之道,发现旷视面临的问题,将给其他AI创企提供镜鉴。

AI时代的操作系统

提起旷视,大部分人联想到的第一个词是“计算机视觉”。的确,计算机视觉算法,是旷视的看家本领,但支持旷视计算机视觉算法快速发展和迭代的能力——“Brain++”,才是旷视最核心的竞争力

Brain++是旷视自主研发的“深度学习框架”。深度学习框架是通用性的底层支撑平台,能够大幅提升算法生产效率,其重要性可以理解为AI时代的“操作系统”,是算法训练、模型改进必不可少的支撑。

值得一提的是,旷视是全球为数不多的,拥有自主研发的深度学习框架的公司之一

目前主流的深度学习框架,几乎都是由巨头企业或者是高校研发。但旷视自研的深度学习框架与其他主流开发框架不同的是,旷视的深度框架仅限内部使用,从未对外开放

如果将算法比喻成一栋大厦,那么深度学习框架就是土地,在别人的土地上盖房子,的确可以更便捷、更轻松地建立起自己的房子,但问题在于:一旦别人停止提供土地,那自己搭建的房子就会被连根拔起。因此,拥有自己的“土地”——也就是拥有自研的深度学习框架,尤为重要。

专注于自研核心技术的打磨,是旷视的立命之本。创始人印奇在给投资人的信中写道:“对旷视来说,强化核心技术优势比扩大业务规模更为重要。”从旷视的研发投入中,也能看出旷视对技术研发的执着。

从人脸识别到AIoT

几乎所有“学院派”创业,都会对技术有着异常的执着。但企业的担任角色不是研发,而是将技术带到社会民生中,将之商业化。

目前,旷视的三大业务为:个人物联网解决方案、城市物联网解决方案和供应链物联网解决方案

(注:“个人设备”业务属于“个人物联网”业务,此处做区分,是因为两者收费方式不同。)

这几项业务也记录了旷视发展壮大的历程。个人物联网是旷视最早实现商业化落地的场景,其次是城市物联网,最后是供应链物联网。旷视的战略,也从早期的“专注计算机视觉”,到现在的“专注AIoT”。

先从最早期的计算机视觉说起。

深度学习是旷视的核心能力。实际上,除了计算机视觉外,深度学习还可以用在语音识别、自动驾驶、机器人、智能商务等多个领域。为什么旷视选择了计算机视觉,尤其是人脸识别这条路?

最重要的原因,是因为人脸数据最容易获取,而且数据量也足够大,因此选择这条赛道,最容易能“跑”起来。旷视的选择,几乎代表了中国大部分AI初创企业的想法,因此过去人们常常把人脸识别和人工智能划上等号。

选择了人脸识别这条大的赛道之后,需要思考的是:该在哪些场景应用这些技术。

旷视选择了两条路:一条是个人物联网,另一条是城市物联网。

个人物联网业务方面,旷视能够为手机生产商,提供拍照优化服务。简单来说,就是可以“美颜”;此外还能够为B端客户,如金融机构、网约车平台等,提供身份认证服务;城市物联网方面,主要是为政府部门提供城市安全服务方面的软硬件服务。

当然,这两块业务,早期都没有被冠以“物联网”这个称号。“物联网”是2019年旷视确立新战略后,才加上的。

2019年1月,在旷视机器人战略发布会上,旷视发布了物联网操作系统——河图,以及众多物流机器人。创始人印奇还宣布旷视将升级战略,进军AIoT。

之所以进军AIoT,旷视看准的是AI与传统产业结合所产生的巨大价值,这与互联网巨头倡导的“产业互联网”有异曲同工之妙。人力成本日渐提升,对物流、制造业等传统行业来说,急需降本增效,对“技术替人”有着巨大的需求。对技术型企业而言,这些传统行业,就是商业落地的沃土。

AI企业未来有哪些路?

旷视本次IPO的资金,将主要用于以下几个方面:

1. 升级和优化Brain++,巩固算法开发优势;

2. 建立数据汇中心,提高IT基础设施的计算能力及储存容量;

3. 进一步丰富解决方案种类,加强产品开发实力;

4. 拟在未来两年用于实施全球扩张战略;

5. 拟用于有选择地寻求战略投资或收购机遇。

AI企业未来该如何发展?从旷视在招股书中提到的资金用途中,可以管中窥豹。

第一,找准生态位。

人工智能是学术圈的事,但人工智能的商业化应用,是全社会的事,没有哪家企业能够凭一己之力独揽。过去,市场强调的是“木桶原理”:企业要面面俱到,不能有短板。但现在, “长板理论”大行其道。

在AI时代,企业能不能获得良好发展机遇,取决于企业能不能在某一个细分领域做精做细,成为某个细分领域的冠军。那些自己不能做的事情,可以与其他伙伴合作去完成。

旷视的核心优势是深度学习,技术积累在计算机视觉,但旷视依然能够依靠收购与合作,成功拓展至其他行业。比如,旷视在2018年全资收购艾瑞思机器人,由此进军智能机器人业务;今年1月,旷视还与易华录共同成立子公司,瞄准城市智能化市场。

关键不在于综合能力有多强,而是在整个人工智能生态中,找准自己的生态位,并且通过强化自己的核心能力,牢牢占据住这个位置。

第二,出海或“下沉”。

企业想要扩大业务版图,有效途径是场景上拓展其他赛道,另一个方式则是空间上拓展其他市场。

目前,国内人工智能的甲方仍以政府机构为主,而政府机构的财力又与地方经济发展水平息息相关,因此一线城市是AI企业必争之地。对于旷视等头部企业来说,城市是业务开展的主要市场,但对于第二甚至第三梯队的企业来说,城市这块“肥沃”的市场,剩余的发展空间已经十分有限。

因此,出海或者到下沉市场,是拓展市场的两个方向。

旷视选择的是出海。据了解,旷视未来计划在日本、新加坡、泰国和中东成立合资企业或办事处,巩固其在当地的市场占有率。

“下沉”的趋势,目前在乡县级的智慧城市建设浪潮中,已初现端倪。但对于初创企业而言,贸然尝试“下沉”,恐怕会“踩坑”。最好的方式或许还是成为巨头企业的合作伙伴——“借船”拓展业务。这要保证自己在某个领域有足够领先的优势,也就是前文提到的“找准生态位”。

从旷视过往的发展历程和未来的计划中,都能看出旷视对市场动态了如指掌,这或许也是旷视能够打响AI企业上市第一枪的原因。虽然自从IPO消息释放后,常被诟病“亏损”“不赚钱”,但风物长宜放眼量:目光向着未来,而非眼下盈亏。

文丨唐钰婷

编辑丨常亮

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2020-01-14
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