计算机视觉技术商业化新走向 朝着新零售场景出发和落地

AI 独角兽公司商汤科技刚刚宣布完成了由阿里巴巴集团领投、苏宁参与在内的 6 亿美元的 C 轮融资，CB Insights 给出了 30 亿美元的最新估值。

继依图、旷视之后，商汤也成为「阿里系」资本投向计算机视觉领域的一处新标的，并且力度之大也创下史上之最——15 亿元（据《财经》杂志此前报道）。

「阿里巴巴+商汤+苏宁」的组合被视为冲击线下新零售场景的有力战队，同时预示着计算机视觉技术商业化的新走向——朝着新零售场景出发和落地。

这将是 AI 在安防和金融之后的又一个新战场，并且领域之新、价值之大令人异常兴奋。有投资人评价，「离买方更近，离钱更近」。

为什么是阿里：新零售布局

阿里入股商汤并不奇怪。相比腾讯，阿里在 AI 领域，尤其在计算机视觉方面的布局一直更为积极。

在 2014 年和 2017 年，蚂蚁金服曾领投了旷视科技的 B 轮、C+轮；此外，马云以个人名义参股的云锋基金则在 2016 年领投了依图科技的 B 轮投资。

之所以强调「阿里」，是因为无论在互联网领域的哪个赛道，创业公司基本在经历过 A 轮、B 轮、C 轮……后都将进入到「BAT 轮」——无可避免地将面临着「二马」之争。

但这次，腾讯方面的动作却相对保守。极客公园就这一问题请教了几位投资领域专业人士，他们给出了这样的分析：

首先，腾讯的主战场不在计算机视觉和新零售领域。从腾讯公布的 AI 业务设置图中可以看出，腾讯 AI 的应用场景主要聚焦在内容 AI、社交 AI、游戏 AI 和平台工具 AI。

图片来自网络

此外，在马云大力进军和布局线下新零售领域的过程中，除了大力入股并购，还包括孵化和自己做（天猫无人店）。腾讯却仍多以业务投资布局为主，并且多拉上京东一起。

在昨天的腾讯互联网+活动上，马化腾进一步说明了腾讯做新零售的思路，「我们不是自己要做零售，希望成为零售业的『数字化助手』。」

马化腾强调，腾讯「无心开店」，而是一心想要「孵化」腾讯目前所掌握的技术在智慧零售领域内的落地和应用。

其次，腾讯的技术底色比阿里更重。阿里本身以模式驱动为主，腾讯则更偏重技术和产品驱动。从腾讯与阿里各自的 AI 研究院发展模式以及人员组成来看，腾讯对于 AI 的理解更到位，技术实力可能更强。

目前，阿里在人工智能领域的力量相对薄弱，能投资一家具有平台能力的稀缺公司对自己的掌握智能生态很重要。

谈到生态布局，最核心的元素还是「新零售」场景，这个话题本质主要是「线下线上数据的融合」。

对于阿里而言，手握淘宝、支付宝、饿了么等主要渠道，已经较能充分地掌握线上（零售）数据；与之对应地，线下数据则成为当下阿里当下急需补足的短板。

现阶段，人脸识别作为搜集线下数据最重要的方式，而商汤又被视为最好的算法商之一，因此商汤称为促成这件事的因素之一。阿里也正是看中了商汤能够帮助其更好地获取线下数据，才联合苏宁入局。

实际上，2017 年底，商汤已经入驻苏宁的线下店里，为其「无人」店面提供人脸识别算法，已实现从入店、购物、结账、出店等全流程的无人化和刷脸支付。

在彭博社的最新报道里，商汤科技联合创始人兼 CEO 徐立透露，商汤正在开发代号为「Viper」的服务，用来分析来自数千个实时摄像头源的数据。

与此同时，徐立还透露，商汤将在未来一年内在一线城市建造至少五台小型超算中心，以推动 Viper 和其他服务。这项业务主题与阿里云所主推的智慧城市战略基本吻合。

不过，这其中多少数据与「线下零售」相关还不得而知，因为当下与政企合作的安防项目仍是商汤的业务主力。

为什么是商汤：逼近垂直市场的「逃逸速度」

据 CB Insights 公布的数据显示，以 30 亿美元估值的商汤为参考，中国「AI 四小龙」中排名靠前的另外两家估值分别为：依图估值 20 亿美元，旷视估值 10 亿美元。

单从时间维度和产业化经验来看，2014 年成立的商汤并不具备优势。但实际上，不到四年的时间里，商汤已经「后来者居上」，与其他选手拉开实质距离。

某种程度上，商汤的员工很介意外界将其与创业级的竞争对手相提并论，尤其是「AI 四小龙」的称谓。在他们看来，其目标和愿景要宏大很多——成为一家平台级的人工智能公司，而不仅仅局限于单一的计算机视觉技术。

这一点，徐立和其老师汤晓鸥——商汤创始人，早在香港中文大学多媒体实验室搞研究的时候就已明确，并向其早期投资人 IDG 牛奎光进行过详尽阐述，相信后进的投资人也都接受了这样的观点和思路。

以下，关于商汤特色的官方数据方便我们更为直观地认识这家公司：

1）创立早期商汤便使用人才垄断战略，至今团队共吸纳了全球超过 150 名计算机视觉相关专业的博士，粗略统计，这基本上囊括了 AI 领域人才的主要群体。

2）在拿到 B1 轮融资度过资本寒冬后，商汤便开始加紧投入铺建超算中心，现在手握超过 8000 块 GPU；今年年初，再向英伟达下单 1 亿元购买 GPU。

3）过去三年，商汤每年营收平均增长率达到 400%。在 2017 年，公司实现正向盈利，营收在 10 亿元以内。

4）商汤服务超过 400 家客户，包括高通、本田、中国移动、银联、中央网信办、华为、小米等企业及政府机构。

5）商汤业务范围主要涵盖安防、 智能手机、移动互联网、车载等多个行业，同时以教育、新零售、机场、金融、楼宇、运营商市场作为其冲刺进军行业，总共涵盖 10 余个细分垂直业务线。

简单来讲，这是一家以「中国速度」成长起来的 AI 创业公司。

尽管创始团队是学术和实验室背景出身，但其业务模式和操盘风格却十分地「互联网化」。在较晚一年成立的「国家队」云从科技还在喊着「做一个行业就要将其打透」口号的时候，商汤已经逐步建立起了他的「4+6」、「1+1+X」业务模式。

「4+6」即指前文提到的业务范围，「1+1+X」即指「1（基础研究）+1（产业结合）+X（行业伙伴）」的商业模式，以此来打造人工智能平台。此外，自成立之初起，商汤便开始与行业内传统公司成立合资公司以更快的切入垂直市场。

制图/四月，数据来自天眼查

近两年，商汤还积极地与地方政府、知名基金进行联合投资，其公司内部也成立了专门的战投部门。

从其外部资本运作方式来看，「投资、并购、合资」三种资本运作方式，商汤已经深得其精髓。这对于一家技术背景的创业公司而言，十分难得。

如此看似有些激进的商业运作模式，创始团队有着一套自己的打法解读。

徐立将其称为「逃逸速度」。

在 2018 年初的一次授奖典礼上，徐立曾谈到，「当你创新的速度足够快的时候，当你真正能够做到把创新和产业深度结合的时候，那你拥有的是一个非常高效的往前冲的速度，而这个速度在物理学里被称为逃逸速度。达到了这个速度之后，我们就可以摆脱地心引力，愉快地在我们的产业，在我们的行业颠覆中进行畅游。」

这背后的「地心引力」来自于算法快速迭代导致的窗口期被缩短。

据统计，在过去五年的时间里，图像识别神经网络在复杂度上已经有了 350 倍的提升，尤以近两年为盛，语音识别的神经网络也复杂了 30 倍。

面对如此快速的算法迭代速度，留给以算法见长并作为核心竞争力的公司成长的时间并不会太长。而在这之后，需要强有力的落地和商业化能力。

为此，商汤在早期便砸钱投入建立起深度学习算法框架、超算中心等两套核心基础设施，甚至在港中文大学的实验室期间就已经起步。「因为底层基础设施已经打牢固，所以能够用 AI 赋能百业」，徐立曾说到。

通过阿里与商汤的此轮协作，「AI 赋能百业」从传统的起点终于走到了「新零售」一类的更真实落地。很多人相信，自此以后，这将成为技术公司与巨头生态相结合的参考范本。