作者 | 孙静 严冬雪 四月
编辑 | 赵艳秋
来源| AI财经社 (ID:aicjnews)
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业界都看不懂商汤模式.
成立3年多, 这家人工智能初创企业烧了很多钱, 做了只有谷歌这类巨头才会做的底层技术; 铺了大摊子, 宣称要将人工智能技术应用于上百个行业; 而在国内业务还没有完全稳固时, 又把触角伸向了海外; 甚至企业本身还在造血时, 已经开始资本运作, 对外输血.
但它又足够吸引眼球. 一家创业公司, 垄断了150多位人工智能深度学习方向的博士, 拿下了国内外400多家行业头部客户, 连续3年间业务年化增长超过400%, 估值更是超过45亿美元, 成为全球估值最高的人工智能创业公司, 并一再创下全球人工智能领域融资记录.
而在商汤成立前后, 国内计算机视觉领域已暗流涌动. 2011年, 清华毕业生印奇和同学创立旷视; 2012年, 麻省理工学院博士后研究员朱珑归国创办依图; 2015年, 中科院走出的周曦在重庆成立云从. 至2017年, 商汤, 旷视, 云从, 依图, 由一众初创公司中脱颖而出, 成为以计算机视觉为核心的人工智能领域下的独角兽.
记录这些公司的成长路径, 如同剖析正在裂变中的商业样本. 以商汤为例, 创立前后的这些年, 它大体干了几件事: 从零开始, 打基础, 研发底层技术; 从零到一, 做项目, 将人工智能技术落地; 从一到一百, 在行业中形成成熟产品. 现在, 它开始搭平台做生态.
从这一裂变过程中我们可以窥见, 商汤是如何在行业窗口期, 用高速迭代的人工智能技术, 从多个维度去撬动行业市场, 同时又以 '逃逸速度' 避开巨头射程, 快速发展构筑起自己潜力巨大的商业领地.
看懂商汤
有一天, 地平线机器人创始人余凯忍不住问商汤科技CEO徐立: 你们确实投资这么大建设自己的超算中心?
超算中心特别烧钱. 商汤研究员闫俊杰博士曾做过估算, 按下那个标有 'run' 字样的按钮, 一次数据训练迭代整体花费至少50万元. ' 我们有150多个博士天天在算法平台上按 'run' . ' 徐立笑称, 这还不算每年追加的数亿元GPU集群采购预算.
不仅仅如此. 在深度学习层面, 国内绝大多数AI公司仰赖谷歌, 脸书等人工智能开源框架Tenserflow和Torch. 但商汤却砸钱自己搭底层框架. 就好比一家软件公司宣布, 要在Windows之外单独开发一套操作系统, 这个想法有些匪夷所思.
商汤早期投资人, IDG资本合伙人牛奎光是最先感知到商汤志向的投资人. 他记得, 徐立用 '猫脑' 与 '猴脑' 作类比, 对他解释商汤要做的事. 目前这波崛起的人工智能, 可以类比为 '利用数据打造大脑' . 如果说当下人工智能技术水平处于 '猫脑' 阶段, 大部分公司正在做的就是 '如何运用猫脑更完美地抓老鼠' ; 而商汤的兴奋点则是打造平台, 把 '猫脑' 训练成 '猴脑' , 从本质上提升 '大脑' 的能力. 大脑升级后, 机器可以更快学习掌握更复杂技能.
徐立会不厌其烦地强调, '我们是中国拥有原创技术的人工智能平台公司, 不是一家人脸识别公司. ' 他们的目标远大, 因此需要做的事更多.
牛奎光还记得这家企业最初给他的独特印象. 2014年, 他看到一篇香港中文大学汤晓鸥教授团队的论文: 应用他们开发的DeepID算法, 面对两万张人脸的数据集, 计算机的识别准确率首次超过人眼. 这是个重要信号——意味着计算机视觉技术有可能商业化落地. 他还发现, 2011年至2013年期间, 全球计算机视觉ICCV/CVPR顶级会议中, 深度学习领域有29篇顶会论文, 汤晓鸥团队占了14篇. 牛奎光立即飞到香港, 拜访汤教授.
在港中文多媒体实验室里, 他看到五六个计算机识别技术的Demo, 研究方向有意识地与实际应用结合, 比如一个Demo是把图片变成印象派画风, 这就是现在流行的美图功能之一. 研究团队还反复强调原创, '我们是底层算法突破的源头' . 这些均给牛奎光留下了深刻的印象.
2014年, IDG资本掷出数千万美元, 助推研究团队走出实验室, 到现实商业中寻找AI改变世界的钥匙. 牛奎光当时承担了不小的风险, 毕竟在2014年, AI产业还是冷门, 谁也说不准, 技术能否顺利转化为商业价值.
走出实验室, 新一代技术公司该怎么走, 是创始团队要思考的问题. 在人工智能领域, 曾有过前车之鉴.
比如语音识别领域——技术早已过了技术先发者的窗口期, 各家再PK谁的准确率高出1%, 没有实质意义. 自从BAT集体意识到, 智能语音是下一代人机交互的入口, 必须抢占的市场后, 动用资金, 数据尤其是大平台优势, 就可以分分钟碾压创业公司. 语音识别领域再难出现独角兽或千亿市值的新巨头企业.
技术创业公司只有利用技术先发的窗口期, 走入行业, 或跟硬件结合, 或跟数据结合, 或跟流量结合形成产品甚至平台性服务, 建立起壁垒, 才有机会收割红利.
而且, 这一切的前提是够快. 美国硅谷技术创新同样遵循 '逃逸速度' 原理——在天体物理学中, 逃逸速度是物体摆脱引力束缚, 飞向宇宙空间所需的最小速度. '如果技术创新程度和未来发展程度, 能达到一个 '逃逸速度' , 你就能抓住时间窗口, 形成一个很大的平台. ' 徐立语速, 思维都极快, 像极了这家公司的发展节奏.
打造这种 '逃逸速度' , 与商汤的早期储备紧密相关. 联合创始人徐冰用 '不计成本' 形容当年的投入. 融资到位后, 他们在两个地方烧了很多钱: 一是 '人才垄断' , 2014年至2016年, 商汤用打包方案找来这个领域所有能找到的顶尖科学家, 储备了大量深度学习领域人才, 包括即将毕业的应届生, 形成强大的人才梯队; 二是搭建硬件计算平台, 从英伟达买入6000多块GPU, 自建超算中心, 打造超强生产工具.
徐立认为, 虽然硬件领域的摩尔定律在某种意义上已经失效, 但大数据, 算法却进入了一个新摩尔定律时代, 而超算中心就是维持算法能以 '摩尔定律' 速度迭代必不可少的底层基础设施.
商汤的两笔投入, 起初是极为冒险的行为, 曾一度让公司面临资金链断裂的风险. 但随着商业化的深入, 优势也凸显出来. 比如先于别人看到人工智能在某个行业突破工业红线的时间点, 先于他人投入资源与某个行业头部公司合作搞产业落地; 先于他人做出开源系统如谷歌Tensorflow当时无法支持的功能.
徐立举了一个例子, 智能手机上有处创新功能 '双摄像头实时拍照虚化' , 商汤是国内唯一利用端到端深度学习技术提供技术的企业. 因为该技术牵涉到一些新设计的网络, 是现有开源框架并不支持的.
'我们进入很多领域时, 开始好像有竞争, 但是随着需求深化, 技术要求提高, 做着做着就变成了蓝海. ' 徐立说.
除了技术的独特性, 技术落地, 尤其是规模商业化, 是所有AI公司面临的最大考验.
联合创始人杨帆分析说: 商汤的策略是 '1+1+X' , 同时进行多元化布局, 而非只赌注某个细分领域. 这不仅有利于算法的全面迭代, 还便于卡位竞争. 毕竟目前安防, 金融, 移动互联网, 手机, 零售, 自动驾驶都是竞争焦点, 旷视, 云从, 依图虽各有业务侧重, 但上述条线是商业落地的理想场景.
进入垂直领域, 商汤的打法是先找头部公司, 摸索AI技术落地, 从项目到产品; 然后再垂直打通某个行业生态, 做平台化. '以安防领域为例, 当我们把前端摄像头, 后端云平台甚至芯片整个链条都打通, 那就能做到最大的行业技术平台. '
当积累多个行业后, 行业间的交叉反应就显现了, 也有了做一个大平台的可能性.
AI财经社问徐立, 是否担心这种战略会成为行业公敌? '金庸迷' 徐立谈起了武林: 江湖上有很多门派重在练招式, 你练刀, 他练棍, 互相不兼容. 突然之间, 有一个叫九阳神功的内功心法, 专注于内功修炼后, 刀, 枪, 棍, 棒各种招式都能增强.
'商汤就是把九阳神功做成底层技术, 重新定义刀, 棍的练法, 提供给行业, 然后耍刀的继续练刀, 耍棍的继续练棍, 但都有更多进步. ' 徐立解释, 这样就形成了一个强壁垒, 同时为行业提供了武功, 而非树敌. 商汤定位是赋能百业.
这种定位, 好比汽车界的博世和芯片界的英特尔和高通.
但九阳神功没那么好练. 有段时间, 在知乎上, 有前员工评价商汤研究人员太多了, 不是做商业公司的节奏, 技术到产品的转化不够及时.
创业初期商汤经历过各种困难, 后来在牛奎光牵线下, 商汤获得浦发硅谷银行的一笔数千万元的贷款; 任泉旗下StarVC '雪中送炭' 地投了A+轮. 靠这两笔救急钱, 商汤筹建工程化部队, 打市场.
直到2016年底, 人工智能概念持续升温, 市场涌现大量人工智能技术需求, 商汤技术落地才在多个行业爆发.
落地之难
在规模商业化面前, 技术优势并非一把万能钥匙. 在人工智能新领域中, 初创企业在商业化早期都走过弯路.
商汤联合创始人, 001号员工, 清华毕业生徐持衡回忆, 2014年, 刚从实验室走出来的商汤, 先做了一款 '软件开发包' 当做产品方案推广. 但当他们接触到中国移动, 银联和借贷宝时发现, '对方提出的需求原来不完全与技术强相关, 是技术衍生出来的一个应用方式或功能点. '
在走向市场过程中, 从技术思维转变为产品思维, 是商汤团队的挑战.
与借贷宝的合作, 是商汤思维转变的一大开端. 一开始, 这家互联网金融公司对采用人脸识别技术进行注册和身份认证的功能非常满意. 但半个多月后发现, 有黑客通过非法获取的身份证数据及照片, 攻击系统获得线上推广活动补贴.
攻击方式千变万化, 有将照片做成Gif动画来混淆人脸; 有将照片眼睛部位掏洞, 做成一张眼珠会动的 '人皮面具' .
但商汤技术团队能快速更新算法, 两三天内就灭掉新攻击方式. 攻防战打了将近两个月后, 商汤几乎把市面上所有攻击方式都防御住了.
商汤联合创始人, 负责工程团队的杨帆在这个过程中总结出两点经验: 一是要有服务客户的心态, 跟客户一起进行产品的快速迭代; 二是一定要保持强有力的人工智能原创研发能力.
在过去电脑病毒的防御时代, 每出现一种新的攻击手段, 可能需要数月时间来解决. 但得益于人工智能算法的快速迭代优势, 如果引擎足够强大, 只要有数据, 再配上强大的超算能力, 可能一晚上就能解决问题. 这种速度, 跟基于专家知识的算法设计完全不在一个量级.
2016年上半年, 商汤想将这种线上人脸识别注册和身份认证方案, 推广到整个行业市场. 当时, 其他竞争对手都拿不出一个足够好的防攻击方案. 在早期跟借贷宝的合作互动中, 商汤累积了关键技术和数据. 得益于此, 两年后商汤占据了70%的市场.
绑定头部客户在行业落地中创新, 已是商汤的一个成熟打法. 2017年, 商汤与深圳公安局启动了城市规模化安防应用, 将城市中几千甚至上万个摄像头的视频放在一起, 在必要时查找某个特定人员在过去3个月中的城市轨迹数据.
过去, 行业只能做到对1个或10多个摄像头的视频查询. 它对技术的挑战是全方位的. 深圳公安局将未来三五年的需求与商汤技术进行结合. 当这个产品打磨到一定程度后, 就可以进行标准化, 推广到全国其他大型城市.
商业规模化的摸索还在继续. 在传统软件行业, 目前已形成三大游戏规则: 卖产品, 卖服务, 同时出售产品与服务. 但在新生的人工智能领域, 还呈现着一种混沌状态.
'从某种意义上来讲, 我们提供的东西是无形的, 它本身是一种全新的技术实现方式, 并非具象的产品. ' 为商汤组建商务团队的副总裁柳钢解释.
是提供一项通用技术, 还是打造一个能够囊括不同组件的产品, 或是衔接不同算法不同行业的底层平台? 在早期, 团队也曾进行头脑风暴, 但没有得出标准答案.
商汤尝试用另外一条路径来统一思想——赋能百业. 一边紧贴行业需求往前走, 一边摸索.
但对一家成立不到四年的创业公司而言, 最先遇到的一个尴尬现实是: 在它试图进入的各大行业中, 有些早有传统巨头前辈盘踞.
比如手机行业, 传统视觉公司已与手机厂商建立了成熟的合作关系. 后入局者需要拿出点不一样的东西来.
小米手机的需求之一是宝宝相册——手机壁纸切换时, 自动从相册里挑出自家宝宝的所有照片, 轮流替换. 这是人脸聚类. 与人脸识别的 '一对一比对' 不同, 人脸聚类要在上千张照片中汇聚出同一个人的相片. 理解需求后, 研究端, 工程端一起开发, 最后拿出了小米愿意买单的产品.
从人脸聚类开始, 商汤已与OPPO签订全方位战略合作, 打造以商汤科技SenseAR平台为引擎的OPPOAR开发者平台, 推动AR在手机端的应用和普及.
除了这几个成规模的行业之外, 商汤还在拓展新行业, 比如智慧医疗, 机器人, 遥感, 金融大数据分析等领域.
初创企业怎么能顾及这么多行业? 带领商务团队的副总裁柳钢说, 先要做好优先排序.
他还认为, 'T' 字形框架更适合自家公司: 比如说在安防行业, 做完一个项目, 再做下一个项目时, 需从同类业务提取出共性模式, 积累出一套囊括这个行业70%~80%的共性方案, 这能大幅提升效率. 这就是 'T' 字的那一横, 打造水平产品矩阵.
甚至不同行业之间, 也能提炼出技术通用性. 一个有趣的例子是, 在安防市场 '抓坏人' 的技术, 同样能用来 '抓好人' , 比如说新零售. 2017年8月, 苏宁第一家无人店 '苏宁体育Biu' 开业.
顾客从入店到结账付款, 仅需最初的一个 '刷脸' 步骤. '你会发现, 这里面很多关键技术, 跟我们已具备的安防识别技术有很大的通用性. '
在 'T' 字的那一横之上, 围绕各垂直细分领域, '要往前再多走半步' . 这就是行业的纵深理解. 比如在互联网行业中, 人脸识别技术之上, 加上增强现实技术.
有时候, 这多走的半步不光是技术, 还可能是商业.
在直播平台, 广告商资源已放到商汤平台上. 商汤, 直播平台和第三方广告供应商能搭建起一个生态, 在直播过程中更好地植入广告. 再比如, 网吧或酒店, 刷脸身份认证前后需要几秒钟, 把广告资源投入到线下, 在这个刷脸机上投放出来, 又会生产出额外价值.
在这种思路之下, 商汤尝试在网吧免费推广身份核验机, 后续广告费分成, 也能更快地打开一个市场.
'当做得行业越多, 行业之间形成交叉成熟效应, 机会就越多. ' 商汤联合创始人杨帆说, 这种考量下, 如果进军一个新行业市场, 不会带来太多额外成本, 也不会导致资源过度分散.
商汤同时还在使用和完善自动化工具链. '高生产力工具代表着创新速度和能力, 实现有限人员带来足够大的增长. '
但市场前景仍有瓶颈. 人工智能在各个行业落地是一个不断探索的课题, 这是一个迭代和渐进的过程. 普华永道会计师事务所对AI视觉识别类技术公司的落地市场有一个大致估算, 他们认为安防的盘子最大. 从2016年到2020年这5年, 将保持90% 的年复合增速. 但在其他行业, 还很难再现一个全面开花的盛况.
在这种背景下, 商汤已把眼光投向海外, 摸索更广泛的边际.
海外开局之战
2015年一个学术年会上, 汤晓鸥和徐立遇到了劳世竑. 劳世竑也是计算机视觉的一位重量级专家, 上世纪80年代公派到日本留学, 时任日本欧姆龙人脸视觉组技术负责人.
三人聊到创业中的商汤, 都认为中国人工智能的研发水平有一天可能超越日本, 坚信这是 '创业的好时机' .
汤晓鸥很快向劳世竑发出了邀请. 2016年1月, 商汤日本公司成立, 团队基本由当地研究人员和工程人员组成.
这是商汤创立的第二年. 当大部分企业沉浸在本地业务时, 新一代科技初创企业, 开始更早地考虑出海战略. 这与今天唯快不破, 迫切要在窗口期内获取更大版图的竞争态势紧密相关.
不过, 与之前走向海外的家电, 通信和互联网科技公司不同, 商汤面临的是一个新课题: 上游原创技术怎么在海外落地.
起初, 劳世竑考虑将商汤在国内做得红火的安防技术推广到日本, 但很快发现行不通. 日本社会治安环境和中国差异较大, 政府没钱投入, 中国的安防热在日本遇冷.
'日本的核心产业是什么? ' 劳世竑需要思考日本市场的独特位置 ', 我们要争取进入它的优势产业. '
汽车业成了商汤在日本的突破口. 在这个拥有本田, 丰田, 日产等全球知名车企的国度, 汽车工业占其GDP的10%. 但因没有意识到自动驾驶的必要性, 日本车企在这波技术变革中并不算先行者.
劳世竑在寻找机会时, 日本车企也准备在自动驾驶领域大干一番. 2016年, 日本经济产业省特地重新制定自动驾驶发展目标——到2030年, 每5辆汽车中就有1辆自动驾驶汽车.
之前的积累, 让劳世竑幸运地敲开了这扇门. 此前他开发的计算机视觉技术, 被应用在几乎所有日本国内的机器人上. 巧合的是, 本田自动驾驶技术负责人, 也与他在机器人领域有过合作. '日本企业更看重合得来, 信得过的人. ' 劳世竑选择的企业, 让这位负责人分外关注.
不过, 排名世界前五的本田, 选择合作伙伴极为慎重. '有长达将近1年时间, 本田对商汤进行技术评估测试, 商汤也向本田提供大量技术证明服务. ' 徐冰回忆说.
本田最关心的是自动驾驶上应用的计算机视觉算法, 弥补它在算法和深度学习上的不足. 这是商汤早期花大价钱做的事情.
商汤从底层一行一行写代码, 搭建起来的原创深度学习框架, 给本田提供了研发支撑, 也规避了开源框架可能引发的知识产权风险; 商汤自建的超算中心, 打造了一个闭环, 保证了数据安全; 而商汤罕见的规模化技术研发团队, 也保障了丰沛的研发能力.
2017年, 商汤与本田对外披露了在自动驾驶上的战略合作. 商汤日本公司扮演了引领商汤车载业务的角色. 在与本田合作之前, 商汤基本没碰过自动驾驶, 但它有识别行人, 道路, 车辆的算法, 这些都可以转而用到自动驾驶上.
商汤的人工智能技术进入日本的优势产业汽车, 商汤与本田在自动驾驶上展开战略合作.
这让商汤管理层在出海战略上看到了一条新的路径: 海外市场也许能为不断寻找空间的中国上游技术公司, 发挥独特但有力的支撑.
商汤日本同事把本田的需求接收进来, 分析, 翻译成中国同事能理解的任务, 开发完成后, 技术装到本田车上, 进行自动驾驶实验.
'人们认为, 人工智能产品是由商汤来实现的, 其实我们只完成了50%, 另外50%是客户完成的. ' 商汤研究院院长王晓刚解释, 这是一个共同成长的过程.
本田和商汤的合作目标是L4, 这是自动驾驶的级别, 最高级是L5. L4的自动驾驶车辆意味着, 只有在某些复杂地形或恶劣天气情况时, 才要人做决策, 其他情况下系统能独自应付.
双方计划在2025年实现一般道路的自动驾驶. 相较于日本, 中美两国在自动驾驶时间表上表现得更为激进. 谷歌声称要在2018年底完成首批L4级车辆的交付, 百度说2021年将实现L4级自动驾驶车量产.
除了车载业务外, 工业自动化, 交通基础设施也是日本的发达产业, 商汤希望在这些领域为日本产业提供人工智能技术支持. 劳世竑团队正在寻求更多的行业合作机会.
在商汤之外, 其他人工智能初创企业都在探索海外市场边界. 例如, 依图科技于2018年1月在新加坡设立首个海外办事处, 组建团队, 重点将安防技术输出到东南亚市场. 2018年2月, 旷视也与泰国OSOTSPA集团持有者Osathanugrah家族达成合作, 将 '城市大脑' 项目中的人工智能技术引入到泰国的公共安全防护中.
这些独角兽企业的出海还刚刚开始, 如何在海外打市场还远未成体系, 仍然是这一批人工智能上游科技企业不断求解的题目.
对外输血
就在商汤不断在人工智能技术落地上取得进展的时候, 一系列跟它相关的资本大消息密集曝出:
商汤科技宣布完成6亿美元C轮融资, 再次创下全球人工智能领域融资记录;
商汤与上海市政府签署战略合作框架协议, 5年内在沪投资不低于60亿元, 形成人工智能产业聚集效应;
商汤设立人工智能产业基金, 投资人工智能产业应用;
商汤在初创公司51VR的B轮2.1亿元融资中领投……
一个自己还在培养造血能力的初创公司, 为什么要干对外输血的事?
'对这个事情, 公司内部确实有过讨论和争论. ' IDG资本合伙人牛奎光对AI财经社说. 在他看来, 商汤自身造血现在已经不是一个问题, 因为商汤已经盈利.
对于商汤来说, 现阶段最紧迫的, 是从一到一百之后, 它是要搭建一个人工智能平台, 成为一个算法生产的平台型企业.
人工智能的落地还处于早期, 怎样快速在各行各业释放能量, 需要平台和生态. 同时, 人工智能技术陆续成熟后, 会有大量新应用和新场景冒出来. 如果商汤能带动一个产业创新群体一起往前走, 会对自身发展有利.
实际上, 新一代人工智能初创公司利用资本工具培育生态的打法已不鲜见. 小米有自己的战略投资部, 还有顺为基金, 可以协助它培育庞大的小米生态. ' 雷军的打法, 是希望小米迅速做大规模. ' 小米一位人士对AI财经社称. 依图科技于去年成立战略投资部门. 公开资料显示, 它已投资AI芯片和生物医药企业, 且均围绕生态.
'因为目的不同, 我们跟红杉, IDG资本这样的专业机构在投资逻辑, 项目收益和风险评估上, 会有些差异. ' 商汤联合创始人, 主管战略投资部的徐冰解释.
徐冰也是汤晓鸥带出来的学生. 这位联合创始人还不到30岁, 但已带领商汤完成了A轮, B轮融资并在进行C轮融资, 同时还是MIT TR35获奖者. '让资本市场能充分认可公司价值, 并找到最好的股东来支持我们. '
现在, 徐冰又创立了商汤战投部, 组建一支跨界团队, 既做自家的战略投资, 也运营商汤产业基金, 希望用资本杠杆撬动更大的人工智能生态.
虽然目前商汤仅对外公布了51VR一个投资项目, 但AI财经社获悉, 它已投资了6个项目, 计划投资的项目还有10多个, 包括AI芯片, 医疗, 物联网, 手机和互联网, 还包括游戏.
商汤在初创公司51VR的B轮2.1亿元融资中领投, 双方未来可能融合VR和识别技术, 开发意想不到的技术和应用.
徐冰透露, 团队把重心放在了对一些成长期企业的入股上, 而不是早期项目. ' 化学反应可以更激烈, 双方都有足够多的资源可以加深合作, 正向促进业务. '
通过入股, 建立更充分的互信关系后, 既能有更稳定的客户关系, 还能一起去开发产品, 一起去打市场和行业. 这满足人工智能技术快速落地的需求.
商汤战投也根据自己的产品开发节奏去做产业链布局. 去年, 商汤曾公布一套产品, 简单说是可以实现增强现实 (AR) 平台中的 '平面检测' 功能. 你用手机拍一张桌子, 然后就能对着这张桌面下棋, 这是新形态游戏. 为了配合这项业务, 商汤战投已经去看一些高成长的游戏公司标的, 给钱也同时给技术.
而去年底商汤公布的战投项目51VR, 则属于另一种情况. 商汤没有打算做VR技术开发, 'VR类似电影渲染, 连算法都不一样' . 因此, 这个投资要归类为前瞻性布局. 双方也可能在未来融合这两类技术, 完成某个你想象不到的新技术开发.
而在最近C轮融资中, 领投方阿里巴巴集团, 跟投方新加坡主权基金淡马锡, 苏宁等投资机构和战略伙伴, 也将为商汤提供更丰富的应用场景及更强的海外布局能力, 成为商汤构建平台和生态的助推力量.
'资本的手法很灵活, 更多时候是考验Common sense和对产业和技术的理解. ' 徐冰对AI财经社说, '你要能从别人身上很快地吸收养分. ' 这里包括商汤的技术产品团队, 和诸位投资人, 像IDG的牛奎光, StarVC的任泉和鼎晖的吴尚志.
在诸多投资人中, 任泉对商汤是雪中送炭的那一位. 'Open minded, 是任泉最大的特点. ' 在徐冰看来, 任泉是个非常努力的人, 从演艺界转型投资后, '不断学习, 上了好多MBA, EMBA的课' . 在一般人3年前无法想象自动驾驶那样的事可能发生时, 任泉的心态却非常开放.
实际上, 上一代上游技术企业, 如英特尔和高通, 都是在发展到一定规模后才拥有自己的战略投资部门, 一方面培育生态, 一方面作为新领域介入前的耳目投资. 而如今人工智能领域上游新生代企业, 更早更快地把战投作为一个业务运营.
'商汤要做电厂, 而不是家用的小柴油发电机. ' 高通副总裁, 风险投资中国区总经理沈劲对AI财经社说. 他理解商汤管理层的宏大目标. 高通作为战略投资方, 在去年投资了商汤, 这也为人工智能和芯片技术的结合展开了可能性.
目前, 快速打开更多行业, 快速成为一家平台公司, 是商汤战投的目标. 多名商汤员工认为, 商汤在一些行业已完成了从项目到产品的转化, 成为一家产品级公司. 接下来, 它正在探索平台化, 资本手段将在其中扮演不可或缺的角色.
商汤C轮融资金额远超所有竞争对手. 商汤目前的技术突破, 产品出货量和销售额都数倍于同行.
但人工智能真正在各行各业落地, 仍待时日. 商汤还需不断证明自己, 而在这个强敌环伺的领域, 它的窗口期只有三五年. 商汤能否成为一家平台型公司, 更要看它的进化速度.