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.
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.
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.