AI 獨角獸公司商湯科技剛剛宣布完成了由阿里巴巴集團領投, 蘇寧參與在內的 6 億美元的 C 輪融資, CB Insights 給出了 30 億美元的最新估值.
繼依圖, 曠視之後, 商湯也成為「阿里系」資本投向計算機視覺領域的一處新標的, 並且力度之大也創下史上之最——15 億元 (據《財經》雜誌此前報道) .
「阿里巴巴+商湯+蘇寧」的組合被視為衝擊線下新零售場景的有力戰隊, 同時預示著計算機視覺技術商業化的新走向——朝著新零售場景出發和落地.
這將是 AI 在安防和金融之後的又一個新戰場, 並且領域之新, 價值之大令人異常興奮. 有投資人評價, 「離買方更近, 離錢更近」.
為什麼是阿里: 新零售布局
阿里入股商湯並不奇怪. 相比騰訊, 阿里在 AI 領域, 尤其在計算機視覺方面的布局一直更為積極.
在 2014 年和 2017 年, 螞蟻金服曾領投了曠視科技的 B 輪, C+輪; 此外, 馬雲以個人名義參股的雲鋒基金則在 2016 年領投了依圖科技的 B 輪投資.
之所以強調「阿里」, 是因為無論在互聯網領域的哪個賽道, 創業公司基本在經曆過 A 輪, B 輪, C 輪……後都將進入到「BAT 輪」——無可避免地將面臨著「二馬」之爭.
但這次, 騰訊方面的動作卻相對保守. 極客公園就這一問題請教了幾位投資領域專業人士, 他們給出了這樣的分析:
首先, 騰訊的主戰場不在計算機視覺和新零售領域. 從騰訊公布的 AI 業務設置圖中可以看出, 騰訊 AI 的應用場景主要聚焦在內容 AI, 社交 AI, 遊戲 AI 和平台工具 AI.
此外, 在馬雲大力進軍和布局線下新零售領域的過程中, 除了大力入股併購, 還包括孵化和自己做 (天貓無人店) . 騰訊卻仍多以業務投資布局為主, 並且多拉上京東一起.
在昨天的騰訊互聯網+活動上, 馬化騰進一步說明了騰訊做新零售的思路, 「我們不是自己要做零售, 希望成為零售業的『數字化助手』. 」
馬化騰強調, 騰訊「無心開店」, 而是一心想要「孵化」騰訊目前所掌握的技術在智慧零售領域內的落地和應用.
其次, 騰訊的技術底色比阿里更重. 阿里本身以模式驅動為主, 騰訊則更偏重技術和產品驅動. 從騰訊與阿里各自的 AI 研究院發展模式以及人員組成來看, 騰訊對於 AI 的理解更到位, 技術實力可能更強.
目前, 阿里在人工智慧領域的力量相對薄弱, 能投資一傢具有平台能力的稀缺公司對自己的掌握智能生態很重要.
談到生態布局, 最核心的元素還是「新零售」場景, 這個話題本質主要是「線下線上數據的融合」.
對於阿里而言, 手握淘寶, 支付寶, 餓了麼等主要渠道, 已經較能充分地掌握線上 (零售) 數據; 與之對應地, 線下數據則成為當下阿里當下急需補足的短板.
現階段, 人臉識別作為搜集線下數據最重要的方式, 而商湯又被視為最好的演算法商之一, 因此商湯稱為促成這件事的因素之一. 阿里也正是看中了商湯能夠幫助其更好地獲取線下數據, 才聯合蘇寧入局.
實際上, 2017 年底, 商湯已經入駐蘇寧的線下店裡, 為其「無人」店面提供人臉識別演算法, 已實現從入店, 購物, 結賬, 出店等全流程的無人化和刷臉支付.
在彭博社的最新報道裡, 商湯科技聯合創始人兼 CEO 徐立透露, 商湯正在開發代號為「Viper」的服務, 用來分析來自數千個即時攝像頭源的數據.
與此同時, 徐立還透露, 商湯將在未來一年內在一線城市建造至少五台小型超算中心, 以推動 Viper 和其他服務. 這項業務主題與阿里雲所主推的智慧城市戰略基本吻合.
不過, 這其中多少數據與「線下零售」相關還不得而知, 因為當下與政企合作的安防項目仍是商湯的業務主力.
為什麼是商湯: 逼近垂直市場的「逃逸速度」
據 CB Insights 公布的數據顯示, 以 30 億美元估值的商湯為參考, 中國「AI 四小龍」中排名靠前的另外兩家估值分別為: 依圖估值 20 億美元, 曠視估值 10 億美元.
單從時間維度和產業化經驗來看, 2014 年成立的商湯並不具備優勢. 但實際上, 不到四年的時間裡, 商湯已經「後來者居上」, 與其他選手拉開實質距離.
某種程度上, 商湯的員工很介意外界將其與創業級的競爭對手相提並論, 尤其是「AI 四小龍」的稱謂. 在他們看來, 其目標和願景要宏大很多——成為一家平台級的人工智慧公司, 而不僅僅局限於單一的計算機視覺技術.
這一點, 徐立和其老師湯曉鷗——商湯創始人, 早在香港中文大學多媒體實驗室搞研究的時候就已明確, 並向其早期投資人 IDG 牛奎光進行過詳盡闡述, 相信後進的投資人也都接受了這樣的觀點和思路.
以下, 關於商湯特色的官方數據方便我們更為直觀地認識這家公司:
1) 創立早期商湯便使用人才壟斷戰略, 至今團隊共吸納了全球超過 150 名計算機視覺相關專業的博士, 粗略統計, 這基本上囊括了 AI 領域人才的主要群體.
2) 在拿到 B1 輪融資度過資本寒冬後, 商湯便開始加緊投入鋪建超算中心, 現在手握超過 8000 塊 GPU; 今年年初, 再向英偉達下單 1 億元購買 GPU.
3) 過去三年, 商湯每年營收平均增長率達到 400%. 在 2017 年, 公司實現正向盈利, 營收在 10 億元以內.
4) 商湯服務超過 400 家客戶, 包括高通, 本田, 中國移動, 銀聯, 中央網信辦, 華為, 小米等企業及政府機構.
5) 商湯業務範圍主要涵蓋安防, 智能手機, 移動互聯網, 車載等多個行業, 同時以教育, 新零售, 機場, 金融, 樓宇, 運營商市場作為其衝刺進軍行業, 總共涵蓋 10 餘個細分垂直業務線.
簡單來講, 這是一家以「中國速度」成長起來的 AI 創業公司.
儘管創始團隊是學術和實驗室背景出身, 但其業務模式和操盤風格卻十分地「互聯網化」. 在較晚一年成立的「國家隊」雲從科技還在喊著「做一個行業就要將其打透」口號的時候, 商湯已經逐步建立起了他的「4+6」, 「1+1+X」業務模式.
「4+6」即指前文提到的業務範圍, 「1+1+X」即指「1(基礎研究)+1(產業結合)+X(行業夥伴)」的商業模式, 以此來打造人工智慧平台. 此外, 自成立之初起, 商湯便開始與行業內傳統公司成立合資公司以更快的切入垂直市場.
近兩年, 商湯還積極地與地方政府, 知名基金進行聯合投資, 其公司內部也成立了專門的戰投部門.
從其外部資本運作方式來看, 「投資, 併購, 合資」三種資本運作方式, 商湯已經深得其精髓. 這對於一家技術背景的創業公司而言, 十分難得.
如此看似有些激進的商業運作模式, 創始團隊有著一套自己的打法解讀.
徐立將其稱為「逃逸速度」.
在 2018 年初的一次授獎典禮上, 徐立曾談到, 「當你創新的速度足夠快的時候, 當你真正能夠做到把創新和產業深度結合的時候, 那你擁有的是一個非常高效的往前沖的速度, 而這個速度在物理學裡被稱為逃逸速度. 達到了這個速度之後, 我們就可以擺脫地心引力, 愉快地在我們的產業, 在我們的行業顛覆中進行暢遊. 」
這背後的「地心引力」來自於演算法快速迭代導致的窗口期被縮短.
據統計, 在過去五年的時間裡, 映像識別神經網路在複雜度上已經有了 350 倍的提升, 尤以近兩年為盛, 語音識別的神經網路也複雜了 30 倍.
面對如此快速的演算法迭代速度, 留給以演算法見長並作為核心競爭力的公司成長的時間並不會太長. 而在這之後, 需要強有力的落地和商業化能力.
為此, 商湯在早期便砸錢投入建立起深度學習演算法框架, 超算中心等兩套核心基礎設施, 甚至在港中文大學的實驗室期間就已經起步. 「因為底層基礎設施已經打牢固, 所以能夠用 AI 賦能百業」, 徐立曾說到.
通過阿里與商湯的此輪協作, 「AI 賦能百業」從傳統的起點終於走到了「新零售」一類的更真實落地. 很多人相信, 自此以後, 這將成為技術公司與巨頭生態相結合的參考範本.