從教授到企業(yè)家。陶海與計算機視覺（CV）的故事，要從高校講起。

本碩期間，陶海跟隨清華大學自動化系“中國模式識別宗師”邊肇祺教授，開始從事指紋識別方面的研究。碩士畢業(yè)后，陶海赴美繼續(xù)深造，拜于“華人計算機視覺之父” Thomas S. Huang教授門下攻讀博士學位，對人臉表情識別、非剛體運動跟蹤和超低碼率視頻傳輸?shù)阮I域展開深入探索，并于2001年任教加州大學，與學生共同發(fā)表計算機視覺領域?qū)W術(shù)論文百余篇。
  
名校、名師、名人光環(huán)之下，陶海卻將目光投向了技術(shù)落地的最前線。

2005年，陶?；氐絿鴥?nèi)創(chuàng)立北京文安智能技術(shù)股份有限公司（VION），暗含視覺技術(shù)（Vision）即將登上（On）產(chǎn)業(yè)化舞臺的意思。

至此，文安智能成為本次AI創(chuàng)業(yè)浪潮中最早的一家CV企業(yè)。

“我們只做垂直的、聚焦的深耕，不止是要做到落地，更要給用戶一個價值體現(xiàn)?！碧蘸１硎荆陌仓悄艿哪康?，是跨越從技術(shù)供給到商業(yè)需求的鴻溝，實現(xiàn)一定的商業(yè)及社會價值，推動產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與變革。

近日，雷鋒網(wǎng)AI掘金志與陶海進行了一次深度對話。本次訪談中，談到了他對眼下、未來AI的思考，以及對產(chǎn)業(yè)的洞見。

泡沫破裂

自2016年阿爾法狗擊敗李世石取得人機大戰(zhàn)勝利之后，資本對AI的追捧甚囂塵上，一時間各類創(chuàng)業(yè)企業(yè)遍地開花，資金有如潮水般蜂擁而來，澆灌在人工智能這片田野上。
 
然而，在資金的加持下，人工智能技術(shù)雖然取得長足發(fā)展，幾年后卻在商業(yè)變現(xiàn)上栽了跟斗：絕大多數(shù)AI公司很難實現(xiàn)盈利，并且處于持續(xù)虧損狀態(tài)。這給熱情高漲的資本潑了一盆冷水，資本對AI的關(guān)注趨于平靜。

億歐智庫數(shù)據(jù)顯示，資本對人工智能企業(yè)的投資數(shù)量在2018年達到頂峰，隨后峰回路轉(zhuǎn)，近兩年的投資數(shù)量開始漸漸回落，但投資金額卻在不斷上升。這反映出一個趨勢：資本正從此前的大水漫灌走向精耕細作。

來源：《億歐智庫：2021年中國AI商業(yè)落地市場研究報告》

正如Gartner曲線所示，任一創(chuàng)新技術(shù)的熱度周期，都會經(jīng)歷非理性追捧的高峰啟動期，而后泡沫破滅來到低谷，再逐步走向正規(guī)、穩(wěn)定發(fā)展的攀升期。

陶海表示，碎裂的泡沫讓人們更清晰客觀地看出一項技術(shù)的優(yōu)劣性，更理智、現(xiàn)實地發(fā)展行業(yè)，進行穩(wěn)健地進步。

隨著技術(shù)壁壘、應用門檻不斷降低，AI日趨工具化、常態(tài)化，AI創(chuàng)業(yè)也步入深水區(qū)，不斷“下沉”。

此時，算法越來越難以成為AI企業(yè)之間壁壘，與具體產(chǎn)業(yè)的結(jié)合、應用行業(yè)的屬性變得越來越重。
 
“前幾年AI熱潮興起之時，涌現(xiàn)出很多AI概念的企業(yè)，其中不乏‘偽AI企業(yè)’，本質(zhì)上并不具有真正的AI技術(shù)。退潮之后，它們逐漸暴露出短板，無法用技術(shù)解決客戶的痛點，必然會在商業(yè)化的過程中落敗?！本藕蟿?chuàng)投創(chuàng)始人王嘯曾表示，投資機構(gòu)對AI創(chuàng)業(yè)團隊的評判標準正發(fā)生著較大的遷移。

過去，投資機構(gòu)更看重技術(shù)難度、技術(shù)帶頭人的背景等等，以技術(shù)為核心進行判斷。但現(xiàn)在，“產(chǎn)業(yè)理解力”在評價體系中的比重顯著提升，更看重AI技術(shù)能否在產(chǎn)業(yè)里創(chuàng)造真實的價值、市場規(guī)模是否足夠大。

“技術(shù)價值與商業(yè)價值不能顧此失彼，要‘兩條腿走路’?！碧蘸１硎?，AI產(chǎn)品面臨的問題與普通消費品不同，一方面算力壁壘下，短時間內(nèi)難以從成本上形成普惠，一方面局限于B/G市場的定制化、碎片化，難以在市場上形成規(guī)模收益，也因此，在成本居高不下中，多數(shù)AI企業(yè)被困于此。
 
那么，在資本日趨理性的泛AI時代，CV賽道之上苦苦求索的企業(yè)們，路在何方？

自食其力

長期以來，AI作為改變生活的新技術(shù)獲得了社會的認可，但隨著產(chǎn)業(yè)從技術(shù)探索走向規(guī)模商用階段，如何將技術(shù)能力轉(zhuǎn)化為商業(yè)能力成為一道必答題。
 
頭部企業(yè)尚且虧損，其他AI公司的情況亦不容樂觀。在投資成本遠遠大于收益的現(xiàn)實下，“AI落地難、變現(xiàn)難”成為業(yè)界常談，關(guān)于AI商業(yè)化的各種質(zhì)疑紛至沓來。

不久前云從科技、云天勵飛等企業(yè)成功過會雖回應了部分質(zhì)疑，給市場注入一劑“強心針”，但今年以來仍有諸多人工智能企業(yè)相繼在上市道路上遭遇“滑鐵盧”。

“人工智能企業(yè)也是企業(yè)，要始終遵循企業(yè)的發(fā)展規(guī)律，在企業(yè)創(chuàng)立之初就把盈利放在首位，不斷用技術(shù)創(chuàng)新來創(chuàng)造價值。”陶海坦言。
 
市場上有兩類公司，一類是資本驅(qū)動型，在充足的資本支持下，可加大研發(fā)，也允許虧損，而一旦離開資本，他們便難以維系。

另一類則是憑借自身造血。在陶?？磥?，資本固然對AI公司具備助推力，但這力量的前提是資方明確的利益訴求：投資回報。

來源：《艾瑞咨詢：2021年中國人工智能基礎層行業(yè)發(fā)展研究報告》

過度依賴外部輸血的AI公司會背上營收快速增長的包袱，這種營收的壓力會影響技術(shù)和商業(yè)落地的進程，破壞AI本身的商業(yè)邏輯，忽略盈利，帶來“過猶不及”的后果。

陶海指出，AI行業(yè)有其自身發(fā)展的規(guī)律。AI從技術(shù)到應用，從虧損到盈利，都存在一個周期。這個周期具體表現(xiàn)為，前期要投入大量的人力財力，才能將技術(shù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品，而產(chǎn)品的應用則受制于成本、場景等因素，商業(yè)化過程比較漫長。
 
“AI企業(yè)要‘自食其力’，嚴格按照AI本身的發(fā)展節(jié)奏來走?！?/strong>陶海認為，這樣一來，即使在沒有融資的情況下，也能養(yǎng)活自己，其代價是企業(yè)的發(fā)展稍慢，但對公司的競爭力和創(chuàng)新力都是一種鍛煉。
 
“既不能過久停于平臺期，也不要過度激進，到頭來形成資金窟窿。”
 
陶海表示，只有在自我造血的基礎上持續(xù)積累，找到一條適合自身的路子，在技術(shù)和產(chǎn)品足夠支撐起公司的快速增長的背景下，再尋求融資，才能最大程度上吸收資本帶來的幫助。

開源節(jié)流

前面提到，產(chǎn)品進入流通領域之后才成為商品，在交換（消費）過程中產(chǎn)生商業(yè)價值（利潤），然后用利潤擴大再生產(chǎn)，形成“技術(shù)-產(chǎn)品-商品-消費-利潤-再生產(chǎn)”的商業(yè)閉環(huán)。
 
但多數(shù)AI企業(yè)在“產(chǎn)品-商品-消費”這個環(huán)節(jié)面臨困境，也就是“落地難”，而最大的難處就是：成本。
 
AI屬于資金技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，對人才、資金、材料等要素的需求非常之高，研發(fā)投入很大，這些成本最終附加在產(chǎn)品上，因此AI產(chǎn)品因“高精尖”特性，定價較高。
 
“如果產(chǎn)品成本過高，就沒法大規(guī)模推廣下去?！碧蘸１硎?，做一件成熟的產(chǎn)品相對容易，但做一件成熟的商品卻很難。

“既要開源，也要節(jié)流?！?/strong>觀察下來，現(xiàn)階段AI企業(yè)要想實現(xiàn)成本控制，其一應“合理的資源分配”，將絕大多數(shù)的純基礎研究工作交給學校，企業(yè)則專注于應用創(chuàng)新與價值創(chuàng)造；其二應“價值匹配剛需”，不做偽需求，深入行業(yè)，關(guān)注且找準真正的需求痛點。

而要實現(xiàn)穩(wěn)定營收，陶海進一步提出，具體應從兩個方面著手：“在應用層面持續(xù)創(chuàng)新，在性能層面追求極致?！?/strong>

一方面，要做到應用創(chuàng)新，最重要的是對行業(yè)的深刻理解，即了解需求和市場，包括現(xiàn)有產(chǎn)品的不足，以及市場出現(xiàn)的新的需求痛點；另一方面，AI企業(yè)必須在夯實技術(shù)創(chuàng)新底層的基礎上，把產(chǎn)品的性能做到極致。

AI內(nèi)卷之下，算法的核心競爭力地位正在減弱。新的AI公司層出不窮，開放式算法平臺也日見增多，幾年爭奇斗艷，人工智能得以普及，AI門檻降低，算法不再是九天月，遙不可及。
 
“留給那些只做算法的公司的生存空間越來越小，這邊一個好的算法亮相，就宣告那邊差的算法消亡?！?br/> 
所以，AI企業(yè)要活下去，且活得更滋潤，就必須從價值入手，通過應用創(chuàng)新和極致性能，將技術(shù)運用到合適的地方，來解決市場痛點。

但這顯然還不夠，因為AI企業(yè)除了內(nèi)部競爭以外，還面臨著激烈的外部競爭：如今的AI圈，行業(yè)巨頭根基深厚、渠道廣布，已經(jīng)形成比較完整的產(chǎn)品體系，牢牢占據(jù)大部分市場份額，只能追趕，難以超越；跨界巨頭資本雄厚，來勢洶洶；以四小龍為代表的AI廠商，成長為一方領頭羊，自成體系；無數(shù)CV黑馬，力圖彎道超車，不甘人后。
 
AI企業(yè)要虎口奪食，除了在硬實力上下功夫，還應該逢強智取。

“再好的技術(shù)，最終也要與實際應用結(jié)合產(chǎn)生價值；再好的算法，最終也要在可控成本的前提下，實現(xiàn)人們最需要的功能。”陶海認為，AI企業(yè)不能脫離“以人為本”，要將人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化，把技術(shù)落地為產(chǎn)品，進而轉(zhuǎn)化成商品，為“人”的生活服務。

“必須開拓新的商業(yè)模式，就是走運營與服務的路線。”陶海認為，AI企業(yè)要從單純的技術(shù)產(chǎn)品供應商，向“集技術(shù)、產(chǎn)品、運營、服務于一體”的綜合方案解決商的角色轉(zhuǎn)變。

AI運營與服務

陶海認為，眼下盛行的兩種商業(yè)路徑都難以走通。
 
1、做創(chuàng)新AIoT硬件或算法供應商。
 
這一模式已經(jīng)在過去幾年被驗證行不通，一來，會面臨?？怠⒋笕A等巨鱷的終端產(chǎn)品規(guī)?；瘍?yōu)勢的價格碾壓；二來，這類AI企業(yè)逐漸被架空，話語權(quán)依然在下游集成商或運營商手里。
 
2、做開放的算法平臺或AI芯片。
 
算法上，巨頭高效率、低成本地獲客，算法甚至可免費打包到云服務；芯片上，芯片成功的要素除了優(yōu)異的識別性能，更在于成本和出貨量。高昂的研發(fā)成本和流片成本，需要企業(yè)極為慎重。
 
“在國內(nèi)要把AI創(chuàng)新做好，光做算法，光做AIoT的智能攝像機都是不夠的?！睂Υ?，陶海提出了“全棧AI智能閉環(huán)”的思路，即延伸產(chǎn)業(yè)鏈，增加附加值，不單單提供產(chǎn)品，還提供對應的運維、決策等增值服務。

在他看來，人工智能企業(yè)的發(fā)展路徑都會經(jīng)歷最初的算法設計、硬件研發(fā)，到數(shù)據(jù)平臺、運營決策，進而形成一個閉環(huán)，而目前許多AI企業(yè)都聚焦于搞算法研究，缺少硬件能力和前端感知設備，對于平臺的開發(fā)也較為滯后。

“除了算法還要做感知硬件，感知之后會得到許多有用的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)不僅能優(yōu)化算法，提高感知精度，而且可以進行決策AI，進而形成業(yè)務閉環(huán)?！?br/> 
未來的AI企業(yè)不再是簡單地賣技術(shù)、賣產(chǎn)品，而是進入一個長期的全棧AI的業(yè)務模式。通過提供更多的增值服務，從而實現(xiàn)盈利、持續(xù)增值。
 
“目前的AI還只是半自動，而非全自動，系統(tǒng)、數(shù)據(jù)較為復雜，用戶需要AI企業(yè)進行指導和幫助，而這恰恰是AI服務的痛點?！?br/> 
不過，要實現(xiàn)全棧AI智能閉環(huán)并不容易。除了算法，企業(yè)還要有做硬件的能力，還要做平臺和決策，資金投入大、周期相對較長，并且對AI技術(shù)和產(chǎn)品也提出了更高的要求——比如“感知”。

計算機視覺是AI比較成熟的一個分支，已有不少產(chǎn)品落地并商用。但計算機視覺主要通過樣本進行統(tǒng)計意義上的回歸與擬合來進行識別，缺少邏輯推理，嚴重依賴樣本，而且不同的場景對算法的要求也各不相同，帶來的成本問題也亟待解決。
 
“把感知做到全覆蓋，功能做得更全，精度提上去，依然是CV公司未來5年內(nèi)要做的事?！?/strong>陶海表示，要做到這一點，就要深入行業(yè)，了解具體場景下應用的痛點和難點。
 
“要做運營與服務，必須深入行業(yè)，深入基層，去理解這個行業(yè)，才能知道怎么通過感知加數(shù)據(jù)、加決策、加行動、加迭代來真正的創(chuàng)造價值?！?/p>

順勢增長，逆勢突圍

命運對每個人設置了難度不同的障礙，在近幾年浪潮里的摸爬滾打讓AI領悟不少。歷經(jīng)碰撞與跌宕后的再出發(fā)，AI后半段場的鏖戰(zhàn)，必將格外精彩。
 
以文安智能為例，似乎找到了自身的路徑。作為最早的一批計算機視覺公司，其發(fā)展歷程正如創(chuàng)始人陶海所描述的那樣：遵循其自身發(fā)展的規(guī)律，不過度依賴“輸血”，而主要靠“造血”來完成技術(shù)積淀。

成立16載，文安智能以AI運營與服務為核心，專注于從感知、協(xié)同到?jīng)Q策的全棧人工智能核心技術(shù)，產(chǎn)品系列覆蓋前端攝像機、邊緣端、集群服務器以及后端應用平臺，在智慧交管、智慧商業(yè)、中觀智慧城市等應用場景打造了一系列創(chuàng)新實用的解決方案。

在找到一條適合自身發(fā)展的路之后，文安智能開始借力資本：去年十月完成C1輪融資之后，新的融資計劃已提上日程，將在智慧交管、智慧商業(yè)、中觀智慧城市等業(yè)務板塊繼續(xù)發(fā)力，為G/B端客戶持續(xù)賦能。
 
這意味著AI已經(jīng)從“技術(shù)為王”過渡到“應用為王”的階段，這個階段同樣需要資金的支持。而當資本對AI的追捧從“狂熱”變成“冷靜”的趨勢下，只有那些專注于技術(shù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)化、滿足應用需求，持續(xù)創(chuàng)造真實價值的“高端玩家”才能獲得資金加持。
 
或許在AI這趟大潮中，并沒有誰在裸泳，但最終能活下來的，始終是那些認真搞技術(shù)、耐心磨產(chǎn)品的公司。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)

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