“我自己有一個理解，AI走到現(xiàn)在是一個沒有權威的時代?！?/p>

2017年，在中國綠公司的年會上依圖聯(lián)合創(chuàng)始人朱瓏演講時說了這么一句話。他隨后解釋了為什么這是一個沒有權威時代？

就算美國最好的人工智能實驗室要了解全球最先進的技術在發(fā)生著什么，也了解得不那么全面，因為現(xiàn)在人工智能發(fā)展的速度太快了，各地都在跳躍性的發(fā)展。

如今兩年時間過去了，很多意想不到的AI應用場景都相繼涌現(xiàn)，越來越多鮮活的例子把AI技術的魅力融入了生活。

2018年，繼“歌神”之外，張學友又獲得“罪惡克星”的殊榮。截止到去年12月底，警方在張學友演唱會現(xiàn)場通過AI人臉識別成功抓獲60余名逃犯。

警方能夠實現(xiàn)這些精準抓獲，背后的神助攻正是依圖科技研發(fā)的人臉識別系統(tǒng)。

隨著BAT三家大廠跑步入場后，市場競爭愈發(fā)激烈，新的技術革命給這條賽道上的所有玩家?guī)砭薮髾C會的同時，也帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。

商業(yè)戰(zhàn)場上，叢林法則永遠有效，在這個沒有權威的時代，以依圖為代表的AI獨角獸們只有放足狂奔，也許才能笑到最后。

芯片之爭

盡管時下AI火熱，商業(yè)落地呈現(xiàn)出百花齊放的勢頭，但花開之前必須先要趟過荊棘。光是用于運行AI算法和數(shù)據(jù)歸納的芯片，就是一道所有人都必須要面對的“坎”。AI企業(yè)們未來都需要解決的一個問題是—獲取與AI技術相匹配的算力。

這也意味著，單單優(yōu)化算法是不夠的，針對自家業(yè)務的專業(yè)化芯片的探索必須被提升日程。這種變化看似順應時代潮流，實際上也有被逼著往前走的成分，因為傳統(tǒng)硬件自身的局限性使得它們不得不穩(wěn)中求變。

面對日益復雜多樣化的網(wǎng)絡結構、人們對算法精準率的苛求，以及迎合自身產(chǎn)品的需要，各大廠商必須繞開或降低傳統(tǒng)硬件功耗大、成本高的屬性，以保證在未來形成足夠的核心競爭力。

相關資料顯示，我國每年光進口芯片花費了就超過2000億美元，遠遠超過進口石油的花費。不光是國家對芯片有很高的依賴程度，在未來芯片更關系著高科技企業(yè)生死存亡。

在國外，蘋果、谷歌、特斯拉和英偉達都相繼推出過AI專用芯片，正將其性能提升數(shù)十到數(shù)百倍。在國內，阿里、騰訊、華為、百度等這些科技巨頭也在持續(xù)發(fā)力。

2017年，谷歌將阿爾法狗硬件平臺切換到CPU芯片上，完勝世界圍棋第一人李世石后，所有人都意識到一個算法即芯片的時代到來。

也是從那時開始，依圖看到了這一趨勢，立馬投入了芯片研發(fā)，將近兩年的時間過去了，算是交出了一份不錯的成績。

5月9日，依圖發(fā)布的QuestCore 芯片是一個SoC的系統(tǒng)級芯片。據(jù)依圖官方介紹來看，該芯片確實值得圈點。

它不僅具可以獨立運行，更具有獨特的加速AI單元的能力。它包含了cpu等傳統(tǒng)所有一顆電腦所需的所有部件，更是將整體的設計與依圖自身的算法耦合起來，并且高度集成。相較而言，市場上更多的AI芯片或許只是內置了一個加速器而已。

其核心競爭力體現(xiàn)在具有極高的性價比，基于該芯片構建的服務器體積小、功耗低，算力強。按估算，其占地面積可能只要原來的機房的1/5，三年間可以省下上億的電費。

如果將該芯片用在依圖擅長的醫(yī)療和安防領域上，具體體現(xiàn)在，比如說原來一個機房可能要五臺機器、五個機柜?，F(xiàn)在只要一個機柜。原來需要用五個機柜，耗電可能是2萬瓦。現(xiàn)在改成一個機柜之后，可能只需要用4000瓦。

一直以來，與美國芯片制造業(yè)相比較，中國一直存在著不小差距。去年4月的“中興事件”就暴露出國內科技產(chǎn)業(yè)“缺芯少魂”的事實。

趕上了好時代，這并不是依圖一家才有的幸運。

AI進入了一個算法即芯片的全新時代后，國內科技企業(yè)能夠有一個機會，可以用不同的框架，開發(fā)出各個細分領域的專用芯片。AI芯片設計，并沒有繼承國內傳統(tǒng)芯片產(chǎn)業(yè)孱弱的現(xiàn)狀，起碼沒有輸在起跑線上。

但是，科技發(fā)展的腳步瞬息萬變，稍有不慎就有可能被遠遠拋在身后，中國芯片產(chǎn)業(yè)還有待努力和提高。

依圖的SoC系統(tǒng)級芯片面世，可能是中國借助AI時代，追趕世界芯片設計工藝的一個里程碑事件。不過，依圖能走到今天，著實不容易。

從0到1

2012年，一群意氣風發(fā)的年青人抱著一大推技術藍圖，走進上海交大閔行校區(qū)拖鞋門對面一個非常破舊的小區(qū)民房里，辦了一家名叫依圖的公司，他們在那里一待就是三年。

依圖創(chuàng)始人朱瓏、林晨曦

依圖創(chuàng)立早期曾遭遇過很多尷尬，有很多學生去依圖看工作，決定要不要加入時，有一大部分人基本是上了電梯轉身就走，他們大多是被民房的環(huán)境嚇退：電梯燈光忽明忽暗讓他們覺得這個地方太危險，趁早離開為妙。

還有一部分人進入辦公場地后，會時不時隨口撂下一句：你們這個地方的窗簾太難看了......想離開的理由千萬種，委婉的說法總比直接說這家公司看起來沒有前途要體面。

紅衫決定投依圖的時候，談判過程不是在高檔的辦公室，也不是在優(yōu)雅的咖啡廳，而是朱瓏陪紅衫負責人在交大校園里直挺挺地走了六個小時。

腳走麻了，合作談成了。

在這個過程中，紅杉資本負責人問過朱瓏一句話：你這個技術，你說你最好，這個能判斷嗎？朱瓏回答說：怎么判斷？判斷不了，你只有信我或不信我。

其實，依圖遇到的困難只不過是整個行業(yè)里面的一個縮影。在當時，對于AI技術業(yè)內外一直存在兩種截然不同的看法，看好它的人會認為，AI在全球都是大趨勢，抓住它就等于抓住了機會。

不看好它的人會說，AI喊了這么多年，每一次看似眾望所歸，感覺就要改變全人類了?？墒聦嵣希恳淮嗡加胸摫娡?，這些AI公司是不是想打著AI的幌子圈一大波錢？

依圖聯(lián)合創(chuàng)始人林晨曦曾說：“AI是一個強技術驅動的時代，非常依靠技術創(chuàng)新和驅動。在互聯(lián)網(wǎng)時代，寡頭入局之后，小公司是沒有機會的，但是人工智能時代不同，從0到1大家是平等的。”

林晨曦只告訴了你，在AI時代眾生平等，卻沒有說從0走到1有多難。這是每家AI初創(chuàng)公司都必須面臨的大問題。

商湯科技當初沒實現(xiàn)商業(yè)落地時，也一直經(jīng)歷著冰與火兩重天，經(jīng)常會被投資人揪著問：你們究竟是在做研究院還是在做公司？

AI在安防上的引用

再美好的技術方案，不能成功實現(xiàn)商業(yè)落地都是一張廢紙。技術儲備和商業(yè)落地本就是兩個極端，那道鴻溝如果跨越過去了，就有了資格上戰(zhàn)場決定自己是成王還是成炮灰。但如果跨越不過去，還是等著大浪淘沙當笑柄吧。

2017年，海康發(fā)布了一套深眸系列的攝像機，緊接著云從也依樣畫葫蘆在11月發(fā)布了一套。結果，其安防團隊在與?？档恼娼讳h中，被打得找不著北。

類似的例子在行業(yè)里面多不勝數(shù)，AI不是誰都能蹭的風口，而是勝敗更加鮮明的戰(zhàn)場。如今但凡還能站在臺前談笑風生的AI公司，背后都經(jīng)歷過無數(shù)的滄桑。

多元化考驗

毋庸置疑，依圖等AI獨角獸起家之時，靠的都是“術業(yè)有專攻”。

但AI技術商業(yè)落地的行業(yè)眾多，而且這些行業(yè)所涉及的細分領域，遠比任何其他單一行業(yè)都要復雜。如果完全專業(yè)化，無法滿足不同客戶、不同行業(yè)日益增長的AI多樣化需求。而且這些單一細分領域所能產(chǎn)生的營收盤子不夠大，想要做大蛋糕就必須多元化。

也就是說，依圖雖然在實現(xiàn)零到一的過程中做到了實質性蛻變，將專業(yè)化也做到了極致，但接下來的AI多元化戰(zhàn)爭，也許才是它們面臨的最大考驗。

縱觀依圖科技的發(fā)展進程，你會發(fā)現(xiàn)其專業(yè)化突破的同時，多元化拓展也一直不遺余力,算是走在了同行前面。

2013年最先將AI技術應用于安防；2015年最先將AI應用于金融“刷臉取款”開創(chuàng)無卡金融時代；2016年最先將AI與醫(yī)療結合并落地.......

從只有一大推技術藍圖的算法冠軍，到如今擁有計算機視覺、語音識別、自然語言處理、芯片等眾多核心輸出能力的“全棧式”AI生態(tài)鏈，其公司早已擺脫了外界眼中那個只會喊光艷口號的“夢想少年”形象。

其實，依圖的“全棧式”AI生態(tài)也好，還是商湯的“1+1+N”模式也罷，本質上都是殊途同歸。這種打法就是先集中優(yōu)勢兵力攻克重點目標后，逐步演變成大規(guī)?！捌脚_”式集團軍作戰(zhàn)。

集團軍作戰(zhàn)是BAT們的強項，它們進場后都是采取搭建AI平臺，依托于自身大數(shù)據(jù)、云計算等方面的優(yōu)勢，為數(shù)個甚至更多個細分領域業(yè)務提供全方位技術支持。

近一兩年，不管是BAT，還是依圖等AI獨角獸，都渴望推出更多落地的產(chǎn)品搶占先機。可以預判的是，它們兩大不同梯隊之間，在這片并不缺乏想象力、充滿無限可能的戰(zhàn)場，遲早必有一場大戰(zhàn)。

畢竟，誰也不想放過這么打一個“香餑餑”。決定戰(zhàn)局勝負的砝碼看似偏向于BAT，不過AI獨角獸們仍然有很多機會。

誠然，平臺式集團軍作戰(zhàn)，它需要擁有一個健康自然的生態(tài)鏈，BAT在這方面已經(jīng)沉浸多年，AI獨角獸們看起來并不占據(jù)多大優(yōu)勢。

但實際上，如前文所說AI技術商業(yè)落地所涉及不同行業(yè)的細分領域，復雜性程度也決定了它具有不可復制、替代性，任何人想要入局都得從0開始。

互聯(lián)網(wǎng)時代，大數(shù)據(jù)一直是創(chuàng)業(yè)公司的瓶頸，它們始終無法逾越BAT這三座大山。AI算法雖然也離不開大數(shù)據(jù)作支撐，但AI公司在數(shù)據(jù)上對BAT的依賴程度，卻沒那么迫切。

通常，所有人都會認為有大量用戶場景的領域，既使小公司有技術也基本沒戲。但實際上并不能一概而論，譬如非常大眾化的人臉識別領域，BAT也沒有ATM機的數(shù)據(jù)，也得從最簡單地開始做起。

而越垂直、越分散，沒有大量用戶場景的市場，AI公司的優(yōu)勢肉眼可見，譬如醫(yī)療、安防領域是一個非常分割的市場，沒有哪家大公司能把數(shù)據(jù)吃透。

如今，行業(yè)里流行著一句話：很少再見到創(chuàng)始人拿數(shù)據(jù)和算法講故事，取而代之的則是開始強調訂單、客戶和商業(yè)化布局。

BAT的戰(zhàn)斗力一直是恐怖的，接下來依圖等公司需要做的就是依靠專業(yè)化筑起的護城河，快速實現(xiàn)更多行業(yè)的商業(yè)化落地布局，規(guī)模足夠大后方有一戰(zhàn)之力。

任何一次科技革命，都是反對壟斷的同時也會形成新的壟斷，成就一個甚至幾個超級巨無霸企業(yè)，這次應該也不會例外。

AI行業(yè)一直不缺乏“泡沫論”，時至今日依舊如此。

有太多的初創(chuàng)公司現(xiàn)在都將自己身上披上了一層AI戰(zhàn)衣，表現(xiàn)形式五花八門、花樣百出。以至于很難明確分清楚，哪些公司是擁有真正的硬核技術，哪些公司是把AI當作一個獲取融資的噱頭。

由于自身的不確定性帶來了資本的不確定性，在這條已經(jīng)很擁擠的賽道上，AI創(chuàng)業(yè)公司如何才能更好地活下去，光靠一場學術論證和響亮的口號絕對是不夠的，還需要腳踏實地做事。

借用林晨曦一句話說：你的成就實際有太多的原因，包括我們講的傳承、堅持等等很多事情。沒有什么事情能夠決定最后一定會成功，但是投機，當你做一件事情非常有功利心的時候一定會失敗。