智東西（公眾號：zhidxcom）
文 | 四月
導語：融資順利并不代表不存在問題，就最火的計算機視覺來看，穩(wěn)靠的商業(yè)模式仍屈指可數(shù)，現(xiàn)存公司撒網(wǎng)式的業(yè)務線反映出操盤手背后的焦慮與猶豫。
作為今年人工智能領域報道的收官篇，在項目剖析之余，我們還想聊聊一個更現(xiàn)實的問題——技術落地后的盈利模式。
就創(chuàng)投圈的表現(xiàn)來看，今年和人工智能沾邊的企業(yè)運氣都不錯，背景牛宣傳到位的幾家公司快速晉升至獨角獸行列。但融資順利并不代表不存在問題，就最火的計算機視覺來看，穩(wěn)靠的商業(yè)模式仍屈指可數(shù)，現(xiàn)存公司撒網(wǎng)式的業(yè)務線反映出操盤手背后的焦慮與猶豫。
不可置否，進入AI圈的創(chuàng)業(yè)存在技術門檻，但人才追逐與資本推動將逐步消融這種距離。洗牌局來臨之前，盈利與資金流通才是最健康的成長方式。早在芯片戰(zhàn)國時代，技術巨頭因錯失商機隕落的昨天是前車之鑒。
近日，智東西結識了一家來自重慶的CV（computer vision）初創(chuàng)。成立不到兩年，這家公司已經(jīng)與四大銀行、眾多商行展開深入合作，技術應用到新疆、重慶、廣州等地的安防與檢測領域。在與創(chuàng)始人兼CEO周曦的交流中，脫胎于國有資本的云從的成長路徑逐漸清晰，人臉識別技術在安防與金融領域的落地應用不再深不可測。
一、求學路徑：語音轉身視覺 師從CV之父
（上圖左為黃煦濤院士，右為中科院重慶研究院院長袁家虎）
要了解云從成立的機緣，還得從創(chuàng)始人周曦的求學經(jīng)歷聊起。博士期間，周曦作出決定，研究方向從語音智能轉向圖像視頻，同時也在心底埋下了云從創(chuàng)業(yè)的種子。
2005年以前，周曦一直在中科大做語音技術，同時參加了微軟亞洲研究院語音識別組工作。雖然在此期間學術進展順利，在國際比賽拿到了冠軍，但周曦始終認為語音技術的實用化道路并不明朗。
由于研究對象局限在人類群體，方向廣度和深度都將面臨瓶頸。在周曦看來，“做圖像研究是一件涉獵更廣泛的事情”。2006年，周曦在當時的微軟主管推薦下申請UIUC圖像識別研究，師從計算機視覺之父黃煦濤教授。
在2006年圖像領域的研究屬中早期，研究環(huán)境和理論不夠成熟。周曦發(fā)現(xiàn)早年在語音領域積累的成熟算法和思想可遷移到圖像研究領域，起到了事半功倍的作用。在2007-2011年期間，周曦所在團隊曾在ASTAR、PASCAL VOC、IMAGENET等世界大賽上奪冠。不過，學術的進展與成功并不足以滿足周曦的價值追求，“科研成果能為個人帶來光環(huán)，但如果不能解決實際問題仍然是遺憾的”。
在美國求學期間，周曦還進入到各大科技公司研究院實踐學習，包括IBM TJ Watson 深藍研究院、微軟西雅圖總部研究院、NEC美國加州研究院等，了解技術商業(yè)化的不同模式。
隨著研究和理解的深入，周曦對于技術落地的構想越來越強烈?！拔液蚑homas黃時常討論一些更貼近實用的東西，將圖像視頻的基礎理論用在什么地方更合適”。在芬蘭等地考察時，一些前沿應用案例讓周曦受到啟發(fā)，同時也堅定了人臉識別技術的應用方向，并且認為中國市場具有可觀存量。
2011 年受邀回國后，周曦博士進入“中國科學院百人計劃”，聯(lián)合 UIUC（伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校）及新加坡國立大學，首先在重慶研究院建立了智能多媒體技術研究中心。這座研究中心扮演者牽線搭橋的作用，將UIUC的先進技術逐步移植到國內(nèi)，并與中科院此前研究成果進行融合。同時，它也為2015年成立的云從孕育了充足人才和技術成果。
在互聯(lián)網(wǎng)時代做科技公司首選是北上廣深，云從之所以選擇重慶，很大程度上是背后的人力推動?！爱敃r是袁院長的誠意打動了我們”，周曦回憶。這里提及的袁院長就是中科院重慶研究院負責人，據(jù)周曦介紹，他曾三次專門飛到美國，為的就是與黃院士商討把領先技術帶回國的方案。在后來的云從成立過程中，中科院也作為天使輪投資占股。
之所以選擇創(chuàng)業(yè)，而不是背靠大公司做研發(fā)。周曦表示，在硅谷文化里，真正的創(chuàng)新都是小公司在做，大公司在思想上反而相對保守。在他看來，既然要做創(chuàng)新的事，就應該更加徹底和投入。
二、回國創(chuàng)業(yè)：400余人 研發(fā)加售后覆蓋十座城
據(jù)資料顯示，云從在2015年底已獲得億元以上的A輪投資，而新一輪融資將在明年初敲定。在融資進程上，云從相對低調(diào)。不過談及成立不到兩年動輒400人的團隊規(guī)模，云從的擴張趨勢卻不容小覷。
周曦介紹，云從全職員工約400人，主力部隊包括技術研發(fā)超過200人，銷售服務人員大概100人。
分別在重慶、成都、上海設有研發(fā)分部，服務售后中心遍及全國十座城市。同時，與中科院、上海交大設有合作研發(fā)實驗室，“前沿和創(chuàng)新的研究放到實驗室里去做”。
當下技術型公司不惜重金招人，都是一幅求賢若渴的姿態(tài)。云從在人才管理上有何獨到之處？周曦就招人和培養(yǎng)兩個層面進行了分析：
1）關于人才庫的儲備。中科院本身擁有很強大的學術團隊，一部分人加盟進來，作為最初的班底。周曦作為中科大和上海交大的博導，具備一定師生資源與人脈關系，以及其他常規(guī)的招人途徑。
2）采用以老帶新的培養(yǎng)模式。以最初的科學家、工程師為基礎，不斷引進新鮮血液，提升團隊的沖勁。在這個過程培養(yǎng)的模式很重要，周曦強調(diào)，要保證年輕人快速成長。
作為一家創(chuàng)業(yè)公司而言，要保證400人團隊的正常營運已是不小的經(jīng)濟負擔。在公司營收方面，周曦認為，如果能夠提供真正有用及時的服務，客戶會給出相應的回報。此外，以銀行、公安為主體的客戶群體其支付能力也能得到保障。
關于為何要在公司早期進行廣泛布局，周曦也給出了一套自己的打法邏輯：
1）身處行業(yè)早期，產(chǎn)業(yè)鏈未形成閉環(huán)，缺少通用性的芯片端、產(chǎn)品端等。技術公司必須提供到完整的解決方案才能保證用戶端體驗效果，研發(fā)、售后部門需要充足的人力配合跟進。
如果分裂只做一環(huán)，核心技術、產(chǎn)品、服務中間出現(xiàn)短板很難保證效果。周曦表示，此前行業(yè)已經(jīng)有不少失敗的例子。
2）銀行和公安屬于全國性的分散單位，如果不在各地安設服務中心，無法跟進細化需求與滿足體驗。
三、業(yè)務邏輯：金融/安防做品牌 周邊技術覆蓋
在云從的業(yè)務線中，銀行和安防最為清晰。據(jù)介紹，云從已成為銀行業(yè)人臉識別技術最大供應商之一，重要客戶包括國有農(nóng)行、建行、中行及眾多城商行。今年9月，云從的人臉識別技術已經(jīng)應用到中國農(nóng)業(yè)銀行 37 家分行中。
談及具體應用場景，周曦表示非常廣泛，云從已針對銀行業(yè)務提供40余個解決方案。技術與農(nóng)行的超級柜臺結合，人臉認證技術應用到50多項非現(xiàn)金業(yè)務操作?？捎行p少人力，提高銀行的運作效率。與中國銀行的手機端業(yè)務合作，其人臉識別技術用于用戶登陸。此外，還包括刷臉取卡，自動發(fā)卡機等。
人臉識別技術在金融領域的應用已不足為奇，但大多情況下只是作為輔助認證，談不上核心角色。周曦表達了作為技術供應方的觀點，“這將是金融監(jiān)管機構逐步放權的一個過程”。行業(yè)前期需要通過一系列應用提升對于安全性的把控，最終實現(xiàn)安全性和方便性的平衡。
另一方面，人臉識別在安防領域的應用由于部分涉密，周曦并未介紹過多。主要基于大庫檢索、動態(tài)布控、軌跡追蹤等核心技術與各個業(yè)務線的算法項結合。云從推出的智能圖像偵查儀、公安千萬級人像檢索機、人臉識別智能人員管理系統(tǒng)、大規(guī)模動態(tài)人群特征檢測系統(tǒng)等產(chǎn)品，現(xiàn)已在廣東省公安廳 、新疆地區(qū)安防項目、重慶市沙壩公安局等地得到應用。
在技術層面，可移動式大規(guī)模數(shù)據(jù)采集陣列、雙層異構深度神經(jīng)網(wǎng)絡是云從的核心創(chuàng)新型技術。周曦表示，核心技術并不會固步自封，這個行業(yè)的競爭比較激烈，需要不斷推進創(chuàng)新。在科研推進方面，云從一直和母校UIUC保持暢通聯(lián)系，國內(nèi)通過中科院、上海交大兩所聯(lián)合實驗室推進，方便讓新技術能夠快速導入到品牌里。
談及技術普及與用的門檻，周曦結合云從的成長路徑歸納成四點：
1）前期需要理論功底與積累。周曦強調(diào)，云從的核心團隊在圖像技術領域的積累已經(jīng)有十個年頭。Thomas Huang作為計算機視覺之父，此前更有數(shù)十年研究成果。
2）足夠大的團隊和能力才能覆蓋住客戶的個性化需求。只有核心技術不足以讓產(chǎn)品落地，在實際合作中用戶會提出各種特定要求。
“比如手機端應用，要求占用盡可能小的內(nèi)存；公共場所里的視頻應用，要求快速實時反應，定位精度要達到像素級等”，周曦舉例。人臉識別不僅僅是簡單的比對問題，還包括有光線、角度、遮擋、運動模糊等多個模塊。
3）服務體系，具備及時解決客戶問題的能力。團隊需要深入到當?shù)亟⑼暾姆站W(wǎng)絡，能夠提供跟蹤式的、面對面交流的服務模式。
4）品牌背書。周曦把云從定義為“國家隊”，云從的知識產(chǎn)權、資本結構都是國資結構。中科院、佳都科技等品牌背書增加了云從的認可度。與銀行、公安等單位于合作，品牌背景也是重要考察因素。
此外，云從還采取合作模式，把核心模塊集成到機器人、教育、智慧社區(qū)等領域。談及與銀行、安防業(yè)務的區(qū)別，周曦強調(diào)，重要的業(yè)務線要保證擁有自己的最終客戶，認可云從的品牌，所以在銀行、安防領域會堅持直銷模式。
四、CV的想象力: 人臉支付已在廣州高校落地
從銀行衍生到金融領域，產(chǎn)生了一些有意思的案例。Amazon Go的酷炫視頻讓我們看到了支付升級的新趨勢。馬云刷臉支付為其投資公司宣傳的新聞聲勢不小，但真正把使用場景搬到線下的卻屈指可數(shù)，云從與中國建行合作推廣的校園E銀行算是其中之一。
據(jù)周曦介紹，已有數(shù)十家校園E銀行在廣東高校落地，通過人臉識別等技術的引進，可以實現(xiàn)無人值守。師生進門后通過攝像頭可識別追蹤顧客的身份，網(wǎng)點內(nèi)除了有人臉識別笑臉墻及可以進行二手商品交易的格子鋪，在支付環(huán)節(jié)可利用刷臉購買飲料等。在這個過程中，云從為建行提供人臉識別技術與設備支持。
談及對消費類產(chǎn)品的探索，云從的商業(yè)路線是從B端逐步過渡到C端市場。但周曦認為現(xiàn)在仍不是普及C端AI產(chǎn)品的時機，他提出，消費類產(chǎn)品需要同時具備的三個條件：1）性能穩(wěn)定；2）使用方便，打開就明白操作，“還需要說明書指導的消費級產(chǎn)品肯定是不行的，但在工業(yè)級市場專業(yè)性操作不是門檻”，周曦分析道；3）價格便宜。而相對來說，行業(yè)應用產(chǎn)品的價格因素并不是客戶首要考慮的。
在周曦看來，技術型公司可循的產(chǎn)品邏輯是，找到自己適合的企業(yè)級應用，經(jīng)過差不多兩年的時間段更迭優(yōu)化后，產(chǎn)品成熟度和易用性提高，成本因為規(guī)模而下降，再廣泛推廣到消費級市場。
經(jīng)歷過從實驗室研發(fā)到商業(yè)化落地的成長后，周曦分享了自己的感悟：在數(shù)據(jù)庫上刷分，大賽獲獎對于實用化落地的意義并不大。前者僅是證明核心技術的理論性，但離產(chǎn)品落地還差得很遠。
技術實際使用環(huán)境復雜多變，光照角度、分辨率，識別速度，準確率等都是不確定性因素；同時技術方還需要考慮不同操作系統(tǒng)，不同的軟硬件環(huán)境，這個過程的復雜程度需要做好心理預期，和基于已收集好的數(shù)據(jù)庫做實驗不再是同一個維度。
五、結語：技術團隊可循的商業(yè)化路徑
年底，國內(nèi)幾家AI界的明星公司先后完成大額融資，宣傳較勁得厲害，可見這個領域的市場重合度與競爭一斑?？傮w而言，云從是一家厚積薄發(fā)的公司。作為后進者，云從在宣傳力量或者地域環(huán)境上或許不占優(yōu)勢，但在成長初期呈現(xiàn)出較快的節(jié)奏，其合作數(shù)量與覆蓋地區(qū)較業(yè)界的同類技術公司相比，更加明確和清晰。其差異化優(yōu)勢體現(xiàn)在：
1）公司背靠的中科院等強大學術機構，在人才引流和品牌背書方面起到很重要的作用；
2）雖然云從的天使輪、A輪融資消息沒有大肆宣傳，但融資節(jié)奏和背后的資本力量都很值得關注?！拔覀兪且患壹儑匈Y本的公司”，周曦介紹，換句話說，云從在技術力量和應用權限上會擁有更多的國內(nèi)自主權。
3）脫胎于技術機構的初創(chuàng)公司，團隊的技術積累與成熟度厚實，這一點也直接體現(xiàn)在產(chǎn)品與方案的落地速度上。
回歸前文所言。在技術爆發(fā)的風口上，具備技術實力和成果積累的公司運氣都不會太差。相對而言，縝密和可靠的業(yè)務布局才是技術型公司面臨的挑戰(zhàn)，在市場還未明朗之時，手中攥著大把融資盲目試錯并非長久之計。
硬創(chuàng)先鋒
挖掘全球最具潛力的硬件創(chuàng)業(yè)項目
項目投遞：微信添加hawkren001
