前言

如果說2012年深度學習的崛起是點燃AI浪潮的星星之火，那么2016年的AlphaGo的成功則是一陣東風，AI之火已成燎原之勢。那么，走向21世紀的新的十年（2020年），中國AI創業公司將走向何方呢？

作者是一位90后創業者，18年碩士畢業后在業界常說的“CV四小龍“中做了近兩年的算法工程師。最近在從事互聯網+AI領域的創業。所以本文是以一位AI從業者的角度來談一下個人對AI領域的看法，如有偏頗，還望不吝指正。

人工智能崛起

眾所周知，過去近十年這波人工智能浪潮，是以深度學習的迅猛崛起為核心的。深度學習本質上并不是什么新鮮事物，深度學習的核心算法，在20世紀80年代就已然成型。不過，借助強大的計算資源（以Nvidia顯卡為代表）和龐大的數據（以ImageNet為典型代表），深度學習在2012年開始，在很多領域的性能顯著超越傳統的算法，并在計算機視覺、自然語言處理、語音識別、推薦系統等諸多方向得到廣泛的應用。

隨著AI技術的崛起，伴隨的是各大互聯網巨頭紛紛成立AI研究院或加碼AI團隊規模，例如國外大名鼎鼎的Google X實驗室（谷歌大腦是其旗下一個研究項目），Facebook的FAIR實驗室，在國內，則有阿里的達摩院、騰訊的人工智能實驗室和騰訊優圖、百度深度學習研究院等；與此同時，借助深度學習的東風，國內外更是誕生了數萬家AI創業公司。而部分人工智能創業公司，借助技術、資本和人才的紅利，短短三四年，已迅速崛起為獨角獸公司。

下圖是媒體曝光度較高的部分中國明星AI創業公司的成立時間軸，2015年前后，是獨角獸公司成立最密集的時間，而它們成立距今，也不過短短的五年左右。

這些以AI為核心技術起家的公司，極大的吸引了投資人和AI從業者的注意力，在資本的裹挾下，頭部的AI公司一路狂奔，融資規模屢創紀錄，人員規模也迅速擴張，業務上也是多點探索。那么，幾年過去了，除了少數公司被收購（例如深鑒科技被賽靈思收購），少部分破產（例如roadstar），其他的人工智能公司發展的如何呢？人工智能又是否達到了大家的期待了呢？

資本的寒冬

讓我們把目光先放回到剛剛過去的2019年，過去的一年，經常被稱為資本的寒冬，投資公司本身面臨募資難題（所謂地主家也沒有余糧），同時，AI公司本身的產品化能力和營收增長、利潤率并沒有那么強，導致投資人也開始趨于理性和保守。甚至，2019年開始有越來越多的唱衰人工智能的聲音出現。

那么，AI創業公司到底面臨哪些問題呢？筆者作為一名行業從業人員，結合媒體對AI公司的報道、對創始人的采訪以及與同行的討論分析，我們可以大致總計為以下3點：

核心團隊技術很強，但是產品和銷售能力較弱，踩坑較多

以CV四小龍的創始人為例，湯曉鷗教授之前在香港中文大學和微軟亞洲研究院做研究工作、印奇博士肄業創業、朱瓏博士畢業后一直在大學從事博士后研究、周曦博士在中科院重慶分院從事研究工作。幾位創始人可以說都是技術和研究出身，所以部分AI企業熱衷于發論文和參加比賽刷榜，或許就不足為怪了。

而一流的學術出身的創業者，對技術和算法有異于常人的深刻理解，但產品能力或許是他們的一個短板。曾經一時無兩的的明星AI公司格林深瞳的CEO趙勇面的記者采訪說道：

“2017年以前的格靈深瞳有一支很好的技術團隊，我們的技術非常好，但是我們在產品上、在產業里面，包括我們的銷售能力是很軟很弱的，但是我們并沒有意識到自己很弱。”

而2017年，格林深瞳經歷了CEO何博飛離職，CTO趙勇接任CEO，從此，格林深瞳從公眾視野消失了兩年，埋頭聚焦安防行業。

技術雖然很美好，但是要形成產品（包括SDK）的形式才可以賣出去，如果團隊招募進來高薪、優秀的工程師，花太多精力在刷榜和發論文上，那必然導致做產品輸出的精力減少。而公司沒有太多產品，又要面臨巨大的員工薪酬開銷和運營成本，企業基本上很難做到盈利。據億歐報告顯示，2018年，90%的人工智能公司處于虧損狀態。

對于非產品出身的創始人來說，試錯和踩坑成了創業的必經之路。地平線創始人余凱博士2016年在其朋友圈發文稱：

“關于AI創業的炒作可以休矣，這個方向還在黑暗中摸索。為啥這些最好的人工智能公司的歸宿就是被收購（其實主要是人才收購）？因為一項技術自身很難支撐一個商業模式。AI公司需要的是靜水流深，尋找破局點。喧鬧的炒作之后搞得一地雞毛，對這個行業發展并不好。”

正應了余凱博士所說的“黑暗中摸索“，在創業初期的多點探索之后（智能家居、芯片、自動駕駛等多個業務方向），地平線在2019年底開始裁減團隊規模，將業務聚焦到營收占比近90%的自動駕駛相關的產品研發中，而AIoT部門則成為裁員重災區。

從技術到產品，中間還考驗公司的工程化能力、成本控制能力、供應鏈和營銷能力，這些，或許是跨越技術到產品鴻溝，走向成功的技術公司的的必備能力。

以算法立身，容易受到上下游打壓

2015年，馬云在德國演示了刷臉支付，背后的人臉識別供應商就是曠視科技。可是，擁有巨大人才儲備的螞蟻金服，會一直采用外部技術嗎，尤其是人臉識別這一技術門檻并不是很高的技術。大概一個月前，筆者與在螞蟻金服做人臉識別算法的一位學長聊天，我特意問了一下這個問題，他的回答原話是：現在螞蟻金服所有的人臉識別相關算法，都是自己的，曠視的早就不用了。

當然，不僅是算法，就連芯片產品仍然有被上游巨頭吞噬的風險。說一個筆者自己經歷的有意思的事情。2017年，我參加華為的秋招時，華為海思部門的一位領導（看架勢不是HR）勸我去海思工作，但是我之前一直做圖像算法，感覺很海思芯片關系不大，領導說沒關系的，我們自己也做人工智能芯片和相關的算法。我說：海思手機芯片（麒麟970）不是搭載寒武紀的NPU嗎，這時領導說了兩句我至今仍記憶猶新的話：是的，但是我們會干掉寒武紀。我說，你們現在還在合作呢，領導說：沒錯，但是我們就是要干掉寒武紀。

對于一個仍然和寒武紀存在合作關系的部門領導，說出這種話，我當時真的很震驚。果不其然，在2019年9月華為發布的麒麟990上，海思成功的拋棄了寒武紀，換成了自研的達芬奇架構NPU。

迅雷的創始人、現在做投資人的程浩在他那篇知名的《人工智能創業的6大核心問題》中寫到，對于技術供應商和算法類公司，如果技術壁壘不夠高，上游就會把你做的事情做了（例如上面提到的支付寶刷臉技術），對于有一定門檻的行業，如果行業集中度高，贏家會選擇通吃（例如上面提到的海思自研NPU）。

對于提供算法SDK和API服務的公司，他們面臨的挑戰更大。如果我們打開阿里云、騰訊云、百度云的官網，我們會發現，AI浪潮中最火的人臉相關、OCR、語音識別、機器翻譯等算法，BAT的API服務都很完善，甚至有部分是免費的，API服務搭載云服務器一起賣，具有天然的優勢。所以，未來算法API服務，大概率會集中到提供云服務器的互聯網巨頭公司中。

部分AI明星公司面臨被巨頭和上下游吞噬的風險，甚至路越走越窄，還擁有那么大的體量(數千人的團隊規模)，的確會讓部分投資人望而生畏。

算法的生意經，和互聯網公司不太一樣

過去二十年的互聯網以及移動互聯網浪潮，相當一部分資本的打法是接受企業暫時虧損，先占領增量市場，等成為行業No.1或者頭部企業以后，盈利就成為很容易的事情。國內最知名的案例，例如京東、美團和滴滴，京東長期虧損，而美團和滴滴則在虧損近十年后，分別在各自領域內接近壟斷地位，京東和美團已經開始盈利了。

但是，互聯網行業toC的行業屬性，與AI領域toB甚至toG的屬性并不一樣。toC公司，在開發一個產品后，隨著用戶量的增長，邊際成本越來越低，甚至接近于零。而對于toB的AI企業，銷量的增長，邊際成本下降并沒有toC的公司那么明顯。對于人臉識別這種標準化算法還算尚可，而對于定制類的算法需求，則需要供應商投入人力和物力定制化開發，導致一家公司很難做到贏者通吃。

我們做一個不那么恰當的比較，陌陌與曠視同樣成立于2011年，前者于2014年在美股上市，曠視也于2019年提交了港股上市申請。根據兩者公開的2019年上半年財報，我們做了一個大致的對比，如下圖所示：

可以看到，在員工人數多于陌陌的情況下，曠視的營收不到陌陌的1/8。當然，曠視同比增長率是遠高于陌陌的。對于一個新興的技術研發公司，我們需要保持長期心態，作為人工智能領域的拓荒者，曠視非常值得我們尊重。

作為一名AI領域的創業者，筆者肯定不會主動唱衰AI。在21世紀新的十年，AI公司將走向何方呢。關于這個問題，我也咨詢了AI圈各位朋友的看法，下面來談一談筆者的理解。

走向何方

深入具體場景和行業，轉型為產品和解決方案公司

迅雷創始人程浩提出了AI創業的”一橫一縱“理論，一橫就是以算法為本，服務多個行業，例如安防、醫療、工業檢測、自動駕駛、教育、金融等多個行業，AI公司早期多采用這種打法；一縱就是選擇一兩個行業深耕，從技術、數據、產品和商業全打通，程浩認為這才是健康的商業模式。

在上文中我們提到，如果只做算法或者技術供應商，沒有很高的壁壘的話，很容易面對被上下游巨頭排擠，路越走越窄。而目前多數AI獨角獸，已經開始深入聚焦場景，而不是求廣求大了。

曠視在招股書中強調，目前專注于個人物聯網（手機美顏、人臉識別等算法）、城市物聯網（安防、智慧城市等）、供應鏈物聯網（物流機器人）三大場景，其在招股書中寫道：

“我們堅持為客戶提供包括算法、軟件和硬件產品在內的全棧式、一體化解決方案，這樣才為終端使用者創造真正的價值。”

依圖聚焦于安防、醫療和芯片；云從主要是金融領域的人臉識別，另外，據了解，云從接下來幾年會投入數億元研發硬件產品；地平線早期在智能家居、安防、自動駕駛、芯片上多點投入，現在已經收縮到以自動駕駛相關產品為主了，在其官網，已然不見智能家居的字眼了。

其實，除卻頭部這些知名AI公司，中國還有數千家小規模的AI公司，他們從成立之初，就是為某個行業解決痛點而成立的，這反而是一種較為穩健的創業模式。例如做風機巡檢和零售商品監測的擴博智能，做智能零售的碼隆科技，做商品檢索的Yi+等，這些深入到場景的AI公司，如若能提供全套的解決方案，也會在行業內有立足之地。

當然，也有繼續打平臺方向的AI獨角獸，例如，商湯科技依據選擇一橫戰略，其公眾號文章稱，商湯已經賦能18個行業，在安防、自動駕駛、醫療、AR、教育、廣告、智能零售等領域多點開花。但是，據在商湯工作的朋友透漏，其多個部門并不盈利，仍舊在探索長遠的盈利點。

另外，我們在商湯的官網，已經找不到在線API服務了。純算法API服務，正如前文所說，大概率會集中到BAT以及華為這種云服務商。1月15日，華為將Cloud&AI升至第四大BG，此前華為還有一站式AI訓練部署平臺ModelArts，為上云企業提供一站式開發平臺，而訓練平臺和云部署平臺無縫連接的優勢，AI獨角獸與云計算廠商相比，幾乎毫無優勢。

小規模團隊做算法技術供應商

掙錢的都籍籍無名，不掙錢的都是光芒萬丈。????????????

? ? ? ? ? ? ? ? ?—— 前AI領域知名爆料者老尼

雖然AI算法公司很難做大，那是不是純做算法供應商就不可以了呢，筆者個人認為是否定的。純算法公司，保持簡小精悍的團隊，聚焦特定場景，仍舊是可以活的不錯的。

在算法領域，有一家比較低調的企業——虹軟，該公司主要的業務就是為手機廠商提供影像相關算法，屬于深耕一個場景的典范，據其上市招股書顯示，2018年，手機視覺解決方案占其總營收的96.57%。虹軟于2019年成功在科創板上市，目前市值也有275億。

據筆者與一家北京的AI創業公司創始人交流，該公司雖然規模較小，只有幾十人 ，但因為其在研究所和民航單位有穩定的業務來源，該公司負責人表示，從來沒有融過資，該公司仍舊活的比較舒服，年終還計劃把盈利拿出來一部分給員工分紅。另外，在長三角和珠三角地區，有數百家從事檢測（工業品缺陷檢測、行人檢測）、人臉識別等小團隊公司，他們一般深入到工業生產、電力、商超、廣告等具體領域，所以也活的不錯。

在深度學習領域，算法越來越不是瓶頸和壁壘，因為多數算法都是開源的，相比算法，看似沒有什么技術含量的數據，反而構成了護城河，而專攻某一兩個行業的小團隊，若能積累更多的行業內數據，這點對于小規模的團隊反而是利好。

toBAT

在中國，創業按賽道來區分，除toC、toB和toG，還有兩種有趣的創業模式：toVC或者toBAT創業。toVC顧名思義，就是靠忽悠投資人的創業模式，而這種模式畢竟是不可持續的，也會很快上投資機構的黑名單。而toBAT，在流量被巨頭瓜分之下，也不失為一種好的出路。

但是，略尷尬的是，相比國外的谷歌、蘋果收購多家AI初創團隊，中國的BAT巨頭則鮮有收購AI初創公司，BAT更多的是投資，而非收購，例如，阿里分別投資了商湯、曠視、依圖、寒武紀等多家創業公司。但，中國的AI公司只有深鑒科技被賽靈思收購外，其他鮮有被收購的案例。

而反觀阿里收購的中天微、餓了么、優酷、高德地圖等，百度收購的渡鴉，騰訊收購的多家游戲公司，則是深度補足他們的業務短板或加深其護城河。所以，toBAT模式，對于AI領域的創業公司，或許并不是一個可行的模式。

總結

AI本質上不是一個行業，AI是一門技術。而技術，只有結合到具體的行業和產品上才有價值。就像是互聯網技術，當它落地在電商、搜索、社交、金融、廣告上，才產生了極大的經濟價值，誕生各領域的巨頭。對于人工智能技術亦然，AI最理想的出路也是用技術去做產品。而在2020年，還以孤立的人工智能技術為宣傳點，對于十幾人的小規模算法解決方案公司或許仍舊可行，而對于數千人的大公司，在投資人眼里，則就沒那么“性感”了。

除了上文提到的這些以AI起家在公司，其實，在BAT、滴滴、美團、字節跳動、大疆、海康威視、華為這些公司，AI早就落地到他們的產品中去，而這些企業，雖然我們并不把他們稱作AI公司，但或許，他們是AI在內部產品和場景落地最成功的公司，也是對算法工程師需求最大的公司。

或許，有一天，一些人工智能公司，也能成功的轉型為產品公司，成為卓越的機器人公司、智能安防公司、自動或輔助駕駛公司。彼時，我們或許不再以AI公司稱呼他們，但他們，或許才是真正跨越了技術和產品的鴻溝，走上了穩健發展的康莊大道。

AI獨角獸，雖然在創業初期經過了諸多探索，踩了很多坑，但不可否認，他們的初心都是以AI技術造福社會，為社會創造價值。即使不討論他們的商業化成果，像商湯、曠視每年發表幾十篇頂會論文、公開行業數據、培養大量的算法實習生和工程師，對我國的人工智能行業的發展也是做了很大貢獻。祝愿他們，在深耕的場景內、抑或在他們的平臺戰略上，可以做大做強。

在過去的40年中，我國趕上了工業革命的末班車，迅速成為制造業第一大國，同時，得益于中國的人口紅利和巨大市場，中國成為互聯網應用最廣泛的國家。但是，到2020年，制造業急需突圍，互聯網的紅利也已經接近尾聲。而21世紀一個新的十年，應該是一個智能制造的十年，而人工智能技技術理應更進一步深入到各個場景、賦能各行各業。就像電一樣，為行業提能增效；抑或像水一樣，潤澤萬物而不爭。

畢竟，人工智能的征途——是星辰大海！

本文原創首發于公眾號AIZOO。AIZOO?是由 AI 領域的創業者元峰 和他的創業小伙伴建立（元峰在知乎有近1.3萬個關注者，有興趣的朋友也可以去知乎關注他，ID：元峰），AIZOO經常分享深度學習算法和經驗、開源他們的代碼和模型、對人工智能領域的分析，以及對在校學生的研究方向和求職的建議等。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的2020年，中国AI创业公司将走向何方的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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