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(chuàng)業(yè)公司將走向何方呢？

作者是一位90后創(chuàng)業(yè)者，18年碩士畢業(yè)后在業(yè)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(lián)網(wǎng)+AI領域的創(chuàng)業(yè)。所以本文是以一位AI從業(yè)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(zhì)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(shù)據(jù)（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(tǒng)的算法，并在計算機視覺、自然語言處理、語音識別、推薦系統(tǒng)等諸多方向得到廣泛的應用。

隨著AI技術(shù)的崛起，伴隨的是各大互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛成立AI研究院或加碼AI團隊規(guī)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(nèi)，則有阿里的達摩院、騰訊的人工智能實驗室和騰訊優(yōu)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(nèi)外更是誕生了數(shù)萬家AI創(chuàng)業(yè)公司。而部分人工智能創(chuàng)業(yè)公司，借助技術(shù)、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(chuàng)業(yè)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(shù)起家的公司，極大的吸引了投資人和AI從業(yè)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(guī)模屢創(chuàng)紀錄，人員規(guī)模也迅速擴張，業(yè)務上也是多點探索。那么，幾年過去了，除了少數(shù)公司被收購（例如深鑒科技被賽靈思收購），少部分破產(chǎn)（例如roadstar），其他的人工智能公司發(fā)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(jīng)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(chǎn)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(xiàn)。

那么，AI創(chuàng)業(yè)公司到底面臨哪些問題呢？筆者作為一名行業(yè)從業(yè)人員，結(jié)合媒體對AI公司的報道、對創(chuàng)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(shù)很強，但是產(chǎn)品和銷售能力較弱，踩坑較多

以CV四小龍的創(chuàng)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(yè)創(chuàng)業(yè)、朱瓏博士畢業(yè)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(chuàng)始人可以說都是技術(shù)和研究出身，所以部分AI企業(yè)熱衷于發(fā)論文和參加比賽刷榜，或許就不足為怪了。

而一流的學術(shù)出身的創(chuàng)業(yè)者，對技術(shù)和算法有異于常人的深刻理解，但產(chǎn)品能力或許是他們的一個短板。曾經(jīng)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(shù)團隊，我們的技術(shù)非常好，但是我們在產(chǎn)品上、在產(chǎn)業(yè)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(jīng)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(yè)。

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

對于非產(chǎn)品出身的創(chuàng)始人來說，試錯和踩坑成了創(chuàng)業(yè)的必經(jīng)之路。地平線創(chuàng)始人余凱博士2016年在其朋友圈發(fā)文稱：

“關(guān)于AI創(chuàng)業(yè)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(shù)自身很難支撐一個商業(yè)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(yè)發(fā)展并不好。”

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

從技術(shù)到產(chǎn)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(shù)到產(chǎn)品鴻溝，走向成功的技術(shù)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(shù)嗎，尤其是人臉識別這一技術(shù)門檻并不是很高的技術(shù)。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(xiàn)在螞蟻金服所有的人臉識別相關(guān)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(chǎn)品仍然有被上游巨頭吞噬的風險。說一個筆者自己經(jīng)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(guān)系不大，領導說沒關(guān)系的，我們自己也做人工智能芯片和相關(guān)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(xiàn)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(guān)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(fā)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(gòu)NPU。

迅雷的創(chuàng)始人、現(xiàn)在做投資人的程浩在他那篇知名的《人工智能創(chuàng)業(yè)的6大核心問題》中寫到，對于技術(shù)供應商和算法類公司，如果技術(shù)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(shù)），對于有一定門檻的行業(yè)，如果行業(yè)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(zhàn)更大。如果我們打開阿里云、騰訊云、百度云的官網(wǎng)，我們會發(fā)現(xiàn)，AI浪潮中最火的人臉相關(guān)、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(yōu)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(lián)網(wǎng)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(shù)千人的團隊規(guī)模)，的確會讓部分投資人望而生畏。

算法的生意經(jīng)，和互聯(lián)網(wǎng)公司不太一樣

過去二十年的互聯(lián)網(wǎng)以及移動互聯(lián)網(wǎng)浪潮，相當一部分資本的打法是接受企業(yè)暫時虧損，先占領增量市場，等成為行業(yè)No.1或者頭部企業(yè)以后，盈利就成為很容易的事情。國內(nèi)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(nèi)接近壟斷地位，京東和美團已經(jīng)開始盈利了。

但是，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)toC的行業(yè)屬性，與AI領域toB甚至toG的屬性并不一樣。toC公司，在開發(fā)一個產(chǎn)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(yè)，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(fā)，導致一家公司很難做到贏者通吃。

我們做一個不那么恰當?shù)谋容^，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(jù)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(shù)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(shù)研發(fā)公司，我們需要保持長期心態(tài)，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(chuàng)業(yè)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(guān)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(yè)，轉(zhuǎn)型為產(chǎn)品和解決方案公司

迅雷創(chuàng)始人程浩提出了AI創(chuàng)業(yè)的”一橫一縱“理論，一橫就是以算法為本，服務多個行業(yè)，例如安防、醫(yī)療、工業(yè)檢測、自動駕駛、教育、金融等多個行業(yè)，AI公司早期多采用這種打法；一縱就是選擇一兩個行業(yè)深耕，從技術(shù)、數(shù)據(jù)、產(chǎn)品和商業(yè)全打通，程浩認為這才是健康的商業(yè)模式。

在上文中我們提到，如果只做算法或者技術(shù)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(shù)AI獨角獸，已經(jīng)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(diào)，目前專注于個人物聯(lián)網(wǎng)（手機美顏、人臉識別等算法）、城市物聯(lián)網(wǎng)（安防、智慧城市等）、供應鏈物聯(lián)網(wǎng)（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(chǎn)品在內(nèi)的全棧式、一體化解決方案，這樣才為終端使用者創(chuàng)造真正的價值。”

依圖聚焦于安防、醫(yī)療和芯片；云從主要是金融領域的人臉識別，另外，據(jù)了解，云從接下來幾年會投入數(shù)億元研發(fā)硬件產(chǎn)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(xiàn)在已經(jīng)收縮到以自動駕駛相關(guān)產(chǎn)品為主了，在其官網(wǎng)，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(shù)千家小規(guī)模的AI公司，他們從成立之初，就是為某個行業(yè)解決痛點而成立的，這反而是一種較為穩(wěn)健的創(chuàng)業(yè)模式。例如做風機巡檢和零售商品監(jiān)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(yè)內(nèi)有立足之地。

當然，也有繼續(xù)打平臺方向的AI獨角獸，例如，商湯科技依據(jù)選擇一橫戰(zhàn)略，其公眾號文章稱，商湯已經(jīng)賦能18個行業(yè)，在安防、自動駕駛、醫(yī)療、AR、教育、廣告、智能零售等領域多點開花。但是，據(jù)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(wǎng)，已經(jīng)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(yè)提供一站式開發(fā)平臺，而訓練平臺和云部署平臺無縫連接的優(yōu)勢，AI獨角獸與云計算廠商相比，幾乎毫無優(yōu)勢。

小規(guī)模團隊做算法技術(shù)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(diào)的企業(yè)——虹軟，該公司主要的業(yè)務就是為手機廠商提供影像相關(guān)算法，屬于深耕一個場景的典范，據(jù)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(chuàng)板上市，目前市值也有275億。

據(jù)筆者與一家北京的AI創(chuàng)業(yè)公司創(chuàng)始人交流，該公司雖然規(guī)模較小，只有幾十人 ，但因為其在研究所和民航單位有穩(wěn)定的業(yè)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(qū)，有數(shù)百家從事檢測（工業(yè)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(yè)生產(chǎn)、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(shù)算法都是開源的，相比算法，看似沒有什么技術(shù)含量的數(shù)據(jù)，反而構(gòu)成了護城河，而專攻某一兩個行業(yè)的小團隊，若能積累更多的行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)，這點對于小規(guī)模的團隊反而是利好。

toBAT

在中國，創(chuàng)業(yè)按賽道來區(qū)分，除toC、toB和toG，還有兩種有趣的創(chuàng)業(yè)模式：toVC或者toBAT創(chuàng)業(yè)。toVC顧名思義，就是靠忽悠投資人的創(chuàng)業(yè)模式，而這種模式畢竟是不可持續(xù)的，也會很快上投資機構(gòu)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(chuàng)團隊，中國的BAT巨頭則鮮有收購AI初創(chuàng)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(chuàng)業(yè)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(yōu)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(yè)務短板或加深其護城河。所以，toBAT模式，對于AI領域的創(chuàng)業(yè)公司，或許并不是一個可行的模式。

總結(jié)

AI本質(zhì)上不是一個行業(yè)，AI是一門技術(shù)。而技術(shù)，只有結(jié)合到具體的行業(yè)和產(chǎn)品上才有價值。就像是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，當它落地在電商、搜索、社交、金融、廣告上，才產(chǎn)生了極大的經(jīng)濟價值，誕生各領域的巨頭。對于人工智能技術(shù)亦然，AI最理想的出路也是用技術(shù)去做產(chǎn)品。而在2020年，還以孤立的人工智能技術(shù)為宣傳點，對于十幾人的小規(guī)模算法解決方案公司或許仍舊可行，而對于數(shù)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(jié)跳動、大疆、海康威視、華為這些公司，AI早就落地到他們的產(chǎn)品中去，而這些企業(yè)，雖然我們并不把他們稱作AI公司，但或許，他們是AI在內(nèi)部產(chǎn)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(zhuǎn)型為產(chǎn)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(shù)和產(chǎn)品的鴻溝，走上了穩(wěn)健發(fā)展的康莊大道。

AI獨角獸，雖然在創(chuàng)業(yè)初期經(jīng)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(shù)造福社會，為社會創(chuàng)造價值。即使不討論他們的商業(yè)化成果，像商湯、曠視每年發(fā)表幾十篇頂會論文、公開行業(yè)數(shù)據(jù)、培養(yǎng)大量的算法實習生和工程師，對我國的人工智能行業(yè)的發(fā)展也是做了很大貢獻。祝愿他們，在深耕的場景內(nèi)、抑或在他們的平臺戰(zhàn)略上，可以做大做強。

在過去的40年中，我國趕上了工業(yè)革命的末班車，迅速成為制造業(yè)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(lián)網(wǎng)應用最廣泛的國家。但是，到2020年，制造業(yè)急需突圍，互聯(lián)網(wǎng)的紅利也已經(jīng)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(shù)理應更進一步深入到各個場景、賦能各行各業(yè)。就像電一樣，為行業(yè)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(chuàng)首發(fā)于公眾號AIZOO。AIZOO?是由 AI 領域的創(chuàng)業(yè)者元峰 和他的創(chuàng)業(yè)小伙伴建立（元峰在知乎有近1.3萬個關(guān)注者，有興趣的朋友也可以去知乎關(guān)注他，ID：元峰），AIZOO經(jīng)常分享深度學習算法和經(jīng)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(jié)

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(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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