旷视上市在即，AI企业能学到哪些“生意经”？
- 来源：亿欧 唐钰婷
- 2020/1/15 8:53:58
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近日，多家媒体报道，旷视科技已经通过港交所的上市聆讯，计划农历春节后第一周开始招股。如果旷视能如愿上市，那么它将成为登陆港股的AI企业，也是“AI四小龙”中早上市的企业。
”AI四小龙“是中国AI创业企业的代表，四家企业的估值也远高于其他同类企业，其一举一动都备受关注。如今旷视登陆港股在即，将成为“四小龙”的代表，很可能将打响AI企业上市第一枪。
旷视可以说是中国AI创业企业的样板——创始团队是“学霸”、“精英”背景，有很强的技术研发实力；发展的路径上，先研发技术，再去找落地应用的场景；但这些场景都比较依赖政府业务……因此，总结旷视的成功之道，发现旷视面临的问题，将给其他AI创企提供镜鉴。
AI时代的操作系统
提起旷视，大部分人联想到的第一个词是“计算机视觉”。的确，计算机视觉算法，是旷视的看家本领，但支持旷视计算机视觉算法快速发展和迭代的能力——“Brain++”，才是旷视核心的竞争力。
Brain++是旷视自主研发的“深度学习框架”。深度学习框架是通用性的底层支撑平台，能够大幅提升算法生产效率，其重要性可以理解为AI时代的“操作系统”，是算法训练、模型改进必不可少的支撑。
值得一提的是，旷视是为数不多的，拥有自主研发的深度学习框架的公司之一。
目前主流的深度学习框架，几乎都是由巨头企业或者是高校研发。但旷视自研的深度学习框架与其他主流开发框架不同的是，旷视的深度框架仅限内部使用，从未对外开放。
如果将算法比喻成一栋大厦，那么深度学习框架就是土地，在别人的土地上盖房子，的确可以更便捷、更轻松地建立起自己的房子，但问题在于：一旦别人停止提供土地，那自己搭建的房子就会被连根拔起。因此，拥有自己的“土地”——也就是拥有自研的深度学习框架，尤为重要。
专注于自研核心技术的打磨，是旷视的立命之本。创始人印奇在给投资人的信中写道：“对旷视来说，强化核心技术优势比扩大业务规模更为重要。”从旷视的研发投入中，也能看出旷视对技术研发的执着。
从人脸识别到AIoT
几乎所有“学院派”创业，都会对技术有着异常的执着。但企业的担任角色不是研发，而是将技术带到社会民生中，将之商业化。
目前，旷视的三大业务为：个人物联网解决方案、城市物联网解决方案和供应链物联网解决方案。
这几项业务也记录了旷视发展壮大的历程。个人物联网是旷视早实现商业化落地的场景，其次是城市物联网，后是供应链物联网。旷视的战略，也从早期的“专注计算机视觉”，到现在的“专注AIoT”。
先从早期的计算机视觉说起。
深度学习是旷视的核心能力。实际上，除了计算机视觉外，深度学习还可以用在语音识别、自动驾驶、机器人、智能商务等多个领域。为什么旷视选择了计算机视觉，尤其是人脸识别这条路？
重要的原因，是因为人脸数据容易获取，而且数据量也足够大，因此选择这条赛道，容易能“跑”起来。旷视的选择，几乎代表了中国大部分AI初创企业的想法，因此过去人们常常把人脸识别和人工智能划上等号。
选择了人脸识别这条大的赛道之后，需要思考的是：该在哪些场景应用这些技术。
旷视选择了两条路：一条是个人物联网，另一条是城市物联网。
个人物联网业务方面，旷视能够为手机生产商，提供拍照优化服务。简单来说，就是可以“美颜”；此外还能够为B端客户，如金融机构、网约车平台等，提供身份认证服务；城市物联网方面，主要是为政府部门提供城市安全服务方面的软硬件服务。
当然，这两块业务，早期都没有被冠以“物联网”这个称号。“物联网”是2019年旷视确立新战略后，才加上的。
2019年1月，在旷视机器人战略发布会上，旷视发布了物联网操作系统——河图，以及众多物流机器人。创始人印奇还宣布旷视将升级战略，进军AIoT。
之所以进军AIoT，旷视看准的是AI与传统产业结合所产生的巨大价值，这与互联网巨头倡导的“产业互联网”有异曲同工之妙。人力成本日渐提升，对物流、制造业等传统行业来说，急需降本增效，对“技术替人”有着巨大的需求。对技术型企业而言，这些传统行业，就是商业落地的沃土。
AI企业未来有哪些路？
旷视本次IPO的资金，将主要用于以下几个方面：
1.升级和优化Brain++，巩固算法开发优势；
2.建立数据汇中心，提高IT基础设施的计算能力及储存容量；
3.进一步丰富解决方案种类，加强产品开发实力；
4.拟在未来两年用于实施扩张战略；
5.拟用于有选择地寻求战略投资或收购机遇。
AI企业未来该如何发展？从旷视在招股书中提到的资金用途中，可以管中窥豹。
第一，找准生态位。
人工智能是学术圈的事，但人工智能的商业化应用，是全社会的事，没有哪家企业能够凭一己之力独揽。过去，市场强调的是“木桶原理”：企业要面面俱到，不能有短板。但现在， “长板理论”大行其道。
在AI时代，企业能不能获得良好发展机遇，取决于企业能不能在某一个细分领域做精做细，成为某个细分领域的。那些自己不能做的事情，可以与其他伙伴合作去完成。
旷视的核心优势是深度学习，技术积累在计算机视觉，但旷视依然能够依靠收购与合作，成功拓展至其他行业。比如，旷视在2018年全资收购艾瑞思机器人，由此进军智能机器人业务；今年1月，旷视还与易华录共同成立子公司，瞄准城市智能化市场。
关键不在于综合能力有多强，而是在整个人工智能生态中，找准自己的生态位，并且通过强化自己的核心能力，牢牢占据住这个位置。
第二，出海或“下沉”。
企业想要扩大业务版图，有效途径是场景上拓展其他赛道，另一个方式则是空间上拓展其他市场。
目前，国内人工智能的甲方仍以政府机构为主，而政府机构的财力又与地方经济发展水平息息相关，因此一线城市是AI企业必争之地。对于旷视等头部企业来说，城市是业务开展的主要市场，但对于第二甚至第三梯队的企业来说，城市这块“肥沃”的市场，剩余的发展空间已经十分有限。
因此，出海或者到下沉市场，是拓展市场的两个方向。
旷视选择的是出海。据了解，旷视未来计划在日本、新加坡、泰国和中东成立合资企业或办事处，巩固其在当地的市场占有率。
“下沉”的趋势，目前在乡县级的智慧城市建设浪潮中，已初现端倪。但对于初创企业而言，贸然尝试“下沉”，恐怕会“踩坑”。好的方式或许还是成为巨头企业的合作伙伴——“借船”拓展业务。这要保证自己在某个领域有足够的优势，也就是前文提到的“找准生态位”。
从旷视过往的发展历程和未来的计划中，都能看出旷视对市场动态了如指掌，这或许也是旷视能够打响AI企业上市第一枪的原因。虽然自从IPO消息释放后，常被诟病“亏损”“不赚钱”，但风物长宜放眼量：目光向着未来，而非眼下盈亏。
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