商湯巨額融資的背後: 面向新零售的出發與落地

相比傳統安防和金融領域，新零售的場景應用進一步拉近了 AI 獨角獸們和錢、和買方的距離。

AI 獨角獸公司商湯科技剛剛宣布完成了由阿里巴巴集團領投、蘇寧參與在內的 6 億美元的 C 輪融資，CB Insights 給出了 30 億美元的最新估值。

繼依圖、曠視之後，商湯也成為「阿里系」資本投向計算機視覺領域的一處新標的，並且力度之大也創下史上之最——15 億元（據《財經》雜誌此前報道）。

「阿里巴巴+商湯+蘇寧」的組合被視為衝擊線下新零售場景的有力戰隊，同時預示著計算機視覺技術商業化的新走向——朝著新零售場景出發和落地。

這將是 AI 在安防和金融之後的又一個新戰場，並且領域之新、價值之大令人異常興奮。有投資人評價，「離買方更近，離錢更近」。

為什麼是阿里：新零售布局

阿里入股商湯並不奇怪。相比騰訊，阿里在 AI 領域，尤其在計算機視覺方面的布局一直更為積極。

在 2014 年和 2017 年，螞蟻金服曾領投了曠視科技的 B 輪、C+輪；此外，馬雲以個人名義參股的雲鋒基金則在 2016 年領投了依圖科技的 B 輪投資。

之所以強調「阿里」，是因為無論在互聯網領域的哪個賽道，創業公司基本在經歷過 A 輪、B 輪、C 輪……後都將進入到「BAT 輪」——無可避免地將面臨著「二馬」之爭。

但這次，騰訊方面的動作卻相對保守。極客公園就這一問題請教了幾位投資領域專業人士，他們給出了這樣的分析：

首先，騰訊的主戰場不在計算機視覺和新零售領域。從騰訊公布的 AI 業務設置圖中可以看出，騰訊 AI 的應用場景主要聚焦在內容 AI、社交 AI、遊戲 AI 和平台工具 AI。

圖片來自網路

此外，在馬雲大力進軍和布局線下新零售領域的過程中，除了大力入股併購，還包括孵化和自己做（天貓無人店）。騰訊卻仍多以業務投資布局為主，並且多拉上京東一起。

在昨天的騰訊互聯網+活動上，馬化騰進一步說明了騰訊做新零售的思路，「我們不是自己要做零售，希望成為零售業的『數字化助手』。」

馬化騰強調，騰訊「無心開店」，而是一心想要「孵化」騰訊目前所掌握的技術在智慧零售領域內的落地和應用。

其次，騰訊的技術底色比阿里更重。阿里本身以模式驅動為主，騰訊則更偏重技術和產品驅動。從騰訊與阿里各自的 AI 研究院發展模式以及人員組成來看，騰訊對於 AI 的理解更到位，技術實力可能更強。

目前，阿里在人工智慧領域的力量相對薄弱，能投資一家具有平台能力的稀缺公司對自己的掌握智能生態很重要。

談到生態布局，最核心的元素還是「新零售」場景，這個話題本質主要是「線下線上數據的融合」。

對於阿里而言，手握淘寶、支付寶、餓了么等主要渠道，已經較能充分地掌握線上（零售）數據；與之對應地，線下數據則成為當下阿里當下急需補足的短板。

現階段，人臉識別作為搜集線下數據最重要的方式，而商湯又被視為最好的演算法商之一，因此商湯稱為促成這件事的因素之一。阿里也正是看中了商湯能夠幫助其更好地獲取線下數據，才聯合蘇寧入局。

實際上，2017 年底，商湯已經入駐蘇寧的線下店裡，為其「無人」店面提供人臉識別演算法，已實現從入店、購物、結賬、出店等全流程的無人化和刷臉支付。

在彭博社的最新報道里，商湯科技聯合創始人兼 CEO 徐立透露，商湯正在開發代號為「Viper」的服務，用來分析來自數千個實時攝像頭源的數據。

與此同時，徐立還透露，商湯將在未來一年內在一線城市建造至少五台小型超算中心，以推動 Viper 和其他服務。這項業務主題與阿里雲所主推的智慧城市戰略基本吻合。

不過，這其中多少數據與「線下零售」相關還不得而知，因為當下與政企合作的安防項目仍是商湯的業務主力。

為什麼是商湯：逼近垂直市場的「逃逸速度」

據 CB Insights 公布的數據顯示，以 30 億美元估值的商湯為參考，中國「AI 四小龍」中排名靠前的另外兩家估值分別為：依圖估值 20 億美元，曠視估值 10 億美元。

單從時間維度和產業化經驗來看，2014 年成立的商湯並不具備優勢。但實際上，不到四年的時間裡，商湯已經「後來者居上」，與其他選手拉開實質距離。

某種程度上，商湯的員工很介意外界將其與創業級的競爭對手相提並論，尤其是「AI 四小龍」的稱謂。在他們看來，其目標和願景要宏大很多——成為一家平台級的人工智慧公司，而不僅僅局限於單一的計算機視覺技術。

這一點，徐立和其老師湯曉鷗——商湯創始人，早在香港中文大學多媒體實驗室搞研究的時候就已明確，並向其早期投資人 IDG 牛奎光進行過詳盡闡述，相信後進的投資人也都接受了這樣的觀點和思路。

以下，關於商湯特色的官方數據方便我們更為直觀地認識這家公司：

1）創立早期商湯便使用人才壟斷戰略，至今團隊共吸納了全球超過 150 名計算機視覺相關專業的博士，粗略統計，這基本上囊括了 AI 領域人才的主要群體。

2）在拿到 B1 輪融資度過資本寒冬後，商湯便開始加緊投入鋪建超算中心，現在手握超過 8000 塊 GPU；今年年初，再向英偉達下單 1 億元購買 GPU。

3）過去三年，商湯每年營收平均增長率達到 400%。在 2017 年，公司實現正向盈利，營收在 10 億元以內。

4）商湯服務超過 400 家客戶，包括高通、本田、中國移動、銀聯、中央網信辦、華為、小米等企業及政府機構。

5）商湯業務範圍主要涵蓋安防、 智能手機、移動互聯網、車載等多個行業，同時以教育、新零售、機場、金融、樓宇、運營商市場作為其衝刺進軍行業，總共涵蓋 10 余個細分垂直業務線。

簡單來講，這是一家以「中國速度」成長起來的 AI 創業公司。

儘管創始團隊是學術和實驗室背景出身，但其業務模式和操盤風格卻十分地「互聯網化」。在較晚一年成立的「國家隊」雲從科技還在喊著「做一個行業就要將其打透」口號的時候，商湯已經逐步建立起了他的「4+6」、「1+1+X」業務模式。

「4+6」即指前文提到的業務範圍，「1+1+X」即指「1(基礎研究)+1(產業結合)+X(行業夥伴)」的商業模式，以此來打造人工智慧平台。此外，自成立之初起，商湯便開始與行業內傳統公司成立合資公司以更快的切入垂直市場。

製圖/四月，數據來自天眼查

近兩年，商湯還積極地與地方政府、知名基金進行聯合投資，其公司內部也成立了專門的戰投部門。

從其外部資本運作方式來看，「投資、併購、合資」三種資本運作方式，商湯已經深得其精髓。這對於一家技術背景的創業公司而言，十分難得。

如此看似有些激進的商業運作模式，創始團隊有著一套自己的打法解讀。

徐立將其稱為「逃逸速度」。

在 2018 年初的一次授獎典禮上，徐立曾談到，「當你創新的速度足夠快的時候，當你真正能夠做到把創新和產業深度結合的時候，那你擁有的是一個非常高效的往前沖的速度，而這個速度在物理學裡被稱為逃逸速度。達到了這個速度之後，我們就可以擺脫地心引力，愉快地在我們的產業，在我們的行業顛覆中進行暢遊。」

這背後的「地心引力」來自於演算法快速迭代導致的窗口期被縮短。

據統計，在過去五年的時間裡，圖像識別神經網路在複雜度上已經有了 350 倍的提升，尤以近兩年為盛，語音識別的神經網路也複雜了 30 倍。

面對如此快速的演算法迭代速度，留給以演算法見長並作為核心競爭力的公司成長的時間並不會太長。而在這之後，需要強有力的落地和商業化能力。

為此，商湯在早期便砸錢投入建立起深度學習演算法框架、超算中心等兩套核心基礎設施，甚至在港中文大學的實驗室期間就已經起步。「因為底層基礎設施已經打牢固，所以能夠用 AI 賦能百業」，徐立曾說到。

通過阿里與商湯的此輪協作，「AI 賦能百業」從傳統的起點終於走到了「新零售」一類的更真實落地。很多人相信，自此以後，這將成為技術公司與巨頭生態相結合的參考範本。

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本文由極客公園原創

轉載聯繫 zhuanzai@geekpark.net

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