科技猎AI应用启示录：安防市场的蜜糖和砒霜
AI应用启示录：安防市场的蜜糖和砒霜
Alter
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过度的乐观，过高的期望，最终留下了一个又一个“伤仲永”的故事。
图片来源@视觉中国
文 | Alter
刚刚进入解禁期，商汤科技的股价就经历了崩盘式的下跌。
对于这样的结果，外界并未有太多的诧异。AI领域的投融资事件数量在2019年时就已经显著下降，“四小龙”的上市路可谓一波三折，在市场整体不乐观的环境下，机构投资者的撤离可以说是预料之中的结果。
比起股价的一时涨跌，不少人看不懂的是：为何曾经的“宠儿”到了被“遗弃”的地步，而且同样命运的远不止商汤一家，几乎所有靠计算机视觉起家的AI创业者，都走向了一条高开低走的下坡路。
问题的答案绝不只是“大环境不好”可以解释的，理清楚行业崛起的过程中犯了哪些错，新故事为何无法挽回投资者信心，以及创业者们自我救赎的机会在哪里，对AI市场的方向有着不可或缺的作用。
01 一场华丽的梦
回顾人工智能的进化历程，2014年是个重要的时间节点。
2012年的ImageNet挑战赛上，深度卷积神经网络AlexNet横空出世，由此开始了计算机视觉的黄金时代。随后的两年时间里，国内外的研究团队不断刷榜，到了2014年的时候，计算机图像识别的准确率首次超过了肉眼识别。
这一事件的影响力虽不像AlphaGo那样出圈，却直接影响了人工智能的商业进程，国内的旷视、商汤、云从、依图、格灵深瞳等企业均在同一时段入局。即便“计算机视觉”还是大多数人感到陌生的技术词汇，单单是AI识别文字、人脸、物体、场景的描述，就能让人产生无限的遐想。
最为直接的场景就是安防市场。在雪亮工程、智慧城市等概念的推动下，大量的摄像头被布置在社区楼宇和交通路口，车辆识别、人脸识别、行为分析等技术的应用，对安防赛道的增值不言而喻。
比如2012年成立的依图科技，第二年就通过“蜻蜓眼系统”帮助苏州警方破获一起入室盗窃，接下来很快就建立起了全球最大的人像对比平台，被应用于刑侦破案、反恐情报、治安防控、出入境管理等场景。
有些巧合的是，旷视的印奇、云从的周曦、商汤的汤晓鸥、依图的朱珑，不少AI企业的创始人都有着“科班出身”的背景，他们对技术创新有着深刻的洞察，但对商业的理解普遍有所欠缺，导致很多公司迷信于研发SDK，只要研发出标准化的模块，被集成在下游公司的解决方案里，就能形成稳定的营收。而且SDK被集成越多，对应的边际成本就越低，利润率也就越可观。
类似的商业逻辑牢牢抓住了资本市场的胃口，特别是见证了互联网商业盛宴的投资者，对AI的商业化有着特殊的偏爱。
一个著名的插曲就是徐小平和沈南鹏在2014年对格灵深瞳未来市值的激烈争论，分别开出了1000亿美元和5000亿美元的加码，最后妥协在3000亿美元的“中间数”。给一家刚满周岁的企业开出比肩腾讯的估值，淋漓尽致地诠释了资本市场对于AI的乐观态度。
两位资本大佬没有料到的是，格灵深瞳在2022年跌跌撞撞走进了“科创板”的大门，市值却只有70亿元，一个月内股价就跌了40%。早期的AI创业者充满了理想主义的色彩，可理想终归要面对现实。
02 战友变成宿敌
技术派背景的创业者们，或多或少会低估商业市场的复杂性。
在AI起步的黄金时代，抛来橄榄枝的除了投资机构，还有诚意满满的“大客户”。旷视的第一个落地场景是支付宝的“刷脸支付”，云从的第一个订单是帮海通证券做远程开户的身份认证系统，商汤的第一笔商业化大单来自中国移动的手机实名制……以至于很多创业者产生了一种错觉：只要在算法精度上保持优势，客户自然会闻讯而来。
相当长的一段时间里，AI创业者把资金砸在了研发上，算法人才的待遇也水涨船高。而这种打法并非没有效果，不少创业公司频频出现在各种人工智能会议的得奖名单上，相关论文的数量急剧增长。几乎没有“剧中人”意识到，算法的精度在不断刷新，可应用场景却止步在了安防领域。
2015年到2018年的三年时间里，不少AI公司将战场压在了安防赛道。
根据艾瑞咨询的统计数据，2017年中国计算机视觉行业的市场构成中，安防影像的占比高达67.9%；艾媒咨询在2019年发布的《中国人工智能产业研究报告》中揭示，安防和金融是人工智能市场份额最大的领域，占比分别为53.8%和15.8%。
计算机视觉是安防行业的刚需应用，但市场本身高度碎片化，并且以政府订单为主，同时赛道的深度并不大。就在创业者们想要寻找更多落地场景赚钱的时候，两类“野蛮人”不经意间闯进了市场。
一群是BAT代表的互联网平台。在百度、阿里、腾讯的战略布局中，很少直接提及“安防”的概念，取而代之的是城市大脑、WeCity、AI生态企业等名词，可安防市场恰恰是核心的技术出口和业务延伸方向。
另一群是海康、大华、宇视等传统安防巨头。作为安防市场的主导者，海康威视等企业不再满足于销售摄像头，同样参与到了智慧城市等“基建”中，并且为了弥补算法上的短板，纷纷招兵买马增强自研能力。
BAT们的高举高打，不断冲击算法的价格，原本价值千万的人脸识别算法，迅速跌到了几十万的维度；海康们有着天然的渠道优势，深知政府和B端客户更愿意为硬件买单，抢占AI创业公司的市场可谓水到渠成。
标志性的转折是李开复的一次“口误”，蚂蚁金服在声明中刻意强调，支付宝的“刷脸支付”早已不与旷视合作，替代方案是蚂蚁金服独立研发的产品。曾经的亲密“战友”，悄然间成了抢市场的宿敌。
03 泡沫一夜破碎
AI公司就像一袭华美的长袍，光环褪去后发现爬满了“虱子”。
安防行业嗷嗷待哺的需求，撑起了AI创业的黄金时代，可在这场渠道为王的战役中，不少创业公司乱了阵脚。譬如为了和海康们贴身肉搏，被迫放弃兜售SDK的想法，做起了软硬件集成的解决方案，同时招揽人才开拓渠道。
结果却只能说差强人意。按照IDC在2019年下半年发布的《中国人工智能软件及应用跟踪》报告，“AI四小龙”的市场份额从2017年的69.4%下滑到了51.4%。可传统的安防领域照旧被海康、大华、宇视把持着八成左右的市场份额，AI创业公司只能在逼仄的剩余市场空间里扎堆竞争。
安防市场是蜜糖，也是砒霜。当安防赛道从蓝海驶向红海，AI创业公司随即遇到了商业化困局，曾经的范式已然成了原罪。正如海康威视总裁胡扬忠的吐槽：“用高成本的人力去跑安防，就像拿步枪打苍蝇一样，投入与产出是非常不匹配的。”
过去为了拿到“大客户”的订单，AI公司需要付出庞大的人力和算力成本进行定制化研发，然后以项目制的方式进行交付。市场竞争不激烈的时候，这样的服务逻辑无可厚非，可当行业趋于恶性竞争，压价已经成为一种行业常态的时候，利润率被大幅压缩，大多数AI公司深陷亏损的窘境。
再加上安防行业的客户主要是政府和国企，付款审批流程普遍比较长，导致项目的回款周期较慢，进一步重创了AI创业公司的现金流，商业化进程遭遇了获客周期长、实施成本高、重人力交付等弊病。
悲观情绪传导到资本层面，一级市场迅速收紧了钱袋子。
2014年到2018年期间，国内人工智能领域的融资事件和规模逐年增长，2019年首次出现了回落，2020年连AI独角兽也不再被市场看好。正是从这个时候开始，头部玩家陆续披露招股书，估值过高、烧钱严重、商业化落地难等痛点被越来越多人讨论。
即使商汤、格灵深瞳等陆续完成了IPO，市值已无法和高峰时同日而语，反倒是质疑声越来越盛。
为数不多的利好大概就是“死亡之谷”的说法，在Gartner经典的技术曲线理论中，一个行业总会经历高峰到低谷的转折期，预示着泡沫的破裂和参考的淘汰赛，唯有熬过“死亡之谷”的企业，才能进入稳定爬升的成长期。
04 敢问路在何方
想要挽回市场的信心，还需要找到有价值的新出路。
其实在2018年前后，冷暖自知的AI创业公司就意识到了问题的严重性，为了避免在安防市场内耗，纷纷调整自身的战略方向。云从开出了“人机协同操作系统”的药方，旷视加速了AI物联网的布局，依图科技将医疗和芯片作为主打牌，商汤试图讲一个平台化的故事，相继展开了令人眼花缭乱的业务布局。
摆脱对安防场景的依赖，似乎并不是一件容易的事。至少商汤科技的招股书显示，2021年智慧城市板块的营收占比为45.6%，照旧是商汤最大的营收来源。比市场转移更难的，则是走出安防时代的路径依赖。
就像很多公司将目光定在了金融、医疗等领域，切入市场的做法却和安防如出一辙，算法研发到落地部署都需要巨额的成本投入，而且很多算法的落地过程不顺利。何况现阶段的AI在许多行业并非刚需，起到的只是锦上添花的作用，定价过高，客户不会买单，定价太低，直接影响产品的利润率。
“高不成低不就”的死循环，俨然不只是AI公司的错。需求侧场景的碎片化是不争的事实，决定了AI公司很难做出标准化的产品，虽然行业内已经出现了深度学习框架、算法工厂等新业态，AI落地的市场门槛已经在某种程度上降低，同样存在着市场教育的挑战，短期内无法像电力那样即调即用。
对大部分AI公司来说，可以描绘出AI应用的诱人前景，但无法回答具体的时间周期。毕竟在语音赛道上摸爬滚打十余年的科大讯飞，早已尝试了这样或那样的商业路径，可变现能力依旧不容乐观。这大抵就是基石投资者纷纷抛售商汤们的原因，面对一个充满不确定的商业化环境，他们已经没有耐心继续等下去。
确切地说，行业内并不缺少有参考性的建议。
有人认为AI公司应该在横向上下功夫，通过核心技术切入的方式，进行持续的技术研发和产品迭代，为某个场景的客户提供标准化的平台性服务；也有人认为应该纵向深耕，不断积累行业Know- How，提供覆盖各个环节的解决方案，帮助企业降本增效。
如果这些声音出现在2014年前后，或许可以让一些创业者审慎思考。现在的情况是，AI公司往往背负着研发、销售、运营、管理的庞大成本，主动把节奏慢下来或者收缩战线，显然不是一件容易的事。尤其是在一些AI公司主动和元宇宙捆绑时，早已被投资者和所谓的市值绑架。
05 写在最后
在新一轮人工智能浪潮酝酿时，安防提供了一个天然的应用场景，让很多人看到了商业化的潜力，并刺激了中国AI创业的繁荣度。
但在商业模式的选择上，很多创业者犯了路线上的错误，照搬互联网时代的商业逻辑，轻视了AI落地的内在规律。AI不像互联网那样属于独立的产业体系，必须要和场景深度结合才能形成价值。
安防赛道缺少足够的广度和深度，无法支撑起高估值独角兽的盈利预期，而且安防这样的大赛道和大市场并不多，无论是医疗、金融、教育还是制造，大多是细碎的长尾场景，在AI进阶为通用型技术前，很难喂饱野心十足的创业者。
过度的乐观，过高的期望，最终留下了一个又一个“伤仲永”的故事。
也许最后会像旷视创始人印奇说的那样：“行业初期想要活下来，必须将所有的事情都做，等到行业成熟，再退回来，选择最有价值的一环来做。”但愿摔过跟头的创业者们，还有机会重新出发。
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