商汤像一座运转不休的“AI工厂”。徐立说，商汤进入一个行业，是进去之后找到工业生产线上的瓶颈，把需求拆解开，重新改造制造流程，“单一场景下的长尾需求全部打通，就能产生价值闭环”。
文｜《中国企业家》记者 李艳艳
编辑｜李薇
图片来源｜被访者
上海，漕河泾。
从徐立的办公室一眼望向窗外，一路之隔便是腾讯上海总部。
2018年，腾讯将人工智能视为重点培育的新业务，并将这一业务移师于此。一年后，由徐立担任联合创始人、首席执行官的商汤科技，将中国总部设立于此。商汤科技是目前全球融资额最多、估值最高的人工智能（AI）公司。某种程度上，他们是竞争对手。
浩浩汤汤的科技革命大潮下，人工智能成为追捧热点。与商汤科技争食AI战场的对手，不仅有像腾讯这样综合实力更强的科技巨头，还有各类垂直、细分行业的信息化公司。
“一个市场成熟的标志是：一定会有很多玩家在早期涌入，再做头部聚焦。”近期，在接受《中国企业家》专访时，徐立谈到，所谓的外部竞争是行业成熟的一个标志，一方面如果没有很多参与者,市场教育不会充分；另一方面如果没有早期客户尝试，对于技术和模式的理解是不会成熟的。通常来说，市场中后期，企业一定会集中，但是不一定只会有一家，“到底是两家、三家还是四家，其实要看行业的属性和总市场大小”。
商汤在技术上的先发优势、在人才规模上的绝对优势，给了徐立定力。
商汤的故事始于2014年，徐立、香港中文大学教授汤晓鸥和一批志同道合者共同创办了这家公司。也是在这一年，商汤走出“学院”，开启商业化进程。这个时间点比后来被称作“AI商用元年”的2018年，整整早了4年。如今，商汤研发团队的员工占比过半，超过2000人。
其实，人工智能并不是新技术。早在1956年夏天，达特茅斯会议便开启了全球人工智能的研究。但在此后很长的一段时间内，人工智能只是一个学术名词，真正的技术产业化是近10年才有的事情。徐立用“工业红线”概念解释这种现象。
超越“红线”意味着，人工智能技术某个应用突破了工业界使用的门槛，也就是技术模型的投入产出能够支撑起当时智能生产的要求。通常来说，这个红线一般是指“人”的准确率，当技术能超越人的表现的时候，产业效率和价值都能得到展现。这是商汤创立的缘由——坚持原创技术，并使之超越“工业红线”。
“为什么这几年我们能看到AI对产业变革的影响？因为算力以及算法体系的发展，使得AI本身的模型生产得以进入工业化阶段。也就是说，AI能够提升AI本身的生产效率。”徐立解释道，随着AI本身智能生产效率的提升，接下来就是找到工业生产线上的瓶颈，进行拆解，重新改造制造流程。
如今的商汤，像一座运转不休的“AI工厂”。为了支撑整个“工厂”的运转，商汤投入了近60亿元资金用于建设AI超算中心（AIDC）、开源核心算法。2014年至今，商汤在上海、北京、深圳、香港、东京、新加坡等地部署人工智能计算平台，力求大幅提高算力。
“现在所有产业的发展周期都在加速，从数字化角度看，我们面向的市场空间很难衡量。”徐立称。在他的感受中，行业发生的变化还未跳出预期。虽然技术能够形成一些价值闭环，但行业变革还处在分解任务、循环迭代的第一阶段。
“技术推到行业最大的壁垒是什么？就是行业认知，行业的参与者如果认知到这些技术能够给行业带来变革，就一定会推动变革。但为什么技术一下子推不下去？就是行业并没有形成共同的认知。”徐立称，“我非常看好此后五年AI的发展机会，在很多情况下，对资源的重配置、产业的模式变革以及大家的认知变化带来的决心，其实是最重要的。”
不只“看脸”
“像不像太空飞船？”商汤员工如此比喻商汤总部大楼。这座建筑的内部，同样充满未来感与科技感。
从进门安检，到室内打卡、购物、借书、预定会议室、使用打印机、打印收入证明……目之所及，涉及员工的使用场景，几乎都连接上了一体化的视觉识别系统。位于三楼的体验馆，则展示了这家公司如何将AI技术应用到各行各业。
鉴于商汤在视觉识别方面的成就，曾有人发出疑问：商汤科技是一家“看脸”的公司吗？
的确，无处不在的人脸识别技术成为常态：只需站在屏幕前2~3秒即可完成支付；在成都双流机场，你可以选择快速“刷脸”进站；面部识别早已成为手机厂商的“标配”；网民们也都适应了在美颜相机、抖音等各类短视频应用上，使用贴纸等特效技术。
这背后的技术提供商，最初都来自商汤。不过，近些年来，在商汤赋能制造业的过程中，有些业务的达成跟人脸识别技术并没有直接关系。
作为全国糖业主产区，广西的食糖产量连续多年占全国总产量60%以上。位居于此的广西糖业集团拥有120多万亩原料蔗基地、十几家制糖厂。在农业智能化、数字化转型背景下，这家公司的核心痛点也被摆上桌面：分类、扣杂识别耗费了大量时间和人工。
2020年底，商汤联合泛糖科技推出的AI甘蔗质检项目正式上线。项目应用了商汤SenseSpring模型生成平台进行制糖原料甘蔗的识别与检测。通过实时分析判断，实现了甘蔗智能分类和扣杂点检测，提升了生产效率，节省了人工成本。
商汤对工业场景的理解，在其一则智能制造研发部门的招聘启事就能窥见一斑：团队肩负公司在工业视觉领域探索和落地的使命。目前深耕铁路、电力、制造等重点行业，立足商汤人工智能视觉平台能力，聚焦工业异常检测、视觉测量、故障诊断方面的研发和落地。
“我们现在能做的，就是将现有需求进行分解，找到单一突破点，在突破点上提供一个更好的生产力工具。”徐立以蔗糖厂项目为例说道，“这个蔗糖厂项目看上去跟视觉没有特别大的关系，但我们把原来需要靠大量人力去做的工作进行统计，用一些体系化的方法去做排除，使得这样的工具也能真实上线。”
商汤目前切入的产业差异很大，而单一行业不够大，需求却很多。如果没有一个合适的AI算法模型生产引擎就会面临很大的困难，比如铁路的4C检测，比如螺帽、电线、电网等故障检测检修，这是传统的工业问题，但甘蔗分类又是另外一个问题。只有将AI生产效率提升上去，才能真正帮助客户打造价值闭环。
2020年上半年，商汤与南方电网数字电网研究院有限公司合作，共同为南方电网超高压公司打造基于人工智能和增强现实技术的换流站智能运检系统“AR巡检”。通过大量现场数据录入建模，商汤完成换流站三维信息动态采集。
人工智能在工业中的应用场景越来越多，正如美国辛辛那提大学特聘讲座教授李杰在《工业人工智能》一书所说：“当前工业处于向工业4.0阶段的转型期，以价值创造为目标和驱动力，为人工智能的发展与行业应用提供了合适的土壤。”
“撕开一个行业”
每一个垂直细分领域，对深度学习的要求均不相同。这需要商汤做出什么样的准备？
徐立认为，所谓的视觉或者其他多模态数据，只是数据的维度不同。大量的视觉数据意味着较高的维度和更难的挑战。面对长尾的需求，核心逻辑在于，第一，你需要打造优秀的底层基础平台架构，提高整体效率；第二，有一个体系化的连接和算法能力，实现技术突破。
与多数AI公司“深耕少数场景，建立主营业务”不同，商汤的业务逻辑是1+1+X。
第一个“1”代表科研平台（基础研发），第二个“1”代表技术产业化（产品平台），而“X”则代表赋能各类行业。五年前，还没有企业的商业逻辑包含了科研平台；而今天，科研投入实实在在地在转化为AI算法工业化生产的基础。
商汤官网介绍称，该公司的业务已涵盖智慧城市、智能汽车、智能手机、智慧商业和金融、智慧医疗、教育等多个行业。不过，在赋能企业端的过程中，商汤也有自己的“择业”标准。
徐立透露，在进入一个行业前，商汤会去关注两个方面：
一，行业本身的数字化有没有一定基础？“如果行业里传感器、数字化和市场认知这几点都没有完成，那AI进入该行业的空间就很小”；二，行业需不需要长尾能力？“进入这样的行业，改造周期会长，但带给企业的时间窗口会更长，能够形成的闭环价值也会更高”。
商汤将公司划分为三个业务事业群（智慧城市综合业务事业群、移动智能事业群、新兴创新事业群）和两个海外业务拓展事业群，其中创新事业群承载企业第二曲线的发展。“商汤整体的核心逻辑在于建设AI基础设施平台，保障生产力突破，并在这之上布局两个大的核心模块。”徐立称。
例如，在汽车行业智能化的浪潮下，国产智能汽车也迎来了新的发展机遇，以原创AI技术赋能车端、路端的智能化升级，成为商汤科技的重要发力点。
自2016年布局智能驾驶领域以来，商汤已在日本常总市、中国杭州及上海临港等地进行路测，实现在半开放场地内的无接管自动驾驶。2020年底，商汤对外公布了其智能驾驶技术的最新进展，通过智能驾驶算法感知平台，技术能够赋能V2X(Vehicle-to-Everything)车路协同等场景的创新。
自动驾驶正成为巨头争抢的“香饽饽”，各家企业的布局方式也不尽相同。
如阿里、华为等“大厂”都推出了自家的车载系统，将“手机+云+汽车”连接起来，实现了地图导航、娱乐等多方面的一站式服务功能落地。商汤的特色则是以其擅长的视觉识别技术为核心，这样可否避开和BAT正面交锋？
徐立笃信，即便巨头在侧，商汤仍然拥有不同的优势，“我们的优势是怎么更有效地把视觉当中纷繁复杂的非结构化信息变得结构化，然后再做智能化。”
“智能驾驶未来真正的路径，一定是小型化传感器，并把视觉作为一个很重要的输入点。技术路线是演进的过程，很难跳过某个阶段直接做。我们作为一个视觉为核心能力的企业，在这一块儿拥有一个相对先发的优势。在智能车舱板块，商汤的视觉技术具有较高的市占率。”徐立称。
凭借在智能视觉感知和深度学习算法方面的长期技术积累，商汤科技ADAS（高级驾驶辅助系统）仅需单目摄像头便可以实现高精度的多种辅助驾驶，并且在不同天气、不同光照、不同城市、不同气候等条件下，均有良好的应用表现。
徐立透露，目前商汤的DMS（驾驶员分析系统）已拿到数百万台未来的车型定点，“中国全年量产大概3000万台，几百万台其实是一个很大的量。再加上我们有前端（技术），等前后端融合后，车这块的未来业态也会发生很大变化。”截至目前，商汤科技已经与全球20多家车企建立了合作关系。
“原创就是我们的生产力”
“在我们之前，很少有企业把科研作为竞争力。”徐立对《中国企业家》回忆称，商汤的核心竞争力是原创技术。“但我们在翻译英文的时候，英文中都没有完全对应的‘原创’这个词，因为似乎大家关注的是创新，是不是第一个‘原创’其实并不关键。”
公元前1600年的商汤时期，是中国第一个有文字记载的朝代。商汤的创始人们希望以这个朝代所具有的开创性，寓意公司的技术原创精神。这也是商汤科技名字的由来。
“早期投资人问过我们一句话，商汤的核心竞争力是什么？我们说‘原创’。他说，完全行不通。商业上你花100分力气做的，别人花1分力气抄，这件事情行不通。”但创始团队很笃定：“当时我们说，当我们的原创速度快到抄袭都有难度，当我们的原创速度带来了生产效率的提升，使得别人抄也很难的时候，别人就不会抄，只有拿来用了。”
后来，在跟一家商汤的投资方的交谈中，这种原创速度被比喻成“逃逸速度”，也就是“第二宇宙速度”：想要彻底摆脱竞争对手，必须达到逃逸速度，“你在地球上受到引力影响，但当你速度足够快，就不再受引力的影响了。”
商汤目前有近2万块GPU集群并投入建设3700petaflops（1petaflop等于每秒1千万亿次浮点运算）的AI训练平台，是亚洲规模最大的AI超算平台。这些算力大装置，就是“火箭的加速燃料”。
徐立透露，商汤在做底层技术这方面的投入非常大，也比行业超前不少。其中，每年会有将近四成的收入投在核心研发上。“我们在上海自贸试验区临港新片区投了50多亿元做AI算力赋能中心，商汤AI算法工厂的生产效率也会大幅提升。”
如何保持合适的投入产出比？徐立表示，这源于商汤慎重的行业选择，切入标准有两个：一是行业本身的基础在不在；二是行业对于技术的依赖壁垒高不高。
数据显示，2015年~2018年，AI领域的投资频次和投资总额均快速增长，在2018年最高峰时，这一领域投资总额过千亿元，投资笔数接近500笔。与之对应的是，烧钱是AI独角兽们一贯的通病。由于AI领域部分落地项目研发成本高、回报较慢，或周期较长，诸如云从、依图等AI独角兽仍处于亏损状态。
徐立强调，“1+1+X”的模式就是把科研作为核心竞争力。在这上面的投入，提升的是算法本身的生产效率，而这个效率会带来差异化，所以重视研发投入这件事，在投资人看来，大家都是认可的。
但在几年前，很多投资人却说，科研不会带来生产力的变革，因为科研做的事情就是大概率失败、不确定、不成功的事情。“商汤应该是行业里面第一个告诉别人‘我的原创就是我的生产力’的。我们一定把第一个‘1’放在最前面说，说得多了，行业的共识就凝聚了。”徐立说。
一个佐证是，商汤科技于2016年1月发布的AR平台，比Facebook、苹果以及谷歌都要早。Facebook于2017年4月发布Camera Effects，苹果于2017年6月发布AR Kit，谷歌于2017年9月发布AR Core。
温和的“狼性”
商汤的企业文化，带有明显的“学院派”特点。一方面，几乎所有高管都曾是学院研究人员、学者，带有天然的温和。另一方面，研究和发布论文已成为商汤科技留给外界的一大看点。有人担心，这会让商汤缺乏狼性气质，在竞争残酷的市场难以立足。
在商汤内部，团队倡导一种“黑羊”文化，即“温和的狼性”，主张员工和平相处，互相善待、合作共赢。对此，商汤科技创始人、香港中文大学教授汤晓鸥曾作出解释，很多互联网公司喜欢拿狼性作为企业文化，所谓“群狼过后，寸草不生”。
“我们公司的文化是羊，商汤是很有同情心、很有同理心的公司。但羊也有缺点，比如说羊群效应。因此，我们想做不一样的羊——黑羊，去做别人没有做过的事情，甚至是别人想不到的事情。”汤晓鸥称。
“某种意义上，商汤的布局架构一直没有变化。”徐立称。商汤成立之初，组织架构分为三个模块：研究院、工程院、商务系统部，也就是“1、1、X”。随着对行业理解的深入，商汤形成了两大BG，加之创新和海外模块，共同构成五个BG的组织体系。
徐立解释称，所谓创新是指把一些新兴的有价值的东西放进来，比如，教育、医疗、遥感都放在了创新事业群中,“因为这些东西在前期很难指望它规模化、产品化，成为支柱产业，但是它又有战略性价值。”
商汤科技已成为亚洲最大的AI算法提供商。在商汤的业务生态中，技术研发传导至市场发挥作用，并成为企业的竞争力，一般周期是多久？“大概要一到两年时间，才能真正把一个产品应用到工业里面。”徐立说。
在赋能工业的过程中，有时客户提出的需求，跟他们真正希望打通价值闭环的需求，并不匹配。一方面，客户本身可能对AI的认知度不够，此外，大型企业职能部门各有不同，因此客户的诉求也不完全相同。如果从需求角度来推，确实会发现，真正进入闭环的时间可能比较长。
徐立认为，商汤科技是一家技术驱动公司，利用技术突破点去寻找适合此类技术应用的产品，其中的价值点提升，相比需求拉动，有时来得更为明显。当然，这对技术的要求更高，“你必须在技术的门槛上突然间有一个非连续性变化，翻一两个数量级，才能推动产业发生比较大的变化。”
2017年12月，松禾资本曾参与商汤科技C轮融资，当时其估值为20亿美元。松禾资本合伙人袁宏伟曾对《中国企业家》说，头部AI公司的估值很高，成长也很快，还需要大额投入，所以就要去一个更大的市场。对于商汤来说，亦是如此。
在智能安防等领域，华为、BAT、旷视、海康威视等AI企业或独角兽都开始攻城略地，外界还将依图、旷视、云从和商汤合称为“CV（计算机视觉）四小龙”。市场上崛起的AI类细分企业增多后，对市场意味着什么？
谈及当下竞争格局，在徐立看来，一个行业起来的标志不在于早期阶段的技术成不成熟，而在于这个行业里面到底有多少玩家，“如果玩家数足够多，这个行业就能起来，如果别人的认知没有到这里，你需要教育市场的时间其实更长。”
从实验室到企业、再到独角兽，商汤作为一家快速增长的科技创新企业，掌声不绝于耳，争议同样存在。这背后，是目前AI创业公司的共同特点：高估值、收入增长快，但毛利偏低，资产负债率高，即使拿到高额融资，仍然面临资金压力。
数据服务商企名片数据显示，2020年，AI领域融资热度持续下降，且单个项目的融资金额下滑明显。截至目前共完成305起融资，总金额约243.3亿元人民币。而在2018年，这两个数字分别是523起和667.1亿元。
随着依图科技、云从科技前后冲刺科创板，作为国内“吸金”最多AI独角兽，商汤备显安静。一个疑问是，“AI四小龙”中，谁将成为国内人工智能领域第一股？资本市场多次传出商汤科技IPO的消息，但均被商汤科技方面否定。
2020年，徐立为商汤设立过两大OKR，其中之一就是持续的业绩增长。据其透露，CEO办公室设有唯一跟业务相关的部门，叫增长创新研究。
“我们一直都有一个比较高的增速要求，当然增速指的是，利润相关数据的全面增长。但实际上，增长反映的，是你对行业的认知，这对我们来说才是更重要的。”徐立称。
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