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陈振杰:挖掘AI视觉算法长尾经济

2020年11月19日 10:51 阅读:1,595

「提要」我国AI企业分布集中于应用层,比例高达80%。在此背景下,极视角聚焦图像视觉,依赖算法平台模式走出一条自己的商业之路。研究该模式背后,正是长尾经济的一种典型应用案例。在AI应用碎片化需求大爆发的时间点,这是否将帮助极视角站稳脚跟?拭目以待。

■ 本刊记者 / 蒋秋霞

2020年或将成为中国AI(人工智能)企业的分水岭。

一方面,资本入场进入稳定期。据智研咨询梳理数据显示(详见下图表),相比上一年,2019年我国人工智能行业的投融资数量拦腰而减,同比下降幅度高达61.1%。另一方面,我国人工智能应用市场经过2016〜2018年的培育,“AI四小龙”①格局初定。人工智能在某些细分领域的应用已经非常成熟,比如图像识别尤其是人脸识别领域。

AI企业需要寻找新的业绩增长点。

除了科技创新——成为过硬的技术流,未来考验人工智能长期发展的关键因素还与商业模式有关。它们是否经得起时间和市场的锤炼?

至少在深圳极视角科技有限公司(简称“极视角”;英文简称:Extreme Vision)成立至今的5年间,他们在国内首创的AI视觉算法平台模式依然是支撑公司稳定发展的助推器。

在基础层—技术层—应用层(包括AI应用终端、AI应用行业解决方案)的AI产业链条中,成立于2015年6月的极视角,是专业的人工智能与计算机视觉算法服务提供商,更偏向末端的应用层。这与AI在我国的行业发展现状相关。根据甲子光年《2020中国AI产业地图研究》报告,我国人工智能企业主要集中在应用层,占比达到80%。这个数据背后意味着激烈的市场竞争。

极视角CEO陈振杰表示:“公司自2019年8月份开始正常盈利,总营收达5000万左右,预计今年有2倍的增长。”按照十分制评价公司的发展,他只打出6分的及格分。在他看来,极视角的发展步伐、产品更新速度还有很大的成长空间。明年,他计划将团队扩大至300甚至500人规模,提升公司的发展速度。

为什么在2000多家的AI企业中,极视角能够顶住“四小龙”的锋芒脱颖而出?并且陈振杰如此自信地押注AI算法系统方案解决服务商这条赛道呢?

主要原因有两个:一是我国AI企业与市场在共同成长,部分细分领域的技术应用的成熟案例不仅培育了市场对AI应用的信心,也提升了我国AI企业技术的实际落地水平。二是与极视角创立之初,选择走自研算法+算法平台的商业模式息息相关。

AI国内发展现状

2016年著名的“围棋人机大战”将AI迅速拉下神坛,AI在国内经历资本追捧的发展后,目前真正进入规模商用阶段。陈振杰表示:“整个AI行业没有一家公司敢说自己已经发展很成熟,大家都还在不断打磨和成长阶段。‘AI’概念一直有在出现,但是它真正在国内开始应用被接受是近两年的事。2016〜2018年,我们认为是在做市场教育,2018年之后,国内客户才逐步大规模开始商用。”

总结来看,AI在国内的发展呈现以下几大特点:

一是主要买单者集中在政府和大型企业。一方面是这两类客户对AI的需求比较大,另一方面在于有充足的资金和较大的规模。

二是集聚地多居于沿海城市圈。从全国省份发展情况来看,北京、广东、上海、浙江、江苏等地发展较快。在数量上,深圳的AI企业在全国仅次于北 京。

三是人脸识别等技术较为成熟,成本下降快,应用加速落地。目前一线城市的百货商场基于客流分析的覆盖率已经比较高。软件方面的价格也从一两万一路降至万元以下,最低甚至到几百元。

四是应用领域广泛,碎片化场景AI需求爆发。受惠于新基建、智慧城市等国家政策,在安防领域如违规摆摊、损坏公物等AI应用需求亟待AI企业提供相应的解决方案。而这不仅仅考验着AI企业的单一算法能力,更偏向能同时提供多个场景AI算法的系统服务能力。

2015年成立的极视角可以说正好踩上了AI应用的市场节点,这是他们能够迅速成长起来的大背景。而另辟蹊径的商业模式则是保持公司持续稳定增长的关键。

极视角诞生

“AI行业开始走向市场化从2013年、2014年开始,最开始参与这个行业的是谁?科学家。所以你会发现为什么大家会直接变成了自研,因为科学家都是从实验室变成公司。”

与之相比,陈振杰的从业经历多集中于咨询行业,他曾在贝恩咨询、毕马威咨询、腾讯战略等多个国内外著名战略咨询公司就职。多年职场浸润,陈振杰看到用AI解放人力的商业前景。而彼时,他的两位同窗好友罗韵、陈硕也希望寻找到人生新的可能性,罗韵正在香港科技大学攻读人工智能博士,陈硕酷爱产品与设计,亟待一个实现自己创意的出口。借助“大众创业,万众创新”的政策东风,三人一拍即合,瞄准AI视觉算法赛道的极视角诞生。

三位创业伙伴各自发挥所长,协同作战。陈振杰表示,我的从业背景是做整体的科技产业战略规划,这都培养了自己独特的工作思维和市场判断能力,这种战略思维决定了公司最终的发展区别于其他AI公司。

这个“区别”具体来说,即确定专注领域外,极视角并不盲目追求技术研发,根据市场爆发的需求,也开始发展横向业务,这正是令极视角名声大躁的“算法商城”。

据陈振杰介绍,目前公司自研算法品类只占据5%,但贡献了30%的营收。这说明算法平台带来的营收才是极视角业绩的中流砥柱。

自研算法业务起步于创业初期,支撑极视角度过了创业的初级阶段。彼时,极视角专攻零售和工业两个领域,其中基于图像视觉技术的服饰类门店客流分析是其重点业务。森马服饰是此前极视角在零售端的主要客户,应用AI进行客流分析后,“整体能够帮助门店提升5%〜10%的业绩,个别门店管理好的能够达到百分之几十。”早期在零售和工业领域积累的技术应用和客户资源,都为后续帮助企业提供综合的系统解决方案奠定了基础。

在研发算法和摸索市场的过程中,区别于其他AI企业“单打独斗”的模式,极视角选择了合作互赢——创立算法平台。一定程度上,这在早期也避开了与“四小龙”以及其它蜂拥而至AI企业的正面PK,保留了公司的技术实力,也渐渐走出了自己的商业之路。

极视角的长尾生意经

极视角的算法平台模式,按照陈振杰的原话形容是,“类似苹果的App Store”。通俗地讲,这个算法平台主要分为开发者和需求者两部分,其中开发者平台并不局限于极视角内部的AI技术人员,只要你拥有原创AI算法的能力,即可入驻。因此,不少高校教授、学生以及AI领域的自由从业者等都是该平台的常客。需求者平台集中了需要应用AI技术的企业,制造业、零售、金融、安防等行业不一而足。

极视角从需求者平台端收集客户需求,并向开发者平台开放这些信息服务。当一位客户在该平台购买了某种算法,极视角与开发者根据算法难易程度以及后续的售后服务进行分成。一般而言,行业内的默认分成比例是5:5。截至2020上半年,极视角的算法平台入驻开发者超过11万,提供的算法达到1000种。“我们做的腰尾部AI市场在细分领域现在算是最大的。”陈振杰自豪道。

如此清晰的业务模式,要算好这本经济账,关键还在于体量。

与专注于某一细分领域技术应用的AI企业不同,极视角的优势聚焦于依赖平台背后千千万万个开发者提供的多种类AI算法,提高了市场覆盖面。可以简单理解为,头部的AI企业更偏向“大热门”即市场规模大、单个项目收益回报高的领域,而极视角的打法是依靠数量取胜,市场集中在技术流AI企业没有精力从事或者说不被其列为重点的业务领域。

比如在视觉识别领域,这款AI技术可以应用在百货商场的客流分析,也能够应用于违章开车、违章停车、违章摆摊,甚至工业端工人是否正确着装、戴安全帽等等一切对工作人员进行规范管理的领域。目前,百货商场、工业园区的人脸识别应用覆盖率已经很高,但在一些细分的、体量比较小的如火焰识别、矿物质成分分析等领域,规模较大的AI企业不会投入过多成本开发,这对汇聚上万种开发者的极视角类企业来说,正是机会。

极视角的大客户之一后来也成为其战略投资股东的华润集团,在合作初期,双方正是从碎片化的需求开始结缘。如今,该集团旗下电力、水泥、化工等多地工厂安装配套了极视角的安防监控系统,并且其视觉算法进行客流统计分析的产品也应用在华润万象城等项目中。

极视角的市场需求集中在尾部的长尾端,尽管单独看每块市场端的需求量都小于头部,但这些尾部需求无限绵长,正如目前市场爆发的AI需求有着无穷尽的发展。这些尾端需求的累加往往占据整个市场的比例超过40%(个别领域甚至超过50%)。依靠算法平台,极视角可以为各行各业提供配套的AI视觉算法服务。目前,其客户群还涵盖上海公安、深圳地铁、国家电投、华润集团、中国平安、中冶赛迪、无锡消防局、巴拉巴拉、森马、百威英博等。

克里斯·安德森(Chris Anderson)认为,“长尾诞生于上百万个利基产品,但如果这些产品无人问津,长尾是没有意义的。”那么,当下AI在实际落地应用中遭遇的瓶颈,如老生常谈的产业化瓶颈、企业对AI算法认识理解不深、实际应用中的判断率不高,还需要后续的继续训练等等,既是AI企业面临的挑战,也蕴藏着机遇。如果AI企业不能攻克,长尾的生意经便无法念下去了。

但对极视角来说,这几年间,从初期“看不懂”到被接受甚至模仿,极视角的算法平台模式在业内获得广泛认可,甚至许多大企业也争相采用。未来,除了先发优势和技术优势,极视角将在AI市场竞争中交出怎样的答卷呢?拭目以待吧。

① 云从科技、依图科技与旷视科技、商汤科技,被业内统称为AI领域计算机视觉“四小龙”。

*本文首发于《经理人》2020年11月刊

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