海康威视们：敌人还是伙伴？

　　“新兴AI视觉公司对战海康威视，类似小米刚出来时对战vivo和OPPO，短时间内通过产品和低价策略可以一拼，但更长远来看，技术壁垒并没有想象的那么高，海康等积累了商务能力和渠道资源的公司，仍可能保持市场地位。”一位安防领域分析师对财新记者分析称。

　　海康威视2001年成立，赶上第一轮政府对布局摄像头系统的需求：“海康一开始并不被私募市场看好，那时大家对政府需求的稳定性持怀疑态度。”一位VC机构合伙人透露，曾有投资机构以较低价格获得海康威视高股权占比。经过多年的市场鏖战，海康终于奠定行业龙头位置。

　　根据市场调研机构iHS的报告，海康威视连续六年（2011-2016）位列视频监控全球第一名，2016年市场份额达21.4%，营收约320亿元；列于其后的大华营收约130亿元。伴随着第二轮安防市场需求爆发，海康威视的股价在2017年上涨了超过1倍，总市值已超过3500亿元。

　　海康威视总经理胡扬忠将海康与电脑行业的联想、通信行业的华为相类比。他认为，安防行业链条非常复杂，包括摄像机、存储、显示、应用系统等，客户的认可等都需要时间，“行业基本定型，新进入者已没有太多机会”。

　　这拨新进入者最终用算法撬开了市场，但市场上下游产业链众多，和海康做敌人还是合作伙伴，是现阶段很多AI视觉公司面对的首要问题。

　　林晨曦告诉财新记者，谷歌AlphaGo教育了政府部门，令其意识到摄像头带人脸识别要成为标配，从这一角度出发，海康不得不面对算法类公司。

　　不过，海康威视在安防领域也形成了全产业链，从起家的网络硬盘录像机到安防视频监控系统，再到最新的智能算法分析，均全面布局。据财新记者了解，海康的AI团队有千人级别。

　　“海康一揽子都干的优势在于，如果有一个环节落后，就可以把这个环节报低价，然后把利润转到别的环节。”一名AI视觉公司人士称。在他看来，海康威视等传统厂商给采购方灌输的思想是，人脸识别算法各家差不多，技术会趋同：“过去多年，海康先放任小公司去承担创新风险，一旦小公司做到了技术，海康就利用全国销售体系追赶，那些创业小公司可能没卖几个地方，海康就赶上来了，剩下的市场还是它通吃。”

　　因而，对新兴算法公司而言，市场拓展变成竞速游戏，它们需要从市场上融入大量资本，一为迅速撑大自己的体量，造势品牌，二为“烧钱”于规模化的渠道与商业拓展。而面对手拿大把现金的AI视觉公司的挑战，海康要追赶的是技术。

　　依图创始人林晨曦告诉财新记者，在省级过亿级数据库范围的竞争中，算法精准度的高低仍是竞争关键，海康目前尚未赶上。

　　而旷视、云从、依图等从算法起家的AI公司，也都在推软硬件一体的设备，包括智能摄像头、智能门禁等，加速进入海康的领地。

　　唐文斌指出，仅仅提供SDK（软件包）的商业模式并不成立，要沿着数据链，把技术转化为产品，打造垂直行业的闭环解决方案。新需求要求高度集成方案，唐文斌发现，传统厂商的人脸识别摄像头无法胜任地铁口等超大人流量的场景，旷视也找不到合适的硬件合作商，最终自己基于可编程芯片FPGA开发了一套软硬件产品。

　　旷视在C轮融资中引入了富士康。唐文斌称，旷视希望建立自己的硬件生产能力，但能力未必要自己全方位具备。

　　安防的数据链分为三个部分，即前端摄像头、中端接入平台以及后端处理系统。唐文斌称，其中前端的非智能摄像头，中间管理、组织、存储影像的接入平台都是旷视不擅长的，也不会去做，让海康威视、大华、东方网力这样的公司去做。旷视擅长的还是对数据的分析处理和对算法的理解。此外，旷视的业务线也会有所侧重，比如在公安内部又分为刑侦、技侦、网络安全等，在不同的细分领域和地区有不同需求。

　　在深鉴科技创始人兼CEO姚颂看来，朋友和敌人之间没有中间地带，“当你自己都做摄像头、承接智慧城市项目，那么（海康威视、大华等）这些公司就不会放心跟你合作了。”

　　姚颂将业务边界定在AI核心模组，可集成在摄像头等产品中，服务海康威视、大华等安防设备集成厂商，其竞争对手是海康威视的芯片供应商海思等。

　　“不可能在短信服务上颠覆中国移动，而是要选择微信的角度。”徐立认为，海康、大华的传统安防业务已经完备，商汤瞄准的是智能化带来的增量价值。他强调，“做增量部分必须要跟原有设备商、集成商形成上下游的关系，甚至是紧密的合作。“这也是为什么前十家厂商中七家都是我的伙伴。”

　　商汤曾在2015年与传统视频监控厂商东方网力（ 300367.SZ ）成立合资公司深网视界。东方网力出资5000万元，持股51%，商汤则以技术作价出资，持股49%。合作协议规定，合资公司每年向商汤支付1000万元，以获得商汤人脸识别、模糊图像处理软件产品在公安领域独家销售代理权以及相关技术许可。双方还确定了2016年5000万元、2017年7000万元的销售目标，如果没有完成，东方网力将向商汤补足。

　　不过，深网视界2016年的营收未及预期，2017年上半年的营收仅1555万元，净亏损743.3万元。合资公司于2017年5月引进了新投资者，获得新老股东共7530万元增资。

　　在公共安全领域，人脸识别设备不是单独应用，而是配合“电子围栏”手机信息识别、定位，加上庞大的公安数据库和后台控制，组建成“天网系统”的架构。

　　公安系统属于涉密行业，市场相对封闭，准入门槛高，供应商比较稳定。只有进入系统供应商名录的企业，才可能参加政府项目采购招标。无论是老玩家海康威视等，还是新一代AI视觉公司，都很难直接将产品卖给公安部门，而是需要通过公安部门的系统集成供应商。

　　现在，公安系统的内部壁垒正在打破。此前公安部各直属局分管不同警务职能，“车过留牌”归交通管理局负责；“人过留脸”归科技信息化局负责；“机过留号”归行动技术局负责，各部门有各自供应商系统和管辖范围。“随着互联网技术覆盖和社会演变，现在的趋势是单独成立一个类似‘大数据办’的部门，将三个部门的数据融合，最大效率地利用资源、对接市场。”一位长期和公安部门有业务往来的人士透露，上海市正在做这样的尝试。

　　新的采购体系意味着新的渠道机会。算法公司和海康威视的渠道鸿沟，或将缩小。

场景是王道

　　安防市场在2016年到2017年快速爆发并红海化。看到了商业落地前景的风险投资基金一改对学术创业的不看好，纷纷追入几家头部公司。

　　两年前情形却大不相同。2014年，资本对AI视觉的理解基本停留在“团队+概念”层面，那时这类公司被归入大数据或人脸识别。一些VC认为“科学家创业”必死，原因是这类团队通常只会技术、不会拿单。

　　科学家创业团队必须证明自己有拿单能力。林晨曦告诉财新记者，2013年依图团队通过一个很远的朋友，找到了苏州一位管科技的副局长，在他给警察学校上课的间隙争取了五分钟时间介绍了依图团队：“那时根本不敢提人脸识别，想都不敢想，那是需要高度信任的场景。”

　　但就是这次交流，让林晨曦知道了交通系统的强需求：识别车辆。原有的供应商识别率为30%，在实际操作中几乎无用，政府提出的理想识别率是70%。在前期，依图通过自己上街拍车辆照片已经识别超过100个品牌类型。政府决定让依图试一试，五个品牌车辆，两到三周之内，依图给出了95%的识别率成绩单，两三个月之后，100个品牌的识别率仍是95%。


2017年10月30日，山东大学学生宿舍楼内的人脸识别系统，学生通过“刷脸”进出宿舍，学生面对设备站定两三秒，脸部数据比对成功即可通行。

　　“订单下来了。”林晨曦回首依图拿下的第一单仍记忆犹新，此后他又拿到了人脸识别的订单。即便有了订单，投资人对依图定位的2B市场仍不看好。“单子做下来了，但没有人觉得会爆发。”林晨曦说。

　　旷视也同样在寻找场景。旷视2012年把视觉识别技术应用到游戏中，尽管该款游戏的下载量一度攀升至苹果中国应用商店的游戏榜单前列，但唐文斌发现仍无法形成真实需求：“只能带来短时的新鲜感，对用户价值有限，类似的伪需求还有手势控制空调气温等。”

　　2C的技术要求更高：“现在很多AI在2C端的应用，仍让用户觉得是‘人工智障’。”唐文斌说。

　　汤晓鸥团队在各创业团队中可谓豪华阵容，自称拥有18个教授、150多位博士。类似很多AI行业顶尖人才的经历，汤晓鸥毕业于麻省理工学院，进入香港中文大学任教研究，创业时为信息工程系主任，兼任中国科学院深圳先进技术研究院副院长，中组织部“千人计划”入选者。因汤晓鸥个人在学术领域的成就，市场多尊称其为“汤老师”。

　　鼎晖资本管理合伙人黄炎告诉财新记者，正是看中商汤在人才储备上全国第一，鼎晖才在2015年决定投资：“说实话，我当时是忐忑的，那时收入情况还难以撑起10亿美元估值，但随着2017年资本都进来了，我就放心了。”

　　各家都在寻找场景，在安防场景整体爆发前的2015年，金融市场的需求出现了。林晨曦发现，市场上的银行系统人士都开始谈论人脸识别。这一年，以微众银行为代表的网络银行已提出利用人脸识别远程开户。

　　华创资本联合创始人熊伟铭告诉财新记者，银行和金融机构拥有巨量数据，是AI的强应用场景：“2017年，基本上所有银行和很多非银金融机构都在用人工智能提高效率，比如提高信用卡投放效率，更好的风控，农行已在全国推无人职守营业厅。”在他看来，金融系统的AI运动有自上而下的动力。所有设备都从总部到县城一键触达，这种互联网化的运营方式意味着总行得到了集权。

　　金融之后，医疗、物流等领域相继出现了各类具体需求。视觉AI公司终于等来了好日子，单子纷至沓来。风险投资资本、产业资本和政府基金也追随而来。

　　产业资本带着供应链，“国”字头投资人则成为在高壁垒行业拿单的“背书”。云从科技脱胎于中科院重庆研究院，B轮资金中有20亿元来自广州市政府；旷视科技在C轮融资中引入了中国国有资本风险投资基金；商汤科技的B2轮则由赛领资本领投，赛领资本的大股东是上海市政府旗下的上海国际集团有限公司。

　　黄炎说，这一轮人工智能的发展作为国家战略，各级政府极为重视。目前很多城市开始打造新的地区性产业集群，很多工厂和产业园都需要视觉AI技术支持：“如果政府投资可以帮助引入当地产业园区，这样的（混合所有制的资本）模式就很好。”


2017年4月20日，旅客在青岛机场安检通道“刷脸”过检。该系统抓取旅客脸部图像与身份证件头像进行比对，可快速甄别乘机旅客身份，提升安检辨识准确率和效率。

　　信任解决之后，到了拿订单仍看能力。但是，多位受访者认为，事实上，各家算法的差异在实际应用中并不构成绝对的竞争力。

　　黄炎指出，视觉AI的应用分为关键任务和非关键任务两类，自动驾驶类属于关键任务，没有任何容错率，算法的精确率99%还是99.9%不是0.9个百分点的差别，而是10倍的差别，因此任何技术精度的提升都至关重要，哪怕小数点后提升一个点都能获得更强的竞争优势。但类似安防场景，精准率要求就没有那么高，“价格可能是采购方考虑的重要因素”。

　　唐文斌称，旷视在三分之一到二分之一的项目竞争上会碰到商汤、云从、依图等行业头部对手。林晨曦则认为，各家在标杆案例上常常“狭路相逢”，但行业足够大，各家拿单都不成问题。

　　目前，三家头部公司已开始有意识地错位竞争，但安防、金融是各家都不放手的领域。商汤和旷视同在布局手机端的人脸识别。唐文斌称，目前旷视开始关注工业自动化领域，希望将AI与制造业相结合。

　　商汤意在多元化布局、打造AI生态，现已进入4个领域14个细分产品，以不同产品线切入细分行业，但背后的技术实质是有共性的。徐立认为，“跨行业之间有很大的协同作用，但行业细化才能形成垂直化、标准化的产品，从而每个行业并不需要投入太多工程研究产品人员，可能只需要销售和市场拓展来进行升级。”

　　徐立称，在安防、金融等之外，商汤着重布局互联网尤其是视频行业：“我们将行业分为两类，2020年之前主要是各类替换人力的行业，而2020年之后会有更多交互类应用场景的需求。”所谓交互类应用场景，包括互联网直播等，常见应用是各类秀场主播们头上出现的各类兔子耳朵、猫耳朵：“目前市场几乎所有主流App使用的AR（增强现实）技术都是商汤提供的，我们在互联网领域已有120家合作者。”

　　依图着重在医疗领域下功夫，融资主要用于医疗行业团队建设和布局，在国内推出了第一个真实应用于人工智能影像诊断的产品，识别肺叶结节，已在上海、浙江的多家三甲医院部署。

　　商汤和旷视的人员扩张进入快车道，目前旷视有700多名员工，同比增长翻倍，而商汤的员工已达1500人。

如何抵御巨头“扫荡”

　　BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）等互联网巨头在2C（消费级）市场拼杀多年，早已习惯“羊毛出在猪身上”的模式，通过免费方式获取数据，比如百度在语音识别上的免费接口，就让科大讯飞感受到了压力。

　　黄炎指出，互联网巨头也在积极入场AI领域，创业公司如果不从商业模式层面创新，最终将很可能被“扫荡”。

　　除了团队和技术，没有更多重资产的AI视觉公司，动辄融资数亿，它们要这么多钱做什么？“主要是抢在竞争对手进入前，获取更多行业的更多数据训练模型。”一名业界人士称。

　　资本和数据仍是有效的“护城河”。多位采访对象指出，训练算法模型的数据并不需要巨量，但某些特定需求的数据不易获取。中科院计算所研究员山世光将其称为数据贫瘠领域，比如识别打架、徘徊、小偷小摸等定义不清晰的问题的数据就很难获取，若想完全通过深度学习来解决问题存在困难。

　　山世光认为，各个场景的差异化需求，给创业公司带来时间和人力成本上的压力。比如一家公司想开发AI模型，让机器人识别小区地上的狗屎，从而及时汇报、清除。看似简单的需求，在实际操作中需要的流程是先去收集狗屎的图像数据，再训练模型、部署模型：“今天是检测狗屎，明天可能是矿泉水瓶子、塑料袋或芹菜叶，光垃圾就有几百种，每一种都用深度学习方法去做，最少需要三个月时间，每一个细分需求都需要以同样流程来解决，时间成本极高。”

　　人力则是另一个瓶颈。山世光表示，在计算机视觉行业中，硕士毕业生的年薪已经到了30万到50万元，博士能达到50万到80万元。普通创业公司根本无法负担。

　　“事实上，AI视觉公司的商业模式是传统的项目制模式。”黄炎指出，项目制意味着B端可以拖欠账款，可能踢掉公司找他人替代：“这样的模式能走多远？做多大？”

　　BAT三家的视觉AI服务首先应用于自身业务场景，比如手机淘宝中通过图片搜索商品的拍立淘，就是由内部团队开发，负责人是华先胜。腾讯优图团队的视觉AI则应用在了手机QQ、QQ音乐、微信等各类场景。

　　随着互联网公司深入线下，其视觉AI团队也开始服务外部市场。

　　华先胜告诉财新记者，2016年4月，他从服务内部视觉AI的团队调任阿里云，成为阿里AI部门iDST的视觉方向负责人，很大一块业务就是帮助阿里云城市大脑提供视觉AI支持。

　　在华先胜看来，阿里做视觉AI是从项目出发，形成产品化模型和解决方案，最终的目的是搭建平台。他透露，阿里云做项目，一开始在底层系统设计上就开始考虑未来复制的代价，目前项目正往产品化转型，最终形成解决方案。进入其他类似场景时可能需要一些微调，最后希望达到的效果是不再重复投入算法类人员，而是依靠运维人员，用户需要的各类能力可以直接勾选。

　　华先胜认为，创业公司从底层开始搭建平台投入过大，不过新生市场客户目前也并不在互联网公司手中，在这一点上初创企业和大公司没有区别：“这个行业，算法是核心，但平台、用户、数据和商业模式都很重要。”

　　腾讯优图也在医疗、安防、金融等各个领域布局。最新的案例是和微信支付共同开发了绫致集团的智慧店铺。绫致集团作为丹麦企业，其主要业务却在中国，旗下ONLY、Vero Moda、Selected和Jack&Jones四个品牌几乎是中国线下零售的标配门店。微信支付进入线下零售行业已久，在新一代AI浪潮中，视觉AI提供的能力包括刷脸支付等场景。腾讯优图将这类解决方案定名为Mall智能零售系统，以产品模式进入零售市场的打法初现端倪。

　　初创公司中战略“野心”最大的是商汤。徐立自称“T字型”业务布局，一横是标准化产品，加上各垂直场景的方案，打造基于AI视觉的生态系统，其思路堪比阿里的平台化战略。

　　不过，多名业内人士指出，以目前的AI技术，在视觉领域很难快速完成行业复制，因为每一个垂直行业、甚至每一个项目，都有极其差异化的需求，但AI技术又绕不过对应场景的大数据获取与算法训练，这使得所谓的生态协同与规模化都成为挑战。

　　另一边，初创企业为满足场景对解决方案的需求，已开始通过上下游投资集成技术能力。商汤投资了VR硬件公司，而依图投资了芯片厂商。

　　所有玩家都在加速跑，但AI行业一定是一场耐力赛。“互联网是革命，AI是革新，在很长时间内都是逐步渗透取代人力的过程。”黄炎说。■

好文。