在上一篇文章中，我们提到，目前的计算机视觉领域步入生死局，如果还不能有规模化的应用落地，下一步的融资可能就困难了。
过去，计算机视觉（CV）企业扎堆在金融与安防领域抢食蛋糕，进入2018年，情势急转，各家，特别是AI四小龙（商汤、旷视、云从、依图），开始以颇为进击的方式寻找新的落地场景。
为什么会这样？
现在这些计算机视觉公司都在做怎样的应用落地呢？
在本篇文章中，我们盘点一下当红小生“AI四小龙”都在做怎样的商业化部署，以及这样选择背后的原因。
进入下半场的AI四小龙，各在做怎样的商业化布局？
提到计算机视觉就不能不提AI四小龙，AI四小龙实际是CV四小龙，四家公司都是计算机视觉技术起家，尤其是都从人脸识别做起，与很多创业公司中从商品识别做起不同。CV领域的下半场，四小龙不出意外依然是主角。
AI四小龙成立年份均在2011年至2015年之间，时间上比其他AI创业公司普遍早一步，相比于其他CV公司，四小龙创始团队的技术背景更深厚，基本都有学术大咖或技术牛人坐镇，搭建了比创业公司规模更大的技术团队。
在公司成立前期，这四小龙都有更多的论文发布，更多的底层技术积累，因此也更容易获得大规模融资。基于人力资源、技术与算力资源的优势，以及获得的融资资金，AI四小龙可以做比其他创业公司更大的商业化业务版图。
商汤的多点驱动与平台化
商汤的崛起，是这些年来AI四小龙爆发的缩影。
商汤的人员还在持续快速的扩张。其北京总部在“宇宙中心”五道口附近的清华科技园，不同部门分布在不同的几座大厦。只要附近办公楼出现退租空出的办公室，商汤就会赶紧接洽去租下来。目前商汤员工已经过千人。
商汤在融资方面也是节奏飞快，从2017年7月至今，不足一年半的时间，商汤密集完成5轮融资。
商汤科技近两年内的融资
另据不完全统计，从2014年至今，商汤科技共经历8轮融资，融资总额已超过20亿美元，估值达到60亿美元。
更令人咋舌的是，据华尔街日报报道，在软银中国投资商汤10亿美元之后，软银愿景基金打算联手阿联酋的穆巴达拉投资公司，再对商汤科技投资10亿美元，将商汤估值推高至100亿美元，最终因估值过高导致投资方意见分歧而作罢。
即使如此，商汤依然是国内AI领域估值最高的创业公司。
进入下半场，维持高估值，总要在商业化上有所突破才行。商汤的商业化总结起来有两个特点：一是在多个领域出击，落地AI应用，二是提出了平台化策略。
在国内CV企业中，商汤涉猎的应用领域之多，很少与企业能匹敌，在不同行业寻求商业化机会，也是获得资本关注的重要因素之一。因为这可以理解为在技术与团队资源上更有储备。
商汤集团香港公司总裁尚海龙在2018年初接受采访时曾表示，2018年商汤科技在零售场景将获得千万以上营收，零售将成为商汤第15个营收过千万的行业。
商汤并未透露15个行业具体有哪些，从公开资料看，安防、智慧城市、金融、智能手机AI应用、互联网娱乐、教育、医疗、无人驾驶、遥感测绘、电信运营商AI服务等，都是商汤涉足过的领域。
在商业化尝试方面，商汤战线拉得很长，能够纵贯十余个行业，目前AI领域还很少有公司做到。当然，也并不是每个行业都会持久深耕，如果商业化价值没有充分体现，或者没有在某些领域获得足够优势，商汤会退出这些领域。
商汤相关人士称，商汤选择行业落地的标准，除了市场潜力、AI应用前景等因素，还会考虑行业进入门槛的问题，如果技术或者解决方案落地上比较简单，行业进入门槛不高，商汤一般不会进入。因为行业竞争往往会演变成单纯的价格战。
就当下来说，商汤的现金牛业务还是安防和金融，这是AI四小龙都在着力布局的领域。现在商汤把安防、金融、城市大脑等业务放在一起，并称为智慧城市业务，此外智能手机、互联网娱乐也是比较重要的应用场景，虽然贡献营收不及智慧城市，但发展相对成熟。商汤目前投入比较多、正在培育的领域主要是医疗、教育、无人驾驶。商汤副总裁徐冰年初在采访中表示，2019年会继续在自身的主体行业中深化优势，比如安防、智慧城市、手机、智能硬件、医疗、无人驾驶和教育。
商汤从2017年开始讲平台化的故事，将模式总结为“1+1+X”，“1”代表商汤的所有深度学习底层技术和能力；“+1”表示与产业进行结合，实现产研一体化；“+X”则是不同行业的解决方案。
平台化无疑是AI公司的远景，因为要在不同行业落地，提出相应的软硬件解决方案，还有商务和售后，成本随着营收线性增长，利润上不去。平台化之下，研究团队提出标准化的底层技术，工程开发出来，包装成软硬件，向不同行业提供标准插件。
这对于底层技术的通用化程度要求比较高。不过就目前的深度学习发展水平而言，还不足以支撑通用智能的实现，给到某个领域的数据，训练出适合该领域的算法，放到别的领域就不适用。如果技术公司只是通过AI开放平台给到客户开放的SDK，又不能解决客户的深度需求。
DeepMind联合创始人哈萨比斯曾经表示，深度学习还不足以解决通用人工智能问题，还需要更多类似的突破和创新。就像大脑是一个综合系统，但大脑的不同部分负责不同的任务。海马体负责情景记忆，前额叶皮质负责控制，等等。可以把目前的深度学习看作是相当于大脑中的感觉皮层的一样东西：视觉皮质或者听觉皮质。但是，真正的智能远不止于此。必须把它重新组合成更高层次的思维和符号推理。
就目前的AI能力来说，平台化只能是远景，现在CV技术的标准化程度还不能支持标准化的解决方案。
安防和金融是大家的最爱，其他领域的落地多是试验性
商汤之外的三家公司，较少提平台化的战略，不过在商业化上跟商汤有不少相似之处。四家公司都对安防和金融领域有比较深的倚重。
以安防为例，安防市场7000亿左右的盘子，在计算机视觉落地领域中应该是应用范围最广泛的。金融领域线上化趋势明显，线上的人脸识别正在成为必须的环节，这个领域规模也在千亿左右。
在安防与金融领域获得一定规模的收入，也是四家公司成为四小龙的重要因素，其他能在安防和金融领域获得规模化收入的CV公司不多，而四小龙则确实从这两个领域赚到了一些钱。
网上流传的某四小龙公司的融资报告显示，该公司2018年在安防领域的营收预估在7亿元左右。这个数据难以证实，因为现在四小龙对于营收和利润情况一直讳莫如深，只提增速、不提具体规模。如果属实，对于AI技术公司而言，这样的收入已经是不错的营收数据了。当然，相比于安防巨头海康威视近500亿元的年营收来说，差距还非常大。
除了安防与金融，四小龙都在其他领域做了商业化尝试，但已经成熟、规模化的应用领域还不多。
四小龙的商业化尝试中曾探索过的领域
相对比较成熟的应用是在智能手机领域，除了人脸识别开屏，还提供AI拍照和自动美颜等功能，AI算法在对大量图片进行学习后，识别所拍摄的场景、自拍中的脸型，提供针对性的调节算法，以及AI美颜方案。这方面的应用已经比较普及，CV厂商中主要是商汤和旷视在做。
这个领域的问题在于，手机厂商的市场份额越来越集中于华为、小米、OV、苹果等四五家厂商，可扩展性不强，而且手机厂商自己也会去开发相关的算法。
四小龙在其他方面的应用更多还是试验性的，每个领域都有少量客户，但最终商业价值如何，是否能大规模铺开，还是未知数，还要经历很长的探索期。
典型如在零售领域，四小龙落地案例普遍不多。商汤主要是跟苏宁和居然之家有过合作，旷视主要是在好邻居便利店做了场景落地，依图跟百丽集团做了AI零售的业务合作，云从在重庆长嘉汇购物中心、北京侨福芳草地商场、移动营业厅等落地。客户数量都还有限，可以拿出来讲的案例并不多。
在另外一些领域如教育、医疗、无人驾驶等，也是如此。四小龙中唯一在发掘无人驾驶领域机会的商汤，目前透露的商业客户只有本田一家。
尽管试验性应用比较多，四小龙还是要努力尝试在金融和安防之外，找到新的大金主。在金融和安防领域，寻求更多订单并不容易。尤其是在安防领域，有海康威视、大华股份这样的传统安防巨头压着，还没找到突破传统巨头的办法。
现在海康的年营收在500亿级别，大华年营收在200亿级别，四小龙还不能比。海康大华的优势在于软硬件结合，本身在摄像头硬件领域有长期的积累，这种优势很难打破，因为在一个安防合同中，硬件占比可能会占到九成，谁掌握了硬件才算是掌握了主动。AI兴起后，海康、大华也在布局算法，软硬件方面都不弱。另外海康、大华的渠道建设也是AI公司不能比的，在大多数县级单位都有商务和服务人员，可以随时响应客户需求，还有代理商等渠道。
AI公司人力成本高昂，显然做不到这样的完善渠道。这也使得AI四小龙必须在其他领域做出商业化成绩来。
安防之外，四小龙商业化布局各有重心
对于四小龙而言，共同面临的一个问题是：是战略聚焦做深做透一个或几个行业，还是广撒网，去寻找更多的场景？现在来看，大量拓展场景、推解决方案的时机似乎正在过去，目前行业已经初步显现聚焦几大行业的趋势。
经过在多个行业的试错后，AI四小龙等不同程度退出了一些不占优势的领域，聚焦于几个核心的领域，做更深度布局与突破。
旷视
以旷视为例， 2016年网上资料显示，旷视科技的人脸识别技术产品，其应用覆盖领域包括金融、警用、商业（白名单管理等）、医疗、教育、政务、网约车平台、直播等多个产业。而如今旷视选择深耕和落地的领域，主要是四个方向，即包括安防在内的城市治理、手机AI影像、新零售、物流仓储的智能化。在今年1月，旷视宣布砸20亿元做物流机器人操作系统，在这个领域做更深的投入。
云从
云从科技则在金融领域布局更广更深，云从科技提供的数据显示，其客户包括农行、建行、中行、招行总行等全国400多家银行。当然，这么大的使用量，一部分要归功于与兴业数金的业务与渠道合作，2018年6月云从科技与兴业银行旗下的金融科技子公司兴业数金达成了合作，兴业数金是国内起步最早的银行系金融科技子公司。兴业数金基于云从的技术，上线了人工智能安全认证平台，通过与云从联合运营的方式，为兴业数金的300多家银行客户提供安全验证服务。这大大扩展了云从的客户量，尤其是获得了不少中小银行客户。能获得多少收益，要看这些中小银行的用户的安全认证服务调用量。
此外，云从科技还进入到了智能风控环节，试图进入风控这个金融行业的核心环节。相对来说云从在风控方面优势不大，做风控建模跟计算机视觉关系很小，跟信用数据的质量与数量密切相关，在市场上至少有上千家第三方的大数据风控服务商、助贷服务商，与蚂蚁金服、腾讯金融、百行征信、同盾科技等相比，云从的积累不多。在智能风控这个领域，大家的算法能力差异化不大，最大的差异来自各自拥有的数据。数据的积累决定了风控解决方案的质量。这领域获得领先的公司，首先自身有丰富且高质量的数据资源，其次是有能力去获得或对接外部数据。做计算机视觉出身的云从，很难想象能脱颖而出。
云从科技另一个优势领域是机场方面，目前已经有60多个机场采用了云从的技术或产品，不过机场登机环节有多个，如取票、安检、登机检查等，机场往往在不同环节采用不同公司的产品。商汤、依图、瑞为、百度等公司也都有机场应用落地案例。银川机场是目前全国唯一一家从安检到最后的登机环节中都采用云从技术的机场，实现了无纸化通关。
依图
依图科技在安防与金融之外，正在做的商业化尝试主要集中在医疗领域，其次是智慧城市和智能硬件。医疗是长期布局的领域，依图于2016年底发布肺癌影像智能诊断系统，此后又扩展到儿童骨龄、胸部CT、乳腺等领域，形成影像辅助诊断临床智能决策产品体系。
商业落地方面，依图医疗与广州市妇女儿童医疗中心合作，相继推出包含辅助诊断、预问诊等产品在内的智能互联网医院平台。2018年又与华西医院联合打造了人工智能肺癌病种库，用于医院科研以及临床辅助诊断。截止目前，依图的AI医疗影像系统应用于全国200家三甲医院。
虽然四小龙在金融和安防之外，都在找一些领域做重点投入，但市场格局远未形成，还不存在哪家公司在某个领域形成压迫性竞争优势或者比较明显的优势。仍以刚才提到的机场场景为例，云从在机场领域落地方案比较多，但备受关注的北京大兴国际机场的安检系统的合同，有媒体称是商汤和依图在争夺，最终商汤科技与首都机场公司达成合作，基于CV技术做北京大兴国际机场的 “智能旅客安检系统”。
CV技术发展到现在，头部几家公司在技术上差异不大，解决方案相似度也比较高，技术已经不是竞争中的核心因素，产品的稳定性与易用性、合作伙伴的选择、政府关系、商务BD能力等，都可能影响企业是否获得某项大合同。以云从为例，其研发中心在重庆、广州等五个南方城市，在北方的优势就可能不如其他企业。
找到安防之外的大金主不容易
总结而言，AI四小龙在安防与金融领域有了些基础，并在多个领域做了商业化尝试，进入下半场，AI四小龙在巩固安防和金融之外，还在寻找可规模化的商业落地方向并试图深耕、聚焦，但现在成果还很有限——无论是医疗、零售，还是物流，客户数量与落地案例都还不多，获得大规模的营收也不现实。而这些重点布局的领域，共同点是业务环节更加复杂，虽然存在机会，但目前的解决方案还不能打通整个领域。
具体来说，金融与安防领域的CV应用，对识别的精准度有要求，但业务环节相对简单，就是识别与比对。但走出这两个领域，往往就不只是识别了，业务环节更加复杂。
以零售为例，AI只是工具，把线下的信息识别出来，但只有这些识别出的信息还不够，还要跟业务相结合，做数据的分析与业务的优化。这就要求CV企业具备深度理解行业的能力，深入扎进这个行业。
医疗也是如此，只能识别影像还不够，还需要用NLP等技术去让机器深度学习医学知识，才能辅助诊断。这对于四小龙以及所有AI企业都是挑战。
或者说，在深扎这些领域方面，四小龙和其他CV企业相比并没有独特优势。
当前的CV企业商业化落地情况，可以分为两种层次：
一种是大规模的商用，技术解决方案有大量的客户在使用，即使一家公司不续签了，还有其他多家公司的单子；
另一种是试验性的商用，找到一个或者几个有限客户落地项目，试验解决方案的效果，看能不能跑通，暂时还看不到大规模商用的苗头，如果有限的几个客户觉得解决方案缺乏价值，终止合作，在这个领域的落地就无疾而终了。
目前CV四小龙在安防和金融领域算是实现了较大规模商用，但在其他领域，多只是试验性商用。未来能扩张到什么程度，现在还难说。
生死局之下，四小龙谁能江山坐稳，还要看企业是否具备了大规模商业化的能力，以及是否做好了大规模商业化的准备。大规模商业化的能力主要在于，是否有了深度阅读行业需求的能力，是否能够从项目中提炼出足够的经验。
大规模商业化的准备，主要是说企业是否为大规模商用配备了足够的人才储备、良好的组织构架去完成项目交付，或者形成更轻量化的解决方案开发与交付模式，去应对大规模商用带来的压力。
现在来看，四小龙还需要更多时间，去形成这样的能力。
在这一篇里，我们盘点了AI四小龙现在的商业化进程，无疑现在这四家是领先的，但地位并不稳固，BAT已经杀进来了，不少创业公司也在各个领域稳扎稳打，实力也不可小觑。在下一篇里，我们将和大家一起看一下，BAT的动作是什么，二线的创业公司又有哪些特点，有着怎样的生存智慧。
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