專訪商湯科技徐立：那些說AI競爭技術同質化的人 其實不了解行業現狀

雷鋒網AI科技評論按：長期以來，外界看商湯科技，彷彿一隻神秘的巨獸，它的背後潛藏著一群高級知識分子，揮舞著他們演算法和技術的雙翼，企圖找到一個龐大而隱秘的棲息地。但在外界眼裡，他們的應用落地情況樂觀嗎？在投資人眼裡，如果一直做原創會不會是一件得不償失的事情？在競爭對手眼裡，他們的優勢除了演算法還有什麼？

就此，AI科技評論近日採訪了其CEO徐立博士，就商湯科技的應用落地情況， 面對對手的同質化式的應對策略，進入一個領域的評估標準，做B2B而不做B2C的損失等問題做了詳細追問，給我們展示了這隻神秘巨獸的內心的一面。

徐立觀點摘要：

1. 在技術層面上，我們更願意把自己定位成是跟Google、Facebook等這種做原創的企業，做核心演算法和腦力上的PK。

2. 看一家AI公司到底有沒有在做基礎研究，看倆必要條件，第一是有沒有計算能力（如足夠大的GPU集群），第二是看有沒有在數據標註方面的投入。

3. 做原創的關鍵在於能不能帶來核心競爭力，成功了就會有馬太效應和聚集效應，能夠帶來越來越多的原創效益。

4. 技術上的突破，創造的是藍海市場；技術上的領先，帶來的是產品的不同質化；目前AI領域，領先的演算法是打造產品差異化的關鍵點。

5. 人工智慧行業有點像是一個江湖，核心是練內功，即深度學習大腦，練好了，十八般兵器都能夠熟練使用（解決各種垂直應用的問題）。

6. AI好比造車，應用是輪子，核心技術是引擎，能夠帶來行業變革的在於引擎的突破，但是只有把輪子裝上去，車才跑得快。

7. 我們在做人工智慧的時候，很核心的一點是找到原來人力或者是勞動密集型的行業，用AI進行人力替換，從而提升行業的效率。

8. 商湯驅動，即是通過核心技術來打通上游的合作夥伴，幫助他們拓寬下游市場，同時為下游合作夥伴提供全鏈條的一站式解決方案，最大化地發揮其在應用場景的價值。

9. 我們在做一個中國大部分企業不願意做的事情，就是做原創技術的開發，這也是我們商湯科技的使命：堅持原創，讓人工智慧引領人類進步。

以下為採訪實錄：

徐立：我們選擇行業的核心標準是這個行業中傳統的路徑是不是已經完成了閉環，比如金融、商業、安防，他們大部分的應用，是用人工來完成的。所以我們在做人工智慧的時候，很核心的一點是找到原來人力或者是勞動密集型的行業，進行人力替換，從而提升行業的效率，降低成本。官網的排序不完全是按戰略的方向，而是按市場的規模來。現在來看，安防市場正在逐漸變大，除此之外，金融、商業、互聯網，各自還是佔據了一部分比較重要的位置。

徐立：這個問題的關鍵在於，到底是場景數據更重要，還是核心的突破更重要。人工智慧有點像是一個江湖，每個門派都有自己的武功，而真正的核心是練內功，深度學習的引擎其實就是內功，金融、商業、互聯網等等，都是基於這個內功上的應用。

以前，每一個垂直的應用都要有專家的支持，互相是隔開的。但是現在，模式發生了變化，可以用更為一統的、更為簡單的深度學習大腦同時解決各種垂直應用的問題。好比當你的內功練到很好了，刀槍棍棒劍，十八般兵器都能夠熟練使用。

目前，我們專註於核心技術，然後輻射各個行業，當技術演進速度特別快的時候，那用技術去輻射各個垂直領域的應用的話，能夠帶來突破，遠比在現在的應用上的增量打磨，效果要好很多。技術的突破帶來的是藍海，並不是紅海。這也是為什麼我們在資本市場也好，在產業合作客戶也好，在零售方面也好，都是走在行業的最前面。

徐立：我們信奉 「長期穩定的現金流」，所謂的商業模式，或者是創業者的本質就是要追求長期穩定的現金流。這對於我們公司選行業以及定義產品來說帶來了三個指導意義，我們稱之為「SSD」：

第一個S是量（Scalability），我們需要的是有量的行業，能帶來現金流。第二個S是可持續（Sustainability），不是突發的需求，才能做到穩定。第三個D是差異化（Differentiation），差異化才能能帶來長期的收益，即使現在並沒有很好的營收，但是在未來可以通過核心競爭力來做到未來的營收。

企業並不是說一定要在很早期就有很好的盈利，但是一定要有一個看得清楚的長期的盈利模式，我們選擇的行業都是有量的，只要我的客戶生意做得很大，我的收入也會很大。比如線上做的是SaaS，如果APP的量能夠上來，調用明顯就會變多，收入也會增多。

徐立：商湯從技術上屬於上游，因為我們不需要任何人的技術授權。但是我們要真的落地的場景和產品，需要和合作夥伴合作，包括採購定製設備和基礎設施。

英偉達（NVIDIA）、華為或者是曙光是我們的合作夥伴也是上游企業，他們為我們供應硬體和基礎設施。能夠打通上游的最關鍵的點，不是消耗了多少硬體，而是能夠開拓多大的商機。比如我們跟NVIDIA是AI City領域的平台級合作合夥伴，我們能夠把它的解決方案很好的推到我們的客戶那裡。所以打通上游的關鍵是要告訴他，我能幫你把生態建立起來。

通常下游合作夥伴都是有應用場景的，比如我們一個合作夥伴中科金財，它們在金融方面，智慧城市商業化都有一些應用，是一個典型的綜合服務商、集成商式的上市公司。我們跟他們合作的時候，我們做成一站式解決方案給到它們，它們可以針對他們所在的應用場景進行調整。只要你給它的這個鏈條越完整，它們能發揮的價值就越大。

所以打通上游是告訴它，我們的方案能夠幫助他拓寬下游的市場。打通下游，在於把差異化的產品和他們本身場景結合，他們能夠利用他的渠道快速佔領市場。

徐立：如何定位一個公司主要是看把誰當成你的競爭對手。在商湯的層面上，我們在做一個中國大部分企業不做的事情，也是我們公司的使命，堅持原創，讓人工智慧引領人類進步。為什麼把堅持原創放在這裡？在中國，因為早期的供給形成對於最原始的原創技術的保護不夠，所以大家都是不願意做最苦的、最原創的部分，而願意做更容易的copycat部分。

我們在這個位置上我們的競爭對手，可能是Google實驗室、Facebook實驗室，我們是把這種真正做原創技術核心的作為我們的競爭對手。在中國，沒有人乾的情況下，一旦我們能夠做成功，就是獨此一家。所以從體量上來說我們是獨角獸，但是我們很早就意識到，我們並不是在跟這些企業的應用場景上做PK，因為我們做的事情是不同的，我們更願意把自己定位成是跟Google、Facebook等這種做原創的企業，做核心演算法和腦力上的PK。

徐立：對手同質化，那我們的產品、技術不同質化。

我們的內容跟別人不一樣，因為如果全同質化，那剩下的就是拼性價比，要麼客戶關係好，要麼是價格低，如果兩者都不具備，那就沒有任何優勢。我們判斷在未來，商湯所能提供的產品技術和市場上能提供的會有很大不同，包括產品定義也會不一樣，這依賴於技術的領先帶來的產品的不同質化。

有人跟我講，現在人工智慧進入了所謂的下半場，上半場拼技術、下半場拼應用。技術同質化了，模型都做得一樣。這多半是從互聯網下半場演變來的。說這樣話的人其實不了解。舉個例子，AlphaGo到Master這一代幾乎完全顛覆了原來的演算法，，大量減少對人類棋譜初始數據的依賴，更不像「人」了，基本上可以領先於原來的至少三個子，這是很恐怖的事情。當你拿出這樣一個產品來的時候，同質化是無從談起的。在金融領域，如果做到億分之一、十億分之一的誤識率，就能夠比現在十萬分之一的誤識率高三到四個數量級，就不存在同質化了。我們涉及的安防、金融，甚至是智慧城市，對安全的準確率要求是很高的，它考驗的是核心演算法，以及對於整個技術應用場景的不同。

所以演算法領先是切入的門票，應對大的場景和數據，你可以推出一個針對業務的很好的產品。那麼這個產品就源於演算法領先，這才是差異化的關鍵點。

徐立：B2B的模式大部分是B2B2C，別人是做B2C的，所以它的增長，會促進B端的進步，而用戶對他的影響，反過頭來能夠告訴我，促進我們來提升。舉個例子，我們的一個客戶是Faceu，很短時間內衝到了AppStore排名第一。在B2B裡面，這種突然爆髮式的肯定沒有B2C的機會大。這本身就是兩面性，要保持安全性，肯定就沒有很強的顛覆性。

目前來說，商湯走的是更穩的路，因為我們都是科學家，科學家喜歡比較大概率成功的事情。至少在目前，我們覺得B2B是適合我們公司的。

徐立：原創主要是看能不能帶來核心競爭力。比如說小米的相冊，當時有很多家都在跟它談合作，小米提了很多的需求，而對我們來說就是調一個模塊，但是別人不知道調哪個模塊，就要全都測出來，最後只有我們一家來解決這個問題。所以很有意思的是，在中國原創恰恰可以找到溢價，能夠通過原創的技術吃下這個行業的單子，並且用技術本身的突破找到溢價。這也是為什麼我們在探討在中國做成一家AI平台公司。

所以原創技術一旦做成的時候，你就沒有競爭對手了，那麼你可以用這個來做溢價，來做顛覆，來形成行業壁壘。核心是堅持做原創，而且通過原創能夠盈利的這條路，能不能第一步成功很關鍵，成功後可以產生馬太和聚集效應，帶來越來越多的原創效益。我們不是因為人工智慧熱才來做人工智慧，很多演算法的突破其實是一個厚積薄發的過程。於是我們就把我們的積累告訴投資人，有投資人看完之後，立即決定要獨家來投資我們，原創是打動他們的點，他們發現有這麼好的技術積累後，開始扭轉，表示「到了這個點，行業有突破的契機，如果要能成，這肯定就是一個點」。

徐立：因為我們做深度學習做得很早，必須從0開始去搭這個超算平台，從硬體連接到硬體演算法平台的部署。我們最早的第一個大規模的集群平台大概是2015年年底，取得了比較好的效果，目前我們連成了好幾個集群，GPU的利用率是非常高的。所以也可以看得出我們公司是一個計算資源的公司。

我們認為GPU是打造大腦的生產力的關鍵，做人工智慧大腦跟設計人的腦子是一樣的，需要做非常非常多的迭代，這部分其實是需要計算資源的。所以在這個方面核心資源的投入，完全可以看得出來你到底是不是真的做基礎研究一個公司。投資人問我說：怎麼看一家AI公司到底是不是在做基礎研究？我說看兩個問題。第一是有足夠大的GPU集群，如果沒有計算能力，基礎研究是怎麼算出來的？第二是看有沒有做數據標註，如果沒有數據標註的話，機器通過什麼來學？如果又沒有運算資源又沒有數據標註，很明顯你就是用了別人的演算法結果往前跑。投資人從這個角度來看，可以非常容易盡調出來一家公司有沒有真正的做核心的基礎研究。

徐立：落地是非常重要的，AI的突破其實和產品落地是密切相關的，它可以快速帶來行業的爆發，這一點我是非常認可。

但是原動力是什麼？比如說車子，應用是輪子，沒有輪子車是不能開的，首先要把輪子裝上去，這個車就開得很快。但是最後能不能開得遠其實還是靠引擎，引擎是很關鍵的。現在能夠帶來行業變革的還是在於引擎的突破，但同時我們必須得最快速的把產品落地才能鋪開。最快速的產品落地，一是我們自己干，二是找合作夥伴。所有產品並不是一個人能幹完的，大的系統也叫產品，系統裡面牽涉到集成商，攝像頭廠商，部件廠商，打包成一個產品的過程中，就涉及到多家的聯合，能夠快速的互相理解對方的技術的長處和短處，互相的取長補短，形成一個框。在這個層面，商湯是做得比較好的，我們就形成了這麼大的生態。

徐立：主要就是幾個事，內外長短兼顧。每天必須做的就是處理郵件 （笑），把整個公司的任務進行梳理，這個是必要的。然後就是對業務的梳理和優先順序的排序。AI在改變世界，整個行業以及商業氛圍也在不停的改變。所以需要經常梳理戰略方向和優先順序。但唯一不變的還是我們技術突破的核心競爭力。第三就是怎麼優化內部的管理效率，以及整個體系。目標遠大也需要精細化管理。這也是每天都必須面對的主要問題。

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