商汤融资启示录面向新零售的出发与落地
商汤融资启示录:面向新零售的出发与落地
AI 独角兽公司商汤科技刚刚宣布完成了由阿里巴巴集团领投、苏宁参与在内的 6 亿美元的 C 轮融资,CB Insights 给出了 30 亿美元的最新估值。
继依图、旷视之后,商汤也成为“阿里系”资本投向计算机视觉领域的一处新标的,并且力度之大也创下史上之最——15 亿元(据《财经》杂志此前报道)。
“阿里巴巴+商汤+苏宁”的组合被视为冲击线下新零售场景的有力战队,同时预示著计算机视觉技术商业化的新走向——朝着新零售场景出发和落地。
这将是 AI 在安防和金融之后的又一个新战场,并且领域之新、价值之大令人异常兴奋。有投资人评价,“离买方更近,离钱更近”。
为什么是阿里:新零售布局
阿里入股商汤并不奇怪。相比腾讯,阿里在 AI 领域,尤其在计算机视觉方面的布局一直更为积极。
在 2014 年和 2017 年,蚂蚁金服曾领投了旷视科技的 B 轮、C+轮;此外,马云以个人名义参股的云锋基金则在 2016 年领投了依图科技的 B 轮投资。
之所以强调“阿里”,是因为无论在互联网领域的哪个赛道,创业公司基本在经历过 A 轮、B 轮、C 轮……后都将进入到“BAT 轮”——无可避免地将面临着“二马”之争。
但这次,腾讯方面的动作却相对保守。极客公园就这一问题请教了几位投资领域专业人士,他们给出了这样的分析:
首先,腾讯的主战场不在计算机视觉和新零售领域。从腾讯公布的 AI 业务设置图中可以看出,腾讯 AI 的应用场景主要聚焦在内容 AI、社交 AI、游戏 AI 和平台工具 AI。
图片来自网络
此外,在马云大力进军和布局线下新零售领域的过程中,除了大力入股并购,还包括孵化和自己做(天猫无人店)。腾讯却仍多以业务投资布局为主,并且多拉上京东一起。
在昨天的腾讯互联网+活动上,马化腾进一步说明了腾讯做新零售的思路,“我们不是自己要做零售,希望成为零售业的‘数字化助手’。”
马化腾强调,腾讯“无心开店”,而是一心想要“孵化”腾讯目前所掌握的技术在智慧零售领域内的落地和应用。
其次,腾讯的技术底色比阿里更重。阿里本身以模式驱动为主,腾讯则更偏重技术和产品驱动。从腾讯与阿里各自的 AI 研究院发展模式以及人员组成来看,腾讯对于 AI 的理解更到位,技术实力可能更强。
目前,阿里在人工智能领域的力量相对薄弱,能投资一家具有平台能力的稀缺公司对自己的掌握智能生态很重要。
谈到生态布局,最核心的元素还是“新零售”场景,这个话题本质主要是“线下线上数据的融合”。
对于阿里而言,手握淘宝、支付宝、饿了么等主要渠道,已经较能充分地掌握线上(零售)数据;与之对应地,线下数据则成为当下阿里当下急需补足的短板。
现阶段,人脸识别作为搜集线下数据最重要的方式,而商汤又被视为最好的算法商之一,因此商汤称为促成这件事的因素之一。阿里也正是看中了商汤能够帮助其更好地获取线下数据,才联合苏宁入局。
实际上,2017 年底,商汤已经入驻苏宁的线下店里,为其“无人”店面提供人脸识别算法,已实现从入店、购物、结账、出店等全流程的无人化和刷脸支付。
在彭博社的最新报道里,商汤科技联合创始人兼 CEO 徐立透露,商汤正在开发代号为“Viper”的服务,用来分析来自数千个实时摄像头源的数据。
与此同时,徐立还透露,商汤将在未来一年内在一线城市建造至少五台小型超算中心,以推动 Viper 和其他服务。这项业务主题与阿里云所主推的智慧城市战略基本吻合。
不过,这其中多少数据与“线下零售”相关还不得而知,因为当下与政企合作的安防项目仍是商汤的业务主力。
为什么是商汤:逼近垂直市场的“逃逸速度”
据 CB Insights 公布的数据显示,以 30 亿美元估值的商汤为参考,中国“AI 四小龙”中排名靠前的另外两家估值分别为:依图估值 20 亿美元,旷视估值 10 亿美元。
单从时间维度和产业化经验来看,2014 年成立的商汤并不具备优势。但实际上,不到四年的时间里,商汤已经“后来者居上”,与其他选手拉开实质距离。
某种程度上,商汤的员工很介意外界将其与创业级的竞争对手相提并论,尤其是“AI 四小龙”的称谓。在他们看来,其目标和愿景要宏大很多——成为一家平台级的人工智能公司,而不仅仅局限于单一的计算机视觉技术。
这一点,徐立和其老师汤晓鸥——商汤创始人,早在香港中文大学多媒体实验室搞研究的时候就已明确,并向其早期投资人 IDG 牛奎光进行过详尽阐述,相信后进的投资人也都接受了这样的观点和思路。
以下,关于商汤特色的官方数据方便我们更为直观地认识这家公司:
1)创立早期商汤便使用人才垄断战略,至今团队共吸纳了全球超过 150 名计算机视觉相关专业的博士,粗略统计,这基本上囊括了 AI 领域人才的主要群体。
2)在拿到 B1 轮融资度过资本寒冬后,商汤便开始加紧投入铺建超算中心,现在手握超过 8000 块 GPU;今年年初,再向英伟达下单 1 亿元购买 GPU。
3)过去三年,商汤每年营收平均增长率达到 400%。在 2017 年,公司实现正向盈利,营收在 10 亿元以内。
4)商汤服务超过 400 家客户,包括高通、本田、中国移动、银联、中央网信办、华为、小米等企业及政府机构。
5)商汤业务范围主要涵盖安防、 智能手机、移动互联网、车载等多个行业,同时以教育、新零售、机场、金融、楼宇、运营商市场作为其冲刺进军行业,总共涵盖 10 余个细分垂直业务线。
简单来讲,这是一家以“中国速度”成长起来的 AI 创业公司。
尽管创始团队是学术和实验室背景出身,但其业务模式和操盘风格却十分地“互联网化”。在较晚一年成立的“国家队”云从科技还在喊著“做一个行业就要将其打透”口号的时候,商汤已经逐步建立起了他的“4+6”、“1+1+X”业务模式。
“4+6”即指前文提到的业务范围,“1+1+X”即指“1(基础研究)+1(产业结合)+X(行业伙伴)”的商业模式,以此来打造人工智能平台。此外,自成立之初起,商汤便开始与行业内传统公司成立合资公司以更快的切入垂直市场。
制图/四月,数据来自天眼查
近两年,商汤还积极地与地方政府、知名基金进行联合投资,其公司内部也成立了专门的战投部门。
从其外部资本运作方式来看,“投资、并购、合资”三种资本运作方式,商汤已经深得其精髓。这对于一家技术背景的创业公司而言,十分难得。
如此看似有些激进的商业运作模式,创始团队有着一套自己的打法解读。
徐立将其称为“逃逸速度”。
在 2018 年初的一次授奖典礼上,徐立曾谈到,“当你创新的速度足够快的时候,当你真正能够做到把创新和产业深度结合的时候,那你拥有的是一个非常高效的往前冲的速度,而这个速度在物理学里被称为逃逸速度。达到了这个速度之后,我们就可以摆脱地心引力,愉快地在我们的产业,在我们的行业颠覆中进行畅游。”
这背后的“地心引力”来自于算法快速迭代导致的窗口期被缩短。
据统计,在过去五年的时间里,图像识别神经网络在复杂度上已经有了 350 倍的提升,尤以近两年为盛,语音识别的神经网络也复杂了 30 倍。
面对如此快速的算法迭代速度,留给以算法见长并作为核心竞争力的公司成长的时间并不会太长。而在这之后,需要强有力的落地和商业化能力。
为此,商汤在早期便砸钱投入建立起深度学习算法框架、超算中心等两套核心基础设施,甚至在港中文大学的实验室期间就已经起步。“因为底层基础设施已经打牢固,所以能够用 AI 赋能百业”,徐立曾说到。
通过阿里与商汤的此轮协作,“AI 赋能百业”从传统的起点终于走到了“新零售”一类的更真实落地。很多人相信,自此以后,这将成为技术公司与巨头生态相结合的参考范本。