AI拓荒者旷视的坎坷

这其中的发展逻辑很好理解。将人工智能的发展比作教育孩子，计算机视觉相当于让孩子睁眼看世界并描绘世界，语音交互相当于教孩子怎么听话和讲话。但这些只是技能而非智能，只有学习能力不断提高，才能不断提高智能水平。

这也促使旷视从Face++到Brain++的发展。

Brain++是旷视推出的新一代AI生产力平台，致力于深度学习开发，帮助企业和开发者提升AI生产效率、规范生产流程。旷视以Brain++作为统一的底层构架，为算法训练及模型改进提供重要支持，开发了可以部署云端、移动端及边缘端计算平台的先进深度神经网络。

Brain++的核心能力分为三种，分别是数据的处理、清洗和管理能力，算力的共享、调度和分布式能力以及算法的训练、推理和部署能力。并通过逐步开源核心框架、开放算力和数据平台形式，将AI生产力共享给企业、高校和研究机构中的广大开发者、师生和学者。

简而言之，三种核心能力主要涵盖了数据、算力和算法，并分别对标Meg Date数据管理平台、Meg Computer深度学习计算平台以及天元Meg Engine人工智能深度学习框架。而其中最为重要的，就是天元深度学习框架了。

在2014年，旷视完成了全量深度学习算法工作向天元的切换。在此之后，旷视大量的业务算法和众多国际比赛的冠军算法都是在天元的基础上完成的，天元也成为了旷视AI业务和技术能力最强有力的支撑。

这让外界承认了旷视科技所研发的天元深度学习的确拥有强大的能力，也打消了外界对其的质疑。而在3月25日，旷视通过一场线上发布会宣布，决定免费开源其AI生产力平台Brain++的核心深度学习框架天元。

对于这次的免费开源，旷视CEO印奇表示这与人工智能行业发展有直接关系。在他看来，人工智能公司的核心是具备平台化的能力，即能够批量、高效、比竞争对手更及时地供应优质算法，而旷视科技过去凭借其开源框架支撑了全部业务。

旷视试图通过开源，借助用户和企业的共同努力完善其生态和业务能力，也就是让Brain++更加完善和智能。

而Brain++逐渐成型的过程，也是旷视逐渐转变营收模式的过程。旷视也在转变之中，找到了另外一种将人工智能落地变现的途径——面向B端提供解决方案。

旷视落地和变现的壁垒

分析旷视科技的招股书不难发现，其中“解决方案”出现的频率要高于“人工智能”。这也不难看出，相比于纯粹的科技机构，旷视科技更注重如何将人工智能落地变现。

从旷视科技如今的主营业务也可以证明这一点。旷视现在依靠的主营业务分别为基于人工智能的个人物联网、城市物联网以及供应链物联网，其中城市物联网占比营收超过七成，个人物联网占比两成。

作为人工智能技术商业化的先行者，旷视的城市物联网解决方案使各种城市场景实现物联网设备的智能部署及管理，通过视觉数据的高效与精确分析，加强公共安全与便利，优化交通管理并改善城市资源。

城市物联网板块占据了旷视科技营收的大头，其业务主要包括为科技公司、银行、智能手机公司、第三方系统集成商、政府机构、物业管理者、物流公司等提供服务，而其中政府机构依旧是旷视科技最主要的买单者。

旷视的城市物联网解决方案应用于中国的一百多个城市，带动了整体营收的迅猛增长。根据招股书中数据可知，2017年、2018年以及2019年上半年，旷视科技物联网板块的收入分别为1.68亿元、10.57亿元、6.95亿元。分别占同期总收入的53.6%、74.1%和73.2%。

但是问题依旧存在。尽管背靠政府，旷视获得了不错的收入，单是2018年政府对旷视的补贴就有0.92亿元。但是政府能拿出来的市场体量总是有限的，在政府市场需求短期疲软的时候，旷视又该怎样保持稳定的增长呢？

旷视科技与商汤科技、云从科技、依图科技一起被称为“AI四小龙”。虽然四小龙业务主打的赛道有所差异，但是同质化依旧相当严重。他们的主要业务都集中在安防、金融、零售、汽车、医疗等领域。

面对人工智能领域里众多的参与者，旷视科技当前还没有在相关垂直领域形成特别强的竞争优势。而AI行业这块蛋糕太过于丰盛，行业内的其他企业都虎视眈眈，旷视又该如何保证在竞争中总能切到更多蛋糕呢？

市场对于深度学习框架也有着广泛的需求，众多企业都表示正在使用开源的深度学习框架训练算法模型。但市场中深度学习框架提供者还有谷歌、Facebook和百度等巨头企业，这三家公司在中国的市场份额接近80%。

尽管拥有广受好评的天元框架，但是在面对巨头企业占据绝大多数市场的情况之下，旷视又该如何突出重围？

而人工智能将以何种模式进行大规模的社会运营更是旷视不得不考虑的问题。尽管旷视科技在商业应用的范围内的进展已经取得了成绩，但是落地、客户、研发等问题依旧是AI企业落地和变现的壁垒。

市场趋冷，但AI仍然是未来

同样，资本市场对AI热潮的逐渐冷静，也是AI企业在考虑自身发展壁垒之余需要担心的。

2019年，资本市场对被鼓吹起来的AI行业充满了怀疑，投资热浪也趋于冷静。相比于2018年，2019年人工智能企业的融资金额由1484.53亿元下降至967.27亿元，下降幅度达到34.8%，融资数量也从737次下降至431次，下降幅度达到四成。

而在此之前，国内人工智能企业的融资数量已经维持了18年的上涨。

从Alpha Go掀起的AI热潮开始，国内各式各样的AI企业如雨后春笋一般成立。AI在投资市场中兜兜转转，经历了从技术投资到应用投资的阶段，创业者也将注意力从技术转移到应用上，而将高处云端的人工智能落到实处，才是这两年行业的主要方向。

从一种科技在资本市场的发展来看，人们往往会高估技术在短期内的发展，行业也会经历从狂热到逐渐回归理性的过程，近年来逐渐兴起的AI泡沫论就是最好的证明。

不得不承认的是，人工智能代表了未来科技发展的趋势，将会成为一种基础设施，但是AI热潮之下，众多行业中的投资者纷至沓来，难免会让行业中萌生浮躁情绪，也会将AI鼓吹成一触即破的泡沫。

（编辑：厦门网）

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