齐卿
在“双循环”格局之下,科技产业将成为新的增长点。在中国社科院编写的《中国经济报告(2020)——面向2015的高质量发展》一文中,汤铎铎、刘学良、倪红福、杨耀武对我国TFP(全要素生产率)的测算显示,2007年以后,我国TFP增速占同期GDP增速的比重开始提高,尤其是2016年开始,TFP增速占同期GDP增速的44%,为1995年之后的新高。这说明技术进步在推动我国经济增长中所发挥的作用越来越大。本文精选旷视科技作为案例,与读者分享“双循环”格局之下,一家高科技企业对破局之道的探索。
2021年3月,旷视科技向上海证券交易所科创板提交上市申请。作为AI四小龙之一(商汤科技、旷视科技、依图科技、云从科技),旷视科技有望冲刺“AI第一股”。
在世界高科技产业高度集聚、垄断格局基本形成的背景下,我国部分“两头在外”的低端产业链,受上游产业掣制较大。
科技创新在促进国内生产、分配、流通、消费过程中的关键性作用,一方面体现在科技驱动的技术密集型产业,能够推动我国产业链从低端向高端转型,为扩大内需提供物质基础,是释放国内需求的前提条件;另一方面,科技驱动产业升级才能真正带来居民生活品质的升级,激发国内消费市场,摆脱对国外高品质产品的依赖。因此,在“双循环”的新发展之下,以国内大循环为主的发展模式,实现生产、分配、流通、消费全过程的循环流动,就必须提升高科技产业。只有如此,才能打通国内产业发展各环节,实现不依赖外力而推动经济内生性发展,才能掌握国际分工主动权。
根据前瞻产业研究院的测算,2017~2019年我国人工智能产业的年均复合增长率(CAGR)高达52.8%,预计到2023年,人工智能产业规模可达2 346亿元。
可见我国人工智能企业在国际上已初具较强的竞争力。在2021年3月的CB Insights全球独角兽榜单中,中国人工智能独角兽企业有15家上榜,仅次于美国的23家,位列榜单第二位。从估值看,中国人工智能独角兽总估值为1 752.7亿美元(含字节跳动1 400亿美元),超越了美国的918.2亿美元,位列全球第一位。全球前十大人工智能独角兽企业估值,旷视科技以40亿美元的估值,位居全球人工智能独角兽榜第7位,中国第3位。
而以旷视科技为代表的科技产业,正在“双循环”发展中扮演着越来越重要的角色。
清华“姚班”是无数学子梦想的地方。
中国唯一获得有计算机界“诺贝尔奖”之称的“图灵奖”得主——姚期智院士,2005年在清华创办了“清华学堂计算机科学实验班”,也就是大家常称的“姚班”。可以说清华“姚班”汇聚了中国最优秀的计算机人才。
大二时,公司创始人印奇在微软亚洲研究院的实习经历,让他认识到图像识别的庞大市场潜力,智能机器人、金融科技、无人驾驶、安防、智能家居等场景都需要以图像识别作为基础技术支持。这让印奇萌生了在图像识别领域创业的想法。2011年夏,三位“姚班”同学——印奇、唐文斌、杨沐三人一拍即合共同出资3万元创办了旷视科技。
技术精英的聚集,使得旷视的新品推出,似乎并不困难。2012年,公司推出了第一款产品Face++。Face++是一款人臉识别SaaS平台,提供基础的人脸检测、人脸关键点定位、人脸属性分析等功能。利用Face++平台,可以实现人脸识别、美颜等功能。2012年智能手机开始兴起,得益于智能手机强大的网络功能和运算能力,美颜拍摄功能迅速俘获大批用户。作为美颜相机的底层功能,Face++迅速成为智能手机厂商首选的服务商之一。
Face++作为一个SaaS平台为旷世科技赢得了先发优势,在人脸识别等领域形成了自己的护城河。但是技术出身的创始团队非常清楚,决定人工智能行业竞争优势的是算法、算力和数据。
于是在2014年,旷视科技启动了Brain++平台的开发。Brain++包括深度学习框架天元(MegEngine)、深度学习云计算平台(MegCompute)以及数据管理平台(MegData)。天元框架是Brain++最核心的组件,支撑着整个旷视科技的研发和产品化。云计算平台则为天元框架提供算力支持,旷视科技的各类应用、人工智能算训练都可以在云计算平台上完成。最后,数据管理平台为人工智能业务的海量数据,提供数据处理、数据管理、数据安全等功能。
Brain++搭载了旷视科技自主研发的AutoML(自动机器学习)技术。通过自动机器学习技术,Brain++可以应用深度神经网络,自动实现参数调整及设备适配等过程自动化,面对不同类型的机器学习任务,可以通过海量训练自动寻找规律、优化参数实现不同的功能,实现了不用重复造轮子的过程。Brain++上线后,旷视科技在图像识别领域具有了通用性的平台,除“人脸识别”之外,与图像处理相关的大量功能如“物体识别”“文本识别”“图像分类”“物体检测”等功能均可快速实现,从而支持旷视科技向垂直领域快速扩张。
手机人脸解锁、App人脸识别、美颜相机等功能是旷视科技定义的消费物联网领域。
早在2012年旷视科技就将Face++作为SaaS服务提供给各类手机厂商,作为手机开屏解锁、美颜拍照使用。2014年蚂蚁金服投资旷视之后,支付宝的人脸识别登录也纳入旷视科技的服务范围。此外,网约车、直播平台、金融科技等领域,也大量采用旷视科技的SaaS平台作为人脸识别后台服务使用。
凭借先发优势,旷视科技在消费物联网人脸识别领域占据了较为领先的市场地位。据灼识咨询测算,旷视科技在云端人脸识别市场的占有率为60%,手机人脸解锁市场的占有率为70%。2019年上半年,旷视科技日均人脸识别验证次数为2.4亿次,实现收入1.25亿元,单次验证收入为0.0029元。
虽然近几年消费物联网发展迅速,但是该市场未来增长空间不大,行业天花板即将显现。2012年智能手机开始逐渐进入消费市场,手机行业掀起一轮换机潮,带来了行业的大幅增长。而目前手机行业出货量已开始放缓,市场逐渐进入存量阶段。为手机App提供人脸识别验证SaaS服务的市场空间似乎更大一些,但是除了少量金融类App外,其他App使用人脸识别并非刚需。此外,手机App往往还搭载指纹识别、手机验证码登录、传统密码登录等多种验证方式,人脸识别的场景进一步被压缩。最后,随着国家对人脸识别隐私保护的加强,未来使用人脸验证的App可能会受到更严格的管制,因此市场规模上限较为明显。
消费物联网的另一个痛点是收费单价难以提高,除了少量超级App外,国内手机App运营商大多为价格敏感型用户,旷视科技很难上调服务单价。如2018年上半年,人脸识别的单次验证费用为0.0036元,而到2019年上半年,单价已经下降到0.0029元。
在增量有限的情况下,坐稳消费物联网市场领导者地位的旷视科技,需要寻找新的业绩增长点。
2015年前后,智慧城市概念开始兴起。在城市机场、长途汽车站、火车站、酒店、道路、写字楼等场所安装摄像头配合人脸识别、物体检测、物体识别等功能,实现安保、车流量监控优化、门禁等功能。
旷视科技敏锐地发现这一市场机遇,凭借Brain++平台强大的垂直功能扩展能力,旷视科技迅速切入这一市场,并取得了高速发展。与软件服务收费不同,城市物联网需要提供综合解决方案,除软件系统外,解决方案还包括摄像头、存储器、服务器、视频采集器等硬件产品,变现更为容易。
为摆脱依靠软件平台变现难的问题,旷视科技的研发工作向产业链上游的硬件端延伸,推出了人工智能摄像头、边缘计算设备等。目前公司的城市物联网解决方案,已在百余座国内城市中获得应用。2019年旷视科技城市物联网服务营收达到8.3亿元,2017~2019年度复合增长率(CAGR)达到129%,是公司所有业务中收入增速最高的业务。
旷视科技的最后一块人工智能商业落地拼图,是供应链物联网。
而进入这一领域,则缘于2016年的一次走访。旷视科技CEO印奇和CTO唐文斌到天猫超市的一个仓库考察,发现在2万多平方米的硕大仓库中,顾客每下一个订单,工人们都要一件一件分拣出来再打包,一个人一天的行走距离不少于30公里。工人非常辛苦,分拣效率也难以进一步提升。
能否运用人工智能技术改造物流行业?
理论上说,行得通。
因为仓储物流行业,与图像识别技术高度相关,例如对商品二维码的识别、对商品方位定位、工程车辆的自动行驶等,都需要图像识别的相关技术支持。
而物流行业也正在经历人工智能的改造。与城市物联网类似,物流物联网也需要大量硬件设备的配合,其变现相对容易。
2017年旷视科技进入物聯网供应链领域,推出了智慧物流操作系统“河图”。“河图”的作用是连接用户的ERP(企业资源计划)系统、WMS(仓库管理)系统,将传感器、智能机器人与软件系统打通,实现自动控制。2018年,旷视科技全资收购了艾瑞思机器人公司,以增强机器人的研发能力。在旷视科技收购之前,艾瑞思已与心怡科技、科捷物流等合作伙伴合力打造智能仓库,并在富士康工厂实现了场内“点到点”的物料搬运服务。
收购艾瑞思机器人公司使旷视科技获得了不错的技术和市场资源。2018年旷视科技在供应链物联网市场获得了4.6亿元的收入,而2019年收入增加52%,达到了约7亿元。目前,公司在供应链物联网领域,向包括鞋服、医药、智能制造、零售电商等多个行业的仓库、工厂及零售店提供智能化升级改造服务。
由于人工智能领域存在大量开源算法框架,因此有些所谓的人工智能企业,采用开源算法框架,在此基础上针对垂直行业进行参数优化,进而推出面向垂直行业的产品。这类公司往往被质疑为“调参”公司。这类公司受制于开源框架的技术限制,很难发展出自身的核心竞争力。
作为科技导向的公司,旷视科技一直将研发置于公司发展的重中之重。自进入城市物联网领域之后,旷视科技探索出了一条具有行业特色的研发模式:“算法-软件-硬件”的协同设计模式。该模式在产品规划和设计过程中将三大系统要素进行统一。基于人工智能定义硬件、协同定义产品的研发理念。公司将人工智能能力和软件能力固化到硬件产品中,构建起由传感器模组、传感器终端与边缘设备、机器人和自动化装备构成的,由人工智能重新定义的硬件产品体系。