来源：浩哥说
大家好，我是迅雷创始人程浩，现在专注科技领域的投资。今天跟大家聊聊人工智能领域的创业和创新，包括如何选择赛道、团队的搭配、以及如何应对巨头的挑战。
为此我从投资人的视角，给大家总结了人工智能创业的 6 大核心问题。
第一个问题：为什么应关注人工智能而非互联网？
首先如果今天大家选择创业，我建议更应该关注人工智能，而非互联网。为什么这么讲？
1. 互联网的流量红利已经消失；
以 PC 来说，全球 PC 出货量连续 5 年下滑。大家知道国内最后出现的一个 PC 互联网独角兽是谁吗？是知乎，大概是 2011 年初推出，这么多年过去，再也没有 PC 互联网的独角兽出现。做个类比，我们知道 2015 年移动互联网的渗透率和竞争程度和 2011 年的 PC 互联网类似，以此类推，2015 年以后再做移动 ，也很难出独角兽了。
已走平，你多卖一台，我就少卖一台，是存量竞争。今天创业者再做一个纯互联网的 ，投资人问的第一个问题就是你怎么获客。因为现阶段流量格局已定，首屏就那几个 。
2. 互联网 + 的机会同样有限；
主要在于互联网最大的价值，是解决信息不对称和连接。所以对于电商特别有价值。淘宝用皇冠、钻石等信用体系解决了信息不对称，同时又把全国有这么多买家和卖家连接在一起。这个是互联网的价值。
但很多行业信息和连接并不是痛点。拿医疗举例，中国三甲医院的大夫就那么多，你把全国 13 亿人民都和这些大夫连接上了也没用，因为一个医生一天还是只能看那么多病人。互联网并没有提高医生看诊的效率。在诸如餐饮、医疗这些传统领域，互联网的帮助是很有限的。
也包括滴滴打车，互联网解决了打车难的问题，但是没解决打车价格的问题。事实上，补贴去掉之后，大家都发现了滴滴一点都不便宜，道理很简单——不管是专车还是出租车，还是需要由人来开，人工成本降不下来，就不可能便宜。
3. 真正能够提高社会生产力，解决供需关系不平衡的就是人工智能；
人工智能将给社会生产力带来的提高，以及对人类带来的影响将远远超过互联网。
还是拿医疗来说，很多基层医院水平不高，那未来完全可以通过人工智能来辅助医生读 CT、X 光等医疗影像。像今年，IBMWatson 对皮肤黑色素瘤的诊断，准确率已提高至 97%，远远超过了人类专家 75%-84% 的平均水平。
未来，人工智能无论是在无人车、机器人、医疗、金融、教育还是其他领域，都将爆发巨大的社会效益，这点毋庸置疑。我认为下一波大趋势和大的红利不是互联网 +，而是人工智能 +。我建议现在的创业者更应该关注人工智能领域的创业机会。
第二个问题：BAT的巨大优势
人工智能主要分三层。最底层是基础架构（Infrastructure），包括云计算、芯片以及 TensorFlow 这样的框架。在基础层之上是中间层，叫通用技术（EnablingTechnology），例如图像识别、语音识别、语义理解、机器翻译这些。
基础层和中间层，是互联网巨头的必争之地。比如芯片领域，Intel、英伟达、高通都投入巨资，竞争极其激烈。同样云计算、框架也是一样，都不是小公司能够涉足的领地。
现在对于中间层的通用技术，BAT 也极其重视。因为大家都相信人工智能是下一波工业革命浪潮。对腾讯、阿里、百度这些巨头来讲，要想在大浪中屹立不倒，必须要构建出人工智能的生态系统（Ecosystem）。而核心就是要依靠这些 Enabling Technology 技术。
相比创业公司，BAT 的最大优势是什么呢？第一，不缺数据；第二，为了构建自己的生态系统，未来通用技术一定全部是免费的；第三，虽然通用技术免费，但 BAT 有羊毛出在身上的猪机会。这是典型的互联网打法。
这里的猪是什么？猪就是云计算。例如百度的 ABC 策略，分别代表人工智能（AI）、大数据（Big Data）和云计算（Cloud Computing）。AI 我可以不赚钱，开放给大家，那么大家想享受我的服务，就来买我的云吧。
而对于创业企业来说，只做图像识别、语音识别、语义理解、机器翻译这些通用技术，指望通过 SDK 卖钱，未来路会越来越窄，特别是 BAT 都免费的压力下。
所以从这个角度讲，创业公司做下面两层风险比较大。我认为创业公司的机会在最上层，就是拿着下两层的成果去服务垂直行业，也就是我们所谓的人工智能 +。
第三个问题：海康威视相对BAT的优势在哪里？
深入垂直行业的人工智能 +，又可细分为两类情况：即“人工智能 + 行业”和“行业 + 人工智能”，他们间有明显的区别。
“AI + 行业”简单讲就是在 AI 技术成熟之前，这个行业、产品从未存在过。比如自动驾驶，亚马逊的 Echo 智能音箱、苹果的 Siri 语音助手。在人工智能技术未突破前，不存在这样的产品。因为 AI，创造出了一条全新的产业链。
“行业 + AI”就是行业本身一直存在，产业链条成熟，只是以前完全靠人工，效率比较低，现在加入 AI 元素后，使得行业效率有了明显提高。比如安防、医疗等领域。
客观讲，这两个类别都有创业机会。但“AI + 行业”，因为是一条新的产业链，创业公司与互联网巨头实际是处在同一起跑线上。巨头们坐拥数据优势。所以从这个角度，“行业 + AI”相对对创业公司更为友好，也更容易构建出壁垒。
我认为，未来行业壁垒才是人工智能创业最大的护城河。因为每个行业都有垂直纵深，尽管 BAT 技术好一点、并不关键。拿医疗 + AI 举例，什么最重要？大量准确的被医生标注过的数据最重要。没有数据，再天才的科学家也无用武之地。
但在国内，这个医疗数据拿出来非常困难。所以 BAT 做医疗一点优势都没有，因为他们要把这些数据，从各医院、各科室搞出来也很累。相反，如果一个创业者在医疗行业耕耘很多年，也许拿起数据来比大公司更容易。
这要求创始团队的合伙人中，必须有懂行业、有行业资源的人才。这与互联网 + 一样，一旦细分到具体行业，并不是说你百度、腾讯有资金、有流量，投入人才就什么都能做，比拼的还有行业资源和人脉。
之所以跟大家聊这个话题，是因为前一段去百度大学跟大家交流，他们提到百度人工智能在无人车和 DuerOS 的应用。同时又问我，人脸识别在国内安防领域的应用价值非常大。像海康威视有近 3000 亿人民币的市值，每年光净利润就有近百亿。百度在 AI 方面是不是该考虑进军这个领域。我回答说千万别，因为安防是典型的、有巨大壁垒的“行业 + AI”领域。
即使百度技术好，在人脸识别率方面比海康威视高一个百分点（实际不一定，海康背后有几百人的 AI 研发团队）。但这并不代表百度就能替代海康。因为安防是“非关键性应用”（non-mission-critical），100 个犯人我识别了 95 个，你比我多识别了一个做到了 96 个，其实没那么重要。
积累了非常多的数据，人脸的数据、环境的数据……在安防领域有数据优势。最后，海康给公安系统做了很多类似警务通、基站信息采集、视图档案管理等 SaaS 平台的东西，以及警用云系统。我们可以认为公安系统的 IT 化，其中有一部分就是海康威视参与的。
这些东西可能不赚钱，但却为海康构建了壁垒。因为底层的基础设施都是我建的，那前端的东西就只能用我的（我可以有 100 个理由，说竞品与我不兼容）。而且海康做了这么长时间，积累了大量的客户资源，特别是政府公安局的资源，开拓这些资源非常需要时间。
这些就是所谓的行业纵深。所以即使对 BAT 而言，想进入“行业 + AI”领域，选择垂直赛道时，同样要非常谨慎。在巨大的行业壁垒面前，真不是说我的算法比你好一些，市场就是我的，只有技术优势仍然差的很远。
回归“AI + 行业”和“行业 + AI”，通常来讲前者的行业纵深会比较浅，而后者则有巨大的行业壁垒。而行业壁垒，则是创业公司最大的护城河，也是抵挡 BAT 的关键。
第四个问题：为什么技术可能并不重要？
谈到人工智能领域的创业，很多人都会有个误解，就是如果我团队没有个大牛的科学家，比如斯坦福、MIT 的博士坐镇，我都不好意思讲在人工智能方面创业。其实这个认知是完全错的。因为在人工智能领域，算法到底有多重要，完全取决于你要准备进入哪个行业。
根据行业和应用场景不同，我认人工智能的创业本质上有 mission-critical 和 non-mission-critical 之分。为了方便大家理解，我们简称为“关键性应用”和“非关键性应用”。
“关键性应用”要追求 99.9……% 后的多个 9，做不到就没法商业化。比如大家认为，99% 可靠度的自动驾驶能上路吗？肯定不能，意味着 100 次就出 1 次事故。99.9% 也不行，1000 次出一次事故。
千万记住，99% 和 99.9% 的可靠度差距并不是 0.9%，而是要反过来算，差距是 10 倍。也包括手术机器人，听起来 99.9% 可靠度已经很高了，但意味着 1000 次出一次医疗事故，放在美国，医院还不得被巨额索赔搞得破产。
所以“关键性应用”领域，就是一丁点儿错都不能犯的人工智能领域，必须要有技术大牛、科学家或算法专家坐镇。同时，这类项目研发周期都很长。
正如以色列做 ADAS（高级驾驶辅助系统）解决方案的 Mobileye 公司，今年 3 月被 Intel 以 153 亿美金收购。大家知道这家公司研发周期有多长吗？Mobileye 成立于 1999 年，到他们推出首款产品、挣到第一桶金已是 2007 年。长达 8 年的研发周期。这在互联网创业里不可想象。包括谷歌无人车从 2009 年开始研发，到现在一直没有商业化；达芬奇手术机器人从启动研发到 2000 年拿到美国食品药品管理局（FDA）的认证，花了十年时间。
“关键性应用”的普遍特点就是这样，项目通常很贵，研发周期巨长，离钱非常远，需要持续的融资能力，团队怎样才有持续融资？起码要有非常好的简历和非常好的背景。这个是能够持续融资的必要前提。所以大家可以看到，今天做无人驾驶的创业团队都是高富帅。因为不是高富帅，你都熬不到产品真正商业化应用那天。
当然，如果在人工智能领域都是“关键性应用”，那就没大多数创业者什么事了。实际上，人工智能领域的创业，95% 都是“非关键性应用（none-mission-critical）”。简单讲对这些领域，AI 的可靠度只要过了基础线，高一点低一点区别不大。
最简单的例子，现在很多公司的门禁开始用人脸识别。你今天带个帽子，明天戴个墨镜或口罩，识别率没法做到 99%。可即使没识别出来也没问题。因为所有带人脸识别的门禁都有地方让你按指纹。即使指纹也刷不进去，问题也不大，公司不还有前台吗。
这就是“非关键性应用“。这类项目不追求 99% 后面的很多个 9。实际上，国内人工智能和机器人方向的创业，大部分领域都是“非关键性应用”。当然并不是说，在这个领域算法不重要，你天天认不出来也不行，所以一定要过了基础的可用性门槛，偶尔出现问题可以容忍。“关键性应用”则不能容忍。
“非关键性应用“不追求高大上，简单、实用、性价比高更重要，这样的项目通常比拼综合实力。包括：
对行业的洞察理解。要熟知行业痛点；
产品和工程化能力。光在实验室里搞没意义；
成本控制。不光能做出来的产品，还得便宜的做出来；
供应链能力。不光能出货，还要能批量生产；
营销能力。产品出来了，你得把东西卖出去。团队里有没有营销高手，能不能搞定最好的渠道是关键。
所以大家在创业组团队时，一定要想好你选择的赛道处于哪个领域，不同的赛道对于团队的要求是不一样。“关键性应用”必须有技术大牛坐镇，“非关键性应用”则要求团队更加综合和全面。
第五个问题：产业链上的赢家通吃与行业壁垒优势
现在很多人工智能创业者都是技术背景出身，创业的第一个想法通常是做技术提供商。技术提供商作为创业的敲门砖可以。但如果只定位做技术提供商，未来路会非常窄。为什么说未来只做技术提供商价值会越来越小？原因有几点：
1. 首先通用技术一定是大公司的赛道，BAT 未来一定会开放免费。
人家大公司会免费提供人脸识别、语音识别、语义理解、机器翻译这类 EnablingTechnology，你还打算怎么靠 API 调用赚钱呢？也许现在还可赚点小钱，但很难成为一个长久的生意。
2. 依托于算法的技术壁垒会越来越低。
未来随着基础计算平台和开源平台的丰富成熟，技术方面的壁垒会越来越不明显，整个人工智能的技术准入门槛会越降越低。就像 2008 年你想找个 IOS 开发者，很难，现在却很容易一样，所有技术的演进都遵循这一规律。特别随着今天各大学的计算机专业，都纷纷开设机器学习课程，未来人才不缺，这会拉低整个行业的进入门槛。
同时随着谷歌 TensorFlow 等生态系统的成熟，很多领域都会有训练好的模型可以用来参考（出 Demo 会更快），创业者只要有足够的数据来训练参数就好了。所以未来算法的壁垒会越来越低，如果这个公司的核心竞争力只是算法，那将非常危险。
3. 技术提供商如果不直接面向用户 / 客户提供整体解决方案，则非常容易被上下游碾压：
对于技术提供商和算法类公司，如果你的技术壁垒不够高，上游很可能直接把你的事做了。这样的例子比比皆是，比如给海康威视提供人脸识别算法的公司。问题就在于，海康在用你算法的时候，人家也有庞大的研发团队在研究自己的算法。现在用你是人家还没准备好，一旦准备好立刻会把你替换掉。
即使在有一定技术门槛的行业，技术提供商的日子同样并不好过。比如专注嵌入式的视觉处理芯片的 Movidius，大疆无人机一直在用他们的芯片。但自从大疆统治了消费级无人机市场后，大疆现在也很自然地开始研发自己的芯片。
按说芯片的技术壁垒并不低，但只要行业集中度高
这其实是一个产业链通用规律：产业链上的垄断者会吃掉所有利润，而且他们非常有动力往上游或下游扩展。拿 PC 产业链举例，内存、硬盘、整机、显示器……都不赚钱。钱被谁赚走了？Windows 和 Intel 却赚走了绝大部分利润。
既然做纯技术提供商没有出路，那怎么办？浩哥提出“一横一纵”理论。前期做技术服务可以，但是不能一辈子做技术服务。
“一横”就是指你提供的技术服务。通常“一横”能服务很多行业，一定要找到 1、2 个，你认为最有市场机会，最适合你的垂直领域，深扎进去做“全栈”：把技术转化为产品，然后搞定用户卖出去，实现商业变现，再通过商业反馈更多的数据，更加夯实自己的技术。一句话讲，要做技术、产品、商业和数据四位一体的“全栈”，这就是“一纵”。这才是健康的商业模式。
在垂直外的行业，因为没有利益冲突，你仍可老老实实的做技术服务。这样的话，商业上你能吃透一个垂直行业，技术上你还能通过横向合作，形成更多的数据回路，从而夯实你的技术。这个就是“一横一纵”理论。
那么对于技术创业公司，从“一横”走到“一纵”，要选哪个垂直领域，取决 5 个关键因素：
市场空间够不够大？
做垂直领域的全栈，还是做横向的技术提供商？取决市可以理解这就是技术服务。
行业集中度如何？
做“一横”技术提供商时，最担心的是你的上游或下游过于集中，或者说头部效应越明显，对技术提供商就
提供云计算的厂商就那几个，两只手就能数出来。而且头部效应极其明显，仅阿里云一家占了 50% 以上份额。如果你是一个技术提供商，在跟这么垄断的行业去谈判，你会发现没有任何筹码。所以现在就很悲催，假设我是阿里云，会让你列出 BOM 成本，我就给你 5% 或 10% 的利润，这个生意就很难做了。
在这种情况下，你当然有意愿也往上游走。但带来的问题是什么？如果上游集中度高，说明这事的壁垒很高，你作为技术提供商想往上走，同样很困难；如果这个上游集中度低或客户很零散，对你是件好事。但是你也没有太大动力往上游走，因为这个市场本来就很零散，你即使杀进去，可能只有 1% 的市场份额，而且使得 99% 的人都变成你的竞争对手了。这是个悖论。
技术是改良还是革命？
如果你的技术创新对这个垂直领域是革命性的，就越有机会走到上游。如果只是改良性的，你就老老实实在下游赚个辛苦钱算了。越是颠覆性的东西，越有机会往上游走。因为上游越离不开你，意味着你有机会做他的事。
改良性的技术，例如你的电池待机只是比以前多了 10~20%，那你还是老老实实卖电池吧。
双方壁垒谁更高？
技术提供商的壁垒和上游客户的壁垒哪个更高，也决定做“一纵”的成败。拿比较火的直播平台而言，现在都有美颜功能，例如给女孩长出个耳朵那种，这个通常都是第三方提供的技术。技术本身的壁垒并不高，很多公司都能提供，虽然效果有一些小的差异，但你没有明显优势。
可是直播的壁垒相当高，这事有网络效应，用户越多会吸引更多的美女主播，因为能赚到更多钱，美女主播越多，也会带来更多的用户。同时你舍得花钱，需要很多资金来买流量以及签约很 NB 的主播。所以这个事壁垒很高。你做技术提供商壁垒不高。这种情况下，虽然技术提供商只能赚个辛苦钱，但是仍然完全没有机会往上游走。
到底跟团队基因相符不相符？
能做得了技术服务，不代表能做垂直解决方案，做全栈，因为团队不一定有行业经验，这是很大的问题。亚马逊的无人便利店 Amazon Go 出来之后，国内不少技术团队也想提供类似的技术，甚至想做 2C 的便利店。
与他们聊完后，我都会劝他们再考虑一下，你的技术再好，对于用户而言，他买东西的时候，会看这个便利店有人还是无人的吗？不会，这不是优先选项。他首要考虑的还是——哪个便利店离我更近，以及我想买的东西这个便利店有没有。
从这个意义讲，这又回到了零售的本质。所以如果团队没有零售的基因，没有懂零售的人，就别考虑自己开便利店的事。这时候，很多人可能会问“那我找个懂行业的高管不就行了么？”这事没那么简单，如果 CEO 不了解行业本质，其实是很难靠一个高管去弥补的。
我特别相信基因决定论，如果任何一个新的商业，BAT 找个懂行业的高管就能搞定了，那中国互联网的生意就全是 BAT 的了，就没创业公司什么事了。BAT，一个做搜索，一个做电商，一个做社交。其实他们 3 个都把对方的事情已尝试了一遍，最后都不成功。所以大家能做什么，不能做什么，跟这个公司的基因是高度相关的。
第六个问题：2C VS 2B
最后一个问题，简单说一下，科技成熟都需要一定的时间。因为从任何技术普及演进的角度，几乎都延续了先是从军工（航天）、到政府、到企业、到 B2B2C、再到 2C 这个规律。人工智能也一样，目前人工智能在 2C 市场还不是很成熟。
简单说机器人，在个人消费者市场，出货量大的机器人只有 4 类产品：扫地机器人、无人机、STEAM 教育类机器人和亚马逊 ECHO 为代表的智能音箱。为什么 2C 市场早期的普及有一定的困难，简单讲几个原因：
1. 产业链不成熟
我做一个创新的东西，成品有 10 个部件。每一个部件都得自己做，而且因为出货量不大，每个部件都没有规模效应，这就导致每个部件都很贵，那你最后做出成品一定很贵。这是非常大的问题。
2. 2C 是额外花钱
这也是很重要的一个问题，2C 端的用户因为自掏腰包、额外花钱，所以对价格通常比较敏感，产品很贵就是一个很大的门槛。
3. 2C 产品的用户期待度高
用户买了这么贵的东西，自然对产品的期待度会更高很多。大家觉得我买一个机器人回来，恨不得什么都能干：又能唱歌、又能跳舞、又能聊天、又能清洁、又能讲英语。但这是不现实的，现在的技术成熟度离此还有些远。
相对于 2C 端，这些问题在 2B 端却不是问题。
1. 2B 端对价格承受能力更高
首先，企业对价格的承受能力显然比 2C 强很多。你说一个机器人 2 万，2C 消费者不可能买，但企业问题不大，企业对成本承受能力高。
2. 2B 的核心目的是降成本
举例工业机器人，10 万块钱一个，听起来很贵。但一个工业机器人替代你 2 个岗位。这 2 个岗位一年也得 10 万块钱，还不算四险一金。然后这机器人能工作 4 年，这一下成本只有你原来的 25%，甚至不到。那么企业一算账，觉得还是很便宜。
3. 2B 可以采取人机混合模式
还有 2B 端的机器人应用更简单一些。一方面大多是单任务，机器人只要做好一件事就行了，实现起来简单。另外，很多都是以“人机混合”模式在作业。也就是以前需要 10 个人干活，现在我用机器人替代一半人。简单重复的工作用机器人替代，复杂的用剩下的 5 个人，这就是“人机混合”模式。
举个例子，现在国内外已有很多安保机器人，按固定路线去巡逻。你可以理解为移动的摄像头，当然算法上肯定加入了一些识别的东西。固定绕路线巡逻，这个完全可以交给机器人来做。难的是，在巡逻的过程中，如果发现有老太太摔倒了，让机器人扶起来，这个目前还做不到。
但这不重要，你们后台不还有 5 个人么，让他们过来就好了。所以人机混合是 2B 比较主流的模式，这个大幅降低了机器人普及的难度。
总结
最后再说一点，目前大多数 AI 创业公司都是技术专家主导，这很容易理解，因为现在技术还有壁垒，技术专家主导起码保证产品能做出来。不过未来随着技术门槛的降低，特别在“非关键应用”领域里，团队的核心主导，会慢慢过渡到产品经理和行业专家为主，因为他们离用户需求最近。“非关键应用”领域，懂需求比技术实现更重要。长期来看，人工智能创业和任何其他领域的创业一样，一定是综合实力的比拼！
$百度(BIDU)$$海康威视(SZ002415)$
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海边的麦Sir2017-11-18 12:27
因为bat干不过zf
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rick酱2017-11-18 13:57
bat不卖摄像头啊
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无围03-15 08:53
BAT，一个做搜索，一个做电商，一个做社交。其实他们 3 个都把对方的事情已尝试了一遍，最后都不成功。所以大家能做什么，不能做什么，跟这个公司的基因是高度相关的。
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李大输2017-12-25 16:20
分析企业，晕，要分析人
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数据驱动力2017-12-06 23:37
好文
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楼主是我儿2017-11-30 18:33
一本正经的胡说八道，还能扯这么多。这样的人才已经不多了。
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mcconaughey2017-11-29 22:50
学习
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吃货小姐2017-11-21 11:21
学习
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从头开始2017-11-19 18:00
不错，专业
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xiaomacy2017-11-19 17:24
这篇文章太好了
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逻辑玩家2017-11-19 16:55
宏观了解AI，满分科普文
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CharlesQun2017-11-19 10:30
人工智能，不是取代，而是一种演化与升级，它最终也会像其他技术革命一样，让人类强大，让世界上的不可能减少，让我们可以创造更多美好。
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你好我好大家好2017-11-19 10:22
我是外星人？？ 搞了半天才知道BAT 是指百度阿里腾讯
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大本但1112017-11-19 07:53
@海边的麦Sir:因为bat干不过zf
BAT可是国家智能中心了，还说干不过ZF？照这架势，半导体中心给台积电或INTE L ，J 20给波 音 ，干脆点把BAT直接给Nv DA;想想MH370吧!背后没有某大国的影子？脑子是个好东西，只是某些人有，但是长屁股上了！
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欧欧152017-11-19 00:44
看过疑犯追踪嚒，估计未来的海康也会像这样
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细嗅青草2017-11-19 00:36
@海边的麦Sir:因为bat干不过zf
一句话说到点上。
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仙之羡11182017-11-18 23:16
人工智能，不是取代，而是一种演化与升级，它最终也会像其他技术革命一样，让人类强大，让世界上的不可能减少，让我们可以创造更多美好。
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睡觉挣钱2017-11-18 23:06
好文章，这文章得值多少钱，感谢年报
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谈股论金s2017-11-18 22:31
@蓝筹_价值fans:个人看好海康威视，而不看好科大讯飞，这篇文章解释了原因，和我想的一样，通用模块或接口今后的市场价值很小，就像输入法一样
老兄 海康未来的业绩增长在华为等对手的竞争压力下看来要打个问号 不知你怎么看
被任正非称作“小华为”的海康威视：刚做到深市第一股 就被围猎
财经天下周刊
11.18 10:42
阅读 36152
关注
过去半年，被任正非称作“小华为”的海康威视，市值疯涨两千亿元，力压美的、万科蹿升为深市一哥。 但在人工智能的疯狂热潮下，市场暗流涌动。这位中年巨头正和他的新旧敌人狭路相逢。
文 | AI财经社 四月
编辑 | 赵艳秋
头顶的摄像头结成一道“天网”，从城市向村镇散开，网里不仅流淌着你我的数据，还有滚滚而来的红利。
“你们这有人脸识别摄像头吗？更智能的那种。”地产开发商老张费力地穿过海康威视展台前熙攘的围观人群问道。他和助理小刘特意从天津赶到深圳安博会，为最近谈下的高端小区寻找一套门禁设备。
“天网”上的6000亿元生意
安博会，安防行业最大的展会。每年，行业的顶级玩家都带着最新最全的摄像头方案汇聚而来。而在最近两年，越来越多的新贵也涌入其中，大秀先进算法和黑科技。乘着人工智能（AI）这股东风，今年观展人数爆棚，比原定申报人数翻了4倍。
安防是一门围绕摄像头展开的生意，是一块整整6000亿元的大蛋糕，牵动着中国1%的GDP。
安防是一门围绕摄像头展开的生意，是一块整整6000亿元的大蛋糕，牵动着中国1%的GDP。
老张要找的“更智能的摄像头”，是要抓拍到人像后，能和住户的人脸图像做比对，识别出该人是否是小区的人。“如果摄像头就能完成比对，不用传到后面的机房，光服务器就能省下10万来块呢。”老张对AI财经社解释道。
听完需求，展台前的工作人员示意老张去更靠里的展位，那边有适合老张的产品，工作人员还顺带推荐了智能闸机解决方案。老张当下就回绝了。“我们那是高端小区，不用刷卡。就想用摄像头。住户走进来就都能识别到，自动开门。”他解释说，“智能闸机一是太占地方，二是必须要人对准摄像头才能识别，这对高档小区的用户来说，体验不够好。”
3个月前，老张特意拜访了海康威视的河北分部，和当地销售协商采购方案，“大概是15-16套”。到了安博会开幕，老张决定带着助理小刘再来一趟，他们希望能现场验证产品的实际效果，同时也能就市面上的同类方案做一个横向对比。
老张寻找的这种方案，套用时髦的人工智能概念，叫做“端智能”。它在摄像头中植入深度学习算法，能对特定人和物进行识别、计算和判断，像一个“摄像头机器人”。老张并不在乎这背后的黑科技。让他兴奋的是新产品能为他省下搭建机房、购买服务器、配置宽带一大笔工程费。
不过，有些遗憾的是，老张逛完整个展馆都没看到其他品牌的同类方案，更别提货比三家了。“大华、宇视都考察过了，都没有成形的产品。”老张对小刘说道，“看来只能选海康了。”
过去6年，海康威视稳坐全球视频监控市场龙头位置，与博世、霍尼韦尔并称世界安防三大巨头。根据2017年安防行业年鉴，海康威视在全球的市场直逼30%。“就国内市场而言，可能达到七成。”外贸商老孙对AI财经社说。
老孙来自广州，是今年安防展13万逛展大军中的一员，已做安防行业多年了，经历了行业的高速发展和动荡期。安防是一种围绕摄像头展开的生意，最早在上世纪80年代后期的沿海城市兴起。随着“平安城市”、“智慧交通”、“雪亮工程”等重大国家级项目的落地，中国已成为全球最大的安防市场。在摄像头密度最高的北京，平均每17个人就“拥有”1台摄像头，去年视频监控产品市场规模为962亿元。这还仅仅是整个产业链条中的一环。这个链条还包括工程安装、系统运营、大数据分析、服务营销等环节。整整6000亿元的大蛋糕，牵动着中国1%的GDP。
由于市场规模巨大，中国本地催生出一批批行业企业。
老孙做的是安防出口生意。他常在电子城和各大安防展会出没，寻觅最新的品牌商和产品线谈出口代理，同时也做一些贴牌生意。上个月，他去广州电子城逛了一圈，情况让人失望。“将近90%的代理商都在做海康的产品，20%-30%也代理大华，其他小品牌没一家做。”
“生意越来越难做了，基本没有新品牌的空间了。”展会结束后，老孙蹲坐在昏黄的路灯口吐着烟圈叹气道。
“小华为”崛起
在近年安防各大行业排名中，大华、宇视一直紧随海康威视身后，相爱相杀16载，在竞逐中成就了彼此，也推动了安防产业的三次技术革命。不过，在资本加持后，海康威视如虎添翼，先后发起价格战、屯田战和市场洗牌潮而异军突起，传言被任正非称为“小华为”。
海康威视已力压美的、万科蹿升为深市一哥。图片来源于网络
16年前，在日系称霸的安防市场，还处于“模拟时代”，就像家家户户的模拟电视机，摄像头也是模拟技术的，客户体验很差。海康威视、大华打响了“数字战”，主攻数字信号处理方案，并将其商品化。
数字技术先落地，但模拟系统还在用，客户又遇到新旧方案的兼容难题。海康和大华乘胜追击，相继推出极具本土特色的产品，如能兼容两种信号的硬盘存储机、兼具两种信号优势的高清模拟摄像机等。“你客户说要什么，我就给你什么，这恰恰是国外公司欠缺的”，最后导致国外监控品牌在中国市场节节败退。
在行业早期，海康的领先优势并不明显，直到网络 IP化变革掀起。“海康威视很有技术前瞻性，基本提前5年，在硬盘摄像机的年代，布局联网监控技术。”行业资深芯片工程师老洪对AI财经社说。
资本加持后，海康威视发起价格战、屯田战和市场洗牌潮而异军突起，传言被任正非称为“小华为”。@网上信息
这具有战略意义。一旦监控系统实现联网化，后续的系统集成、集中部署、视频内容分析便水到渠成，方案商也具备了更大规模的系统管理能力。但彼时的大华还安于数字信号时代的红利，一度做起了房地产生意。“就投资重心和战略纵深的角度来说，大华输给了海康”。
续组建公安、司法、金融、文教卫等事业部。在分公司的基础上，又拓展地市级办事处。海康的势力不断蔓延。到2015年，海康营收已是大华的3倍。
但在此时，另一股势力——深圳贴牌产业迅速崛起。“在安防行业，那是一个随地都能捡到黄金的年代”。而海康威视果断发起“价格战”，挺进中低端市场。在海康的凌厉攻势下，中小安防企业陷入困境。“毛利率从百分之二三十，降到10个点。”外贸商老刘说，市场明显向海康集中。
一手对付贴牌商，另一手，在更高维行业市场，海康使出曹魏当年的“屯田之战”。“我们的兄弟拼死拼活，打下一个500万元大单，而海康虽然丢了这个大单，却转去做了20个50万元的小单，活得还很好。相反，我们抢了这个大单，牵扯了大量人财物，利润也不会很高。”宇视高层老张激动地说。当年，凭借IT出身，宇视科技自立门户，短短3年跻身国内安防三甲之列，曾试图打压海康和大华，但没能如愿。
而海康庞大的市值足够它用资金杠杆去搅动市场。在安防产业链上，充裕的后备金意味着更多的控制权。像系统集成商老刘揽下一项3亿元市政安防工程项目，老刘的公司要先自行垫资，当地政府采取按约划拨租金的方式，分5年补齐全款。在这一点上，海康可通过资本为代理商和客户提供相当宽松的账期。“这只是冰山一角”。在海康威视年2016年320亿元销售收入中，应收帐款净值为亿元。
狼真的来了？
不过，即使把大华、宇视甩在身后，现在，在海康威视身边，另一匹“战狼”正在逼近。
“我去年就担心海康威视会面临华为的威胁，后来把仓位全换掉。事实证明，我担忧早了，但我觉得还是旁观好，也许‘狼真的来了’。”股民老李说道。
这匹战狼就是华为。华为在安防市场最大的底气来自芯片，这同时也是海康威视最大的短板。圈内人常说“华为要卡海康的脖子很容易”。
“如果没有华为海思芯片搭建的底层平台，中国的安防监控厂商可能会面临很混乱的局面，各种技术支撑、产品交互以及标准化。”资深芯片商老刘说道。这也说明了华为海思芯片在这一市场的把控权。有说，海思的芯片在安防市场占有70%的份额。
但这位隐形巨头过去多年却迟迟没有发起进攻，原因可能在于“瞧不上”。2016年华为销售收入超过5000亿元，海康威视是320亿元，即使将市场全部抢过去，华为也不过提升6%的营收，利润还不一定有提高。此前有传闻称，华为曾自建过几个安防技术部门，但2016年都砍掉了，仍以引进海康、大华的产品为主。
但现在情况越来越不同了。华为推出了支持H.265核心算法的4K高清摄像机，产品线已从后台走向前端。
华为也开始了生态式玩法。这让海康威视销售小刘有些担忧。在深圳宝安南路的一家大排档里，结束了安博会一天的展览，两位海康威视的员工与AI财经社边吃边聊。在安防展上，华为展台入口就是一副硕大的生态全景图。“左边是感知设备、业务平台、具体的算法和解决方案，全都不是华为自己做的，它们发展了大量的合作伙伴，像旷视、明略数据都在其中。”小刘说。
华为云在政企项目中的庞大规模让海康威视感受到威胁。图片来源于网络
“海康终究还是要直面与华为的竞争。”海康威视产品总监老王说。让老王更为担心的是华为云在政企项目中的庞大规模。在这些政府项目中，安防是打包的一个必选项。这本是海康的地盘。“我们不像华为，一谈就是几个亿的项目。套用一句老板的话，我们的业务都是‘一粒芝麻一粒芝麻捡起来的’。”他说。
，海康威视董秘回应“高举高打的风格未必适合安防产业”。
为了避开华为的竞争，海康威视强调云服务的局限性。“表面看上去，这种前端采集、后端处理的方式很完美，但随着视频数据的指数级增长，不可能所有数据都从城市天空的每一个摄像头传送到后台，云渐渐有些力不从心”。在今年安防展的前一天，海康威视宣布了“云+端”的重大战略部署，“前端产品是我们的优势，要借力打力。”老王一口酒下肚。
不过，云依然是未来的重要核心。有了云，云上有了海量数据，才有可能出现一个“新安防”。
从今年安博会的展示来看，在“云服务”业务上，海康旧敌大华的产品更胜一筹。在安博会上，海康威视一再强调“战略重要性”，但其交通、金融等垂直业务的交互界面十分简单和初级。而大华的“视频云”展台，从端到端解决方案到后台的数据显示界面都有完整展示。针对一些功能，还进行了重点优化。
云开启的新时代，海康正受不同层面的新挑战。
被抢了个措手不及
不仅是云上的战争，近两年AI风头正猛，涌现了人脸识别四小龙（商汤、旷视、依图、云从）。它们相继宣布“史上最高融资”，在行业市场小步快跑，谈下不少项目。安防老将们谈及此也心有余悸。被问到其中最强的一匹黑马，海康产品总监老王指了指今年展位地图上的“依图”，位于六号馆的东北角。
在历届安博展中，最大最贵的“一号展馆”备受青睐，这里聚集了安防圈 Top10厂商，观展人士趋之若鹜，而商汤、旷视、云从也在今年加入进来，不过依图选择在稍远的六号馆。“大概为了避免直面相对吧，他们最近几年抢了不少大单呢。”海康销售小刘应声说。
依图创立于2012年，创始团队来自 MIT、UCLA等高校，今年5月完成3.8亿元C轮融资，核心业务包括智能安防平台、城市数据大脑、智慧医疗健康这些最热的领域。这匹黑马为何引起巨头的警惕？
“在这几家公司中，它进入安防行业最早，拿到项目的同时也接触了核心数据，训练出更好的算法。”老王解释道，“数据有好有坏，能拿到质量高的数据必然能提升准确度。不过，现在我们已经赶上了。”
海康威视对于研发和人才的重视程度在圈内有目共睹，研发费用将近营收总额的8%，研发团队规模也是行业之最。仅在2015年，海康威视就新招了5000多人，旗下研究院占据着超过9000人的研发团队。在2006年，海康威视已组建算法团队。据悉，海康威视正计划建立蒙特利尔研发中心和硅谷研究所，将分别专注于工程研发和技术研究。从战略层面来看，海康威视在算法和技术的布局不比新生代弱，可以说相当强劲。
不过，一家独大的格局已不再适合当下。据公开资料显示，从2013年10月开始，福州交警开始使用依图智能车辆识别系统，“覆盖了三环以内的89路视频”。随后，依图在公安系统引发蝴蝶效应。上海、武汉、深圳、济南、贵阳等地的项目接踵而至。在2016年，依图构建起15亿级人像库，支持超大数据规模比对。
智能识别新贵已在交通等行业抢了不少大单。图片来源于网络
在今年的安防展上，旷视展台前的“全帧智能人像抓拍机”吸引了不少人驻足围观，该摄像头能在单画面中同时抓取到106张人脸。“这一指标远超过海康威视的产品，同时是公安机构急需的。”旷视科技CEO 印奇对 AI 财经社表示。今年，旷视科技还拿下国有基金领投的4.5亿美元投资，这对其拿下政府项目有战略意义。
万物互联的全新生态大爆发，并加速走向全球。更为甚者，在高通创投董事总经理沈劲看来，“商汤科技这样的公司，正在成为发电厂式的平台级公司”。其原创技术给市场带来动力。“下一轮融资最快将在12月完成。”商汤科技副总裁 July表示。今年7月，商汤的B 轮融资通道才关闭，共获得 4.1亿美元融资，公司估值超过100亿元。资本正在印证市场对这类新贵的垂青。
以前常说，有人的地方就有江湖，今后可能是，有人的地方就会有摄像头之战。基于国家持续推行的安防政策，和AI技术革命带来的强劲原动力，投资人和市场都坚信着，“AI+安防还能再炒一拨”。
“谈到这些AI新公司呀”海康威视销售小刘侧过身，从电脑包里掏出一本蓝白相间的产品彩页，指着封底的标语说道，“你看看，人家这话写得多好！”
坐在对面的产品总监老王接过彩页，照着念出了声，“人工智能，不是取代，而是一种演化与升级，它最终也会像其他技术革命一样，让人类强大，让世界上的不可能减少，让我们可以创造更多美好。”他仔细端详了好一会。这段标语同时被印在旷视办公室的宣传墙上，是29岁创始人印奇立下的公司愿景。
“他们是挺猛的，没几年已经有了落地的产品，对于市场和行业的理解也很精准。”小刘说道。老王放下手中的彩页,“这有什么稀罕！我们也能做出同等的产品，关键是卖得还比他们便宜！”
今年安博展已经结束，依图展台上的工作人员正盘算着明年要租下主展馆里的最大展位。
16年前，从国家研究所走出的海康人执掌扎实技术完成了逆袭。如今，稳坐龙头的它在 AI 路口遇到了似曾相识的挑战。是自我蜕变，还是行业就此改头换面？
“再等一年吧，现在下结论一切还为时尚早。”从业十余年的芯片商老刘望着远方说道。作者：钱真理来源：雪球著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
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