专访 | 融资4.1亿美元,估值15亿美元,这家AI初创公司凭什么“这么贵”?
来源:互联网 发布:6pm上有假货吗 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 10:55
记者 | 周翔
去年 12 月,旷视科技完成 1 亿美元的 C 轮融资。
今年 5 月,依图科技获得 3.8 亿元人民币的 C 轮融资。
两个月前,成立不到 3 年的商汤科技获得 4.1 亿美元的 B 轮融资,估值超过 15 亿美元。此举不仅创下全球 AI 领域单轮融资最高纪录,商汤科技也成为全球融资额最高的 AI 独角兽企业。
过去互联网三十年最盈利的是谁?搜索引擎。搜索引擎就是把世界上所有的信息全部呈现给用户。文字信息是经过二次提炼的,信息提炼成本比较高昂,而且提炼的过程中会有信息损失,或者掺杂信息。影像则是人类跟外界进行交互时信息量最大的方式,而视觉占据了人类与外界进行信息交互中超过 90% 的比例,当你具备了较好的结构化提炼和分析传输这些视觉信息的能力时,它带来的价值是远远超出想象的。
首先,底层平台需要持续的人力资源投入。在视频内容的理解等问题上,机器能够做到的跟人的差距还非常大。
第二,我们在提供解决方案的时候,需要跟行业伙伴合作,因此我们有必要更多地去了解行业的上下游,在这个过程中牵扯到技术的迭代演进,这样我们的解决方案才能够更加有针对性。
第三,我们会对一些行业提前布局,包括无人驾驶、医疗影像等等。
一个方向是图像智能增强。如果你真正的去做一个影像认知类的解决方案,那么从一开始就要去考虑怎么做,比如你做安防,拍过来的影像里面人都是花了,你就要考虑怎么去解决(这个问题)。
另外一个方向,当我们真正的去深化做行业解决方案的时候 ,你会发现里面的技术问题不再是单纯研究技术点。比如一千多个视频放在一起,我要做一个快速的内容搜索,它其实是一个纯粹视觉类技术的研究问题和大的系统工程问题的混合。
第一个挑战:深度学习做的越好,就需要把网络搞的越深,这就意味着大量的计算成本。如何把识别做的更好、网络做的更深的同时,对网络的结构进行优化,优化它的计算开销,这个其实是整个人工智能行业所面临的一个共通的问题。
第二个挑战:今天深度学习的认知还是依照大量的数据,如何减少对数据的依赖,是需要(我们)去做的。
我们其实跟他们的差异蛮大的,从美国到中国,所有的高科技公司,都在拥抱 AI,都在把 AI 作为头等战略,我觉得这个毫无疑问说明了这件事情的重要性。但是,任何一个商业化的公司,特别像 BAT 这种体量的公司,它们 AI 技术的演进目的,以及它们提供的 AI技术解决方案,一定是要去服务于本身的商业战略和规划的。
商汤提供了什么?商汤的 AI 战略是为不同行业企业提供解决方案,帮助它们解决现有的问题,在这一点上,我觉得从 BAT 每家都会有自身最重要的业务和发展方向,他们的AI会优先去解决这些东西。所以在这个点上,我觉得其实大家不存在冲突。
任何一个市场最终都是一样的,都是一个长尾的状态,就算是互联网,其实它仍然也是一个长尾的状态,头部(公司)一定是很少数的,然后会有一些长尾在一些细分行业活下来,这是大概率事件。
此外,AI 和互联网不一样,AI 本身不是一个行业,计算机视觉本身也不是一个行业,它其实是多种行业的一个行业的结合体,或者说它是一种生态,在这个过程中,我相信大家都能够找到一个最适合自己发展的位置。
第一,企业是不是能够给他一展所能的空间和机会。怎么理解?你高薪挖了一个人,或者挖了一个团队,但是这个团队他想要做一件事情,或者想把一件事情落地,它的周期非常长,流程非常复杂,对于真正优秀的人才而言,这种情况是很难受的。
第二,优秀人才非常看重人才的集聚性,也就是说他们之间会彼此相吸。他会觉得我需要一些跟同等水平的人在一起工作,才能更大发挥我的价值。
今天我们的问题是,大家恨不得一对这个东西有一些简单的认知和了解,就投入到这个行业去做相关的事情,我觉得其实这个是最大的泡沫。我觉得任何时候,任何地方,在今天这样一个高度分工的社会,一定是最专业的人来做最专业的事。
— End —
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