北京最专业白癜风专科医院 https://jbk.39.net/yiyuanzaixian/bjzkbdfyy/商汤像一座运转不休的“AI工厂”。徐立说，商汤进入一个行业，是进去之后找到工业生产线上的瓶颈，把需求拆解开，重新改造制造流程，“单一场景下的长尾需求全部打通，就能产生价值闭环”。文｜《中国企业家》记者李艳艳编辑｜李薇图片来源｜被访者上海，漕河泾。从徐立的办公室一眼望向窗外，一路之隔便是腾讯上海总部。年，腾讯将人工智能视为重点培育的新业务，并将这一业务移师于此。一年后，由徐立担任联合创始人、首席执行官的商汤科技，将中国总部设立于此。商汤科技是目前全球融资额最多、估值最高的人工智能（AI）公司。某种程度上，他们是竞争对手。浩浩汤汤的科技革命大潮下，人工智能成为追捧热点。与商汤科技争食AI战场的对手，不仅有像腾讯这样综合实力更强的科技巨头，还有各类垂直、细分行业的信息化公司。“一个市场成熟的标志是：一定会有很多玩家在早期涌入，再做头部聚焦。”近期，在接受《中国企业家》专访时，徐立谈到，所谓的外部竞争是行业成熟的一个标志，一方面如果没有很多参与者,市场教育不会充分；另一方面如果没有早期客户尝试，对于技术和模式的理解是不会成熟的。通常来说，市场中后期，企业一定会集中，但是不一定只会有一家，“到底是两家、三家还是四家，其实要看行业的属性和总市场大小”。商汤在技术上的先发优势、在人才规模上的绝对优势，给了徐立定力。商汤的故事始于年，徐立、香港中文大学教授汤晓鸥和一批志同道合者共同创办了这家公司。也是在这一年，商汤走出“学院”，开启商业化进程。这个时间点比后来被称作“AI商用元年”的年，整整早了4年。如今，商汤研发团队的员工占比过半，超过人。其实，人工智能并不是新技术。早在年夏天，达特茅斯会议便开启了全球人工智能的研究。但在此后很长的一段时间内，人工智能只是一个学术名词，真正的技术产业化是近10年才有的事情。徐立用“工业红线”概念解释这种现象。超越“红线”意味着，人工智能技术某个应用突破了工业界使用的门槛，也就是技术模型的投入产出能够支撑起当时智能生产的要求。通常来说，这个红线一般是指“人”的准确率，当技术能超越人的表现的时候，产业效率和价值都能得到展现。这是商汤创立的缘由——坚持原创技术，并使之超越“工业红线”。“为什么这几年我们能看到AI对产业变革的影响？因为算力以及算法体系的发展，使得AI本身的模型生产得以进入工业化阶段。也就是说，AI能够提升AI本身的生产效率。”徐立解释道，随着AI本身智能生产效率的提升，接下来就是找到工业生产线上的瓶颈，进行拆解，重新改造制造流程。如今的商汤，像一座运转不休的“AI工厂”。为了支撑整个“工厂”的运转，商汤投入了近60亿元资金用于建设AI超算中心（AIDC）、开源核心算法。年至今，商汤在上海、北京、深圳、香港、东京、新加坡等地部署人工智能计算平台，力求大幅提高算力。“现在所有产业的发展周期都在加速，从数字化角度看，我们面向的市场空间很难衡量。”徐立称。在他的感受中，行业发生的变化还未跳出预期。虽然技术能够形成一些价值闭环，但行业变革还处在分解任务、循环迭代的第一阶段。“技术推到行业最大的壁垒是什么？就是行业认知，行业的参与者如果认知到这些技术能够给行业带来变革，就一定会推动变革。但为什么技术一下子推不下去？就是行业并没有形成共同的认知。”徐立称，“我非常看好此后五年AI的发展机会，在很多情况下，对资源的重配置、产业的模式变革以及大家的认知变化带来的决心，其实是最重要的。”不只“看脸”“像不像太空飞船？”商汤员工如此比喻商汤总部大楼。这座建筑的内部，同样充满未来感与科技感。从进门安检，到室内打卡、购物、借书、预定会议室、使用打印机、打印收入证明……目之所及，涉及员工的使用场景，几乎都连接上了一体化的视觉识别系统。位于三楼的体验馆，则展示了这家公司如何将AI技术应用到各行各业。鉴于商汤在视觉识别方面的成就，曾有人发出疑问：商汤科技是一家“看脸”的公司吗？的确，无处不在的人脸识别技术成为常态：只需站在屏幕前2~3秒即可完成支付；在成都双流机场，你可以选择快速“刷脸”进站；面部识别早已成为手机厂商的“标配”；网民们也都适应了在美颜相机、抖音等各类短视频应用上，使用贴纸等特效技术。这背后的技术提供商，最初都来自商汤。不过，近些年来，在商汤赋能制造业的过程中，有些业务的达成跟人脸识别技术并没有直接关系。作为全国糖业主产区，广西的食糖产量连续多年占全国总产量60%以上。位居于此的广西糖业集团拥有多万亩原料蔗基地、十几家制糖厂。在农业智能化、数字化转型背景下，这家公司的核心痛点也被摆上桌面：分类、扣杂识别耗费了大量时间和人工。年底，商汤联合泛糖科技推出的AI甘蔗质检项目正式上线。项目应用了商汤SenseSpring模型生成平台进行制糖原料甘蔗的识别与检测。通过实时分析判断，实现了甘蔗智能分类和扣杂点检测，提升了生产效率，节省了人工成本。商汤对工业场景的理解，在其一则智能制造研发部门的招聘启事就能窥见一斑：团队肩负公司在工业视觉领域探索和落地的使命。目前深耕铁路、电力、制造等重点行业，立足商汤人工智能视觉平台能力，聚焦工业异常检测、视觉测量、故障诊断方面的研发和落地。“我们现在能做的，就是将现有需求进行分解，找到单一突破点，在突破点上提供一个更好的生产力工具。”徐立以蔗糖厂项目为例说道，“这个蔗糖厂项目看上去跟视觉没有特别大的关系，但我们把原来需要靠大量人力去做的工作进行统计，用一些体系化的方法去做排除，使得这样的工具也能真实上线。”商汤目前切入的产业差异很大，而单一行业不够大，需求却很多。如果没有一个合适的AI算法模型生产引擎就会面临很大的困难，比如铁路的4C检测，比如螺帽、电线、电网等故障检测检修，这是传统的工业问题，但甘蔗分类又是另外一个问题。只有将AI生产效率提升上去，才能真正帮助客户打造价值闭环。年上半年，商汤与南方电网数字电网研究院有限公司合作，共同为南方电网超高压公司打造基于人工智能和增强现实技术的换流站智能运检系统“AR巡检”。通过大量现场数据录入建模，商汤完成换流站三维信息动态采集。人工智能在工业中的应用场景越来越多，正如美国辛辛那提大学特聘讲座教授李杰在《工业人工智能》一书所说：“当前工业处于向工业4.0阶段的转型期，以价值创造为目标和驱动力，为人工智能的发展与行业应用提供了合适的土壤。”“撕开一个行业”每一个垂直细分领域，对深度学习的要求均不相同。这需要商汤做出什么样的准备？徐立认为，所谓的视觉或者其他多模态数据，只是数据的维度不同。大量的视觉数据意味着较高的维度和更难的挑战。面对长尾的需求，核心逻辑在于，第一，你需要打造优秀的底层基础平台架构，提高整体效率；第二，有一个体系化的连接和算法能力，实现技术突破。与多数AI公司“深耕少数场景，建立主营业务”不同，商汤的业务逻辑是1+1+X。第一个“1”代表科研平台（基础研发），第二个“1”代表技术产业化（产品平台），而“X”则代表赋能各类行业。五年前，还没有企业的商业逻辑包含了科研平台；而今天，科研投入实实在在地在转化为AI算法工业化生产的基础。商汤
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