作者 | 曹亦卿

角力加碼，你來我往。

10月8日，美國聯(lián)邦政府宣布，將28家中國實體加入“管制清單”，禁止在列實體購買美國產(chǎn)品。

這是一份科技含量相當高的花名冊。其中包括大華、海康威視、科大訊飛、依圖、曠視、商湯、美亞柏科、頤信等8 家企業(yè)，以及 20 家中國政府和商業(yè)組織。

“5G是小兒科，未來最大的機會是人工智能。”任正非的預(yù)判，給了美國政府新的方向：通訊之后，美國打壓中國的大棒準確地揮向了人工智能。

上榜的8家企業(yè)都是人工智能領(lǐng)域嶄露頭角的黑馬，雖不如華為領(lǐng)跑5G之強悍，但對想要繼續(xù)稱霸AI的美國來說，同樣造成了不容忽視的威脅。

其中，成立于2012年的依圖科技是生于上海的明星獨角獸，其發(fā)展路徑的背后亦是中國AI產(chǎn)業(yè)從無到有的突破。

中國AI產(chǎn)業(yè)如何能在今日對美國形成沖擊之勢，或可從依圖身上管窺一二。

“我們很貴”

“有人創(chuàng)業(yè)可能天天想著被收購，我們從第一天開始就知道我們很貴，別人買不起。我們做這個企業(yè)，就是10年后見。”

依圖科技創(chuàng)始人朱瓏說這句話的時候，剛過而立之年。如今，7年時間過去了，他和林晨曦創(chuàng)辦的依圖科技已經(jīng)成為估值150億元的獨角獸，躋身中國AI四小龍。

別人創(chuàng)業(yè)摸著石頭過河，他倆創(chuàng)業(yè)卻是奔著成功而去。

不是自大，而是這兩個學霸非常清楚自己的能力和目的。

朱瓏和林晨曦都是1978年生人，讀同一所小學、同一所初中和同一所高中。福建英華中學，這所培養(yǎng)了數(shù)學家陳景潤和12位兩院院士的學校，是朱瓏和林晨曦共同的母校。

從英華中學畢業(yè)后，朱瓏進入了美國東北大學就讀計算機專業(yè)。在這所強于機械制造的研究型學府中，朱瓏開始關(guān)注人工智能。2003年，朱瓏前往加州大學洛杉磯分校攻讀統(tǒng)計學博士，在那里，他師從霍金嫡傳*、美國計算機視覺學科奠基人Alan Yuille。

2008年，朱瓏進入MIT人工智能實驗室擔任博士后研究員，專攻計算機視覺建模。2010年，朱瓏又加入紐約大學Courant數(shù)學研究所，研究圖模型和深度學習的關(guān)系。

在國內(nèi)，另一個學霸則走出了別樣的人生。

林晨曦考入上海交通大學時，就讀于材料學院。在加入交大ACM（全球大學生程序設(shè)計競賽）班時，正是這支被認為史上最強戰(zhàn)隊的低谷期。

但林晨曦“誤打誤撞”第一次參加ACM大賽，就獲得了全球第七名的好成績。整個戰(zhàn)隊都看到了希望，只有“不知深淺”的林晨曦不滿意：“我們?yōu)槭裁床荒艹角迦A?為什么就不能是我們獲得總冠軍?”

任性的人生不需要解釋，2000年，已經(jīng)大三的林晨曦決定留級轉(zhuǎn)入計算機系。“我們得不到冠軍，不是做不到，而是不敢想。”他們每晚凌晨兩三點回到寢室，第二天九點接著集訓，以冠軍隊伍來要求自己。

2002年，林晨曦帶隊為交大奪得ACM全球大學生程序設(shè)計競賽總決賽首個冠軍，打破了亞洲零的記錄。

2005年，林晨曦加入微軟亞洲研究院，和一群最聰明的人共事，他在“會解題”后，又學會了怎樣給自己“出題”，“在我考慮一個問題時，我會站在一個全球、全人類的視角去思考。”

“云計算這件事非做不可。如果我們所有的信息計算都必須通過國外的系統(tǒng)，那么未來的中國不堪設(shè)想。”2008年，在上司兼摯友王堅的邀請下，林晨曦離開了微軟亞洲研究院，加入到當時在他眼里只是個“民營企業(yè)”的阿里巴巴。

在一片否定的聲音中，擔任阿里云技術(shù)總監(jiān)的林晨曦和團隊共同搭建了中國首個擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的分布式計算平臺“飛天”。

想起那段艱難的時光，林晨曦笑著說：“我喜歡解答自己給自己出的難題。”

就是這樣兩個“別人家的孩子”，在2012年共同創(chuàng)建了依圖科技。

“YITU”中的四個英文字母，分別代表了Young（年輕）、Innovative（創(chuàng)新）、Team-working（團隊協(xié)作）和Unique（獨特）。

公司成立的2012年，被朱瓏認為是人工智能的新時代。在那之前，他不太敢說自己是做AI的，而說自己是做統(tǒng)計建模的。直到2012年人工智能的概念熱起來，AI一詞開始見諸報端，他認為時機成熟了。

而對于林晨曦而言，做依圖科技同樣是在解題，“處在這樣一個大國，你可以不斷發(fā)現(xiàn)一些世界級的命題，然后去解答。”

兩個有著扎實研究背景的聰明人，自然會吸引來有同樣氣質(zhì)的年輕人。

那一年，交大閔行校區(qū)旁的居民區(qū)里，一間60平的兩居室讓十幾位交大的優(yōu)秀畢業(yè)生放棄了進入世界500強的機會。電梯被厚厚的防護墊包裹著，但他們只關(guān)心代碼哪里出現(xiàn)了問題、系統(tǒng)還可以怎樣優(yōu)化。

創(chuàng)業(yè)第二年，朱瓏和林晨曦開始尋求融資。和很多創(chuàng)業(yè)人苦于找錢不同，兩人對于投資人十分“挑剔”。

“我們非?？粗赝顿Y人的品牌，這從另一個方面也反映了依圖的實力，我就是能拿到最好的投資人的錢。”林晨曦說。

在向多位投資人解釋了何為“人工智能”之后，兩人最終選擇了真格基金的創(chuàng)始人徐小平，“徐老師是最不費勁的，談了20分鐘就想把錢拍下來，我們就問他為什么要你的錢。”

為了回答這個問題，只用20分鐘敲定投資的徐小平，花了8個小時來說服朱瓏和林晨曦拿錢。

徐小平回憶，“兩個創(chuàng)始人2013年上半年來到我家里，從下午3點鐘跟他們聊到深夜一點鐘。我曾經(jīng)專程早上6點鐘飛上海，跟他們聊了一天，晚上6點鐘再飛回來。我們就這么認真的去爭取這個投資機會。”

在那間兩居室中看到了一家偉大企業(yè)的雛形，徐小平的真格基金本想拿出200萬美元的天使資金，卻被拒絕。2013年8月，依圖科技完成了由真格基金領(lǐng)投的100萬美元天使輪融資。

2014年，依圖完成紅杉資本和高榕資本的數(shù)百萬美元A輪融資；2016年，完成由云鋒基金領(lǐng)投的數(shù)千萬美元B輪融資；2017年，完成由高瓴資本領(lǐng)投3.8億元C輪融資；2018年6月，完成由高成資本、工銀國際、浦銀國際的2億美元C+輪融資；2018年7月16日，完成興業(yè)國信資管1億美元融資。

在AI賽道上，依圖的融資節(jié)奏和金額都可以算是謹慎和保守的，就像朱瓏創(chuàng)業(yè)之初預(yù)設(shè)的，10年未滿，依圖還沒走到真正的高光時刻。

對于科技初創(chuàng)企業(yè)來說，比錢更重要的，是人。

依圖有高質(zhì)量的創(chuàng)始團隊打底，優(yōu)秀的團隊自然會吸引優(yōu)秀的人。

去年1月，前谷歌科學家研究員、美國華盛頓大學計算機博士呂昊回國加盟依圖科技，任首席創(chuàng)新官CIO。

今年7月，原360集團副總裁、首席科學家、人工智能研究院院長顏水成加入依圖，擔任CTO。

細數(shù)這些核心技術(shù)人才的履歷，不難發(fā)現(xiàn)他們幾乎都有美國求學或美企工作的背景——美國在人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢，確實成為了中國此輪AI產(chǎn)業(yè)崛起的養(yǎng)分。

站在巨人的肩膀上，中國AI產(chǎn)業(yè)正在成為巨人。

結(jié)硬寨、打呆仗

依圖創(chuàng)立之初，人工智能在國內(nèi)還只是一個概念，初創(chuàng)企業(yè)想要養(yǎng)活自己并不容易。

在這樣的情況下，依圖選擇了安防。

事實上，自2011年開始，我國就開始建設(shè)“天網(wǎng)”工程，其中涉及終端監(jiān)控設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)連接、存儲系統(tǒng)、圖像及信息處理系統(tǒng)等多個環(huán)節(jié)。

然而，當時面對海量的圖像，甄別手段主要還是人力，準確率堪憂，破案效率低下。因此，智能化識別技術(shù)成為當時公共安全部門的迫切訴求。

AI獨角獸中，依圖是最早將人工智能應(yīng)用到安防領(lǐng)域的企業(yè)之一。

在林晨曦看來，安防市場具有明確清晰的商業(yè)模式，國家公共安全系統(tǒng)每年都會在安防基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上投入大量資金，“市場成熟，潛力巨大” 。

確定了方向，接下來就要去找業(yè)務(wù)，那時候作為創(chuàng)始人的朱瓏和林晨曦都要親自出去跑客戶。

依圖科技的第一單就來自朱瓏跑來的蘇州市公安局。

2013年，通過朋友介紹，朱瓏找到了蘇州市公安局一位主管技術(shù)的副局長。對方在休息時間給了朱瓏3分鐘，訴求是打造一個車輛品牌識別系統(tǒng)。

彼時，政府服務(wù)商對車輛品牌的識別率只能達到30%，在實際應(yīng)用中難以起到參考作用。政府部門希望將這一數(shù)據(jù)提高到70%。

依圖團隊迅速響應(yīng)，建立車輛品牌數(shù)據(jù)庫，更新調(diào)試算法模型，三周內(nèi)將5個品牌車輛的識別率提高到95%；三個月后，100多個品牌的識別率也達到了95%。

“訂單下來了！”成立一年多后，依圖科技拿下了第一單生意。

在成功拿下車輛品牌識別技術(shù)后，依圖沿著這個方向繼續(xù)深入，將業(yè)務(wù)范圍擴大到假*識別、高架大貨車識別等領(lǐng)域。

與此同時，那套在蘇州落地的識別技術(shù)，也通過全國公安系統(tǒng)內(nèi)部交流學習，出現(xiàn)了示范和輻射作用。

依圖科技在公安系統(tǒng)內(nèi)“火”了。

2015年，依圖科技“蜻蜓眼”車輛大平臺系統(tǒng)獲得了公安部科學技術(shù)進步獎。這套系統(tǒng)擁有品牌識別、假套牌分析、以圖搜車等智能識別能力。

與對車的識別同期進行的，還有對人的識別。

當時，客戶當?shù)毓蚕到y(tǒng)的數(shù)據(jù)庫里有數(shù)百萬人，需要從中匹配出犯罪嫌疑人的照片，原有技術(shù)的識別率僅為20%，依圖在第一天實驗時就將識別率提高到85%。

同樣取名為“蜻蜓眼”的人像識別系統(tǒng)，既可進行基于圖片的靜態(tài)人臉比對，也能進行基于視頻的動態(tài)人像識別比對。

其中，動態(tài)人像系統(tǒng)，整合了人臉跟蹤捕獲和識別、實時布控、過往路人軌跡查詢等功能，被廣泛應(yīng)用于居民區(qū)、商業(yè)區(qū)、火車站、地鐵站、快速公交站、機場、海關(guān)、商場出入口等人流密集區(qū)域；靜態(tài)人像比對支持十億級別的大規(guī)模人像庫比對，快速精準確認被查詢?nèi)藛T身份，被廣泛應(yīng)用于公安等領(lǐng)域。

2019年1月，網(wǎng)上在逃故意傷害致死案嫌疑人王某出現(xiàn)在廣州火車站地鐵站，依圖人像識別系統(tǒng)發(fā)出高分預(yù)警，最終幫助警方確認身份將其捉拿歸案。

而依圖人像識別系統(tǒng)的依據(jù)，是警方數(shù)據(jù)庫中僅有的一張20年前的黑白證件照。

依圖透過大量交叉實驗認證，2015年前后，機器識別人的水平已經(jīng)正式超過人類。

“中國每1億人中就有一個人跟你長得一模一樣。意味著，全中國范圍內(nèi)，就有除你之外的13個人，可能連你親生父母都分辨不出區(qū)別。”朱瓏在圖靈大會上的這番話頗有點“聳人聽聞”，但也充分體現(xiàn)了人臉識別的困難和必要性：

人的辨別能力在到達“億”這個量級時失效，面對中國如此龐大的人口，人工智能識別是必須之舉——龐大人口是人臉識別的阻礙，但也是其商業(yè)化的沃土。

然而，億級的比對量，對于人工智能來說同樣是巨大挑戰(zhàn)。

在1：N識別比對中，如果是省級范圍，機器要從1億張人臉中回答“你是誰”；如果上升到國家范圍，要從14億人次中找出目標，對機器識別性能的要求則是千倍、萬倍的增長。

“在中國做科學研究也好、做創(chuàng)業(yè)也好，我們選擇面對這種世界性的命題，命題的高度直接決定了公司的高度。”朱瓏的話和林晨曦“全人類視角”有異曲同工之處。

法乎其上，得乎其中。

或許正是因為發(fā)上等愿，依圖才能在行業(yè)中取得領(lǐng)先地位。

2017年7月，依圖科技在由美國國家標準技術(shù)局（NIST）主辦的全球人臉識別測試（FRVT）中奪得第一，成績在千萬分之一誤報下達到識別準確率95.5%，是當時全球工業(yè)界在此項指標下的最好水平。

到2018年6月，依圖將這一指標提升到了接近極限水平，即在千萬分之一誤報下的識別準確率接近 99%。

截至日前，依圖科技已經(jīng)具有十億元級的全球最大規(guī)模人像對比庫，先后參與全國近300個地市的公共安全建設(shè)，服務(wù)了12個警種，年均協(xié)助公安機關(guān)破案十萬余起；并為廈門金磚國家峰會、博鰲亞洲論壇、全運會等活動安保提供人像識別服務(wù)。

在成功突入G端業(yè)務(wù)后，依圖在B端的發(fā)力也見效顯著。

B端，依圖的業(yè)務(wù)主體是醫(yī)療和金融。

金融領(lǐng)域，依圖為招商銀行提供的人臉識別技術(shù)，在2015年時就已經(jīng)推廣到1500家網(wǎng)點，用于輔助柜員核實銀行客戶身份。此外，依圖的金融客戶還包括農(nóng)業(yè)銀行、浦發(fā)銀行、平安銀行等金融機構(gòu)。

醫(yī)療領(lǐng)域，依圖在2016年成立了子公司依圖醫(yī)療，推出care.ai®醫(yī)療智能產(chǎn)品解決方案。

此外，通過學習幾百份病例和建立醫(yī)學專業(yè)知識圖譜，依圖醫(yī)療和廣州婦女兒童醫(yī)療中心建立了一套AI系統(tǒng)，可以做到治療50種疾病的能力超越3年資深兒科醫(yī)生的水平。

如今，7歲的依圖科技已經(jīng)形成了清晰的業(yè)務(wù)架構(gòu)：以視覺識別為核心，2G和2B并進，安防、醫(yī)療、金融為主體。

然而，一直以來堅持垂直和深耕的依圖，近來卻開始“不務(wù)正業(yè)”。

2018年12月，依圖科技發(fā)布了一個名為“聽寫大賽”的微信小程序，內(nèi)嵌多款語音識別引擎，網(wǎng)友可以對比識別率。

結(jié)果有些出人意料：幾乎在所有場景下，依圖科技的識別準確率都領(lǐng)先阿里、百度、騰訊及科大訊飛。

隨后，科大訊飛解釋稱這只是自家的免費版產(chǎn)品，收費版準確率遠高于此。但消費者并不買賬，期待依圖的入局促進語音識別行業(yè)的透明和普惠。

比做語音識別更“出格”的是，依圖還在2019年5月發(fā)布了自研芯片。

這款名為“求索”的云端視覺推理AI芯片，主攻加速視覺分析任務(wù)?；谝缊D求索芯片的服務(wù)器，提供的算力與8張英偉達P4卡服務(wù)器相當，體積僅為后者的一半，功耗不到其20%。

英偉達是AI芯片領(lǐng)域的一座高山，也是中國企業(yè)實現(xiàn)自主化道路上的一道天塹。

當摩爾定律失效，算法精度又以每年上萬倍的幅度增長時，像依圖這樣的AI企業(yè)開始從算法的角度來重新設(shè)計芯片的架構(gòu)。

在補齊了芯片這塊木板之后，依圖已經(jīng)構(gòu)建起了從算法、芯片到解決方案的全棧AI能力。

一番“求索”背后，野心已現(xiàn)。

彎道超越

將視線拉高，依圖是中國人工智能賽道的一個縮影。

在視覺識別領(lǐng)域，中國已經(jīng)形成了“AI四小龍”格局，所代表的商湯、曠視、依圖和云從都是全球領(lǐng)先的人工智能獨角獸。

其中，最受關(guān)注的或許是被稱為“融資機器”的商湯。

商湯創(chuàng)始人湯曉鷗，是香港中文大學信息工程系系主任，也曾任微軟亞洲研究院的視覺計算組主任。據(jù)已披露的數(shù)據(jù)，商湯至今已經(jīng)累計融資超30億美元，估值超70億美元。

值得一提的是，2017年，商湯宣布實現(xiàn)盈利。其產(chǎn)品包括C端的智能拍照、相機美顏等手機產(chǎn)品；面向B端的智慧安防、智慧樓宇等智慧城市板塊，以及自動駕駛等領(lǐng)域。

四小龍中，在上市道路上跑得最快的是曠視。

與依圖同樣位于上海的曠視科技，在今年8月份向港交所提交了招股書。

創(chuàng)始團隊中，曠視的三位創(chuàng)始人都畢業(yè)于清華姚班。在資金方面，曠視至今已經(jīng)獲得9輪融資，累計融資13.5億美元，估值40億美元。

與上市同時進行的，還有業(yè)務(wù)架構(gòu)的調(diào)整。

在核心技術(shù)上，曠視正在從人臉識別平臺Face++升級為系統(tǒng)化AI算法引擎Brain++；在業(yè)務(wù)場景上，則從城市管理、物流、零售、地產(chǎn)、手機、金融等垂直場景升級為城市大腦、供應(yīng)鏈大腦、個人生活大腦三大IoT場景業(yè)務(wù)群。

相比商湯、曠視和依圖，云從是成立時間最晚的一家。

然而，從初創(chuàng)到躋身獨角獸，云從科技僅僅用了三年，在這背后，“國家隊”的標簽是云從有異于另三家的最大光環(huán)——已完成的四輪融資中，全部來自中資機構(gòu)，亦有多個國家基金參投，天使輪則來自中科院。

近日，有消息稱，云從或?qū)⑦x擇在科創(chuàng)板上市，估值超230億元。

四小龍扶搖直上，在其身側(cè)，科大訊飛、?？低?、大華等企業(yè)同樣順風疾行；而BAT、華為等巨頭同樣在人工智能上持續(xù)加碼——中國的人工智能行業(yè)正在崛起。

這番景象與全球范圍內(nèi)人工智能的創(chuàng)業(yè)熱潮密切相關(guān)。

今年2月，全球知名創(chuàng)投研究機構(gòu)CBInsights發(fā)布了一份名單，梳理了全球32家AI獨角獸企業(yè)。2018年，這一數(shù)字為17家，而2017年則只有9家。

相比于總數(shù)的逐年翻倍，更重要的是另一組數(shù)據(jù)。

在2019年的32家企業(yè)名單中，有美國企業(yè)17家，中國企業(yè)10家，其余的來自英國、日本、以色列。

中國頂尖AI技術(shù)人才在資本、政府、市場需求等多種因素的作用下，正以狂飆突進之勢向美國科技界發(fā)起沖擊。

如此境況下，對科技霸主地位有強烈“占有欲”的美國政府自然無法坐視不管。

今年6月份，美國白宮曾發(fā)文稱：“美國人從成為AI的早期開發(fā)者和國際領(lǐng)導者中獲益匪淺。但是，隨著全球AI創(chuàng)新步伐的加快，美國不能坐視不管。美國有必要確保AI的開展繼續(xù)受到美國智慧的推進，反映美國的價值觀，并為美國人民的利益服務(wù)。”

隨著中國AI企業(yè)快速成長，中美博弈日趨焦灼。

不能否認，中國在人工智能領(lǐng)域與美國的實力差距是客觀存在的。

首先，在論文方面，中國在數(shù)量上雖然快速逼近美國，但引用率卻差了后者一大截。這與中國高等院校的激勵機制有直接關(guān)系。

同時，在人才方面，中國的AI資深從業(yè)者遠低于美國。在中國，工作10年以下AI人才在各個年限都超過美國同行，在工作10年以上的人才方面，美國則遠超中國：美國超過71.5%的人工智能領(lǐng)域的人工作了10年以上，而中國這一比例為38.7%。

但此為發(fā)展中問題，屬于階段性差距。在與美國的競爭中，中國亦有優(yōu)勢。

人工智能離不開數(shù)據(jù)，中國的龐大網(wǎng)民數(shù)量和成熟的移動互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)，是產(chǎn)生數(shù)據(jù)的沃土，能夠提供豐富的AI使用場景。

在硬件算力方面，英偉達的GPU包攬了深度學習的絕大部分算力，是AI企業(yè)的核心供應(yīng)商，比如商湯每年采購GPU的花費就超過億元。

不過，中國企業(yè)正在試圖突圍，平頭哥、依圖、華為、寒武紀、深鑒等企業(yè)都發(fā)布了各自的AI芯片，在“國芯崛起”的浪潮中，中國人工智能算力也將最終實現(xiàn)自主可控。

競爭在傷害產(chǎn)業(yè)全球化的同時，也必將刺激產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展。

但在焦灼競爭和狂飆突進的同時，我們?nèi)砸宄J識到，AI產(chǎn)業(yè)仍處于發(fā)展的早期階段——技術(shù)成熟度、數(shù)據(jù)量和應(yīng)用場景等因素，都是行業(yè)需要一個個突破的關(guān)口。

如今，AI已經(jīng)能夠看懂、聽懂、進行簡單的理解，未來，機器智能將會追趕甚至超過人的智能。

人類這一物種誕生于600萬年前，農(nóng)業(yè)文明發(fā)生在1萬年前，工業(yè)革命才至今200年。而人工智能從20世紀50年代發(fā)展至今也才60年時間，可以預(yù)見，這一個量變產(chǎn)生質(zhì)量的過程，無法一蹴而就實現(xiàn)。

就像朱瓏提出的“智能密度”概念中所說的，當智能化基礎(chǔ)設(shè)施的密度不斷提升并形成網(wǎng)絡(luò)時，才能推動革命性的智能文明到來。