近日人工智能领域动作频频不再局限于技术领域而是开始了更多面向跨界的探索。

昨日旷视科技宣布完成D轮第二阶段7.5亿美元融资将主要用于进一步加强在深度学习领域的技术优势并加速人工智能解决方案的商业化落地。同日”商汤科技实验中学”挂牌上海黄浦区共推AI教育实验基地学校。

图片来源：依图科技官方微博

今日依图召开成立以来首场发布会正式发布AI芯片——”求索”同时对外宣布其AI芯片业务正式开启商用。

频频的动作之下逐渐显现出的是人工智能行业正在”由软变硬”的心。

不做融资机器落地商业场景

虽然人工智能行业已经被提出了数年但仍然处在小火慢炖的时期虽然在机器学习、语音转化等感知层面已经取得了突破进展；但在认知层面机器学习还无法完全理解意图作出反馈例如自动驾驶、人际互动等方面还有较长的路要走。

对于人工智能的创业公司来说不少仍处在技术积累期没有产生真正的营收前大多需要依赖融资过活。而与之形成鲜明对的是逐利的投资机构在几轮数千万乃至上亿美元的融资后不愿承担长线投资风险而放弃继续投资会让企业陷入”断粮”的尴尬境地。

所以对于慢工出细活的人工智能公司最容易收到行业投来的”融资机器”的质疑。而为了摘掉”融资机器”的帽子在持续大力研发的同时如何借助现有的技术让人工智能先惠及一些行业带来真实便利同时为公司带来可见营收提升企业自身的造血能力。

其中依图较早开始进入商业化在智慧城市、安防、医疗、金融等领域都有自己的产品落地尤其是智慧医疗领域其智能辅助诊断系统已经开始规模化落地。

图片来源：旷视MEGVII官方微博

而旷视和商汤两家则在早起更为倾向于技术路线倾向于在技术方面取得一定突破例如人脸、车辆、图文识别与深度学习框架等再通过技术提供商的方式获得营收两家都与国内手机厂商与运营商有着密切合作。并在近年来凭借技术上的特色开始面向to B领域寻求落地场景的应用。

2017年旷视科技开始与艾瑞思合作涉足机器人业务并于2018年4月全资收购艾瑞思。在今年1月发布会上旷视创始人兼CEO印奇表示旷视将从人脸识别技术提供商彻底升级为一家”智能物联（AIoT）方案专家”并推出面向仓储物流机器人的网络协作大脑”河图”。

商汤则选择走芯片预装的路线自2017年开始商汤先后宣布与高通、联发科、瑞芯微战略合作将商汤科技机器学习模型与算法整合进面向移动终端、IoT设备的芯片产品中。

虽然三家AI公司都是起家于机器视觉但是从各家的发展路线上已经可以看出各家不约而同迈出了探索商业化的步伐只是在探索的道路上选择了不同的科技树。

AI公司由软变硬方能跨行业

对于人工智能这个以软件主导的行业想要真正实现场景落地走进大众生活（to C场景）或是进入产业链条（to B场景）实现AI跨行业”破壁”很大程度上还要依靠硬件。

所以AI公司”由软变硬”是发展过程中的必然规律只有迟早没有放弃。

一方面人工智能的三要素：算法、算力、大数据。算法是人工智能公司立身之本；大数据可以开放与互联网企业之间合作共享或将是现有成熟的平台与模型根据不同行业的需求进行修改与套用；而算力则需要强劲的硬件作为支撑。

在芯片摩尔定律下目前超算、数据中心计算能力仍然保持高速增长但通用计算设备相对于AI算力设备运算速率相差数十倍能效比差距可达几十上百倍所以AI芯片正在成为炙手可热的业务。

据美国市场研究公司ReportLinker研究报告预计到2023年AI芯片市场规模将达到108亿美元复合年均增长率达到53.6%。涉及AI芯片厂商有谷歌、AMD、英特尔、英伟达、高通、微软、寒武纪等然而各家算法不一如何在通用芯片和自研平台找到完美适配仍然是需要面对的问题。

另一方面人工智能作用于工业化首先要解决IT域与OT域的融合想要将人工智能技术全面应用于感应、识别、分析、反馈各个阶段作用于时序性强的工业化生产需要软件与硬件的深度适配如果缺乏与硬件整合的经验很容易造成产业链条整合上的脱节。

软硬一体化掌握定价权

“变硬”对于人工智能公司有着诸多好处其中之一就是可以让公司更好地掌握定价权。

以依图发布的AI芯片为例目前并无芯片的单独销售计划而是与自家云端服务器或边缘盒子”打包”售卖。这就让依图旗下的AI芯片产品与市面上采用通用供应商芯片的产品独立出来不用担心因采用相同核心元件的竞品采取价格战导致自家产品产生价格波动。

此外一体式的软硬件一方面可以最大化将依图的智能软件结合降低客户采购、部署与调试的工序与时间；另一方面为软硬件一体化解决方案对外销售可以同时获得更为丰厚的利润。

综上所述无论是旷视、商汤还是依图从最初的软件主导到如今软硬两手抓说明了在当前竞争环境之下产业竞争已经从最初的技术竞赛发展成为如何实现落地带动多产业同步发展的产业链课题。

随着5G时代的即将来临人工智能行业的发展及将上升到新的台阶未来必将有更多人工智能企业重视并开始着手建立自家的AI硬件生态。