為期四天的安博會(huì)剛剛落幕。

每年都有新企業(yè)、新東西出來(lái)，今年規(guī)模型企業(yè)，至少是E1-E2館主推的，無(wú)疑是大模型。每年也都在淘汰落后的產(chǎn)能。就在安博會(huì)同期，沒(méi)有參展的商湯傳出了裁員的消息?？戳诉@次參展企業(yè)的大模型，再看商湯裁員的結(jié)構(gòu)、部門和邏輯，不禁又拿起了宇視鵬國(guó)總在2017年安博會(huì)上的《深圳安防展淺見(jiàn)一二三》這篇文章去印證，越看越覺(jué)得有意思。

AI存在的底層邏輯是什么

“云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、人工智能、自動(dòng)駕駛，概念無(wú)論多么炫目，都要回歸幾個(gè)本質(zhì)：能否給客戶創(chuàng)造價(jià)值？可否滿足最終客戶的業(yè)務(wù)需求？是否降低了各級(jí)客戶部署的TCO？”——《深圳安防展淺見(jiàn)一二三》第九點(diǎn)

AI興起后應(yīng)用的產(chǎn)業(yè)，安防算最早的一批。時(shí)間線大致是：2013-2014年的SDT結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)→2015-2016的識(shí)別+大數(shù)據(jù)（彼時(shí)的IOT）→2017-2021年的深度學(xué)習(xí)+大數(shù)據(jù)+云邊端智能→2022年到今天的大模型（AIGC、NLP等）+數(shù)據(jù)（AIoT）。在這幾輪的潮起潮落間，出現(xiàn)了很多流行的技術(shù)概念，也催生了一批又一批的“創(chuàng)新型”企業(yè)。那么它發(fā)展和生存的底層邏輯是什么？

人工智能理論上是科學(xué)，應(yīng)用上是技術(shù)，是兩面的創(chuàng)新。新的科學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力，滿足的兩個(gè)基本點(diǎn)是：從用戶和客戶的方向出發(fā)，為使用者提高效率，降低成本，為用戶和產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)造價(jià)值。

如果在這里開(kāi)個(gè)上帝視角，去回溯上一個(gè)五年。AI 1.5版本的深度學(xué)習(xí)，包括AI 1.0版本的基于特征采集的識(shí)別，到底為用戶帶來(lái)了什么？是不是靠軟件平臺(tái)和OEM出的產(chǎn)品就能實(shí)現(xiàn)用戶需求的落地？從這些公司的業(yè)績(jī)反推，就能看的很通透。

AI是個(gè)近十年來(lái)市場(chǎng)上最大的風(fēng)口，海量的資本和資金進(jìn)入到這個(gè)領(lǐng)域，讓很多公司，沒(méi)有研究客戶和用戶，沒(méi)有把自己準(zhǔn)備好，而是見(jiàn)“市”而為，為了做而做。

比如，在細(xì)分行業(yè)化能力、工程化落地能力、長(zhǎng)尾化服務(wù)能力以及相應(yīng)的軟硬一體化配套能力都不足的前提下，直接推平臺(tái)、拿項(xiàng)目。不管三七二十一，先拿下再說(shuō)。能不能做的，有錢可以并購(gòu)、可以吸納會(huì)做的人。但這些帶著技術(shù)的人，是要靠背后的大平臺(tái)才能發(fā)揮最大的能動(dòng)性，不可能把個(gè)人能力凌駕于平臺(tái)能力之上。深耕行業(yè)、細(xì)分場(chǎng)景、落地產(chǎn)業(yè)鏈，需要的是體系建設(shè)和時(shí)間沉淀，是需要底層建設(shè)、軟硬結(jié)合。平臺(tái)系統(tǒng)靠人，產(chǎn)品靠OEM，客戶挖掘靠概念。怎么看，也不符合市場(chǎng)需求的客觀規(guī)律。

所以無(wú)論是安博會(huì)，還是高交會(huì)、還是市場(chǎng)的存在程度、公司的業(yè)績(jī)，每3-5年淘汰一撥不符合客觀規(guī)律而存在的公司，實(shí)屬正常。

新興AI公司的困境源自哪里

“講概念、純忽悠是比較容易的事，產(chǎn)品化落地需要地頭力，任何不能產(chǎn)品化的理念，無(wú)論理念多么炫目，都無(wú)用。

在人工智能（AI）時(shí)代，能不被AI花式忽悠，能實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品和解決方案的迭代、升級(jí)和跨越式發(fā)展的公司，最理性最有未來(lái)。”——《深圳安防展淺見(jiàn)一二三》第六、七點(diǎn)

在國(guó)內(nèi)，以視頻為切入點(diǎn)的AI企業(yè)，從2013年到今天，可以分為三大類。

▌以海大宇為代表的行業(yè)內(nèi)企業(yè)

▌ 以四小龍、云天勵(lì)飛、寒武紀(jì)等為代表的軟件和芯片類企業(yè)

▌阿里、騰訊、百度等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的思路，作為傳統(tǒng)行業(yè)內(nèi)的人，我們看不大懂，不做討論。說(shuō)說(shuō)第一類和第二類企業(yè)的差異，而后再去探尋一下他們的問(wèn)題。

海大宇，老熟人，最了解。這類企業(yè)的特點(diǎn)是：經(jīng)過(guò)時(shí)間打磨的業(yè)務(wù)內(nèi)生。從傳統(tǒng)的硬盤錄像機(jī)，到攝像機(jī)，然后是傳輸、記錄、存儲(chǔ)、顯控，再到軟件、平臺(tái)、算法、大模型；從監(jiān)控到識(shí)別，從被動(dòng)到主動(dòng)；從單一場(chǎng)景到城市級(jí)場(chǎng)景再到更多細(xì)分場(chǎng)景，都是按照行業(yè)用戶的需求一點(diǎn)點(diǎn)的進(jìn)化。這類企業(yè)不求通吃，但求在需要自己的節(jié)點(diǎn)做到極致，ALL IN。正因如此，養(yǎng)成了對(duì)用戶可量化、可實(shí)現(xiàn)、可交付、可驗(yàn)收的一步到位式的落地服務(wù)和素養(yǎng)。他們也在延伸產(chǎn)業(yè)鏈，也在拓寬賽道。但他們的出發(fā)點(diǎn)，不是為了顯示能做而做，是為了需求而做。

展會(huì)期間參觀了宇視的展臺(tái)，同期也參加了國(guó)能?？店滓暤慕遗苾x式。一個(gè)把大模型延伸到體育，一個(gè)把AI延伸到煤炭。這與他們的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)已經(jīng)差了很遠(yuǎn)，但并沒(méi)脫離AIoT，還是在AIoT這個(gè)主航道上。而且兩家有幾個(gè)共同的特點(diǎn)：一是深入甲方，吃透需求，這些業(yè)務(wù)，已經(jīng)和甲方磨合了幾年，在需求和能力不斷地交互過(guò)程中，在不斷迭代的過(guò)程中，在趨于成熟、成型、可快速應(yīng)用部署后再公之于眾；二是軟硬一體，做能力的授予者而不是通吃產(chǎn)業(yè)鏈；三是均先做后說(shuō)，先有后推，這種模式，保證了在項(xiàng)目化的過(guò)程中，可以節(jié)約客戶最大限度解決用戶的需求點(diǎn)，最大限度節(jié)省客戶的溝通、驗(yàn)收、返工成本，最大限度滿足降本增效的市場(chǎng)規(guī)律。落地落地，落到地頭，才是這些企業(yè)對(duì)于客戶最大的價(jià)值。

而第二類企業(yè)，則存在上行有術(shù)、向下難求的問(wèn)題。落地的短板，讓他們?cè)诙虝r(shí)期沖擊市場(chǎng)后，不斷落入虧損、調(diào)整、再虧損、再調(diào)整的泥潭。落地問(wèn)題，不是能不能用，而是一個(gè)系統(tǒng)性、商業(yè)本質(zhì)的問(wèn)題，即用了能得到什么。項(xiàng)目制的背后，軟硬能力的缺失、用戶需求理解的偏差以及概念和用戶需求間的差距，都是這些系統(tǒng)性問(wèn)題的一環(huán)。

1、項(xiàng)目起始階段，將憧憬想成現(xiàn)實(shí)，將用戶的期望值提升的過(guò)高。零幀起手，拿起就做，無(wú)論這個(gè)行業(yè)是否熟悉，都往自己既有的能力里套。

2、在項(xiàng)目過(guò)程中，因?yàn)橄到y(tǒng)化、工程化方面的能力偏弱，會(huì)遇到各種問(wèn)題，不得不采取各種應(yīng)對(duì)措施，臨時(shí)找抓手。這在AI 1.0階段就特別突出，逆光背光、前端角度、系統(tǒng)兼容、云邊端協(xié)同等等，都是一個(gè)個(gè)要花很大力氣才能跨越的溝壑，不是拿起來(lái)就能做。

3、項(xiàng)目收尾，因?yàn)槠谕岛凸こ袒?、量化等一系列?wèn)題，交付使用和用戶驗(yàn)收都難。而且在這個(gè)過(guò)程中，用戶不但驗(yàn)收不通過(guò)，還會(huì)因?yàn)樵行枨蟛幻鞔_而讓企業(yè)進(jìn)行升級(jí)、修改、調(diào)整，進(jìn)而陷入一個(gè)無(wú)限的循環(huán)中。

4、人力、設(shè)備、軟件、品牌都投入到項(xiàng)目中，發(fā)現(xiàn)能力不足或者在無(wú)限滿足用戶新需求的過(guò)程中項(xiàng)目有虧損，還不能撤出。

這個(gè)過(guò)程，很像不熟悉投資市場(chǎng)的人加杠桿。投的越多，虧的越多。

猶記得2017年時(shí)，AI+風(fēng)生水起，從人臉進(jìn)化到深度學(xué)習(xí)的軟件類企業(yè)大殺四方，市場(chǎng)推廣如火如荼，項(xiàng)目案例、解決方案一個(gè)接一個(gè)。搞得行業(yè)內(nèi)生型企業(yè)的部分營(yíng)銷和市場(chǎng)人員都不自信了，連連發(fā)問(wèn)我們?cè)撟呦蚝畏?？時(shí)至今日，五年一輪回，到了大模型階段，又有這樣的趨勢(shì)，只不過(guò)這次是角色互換，攻守之勢(shì)異也。

在求真務(wù)實(shí)、踏實(shí)做事的企業(yè)來(lái)看，市場(chǎng)是山川大海，客戶是沿途美麗的風(fēng)景，自己要路過(guò)的是一個(gè)又一個(gè)驛站，走向更遠(yuǎn)；在概念型企業(yè)角度來(lái)看，開(kāi)局絢爛，卻越走越冷，市場(chǎng)有可能就是那個(gè)被凝視和凝視你的深淵，走錯(cuò)一步，深陷進(jìn)去，能全身而退的可能性不大，能給自己留后路的機(jī)會(huì)也不多。

結(jié) 語(yǔ)

這幾天看文章，說(shuō)到商湯裁員的邏輯，給出了兩層：一、這次裁員，基本是砍掉AI 1.0的人，對(duì)2.0的人進(jìn)行補(bǔ)充，二、這是轉(zhuǎn)型的陣痛。其實(shí)有兩點(diǎn)是存在疑問(wèn)的，一是到底轉(zhuǎn)到哪里，二是1.0到底是不是做透了。時(shí)至今日，商湯已經(jīng)過(guò)多輪裁員，業(yè)務(wù)也從AI建模、智能識(shí)別，向深度學(xué)習(xí)、元宇宙和大模型多次轉(zhuǎn)向。在此過(guò)程中，伴隨著一輪輪規(guī)模不一的裁員。無(wú)論是總部主建、分部主戰(zhàn)的華為，還是“傻人打呆仗”的海大宇，都有一套適合自己、適合客戶、適應(yīng)市場(chǎng)的業(yè)務(wù)和發(fā)展邏輯，而且不輕易轉(zhuǎn)變。AI類企業(yè)因?yàn)槭袌?chǎng)壓力、盈利能力等問(wèn)題選擇了頻繁轉(zhuǎn)換賽道也能理解，但這畢竟不是長(zhǎng)久之計(jì)。這個(gè)轉(zhuǎn)型的背后是被動(dòng)的，是止損，短期內(nèi)業(yè)績(jī)可能會(huì)好看，但長(zhǎng)期也不一定能看準(zhǔn)這到底是不是企業(yè)發(fā)展的長(zhǎng)期歸宿。第二個(gè)問(wèn)題是第一個(gè)問(wèn)題的因，就是做不透。所謂的AI 1.0發(fā)展到今天，遠(yuǎn)沒(méi)有到頭。在工程化、行業(yè)應(yīng)用、軟硬一體都沒(méi)有做到家的時(shí)候選擇裁員，選擇收縮，從本質(zhì)上說(shuō)是潰退，而不是粉飾出的主動(dòng)求變。

安博會(huì)第一天，有個(gè)短視頻在朋友圈一直刷，名曰《舌尖上的安防民工》?？磧?nèi)容，99%可能是出自“宇視老張”自己的手筆。這個(gè)視頻最大的感觸或者說(shuō)是收獲，就是理解了“該行的路已經(jīng)行過(guò)，該打的仗還得去打”這句話。深耕行業(yè)是一件苦差事，這在我與幾位行業(yè)頂級(jí)大佬學(xué)習(xí)的過(guò)程中，他們均有表述。我們常說(shuō)行業(yè)化的同志，都是“六邊形戰(zhàn)士”，這個(gè)特別貼切。一個(gè)個(gè)方案啃，一個(gè)個(gè)行業(yè)學(xué)，一個(gè)個(gè)場(chǎng)景思考，一個(gè)個(gè)產(chǎn)品研發(fā)，一個(gè)個(gè)用戶滿足，一個(gè)個(gè)田間地頭去跑，即便是決策者，也要常在市場(chǎng)第一線沖鋒。

大模型是個(gè)工具，在AI 2.0時(shí)代，在新的經(jīng)濟(jì)周期下，企業(yè)開(kāi)發(fā)市場(chǎng)，更要注重給客戶帶來(lái)的價(jià)值。通過(guò)大模型，給自己生態(tài)鏈上的伙伴帶來(lái)效益。這是大勢(shì)所趨，更是一場(chǎng)新的硬仗。不要凝視深淵，而要如臨深淵。時(shí)刻保持清醒，時(shí)刻知道自己想要什么、用戶想要什么，才能不被吞噬。不能妄圖在產(chǎn)業(yè)鏈上通吃通殺，而是要做自己擅長(zhǎng)的事情，把朋友搞得多多的；放棄自己不擅長(zhǎng)的事情交給上下游去做，才是真正的轉(zhuǎn)型。

責(zé)任編輯：石旭