长期以来，外界看商汤科技，仿佛一只神秘的巨兽，它的背后潜藏着一群高级知识分子，挥舞着他们算法和技术的双翼，企图找到一个庞大而隐秘的栖息地。但在外界眼里，他们的应用落地情况乐观吗？在投资人眼里，如果一直做原创会不会是一件得不偿失的事情？在竞争对手眼里，他们的优势除了算法还有什么？

就此，AI科技评论近日采访了其CEO徐立博士，就商汤科技的应用落地情况， 面对对手的同质化式的应对策略，进入一个领域的评估标准，做B2B而不做B2C的损失等问题做了详细追问，给我们展示了这只神秘巨兽的内心的一面。

徐立观点摘要：

1. 在技术层面上，我们更愿意把自己定位成是跟Google、Facebook等这种做原创的企业，做核心算法和脑力上的PK。

2. 看一家AI公司到底有没有在做基础研究，看俩必要条件，第一是有没有计算能力（如足够大的GPU集群），第二是看有没有在数据标注方面的投入。

3. 做原创的关键在于能不能带来核心竞争力，成功了就会有马太效应和聚集效应，能够带来越来越多的原创效益。

4. 技术上的突破，创造的是蓝海市场；技术上的领先，带来的是产品的不同质化；目前AI领域，领先的算法是打造产品差异化的关键点。

5. 人工智能行业有点像是一个江湖，核心是练内功，即深度学习大脑，练好了，十八般兵器都能够熟练使用（解决各种垂直应用的问题）。

6. AI好比造车，应用是轮子，核心技术是引擎，能够带来行业变革的在于引擎的突破，但是只有把轮子装上去，车才跑得快。

7. 我们在做人工智能的时候，很核心的一点是找到原来人力或者是劳动密集型的行业，用AI进行人力替换，从而提升行业的效率。

8. 商汤驱动，即是通过核心技术来打通上游的合作伙伴，帮助他们拓宽下游市场，同时为下游合作伙伴提供全链条的一站式解决方案，最大化地发挥其在应用场景的价值。

9. 我们在做一个中国大部分企业不愿意做的事情，就是做原创技术的开发，这也是我们商汤科技的使命：坚持原创，让人工智能引领人类进步。

以下为采访实录：

AI科技评论：看官网，典型案例写着智慧金融、智慧商业、智慧安防、互联网+，这是按你们战略布局的优先级排序的吗？

徐立：我们选择行业的核心标准是这个行业中传统的路径是不是已经完成了闭环，比如金融、商业、安防，他们大部分的应用，是用人工来完成的。所以我们在做人工智能的时候，很核心的一点是找到原来人力或者是劳动密集型的行业，进行人力替换，从而提升行业的效率，降低成本。官网的排序不完全是按战略的方向，而是按市场的规模来。现在来看，安防市场正在逐渐变大，除此之外，金融、商业、互联网，各自还是占据了一部分比较重要的位置。

AI科技评论：上面涉及的四个版块，涉及的领域非常多，你们如何解决对手众多的问题？

徐立：这个问题的关键在于，到底是场景数据更重要，还是核心的突破更重要。人工智能有点像是一个江湖，每个门派都有自己的武功，而真正的核心是练内功，深度学习的引擎其实就是内功，金融、商业、互联网等等，都是基于这个内功上的应用。

以前，每一个垂直的应用都要有专家的支持，互相是隔开的。但是现在，模式发生了变化，可以用更为一统的、更为简单的深度学习大脑同时解决各种垂直应用的问题。好比当你的内功练到很好了，刀枪棍棒剑，十八般兵器都能够熟练使用。

目前，我们专注于核心技术，然后辐射各个行业，当技术演进速度特别快的时候，那用技术去辐射各个垂直领域的应用的话，能够带来突破，远比在现在的应用上的增量打磨，效果要好很多。技术的突破带来的是蓝海，并不是红海。这也是为什么我们在资本市场也好，在产业合作客户也好，在零售方面也好，都是走在行业的最前面。

AI科技评论：一般大公司进攻一个领域时，就算很热，如果赚的钱只占它年收入的很小一部分，可能会不屑做；小公司则是有生意就做。你们怎么评估这个做与不做的标准？

徐立：我们信奉 “长期稳定的现金流”，所谓的商业模式，或者是创业者的本质就是要追求长期稳定的现金流。这对于我们公司选行业以及定义产品来说带来了三个指导意义，我们称之为“SSD”：

第一个S是量（Scalability），我们需要的是有量的行业，能带来现金流。第二个S是可持续（Sustainability），不是突发的需求，才能做到稳定。第三个D是差异化（Differentiation），差异化才能能带来长期的收益，即使现在并没有很好的营收，但是在未来可以通过核心竞争力来做到未来的营收。

企业并不是说一定要在很早期就有很好的盈利，但是一定要有一个看得清楚的长期的盈利模式，我们选择的行业都是有量的，只要我的客户生意做得很大，我的收入也会很大。比如线上做的是SaaS，如果APP的量能够上来，调用明显就会变多，收入也会增多。

AI科技评论：你们去年12月公布了1.2亿美金的融资，将用于打造产业的上下游商汤驱动的人工智能商业生态。请问打通上游时，会遇到什么问题？打通下游时，会遇到什么问题？

徐立：商汤从技术上属于上游，因为我们不需要任何人的技术授权。但是我们要真的落地的场景和产品，需要和合作伙伴合作，包括采购定制设备和基础设施。

英伟达（NVIDIA）、华为或者是曙光是我们的合作伙伴也是上游企业，他们为我们供应硬件和基础设施。能够打通上游的最关键的点，不是消耗了多少硬件，而是能够开拓多大的商机。比如我们跟NVIDIA是AI City领域的平台级合作合伙伴，我们能够把它的解决方案很好的推到我们的客户那里。所以打通上游的关键是要告诉他，我能帮你把生态建立起来。

通常下游合作伙伴都是有应用场景的，比如我们一个合作伙伴中科金财，它们在金融方面，智慧城市商业化都有一些应用，是一个典型的综合服务商、集成商式的上市公司。我们跟他们合作的时候，我们做成一站式解决方案给到它们，它们可以针对他们所在的应用场景进行调整。只要你给它的这个链条越完整，它们能发挥的价值就越大。

所以打通上游是告诉它，我们的方案能够帮助他拓宽下游的市场。打通下游，在于把差异化的产品和他们本身场景结合，他们能够利用他的渠道快速占领市场。

AI科技评论：从公司体量上，你自己如何定义现在的商汤，创业公司还是独角兽？

徐立：如何定位一个公司主要是看把谁当成你的竞争对手。在商汤的层面上，我们在做一个中国大部分企业不做的事情，也是我们公司的使命，坚持原创，让人工智能引领人类进步。为什么把坚持原创放在这里？在中国，因为早期的供给形成对于最原始的原创技术的保护不够，所以大家都是不愿意做最苦的、最原创的部分，而愿意做更容易的copycat部分。

我们在这个位置上我们的竞争对手，可能是Google实验室、Facebook实验室，我们是把这种真正做原创技术核心的作为我们的竞争对手。在中国，没有人干的情况下，一旦我们能够做成功，就是独此一家。所以从体量上来说我们是独角兽，但是我们很早就意识到，我们并不是在跟这些企业的应用场景上做PK，因为我们做的事情是不同的，我们更愿意把自己定位成是跟Google、Facebook等这种做原创的企业，做核心算法和脑力上的PK。

AI科技评论：大部分AI公司都开始基于原有业务同时覆盖金融，安防，交通，甚至是智慧城市。现在的竞争对手已经开始同质化了，你的应对策略是什么？

徐立：对手同质化，那我们的产品、技术不同质化。

我们的内容跟别人不一样，因为如果全同质化，那剩下的就是拼性价比，要么客户关系好，要么是价格低，如果两者都不具备，那就没有任何优势。我们判断在未来，商汤所能提供的产品技术和市场上能提供的会有很大不同，包括产品定义也会不一样，这依赖于技术的领先带来的产品的不同质化。

有人跟我讲，现在人工智能进入了所谓的下半场，上半场拼技术、下半场拼应用。技术同质化了，模型都做得一样。这多半是从互联网下半场演变来的。说这样话的人其实不了解。举个例子，AlphaGo到Master这一代几乎完全颠覆了原来的算法，，大量减少对人类棋谱初始数据的依赖，更不像“人”了，基本上可以领先于原来的至少三个子，这是很恐怖的事情。当你拿出这样一个产品来的时候，同质化是无从谈起的。在金融领域，如果做到亿分之一、十亿分之一的误识率，就能够比现在十万分之一的误识率高三到四个数量级，就不存在同质化了。我们涉及的安防、金融，甚至是智慧城市，对安全的准确率要求是很高的，它考验的是核心算法，以及对于整个技术应用场景的不同。

所以算法领先是切入的门票，应对大的场景和数据，你可以推出一个针对业务的很好的产品。那么这个产品就源于算法领先，这才是差异化的关键点。

AI科技评论：商汤科技是一家B2B2C的公司，而不是直接B2C，你觉得有损失吗？

徐立： B2B的模式大部分是B2B2C，别人是做B2C的，所以它的增长，会促进B端的进步，而用户对他的影响，反过头来能够告诉我，促进我们来提升。举个例子，我们的一个客户是Faceu，很短时间内冲到了AppStore排名第一。在B2B里面，这种突然爆发式的肯定没有B2C的机会大。这本身就是两面性，要保持安全性，肯定就没有很强的颠覆性。

目前来说，商汤走的是更稳的路，因为我们都是科学家，科学家喜欢比较大概率成功的事情。至少在目前，我们觉得B2B是适合我们公司的。

AI科技评论：上次英伟达GTC大会，您发言中提到“中国做应用的多，真正做基础研究的相对较少，而我们相对而言比较坚持的是在一个方向一直走下去，其实，在商汤创业之初，我们的投资人就曾经警告，如果一直做原创，将是一件得不偿失的事情，但我觉得这是一条必须得坚持的路，因为你既然看好某个方向，你就一定要走到最前面，最后才能够一览众山小。”提到如果一直做原创，将是一件得不偿失的事情，你现在找到理想的“原创”投入产出比的方式没？ 

徐立：原创主要是看能不能带来核心竞争力。比如说小米的相册，当时有很多家都在跟它谈合作，小米提了很多的需求，而对我们来说就是调一个模块，但是别人不知道调哪个模块，就要全都测出来，最后只有我们一家来解决这个问题。所以很有意思的是，在中国原创恰恰可以找到溢价，能够通过原创的技术吃下这个行业的单子，并且用技术本身的突破找到溢价。这也是为什么我们在探讨在中国做成一家AI平台公司。

所以原创技术一旦做成的时候，你就没有竞争对手了，那么你可以用这个来做溢价，来做颠覆，来形成行业壁垒。核心是坚持做原创，而且通过原创能够盈利的这条路，能不能第一步成功很关键，成功后可以产生马太和聚集效应，带来越来越多的原创效益。我们不是因为人工智能热才来做人工智能，很多算法的突破其实是一个厚积薄发的过程。于是我们就把我们的积累告诉投资人，有投资人看完之后，立即决定要独家来投资我们，原创是打动他们的点，他们发现有这么好的技术积累后，开始扭转，表示“到了这个点，行业有突破的契机，如果要能成，这肯定就是一个点”。

AI科技评论：面对庞大的GPU运算集群，你们是如何好好利用的？

徐立：因为我们做深度学习做得很早，必须从0开始去搭这个超算平台，从硬件连接到硬件算法平台的部署。我们最早的第一个大规模的集群平台大概是2015年年底，取得了比较好的效果，目前我们连成了好几个集群，GPU的利用率是非常高的。所以也可以看得出我们公司是一个计算资源的公司。

我们认为GPU是打造大脑的生产力的关键，做人工智能大脑跟设计人的脑子是一样的，需要做非常非常多的迭代，这部分其实是需要计算资源的。所以在这个方面核心资源的投入，完全可以看得出来你到底是不是真的做基础研究一个公司。投资人问我说：怎么看一家AI公司到底是不是在做基础研究？我说看两个问题。第一是有足够大的GPU集群，如果没有计算能力，基础研究是怎么算出来的？第二是看有没有做数据标注，如果没有数据标注的话，机器通过什么来学？如果又没有运算资源又没有数据标注，很明显你就是用了别人的算法结果往前跑。投资人从这个角度来看，可以非常容易尽调出来一家公司有没有真正的做核心的基础研究。

AI科技评论：你刚才讲今年很少说AI，直接说AI+了，就是应用落地。但你在峰会上还是觉得算法很重要。之前采访阿里的华先胜，他说AI的算法不是全部，要特别注重落地。你怎么看？

徐立：落地是非常重要的，AI的突破其实和产品落地是密切相关的，它可以快速带来行业的爆发，这一点我是非常认可。

但是原动力是什么？比如说车子，应用是轮子，没有轮子车是不能开的，首先要把轮子装上去，这个车就开得很快。但是最后能不能开得远其实还是靠引擎，引擎是很关键的。现在能够带来行业变革的还是在于引擎的突破，但同时我们必须得最快速的把产品落地才能铺开。最快速的产品落地，一是我们自己干，二是找合作伙伴。所有产品并不是一个人能干完的，大的系统也叫产品，系统里面牵涉到集成商，摄像头厂商，部件厂商，打包成一个产品的过程中，就涉及到多家的联合，能够快速的互相理解对方的技术的长处和短处，互相的取长补短，形成一个框。在这个层面，商汤是做得比较好的，我们就形成了这么大的生态。

AI科技评论：你工作上每天必须做的3件事情是什么？

徐立：主要就是几个事，内外长短兼顾。每天必须做的就是处理邮件 （笑），把整个公司的任务进行梳理，这个是必要的。然后就是对业务的梳理和优先级的排序。AI在改变世界，整个行业以及商业氛围也在不停的改变。所以需要经常梳理战略方向和优先级。但唯一不变的还是我们技术突破的核心竞争力。第三就是怎么优化内部的管理效率，以及整个体系。目标远大也需要精细化管理。这也是每天都必须面对的主要问题。

【来源：飞象网】