【中国经济新跃迁】商汤科技:AI工厂时代

【中国经济新跃迁】商汤科技:AI工厂时代
2020年05月23日 14:44 经济观察报

经济观察报 记者 宋笛 2019年夏天,商汤科技从清华大学东南门的科技园搬到了不足三公里外的理想国际大厦,超过4成的员工数量增长让原有的办公室显得局促,他们需要一个更大空间。

会议室的门牌也换了,北京的景点名称代替了科学家的名字成为了商汤会议室的代号,我们走进去的那一间叫做“未名湖”。

命名规则改变的原因是为了便于管理。这家由科学家牵头创办的人工智能企业已颇具规模,目前在上海、深圳、成都、杭州、香港以及海外的京都、东京、新加坡、利雅得、阿布扎比以及迪拜均拥有办公室,按照商汤提供的数据,至2019年年底这家公司拥有3800名员工。

如今商汤像一座运转不止的AI“工厂”:数据在算力的熔炉中不断淬炼,成批成批的算法模型以更低的成本被生产出来,并源源不断的输入市场。

“算法工厂”,商汤联合创始人徐冰向经济观察报抛出了这样一个词,徐冰认为这个词可以形容商汤建立伊始就在做,直至2019年才最终形成规模的一件事情。

而在2020年5月15日,在人们依然戴着口罩穿行在大厦一侧之时,这家公司已经感觉到了,过往的两三个月,疫情及一系列后续影响——比如政策端对新基建的重视——则猛地推了一把,为人工智能空出了一片新的空间。

“我们今年扩招计划大约在15%-20%左右”,徐冰对经济观察报表示。

商汤的展厅已经俨然是一个热闹的景点了。

5月15日整个下午,商汤的展厅接连不断的迎接着一波又一波的观众,他们大部分是有意向合作的伙伴:政府、企业和公共机构。

这只是一个普通的周五下午,在商汤所在的中关村,人们还谨慎的带着口罩,隔着一米的距离在楼下抽烟,进入楼宇时需要登记,并经过远程测温系统的检测,测温系统的显示屏边缘不意外地标着商汤科技的字样。

远程红外测温系统是今年疫情带来的一块意外的市场空间,1月25日,随着中关村科学城管委会发布的一则通知,众多人工智能企业加入到远程红外测温的算法攻关中,商汤也是其中一家。目前其人脸识别测温产品目前已在地铁、博物馆、大型企业等多个场景被广泛使用;在海外疫情蔓延之时,一部分产品还进入海外市场。

另一个案例是CT影象的辅助诊疗,商汤研发的SenseCare肺部AI智能分析产品通过远程的方式进入十余家前线医院及多地医院和医疗机构,为医生提供免费的AI辅助分析,按照商汤方面提供的信息,该系统同时自动提示CT中的疑似病灶位置以及精准的三维量化分析、精确测算双肺肺炎的受累程度,能够帮助医生更精准地对病例进行影像学分型及分期的综合分析,以实现早发现、早隔离、早治疗。

疫情和防疫的需求正在影响人们的生活习惯,这些改变中的一部分是暂时的应激反应,而另一些需求则展现了更长的趋势性。

徐冰观察到,在疫情中的两三个月,一些此前循序渐进的过程变得迅速,比如从线下向线上的迁移;一些此前逐渐显现的需求变得突然旺盛,比如教育和医疗领域的需求;还有一些意外创造出来的需求,比如疫情防疫的相关设备。

疫情甚至还改变了市场对于人工智能技术的态度或者说需求判断,在过去与企业端和政府端打交道的时候,徐冰都会感觉到他们会按照一个周期去做这个事情,但是疫情改变了对这一周期的预期。

徐冰对经济观察报表示:“在环境比较稳定的时候,很多智能化场景是自然而然发生的,会遵循一定的经济周期和规律;但仅仅这三个月,就能在一些领域看到很多变化,比如智慧城市、医疗等,变化的核心就是数字化进程加快了”。

疫情会不会让一家公司突然消失?答案是可能的。

但疫情会不会让一家公司突然找到发展的内核逻辑?答案是很难的。

在这个疫情牵绊住大多数公众注意力的同时,一些针对人工智能企业质疑的声音也开始出现,一些质疑来自于对资本市场的观察,比如人工智能企业赶赴IPO是否意味着一级市场的钱不够了?一些质疑来自于对行业本身的质疑,比如人工智能能解决的问题足够的多吗?能多到让公司实现盈利吗?

对于第一个问题,徐冰说作为面向B端的企业,商汤没有太多可以烧钱的地方,而在2018年商汤完成了总计25亿美元的融资,“我们是一个对现金流非常重视的公司”。

对第二个问题,徐冰用“算法工厂”这个概念进行阐述,在今年5月举办青岛创投大会中,徐冰第一次抛出了这个词汇,在5月15日的采访中,徐冰再次提及。在徐冰看来,如何能批量地生产模型,生产针对不同物体和场景的模型,这个已经是人工智能技术演进的关键问题。

徐冰对经济观察报表示:“算法工厂在经济上的价值是什么?就是公摊成本,你生产100个算法、1000个算法实际上只用了一套‘沉没成本’,这意味着一个研究员可以生产出来多个工业化的模型,这需要算法生产的自动化”。

2015年的时候,商汤训练单个算法,需要10个研究员,6个月的时间,完成一个亿分之一级别精度的行人识别模型。而现在,同样的模型1个研究员用3天时间就可以达到同样的效果,而且使用的GPU资源只是原来的一半。

算法工厂的本质是对单个算法模型生产成本的压缩,而在商汤内部,对成本和收入的衡量是具有最高优先级的事项之一。徐冰表示:“我们从建立第一天就特别重视商业的能力,任何一家科技企业,不论你做什么,最终体现的还是一个商业的能力,低维度讲,就是现金流的管理能力,你是不是可以很好的去平衡收入与成本。”

如今这里有40名教授,200名博士,带领着2500人的研发团队,在仓库中储备着超过3000个算法模型,这些模型针对不同的行业和领域。

徐冰对经济观察报表示:“不管是疫情,还是新基建,它的影响是这3000个模型在市场中被应用、被融入的速度正在加快”。“算法工厂”让人工智能生产正在从手工时代进入工业时代,“新基建”带动的市场空间则有可能为这一批量生产的算法产品提供更广阔的空间,两者相遇,AI工业化已经不是一个遥远的命题。

徐冰在上述青岛创投大会上做了一个乐观的预测:2019年AI在诸如摄像头、手机等行业的渗透率只有1-5%,但到2025年有可能会达到100%;2015年AI功能数只有十几个,到2025年有可能达到数百个。

“每多一个功能就意味着多一份市场空间”,徐冰表示。

在2019年,商汤内部进行了例行的架构调整,调整完的商汤拥有三个产品事业群和两个市场事业群,三个产品事业群包括智慧城市综合业务事业群、移动智能事业群和一个新兴创新事业群,此外还有两个海外事业群,分别关注亚太地区和中东地区。

在这些事业群中,新兴创新事业群较为特殊,它并没有固定的关注行业,而是会随着市场的变化不断的调整,在2019年该事业群中装着两个重点行业:医疗和教育,两个团队的人数均不足百人,但在这一年,这一事业群的营收增长超过5倍。

在徐冰的判断中,随着数字化进程的进一步推动,这样高增长的市场有可能会一个接一个的出现。“新基建的出现给了我们大量中长期的增长机会,我们肯定会抓住这些机会”,徐冰对经济观察报表示。

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