商汤上市启示录:一部「管理艺术」与「技术演化」史
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2022-01-03 17:25
编辑 | 王亚峰
1990年,皇后乐队灵魂人物、主唱弗雷迪的身体已经衰弱到几乎无法走路,他还在录制自己人生中最后一张专辑。
录制专辑里最后一首歌的时候,吉他手担心弗雷迪太过虚弱无法唱出歌里的高音。在录音室里,他只回了一句“I'll fucking do it, darling”,然后喝干一大杯伏特加,完成了乐队历史上最完美的一次录音。
这首歌叫“The Show Must Go On”。
商汤的“灵魂人物”汤晓鸥,格外喜欢2018年一部改编自皇后乐队故事的电影——《波西米亚狂想曲》。他在自家大会上亲自安利,他说,一群才华横溢的艺人创作了影响世界的音乐,并定义了“原创”这个词。
时间过去3年,距离2022年到来的前40小时,商汤上市。在现场,CEO徐立喊出了豪言,“用我百点热,耀出千分光。”
从8月27日提交上市申请,到11月22日通过聆讯,从12月13日宣布全球发售及上市延迟,再到一周后的全球招股。对于商汤而言,历经波折、筹备多年的上市,是一场必须走上舞台、走在灯光下的“show”,也是一次对“原创技术”价值的集中兑现。
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最像Google的AI公司
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最像Google的AI公司
成功的公司,从来不只是单纯的技术输出型,更是管理导向型。这点对于如今的AI圈,更是如此。
在雷峰网看来,商汤属于后者:它的核心竞争力,无关算法性能比同行高多少,更不在是否比对手下沉行业更深,而在它能够利用科学管理的手段,降低AI生产成本、提升计算资源利用效率,把边际效应最大化,用最低的成本,走向规模化应用,打造出一家伟大科技公司应有的经营模式和增长飞轮。
过去行业过于关心商汤有多少博士、发过多少顶会论文、布局多少行业,却忽视了他们长期坚守的东西:用最贵的人,去把AI成本降到最低。
雷峰网在《AI商业模式的脱靶、崩塌、救赎》中讲述了海康威视这类大型IT公司之所以能在定制化赛道里存活,很大部分原因在于人效的极致追求,通俗讲,便是用更低的成本,去省出更多的利润空间。
而商汤则是一种更高维度的对冲:用后者带来的额外收益,对冲掉前者所需的开销,其模式更像Google。
Google前CEO施密特曾谈到,Google搜索之所以在竞争中占有优势,并非Google技术和产品超前,更重要的原因是运营成本低,其因果关系链是靠低运营管理成本导致高技术 。
“Google的运营成本只有微软和雅虎的几分之一,一次搜索服务的成本只有零点几美分 。而节省的钱,Google可以通过增加服务器数量,增加运算难度。用竞争对手相同的单位价格,Google可应用更多的硬件和算法,实现更好的搜索质量。而Google的竞争对手是无论如何提供不出这样高质量的服务。如果他们向用户提供这样的服务,高成本会让他们严重亏损。”
商汤这些年正在迈入Google般的经营模式,把整个AI行业的竞争,降维成“单位运营管理成本性能比”之间的比拼。
其实这种商战手段,不少AI公司也早已有所意识,但大多单纯误以为“只要量够大,成本自然能降下来”,于是贸然通过价格战拓展项目,做实施,忽视了产品尤其是研发的精细化管理。
最终“量大”带来的,更多是交付的失控和隐性成本的无限扩张。
20多年前,任正非在这段路上栽过多次跟头:大的规模是优势,但规模优势的基础是管理。大规模不可能自动地带来低成本,低成本是管理产生的,盲目的规模化是不正确的,规模化以后没有良好的管理,同样也不能出现低成本。
AI技术的开发拥有着高门槛,AI模型从研发至生产的周期长且成本高昂,每种模型的生产都需要大量的算力和人力。
其次,耗时耗力开发出的AI模型覆盖场景非常有限,难以实现规模化。
最后,即便满足场景的需求,想要做好服务就需要持续不断的投入、迭代,这也很大程度上削弱了AI公司的盈利能力。
雷峰网援引腾讯网的报道中,徐立阐明的一个观点:“很多人一直讲人工智能怎么去提升其他行业的效率,但我觉得人工智能第一个应该提升的是自己的生产效率,只有把自己的生产效率提升起来之后,才能把真正的‘人工智能生产要素’降下来。”
早在2017年,雷峰网与徐立的一次独家对话中,这种规划就已经非常明确。
徐立说,“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。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)。”
他认为,只有把生产要素的成本降下来之后,才能说做到真正意义上进入到行业。
徐立曾表示,商汤大部分产品是标准化的,希望通过开箱即用的产品,让产品能够更快地去落地和迭代。”
为什么要做“标准化”?
因为“定制化”实在是一份苦差事,用电影《闻香识女人》里退休中校斯莱德所说的一句:lt was too damn hard(因为XX太苦了)。
To B的定制化,决定了绝大部分公司,要长期响应客户的开发需求。结果就是,AI公司耗费了大量的人力、物力,结果沦为了项目制公司。
此前,医疗AI行业的一位人士吐槽行业:30%的毛利率像一家AI科技公司吗?这是把AI硬生生干成了制造业。要挣辛苦钱,对应的就是压低人力的成本。
2018年,在雷峰网承办的CCF-GAIR大会上,商汤联合创始人林达华在主题演讲中指明,人工智能发展很快,但却是粗放型发展。“大家都在追求正确率和性能,所有比赛榜单上,中国公司都排进了前三名。我们虽然登上了不少榜单,但行业利润基本都被制定标准的公司赚去了。这种发展模式是否可以持续?这值得我们深思。”
那天的林达华在大会上只讲述了三件事:提高计算资源的使用效率、降低数据资源的标注成本、提高人工智能的品质。
一年后,商汤科技联合创始人王晓刚也来到雷峰网GAIR大会现场,谈到了相似的话题:以前我们说算法性能的提升依靠人工标注,现在我们的数据量有几十亿甚至上百亿的量级,不太可能靠人工标注,我们需要依靠机器终身学习,使数据得到自动更新,部署系统和训练系统可以实现完美融合。同时,还有很多长尾的人工智能问题需要解决。我们需要建立一套高效的工具链,可以做到全面的测试和评估。
而这一切,正是商汤多年来做AI基础设施的理念——以平台化路线走规模、降低AI模型的生产成本。
为此,商汤研发并建立了深度学习平台和超算中心,打造了新型人工智能基础设施——SenseCore商汤AI大装置,打通算力、算法和平台,大幅降低人工智能生产要素价格,实现高效率、低成本、规模化的AI创新和落地。
结果显而易见。
2019年、2020年及2021年上半年,商汤的研发人员每人年均生产的商用模型数量从0.44一路提高至3.45,然后继续提高到了5.24个,效率提升11.9倍。截至2021年6月30日,商汤已开发超过22000个用于不同应用的商用人工智能模型,涉及多个垂直行业。
此前,投资人与汤晓鸥有过一段对话:
问 :商汤的商业模式是什么?
答 :坚持原创。
问 :商业模式上行不通,你们花100分力气原创,跟随者花1分力气复制,投入产出比没法计算。
答 :如果你原创的速度比跟随者复制的速度还要快的话,就没有人愿意复制了。
徐立说到,这就是“逃逸速度”,在地球上往上跳的时候你一直都会感受到重力,但当初速度大于第二宇宙速度时,你就不再会感受到地球引力束缚。
招股书显示,商汤2019年毛利率为56.8%,2020年的70.6%,2021年上半年为73.0%。从数据来看,商汤用自己“原创”和“边际成本”的逃逸速度,走出“投入产出比低”的行业怪圈。
2001年《华为的冬天》一文中,任正非认为一个企业最重要、最核心的就是追求长远地、持续地实现人均效益增长。而这不仅仅是当前财务指标的人均贡献率,也包含了人均潜力的增长。
商汤1500亿市值的背后,不仅是市场对商汤追求长远地、持续地实现人均效益增长的认可,更是对他们人均潜力的期待。
是的,这是一场关乎管理的艺术。
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降维搅弄行业江湖的“鲶鱼”
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降维搅弄行业江湖的“鲶鱼”
商汤的业务,在AI行业中覆盖领域最为广泛,涵盖了智慧商业、智慧城市、智慧生活和智能汽车,并通过统一的AI基础设施,来支撑面向各领域的AI模型生产和软件开发。
截止2021年上半年,商汤科技的客户数量合计已超2400家,包括智慧商业、智慧城市、智能汽车、智慧生活四大业务领域,赋能超过250家《财富》500强企业及上市公司,119个城市以及超过30余家汽车企业,同时还赋能超过4.5亿部手机及200多款手机应用程序 。
从入局的各个行业来看,商汤都是“后生”,也搅动了原本平静的行业江湖。
商汤刚刚进军智慧城市之年,雷峰网曾与大华、宇视等业内高管进行过探讨和交流。
宇视总工程师黄海军就直言道,“如果细究识别率、捕获率,CV初创公司无疑是最好的,但同时,如何掌握安防行业的特殊性,是立足安防行业的根本所在,与安防客户直接产生关联,价值才能得到充分体现。”
而到了2019年,以计算机视觉起家的AI四小龙,在商业化道路上渐渐分化,预示着中国人工智能正式进入下半场。
商汤科技联合创始人、副总裁杨帆曾经在雷峰网《AI四小龙之间没有战争》一文中,解释了商汤智慧城市领域为何要“别具一格”积极向“后”。
一来是基因。
商汤的基因在于平台,它成立之初的定位就是做一家AI平台公司,要让AI成为一个可以长期保有价值的技术,而不是转瞬即逝的风口。
此前,行业内认为CV公司大致分为两类:一类做 "重",一步一步由点及面,做软硬一体化,如此易于活下去,但扩展速度有限;一类做"轻",自上而下先面后点,聚焦视频中枢平台,如此利于扩大规模,但变现周期较长。
"每一家公司的战略打法都不尽相同,但大家的模式都是'重模式',只是"重"的方向不同罢了。"
有些公司从端到边到云,通过软硬一体化战略提供行业整体解决方案,‘重’在供应链,后期会慢慢朝着一家技术型生产企业方向行进;商汤的‘重’,在于云中心,基于顶层设计做服务。
“未来商汤的产品形态满足行业的商业模式及市场规律的同时,也会给自身留有一定的战略空间,但核心价值一定不会变,那就是软件价值。”
他始终认为,企业发展壮大后,在面对产业蛋糕诱惑时,需根据基因优势,守住定位所在,不然雄狮会溺亡,虎鲨也会衰竭。
杨帆说,“分析”、“反馈”这两大环节未能在过去十多年中得到实质性发展,导致这一领域的产业信息化没有真正完成闭环价值的提供。
分析是对于前端IPC采集的数据真正具备自动化价值提炼的能力;反馈是指拥有基础提炼能力之后,再结合用户需求,形成应用生态,能够真正给客户带来价值。
他笃信,对于后面两个环节的补强便是机会点所在。
二来是大势。商汤志在城市级视频分析中心。
中国城市化进程加速已成现实,未来会出现以珠三角、长三角、京津冀为代表的巨型城市网络,而随之出现的便是对于超大规模城市视频分析管理及综合治理的实际需求。
对于所有从业者来说,这是一个全新的课题及难题。
如今,在智慧城市的大范畴下,目前商汤的智慧城市综合应用系统,已经在全国超过100座城市落地,由传统网格化管理模式向科学化、精准化、智能化治理模式升级。
在智能汽车领域,商汤的故事则最早可以追溯到2016年。
彼时,本田计划在全球寻找一个人工智能的合作伙伴,共同深耕自动驾驶技术,加速智能汽车的研发进程。经过诸多方案的多轮比拼,最终选择了与当时成立不到三年的商汤,签署长期合作协议。
在自动驾驶感知系统搭建之初,商汤就确立了「可插拔模块」的技术路线,并且已经经过了多次迭代和大量的拆解测试。由此,商汤的感知系统被赋予了较强的可拓展性,可以兼容不同的传感器配置,从而实现不同车型的快速部署。
2020世界5G大会期间,商汤发布了全新的智慧出行解决方案,其中包括L4级智能网联接驳小巴,以及具备多传感器融合感知能力的智能路侧感知解决方案。
雷锋网与商汤研发执行总监石建萍进行了一次深入对话。石建萍透露,从小巴出厂到上路路测,商汤只花了两个月不到的时间。
而且,基于对感知系统、传感器硬件的理解和把握,商汤已经搭建了智能驾驶软硬件研发平台,可以实现不同车型,以及辅助驾驶系统和自动驾驶系统之间的灵活应用。
今年7月,商汤在智能汽车领域的努力从幕后走到台前,SenseAuto 绝影也由点到面,得以完整对外展示。
《商汤「乘风」,千里「绝影」》一文中写到,在「绝影」正式亮相之前,商汤已与 30 多家国内外主机厂产生了紧密的联系,定点量产项目覆盖车辆(生命周期内)总数超过 2000 万辆。
商汤的智慧医疗团队建立于2018年,负责人是副总裁张少霆。
医疗AI行业是一个典型的长尾应用行业,不同的部位、不同的疾病、不同的诊疗环节当中,都存在着可以使用AI技术提升效率、提高准确度以及提升能力的场景,很难抽象出一个或几个通用模型来解决问题。
医疗AI行业的长尾特性,就使得像行业刚刚起步阶段,各家公司纷纷投入大量人力,针对某一个问题标注大量数据来训练模型,并且通过大规模落地医院打磨产品的开发方式难以持续。正是因为这个原因,新应用的推出往往较慢。
顺着这个思路,从2018年开始,商汤就提出了“工具链”的概念:用AI算法迭代AI算法,生产更多的模型。
雷锋网曾与张少霆进行一次深入对话。他说到,“2019年,我们的商用模型数量超过研究员的数量,这也是‘解决长尾问题’这个思路下的产物。”
2020年1月至今,商汤科技先后取得三张NMPA证书。与此同时,针对肺部和胸部的SenseCare-Lung Pro和SenseCare-Chest DR Pro获得欧盟医疗器械认证。截至今年6月31日,商汤科技已与16家三甲医院合作。由此,商汤科技的医疗AI业务真正有望实现商业化。
所以,不管是从自动驾驶、智慧城市还是医疗,都是聚焦在"如何走向规模化"。而这一切的前提,均是商汤“可复用”、“可插拔”的AI算法与平台化能力,由此才能讲出规模化的故事。
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商海的一条公理
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商海的一条公理
在上市仪式致辞中,徐立表示:“每个时代的企业都承载着各自不同的希望和责任,我们的命题是如何从生存、追赶到发展与开创。
1993年,临危受命带领IBM起死回生的郭士纳曾说,商海中似乎有一条不言而喻的公理:小公司动作敏捷、有创业精神、反应迅速以及效率较高;而大公司则动作缓慢、官僚气息浓厚、反应迟钝以及缺乏效率。
任何行业发展初期,产业格局未定时,所有人都会蜂拥而上争夺地盘,哪怕不擅长的领域,也要拼命多做,在这个过程中,大家比拼的是技术差异化;
到了发展中后期,格局相对确定之后,如何持续降低成本,追求效率最高、利润最大将成为行业主题。
行至云深处,坐看风起时。之前有人问过徐立,创业做的最疯狂的事是什么。
他的回答是,“创业本身并没有太多疯狂的事,但是持续二十年做同一个方向不换其实还是挺疯狂的。”
那么回到问题的开始,商汤是一家技术公司吗?是的,也更是一家伟大的管理型公司。
END