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    这家放弃追赶风口的 AI 公司,是如何思考「边缘计算」的?

    摘要

    这家公司也曾一度误入了「唯风口论」的歧途,尝试走 C 端路线,但很快就发现产品难以落地。

    2016 年,张志军和「老战友」?#25112;?#27874;和很多行业人士一样,盼到了人工智能商业化的机会。他们二人最早相识于上海交大,张志军取得博士学位后,于 2001 年加入了上海交大的人工智能科研团队。此前 3 年,上海交通大学教授、博导?#25112;?#27874;在交大的支持下,联合创办了这所科研基地,专注研究人工智能技术的前沿研究,为后续的创业埋下了火种。

    2016 年 7 月,灵至科技正式成立。彼时,AlphaGo 正惊艳于世,当人工智能对决世界围棋冠军,人们意识到了深度学习重塑世界的可能。很多中国创业公司开始大批涌入,随之而来的是越来越多的通用算法模型逐步对外开放。忽然间,创业者发觉技术不再如此重要,数据获取能力的才是决胜之本。

    相比 AI 四小龙这样的独角兽企业,张志军坦言,灵至科技成立的时间?#27492;?#19981;具备时间优势,但长期以来的技术积累很好地弥补了这一短板。而且,面对技术同质化的商业竞争,张志军和团队清楚,此时入局已经无法「抢滩登陆」,唯有技术创新,从底层框架做起,才能有别于大多数公司,顺利地脱颖而出。交大研?#23458;?#38431;的主攻方向也从传统的深度学习算法转移至边缘学习算法的应用。「这是灵至与其他 AI 公司相比的差异。

    (2017 年 7 ?#36335;藎琇AF 2.0 版?#23601;?#20986;,上图为两种算法的技术特点)


    边缘计算是未来

    所谓边缘计算,与我们熟知的云端学习算法正相反。张志军以支付宝的人脸支付为例:「支付宝要求用户拍照上传到云端,云端识别确认后,便成功完成了身份验证,整个上传、存储和计算的过程都是在云端进行。而边缘算法的识别工作无需联网,全部在本地完成,利用终端进行计算」,譬如手机端的人脸识别就是最典型的案例。

    具体?#27492;擔?#36793;缘算法的首要特性是其无需联网,时效性强,没?#22411;?#32476;环境不佳带来的困扰,也不会因数据吞吐量过载导致延时的情况发生。其次,边缘算法对?#35797;湊加?#21644;硬件成本的需求较低。

    在灵至科技成立前的 2015 年,张志军和?#25112;?#27874;等?#21496;?#32452;建起边缘计算研发小组,对边缘算法底层框架下的核心计算单元、整体网络结构、代价函数进行优化与改进,这一框架被命名为「LAF」。张志军表示,LAF 1.0 版本研发工作历时 1 年,使它具备了物品识别、人脸识别、手势识别等能力,可以实现自我学习和自?#19994;?#20195;,效率是普通边缘算法 d 娥两至三倍。相比云端算法,LAF 1.0 的计算效率得到三到八倍的提升,大幅降低了硬件功耗和成本预算。

    2017 年 7 ?#36335;藎琇AF 2.0 版?#23601;?#20986;。2018 年 11 月,更精细、更专业化的灵至边缘算法 LAF 已经迭代至 3.0 版本,其实现了人脸识别、情绪识别、物品识别、手势识别、意图识别等一系列的识别算法。

    张志军告诉极客公园,在细分赛道上,国内做边缘算法的公司很少,不过从 2018 年开始,大家愈发意识到人工智能落地的重要性,所以迫切地需要一款高性价比的解决方案,「这正是灵至边缘算法的机会和价值所在」。虽然百度和商汤均在去年落实了边缘算法的计划,但如果对比彼?#24605;?#30340;性能,「灵至 LAF 3.0 只需要三?#31181;?#19968;的硬件条件,就能达到同样的效果」,张志军笃定地说。

    客观地说,边缘计算和云?#24605;?#31639;各有利弊。边缘算法遵循本地识别,只需少量样本就能达到与云端算法同水平的效果。灵至边缘算法经过优化,只需要 1000 张学习样本,和深度学习动辄三十至五十万的数据样本比较,边缘算法的特定优势显而易见。然而,边缘算法的应用局限性体现在并发数与云端算法相差甚远。云端算法能够并发几十万个数据样本,边缘算法只能处理几百组数据。

    放眼国际,灵至科技直接对标美国和以色列的 AI 创企。在应用场景的选择方面,灵至科技除了瞄准智能门锁、辅助驾驶,还准备针对职场生活和智能家居领域开发软?#27493;?#21512;的模块。目前其正在与智能会议室、白色家电等?#25918;?#21378;商接洽。

    因此,云?#24605;?#31639;适用于机场、火车站、支付宝等大面积的并发场景。而灵至科技 LAF 算法选择了?#20999;?#32593;络环境不好,时效性强的,个人隐私高度保密的应用。

    例如汽车的辅助驾驶不可能要求联网,一旦采用服务器联网的解决方案,不仅会因服务器的功耗和价格制约了辅助驾驶或自动驾驶量产,还要考虑云端服务器掉线,或者车辆驶入没有通讯信号覆盖的偏僻地块,后果将不可设想。

    从 2017 年开始,灵至科技就与上汽汽?#21040;?#34892;合作,利用边缘算法技术,为后者的辅助驾驶、疲?#22270;?#39542;等提供项目解决方案。 

    另外,智能门锁厂商也是灵至科技的重要合作伙伴,去年大部?#36136;?#20837;均来源于此,单?#35782;?#21333;最高为百万级。张志军表示,灵至科技为门锁?#25918;?#21830;提供人脸识别模块,保证用户隐私性的同时,还避免了网络延迟和远程遥控劫持。下一?#21073;?#28789;至科技还将为酒店提供整套的识别方案。

             LAF 2.0 已经迭代为 LAF 3.0,灵至科技今年会把算法升级至 LAF 4.0)


    拒绝泡沫,果断转型

    从智能门锁开始,灵至科技的产品和业务完全面向 B 端市场。「C 端或许更擅长的人去做,但确实不是灵至」,张志军坦言,过去 2 年多以来,创始团队的确是在「摸着石头过河」。灵至科技最初的定位是「智能产品整机厂商」,2017 年曾经一度尝试走 C 端路线,用智能机器人开拓市场,「但在?#23548;?#36807;程中,我们很快发现产品难以落地」,误入了「唯风口论」的歧途。

    「2017 年大家都在做机器人,所以我们觉得不应该错过这波机遇,当时觉得正在风口之中,可以利用资本的加持,通过市场投放占领市场」,但他们后来发现,「很多的酒店、医院的服务型机器人,大部分都是在免费试用,而不是售卖,并没有解决?#23548;?#30340;营收问题,只是为了教育市场去?#21344;埃?#36825;明显是个假市场」。服务型机器人的项目?#20013;?#20102;?#21496;?#20010;月,团?#21451;?#25321;面对现实,果断刹停了这一项目。

    转型调整带来的阵痛让团队对灵至科?#21152;?#20102;清晰明确的市场定位,那就是以「AI+产业」的模?#21073;?#21033;用人工智能技术为产业进行赋能。张志军强调,AI 一定要越做越深,今年计划把成本再降 50%,并把算法升级至 LAF 4.0 版本,未来还会陆续推出 LAF pro 等多个版本。

    而做「加号」,就是要针对各个产业进行深度定制。未来,灵至科技会以 LAF 4.0 为基础,开放?#25945;?#33021;力,赋能中小型的 AI 创业公司。这需要技术公司对产业 KnowHow 一清二楚。「在人工智能分支里,行业 KnowHow 往往比技术更重要」,除了研发人员之外,灵至科技会找行?#30340;?#30340;商务「老兵」,帮助灵至科技积累行业 KnowHow。

    据了解,灵至科技从去去年上半年开始商业化运作,全年营收破千万。张志军表示,公司期望 2019 年的销售目标过亿,力争实现 1.5 亿到 2 亿的 GMV。目前,灵至科技的商业合作伙伴包括上汽汽车、智能门锁?#25918;?#21830;和智能制造企业。供应链方面,公司选择与头部供应链企业合作,保证硬件模块的做工和?#35745;?#29575;。

    在市场推广和扩张方面,灵至科技的方法论是谋求与「产业龙头」合作,如此一来,后期的市场推广工作会相对省力很多,「例如我们跟上汽成功牵手,团队只要把方?#20184;?#22909;,那么其他车企自然会有较强的意愿与我们合作」,张志军说。

    融资方面,灵至科?#21152;?#21435;年 12 月宣布获泰颢资本领投的千万级 Pre-A 轮融资。A 轮融资的进程预计会在 3 月中下旬开启,该轮的目标金额是四千万到五千万元,资金将主要用于物料采购和模块生产,以及市场品宣等方面。截至目前,A ?#33267;?#25237;方已基本锁定,预计在 6 ?#36335;?#28789;至科技会对外披露这笔交易。

    张志军介绍,灵至科技现有团队规模为 50 人左?#36965;?#25104;员主要以科研和开发为主,技术岗约占 60%,今年会注重引进商务和市场人才。


    责任编辑 卧虫

    头图来源:视觉中国

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