商湯的一款下棋機器人再次讓人們的目光聚焦在AI公司做硬件這件事上。過去幾年,軟硬一體成了AI落地的主要路徑之一,但無論是之前普遍做的算法盒子、攝像頭、硬件模組等toB賽道,還是現(xiàn)在嘗試的toC賽道,硬件對于AI公司而言都不是容易的事。
文|游勇
編|王飛飛
01
令人意外的新品
為了讓算法落地,人工智能公司也是絞盡腦汁。
8月,國內(nèi)頭部的AI公司商湯科技發(fā)布了一款令人頗感意外的硬件新品——元蘿卜機器人。這是一款售價1999元的AI下象棋機器人,如它的名字一樣,只能用于下象棋,不過模擬了人的動作,植入了AI算法,可以設(shè)置不同的難度。
這個產(chǎn)品的設(shè)計看起來更像是小米的風(fēng)格。它有一個小型的機械臂和兩個鞋盒大小的白色機身,額頭上有一塊屏幕,頭上一根攝像頭。據(jù)知情人士對數(shù)智前線透露,商湯選擇做AI下棋機器人,確實受到了公司內(nèi)部有小米背景的人士影響。至于為何做象棋而不做圍棋機器人,上述人士透露,主要是圍棋的棋盤和擺子比象棋復(fù)雜了很多,不容易識別。
即便如此,商湯科技創(chuàng)新工程院院長沈徽透露,元蘿卜機器人也經(jīng)歷了20個月研發(fā),迭代了9個產(chǎn)品。
但商湯這款產(chǎn)品讓不少業(yè)內(nèi)人士表示看不懂,有人認(rèn)為,盡管商湯在外界的印象中一直是一家大而全的AI公司,但直接做一款toC的消費級產(chǎn)品還是出人意料。還有人認(rèn)為,即便做toC硬件,也應(yīng)找到“爆品”,而下象棋機器人是一個頗為冷門的硬件品類,潛力不大,在天貓上,也只有一款同類型產(chǎn)品。
“我覺得商湯是賠錢在賣。”在一位業(yè)內(nèi)人士看來,商湯這個機器人,結(jié)構(gòu)設(shè)計上比較復(fù)雜,而且商湯又沒什么C端渠道優(yōu)勢,加上各種營銷成本,很難賺到錢。商湯甚至還邀請了郭晶晶代言。
在他看來,一塊彩色屏幕和一個機械臂的成本都不低,雖然用了磁吸的方式,而不是模擬人手去抓棋子,后者的成本會更高。
不過,更多的質(zhì)疑來自于商湯是否有必要做這么一款產(chǎn)品:
“頭部視覺公司做這個,還不如下載個QQ游戲!”
“建議產(chǎn)品經(jīng)理做產(chǎn)品的時候多一些人性的思考,老頭出去下棋,本質(zhì)上是為了出去?,F(xiàn)在被機器人拖在家里,出門放風(fēng)的機會都沒了?!?/p>
商湯CEO徐立解釋了這款產(chǎn)品的初衷,把大型的產(chǎn)業(yè)界的AI能力帶入千家萬戶,到真實場景中進行體驗交互,“科技可以給傳統(tǒng)文化一個未來”。正如徐立所言,他的父親也是一個棋迷,但年紀(jì)大了之后,除了在網(wǎng)上下棋外,沒有其他的下棋的伙伴,而且網(wǎng)上下棋也傷眼睛,年紀(jì)越大也看不清楚,所以很少下。
這似乎有想讓視覺人工智能產(chǎn)品能影響更多普通人的意圖,但如果分析當(dāng)年語音人工智能老前輩科大訊飛下場做toC硬件,他們目標(biāo)明確:一是找爆品市場,科大訊飛負(fù)責(zé)toC硬件的胡郁稱,當(dāng)年選擇耳機,是因為幾年前,耳機品類已經(jīng)達(dá)到1億出貨量的市場規(guī)模;二是跑通產(chǎn)業(yè)鏈,比如選擇教育類產(chǎn)品,背后考慮到了內(nèi)容組織和供應(yīng)。
但商湯目前選擇的場景并不被很多人所看好。AI從業(yè)者張斌泉告訴數(shù)智前線,只能下象棋,功能過于單一,他曾給孩子買過很多機器人和機器狗,20多項功能三天就玩完了,很快就失去了新鮮感。消費者要的是豐富性、可玩性、趣味性,“一個單一功能的東西,玩一天就不玩了”。
有人認(rèn)為,即便做類似字節(jié)跳動推出的帶有“管孩子”和“孩子互動”的臺燈,都是更好的選擇。甚至與視覺算法更契合的掃地機器人也是一個更剛需和龐大的賽道。
一位教育硬件從業(yè)者告訴數(shù)智前線,包括學(xué)習(xí)機、點讀筆、單詞卡等內(nèi)置了AI能力的產(chǎn)品,這些年都賣得非常好?!皢卧~卡賣得很便宜,量也很大,動不動就是10萬量級的產(chǎn)品?!?/p>
雖然教培公司這兩年遭遇了雙減沖擊,但一個很明顯的趨勢是,硬件是在線教育公司為數(shù)不多還在努力的方向。顯然,教育硬件是很多家長的剛需,它最終目的是提高學(xué)生成績,但相比之下,下象棋或者下圍棋的需求會明顯小很多。
另外,商湯之前也做過教育編程的車,盡管是商湯與學(xué)校合作的toB產(chǎn)品,但商湯也可以另辟蹊徑,像大疆、樂高一樣推廣帶視覺功能的toC教育硬件,也不失為一個選擇。
商湯科技的元蘿卜機器人開始預(yù)售一周后,在天貓的銷量才過百單,而且需要在兩個月后才能發(fā)貨。這對于一款toC的硬件產(chǎn)品而言,從發(fā)布到發(fā)貨間隔這么久,并不是非常合理的做法。
ToC產(chǎn)品與這些AI公司的ToB業(yè)務(wù)也存在很大差異,前者更考驗供應(yīng)鏈能力和銷售渠道,商湯并沒有建立完整的toC產(chǎn)品的渠道。一位業(yè)內(nèi)人士告訴數(shù)智前線,商湯的元蘿卜機器人或許會把ToB作為渠道之一,比如將這些產(chǎn)品賣給棋院,就像科大訊飛將翻譯機賣給政府一樣。事實上,商湯這款產(chǎn)品也與中國象棋協(xié)會進行了深度合作。
02
AI公司熱衷硬件的背后
雖然AI視覺公司里,很少像商湯一樣直接做一款toC硬件,但行業(yè)的一個共識是,純技術(shù)公司很難賺到錢,技術(shù)必須與具體場景相結(jié)合。
這些年,做硬件或者軟硬一體,一直是AI小龍們所努力的方向。他們做一些搭載了AI算法的盒子或者是攝像頭和刷臉的面板機。
AI視覺公司里,最早在硬件上布局的是曠視科技。2015年,曠視就推出了首款A(yù)I攝像頭,“抱著試一下的心態(tài)?!睍缫暱萍悸?lián)合創(chuàng)始人楊沐說。當(dāng)時曠視試水各種硬件,尋找適合算法的載體,一開始大家的認(rèn)知是算法載體是服務(wù)器。但服務(wù)器太貴,而且功耗大,用戶得建設(shè)機房。當(dāng)時一些小區(qū)、園區(qū)的門禁就有將算法放在終端攝像頭上的需求。
2017年,商湯也發(fā)布了首款自研智能硬件產(chǎn)品SenseID人證核驗機,被用于機場等場景下的人臉通行。2018年3月,云從發(fā)布了一款A(yù)I攝像機,開始軟硬一體。2019年5月,依圖通過收購的方式推出首款芯片“求索”,并將其搭載在智能服務(wù)器、智能邊緣計算設(shè)備中。
在各大AI公司向軟硬一體轉(zhuǎn)變的背后,是早期光靠算法的商業(yè)模式很難再往下走。
極視角聯(lián)合創(chuàng)始人劉若水告訴數(shù)智前線,市場早期不缺錢,大量風(fēng)險投資涌入,使得AI公司一向不太重視成本管控,大家都在高薪招人埋頭搞算法,潛意識里認(rèn)為,把算法搞好就會有市場。
但到了現(xiàn)在這個階段,外界更關(guān)注算法本身能否落地,商業(yè)模式是否行得通。而且相比于可以不斷復(fù)制的軟件產(chǎn)品,算法還有大量定制化的需求,這也使得成本未必能降下來。
云從科技聯(lián)合創(chuàng)始人姚志強對數(shù)智前線表示,應(yīng)用層面的單一模塊化及單點技術(shù)革新,難以滿足日益錯綜復(fù)雜的細(xì)分場景需求,AI企業(yè)亟需增強提供完整解決方案的能力。
另外一個原因是,有技術(shù)能力的大客戶,算法公司越能做到偏底層的對接,但對于中小公司而言,往往需要提供更完整的東西?!澳隳靡粋€算法給他,對他來講很難去接入的?!睏钽逭f。
“SDK其實是一個很高效的合作模式。”楊沐說,前提是合作伙伴很清楚自己需要什么,像人臉解鎖和刷臉支付等,手機廠商和支付公司自身有很強的能力和明確的需求,算法公司只需要提供SDK的接口。
但問題在于,很多智能化場景,往往是AI算法的公司先看到機會,不得不自己先去試水和市場培育。在這種背景下,軟硬一體的優(yōu)勢就凸顯出來。
劉若水告訴數(shù)智前線,極視角絕大部分收入來自于軟件算法,硬件由大客戶自己集采?!懊總€算法都找一個特別合適的硬件去做適配,這件事情的投入產(chǎn)出不是特別高?!?/p>
但中小客戶對硬件完全不了解,而且場景比較單一,直接提供軟硬一體的產(chǎn)品,反而能快速部署和出貨。比如明廚亮灶、智慧工地和智慧安監(jiān)等,都是視覺算法比較成熟的場景。“算法比較固定,一個場景里需要識別多少路的攝像頭也比較固定?!?/p>
“純做AI算法或者是AI軟件,不往用戶側(cè)去搞數(shù)據(jù)搞應(yīng)用的,或者不往下搞芯片搞硬件的,我認(rèn)為長期來看會死掉?!睆埍笕f。早期硬件成本的占比比較低,算法能賣上價,一路人臉識別能賣好幾萬。
但現(xiàn)在一路AI人臉檢測的價格才幾十塊錢,云端也才小幾百塊錢,在這種情況下硬件的占比就極大的凸顯。
從資本的視角來看,純算法的收入也無法支撐起龐大的估值?!跋胍_一下這個營收,因為純軟的收入可能不夠。”一位AI算法公司的員工說,算法雖然毛利高,但整體盤子并不大,不利于在資本市場講故事?!凹兇赓u算法,一年一兩個億已經(jīng)很多了?!钡粌蓚€億的營收顯然支撐不了AI公司數(shù)百億的市值。
而且,隨著算法的門檻越來越低,價格也不再昂貴。一個算法賣5萬塊錢,但如果加上服務(wù)器可能能賣到15萬,相當(dāng)于把營收放大了三倍。
03
“變硬”并不容易
但做軟件和做硬件,背后需要的是完全不一樣的能力。
“算法需要更高級的人才,懂業(yè)務(wù)落地的算法工程師,而硬件需要渠道和供應(yīng)鏈的優(yōu)勢?!币χ緩娬f。
“做硬件幾乎都在摳成本,但做軟件,一個算法大牛可以頂千軍萬馬。”一位經(jīng)常與供應(yīng)鏈打交道的AI行業(yè)人士對數(shù)智前線說,硬件的坑密密麻麻,“供應(yīng)鏈?zhǔn)莻€重災(zāi)區(qū)”。
她現(xiàn)在還對這些教訓(xùn)記憶猶新,曾經(jīng)深圳工廠的老板都是拍著胸脯,義正言辭跟她保證絕對沒問題,“被騙了好多回之后才學(xué)乖的,他們說的話你聽聽就行了”。比如到期交不了貨、偷工減料等,即便事后追究工廠責(zé)任,但錯失了銷售時機,對企業(yè)而言是個沉重打擊。
她曾遇到一位客戶,對方做的是一款內(nèi)置4G存儲卡的玩具,還專門向芯片設(shè)計廠商購買了IP授權(quán),但沒想到組裝工廠給他用的是二手物料,導(dǎo)致經(jīng)??D。結(jié)果賣出去的東西面臨著大量的售后,沒賣出去的也需要返廠重做。
2018年以前,曠視也一直在尋找更合適的硬件載體。當(dāng)時買了一堆市面上與視覺相關(guān)的硬件,研究能不能把算法方案放上去?!爸饕墓ぷ骶褪窃诟鞣N硬件和芯片的選型上,市面上成熟芯片都用過”。
但學(xué)費沒有少交,做了很多產(chǎn)品但沒賣不出去。而且硬件研發(fā)周期長,管理比較瑣碎,涉及庫存、供應(yīng)鏈把控、選廠等等,“這都是需要花時間積累的行業(yè)know how?!睏钽逭f。
比如買了一堆芯片,怎么去保管,放在倉庫會不會氧化。而產(chǎn)品定義時,哪怕少了一個接口或者通信協(xié)議,板子可能就得重新設(shè)計。
“傳感器是做前照式還是背照式,要不要把HDR功能加進去,都需要取舍,一旦取舍錯了,不是說造出來沒用,而是你的定價跟市場需求不匹配?!睏钽逭f。
市場早期為了驗證可行性,曠視找的是外部團隊,掏錢合作也相對比較容易。但隨著規(guī)?;渴?,集成難易度、交付難易度和成本變得更為關(guān)鍵,“一旦關(guān)心起成本,硬件的設(shè)計就變得至關(guān)重要?!?/p>
硬件的設(shè)計決定了整個產(chǎn)品是否能成功的最關(guān)鍵點。2018年之后,曠視的硬件研發(fā)團隊開始逐漸形成規(guī)模。當(dāng)時有一個背景是,硬件分工已經(jīng)非常明確,做硬件不需要從造芯片開始,更需要做的是圍繞具體場景,兼顧產(chǎn)品的通用性和交付難易度。
比如,門禁通行的場景里,接入不同線路的攝像頭,意味著需要不同的內(nèi)存。之前像英偉達(dá)服務(wù)器,往往是一個標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品,價格貴。但如果在硬件設(shè)計之初,把多少算法需要多少內(nèi)存算清楚,最終的硬件產(chǎn)品會有很好的成本優(yōu)勢。
這也是曠視提倡的算法定義硬件理念,先吃透場景需求,然后再根據(jù)算法的需要去設(shè)計一款有價格優(yōu)勢的硬件產(chǎn)品。比如2015年前后,大家普遍認(rèn)為算法的最佳載體是服務(wù)器。但其實服務(wù)器價格貴,功耗大,需要建設(shè)機房,沒辦法在各地部署。所以,曠視那段時間做了面板機、網(wǎng)絡(luò)攝像機。
而且,單純摳硬件制造成本不一定效果最優(yōu),適當(dāng)放寬硬件制造成本,但大幅度降低軟件成本,反而總成本會更優(yōu)。
還有產(chǎn)品研發(fā)周期。大華資深人士告訴數(shù)智前線,海康和大華都在拼速度,產(chǎn)品上市快,一個產(chǎn)品在指標(biāo)上的領(lǐng)先和控標(biāo)周期只能做到6個月。
除了這些,硬件的銷售渠道對AI公司也是個不小的挑戰(zhàn)。比如科大訊飛建立了“CBG”的渠道體系,海康威視和大華等傳統(tǒng)硬件廠商已經(jīng)下沉到城鄉(xiāng),曠視也提出與運營商合作,畢竟運營商有中國最大的銷售和運營網(wǎng)絡(luò)。
在張斌泉看來,深度學(xué)習(xí)技術(shù)尤其是視覺的深度學(xué)習(xí),到了一個瓶頸期,能落地的場景挖掘得差不多了,真正商業(yè)化的點不多,“大家都覺得是一個新的人工智能浪潮,但沒掀幾段浪。”另外,硬件同質(zhì)化越來越高,這也意味著,競爭最終會來到渠道和價格的比拼。
商湯在toC硬件方向的首次嘗試,盡管提供了一種新的思路,但目前看并沒有太大的銷量和聲量。
姚志強認(rèn)為,人工智能目前更適合做專業(yè)級市場,因為它還不是一個完全通用化的產(chǎn)品。消費級產(chǎn)品要求性價比,而人工智能沒有完全通用化,很難把價格降低到很低的程度。
在軟硬一體成為行業(yè)趨勢的當(dāng)下,頭部的幾家AI視覺公司已經(jīng)走上不同的道路。商湯搞大模型、大裝置,幾乎什么業(yè)務(wù)都在嘗試;曠視則以AIoT為主攻方向,選擇了消費、城市和供應(yīng)鏈場景中的幾個重點品類;云從則傾向于人機協(xié)同操作系統(tǒng),自研部分硬件主要是為了樹立標(biāo)桿案例,目的還是吸引合作伙伴。無論哪一條路,目前來看,都還在路上。
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