來源：AI科技評論（ID：aitechtalk）
作者：陳彩嫻

十年的時間改變了一個技術(shù)的浪潮，也真正磨煉了一群人。

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年輕人的時代

印奇對人工智能的執(zhí)著，比曠視成立要早幾年。

2006 年，這個 88 年出生的安徽小伙在清華自主招生考試與全國高考中均取得十分優(yōu)秀的成績。報考專業(yè)時，他特地詢問招生辦的老師：“我想研究人工智能，應(yīng)該選什么系？”對方回復(fù)他，自動化系與人工智能最相關(guān)。于是他就報了清華自動化系，戴瓊海是他的班主任。

在印奇入學(xué)的前一年，清華的人工智能剛剛迎來一個標(biāo)志性的轉(zhuǎn)折：圖靈獎得主姚期智開創(chuàng)姚班，通過考試選拔優(yōu)秀學(xué)生接受更高難度的計算機教育。

姚班的存在就如同一支特種兵，加上姚先生名揚中外，大批敢于挑戰(zhàn)的學(xué)子報名考試，最終只有少數(shù)的人通過考試。成為姚班學(xué)子，幾乎等同于從一開始就被貼上了“超級學(xué)霸”的標(biāo)簽。

當(dāng)時姚班還掛在計算機系下面（2009 年才分拆獨立），雖然不是計算機系的學(xué)生，但印奇對姚班也十分神往，所以大二報名參加了姚班的考試，并通過了選拔。

那一年姚班只選拔四十個學(xué)生。因為考試的內(nèi)容主要是數(shù)學(xué)與算法，所以參加考試的學(xué)生主要來自計算機系、自動化系、電子系與數(shù)理基科班。最終通過考試的學(xué)生以計算機系為主，印奇是少數(shù)幾個從外系考入姚班的學(xué)生之一。

但這份榮譽感并沒有持續(xù)多久。進入姚班后，印奇發(fā)現(xiàn)姚班教的內(nèi)容非常理論，與他想象中的實用計算機有很大不同。姚班云集了非常聰明的學(xué)生，這些最牛的學(xué)生早期基本都是清華計算機系的第一名，他們大多有學(xué)術(shù)理想，學(xué)術(shù)規(guī)劃是大三、大四去 MIT 等頂尖名校實習(xí)，接著申請博士，畢業(yè)后進入學(xué)術(shù)界當(dāng)科學(xué)家。

此外，姚班的學(xué)生大多是原來計算機系的學(xué)生。計算機系有自己的一套酒井文化：每個計算機系的學(xué)生從大一開始就有自己的“酒井ID”，有歷年的酒井真題；如果都是打信息學(xué)競賽保送，同學(xué)之間的關(guān)系就更緊密，因為從高中就開始相識。這些都是外系學(xué)生所無法獲得的社交密碼。

因此，為了從學(xué)術(shù)理論更快走向?qū)嵱脙r值，印奇希望與工業(yè)界更近一步，從大二開始找實習(xí)，2008 年就去了微軟亞洲研究院（MSRA），導(dǎo)師是孫劍。

大學(xué)最后三年（08-10），印奇都在 MSRA。那是 MSRA 視覺計算組的黃金時代，云集了孫劍、何愷明、湯曉鷗、危夷晨、田奇、王井東……后來中國計算機視覺（CV）的半壁江山幾乎都由他們構(gòu)成。當(dāng)時深度學(xué)習(xí)還沒起來，大家都還在傳統(tǒng)方法的范式里研究 CV。

本科畢業(yè)后，印奇繼續(xù)留在 MSRA 全職工作了一年，2011 年才去哥倫比亞大學(xué)讀博。

當(dāng)時人工智能還不是一門顯學(xué)，但從那時起他就堅信人工智能的發(fā)展要軟硬結(jié)合，所以去哥大讀的也是視覺傳感器設(shè)計方向的博士，師從硬件傳感器巨頭 Shree Nayar。

也是在 2011 年，印奇與唐文斌、楊沐開始創(chuàng)業(yè)，在北京成立了曠視科技。

曠視最初成立的背景是：2011 年 iPhone 4 剛出來，印奇、唐文斌和楊沐開發(fā)了一款游戲叫“烏鴉來了”，用人臉控制游戲人物左右搖動，很快排到 iPhone 應(yīng)用商店免費版的第三名。基于這款游戲，他們拿了來自聯(lián)想投資的第一筆融資，于是就順勢成立了公司。

公司注冊完后，印奇就飛去了美國讀書，唐文斌與楊沐留在國內(nèi)全職，帶著幾個員工繼續(xù)開發(fā)游戲。他們開發(fā)了兩款游戲，但都沒有第一款火爆。2013 年，意識到公司可能出現(xiàn)了危機，印奇果斷放棄學(xué)業(yè)，博士沒畢業(yè)就從美國飛回了北京。

回國后，印奇將游戲業(yè)務(wù)砍掉，將公司的重心轉(zhuǎn)向了視覺服務(wù)平臺 Face++。Face++ 在 2013 年計算機視覺頂會 ICCV 首次亮相就吸引了業(yè)內(nèi)的廣泛關(guān)注，并很快拿下第一個付費客戶：美圖秀秀。

美圖是國內(nèi)最早一批應(yīng)用人臉識別技術(shù)的公司，通過人臉?biāo)惴▽θ四樀年P(guān)鍵點進行編輯，如眉毛修飾、眼睛放大、瘦臉等。Face++ 起初雖然沒有結(jié)合深度學(xué)習(xí)方法，但剛推出時在國內(nèi)幾乎沒有競品，是第一批將 AI 技術(shù)應(yīng)用于美顏場景的公司。

一開始曠視內(nèi)部對深度學(xué)習(xí)方法也有懷疑，前兩年的 CV 研究都是采用非常傳統(tǒng)的人臉?biāo)惴ā?012 年 AlexNet 在 ImageNet 挑戰(zhàn)賽上奪冠后，深度學(xué)習(xí)在學(xué)術(shù)界大火，當(dāng)時在曠視實習(xí)的高中生范浩強躍躍欲試，提出自己先研究，結(jié)果十分驚艷，曠視也由此轉(zhuǎn)向深度學(xué)習(xí)。

范浩強是被唐文斌拉到曠視的。唐文斌與印奇是姚班的同班同學(xué)，大學(xué)時期在清華校園是一號風(fēng)云人物：信息學(xué)競賽總教練、清華科協(xié)主席、年級第一名。唐文斌也是曠視早期最大的 HR，許多非常厲害的實習(xí)生都是他拉進來的，包括范浩強、賈開（MegBrain 的主要貢獻者之一）。與印奇一樣，唐文斌、楊沐也是沒有讀完博士就創(chuàng)業(yè)。

年輕人創(chuàng)業(yè)有很多優(yōu)勢，比如：大膽熱情，敢于創(chuàng)新。不僅是美顏，曠視還做了很多從 0 到 1 的事情，包括刷臉、安防，首創(chuàng)了人臉識別算法在業(yè)界的多項應(yīng)用。只有年輕人愿意相信一個從未發(fā)生的世界，并渴望參與其中進行創(chuàng)造，所以早期大家評價“曠視是一家學(xué)生的公司”時，更多是欣賞而非質(zhì)疑。

要到十年之后，曠視的創(chuàng)始成員與這家公司打了太多場惡戰(zhàn)、經(jīng)歷了太多變故后，他們才發(fā)現(xiàn)，或許不應(yīng)該一畢業(yè)就創(chuàng)業(yè)。

“學(xué)生創(chuàng)業(yè)是很艱難的。”除了技術(shù)實力外，創(chuàng)業(yè)還要求更多維度的能力；技術(shù)能決定起點，卻不能決定終點。而創(chuàng)業(yè)中所缺失的能力，要在切身的陣痛中感知、學(xué)習(xí)。

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鼎盛時期

曠視的鼎盛期是什么時候？

有人說是 2016 年。2015 年春節(jié)前后曠視做出國內(nèi)第一套動態(tài)人臉識別系統(tǒng)，2016 年夏天開始推廣，進軍安防領(lǐng)域，憑借這個故事很快完成 C 輪 4700 萬美金，并將團隊規(guī)模從原來的 300 人迅速擴大到 1000 人。此前曠視從 50 人以內(nèi)到 300 人用了至少 5 年。“2017 年開始走下坡路，因為出現(xiàn)大面積的競爭，依圖、商湯都進來了。”

也有人說是 2017 至 2019。2016 年孫劍帶著張祥雨、任少卿等技術(shù)骨干加入曠視，成立了曠視研究院，清華學(xué)生（包含實習(xí)生）超過七成。2017、2018 年，曠視的人臉識別算法在國際頂級視覺賽事如 MS COCO 上多次奪冠，深度學(xué)習(xí)框架 MegBrain 也能與同時代的 TensorFlow 掰手腕。直到 2019 年，曠視一共完成了近 90 億人民幣的融資。可以說，那三年曠視的人才、技術(shù)、資金都齊備。

孫劍加入曠視之前，印奇、唐文斌與楊沐三個創(chuàng)始人的年齡與資歷都不深，許多老江湖覺得“給他們打工有點難為情”。孫劍加入后，此前孫劍在微軟工作十三年、又有 ResNet 這樣的國際影響力工作，一些有學(xué)術(shù)地位的技術(shù)人才入職曠視的意愿大幅提升。

巔峰時期，曠視在北京的研究院擴大超過 400 人，此外還有西雅圖辦公室、挖來原 Adobe 視覺科學(xué)家王玨領(lǐng)導(dǎo)，上海研究院、危夷晨帶頭。“那段時間曠視的人才密度絕對不亞于 OpenAI。”多位前曠視員工感嘆。向?qū)O劍匯報的四個總監(jiān)（周而進、范浩強、張馳、周舒暢）都是清華背景，曠視“含清率”極高，同時還有大量海外博士人才和前大廠高 P。

最意氣風(fēng)發(fā)的時候，2018 年印奇在內(nèi)部開會，提出要在一年內(nèi)完成 20 億人民幣的營收目標(biāo)。相當(dāng)于平均每天要交付大約 550 萬人民幣的項目。

Face++ 的第一個付費客戶是美圖秀秀，緊接著是 FaceID 業(yè)務(wù)在金融、出行、手機、安防等行業(yè)的水平應(yīng)用。FaceID 逐漸發(fā)展成熟后，曠視又結(jié)合其他人工智能技術(shù)在特定領(lǐng)域進行垂直整合發(fā)展，如手機里的影像算法與指紋識別。

在金融、出行、手機與安防這四個行業(yè)，曠視都有先發(fā)優(yōu)勢。

2014 年簽下美圖后不久，曠視就拿下了螞蟻這個大客戶。2015 年，曠視與螞蟻首先在支付寶里合作開發(fā)了第一個 FaceID 業(yè)務(wù)，基于人臉識別進行線上身份驗證，上線了人臉登錄、人臉轉(zhuǎn)賬、人臉安全管理等等功能，建立了完整的產(chǎn)品、研發(fā)與市場體系。這是曠視在金融場景的第一桶金，大獲成功后曠視又陸續(xù)在招商、平安、中信等銀行的招標(biāo)競爭中勝出，曠視的業(yè)務(wù)開始走向 BU 化。

接著是出行之戰(zhàn)。2016 年，曠視的 FaceID 遇上網(wǎng)約車大戰(zhàn)，Uber、滴滴等在線出行平臺在競爭時首先要解決司機端的真人資料驗證與乘客端的支付問題，而人臉?biāo)惴ㄇ『们兄型袋c。Uber 在創(chuàng)新技術(shù)的嘗試上很激進，同時接觸商湯與曠視，2016 年 4 月率先與曠視簽下合作，爾后滴滴也很快跟上。事實證明，人臉?biāo)惴ㄔ诔鲂蓄I(lǐng)域大有可為，后來航空飛行安檢、值機等都采用 FaceID。

早期曠視 FaceID 在業(yè)務(wù)上的成功有幾大因素：市場紅利（線下到線上）、技術(shù)紅利與大客戶支持。到 2018 年，曠視在金融安全領(lǐng)域的市場份額大約占了 80%，每年有 2 個億的利潤。

2014 年到 2018 年，曠視與商湯是資本市場“最靚的仔”，雙方從人才、融資到金融、手機、安防都展開了激烈的競爭。金融領(lǐng)域，由于曠視背靠螞蟻大股東兼大客戶、又有先發(fā)優(yōu)勢，雙方很快分出勝負，但在其他方面如手機、安防的戰(zhàn)況則十分膠著，故事也相當(dāng)精彩。

手機業(yè)務(wù)是商湯先進去、曠視緊跟其后。

商湯從 2015 年 10 月開始積極接觸奇酷手機，投入大半年時間給產(chǎn)品做貼身優(yōu)化，還用收費版雙攝虛化算法模塊替換了臺灣華晶電子 Altej 供應(yīng) DAP 芯片附送的免費版雙攝虛化算法，2016 年 6 月正式簽約，一次性上了兩款手機、不同 CPU 平臺（分別是高通和 MTK），給商湯帶來百萬級收入。

印奇從一開始就堅信 AI 的軟硬件結(jié)合，所以曠視不可能放過手機賽道。但曠視打手機戰(zhàn)一開始非常痛苦，因為商湯的產(chǎn)品領(lǐng)先曠視一年、曠視毫無優(yōu)勢，從 2017 年春節(jié)打到當(dāng)年的 9 月份、一個客戶都沒有。

直到 2017 年 9 月、iPhone X 發(fā)布前兩周，曠視才拿下手機業(yè)務(wù)第一單，是 vivo 在印度發(fā)布的手機單。商湯比曠視更早接觸 vivo，但曠視團隊大半年的堅持不懈打動了 vivo，最終 vivo 將國內(nèi)的大單給了商湯、印度不到一百萬的小單給了曠視。接著第二單是小米，打的是價格戰(zhàn)邏輯，“0 元購”甩貨，以調(diào)用量收費，上限 30 萬。

連續(xù)拿下 vivo、小米兩個大客戶后，曠視的團隊經(jīng)過磨練，在手機端的技術(shù)與商務(wù)能力都有了長進。相反，那時商湯在手機業(yè)務(wù)上的戰(zhàn)略一直搖擺。2017 年年底爭奪華為、曠視勝出，2018 曠視又成功拿下 OPPO。最終，曠視拿下華為、vivo、OPPO 三個大本營，這三家是曠視在手機業(yè)務(wù)上最大的客戶。

曠視手機業(yè)務(wù)的負責(zé)人是吳文昊。吳文昊是清華本科，2015 年加入曠視，此前在美國微軟等大廠工作了十余年，后來從曠視離開創(chuàng)立了驛心科技。

曠視與商湯爭奪手機廠商的背后，不是爭奪利潤，而是爭奪江湖地位。曠視入局后，手機廠商很快反應(yīng)過來，轉(zhuǎn)被動為主動、讓兩家公司打價格戰(zhàn)，所以手機業(yè)務(wù)的利潤不算高。但手機是視覺算法（包含人臉與影像）與大眾最直接的橋梁，手機廠商采用哪家的算法將直接影響大眾對于曠視或商湯視覺技術(shù)實力的感知。相比論文，手機具備更大的技術(shù)品牌傳播價值，所以曠視與商湯打得如火如荼。

手機戰(zhàn)對整個 AI 行業(yè)的影響十分深遠，一是將行業(yè)的門檻提高了，其他公司無法進來；二是看到了 AI 軟硬件結(jié)合的落地要有硬件載體、要與芯片結(jié)合，手機、汽車是當(dāng)時最大、最好的市場。后來疫情三年，手機廠商紛紛建立自己的 AI 團隊，商湯與曠視也轉(zhuǎn)型。商湯轉(zhuǎn)向汽車，曠視則繼續(xù)挖掘手機并開拓了物流機器人等新業(yè)務(wù)。

“回想當(dāng)年，我最大的感觸就是要感謝時代，時代對 CV 這幫人是很好的。他們改變了手機行業(yè)，某種程度上也改變了車。”親身經(jīng)歷過曠視手機業(yè)務(wù)的吳文昊后來感嘆。他堅信 AI 在中國是有巨大機會的，“做軟件算法的公司能夠改變行業(yè)，這在美國是聞所未聞的，但中國敞開了這個機會。”

2016 到 2019 年，曠視最大的業(yè)務(wù)是安防。Face++ 是國內(nèi)最早的人臉識別平臺，2015 年推出第一套動態(tài)人臉識別系統(tǒng)，2016 年在公安行業(yè)被首次推廣，只用不到 3 個月就拿下了多個省份市級公安局的訂單，2016 年在公安行業(yè)占了超過 80% 的市場份額，沒有競爭對手。

在曠視入局前，海康也做過動態(tài)的人臉識別系統(tǒng)，但效果不好，這給了曠視在公安行業(yè)發(fā)展的時間差。2016 年下半年，曠視沒有對手。6 個月后曠視的第一個競爭對手依圖才入場，2017 年下半年安防才開始出現(xiàn)大面積的競爭。

此外，曠視的 Face++ 云平臺一直遙遙領(lǐng)先，有很多用戶通過 API 付費使用。一直到 2019 年，曠視的 Face++ 云平臺每年都保持 1-2 億的穩(wěn)定營收。從 Face++、金融、手機到安防，2016 到 2019 年曠視的幾個核心板塊營收都在億級規(guī)模。根據(jù)曠視后來的招股書顯示，2018 年到 2019 年，曠視的營收分別是 8.54 億元與 12.6 億元。

由此可看，2018 年印奇提出 20 億營收并非口出狂言，曠視只用 2 年時間就達到了這個目標(biāo)。2019 年曠視在港股遞交招股書，是最早沖刺 IPO 上市的 AI 公司。

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上市的雙刃劍

據(jù)接近曠視的知情人士稱，曠視從 2016 年拿到 2200 萬美元的 B 輪融資后第一次開始思考上市。更多的訪談則指明，曠視從 2018 年下半年開始進行人員組織、業(yè)務(wù)架構(gòu)的調(diào)整，人員上進行小范圍裁員、優(yōu)化研究院架構(gòu)使其與業(yè)務(wù)更貼合，業(yè)務(wù)上放棄汽車、選擇安防。

自動駕駛算法公司在 2017 年開始紅火，此前曠視在手機業(yè)務(wù)上的實踐已驗證 AI 軟硬件結(jié)合的關(guān)鍵在于載體，所以 2018 年年底手機業(yè)務(wù)負責(zé)人吳文昊也嘗試開始搞車，建立了一個 30 多人的團隊。但由于在技術(shù)角度判斷傳統(tǒng)的RV算法，無法解決高階智駕的問題，曠視最終決定將汽車團隊裁掉。直到后來特斯拉的BEV路線得到驗證之后，曠視才決定從2021 年恢復(fù)汽車業(yè)務(wù)，起步太晚、比市場落后了幾年時間。

另一種說法是，曠視選擇鏖戰(zhàn)安防也是為了上市：“安防是曠視的數(shù)字而不是錢”，因為“上市需要更大的合同數(shù)字撐場面”。

多位曠視前員工告訴我們，原先曠視內(nèi)部就有許多人不看好安防，覺得這是一門靠政府吃飯的生意，上限太低、回款周期太長。

在 2016 年到 2019 年，安防被視為千億級的市場，所以后來曠視將業(yè)務(wù)重點從手機轉(zhuǎn)向安防。曠視的手機業(yè)務(wù)每年能帶來數(shù)億營收，但相比安防來說盤子太小。

據(jù)了解，曠視人員規(guī)模最大時是 3000 人，研發(fā)人才占大頭，人力成本非常高。盡管營收數(shù)十億，但據(jù)上市招股書披露，曠視從 2018 年開始每年的虧損都超過 20 億。到 2019 年，曠視創(chuàng)業(yè)八年，無論是出于企業(yè)續(xù)命、股東回報還是團隊士氣的考慮，上市都是箭在弦上。

但曠視的運氣實在不好：2019 年赴港股，原計劃 10 月 20 日發(fā)售，結(jié)果 10 月 7 日美國宣布對其制裁。加上當(dāng)時香港在鬧動亂，港交所的部分西方職員擁護的是西方價值體系，要求曠視答辯。幾番周折后，曠視在已通過港交所聆訊的情況下，決定放棄上市，最終 2021 年轉(zhuǎn)戰(zhàn)科創(chuàng)板。

原先大家的心情都是樂觀的，覺得“回到科創(chuàng)板應(yīng)該瞬間就上市了”。2021 年他們準(zhǔn)備科創(chuàng)板上市申請，只用了不到 6 個月的時間就過會了，但快注冊的時候螞蟻監(jiān)管事件爆發(fā)。螞蟻是曠視的大股東，曠視也無可奈何地受到波及。他們不斷地爭取過、努力過，但最終都無法扭轉(zhuǎn)乾坤。

這是曠視第一次遭受來自外界的、不受控的巨大壓力。上市成了曠視發(fā)展道路上的“雙刃劍”：一方面，上市一旦成功，則是眾望所歸，引來業(yè)務(wù)繼續(xù)發(fā)展的活水；但另一方面，上市勢必經(jīng)歷漫長的等待，難免會瞻前顧后，處處掣肘。

從 2021 年開始，曠視的士氣明顯下滑。多位在 2021 年離開的曠視前員工告訴我們，他們之所以離開是因為“覺得在曠視有力使不出，沒有什么發(fā)揮能力的空間了”。

曠視的員工氛圍十分融洽，公司年輕沒有 PUA 文化，但上市的無望加上裁員，無法阻擋地向內(nèi)部傳遞了一種不安感——2021 年之前曠視一直站在行業(yè)高位，突然變成中高位、甚至中下位的時候，團隊的落差感自然很大。

對于曠視上市，不同人在向我們復(fù)盤時有不同的評價，但一致性都感嘆：“如果曠視在 2021 年沒有從港股撤回科創(chuàng)板，一切可能都會不一樣。”就在曠視撤回科創(chuàng)板的同年商湯在港股上市、2023 年第四范式也在港股成功上市。

曠視的兩次上市籌備中間隔了兩年多，科創(chuàng)板受挫后又等待了兩年多，前后加起來五年時間。從 2019 年沖刺港股開始，曠視在 D 輪之后就再也沒有進行過融資，因為這會耽誤上市材料與報表的籌備。2019 年至今，曠視的生存主要靠自身業(yè)務(wù)與銀行貸款。

原先曠視的市值高、資本利好，只需解決產(chǎn)品與技術(shù)的匹配問題，可以先完成上市、再繼續(xù)內(nèi)部的公司治理。但 2019 年被美國制裁后，從原先距離成功一步之遙到憑空多出 2、3 年的時間，曠視就被迫去面對除上市之外的其他內(nèi)部管理與外部競爭問題。

失去上市的托舉后，曠視的業(yè)務(wù)發(fā)展?fàn)顩r逐漸成為其生存的唯一決定因素。曠視自身的團隊短板與其要實現(xiàn)的目標(biāo)、要應(yīng)對的巨大外界競爭之間的錯位，也在 2019 年之后開始顯現(xiàn)出來。

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一切回歸業(yè)務(wù)

總的來說，曠視的發(fā)展注定面臨一場又一場的惡戰(zhàn)，而決定其困境的原因主要有四個：目標(biāo)太大、對手太強、團隊太年輕、運氣太差。

所謂運氣太差，即指兩次上市的失利。但縱觀 AI 1.0 時代云從、第四范式、格靈深瞳、云天勵飛等等已上市公司的發(fā)展走向，即使當(dāng)年成功上市，曠視的其余三個問題也仍然存在。

首先，曠視從一開始就選擇了一條非常艱難的路：軟硬一體化。

除了起家的美顏與金融安全產(chǎn)品，曠視在 2017 年開始就一直探索軟硬件結(jié)合的產(chǎn)品模式。在這個范式下，創(chuàng)業(yè) 13 年曠視一共探索過手機、安防、AIoT、無人零售、物流機器人、自動駕駛等多個方向。

軟硬結(jié)合的業(yè)務(wù)往往有幾個共通之處：一要同時拉通芯片與大客戶，二要擅長渠道與供應(yīng)鏈管理，三是技術(shù)與產(chǎn)品的適配周期長、壁壘高。尤其是安防，更是一個 To G 的長閉環(huán)業(yè)務(wù)，需要搭建一套大的細碎的區(qū)域營銷體系，下沉到區(qū)、縣一級。

曠視早期的核心人才以算法為主，硬件、營銷與產(chǎn)品方面的積累不足。越大的目標(biāo)、越難的任務(wù)，對將領(lǐng)的要求就越高，需要有極強的資源協(xié)調(diào)能力，能完成從技術(shù)到產(chǎn)品到業(yè)務(wù)的全流程對接。但曠視從管理層到執(zhí)行層，都太年輕，以單邊形或雙邊形戰(zhàn)士為主，六邊形人才很少。

團隊能力與目標(biāo)錯位的問題一開始對曠視的影響不大，因為原先曠視無論在美顏、金融還是手機領(lǐng)域，都是服務(wù)少數(shù)幾個行業(yè)大客戶，硬件場景明確、且由客戶主導(dǎo)解決，業(yè)務(wù)相對簡單，需要投入的算法與營銷人員也相對較少。但在安防這樣一個 G 端主導(dǎo)、需要強硬件與渠道營銷資源的領(lǐng)域，曠視團隊的短板就逐漸顯現(xiàn)。

最形象的一個例子是：曠視在海大宇的主戰(zhàn)場杭州開拓安防市場，光是搭建安防的硬件團隊就換了三批人，前后耗時大約一年，最后好不容易擠進去，但也只占了很小的市場比例。——這幾乎是曠視在整個安防戰(zhàn)役中的縮影，以一個極大但能力上有短板的團隊去跟有十多年硬件、營銷磨練的對手短兵相接，最終注定吃力不討好。這在運氣好時不足掛齒，但若不走運則可能一招致命。

2016 年、2017 年，曠視憑借出色的算法與先發(fā)優(yōu)勢在安防領(lǐng)域所向披靡、勢不可擋。2017 年之前，曠視與依圖在安防里是四小龍中最強的，且自己掌握算法、產(chǎn)品與客戶資源，堅決不賣算法給海康，所以 2016、2017 年海康是非常焦慮的。但 2018 年商湯將算法賣給海康后，格局一下子發(fā)生巨變：原先海康在硬件上是 90 分、算法上是 30 分，曠視與依圖是硬件 60 分、算法 90 分，但海康+商湯后硬件 90 分、算法 80 分，曠視一下被海康摁倒，局面發(fā)生極大扭轉(zhuǎn)。

算法壁壘從不決定長期商業(yè)格局，產(chǎn)品與資源才是核心變量。曠視與海康打，武器只有算法；商湯入局后，算法不再占優(yōu)勢，海康與曠視打，武器不僅有硬件，還有價格、營銷、渠道、過往積累的客戶資源。海大宇打 AI 獨角獸都是從降成本開始：AI 公司需要額外采買攝像頭，成本自然高；但海大宇本身就有攝像頭，算法不收費，所以成本能降到很低。

連曠視內(nèi)部后來都不得不承認(rèn)，在安防這個賽道中，從供應(yīng)鏈、產(chǎn)研、市場到政策引導(dǎo)，「海康都是教科書式的大運維」。2017 年原曠視安防業(yè)務(wù)一號位馬原離職后，陳雪松接班，在資源上也是高舉高打，雖有戰(zhàn)績，但相比海康依然不在一個緯度。

在安防的戰(zhàn)役中，曠視投入上千人、持續(xù)超六年，最終海大宇占去約 90% 的市場、曠視與依圖等 AI 視覺公司只占有 10% 左右的份額。安防對整個公司的組織能力產(chǎn)生了巨大的影響，因為曠視近一半的業(yè)務(wù)架構(gòu)是圍繞安防展開的。打完安防后，曠視整個團隊的士氣受挫。

許多人向我們感慨過：曠視招了很多強人，單拎出來大多都是能夠一以當(dāng)十的人才，但由于技術(shù)基因太盛，算法的話語權(quán)遠超業(yè)務(wù)，最終反而沒有很好地將這些牛人組織起來，到技術(shù)落地時得到的是「投入 10 億只作出 2 億事情」的觀感。

而造成這一現(xiàn)象的一大原因，是曠視的團隊以算法人才為主，缺少產(chǎn)品規(guī)范化與體系化的意識。

一個直觀的例子是：做無人零售時，曠視曾接過一個項目，是將人臉識別落到商場中。這個項目做了很久，但識別準(zhǔn)確率總是維持在 70% 左右，收到很多客戶的抱怨。沒人能說清問題在哪，也沒人知道該如何部署與調(diào)試，開除了一幫人后新的業(yè)務(wù)負責(zé)人上位，帶人去實地檢查、拆攝像頭后才發(fā)現(xiàn)是相機焦距設(shè)置錯誤，焦距設(shè)置地太遠、導(dǎo)致識別出來的人臉很模糊，但此前在做產(chǎn)品規(guī)劃時大家并沒有說明參數(shù)的意識。

沒有人在面對前所未有的技術(shù)浪潮和商業(yè)機會前不是迷茫前行的。曠視要做軟硬件一體化，本身模型就比一般的 B 端或 G 端公司復(fù)雜、中間多了一層算法或硬件，復(fù)雜的事情沒有簡單化、規(guī)范化，必然就會加大算法、工程與產(chǎn)品部門的磨合與消耗，時間與人力成本都會變大。

曠視選擇的幾大塊業(yè)務(wù)，競爭到最后都是與傳統(tǒng)行業(yè)競爭：安防是海大宇、手機是虹軟。這些對手都有一個特點，除了算法弱、其他能力經(jīng)過數(shù)十年積累都很強。但算法不是只有曠視一家，除了曠視，依圖、商湯等其他 AI 視覺公司都是虎視眈眈。算法公司不可能聯(lián)盟，商湯與海康聯(lián)手是意料之中。

2017 年，商湯與曠視咬得很緊，商湯融了大約 4.1 億美金、曠視年會宣布融了 4.6 億美金。2018 年商湯拿了軟銀的 10 億美金，曠視沒跟上，之后兩家公司就從單單融資的差異慢慢轉(zhuǎn)換為業(yè)務(wù)上的差異。

商湯從 2018 年開始轉(zhuǎn)自動駕駛。2018 年，曠視收購了艾瑞思機器人轉(zhuǎn)做「河圖」（機器人網(wǎng)絡(luò)協(xié)作大腦），2019 年轉(zhuǎn)物流機器人（AGV），2021 年才轉(zhuǎn)自動駕駛。印奇一直認(rèn)為，過去只有兩家 AI 技術(shù)驅(qū)動的公司取得了成功，一家是字節(jié)跳動，一家是特斯拉，所以 2021 年特斯拉跑通閉環(huán)后曠視才開始轉(zhuǎn)向自動駕駛。

疫情前，印奇曾制定了兩大轉(zhuǎn)型策略：一是壓縮政府業(yè)務(wù)的比例，專注 To B 而非 To G；二是放棄項目型收入、轉(zhuǎn)向產(chǎn)品型收入。但戰(zhàn)略的落地，有賴于強大的組織能力與執(zhí)行能力，才有可能在已然競爭激烈的市場紅海中殺出一條血路。

軟硬一體長閉環(huán)、業(yè)務(wù)不確定、人員流失，幾件事疊在一起，對曠視而言已經(jīng)是不可承受的重量。再加上五年不融資、政策經(jīng)濟大環(huán)境的變化，曠視就像被摁在了原地。因此，2024 年 11 月曠視撤回科創(chuàng)板上市申請，也是意料之中。

5

新時代

曠視十三年的沉浮，是中國第一批人工智能技術(shù)型創(chuàng)業(yè)者不斷摸索、不斷找路的縮影。

學(xué)生創(chuàng)業(yè)，一路摸爬滾打，曠視交了昂貴的學(xué)費。但也正是與海康、商湯等強敵的正面對抗，讓曠視意識到軟硬一體對于 AI 技術(shù)落地的重要性。因此，2021 年后曠視開始重視從算法到硬件的長鏈條能力，補齊其在硬件制造、供應(yīng)鏈與銷售等方面的短板。

各種跡象表明， 在 IPO 松綁之后，曠視正在將新業(yè)務(wù)重點轉(zhuǎn)向汽車、機器人的領(lǐng)域。對于一貫強調(diào)“軟硬一體”打法的曠視而言，這是一個合乎邏輯的選擇。

人工智能經(jīng)過多年摸索，最大的困境就在于始終未能找到一個爆發(fā)式的應(yīng)用場景，無論是手機、安防，還是金融、零售，似乎都難以獨自承載這樣的使命。

近年來，人工智能在汽車、機器人的領(lǐng)域廣受追捧。不僅僅是特斯拉，還有一眾造車新勢力甚至傳統(tǒng)車企，近期都紛紛宣稱要將人工智能視為未來戰(zhàn)略至關(guān)重要的一環(huán)。汽車和機器人，也被認(rèn)為是人工智能最有可能大規(guī)模落地的終端場景。而這恰恰是曠視走過漫漫長征路，保留下來的希望“火種”。

2017 年，曠視開始進入物流機器人領(lǐng)域。這是曠視現(xiàn)在增速最快的業(yè)務(wù)，第一個客戶是菜鳥，后來也不乏像國藥、贛鋒鋰業(yè)、寧德時代這樣的行業(yè)龍頭，以及世界五百強跨國企業(yè)。

2021年，曠視開始布局車的業(yè)務(wù)，從最擅長的視覺感知領(lǐng)域切入，采用特斯拉以視覺為主的技術(shù)路線，很快發(fā)布了智駕方案并拿到主機廠的定點。2024 年以來，曠視的智駕方案已在多款主流車型上量產(chǎn)。

同時，曠視還在研發(fā)下一代的涵蓋感知、決策和規(guī)控的一段式端到端系統(tǒng)，類似于特斯拉的 FSD 技術(shù)路線。目前，曠視的智駕業(yè)務(wù)已經(jīng)獨立發(fā)展，并在尋求新的融資。

作為中國曾經(jīng)最年輕的科技創(chuàng)業(yè)者之一，創(chuàng)業(yè)十多年后，印奇不再是曾經(jīng)的少年。接近他的人告訴我們，印奇跟身邊的人反思過，過去曠視的打法太理想主義，軟硬件結(jié)合是一條長閉環(huán)道路、如若中間運氣不好是很危險的。

十三年的創(chuàng)業(yè)過程，曠視雖然也實現(xiàn)了不少的技術(shù)創(chuàng)新，但在商業(yè)化、規(guī)模化上并沒有取得實質(zhì)性突破。過去的視覺 AI 在落地過程中由于技術(shù)新穎、產(chǎn)品空白，走過很多彎路。這讓曠視深刻地體會到業(yè)務(wù)閉環(huán)的重要性。作為一家人工智能公司，絕不僅僅只是做技術(shù)創(chuàng)新，還要做出好的產(chǎn)品，有客戶買單，最終在商業(yè)上完成閉環(huán)、形成規(guī)模效應(yīng)。只有這樣，才能獲得利潤和健康的現(xiàn)金流，維持企業(yè)的正常經(jīng)營和持續(xù)發(fā)展。

盈利是現(xiàn)在擺在曠視眼前的頭等大事。在曠視近期的一次內(nèi)部會上，唐文斌強調(diào)：“The best AI Model is Business Model（最好的 AI 模型是能夠商業(yè)化的模型）”，不管人工智能未來如何發(fā)展，都會遵循同樣的周期曲線：先經(jīng)歷去泡沫的過程，再走向平穩(wěn)的發(fā)展。

所有事物最終都必須回歸真實，回歸商業(yè)實質(zhì)。因此，曠視的業(yè)務(wù)打法也在變得更加務(wù)實。圍繞盈利的目標(biāo)，曠視在幾個主要的業(yè)務(wù)板塊形成了基本盤，各條線的客戶群更加清晰和聚焦，諸如手機、Face++云平臺等業(yè)務(wù)已經(jīng)實現(xiàn)了盈利。

曠視暫別 IPO，一個時代已然過去，但如何讓中國的人工智能走一條可持續(xù)的發(fā)展道路，仍是一個值得大家共同思考的行業(yè)命題。曠視的故事未完待續(xù)。若經(jīng)驗教訓(xùn)能帶來成功的啟示，艱難的路才算沒有白走。

塞翁失馬，焉知非福。

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