《電子技術(shù)應(yīng)用》
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AI落地,變硬不易

2022-08-19
來(lái)源:數(shù)智前線(xiàn)
關(guān)鍵詞: AI 商湯 小米

商湯的一款下棋機(jī)器人再次讓人們的目光聚焦在AI公司做硬件這件事上。過(guò)去幾年,軟硬一體成了AI落地的主要路徑之一,但無(wú)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(duì)于A(yíng)I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(guó)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(jī)器人。這是一款售價(jià)1999元的AI下象棋機(jī)器人,如它的名字一樣,只能用于下象棋,不過(guò)模擬了人的動(dòng)作,植入了AI算法,可以設(shè)置不同的難度。

這個(gè)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)看起來(lái)更像是小米的風(fēng)格。它有一個(gè)小型的機(jī)械臂和兩個(gè)鞋盒大小的白色機(jī)身,額頭上有一塊屏幕,頭上一根攝像頭。據(jù)知情人士對(duì)數(shù)智前線(xiàn)透露,商湯選擇做AI下棋機(jī)器人,確實(shí)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(jī)器人,上述人士透露,主要是圍棋的棋盤(pán)和擺子比象棋復(fù)雜了很多,不容易識(shí)別。

即便如此,商湯科技創(chuàng)新工程院院長(zhǎng)沈徽透露,元蘿卜機(jī)器人也經(jīng)歷了20個(gè)月研發(fā),迭代了9個(gè)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(fèi)級(jí)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(jī)器人是一個(gè)頗為冷門(mén)的硬件品類(lèi),潛力不大,在天貓上,也只有一款同類(lèi)型產(chǎn)品。

“我覺(jué)得商湯是賠錢(qián)在賣(mài)?!痹谝晃粯I(yè)內(nèi)人士看來(lái),商湯這個(gè)機(jī)器人,結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)上比較復(fù)雜,而且商湯又沒(méi)什么C端渠道優(yōu)勢(shì),加上各種營(yíng)銷(xiāo)成本,很難賺到錢(qián)。商湯甚至還邀請(qǐng)了郭晶晶代言。

在他看來(lái),一塊彩色屏幕和一個(gè)機(jī)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(huì)更高。

不過(guò),更多的質(zhì)疑來(lái)自于商湯是否有必要做這么一款產(chǎn)品:

“頭部視覺(jué)公司做這個(gè),還不如下載個(gè)QQ游戲!”

“建議產(chǎn)品經(jīng)理做產(chǎn)品的時(shí)候多一些人性的思考,老頭出去下棋,本質(zhì)上是為了出去。現(xiàn)在被機(jī)器人拖在家里,出門(mén)放風(fēng)的機(jī)會(huì)都沒(méi)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(wàn)戶(hù),到真實(shí)場(chǎng)景中進(jìn)行體驗(yàn)交互,“科技可以給傳統(tǒng)文化一個(gè)未來(lái)”。正如徐立所言,他的父親也是一個(gè)棋迷,但年紀(jì)大了之后,除了在網(wǎng)上下棋外,沒(méi)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(jué)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(yǔ)音人工智能老前輩科大訊飛下場(chǎng)做toC硬件,他們目標(biāo)明確:一是找爆品市場(chǎng),科大訊飛負(fù)責(zé)toC硬件的胡郁稱(chēng),當(dāng)年選擇耳機(jī),是因?yàn)閹啄昵?,耳機(jī)品類(lèi)已經(jīng)達(dá)到1億出貨量的市場(chǎng)規(guī)模;二是跑通產(chǎn)業(yè)鏈,比如選擇教育類(lèi)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(chǎng)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(xiàn),只能下象棋,功能過(guò)于單一,他曾給孩子買(mǎi)過(guò)很多機(jī)器人和機(jī)器狗,20多項(xiàng)功能三天就玩完了,很快就失去了新鮮感。消費(fèi)者要的是豐富性、可玩性、趣味性,“一個(gè)單一功能的東西,玩一天就不玩了”。

有人認(rèn)為,即便做類(lèi)似字節(jié)跳動(dòng)推出的帶有“管孩子”和“孩子互動(dòng)”的臺(tái)燈,都是更好的選擇。甚至與視覺(jué)算法更契合的掃地機(jī)器人也是一個(gè)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(xiàn),包括學(xué)習(xí)機(jī)、點(diǎn)讀筆、單詞卡等內(nèi)置了AI能力的產(chǎn)品,這些年都賣(mài)得非常好?!皢卧~卡賣(mài)得很便宜,量也很大,動(dòng)不動(dòng)就是10萬(wàn)量級(jí)的產(chǎn)品。”

雖然教培公司這兩年遭遇了雙減沖擊,但一個(gè)很明顯的趨勢(shì)是,硬件是在線(xiàn)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(zhǎng)的剛需,它最終目的是提高學(xué)生成績(jī),但相比之下,下象棋或者下圍棋的需求會(huì)明顯小很多。

另外,商湯之前也做過(guò)教育編程的車(chē),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(lè)高一樣推廣帶視覺(jué)功能的toC教育硬件,也不失為一個(gè)選擇。

商湯科技的元蘿卜機(jī)器人開(kāi)始預(yù)售一周后,在天貓的銷(xiāo)量才過(guò)百單,而且需要在兩個(gè)月后才能發(fā)貨。這對(duì)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(yàn)供應(yīng)鏈能力和銷(xiāo)售渠道,商湯并沒(méi)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(xiàn),商湯的元蘿卜機(jī)器人或許會(huì)把ToB作為渠道之一,比如將這些產(chǎn)品賣(mài)給棋院,就像科大訊飛將翻譯機(jī)賣(mài)給政府一樣。事實(shí)上,商湯這款產(chǎn)品也與中國(guó)象棋協(xié)會(huì)進(jìn)行了深度合作。

02

AI公司熱衷硬件的背后

雖然AI視覺(jué)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(gè)共識(shí)是,純技術(shù)公司很難賺到錢(qián),技術(shù)必須與具體場(chǎng)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(jī)。

AI視覺(jué)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(shuō)。當(dāng)時(shí)曠視試水各種硬件,尋找適合算法的載體,一開(kāi)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(hù)得建設(shè)機(jī)房。當(dāng)時(shí)一些小區(qū)、園區(qū)的門(mén)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(yàn)機(jī),被用于機(jī)場(chǎng)等場(chǎng)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(jī),開(kāi)始軟硬一體。2019年5月,依圖通過(guò)收購(gòu)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(jì)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(xiàn),市場(chǎng)早期不缺錢(qián),大量風(fēng)險(xiǎn)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(shí)里認(rèn)為,把算法搞好就會(huì)有市場(chǎng)。

但到了現(xiàn)在這個(gè)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(lái)。

云從科技聯(lián)合創(chuàng)始人姚志強(qiáng)對(duì)數(shù)智前線(xiàn)表示,應(yīng)用層面的單一模塊化及單點(diǎn)技術(shù)革新,難以滿(mǎn)足日益錯(cuò)綜復(fù)雜的細(xì)分場(chǎng)景需求,AI企業(yè)亟需增強(qiáng)提供完整解決方案的能力。

另外一個(gè)原因是,有技術(shù)能力的大客戶(hù),算法公司越能做到偏底層的對(duì)接,但對(duì)于中小公司而言,往往需要提供更完整的東西?!澳隳靡粋€(gè)算法給他,對(duì)他來(lái)講很難去接入的?!睏钽逭f(shuō)。

“SDK其實(shí)是一個(gè)很高效的合作模式。”楊沐說(shuō),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(jī)廠(chǎng)商和支付公司自身有很強(qiáng)的能力和明確的需求,算法公司只需要提供SDK的接口。

但問(wèn)題在于,很多智能化場(chǎng)景,往往是AI算法的公司先看到機(jī)會(huì),不得不自己先去試水和市場(chǎng)培育。在這種背景下,軟硬一體的優(yōu)勢(shì)就凸顯出來(lái)。

劉若水告訴數(shù)智前線(xiàn),極視角絕大部分收入來(lái)自于軟件算法,硬件由大客戶(hù)自己集采?!懊總€(gè)算法都找一個(gè)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(hù)對(duì)硬件完全不了解,而且場(chǎng)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(jué)算法比較成熟的場(chǎng)景。“算法比較固定,一個(gè)場(chǎng)景里需要識(shí)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(hù)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(zhǎng)期來(lái)看會(huì)死掉?!睆埍笕f(shuō)。早期硬件成本的占比比較低,算法能賣(mài)上價(jià),一路人臉識(shí)別能賣(mài)好幾萬(wàn)。

但現(xiàn)在一路AI人臉檢測(cè)的價(jià)格才幾十塊錢(qián),云端也才小幾百塊錢(qián),在這種情況下硬件的占比就極大的凸顯。

從資本的視角來(lái)看,純算法的收入也無(wú)法支撐起龐大的估值?!跋胍_一下這個(gè)營(yíng)收,因?yàn)榧冘浀氖杖肟赡懿粔??!币晃籄I算法公司的員工說(shuō),算法雖然毛利高,但整體盤(pán)子并不大,不利于在資本市場(chǎng)講故事?!凹兇赓u(mài)算法,一年一兩個(gè)億已經(jīng)很多了?!钡粌蓚€(gè)億的營(yíng)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(mén)檻越來(lái)越低,價(jià)格也不再昂貴。一個(gè)算法賣(mài)5萬(wàn)塊錢(qián),但如果加上服務(wù)器可能能賣(mài)到15萬(wàn),相當(dāng)于把營(yíng)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(jí)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(shì)。”姚志強(qiáng)說(shuō)。

“做硬件幾乎都在摳成本,但做軟件,一個(gè)算法大??梢皂斍к娙f(wàn)馬?!币晃唤?jīng)常與供應(yīng)鏈打交道的AI行業(yè)人士對(duì)數(shù)智前線(xiàn)說(shuō),硬件的坑密密麻麻,“供應(yīng)鏈?zhǔn)莻€(gè)重災(zāi)區(qū)”。

她現(xiàn)在還對(duì)這些教訓(xùn)記憶猶新,曾經(jīng)深圳工廠(chǎng)的老板都是拍著胸脯,義正言辭跟她保證絕對(duì)沒(méi)問(wèn)題,“被騙了好多回之后才學(xué)乖的,他們說(shuō)的話(huà)你聽(tīng)聽(tīng)就行了”。比如到期交不了貨、偷工減料等,即便事后追究工廠(chǎng)責(zé)任,但錯(cuò)失了銷(xiāo)售時(shí)機(jī),對(duì)企業(yè)而言是個(gè)沉重打擊。

她曾遇到一位客戶(hù),對(duì)方做的是一款內(nèi)置4G存儲(chǔ)卡的玩具,還專(zhuān)門(mén)向芯片設(shè)計(jì)廠(chǎng)商購(gòu)買(mǎi)了IP授權(quán),但沒(méi)想到組裝工廠(chǎng)給他用的是二手物料,導(dǎo)致經(jīng)??D。結(jié)果賣(mài)出去的東西面臨著大量的售后,沒(méi)賣(mài)出去的也需要返廠(chǎng)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(shí)買(mǎi)了一堆市面上與視覺(jué)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(guò)”。

但學(xué)費(fèi)沒(méi)有少交,做了很多產(chǎn)品但沒(méi)賣(mài)不出去。而且硬件研發(fā)周期長(zhǎng),管理比較瑣碎,涉及庫(kù)存、供應(yīng)鏈把控、選廠(chǎng)等等,“這都是需要花時(shí)間積累的行業(yè)know how?!睏钽逭f(shuō)。

比如買(mǎi)了一堆芯片,怎么去保管,放在倉(cāng)庫(kù)會(huì)不會(huì)氧化。而產(chǎn)品定義時(shí),哪怕少了一個(gè)接口或者通信協(xié)議,板子可能就得重新設(shè)計(jì)。

“傳感器是做前照式還是背照式,要不要把HDR功能加進(jìn)去,都需要取舍,一旦取舍錯(cuò)了,不是說(shuō)造出來(lái)沒(méi)用,而是你的定價(jià)跟市場(chǎng)需求不匹配?!睏钽逭f(shuō)。

市場(chǎng)早期為了驗(yàn)證可行性,曠視找的是外部團(tuán)隊(duì),掏錢(qián)合作也相對(duì)比較容易。但隨著規(guī)?;渴穑呻y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(jì)就變得至關(guān)重要?!?/p>

硬件的設(shè)計(jì)決定了整個(gè)產(chǎn)品是否能成功的最關(guān)鍵點(diǎn)。2018年之后,曠視的硬件研發(fā)團(tuán)隊(duì)開(kāi)始逐漸形成規(guī)模。當(dāng)時(shí)有一個(gè)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(kāi)始,更需要做的是圍繞具體場(chǎng)景,兼顧產(chǎn)品的通用性和交付難易度。

比如,門(mén)禁通行的場(chǎng)景里,接入不同線(xiàn)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(gè)標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品,價(jià)格貴。但如果在硬件設(shè)計(jì)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(huì)有很好的成本優(yōu)勢(shì)。

這也是曠視提倡的算法定義硬件理念,先吃透場(chǎng)景需求,然后再根據(jù)算法的需要去設(shè)計(jì)一款有價(jià)格優(yōu)勢(shì)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(shí)服務(wù)器價(jià)格貴,功耗大,需要建設(shè)機(jī)房,沒(méi)辦法在各地部署。所以,曠視那段時(shí)間做了面板機(jī)、網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)。

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(huì)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(xiàn),??岛痛笕A都在拼速度,產(chǎn)品上市快,一個(gè)產(chǎn)品在指標(biāo)上的領(lǐng)先和控標(biāo)周期只能做到6個(gè)月。

除了這些,硬件的銷(xiāo)售渠道對(duì)AI公司也是個(gè)不小的挑戰(zhàn)。比如科大訊飛建立了“CBG”的渠道體系,??低暫痛笕A等傳統(tǒng)硬件廠(chǎng)商已經(jīng)下沉到城鄉(xiāng),曠視也提出與運(yùn)營(yíng)商合作,畢竟運(yùn)營(yíng)商有中國(guó)最大的銷(xiāo)售和運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)。

在張斌泉看來(lái),深度學(xué)習(xí)技術(shù)尤其是視覺(jué)的深度學(xué)習(xí),到了一個(gè)瓶頸期,能落地的場(chǎng)景挖掘得差不多了,真正商業(yè)化的點(diǎn)不多,“大家都覺(jué)得是一個(gè)新的人工智能浪潮,但沒(méi)掀幾段浪?!绷硗?,硬件同質(zhì)化越來(lái)越高,這也意味著,競(jìng)爭(zhēng)最終會(huì)來(lái)到渠道和價(jià)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(méi)有太大的銷(xiāo)量和聲量。

姚志強(qiáng)認(rèn)為,人工智能目前更適合做專(zhuān)業(yè)級(jí)市場(chǎng),因?yàn)樗€不是一個(gè)完全通用化的產(chǎn)品。消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品要求性?xún)r(jià)比,而人工智能沒(méi)有完全通用化,很難把價(jià)格降低到很低的程度。

在軟硬一體成為行業(yè)趨勢(shì)的當(dāng)下,頭部的幾家AI視覺(jué)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(fèi)、城市和供應(yīng)鏈場(chǎng)景中的幾個(gè)重點(diǎn)品類(lèi);云從則傾向于人機(jī)協(xié)同操作系統(tǒng),自研部分硬件主要是為了樹(shù)立標(biāo)桿案例,目的還是吸引合作伙伴。無(wú)論哪一條路,目前來(lái)看,都還在路上。



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