來源：微信公眾號：中國企業傢雜志
4.1億美元，誰也沒有想到，商湯科技——這傢創業才兩年多的人工智能公司能在B輪融資時拿到這麼多錢。
這甚至也超出瞭商湯開始融資時的預計。他們本計劃隻融2億美元，但熱情的投資人不斷拋來投資意向書，直到有一天，他們發現簽訂的投資意向超過瞭7億美金。
實際上，商湯科技受追捧隻是眼下人工智能熱的一個縮影。這波幾年前就開始醞釀的人工智能浪潮，被2016年3月的一場人機圍棋對弈徹底引爆，迅速以燎原之勢席卷整個中國。
根據烏鎮智庫發佈的報告，2014年至2016年，中國人工智能產業年度投資頻次從近100次增長至近300次，融資規模從約2億美元增加至16億美元，漲幅分別達到近3倍和8倍。
不過商湯科技CEO徐立並不希望將外界過度關註商湯的巨額融資。他甚至一度不準備完全公開B輪整體融資情況。但投資人卻建議多加宣傳，不僅僅是希望告訴外界，自己投資瞭一傢頭部的人工智能企業，更希望通過這一輪的融資，確立商湯的江湖地位。
商湯科技CEO徐立說話時，像是一臺運算速度極快的計算機
7月11日，商湯科技將去年下半年開始的B1輪和今年上半年的B2輪合並，宣佈獲得4.1億美元B輪融資，近20傢機構齊刷刷亮相。據媒體報道，這一輪融資過後，商湯的估值達到15億美元。有投資人斷言，“商湯科技的巨額融資，有可能成為這一波人工智能投資潮的巔峰。”
但這對雄心勃勃的商湯科技來說，更像是一個新的起點。這傢剛成立三年的年輕公司，正希望借助資本力量，在商業版圖上有更快速的擴張。
走出實驗室
2014年年中，IDG資本合夥人牛奎光看到一篇論文。
這是一篇由香港中文大學湯曉鷗教授領導的計算機視覺研究組發表的論文。當時這個小組開發瞭一個名為DeepID的深度學習模型，在LFW（Labeled Faces in the Wild）數據庫上獲得瞭99.45%的識別率，超過瞭人眼識別的精準度，超越瞭Facebook的同期算法。
牛奎光馬上就意識到瞭這篇論文背後的意義，“一旦計算機對人臉的識別超過人眼，意味著它可以使用瞭，很多人做的事就可以被機器替代。”
另一個讓牛奎光感興趣的則是DeepID深度學習模型。當時他一直對深度學習保持著關註，他也瞭解到BAT中的一傢已經采用瞭深度學習，“使這傢公司每單位馬鞍椅開箱流量能產生的貨幣化的效率提高瞭30%~40%，而在那之前，每年隻能提高3%~5%。”
他決定動身前往香港，拜訪湯曉鷗領導的實驗室。
在實驗室裡，牛奎光看到瞭戰勝瞭人眼的DeepID算法，也發現瞭實驗室積累的技術產品，比如引入大數據處理的底層視覺技術，可以把照片中的霧霾進行去除等等。這位見多識廣的投資人也被震撼瞭。
湯曉鷗實驗室從2011年開始將深度學習引入計算機視覺領域，2011到2013年全球最頂級的計算機視覺學術會議CVPR/ICCV上，29篇涉及到深度學習的文章，14篇出自該實驗室。
很快，牛奎光邀請他們到北京給IDG資本團隊做瞭一個講解，很快就拍板決定投資，但IDG同時也提出瞭一個條件，要求獨傢。
商湯科技聯合創始人徐冰透露，當時IDG對他們來說還比較陌生。他們一直浸沒在學術圈，與投資圈少有交集，即便是投出瞭騰訊、百度、360、小米等巨頭的IDG資本，他們也少有耳聞。後來到市場一問，才知道瞭IDG的背景和地位。
同是在2014年的1月份，人工智能領域發生瞭一起有裡程碑意義的收購案。谷歌宣佈以6.6億美元收購英國的人工智能公司DeepMind，這傢公司從2012年開始做深度學習，被收購時隻有12位博士和教授。
DeepMind成為當時湯曉鷗實驗室估值的對標。“我們在那個時間點是一個三十多個人的團隊，2011年開始做深度學習，比DeepMind還要早一年，我們做的是計算機視覺的問題，更加偏應用和實際，更加有市場的需求和市場前景。”徐冰回憶。因此，“我們在A輪的時候其實估值也是比較理想的”。
2014年10月15日，商湯科技正式成立。11月，商湯科技宣佈獲得IDG數千萬美元A輪融資。
湯曉鷗實驗室的許多博士生加入商湯，成為最早的創始團隊成員。在香港中文大學讀博三年、又作為博士後駐站三年的徐立也在2015年初加入商湯，擔任CEO。
還有一些是湯曉鷗教授的同事。現任聯合創始人、負責工程與產品的副總裁楊帆就是其中之一。他2006年從清華大學畢業後加入微軟亞洲研究院創新工程組，第一份工作，就負責為湯曉鷗領導的視覺計算組提供支持。加入商湯之前，他一直在微軟從事將計算機視覺相關的算法技術進行產品化的工作。
而其中最核心的是湯曉鷗教授。很長一段時間，他在商湯集團的正式身份都不為外界所知，但近幾個月，他開始以“商湯科技創始人”的身份參加多項活動。9月20日，新加坡總理李顯龍在北京參觀商湯科技時，接待他的正是商湯科技創始人湯曉鷗。
湯曉鷗以商湯科技創始人的身份接待新加坡總理李顯龍
抓住大機會
帶著實驗室積累的眾多科研成果創業，一開始，方向似乎就出現瞭偏差。
商湯的創始團隊以為將某個很不錯的技術或者功能，用軟件包、在線服務等方式拿出去賣，就能有不錯的收入。但因為這些技術不是針對一個特定對象和特定場景，帶來的價值非常有限。楊帆打瞭一個比方，就好像有人要打一套傢具，卻把一把鋸子賣給他，雖然看起來有用，但還是滿足不瞭用戶的需求。
楊帆10多年的工作核心就是把計算機視覺的算法進行產品化。
幾個月之後，團隊才意識到“技術並不等於產品”，於是馬上進行調整。2015年7月，商湯科技與安防上市企業東方網力成立合資公司——深網視界，落地安防市場，同時也開始為互聯網金融打造解決方案。
在商業化的過程中，徐立發現商湯最核心的競爭力，還是來自於技術突破，籠絡最厲害的人才和大腦成為核心。但市場上人工智能人才缺乏，各個學校和實驗室裡已經有瞭三五年積累的博士們自然成瞭最合適的目標。
商湯開始進行“大規模人才壟斷”，把當時能找到的所有做深度學習的華人，想盡辦法攏在身邊。很快就招到瞭六七十個博士，這在當時遠超出瞭商湯的業務需求。
另一個競爭力的“基礎工程”則是打造深度學習超算平臺，提高計算能力。在深度學習中，算法、算力和數據缺一不可，有人分別將其比喻為汽車的引擎、車輪和燃料。算力提高就可以盡可能縮短算法研究的過程，加快算法迭代。為此，商湯頂著巨大的壓力，一下買瞭幾百塊GPU（顯卡），一塊GPU三四萬，光這項硬件投入就十分可觀。
成立近一年，整個商湯“基本上沒有收入”，盡管也有與小米手機等客戶合作的項目，卻一直沒有等來大機會。
直到2015年9月24日，星期四，中秋節假期的前兩天，轉折終於到來。
這天中午，徐立與一位銷售的同事一起吃午飯，同事說自己上午見瞭一傢互聯網金融的大客戶。徐立一聽，覺得這個客戶可能有大機會，趕緊讓同事幫忙約瞭周五下午前去拜訪。
周五四點多，徐立返回公司，楊帆正在組織召開員工會。會議開始前，徐立悄悄告訴楊帆：“一會兒把骨幹都留下。”
“公司有大機會瞭。”徐立告訴這些骨幹，“我已經給客戶承諾瞭，說這個東西是現成的方案，48小時肯定能上線。這是好事，我們一定要搞，休假該取消的都取消吧。”
從一個先進的算法到產品化落地，基本可以分為三段，第一段是算法的研發迭代，第二段是將這些算法變成標準的技術模塊，就像“樂高的積木塊”，第三段是將功能模塊組裝成個性化解決方案。此時，商湯早已準備好瞭前兩步，就差組裝。
工程師們分好組，一組在第一天下午5點到第二天下午5點形成方案，他們開始休息時，另一組工程師馬上帶著方案到客戶現場進行聯調，第三天晚上，如期上線。之後兩周，團隊又把整個方案重新做瞭一遍，把整個業務接瞭過來。
然而這隻是故事的前一半。故事的另一半開始於10月的一天，工程師在做線上數據盤點時發現，有一個照片看起來有些怪，不像是真人的照片，更像是翻拍。他們馬上去查數據，發現這樣的照片還有一定的比例。
他們從外部也獲得瞭信息，確定自己遭遇到瞭傳說中的“黑產軍團”。這些攻擊者台中牙醫椅使用偽造或盜取來的信息，對系統的漏洞進行攻擊，進而從互聯網金融平臺上騙取貸款。漏洞一旦出現，發展會非常迅速，三天或者一周之後，攻擊往往就會達到非常大的量。
楊帆馬上組織瞭一個攻關小組，他要求“如果有新的攻擊方法出來，必須在兩三天之內解決”。工程師把線上的數據拿回來，重新進行分析訓練，新的模型做出來後馬上上線服務。
攻擊與防禦的戰鬥持續瞭兩個月。後來通過深度學習的算法和數據快速迭代，團隊實現瞭一天上線一個新算法，直到最終徹底把攻擊扼殺。
就在這場攻防戰進行到一半時，楊帆主要的工作重心轉到瞭另一個大項目——中移動在線實名登記招標。
2015年初工信部出臺規定，要求到年底，電話用戶實名登記率要達到90%以上，而中國移動當時尚有1.3億用戶未進行實名認證，如果完全采用線下認證的方式，營業廳將會面臨巨大的壓力。中國移動決定建立線上實名登記認證系統。
在楊帆的印象裡，這是他見過的最嚴格的一次招標。大多數招標中的技術評比，都是各自把技術講解比較一下，就進入到瞭商務報價，但中國移動這次要求投標的企業把服務器、訓練平臺都拿到招標現場，中國移動提供100萬業務數據，直接在現場進行訓練，“相當於組織瞭一個學術競賽。”
將近1個月後，最終結果終於出爐，商湯勝出，並與中國移動達成瞭長期合作。
多線作戰
2015年底至2016年初，成為瞭商湯科技商業化的關鍵節點。隨著幾個合作落地，金融、安防、互聯網娛樂、AR、智能手機等條線開始真正啟動。
也是從2015年底開始，創業一年多的商湯才開始組建正式的商務團隊，在此之前很長一段時間，公司沒有法務，隻有一個財務，有幾次財務同事都直接找到徐立，坦承遇到瞭能力瓶頸，徐立都會告訴他，“沒關系，我們一起成長。”等到當後來找瞭新的財務，徐立才發現有些事的確應該請更專業的人來做。
2016年前半年，商湯又陸續從跨國企業找來瞭人力資源、商務、財務、法務等方面負責人，著手理順職級、職序，調整公司組織架構，進行垂直化梳理，公司治理開始變得規范。這被徐立認為是“產品落地探索階段”、“人才壟斷階段”後，商湯的發展進入的第三個階段。
隨著AlphaGo的勝利，商湯也進入瞭快速發展，到2016年中，金融、安防、手機、AR等幾條線都開始成熟。2016年下半年開始，商湯也從線上擴展到線下，做基於人臉識別的打卡考勤一體機等硬件。
在安防方面，據商湯科技介紹，目前已與“中國安防行業前十中一半以上的客戶”進行瞭合作，在北京、廣東、四川、重慶等地取得實際應用。前述與東方網力合資的深網視界報告顯示，這傢公司2016年收入達到4400萬元，2017年上半年收入1500餘萬元，是去年同期3.3倍。
金融領域，商湯“去年刷臉認證瞭四億人次”，旗下公司（目前仍擁有49%股份）今始科技（Linkface）在其中扮演瞭重要角色。2016年初收購的這傢子公司經過一年多的發展，有消息稱其在金融領域的客戶數量已經超過100傢，蠶食掉瞭許多競爭對手的領地。
隨著2016年1月Faceu的上線，商湯在互聯網娛樂、AR領域也逐漸迎來收獲期，美圖、一直播、小咖秀、秒拍、B612咔嘰、熊貓直播等都成為瞭商湯的合作夥伴。
在手機這條線，商湯為華為、小米、OPPO、vivo、聯想等提供手機智能相冊、美顏、雙攝、人臉解鎖等解決方案。
更多的產品和業務線也在陸續開發。2017年5月，商湯科技又發佈瞭SensePose，它可以用普通RGB攝像頭實現人體動作捕捉，可被應用於遊戲、AR等領域。涵蓋客流分析、VIP管理等方案的智慧商業也即將公佈。
商湯近期開始進入人工智能芯片、無人駕駛、智慧醫療等領域。據瞭解，無人駕駛方面，商湯科技已經為世界前十的某車廠提供服務，在今年三月份已完成瞭車輛的測試。商湯也與幾傢芯片巨頭開始戰略合作，把商湯的算法做到芯片裡面，做深度學習芯片。同時商湯組建瞭海外事業部，在日本進行佈局，開始走向海外市場。
按照商湯的說法，目前，商湯的客戶數量增加到400傢，“平均每天新簽一個客戶”，涵蓋瞭芯片、醫療、自動駕駛、金融、手機等四大領域14個行業。
“我們接下來的重點，還是要在垂直行業裡面把一些實際的局面給打開。”徐立說。
穿越“青黃不接”
與業務落地相似，商湯的整個融資經歷也是一波三折，甚至險些出現“青黃不接”的困境。
2015年年中，商湯不惜代價籠絡人才和購買GPU提高計算能力，支出迅速增加。更嚴峻的是，整個公司的收入卻遲遲沒有起色，他們又在財務上犯瞭“創業團隊一些典型的錯”，沒有做好財務預算和規劃，公司的現金越來越少。
牛奎光一直不停發出提醒，“現金儲備一定要再做得紮實一些，至少要大於六個月，這是安全線。”
如何獲得足夠融資，成為擺在徐冰面前的挑戰。
出生於1989年的副總裁徐冰，是深度學習方向的博士
但接下來的融資過程遠沒有A輪那樣順利。商湯對標和PK的對象是谷歌、Facebook，既然它們非常穩健的做品牌展示，商湯也“一定不能像普通的創業公司一樣做宣傳推廣”。但徐冰發現，這樣帶來直接的後果是，“商湯在資本圈的知名度不大，去找融資的時候就很困難”。
相應地，投資機構給出的估值也不理想。徐冰坦承，開始創業時，商湯就是一個“心氣兒比較高的團隊”，認為自己“在中國基本上是唯一一個擁有非常強的算法原創能力的公司”，但在2015年，更多的是不理解、看不懂深度學習的投資人，當然也很難給出更高的估值。
“到2015年年底時，現金儲備有時候是很緊張的，當時很可能兩個月之後就沒錢發工資瞭。”徐冰說。
就在公司最困難的時候，StarVC創始人任泉走進瞭商湯的辦公室。隨後的5個小時裡，創始團隊給他講瞭深度學習、計算機視覺、人工智能等許多技術，“我不是很懂，但是這5個小時給我洗瞭腦。”任泉後來回憶。
交流中，任泉問瞭徐立一個看起來非常簡單的問題，“你們為什麼叫商湯？”
“第一是跟湯教授有關系。最主要的是，商朝是中國有文字記載的第一個朝代，商湯又是它的創始人，我們想讓中國的技術領先全球。”徐立回答到。
任泉聽得熱血沸騰，當天就決定，“我有多少錢都要投這傢公司。”
2016年4月，商湯科技宣佈獲得StarVC千萬美元融資。“那個時候確實幫瞭我們大忙，相當於雪中送炭。”徐冰說。
2016年3月15日，AlphaGo在圍棋人機大戰中最終獲勝，人工智能熱潮開始席卷全球。以英偉達（NVDIA）為例，這傢研發GPU的公司的股價，從3月16日開始狂飆，在一年多的時間裡上漲瞭6倍。徐冰回憶，“突然所有人都懂深度學習瞭。”
商湯和投資人之間的“冰山”開始融化，公司陸續收到Termsheet。2016年10月，鼎暉資本的投牙醫工作椅資實現交割，商湯一下有瞭充足的資金，馬上把三十個人的銷售隊伍擴到瞭上百人，隨即帶來業務的爆發性增長。
賽領資本也在10月份時盯上瞭商湯。這傢成立於2012年的基金，擁有特定的人民幣跨境直投通道，可以將境內人民幣資金直接、快速投向境外。2013年8月，它投資瞭以色列智能駕駛創業公司Mobileye。2017年3月，英特爾出資150億美元，以相當於Mobileye年收入的41倍、凈利潤的136倍高價買下瞭這傢公司。
賽領資本總裁劉嘯東覺得商湯科技在技術領先性、融資階段、財務狀況與自己投Mobileye時很像。他隱隱感覺投商湯的時機到瞭，這種感覺，在他決定投Mobileye時也有過。
在劉嘯東的理念裡，“賽領要投就隻投技術最好的。”所以他關心最核心問題是，“商湯的技術到底怎麼樣，領先對手多少？”
賽領聘請瞭兩支技術盡調團隊，一支由美國卡內基梅隆大學的專傢組成，另一支則是國內的團隊。兩個月後，兩個團隊分別向他遞交瞭報告。“（商湯的技術）可以說大幅領先。”劉嘯東告訴本刊。
賽領馬上決定投資，通過自己的人民幣出海“綠色通道”，兩個星期後，投資款就匯到瞭商湯的賬戶上。
一個細節是，賽領在2016年底隻拿到瞭並不完整的財務數據，就直接給瞭超過10億美金的估值。2017年2月春節過後，商湯拿出瞭完整的財報，得益於年底銷售團隊的擴張，2016年最後兩個月的收入幾乎是前10個月的總和。
銷售收入的增長使商湯有瞭更大的主動權，他們將估值方法調整為PS估值法（市銷率法，公司價值=價格銷售比*預測銷售額），這對於處在銷售收入高增長但還沒有實現盈利或者利潤較少的公司而言更為有利。
投資機構紛至沓來。直到有一天，徐冰發現簽訂的投資意向超過瞭7億美元，遠超過2億美元的融資預期。
據徐冰透露，在這些投資意向中，商湯隻選擇瞭晨興資本一傢純VC基金，其他大都是PE機構。這些機構要麼自身擁有豐富的大數據或應用場景，要麼自己投資或經常合作的公司可以帶來客戶拓展的便利性。
眼下，徐冰已經開始籌備下一輪融資，今年上半年，商湯科技在收入上實現瞭480%的增長，這給瞭他很大底氣，“我們下一輪估值也會有一個大幅的增長。”
成為英特爾
最近，徐立為商湯科技的戰略總結瞭一個新的模型：1+1+X，第一個1代表研發，第二個1代表技術產業化，而X則代表著“賦能百業合作夥伴”。
他一直非常看重商湯在“1+1”上的能力。為此商湯不斷擴大著超算中心GPU的數量，目前共計建成7部大規模GPU計算集群，GPU總量近3000塊。有工程師測算過，做機器學習訓練，做完隻要點一次測試按鈕，就要花掉50萬人民幣。
不斷擴張的還有博士的數量。徐冰介紹，關於深度學習的圈子，商湯內部建立瞭一個博士人才名單，名單裡面哪些人即將畢業，商湯就會提早去找他。
如今商湯目前已經有瞭120餘名博士，這些人被認為是商湯“最核心的資產”，也讓不少人覺得商湯有很濃的“書卷氣”。這其中大多數在香港的研發中心，他們工作的目標就是研發並優化算法，讓算法跑的更快。
另一個保證研發能力的方式就是和香港中文大學、浙江大學等成立聯合實驗室，資助實驗室做一些離商業化較遠的基礎研究工作。徐立解釋到，“假如我要做一個垂直的任務，分解下來有幾個問題是我不確定的，我們把它定義成課題，然後交給實驗室。”
聯合實驗室也成為商湯參與國際競賽的主力。2016年，商湯和香港中文大學組織瞭三個隊伍參加計算機視覺領域權威競賽——ImageNet，拿到瞭其中三項第一。
原創技術也讓商湯有瞭更強的自信，不久前在清華大學的一次活動上，湯曉鷗說有別的大公司高管問他，“我們的識別準確率也是99%以上，和你們有什麼區別呢？”湯曉鷗的回答是，“我們創作瞭第九交響樂，你們的人會彈奏第九交響樂，就這麼點區別。如果你將來還想聽第十、第十一交響樂，你來找我。”
2015年底起，來找商湯的合作夥伴越來越多，精力不足的團隊隻能夠選擇優先服務頭部客戶，這也是他們現階段的戰略。
在徐立看來，即便人工智能能解決再多的問題，商湯做得再大，也很難做完所有的場景，於是想到加入“X”。
在“1+1+X”的模型裡，商湯把自己的角色定義為“賣人工智能領域的樂高積木”、人工智能的平臺性企業，由垂直領域的企業或者自己的業務單元，將這些積木搭建成他們需要的樣子，在更窄的細分行業裡面，解決客戶的問題。同時商湯從合作夥伴那裡獲取數據或反饋，形成閉環。
“我們的戰略是在每個垂直行業都有自己的業務單元，跟甲方坐在一起，去瞭解客戶的需求，然後找十幾二十個乙方合作，快速鋪開。所以通過1+1+X，可以快速占領市場。”徐立說，“畢竟人工智能的潛力還沒有完全釋放出來，在垂直行業裡都有機會。”
最後，商湯會成長為一傢什麼樣的公司呢？“軟件中的英特爾，或者甲骨文。”徐立想瞭一下回答說。
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