乔布斯与乌鸦来了：AR游戏的崛起与商业化困境

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图片来源 视觉中国

受限于野心、技术、资本等资源或者创新压力，被推上风口的商汤、旷视等中国AI公司们，研究的还是生意，如何让原本的生意与ChatGPT带来的机遇更好地结合——这确实也是它们等待多年的时机。

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在2010年，乔布斯在iPhone 4发布会上再次玩起了他的“One more thing”环节，而这次的主角是视频通话功能Facetime。他延续了之前的传统，让参与发布会的观众们意外地体验到了这项新技术。乔布斯在场上轻轻按下通话页面上的一个类似于摄像机形状的图标，瞬间，他的身影出现在屏幕上，这位曾接到初代iPhone首个通话的好友John Ive。仅仅两秒钟，乔布斯便完成了这个令人惊叹的操作。现场观众们纷纷发出“woo”的惊呼，热烈的掌声也在此刻响起。

这是苹果首次在 iPhone 上引入前置摄像头，虽然只有 30 万像素，却让一部分技术爱好者，看到了前置摄像头的应用前景。清华学生印奇和唐文斌是其中的代表。他们制作了一款名叫《乌鸦来了》的游戏，功能很简单，立在田地里的稻草人，驱赶四处飞来的乌鸦，防止看守的南瓜被偷走。

《乌鸦来了》这款游戏的独特之处在于其操作系统并非通过触摸屏，而是借助摄像头。玩家只需要面对镜头，不断晃动头部，就可以控制稻草人的摆动，从而实现驱赶乌鸦的目标。该游戏在2011年上线，虽然属于早期且形式较为简单的一款AR游戏，但其新颖的玩法却使得它在苹果App Store的中国区免费排行榜上迅速崛起，甚至排名前三。

我注意到，联想之星的投资人王明耀对这款游戏产生了兴趣，并找到了印奇团队，投资了数百万元人民币的天使轮融资。然而，尽管《乌鸦来了》在App Store上推出了付费版，价格为0.99美元，但用户对于付费的接受度并不高。因此，印奇团队的第一个创业项目未能成功实现商业化，最终被迫暂停。

此后，印奇、唐文斌带着团队又开发了几款游戏，均未能成为爆款。他们开始反思，游戏并不是他们最擅长的，他们的长项是机器视觉。在清华姚班读本科时，印奇和唐文斌就已经在人工智能领域崭露头角，印奇在微软亚洲研究院实习期间，师从孙剑，研究人脸识别。

李开复曾试图将印奇挖角至谷歌，但未能如愿。然而，这段经历却让他们成为了彼此的朋友。后来，李开复离开了谷歌，创立了创新工场，并转型成为创业导师。而印奇也曾在寻求他的建议时找到过他，他们一起探讨过关于打造中国皮克斯——即被乔布斯收购的电脑动画公司的想法。当印奇提出想要开发一款图像处理器的GPU时，李开复立即提出了异议，因为他对于GPU的应用前景并不明确。事实上，这款后来在人工智能领域得到广泛应用的产品，在当时并未显露出其巨大的潜力。

在早期的风险投资领域，投资的核心策略是寻找有潜力的创业团队。其中，李开复对印奇的投资就是一个典型的例子。然而，当时的印奇团队还没有正式更名为旷视科技。他们的代表作仅限于在各类人脸识别竞赛中赢得的奖项，尽管这些竞赛证明了他们在该领域的技术实力，但这并没有让机器视觉技术得到充分发挥。对于如何应用这项技术，李开复和印奇都尚未明确思考过。

在一片混沌中依稀中飘出来的概念：智能手机应该会提供使用场景，这是当时广聚共识的投资方向。彼时，古早互联网时代的创业者奔走在拥抱新时代的道路上。财富自由的雷军想做智能手机，他想过投资魅族，但初中出来打拼的黄章对股份极其看中，跟雷军详谈过好几次，最终无法接受雷军提出的投资入股并出任董事长的方案。后来雷军扯旗，自建团队，喝下了那碗小米粥。

在当时，硬件产业成为了主流趋势，新产品的终端诞生引领着这一波软件服务机遇的到来。小米就是凭借其独特的软件系统MIUI起家的。周鸿祎深知雷军的硬件销售策略，并决心效仿，打造自己的手机产品。然而，他的运气并未如雷军般顺利，未能找到像周光平那样关键人物来解决供应链问题。因此，他不得不调整战略，选择成为特供机制造商，与手机厂商联手对抗小米。

可惜，行业里很多人看不到周鸿祎的视野，还没有长大的小米，也不足以令他们畏惧，继而集中在红衣教主的麾下发起进攻。联想高管的一段表态，大致能代表当时主流手机厂商的看法：小米几百万台的销量，只不过是联想的几分之一。

无论持有何种视角，中国智能手机的“造机”浪潮，在小米的推动下开始了，手机出货量以指数级攀升。而智能手机上搭载的那颗前置摄像头，让机器视觉从各大比赛以算法创造出正确率提升的竞争中，以及各大研究室的故纸堆里爬出来，找到了技术可以落地的应用前景。印奇团队搭建Face++平台，通过API的方式，为企业提供服务。种子用户是美图秀秀，李开复帮忙找来好友蔡文胜，达成合作。后续又找到蚂蚁金服，为支付宝提供人脸识别技术。

回头来看，这一切要感谢iPhone将前置摄像头装进手机，催生出美颜、人脸识别的需求。随后，人工智能开始具体应用于很多单向领域。2015年，马云在德国汉诺威博览会，亲自演示“刷脸”支付，引发广泛讨论，作为技术提供方的旷视也随之沾光。

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中国不算悠久的人工智能商业史中，绝大多数的时间，都是在寻找技术的落地场景。在人工智能1.0时代，以旷视、商汤为代表的企业，搭上移动互联网时代带动的视觉需求，OPPO、vivo等手机厂商，美图、百合网、快手等企业，成为它们在四顾茫然的商业化道路上，可以暂时歇脚的石凳。用旷视科技副总裁吴文昊的话来说，世界上60%摄像头用在手机上面，AI一定要进入这个市场。

但这些业务无法支撑起一家独角兽企业的估值，以及与之相匹配的营收。随着手机镜头像素的持续性迭代，依靠算法带来的视觉优势被一点点吞噬。当手机厂商陆续喊出1亿像素的宣传卖点，CMOS图像传感器的芯片，成为真正决定一部手机拍照功能好坏的决定性因素。

加入果链，为iPhone提供CMOS图像传感器的索尼，拿走了手机摄像头的绝大多数市场份额。它常年占据着CMOS图像传感器一半的市场。跟硬件进化产生的优势相比，算法带来的视觉优化方案，变得不那么激动人心。

显然，第一波人工智能企业，还没有摸到商业化的入门砖，找到连通人工智能从实验室算法到应用场景落地之间的桥梁。

探索仍将继续，随后人工智能企业开始在不同“地图”刷金币的商业化之旅。好在，移动互联网时代提供了不少讲述新商业故事的场景。上半场，AI与互联网金融的结合，成为重要的人脸识别场景。“互联网+”浪潮的高峰期，旷视服务近七成的互金客户。

进入移动互联网下半场后，在向线下要流量的使用场景中，无人零售为AI企业创造了另一波需求。2016年末，亚马逊推出了无人便利店 Amazon Go，以“不用排队，拿了就走”的购物体验出圈，消费者进入商店，在开放货架上选购商品，然后走出商店，整个购物结算环节就完成了。

硅谷的风潮吹向中国，中国零售企业的创新热情被点燃了，无人零售成为撑起“新零售”业态的全村的希望。外界讨论它会是第四次零售变革吗？行业会产生下一个滴滴吗？

不知前路，但行动者已经在路上。阿里巴巴在第二届淘宝造物节上，推出无人超市“淘咖啡”’、大润发推出缤果盒子，苏宁、京东同样上新无人零售业态。旷视、商汤再次成为站在大厂背后的企业，为这些应用场景提供技术支持。

创投圈最爱拥抱新变化。当时正值共享经济的创业风口式微，无人零售迅速崛起。IT 桔子的数据显示，2017 年共有 93 起无人零售事件获得融资，占新零售领域投融资事件一半以上，行业出现了「果小美」，「小麦铺」、「猩便利」等明星公司。在资本的热情驱动之下，街头巷尾涌现出无数无人零售项目——但现实是，很多人进去不是为了购物，而是乘凉，那里有空调。

正如创投圈涌动的各类风口一样，风起时资本和创业项目入场很快，而在资本发现投钱也无法改变战局后，热情就会迅速消退。同之前的情况不同的是，此前资本的意志可以迫使行业第一名和第二名合并，达到近乎垄断行业的作用，但无人零售做不到，一位创业者说，行业第二名和最后一名没有区别。

风口此起彼伏，商汤、旷视等活跃在大厂背后的技术提供方，也无非是带着相近的技术，从一个风口过渡到另一个风口。

2017年，苹果 iPhone X 的发布，带动了「AI+3D」的人脸识别方案。商汤和旷视迅速加入到手机行业的新一轮军备竞赛之中。竞争激烈之时，两家企业分别派遣十多人的团队，进驻各品牌手机厂商的办公场地。两家企业的房间紧挨着，中间是透明的玻璃，能看见彼此。两个团队每天发布一个版本PK。手机厂商不看别的，就看谁的算法更好，择优选择。

在会议室睡了四个月之后，在人脸识别解锁上，旷视拿下了vivo部分机型、小米、荣耀、锤子、美图等，商汤拿下了OPPO和vivo部分机型，以及一些机内应用。

对于自己打“辅助”的身份，两家企业的创业人有过类似的表述。旷视创始人印奇说，“创业之初对人脸识别、图像识别、机器大脑这些技术能有什么用，在哪里落地，是很模糊的。”商汤创始人汤晓鸥对人工智能的商业前景，抱有理性的说道：人工智能也不过是一个辅助性的工具，并不是事情的全部。这个工具本身并不能产生独立的价值，而一定是在跟各个行业相结合以后，为各个行业生产效率的提升来服务的。

这些先进入行业的创业者，看起来都不相信，中国可以产生通用大模型的故事。

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尽管没有一直站在风口，中国的人工智能创业热情却多年保持在高位，融资金额在2017年首次超越美国，位居世界第一。根据深圳人工智能行业协会统计，自2012年至2020年上半年，北京、上海、深圳、杭州四地的AI产业融资达4260亿元，融资规模在2018年达到顶点，当年融资近1500亿元。

类似商汤、旷视这项的明星企业，更是资本的宠儿。它们吸引外界广泛关注的时刻，通常也是跟融资新闻联系在一起。2017年10月，旷视获得4.6亿美元C轮融资，刷新人工智能领域的融资记录。然而，不到一年，记录被孙正义的软银愿景基金以10亿美元投资商汤的单笔融资再次刷新。孙正义以一己之力，将商汤科技估值抬至60亿美元。

孙正义的投资方法是下重注，别人投几百万的，他投几千万，别人投几亿，他投几千亿。他喜欢问创业者的问题是“如果钱不是问题，你会怎么做？”，“我们怎么才能帮助你扩张100倍？”

但是，初代人工智能企业的业务扩张是人工+智能的模板。也就是说，业务扩张总要跟人力成本的支出增长联系在一起，基本成正比。

人类凭借肉眼可以辨别出不同物体之间的差别， 但是机器视觉记住不同物体之间的特征，需要通过大量的训练。训练人类认识什么是小狗很容易，但是训练机器认识小狗很费钱，它需要通过无数张图片，才可以让机器认识什么是“小狗”。换到另外的场景，比如说让机器认识什么是猫，就需要将算法重新训练一遍。

而且，它所需要的成本也很高昂，不仅仅是算法、数据、还包括算力支持。还在谷歌大脑供职时，吴恩达（Andrew Ng）曾经跟好友，担任英伟达首席科学家的比尔·戴利（Bill Dally）抱怨，他的课题组要用数千万条YouTube视频来训练神经网络AI分辨猫与人的不同。结果训练神经网络AI的算力不够。如果用CPU来执行此类任务，完成课题大概需要1.6万块CPU。对任何一家存在于商业公司的研究项目组而言，申报1.6万块CPU的预算，也是十分困难的，即便是在不差钱的谷歌。

对中国人工智能企业而言亦是如此。商汤投入巨资建立了自己的超算中心，很烧钱。按一下“run”字按钮，进行一次数据训练迭代，整体花费至少50万元。CEO徐立称，“我们有150多个博士天天在算法平台上按‘run’，这还不算每年追加的数亿元GPU集群采购预算。”

商汤、旷视为代表的AI四小龙，收入高，亏损也高。导致亏损的核心是巨量的人力资本投入。它们总收入的75%花在人力成本，加上硬件成本及其他成本，最终总是难逃亏损。这让它们在安防领域的竞争优势，远远比不上老牌安防巨头海康威视，后者每挣一元钱，在人力成本上只花不到0.2元，硬件及其他成本约0.6元，最终还能挣0.2元。

更扎心的是，AI四小龙用亏损换来的，也不过是落地场景分散、产品标准化程度低，算法模型没有深度突破的局面。

风口来来去去，兜兜转转不停歇。旷视、商汤这样的企业，始终作为技术服务方的形式存在。

在人工智能概念火爆后，一轮轮融资和上市，为初代AI企业带来充沛的现金流。比如商汤，上市后，大手一挥花费33.28亿元，买入上海西岸国际人工智能中心西楼4楼至26楼。近日陷入现金流短缺危机的宝宝树，看到商汤的现金流，是要留下羡慕眼泪的，这样企业的CFO，大约是不会上演手持宝剑闯门的剧情。

商汤在现有费用的基础上，拥有能支撑企业5年运转的现金流，但仅凭借这些资本却无法让它们成为消费级的企业。

人工智能从2017年就开始成为国家战略，作为21世纪三大尖端技术——基因工程、纳米科学、AI——之一，曾被给予中国科技弯道超车的众望，但这些希望被分散在做自然语言、做语音识别、做机器视觉等细分领域大大小小的各类创业项目上，被错付在找寻可以支持商业化变现的落地场景上。

通用大模型，没有成为一种具备产业共识的选项。产业端没有出现过哪个创业项目，想要做可以语音识别、机器视觉、机器翻译、能沟通，可以回答问题的通用人工智能。

但是，创造出ChatGPT的OpenAI不是这样，它成立之初，就是要做通用大模型。

出门问问的创始人李志飞说，OpenAI成立就一直目标是做AGI，做通用模型，而不是完成具体任务的系统。在GPT-3后，OpenAI是产品驱动的AI研究。这跟Google或别的组织不一样。别的要么是偏学术的研究——一帮人做出一个系统，写一篇论文，弄个PR，又去干别的了；要么是像DeepMind是项目制，AlphaGo做一做，又做AlphaZero，又做AlphaFord。OpenAI与它们最大的不同在于，它是以产品为导向的迭代。

当 OpenAI 推出“ChatGPT+插件”的新结构时，它实际上已经完成了身份转化，变成一家消费级技术平台公司。全球的创业公司都可以通过它，推出自己的服务。目前已有的插件包括旅游、餐厅预定等，今后还会有更多。

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至少在现在，“商汤”们还没准备好自己当主角。受限于野心、技术、资本等资源或者创新压力，被推上风口的中国AI公司们，研究的还是生意，如何让原本的生意与ChatGPT带来的机遇更好地结合——这确实也是它们等待多年的时机。

人工智能领域可以称之为以产品为导向的研究，无人驾驶算一个。正如周鸿祎当年对雷军办小米的预测——新终端会产生新的软件，电动汽车也带动了软件系统创新，比如无人驾驶辅助系统成为电动汽车智能化的重要支撑，就像理想汽车将自己定义为人工智能企业，而非造车企业。

蔚来、理想、小鹏三家造车新势力的软硬件一体的方案，留给其他人工智能企业的空间，是跟传统厂商合作。可惜，传统车企还在完成电动化的上半场，绝大多数没有进入到智能化的下半场。即便是电动车销量一骑绝尘的比亚迪，其创始人王传福也将自己抛进“无人驾驶是骗局”的争议里。

既没有硬件优势，又缺少软件算法和数据的初代人工智能企业，提供的智能驾驶解决方案——比如商汤的绝影，可以为车企提供驾驶员疲劳状态实时提醒、儿童遗忘检测系统等乘员感知技术，也不过是为人脸识别方案寻找新的落地场景而已，跟智能驾驶可以说是毫不沾边。旷视的智能汽车系统解决方案，跟商汤几乎是复制、粘贴形式的相似，都是提供车主身份验证、司机驾驶状态分析，本质当然也是一样，找个新瓶子装旧的汤药。

至于日前商汤发布的“日日新SenseNova”大模型体系，推出自然语言处理、内容生成、自动化数据标注、自定义模型训练等多种大模型及能力，也不过是在宣传话术层面向大模型的靠拢。“体系”二字已经说明它不是一个模型，而是将人脸识别应用在不同场景的平台集合。

以上种种拥抱新能源汽车的方案和产品，都是功能单一的单独模型，只能语音识别，只能语义理解，只能画图。而且，商汤在发布会上的演示环节，出现AI模型站civitai的图片，引发网络质疑。商汤方面的解释是：秒画SenseMirage包含商汤自研AIGC大模型，也提供第三方社区开源模型。

商汤的大模型是应用场景层面的大模型。它被行业人士所知晓，但又没听闻有博主测试过。毕竟它只面向政企开放API接口。即便是开源模型，商汤对用户群体的选择也有要求，参照一下，2023年 2月，meta AI开源了LLaMa模型，有650亿的参数，它开源就是想让多人拿到更多的参数，此外，它还写了一篇介绍LLaMA模型的论文，介绍模型参数，并谨慎的称自己是“小模型”。而商汤从开源模型中拿到参数，却打包组合进“日日新”体系，变成给政企客户测试用的服务。

商汤在商业化上的更近一步，是从卖技术服务方案的企业，变成想要卖算力的企业。商汤在上海临港的AIDC算力中心，完成2.7万块GPU的部署并实现了5.0 exaFLOPS的算力输出能力。

卖算力是人工智能领域稳赚不赔的生意。当年面对吴恩达对算力不足的困惑，好友戴利的回答是：何必整1.6万块CPU，用英伟达公司的显卡产品，几十块就搞定。对于研究领域，算力太重要了。李彦宏讲过,吴恩达在谷歌的时候,据说很不爽,因为谷歌不相信GPU的方向,(吴恩达)到了百度随便买GPU,所以百度有了最大的GPU集群。

商汤的联合创始人徐立曾介绍，一位投资人跟他聊完之后，获得了灵感，买入英伟达的股票，获得了7倍回报。但是商汤给不了资本市场如此高的回报，它赶在2021年最后一个交易日上市，以3.99元的发行价上市——抢在跟投资人对赌协议到期之前。上市之初，商汤股价翻过一倍。目前，则是已经呈现腰斩的状态。

而英伟达成为人工智能行业的“水电煤”。2020年，全世界跑AI的云计算与数据中心，80.6%都在用英伟达的GPU驱动。2021年，英伟达宣称：全球前五百个超算中，七成由它家的芯片驱动。在最新的超算系统中，此比例是九成。

如今，人工智能卷向动辄几百几千亿参数的大模型领域，作为支撑模型运算的最基础的力量，算力更显重要。没有充足算力就带不动大模型。英伟达创始人黄仁勋说“AI进入iPhone时刻”的预测无论是否成真，这边卷向大模型的方向，英伟达都稳赚不赔。比如，百度的文心一言在画图理解上还需要进化，画的驴肉火烧、松鼠桂鱼等菜谱，让人啼笑皆非，却并不妨碍，其背后的算力提供方百度云，以此宣传自身服务。根据百度副总裁沈抖的说法：百度云是国内第一个训练出大模型的云。

对于商汤而言，情节相似。虽然只是大模型体系，且特供测试名额，但是它在发布会优先讲的是大装置，也就是临港AIDC出售算力的商业故事。创业近10年，商汤的梦想也不过从中国AI先驱转换为成为“英伟达平替”而已。它提供算力支持的绝大多数芯片，还是购于英伟达。

要求一家中国AI公司直接去奔赴宏远高大的梦想，在眼下还是个奢望。但至少，对于商汤们而言，在迷雾中摸索前行的商业化之路，因为大模型的进化而变得更加清晰。

印奇已经在最近的访谈中喊出了旷视要在5年内实现盈利的小目标。毕竟，先活下来，才有后续赶超的其他可能。在更令人激动的故事出现之前，或许能祈祷的只是：所有的等待和尝试都值得。