从“概念模式”走向“买单模式” AI商业价值落地
在资本涌入AI行业最为疯狂的时候，即便是做摄像头的公司，每天都能接到无数投资人的电话，“融资”和“算力”是经常提及的字眼，但真正在市场赚钱的公司却不多。
但在刚结束的上海第四届人工智能大会上，越来越多的人工智能企业开始扎根垂直行业，智慧酒店、智能办证、无人售货等案例已经走进了人们的生活。
“近三年来，全球AI投融资市场趋于冷静和成熟，更加以应用为导向。”上海国有资本投资有限公司总裁戴敏敏在上述大会的投融资论坛上表示，今年AI投融资市场整体热度依旧在提升，但全球新成立的AI企业数量已从2017年的5000家下降到了去年不到800家，市场更加聚焦医疗、自动驾驶、教育、安防等应用领域。
AI走出“概念模式”
华为轮值董事长胡厚崑在人工智能大会上的一场演讲中提到，人工智能正在从天上到地下，从过去“天上的云”变成了“地下的雨”，这将改变我们身边每一件事物和每一个行业。在他看来，人工智能已经逐渐走出概念化的模式，开始向产业方向“下沉”。
邵宇对此深有体会。作为在生物识别赛道创业17年的“理工男”，邵宇此前参与过国家863重点项目开发，现担任国家生物识别标准委员会资深委员，他所创办的亚略特生物识别科技公司是今年高考“刷脸”明星产品的供应商，也是国际大选中常用的生物识别核心技术方案提供商。
“外界很难想象一家来自中国的公司能拿下印度、巴基斯坦、安哥拉等十几个海外国家级的生物识别身份认证解决方案商资格，产品通过了中国GA、美国FBI、印度STQC全球三大国家标准认证。”邵宇对记者表示，目前该公司的解决方案已经覆盖全球十多个国家，为国际上多家EFT POS厂商提供生物识别安全模组支持。
在谈到如何将AI技术落地时，邵宇将公司模式称为“买单模式”：客户提出需求并为之
买单，企业在特定时间内依据场景做产品交付。但在资本盛行之际，行业中的大多数公司都是先把场景“吹起来”，产品技术和成本反而放在了第二位。
“人工智能不能简单地理解为一套算法或几种硬件，企业要对用户、场景需求深度理解。”邵宇对第一财经记者表示，AI企业要具有“专家级规划及咨询、落地方案设计、定制化软硬件、专业级实施部署、快速响应服务”的售前、售中、售后深度服务能力，这样才能实现为各行业客户及用户赋能。
在过去十多年的创业中，亚略特没有一笔来自于外部机构的投资，所有的研发费用均来自于自有资金。但在生物识别赛道上，这家公司是少有的几家盈利的企业之一。
“从一开始我们就是盈利的，项目的结算大部分是先结算后交付产品。”邵宇对记者表示，资本助力下，人工智能企业寻求规模的快速增长并不难，但企业成长难的是从0到1，不是从1到10。技术向下“扎根”
技术的突破和进步也是引领人工智能落地更多应用场景的原动力。
在人工智能算法所依托的软硬件计算技术体系方面，基础硬件层为算法提供了基础计算能力，软件框架层包括深度学习框架和编译器，提供算法的封装，让人工智能应用开发得以继续。
据记者了解，过去，国内人工智能应用所采用的AI芯片，市场份额95%以上被英伟达、
AMD等占据，同时深度学习框架如TensorFlow、pytorch 等都非国产，国内自研AI框架如华为Mindspore、百度Paddlepaddle等起步不久，尚未成为主流。
但在此次人工智能大会上，AI企业在高端通用AI芯片上已经在奋起追赶。
据邵宇透露，目前每年该公司的研发投入已经占据了销售额的20%，企业自研芯片也在加速落地，目前已经生产出了集指纹、人脸、虹膜等多模态生物识别算法的芯片产品斑码，并开始应用于其生物识别设备的公司，不乏阿里、腾讯以及华为这样的合作伙伴。
以与阿里旗下未来酒店的合作为例，亚略特为其提供生物识别解决方案，入住客人可以自助自行办理酒店的入住，自动获得房卡，也可以通过身份证件或者生物特征授权去开启房间。在未来场景中，这种方案将被用在城市公共服务领域的长租房和福利房管理领域。
而在世界人工智能大会上海展台，一条芯片长廊集中展示了11家上海企业的17款芯片，而在“卓越人工智能引领者”（“SAIL奖”）中，国产芯片占据了六分之一。
可以看到，芯片能力已经成为目前人工智能企业的核心能力，国家对数据安全的重视正在倒逼企业在芯片层级上投入更大的研发力度。
“找到一个商业上可行、可拓展性良好，并且技术上可实现的场景是非常困难的，很多优秀的技术公司都在这个环节投入了大量的精力。”上海人工智能研究院首席技术官王资凯表示，走得远靠技术和人才，同时也要有耐心和容忍度。
技术的突破和进步也是引领人工智能落地更多应用场景的原动力。在人工智能算法所依托的软硬件计算技术体系方面，基础硬件层为算法提供了基础计算能力，软件框架层包括深度学习框架和编译器，提供算法的封装，让人工智能应用开发得以继续。