杨学成 ：中国人工智能“安防”四小龙
文库划重点：智能企业若按技术发展阶段划分，可以分为运算智能（计算+判断）、感知智能（能说会看会认）、认知智能（理解+思考）三个阶段；若按出身则可以分为原生型和转基因型。
智能企业若按技术发展阶段划分，可以分为运算智能（计算+判断）、感知智能（能说会看会认）、认知智能（理解+思考）三个阶段；若按出身则可以分为原生型和转基因型。这两个维度的交叉就可以得到六宫格：
运算智能大致上是以1997年IBM的深蓝为标志性起点，直到2005年深度学习算法的引入为止。感知智能起始于深度学习算法引起的图像处理技术的爆发，以及自然语言处理技术的成熟，差不多是2005-2016这十来年的时间周期。2016年之后，以阿尔法狗的出现为标志，认知智能走上快车道，IBM的深蓝也在这个时期进化为认知计算平台——沃森系统。
当下我国的智能经济已经走过了运算智能阶段，开始发力感知智能，同时布局认知智能。在感知智能领域，图像识别和语音识别技术是当家花旦，率先涌现出了很多独角兽级别的企业。这当中，安防领域是最大的独角兽产地。得益于我国15年来在安防领域的持续推动，天网工程、雪亮工程相继深入，甚至媒体领域的雪亮工程——县级融媒体——也已经迈入快车道，安防领域对智能技术的需求愈加迫切。
如果说以海康威视、大华为代表的安防企业主要通过部署安防摄像头等基础设施来采集数据并具备运算智能应用能力的话，那么旷视科技、商汤科技、依图科技、云从科技这四家原生智能企业的着眼点就是，牵引安防领域迈入感知智能时代。以上四家智能企业并称为中国人工智能「四小龙」，成立时间都不长，发展极其迅猛，融资规模相当震撼，估值一路飞升。并且，四家全都瞄准安防领域的人工智能解决方案。
四小龙进入安防领域的核心技术都是人脸识别，根据他们这些公司的公开报道，四小龙在人脸识别上的准确率全都超过了人类的眼睛（97.3%），准确率高达99%以上。在解决了准确率的基础上，这些公司又在沿着不同的技术方向深耕，一是强化「动态人脸识别能力」，二是强化全场景或特征缺失情景下的人脸识别能力，三是匹配多源异构数据，增强由「认脸」到「辨人」的能力。应该说，正是我国在安防领域的强劲需求，才造就了四小龙的业务基础。
当然，不同的公司在侧重点上有所不同，商汤科技的投入方向是构建云计算平台，相当于京东和亚马逊早期巨资打造物流体系，AI计算平台的搭建会为未来的业务场景垂直奠定坚实的基础。旷视科技更加强调技术原创性，这家公司的创始团队成员系出名门，天生骄傲，技术开发和原创能力在四小龙当中属于首屈一指。依图科技在面向C端客户的图像处理和优化方面做的比较好，「图像+语音」双线推进并布局AI芯片，这家公司在理解终端用户体验方面走在前列，并重度开拓医疗行业。云从科技号称是人工智能的国家队，是诞生于中国科学院体系的创业公司，正式成立时间最短，但在除安防之外的金融行业成绩卓著，具备国家政策优势。
四小龙虽然在业务重点和技术理解上各有不同，但这些「原生型智能企业」有着非常多的共同点：第一，四小龙全都是产学研结合的典范，每家企业都有国内外著名科研机构的技术信誉备份，创始人均为技术领头人。第二，四小龙的业务起点全都是行业和政府客户，保证创业初期的收入来源的同时，容易促进智能技术在特定行业的沉淀。第三，四小龙全都在短时间内进行过数轮融资，意味着这个领域强力的人才争夺和密集的技术投入，资本陪跑时间会比较长。第四，四小龙全都重视软硬件一体化开发，从芯片到设备到云计算平台到开源算法再到场景应用，这需要非常综合的能力，意味着智能领域的竞争单位一上来就是生态级别的。第五，四小龙全都是「锤子思维」，集中精力做好智能工具（锤子），然后再寻找场景（钉子），所以智能经济是明显的技术主导逻辑。第六，四小龙全都在非常早期就进行广泛的投资收购活动，这样可以最快的速度完成智能生态的构建。
之所以出现上述共同点，原因是智能经济遵从「反馈效应」，也就是说，先要有个智能体（某种智能系统），这个智能体要有一个或多个场景（或称技能，skill），之后就是持续反馈——越用越聪明。我认为，反馈效应是智能经济的核心逻辑，判断一种经济形态是否属于智能经济，就看有没有产生基于数据的反馈效应。
结论：我们出生的时候都是原创，可悲的是很多人渐渐活成了盗版……
（原文标题：《智变（23）：四小龙》）
（作者系北京邮电大学经济管理学院教授、博士生导师、副院长，哈希力量高级学术顾问）
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