摘要:云从科技要做行业深耕者

3年估值280亿,“AI四小龙”云从科技的下一站是什么?-ifenxi

调研 | 李喆 洪军 撰写 | 洪军

步入2018年以来,国内视觉人工智能创企的投资赛道开始分化,越来越多的资金与资源开始集中到了云从科技等头部玩家手中,为其发展再添助力。云从科技最初核心工作是完善入口产品如智能人脸识别机、智能摄像头以及AI平台,通过入口产品进入到行业之后,下一步将深入场景理解,更好服务垂直行业。

人工智能商业应用元年已至。随着人工智能被写进政府工作报告,行业泡沫开始缓释,人工智能领域的发展开始由理论走向实际落地。“AI+”行业商用落地的速度不断加快,安防、金融、零售、医疗等均得到飞速发展,市场和需求愈发细分。

作为“计算机视觉四小龙”的一员,云从科技在2018年10月的B+轮融资时,就已估值230亿人民币,在聚光灯下吸晴无数。在新一轮人工智能应用实践高潮下,云从科技在各产业核心布局与未来发展战略究竟是什么?

3年估值280亿,“AI四小龙”云从科技的下一站是什么?-ifenxi

核心是深入垂直行业场景理解

云从科技定位为一家提供个性化、场景化、行业化解决方案与智能服务的公司,基于深度学习、机器学习、文本识别、语音识别、大数据等技术形成了AI开放平台,应用于人脸识别、活体识别、智能营销、金融风控等场景,重点落地在安防、金融、智慧商业、民生、机场、交通六大行业。

3年估值280亿,“AI四小龙”云从科技的下一站是什么?-ifenxi

云从科技最初工作重心是完善入口产品如智能人脸识别机、智能摄像头以及AI平台,将这些入口价值的产品做的更加细致。传统的AI硬件核心是通过智能语音或计算机视觉去进行信息收集,即获取所见和所听,发展方向是不断提高准确度使内容更加精确。

现阶段,云从科技战略核心是打造跨行业、跨场景的人机协同平台,深入场景理解,更好服务垂直行业。因此,云从科技需要将各类技术与各个行业深度融合,加深场景理解,针对不同行业提供不同的深层次解决方案与智能服务。

从前端身份验证到后端风控模型,扎根银行业金融机构

金融作为云从科技最先涉足的行业,一直都是云从科技重点的发展方向。与其他以互联网金融客户为主的AI独角兽不同的是,云从科技的核心客群是中国银行业企业,银行这类客户付费能力与需求远高于互联网金融等公司,因此,云从科技在金融行业的客群质量远高于其他公司。

而之所以能够拿下这么多银行客户,除了提供的高稳定性与高智能性产品之外,云从科技是唯一一家孵化于中科院研究院且一直没有外资入股的公司,这为其进入银行提供了良好的背书与信息安全保障。

在服务银行等金融机构时,云从科技最初以人脸识别软硬件一体机或人脸识别系统切入,通过人脸识别从而帮助银行前端更好的进行身份验证。

云从科技持续深耕金融领域,合作点从人机交互、智慧网点、安全到管理,再从支付、营销到风控,在银行等金融机构的消费贷、经营贷、智能存款等业务中,云从科技可提供包括场景获客、产品设计、风险控制、系统支撑、运营管理、贷后管理等多个业务环节的整体解决方案,帮助银行等金融机构快速、低成本、低风险布局互联网消费金融业务。

云从科技互联网消费金融业务整体解决方案整合了公司获客场景、业务经验、AI技术、风控建模、系统产品等优势,可与合作机构深度融合,输出云从各方面能力,进行价值挖掘,帮助合作机构提升自身水平,实现业务自助可控的营管理体系。

目前,云从科技已服务了包括中国农业银行、中国银行、招商银行等国有大行、股份制、城商行、农商行、农信在内的400多家各类型客户,具有银行业丰富的AI建设咨询与实施经验,这也为云从科技用AI技术去更好的服务金融领域奠定了良好的基础。

安防领域,资源构建壁垒

除金融之外,安防同样是云从科技特别看重的行业,与“四小龙”其他公司一样均投入重兵。

在安防场景,云从科技主要基于静态检索、动态布控、跨境追踪等核心技术与各个公安、反恐等业务线进行场景结合,帮助公安实现追捕罪犯、跨境追踪、反恐等,提供的产品包括智能前端摄像头、智能服务器、公安中控系统,通常与其他集成商一起提供服务。

安防市场是一个碎片化市场,很看重政府资源,而云从科技在安防领域恰好拥有很强的资源优势。广州、重庆、上海市政府高度重视云从科技,视云从为重庆市人工智能领航企业,一起协作完成了众多重庆市安防项目。老股东佳都科技也在智慧城市建设上拥有很好的渠道优势,帮助云从一起推广产品。另外,云从的投资方广州产业投资基金、中国国新、渤海产业投资基金、元禾原点均是国家队产业基金,给予了云从良好的政府背书。

目前,云从科技已在广东、重庆、新疆等31个省级公安厅内陆续落地应用。同时,云从参与了博鳌亚洲论坛等大型会议的安防工作。未来,云从科技将会继续深入行业理解,为公安、刑侦等不同部门提供更完善的解决方案。

以智能硬件设施切入,深入挖掘行业需求

在交通、民生、机场等泛安防行业,云从科技主要是以智能技术进入,然后深入垂直场景不断挖掘,提供其他增值服务。

例如,在智慧机场领域,云从科技最先通过人脸识别登机切入,随后提供包括黑名单布控、分级安检、人流密度统计、精准找人、VIP客户自动识别、智慧航显、自助登机等系统功能。目前,云从的技术已经陆续在银川机场、重庆机场、首都机场等近百个机场得到应用。

而在智慧商业领域,典型的行业是零售,云从科技的核心目标是做出“一大一小”。

“大”是指运用大数据分析能力帮助企业提升运营效率。通过对消费者购买的消费记录、浏览记录等数据进行分析,提供智能搭配套餐、智能推送产品、精准营销等服务,帮助企业提高营业收入。

“小”是指通过人脸识别这一单点解决方案,帮助企业实现线下门店改造、身份检测、安全监测等。

在这几个场景中,云从科技切入的点都是人脸ID。相比于mac地址、cookie、手机号等,人脸ID更加准确,如果再与mac地址等进行打通,将更方便、精准的触达和服务消费者,客户付费意愿也就更高。因此,云从科技在深入场景时,若能够深入挖掘企业扩大收入需求和规避风险需求(在交通和民生等行业),那么不仅帮助企业成功,而且能够带动云从自身营收增长。

各项能力出众,获客和客群优势明显

爱分析从技术/产品、获客、客群/LTV、跨场景、场景理解等五个维度对云从科技进行评价。

技术/产品:技术能力出众,产品丰富。公司出身于中科院研究院,一直专注于AI行业,核心团队曾获10次智能识别世界冠军。产品涵盖前端摄像头、智能服务器、中控系统、大数据平台等全套产品,产品体系丰富。

获客:获客能力较强。由于云从科技出身于中科院且没有外资进入,因此具备在获取政府和银行类客户时具有天然优势,另外,云从科技是地方枕骨特别看重的高科技企业,给予了大量资源。而云从科技自身获客方式包括直销和集成商,售后㐏人员200多人,生态合作伙伴有华为、兴业数金等。

客群/LTV:客群质量高。云从科技在金融方向主要服务于银行,银行相比于互联网金融公司付费能力更强,LTV更高,需求更广泛。安防方向,主要服务于各类公安、刑侦等部门,预算都为千万级,智慧商业服务于零售大客户,付费能力同样较强,典型的客户有国美、东风日产、肯德基、美的等。

跨场景:跨场景能力出众。云从科技目前服务安防、金融、零售、民生、交通、机场等行业。公司最先服务金融和安防行业,这两个行业进入难度较高,随后向其他延伸,并深入挖掘,公司在各行业均提供整体解决发方案,跨场景能力较强。

场景理解:场景理解能力在逐步增强。云从科技在金融行业提供身份验证、人物画像、精准营销等服务,未来深化风控、反欺诈等场景理解,安防行业提供追捕罪犯、反恐预警、跨境追踪等服务,商业智能和泛安防行业都是以人脸识别切入,深入挖掘其他场景需求,场景理解能力正逐步提高。

3年估值280亿,“AI四小龙”云从科技的下一站是什么?-ifenxi

近日,爱分析专访云从科技高级副总裁伍楚芸,就人工智能发展趋势与云从科技业务发展进行了深入交流,现摘取部分内容如下。

以人机协同为核心战略布局

爱分析:云从科技是如何考虑在各个行业内的布局?

伍楚芸:云从科技在考虑各个行业布局时重点强调的是人机协同。

我们原来会比较多的关注如何生产智能硬件和设备,但是并没有把人机协同当做一个核心的问题去考虑。这就导致,我们之前的核心工作是如何去提高硬件设备的准确度,解决了信息采集这一感知需求。

但真正的人机协同是一个认知过程,我们需要真正理解机器是如何学习的,这也是感知走向认知的一个过程。今天,我们尚处于“弱人工智能”阶段,大部分公司都还在想方设法的去提高感知准确度,但真正往下做,是必然要通过感知,去进行认知,例如构建知识图谱,去理解人们的语言。

因此,我们在选择行业时,会重点发展可以使用机器去辅助人们进行决策的行业。并且在这之后,将会深入场景,通过理解机器,理解场景,建立起机器与人之间的桥梁,去更好的服务各个行业。

爱分析:云从科技目前在各个行业主要提供哪些产品?

伍楚芸:我们现在有六条业务线,分别是安防、金融、智慧商业、交通、民生、机场。

金融是我们最早进入的行业,最初我们只是提供人的身份核验,在服务的过程中发现,随着银行信息化建设的不断深入,有更多的工具被接入到银行平台。从而产生了大量的数据,基于这些数据我们进行智能分析,提供的服务包括人物画像、精准营销、提高效率等。

和其他AI公司不同,他们主要服务的是互联网金融公司,通常是按照人脸识别的API接口调用量收费,而我们服务的主要客群是银行,提供的产品包括前端人脸识别的智能一体机、精准营销、风控建模等。

在安防行业,我们主要基于大库检索、动态布控、轨迹追踪等核心技术与各个业务线的算法项结合,目前已在广东、重庆、新疆等29个省公安厅内陆续落地应用。同时,云从参与了博鳌亚洲论坛等大型会议的安防工作。

智慧商业核心目标是做出“一大一小”。“大”是指通过大数据分析帮助企业提升效率。例如,我们给某家知名的快消企业提供APP智能运营解决方案,通过对消费者购买记录、浏览记录、兴趣偏好,为他们智能推荐产品,并根据产品的销量,帮助企业自动搭配套餐。

“小”是指,我们基于人脸识别这一单点解决方案提供门店改造、身份验证等服务。例如,对于某一家零售公司,每天晚上都有员工进行补货、库存清理,我们通过人脸识别这一硬件设备,对员工身份进行验证,确保工作的员工是今天需要共工作的人员。

民生行业,我们主要为学校提供智能校园改造、智能教务系统等,为电力系统提供巡检,为地铁提供智能通关。机场行业,我们主要是提供VIP身份验证、黑名单布控、分级安检、人流密度统计等。交通行业,主要是为交通部门提供人流统计分析、智能交通等解决方案。

爱分析:跨场景的延伸从技术实现角度上是否存在较大差异?

伍楚芸:差异是比较大的。虽然都是图像,但针对的场景和需要解决的问题不一样,需要对应的行业专家一起服务。其次,针对企业具体技术问题,肯定需要有完全不同的解决方法,差别还是比较大的。

金融行业客群优质,可挖掘空间巨大

爱分析:云从科技最开始是如何进入金融行业?

伍楚芸:每个企业的基因不一样。首先,因为我们本身是中科院出身,有这样天然的基因,和国家主导的行业有比较天然的亲近。因为这些行业很多涉及安全,比较倾向于选择中科院的企业,比较放心、容易合作,这可能是选择我们的最主要、最根本的原因。

其次,在技术的演进过程中,有一个成本不断下降、水平上升这样的业绩过程,初期阶段,行业客户对成本的敏感度不是非常大,所以它的接受度就会比普通消费者客户要好,所以这个也是我们一开始选择这些行业的重要原因。

对于银行等金融结构,我们主要还是直接去敲门,利用我们中科院的背景去敲门,因为他们也需要有这种新的技术引入,帮助他们去提升收入或者转型。

最开始,银行想做的事情其实很简单,就是想证明“我是我(身份认证)”这样一个问题,因为这是他们的包括支付、信贷、业务办理等流程上的硬性要求,每个顾客去银行办业务就必须去出示身份证,要证明是本人才可以办理。以前通常都是营业员去看,这里面就容易出现很多问题,比如判断不准、疲劳等等,所以天然的就会需要一个智能算法,通过提高识别率进行身份验证。

在这之后,就会发现银行未来会有更多的业务上需求,刚才提到的是安全需求,还有支付、营销、风控,在每一块都会有很多机会,因为我们和银行有了更多的合作,特别是我们给他提供服务,实际上相当于把我们的服务架设在银行的核心业务上。

爱分析:云从科技提供的金融服务与其他公司有和不同?

伍楚芸:我们的客群定位不一样。我们主要服务的是银行等金融机构,而其他AI公司主要服务的是互联网金融公司。

这里的主要差别在于互联网金融公司主要是提供身份验证等服务,他们付费能力较弱,通过API调用量收费,而我们服务的银行等机构,提供的产品包括前端身份验证一体机、风控模型等,并且可以根据银行的新需求提供更多的产品。

其中在前端身份验证上,现在我们很重要进行的一点是活体识别,这样才能更加准确的进行身份验证,安全性更高。

爱分析:云从科技最开始从哪类银行切入?

伍楚芸:我们最早是做了地方性城商行。2016年底做了某国有大行广东省分行的创新业务,这个是在市场上产生很大影响力的案例。

爱分析:做风控、营销这些更偏金融业务的场景,云从科技是自己来做还是找合作伙伴?

伍楚芸:绝大部分解决方案来说,云从科技主要是发挥人工智能、大数据分析的优势,还需要很多行业专家,行业专家不一定是云从的,也可能是银行客户那里的。所以,我们会和银行成立联合实验室,一起做这个事情。另外,我们也会有一些做分析、咨询的合作伙伴。

安防行业重点是深入场景,为公安提供更加智能服务

爱分析:安防领域,云从科技主要服务哪些客户?

伍楚芸:我们的客户比较多,有公安、刑侦、交通等。但核心是各个公安局单位。公安比较特殊,我们在公安部会有一些平台,一起推一些支持服务或者是未来的标准。

公安不像银行,地方公安不受公安部的制约,只是业务指导,并不能决定采购。所以,到各个地方上,还需要和地方的集成商合作,才能推进。

但公安的需求无论怎么变就是三个核心问题:他是谁,从哪里来,到哪里去。把这三个问题做好,就能够各类公安客户。

爱分析:安防领域,云从科技怎么考虑和现有的巨头海康威视、大华的竞争关系?

伍楚芸:云从的定位不止于一家金融或安防企业,并不是一个行业属性的企业,而是一家人工智能企业,银行和安防只是我们技术的一个落地场景。

在安防这个行业上,我们并不注重具体做多少的收入,市占率是多少,我们关注的是如何可以更好的服务公安部门,安防领域充满很多挑战,如果想证明自己技术的先进性,那么安防是一个很好的场景。

人脸数据和每个人密切相关,有很多安全方面的考量。在安防行业也是如此,信息的获取、加密和解密都是非常大的挑战。因此,我们在这一块有着很好的背景优势。

另外,安防的视频应用非常广泛,不光是抓逃追捕坏人,还包括社区和其他场景的应用,可以和我们在交通、机场、民生等行业的数据串联起来,从而提供更好的服务。

爱分析:公安领域做人脸识别目前还有哪些没有解决的问题?

伍楚芸:人脸识别的实用性在公安领域已经被充分证明了,基本上各级公安对人脸识别的态度还是实际应用来看,应该是没有什么问题。

真正的问题或者困难是,很多摄像头处于角度、覆盖场景的问题,经常是看不到人脸,这个才是主要问题。因为人脸拍不到,所以技术无法被应用,这是比较糟糕的地方。

这也是为什么现在要研究人体识别,我们做跨境追踪的重要原因,去弥补智能化的缺陷。人体更加柔性,所以不像人脸有很多相对固定的特征。我们这边大概至少有三四十种的数据,包括人体的姿态、步伐、步态、头发、背包、衣服、商标等,多个因素考虑进去,才能做到比较准。