深蘭打地基

謝之迎

大洋彼岸，OpenAI上演“權力的游戲”。本質上，這家硅谷明星科技公司面臨的是，AI企業在商業落地和技術安全之間的博弈。

面對復雜的AI商業化，一位中國的參與者做出嘗試。

10月底，上海AI獨角獸深蘭科技，舉辦首屆渠道建設大會，生態伙伴訂貨協議總金額超5億元。

會上發布了深蘭科技自主研發的輪腿式家用AI機器人“蘭寶”，基于硅基知識大模型打造，具有智能陪伴、兒童學習、安全監測等功能。

深蘭科技成立于2014年，在自動駕駛、智能機器人、工業智能等領域，均有軟硬件產品落地，主要為韓國LG、日本住友、巴西馬可波羅、 西班牙BOMAPA集團等客戶提供智能產品。

“深蘭是一家To B的企業，未來將逐步探索To C的市場，推動AI的快速產業化。”深蘭科技創始人、董事長陳海波在接受《21CBR》記者專訪時透露。

“現在AI的基礎建設，連20%都還沒完成。”這位性格直爽的AI老兵直言，以互聯網時代燒錢速成的投資經驗，資本市場對AI公司的成長普遍缺少耐心。

“今年，ChatGPT的‘橫空出世，讓很多人認識到AI能力開發起勢，會有很多之前完全想象不到的能力展現。OpenAI干了近10年，燒了上百億美金，在申明未來10年不準備盈利的情況下，微軟又投了100億美元，這種投資才是真正看未來收益的投資。” 陳海波說，“AI企業要重視商業化的盈利能力，但美國還在打地基，中國跟不跟？”

陳海波認為，AI大幕剛剛拉開，陳海波呼喚對于AI基礎設施建設的長周期思考。

應用落地

深蘭采用的是“科學院+公司”模式，建有人工智能、科學計算芯片、智能汽車、自動化等6個研究院和多個聯合研發機構，進行AI相關的基礎研究和應用開發。

最多的時候，深蘭科學院擁有1000多名科研人員和大量博士人才，每個月科學院工資就要支出數千萬元。

深蘭基于計算機視覺技術，在以視覺導航為主的多傳感器融合技術方面，自動駕駛和機器人領域，以及視覺檢測的工業智能化和AI醫療領域，都有產品落地，同時在認知智能和大模型方面也有探索，申請了1200多項專利，其中發明專利800多項。

為了驗證技術，深蘭在CVPR、ICCV、ACL、KDD、IEEEISI、ACM等國際計算機科學和人工智能大賽上，取得了50多項世界冠軍和120多項前三獎牌。

深蘭的競爭對手，是中科院、清華、北大、BAT大廠，以及日韓、新加坡、歐洲，美國學院派的哈佛、斯坦福、卡內基梅隆，企業派的微軟、谷歌、Facebook等強隊。

獲得世界頂級賽事的專業認可后，深蘭對自己多年的技術積淀有了一定信心，近期開始探索軟硬兼備的商業化、規模化發展。這就像蓋房子，先得確認地基夯實了，才可試著在上面建高樓。

深蘭不斷打磨產品的成熟度，得到多個世界500強客戶的訂單認可，在十余個國家擁有20多個經銷商，為商業化開了個好頭。

市場上的人工智能產品，主要涉及看、聽、算、動四大技術領域。其中落地最好的，要數計算機視覺。根據哈佛的資料，人的感知83%來自視覺信息，11%來自于聽覺。

例如，AI醫療領域，集中在影像醫療，輔助讀片、輔助診斷；工業方面，主要聚焦于視覺檢測；自動駕駛和機器人，則越來越多使用視覺導航技術。

“聽”要求語音識別聽得懂、聽得清、聊得好；“算”包括算法和算力，涵蓋芯片、半導體產業；“動”則包括自動駕駛和機器人，和運動控制有關。

人工智能是讓機器達到或超過人的主動感知、分析、決策、學習能力，實現商業化的底層邏輯是通過機器替人降本增效。找到真正的行業級痛點非常重要，非剛需的人工智能應用，實現盈利很困難。

相對于做AI應用的企業，真正的AI企業往往投入資金和時間打地基，即投入底層技術研發，這往往是一個AI企業的核心競爭力。

沒有地基的工程量和投入，就看不到地面上漂亮偉岸的建筑。

筑牢地基

地基不牢，地動山搖。

市場關注AI企業商業化能力，一些資本投后發現營收和盈利低于預期，對AI企業甚至行業產生負面看法。這是基于大投入、快產出、快退出的投資慣性思維，所產生的偏差。

應該承認，過去七八十年的信息化時代，美國構建了IT基礎設施，全世界其他國家幾乎不需要打地基，在建好的地基上，一邊跑一邊學。

互聯網時代，資本驅動下，不少創業企業靠模式創新帶動規模發展，在3～5年內取得細分賽道份額突破，順利上市，資本也能在較短時間內“功成身退”。

科技創新的AI時代不同，需要打地基的時間。往下打多深的樁，上面就能蓋多高的樓，地基有多寬，決定了生態和應用的廣度。

記得2014年回國后，推出掃臉支付技術的首場發布會，我強調，無論模式有多新，規模有多大，都不是核心競爭力，核心競爭力只有一個，那就是科技。

以OpenAI為例，ChatGPT的訓練過程使用了45TB數據，包括1萬億個單詞的文本內容和超過4000億詞匯以及31億個網站的信息，光源代碼就有數百萬行，使用了數萬枚英偉達A100 GPU的計算集群。

業內人士都知道，1萬枚英偉達A100芯片只是做好AI大模型的最低算力門檻，當下，中國擁有1萬枚A100芯片的企業，最多不超過2家。也就是說，單是從算力投入這個指標來看，國內能在短期內布局類似ChatGPT的大模型的選手，十分有限。

即使有足夠的GPU，大模型的數據采集、人工標注、模型訓練，這些軟性成本巨大。

我們來算筆賬，ChatGPT一次完整的模型訓練成本超8000萬元，訓練10次就得8億元，生成式AI的投資規模通常高達百億元。微軟2019年為ChatGPT投資10億美元，今年1月宣布再投資100億美元，可見AI研發的投入之大和周期之長。

很多業內人士說，當下中國具備資金儲備、戰略意志和實際能力的企業，暫時不超過3家。

ChatGPT的出現，讓市場對AI企業的價值評定標準，也發生了變化。

相比互聯網時代強調細分賽道，如今更需要具備技術多樣性和全面性的AI企業。也就是說，AI領域打地基，需要“看聽算動”四個樁都搭建好。

打樁需要時間。AI行業發展起勢不到10年，一般資本進入不到5年，期望它過早商業化，有點勉強。我的看法是，要鼓勵有能力的企業，繼續致力于AI底層技術的投入開發。

深蘭一直在構建自己的基礎科研體系。

用一位投資人的話說：深蘭不是一盤菜，而是一桌菜，而且就放在自己的桌面上，下面有自己的柱子支撐。

行穩出海

今年開始，深蘭旗下無論是深蘭股份，還是深蘭控股、深蘭科創，都要快速進入產業化階段，分別走向資本市場。

深蘭擁有從底層框架、系統、算法、工業設計、結構、電氣到制造的全產業鏈，技術領先度、產品成熟度已有一定優勢，相對欠缺的是營銷模式和銷售渠道的建設。

今年，深蘭加強營銷人才招聘力度，召開了第一次渠道建設大會，200多家全國各地的經銷商參與，現場簽約訂金過千萬元，訂單總額數億元。

深蘭和渠道經銷商共建，推出AI產業鏈合作營銷模式，集市場推廣、銷售、運營、再開發為一體。未來，我們將征集更多合作伙伴，希望建成由數十個“城市合伙人”和“經銷合伙人”組成的營銷體系，推動AI技術在各產業的開發和應用。

機器人板塊，深蘭采取國際市場為主、國內市場為輔的銷售策略，因為人工越貴的地方，越是機器人應該去的地方。當前，超90%的產品是海外訂單，清潔類和服務類機器人落地相對成熟。

以清潔行業為例，英國保潔人員時薪高達29英鎊，歐洲28歐元，美國25美元。低成本、高效率的自動化清潔機器人，在這些地方受到歡迎。

海外市場空間很大。

我們參加了幾次歐洲、日本的展會，獲得了24個經銷商數千萬美金的訂單，擁有近10個國家的經銷渠道。明年，我們還會參加超過10個國際展，繼續拓展銷售渠道。

自動駕駛板塊，團隊認為，生產工具安全使用和降本增效的需求更大，深蘭聚焦生產資料類車輛，比如能自己找垃圾的自動駕駛環衛車、自主作業的智能工程車等。

尤其是智能環衛車，深蘭熊貓掃地王和大型戶外清潔機器人，市場反應良好，其中，小犀牛清潔機車開始出口海外。

工業智能化方面，深蘭聚焦制藥領域，提供從原料端、制造端到包裝端的功能硬件，以及AI專家決策系統和細分領域的工業大模型，服務了多個制藥頭部企業。

AI賦能工業智能化，我們深信這是個很寬很長的賽道，推動制造業實現從工業自動化到智能化的技術產業革命，對高質量發展意義非凡。

以“人工智能服務民生”為宗旨，扎實研究推動產業革命，這是深蘭的理想，它深遠影響著深蘭的過去、現在和未來。

公司暫時沒有太多精力進入新賽道。成片蓋高樓的前提是，地基完全打好，現在還不是時候。深蘭的建筑已出地面，深蘭人日以繼夜，添磚加瓦。