文/杨洁 编辑/单一
2015年，从中科院走出的周曦萌生想法，企图用AI技术突破商业应用开始，云从就面对着强大的竞争对手。
例如2011年，清华毕业生印奇和同学创立的旷视科技；2012年，麻省理工学院博士后研究员朱珑归国创办的依图，以及几乎同时期香港中文大学教授汤晓鸥成立的商汤科技。
由于资本关注，一批带资入场的AI公司雨后春笋般冒了出来，市场的容量很大，但在实际的场景落地中，走得却没有那么快。
中国计算机视觉行业
通过短短几年的攻城略地，中国计算机视觉行业形成了“四超多强”的格局，旷视、商汤、云从、依图成为行业四大独角兽，分别完成了多轮的“融资”竞赛。
“九死一生。”云从科技高级副总裁杨桦这样告诉锌财经。
这家从中科院重庆研究院走出的创业公司，在经历了风口、竞争、和资本追逐之后，成为备受瞩目的AI公司之一。
2018年10月云从完成B＋轮融资，其估值已经涨至230亿元，在以银行为主的金融战场，云从科技占据了80%的市场份额，服务约400余家商业银行；在安防领域，其服务对象涵盖31个省市区。
中国人工智能风起五年，这些玩家们也慢慢悟出一道铁律：技术落地才是AI公司价值的证明，从学术界到商业世界，各家都在金融、安防、交通、新零售等领域抢夺市场，证明价值。
各家的偏好和步调不尽相同，在云从的规划中，商业化落地一直都是重中之重。
“生死时速”
近两年来，云从创始人周曦鲜少接受媒体采访，大多数时间，周曦都投身于一线，专注技术与产品的研发。
在锌财经的采访中，“战略性强，善于规划”是周曦被多次提及的领导风格，“技术一定要落地。”杨桦回忆，这句引领人工智能行业商业化的铁律，周曦从创始之初就一再强调。
倒也并不奇怪，在2015年云从成立的当口，商汤，旷视，依图等企业已经开始在安防，银行等领域混战，并相继有产品落地。
在起步上，云从并没有占的先机。如果创始人和企业没有往前多看一步，这家缺乏创业经验的团队，必定会在对手的挤压下尸骨无存。
云从创始人周曦
2011年，周曦回国，在中国科学院重庆研究院成立智能多媒体中心，从事计算机视觉相关研究。
周曦告诉锌财经，在当时的阶段，人工智能机器学习的这个分支中，语音识别已经到了系统化的阶段，而图像识别处于实践的阶段，但天然的，图像应用场景更加广泛，是重要的跨行业入口。
看准了图像识别的方向，周曦带领团队开发出了国内首个刷脸支付原型系统、智能摄像机、人脸属性分析等系列人工智能系统。
2014年，研究中心的几十号研发人员已经不能满足业务需要，并且在运营管理，业务方面也存在巨大的缺口。
几经思索、讨论，周曦团队决定成立人工智能公司，2015年4月15日，云从科技正式成立。
得益于人工智能概念的升温，市场涌现出了大量的需求，在当时，旷视已经有诸多C端产品落地，并与蚂蚁金服合作，转向To B；商汤投入大量资金和资源，建立起几十万人的数据库，逐步提高人脸识别准确率。
但新一代技术公司该怎么走，也是他们共同要思考的问题，周曦认为在这个领域，过了技术先发者的窗口期，各家识别的准确率比行业高出1%，没有实质意义。
与行业结合，落地，形成产品甚至是解决方案，才是当时人工智能公司规模商业化的核心。
而在中科院时期，云从科技承接过国家级别的人脸识别项目，与此同时，2015年的“3.15”晚会上，曝光了诸多银行无法识别假身份证的系统漏洞 ，基于两方面的考量，银行理所当然的成为云从切入行业的第一个选择。
成立于2015年的云从科技
据云从联合创始人姚志强讲述，云从科技的第一张业务订单，是帮海通证券股份有限公司做远程开户的身份认证系统。
为了做成这第一单业务，时任云从科技研发总监的李夏风等10位核心技术人员在海通证券的机房里奋战，饿了吃外卖，困了就睡在机房里临时支起的折叠床上。
所有人进入战斗模式，经常为具体方案争得面红耳赤，不过，要将实验室诞生的研发技术形成一套面向大型 B 端客户的商用解决方案，对于当时的云从团队来说，仍然困难重重。
技术过于超前，对方的主管部门并不了解，“人脸识别技术能带来什么效益？”“如何利用人脸识别技术提升工作效率？”各种疑问接踵而至。
在为海通证券搭建完系统后，问题却出现了。由于消费者在做人脸识别时，用的手机不同，导致系统识别率也有所差异，再加上用户量上涨，系统测试也不稳定，工程化的能力还不成熟。因此，项目的整个团队全体全天24小时蹲守在上海。
“如果搞不定，都不要回重庆。”强压之下，经过10天10夜的奋战，系统调试上线成功，这个消息让这家初创企业欢呼不已。
“太累了，我们当时只想大睡三天。”李夏风回忆，为此，他甚至拒绝了周曦开办庆功宴的建议。
云从科技的第一炮打得很响。
当月海通证券远程开户身份认证量就超过了50万，平均每天有超3万的用户利用云从科技的系统进行开户。有了这一成功案例，云从科技的产品得以开始在金融业特别是银行里全面发力。
头炮打响后，云从科技20余名核心骨干召开了公司第一次会议，议题为确定公司未来产品的方向。
“坏故事”开局
即便克服了当时的难关，但依然没人能看清这家企业将驶向何方。
20余个核心骨干分成两拨吵作一团，吵架的原因是，销售团队在推广过程中，公司的产品跟研发速度跟不上市场的需求；而研发团队认为没有需求不知道做什么产品。
在当时，面对庞大的市场，那时的云从科技还并不知道市场需求到底是什么。
通常来讲，传统银行机构触及AI的动作要缓慢很多，一般银行对某项技术感兴趣，就会把十几家人脸识别厂商拽过来做技术测试和筛选。
另外，计算机视觉公司落地点不同，必定会在相同行业进行竞争，此类问题，无法避免。
在2015年，旷视科技在互联网金融领域发力，旷视上线了面向金融和征信领域的人脸识别在线身份验证平台FaceID，为用户提供从端到云的身份验证，与银行、信用卡中心等进行合作；自2012年起做安防业务开始的依图，也于2015年获得第一个金融客户。
“当时的争论点在于，需求很多，但是有的是真需求，有的是伪需求，无法分辨。”云从高级副总裁杨桦解释。
争吵以后，云从科技团队得出结论，尽可能以工商银行、农业银行等大客户的需求为主，然后再以大客户的经验去覆盖小客户，提高成功率。
在当时，云从科技的两条原则是：一是研究内容要集中，先做好人脸；第二是行业上要集中，只做金融和安防。
人工智能进入银行业
很快，云从科技也启动了某国有大型银行的业务，第一个“坏故事”，却为云从开了一个好头。
杨桦告诉锌财经，这一单前前后后做了四五个月，系统通过了层层考验，却在招标环节碰了壁。
原来，此次招标要求的诸多资质，刚成立几个月的云从科技并不具备。“我们的标书做了60多页，以为很详细了，可是发现别人都做了300多页。”
在走向市场过程中，从技术思维转变为产品思维，是团队面临的重要挑战。
对行业的认知不足便是第一个难点；另外，云从清一色的科研团队阵容，也意味着在销售、市场推广等环节的经验空白。
这一次碰壁也让团队认识到，一定要把脚伸到泥里，把技术跟传统的产业深度绑定。
杨桦回忆，为了尽快接触到银行客户，云从派出了创始团队中的刘君担任北区客户总监（现已升任为行业客户部总监），只身一人从重庆前往北京建立销售团队。
时至今日，云从位于北京的办公室也不在 AI 公司扎堆的中关村，而是位于客户附近。
尽管云从在客户端的初期拓展层面有诸多短板，但凭借高于竞争对手的技术指标，云从依然获得了首批银行客户。
不久，西安银行找到云从科技，表达了合作的意向，在这个项目中，团队吸取了之前失败的教训，以西安银行为范例，摸底了银行的业务需求，形成可复制推广的标准化产品。
2015年9月，云从科技正式与西安银行签订战略协议，从柜台、自助机具、网上银行到机房的运营等，拿出了标准化的解决方案。
以此为基础，云从科技在技术，和服务上，奠定了自己的优势，并占据了国内银行业的大半市场份额。
与银行领域的合作，是云从思维转变的一大开端，云从的下一个挑战是跨出安全区，闯入商业化的辽阔疆土。
云从科技人脸识别轨迹系统
在2016年下半年，云从的业务开始正式涉足安防板块，最初的业务是在广东公安厅试点，做人证静态的大部检索，即通过天网拍到重点人员照片，从人口库中检索具体信息。
相同的竞争持续上演。
当时广东省公安厅用的是德国和日本的系统，都是老牌做人脸识别的厂商。“核心的业务系统最好是用国产的系统，但是当时国内缺乏可用的系统，破案需求又大。”姚志强说。
广东省公安厅开始拿云从科技的系统和国外的作比对，云从科技比国外的系统领先了一个数量级，且命中率达到50%以上。
获得公安系统的肯定后，公安系统开始采用先进的人工智能技术进行抓逃、布控、人口管控等业务。
绑定头部客户，并在行业落地，是云从探索出的一个成熟的打法。
除了金融板块和安防板块，云从科技机场板块的业务也于2016年底开始慢慢发酵。2017年下半年，云从科技正式开始进军机场领域，并计划计划打造机场“大脑”，即可以对接机场大数据的管控平台，同时延伸出一些新的机场业务。近两年，也逐渐在新零售等领域逐渐。
开始“狼性”
云从的商业化摸索还在继续。
进入了快速发展的轨道，云从科技进入技术和商业双驱动阶段，杨桦认为，是否进入一个行业，一是看是不是有足够大的市场；第二个，则是市场有没有相应的需求。
在刚刚过去的人工智能大会上，周曦也提及，在AI最开始的阶段，技术公司大都只有一个技术点，但任何一个单一的技术点不足以解决一个需求的闭环，AI会从从一个点走到一条线，逐渐会形成一个面，孵化出更多线。
2019年人工智能大会现场
随着人工智能行业进入落地期，旷视科技于8月28日在港交所递交 IPO 招股书，正式公开了其在香港联交所主板上市的计划，这预示着中国人工智能市场将迈向更为成熟的一级市场。
如果说过去五年，各家都在寻求商业化落地，那么今年开始，行业可能会正式进入下半场。
随着行业的变化，云从本身也开始步入了一个新阶段。
目前云从科技已经有1600名员工左右，随着人员的增多，整个组织体系的搭建显得尤为重要。
在杨桦看来，企业随时都有可能会因为一个决策性的失误，或者行业的变化，会带来一些灾难性的东西，就像在大海里行舟，要随时保持很大的压力。
在经过团队讨论比较之下，云从科技开始学习华为，决定向华为学习总耗资20亿元引入的IPD体系。
杨桦介绍，这半年云从科技最大的调整是聚焦与搭建技术中台，建立和完善组织体系，让中台变成为前台源源不断提供支持的核心；中台不再闷着头搞研发，而是与前台相结合，研发时就考虑到用户和市场的需求。
在杨桦的办公室，背后的小黑板随处可见“搭建 ，“组织体系”，“战略”等字样。
“越来越多的业务会爆发起来，再靠土法炼钢，会吃力，需要有新的方法论去牵引现阶段的云从，”杨桦解释，“我们成为一个更好的公司去打基础，在学习的过程中不断的优化。”
而对于外界的IPO疑问，姚志强告诉锌财经，上市是一件顺势而为或顺水推舟的事情，目前还是把主要精力放在业务。对于旷视的上市，他认为，对于AI行业是个利好消息，旷视上市成功，会改变一部分人对AI行业的看法；另一方面也会带动更多的企业看到人工智能的机会。
在AI独角兽的无限游戏中，各家已经分化出不同的模式，旷视科技的业务场景上升级为城市大脑、供应链大脑、个人生活大脑等三大IoT场景业务群，正在积极需求上市；商汤科技在智慧城市，手机，自动驾驶等领域落地的同时，开始反向输血，投资版图扩张；依图的主要技术落地集中在安防和医疗两大领域。
AI开始在各行各业落地
人工智能行业还处在蓄能的阶段，更多的传统企业对技术充满了很多的期待，而迎来真正的成熟期，这是一个需要大量时间的工程，在这个过程中，企业要做好坐冷板凳的准备，并且需要有一定的抗风险能力。
“现在有些房子很矮，但殊不知，它的下面建了99层楼的地基。”杨桦说。
免责声明：此文内容为第三方自媒体作者发布的观察或评论性文章，所有文字和图片版权归作者所有，且仅代表作者个人观点，与极客网无关。文章仅供读者参考，并请自行核实相关内容。投诉邮箱：editor@fromgeek.com。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
