深扒商汤赋能百业背后的AI“基建”雄心
指数级存在的“摩尔定律”或许在芯片领域正在失效，可在人工智能领域，却在迎来第二春。
至少，对于商汤科技这个2014年才成立的人工智能公司来说，却非常有效。
作为全球估值最高的人工智能初创企业，商汤科技在5月15日的第二届人工智能峰会上，一口气发布了针对智慧城市、智慧健康、智慧零售、教育及ar五大行业的解决方案及11款产品。仅就产品数量上，较之去年峰会上的6款产品的发布量，几近翻了一番。
对于商汤来说，数量并非关键。这次发布关键点在于，其提出“将ai技术赋能百业”这一理念多年后，真正开始从试水走向全面进击。
刷存在感不是作秀，是基建
商汤科技的野心非常强烈，正如其联合创始人、首席执行官徐立的言语中，不断强调的一个关键词一般——存在感。
让人工智能技术真正在人们的生活中具有“存在感”，是商汤5大领域11款产品的核心卖点， 但商汤却不想让存在感变成一次作秀。
比如此次发布的超轻薄设计的新一代sensepass工业级可视人脸识别门禁机，除了支持2万离线人脸库及0.3秒快速识别外，商汤要刷的存在感很简单：用最舒服的方式，让用户告别门禁卡。
顺便，也不用考虑手指上沾了水或弄脏了，就望着打指纹门禁各种不服了。
诸如这样的存在感，分散在其他10款产品之中，甚至还能相互关联。如徐立所言，“摄像头是打通的”，所以门禁后面的算法和技术完全可以和地产、交通等行业的需求打通，于是商汤科技的算法和产品可以赋能至城市生活的方方面面。
类似这样的存在感还有很多，因为商汤深谙ai技术未来将真正变成一种基础设施，不只在某一垂直行业起到作用，而是像水电煤一样渗透至各个行业。
在去年年末的*经济工作会议上，就提出“基建的重心不再是房地产，而是城际交通、物流、市政基础设施，以及5g、人工智能、工业互联网等新型基础设施建设。”
而此次，商汤的人工智能显然不仅仅是作为数字化的基础设施而推出产品，更是在经济工作会提出的新基础建设领域进行了多元渗入：智慧城市涵盖了城际交通、物流、市政等基础设施，智慧健康、智慧零售和ar则和工业互联网、5g等息息相关。
而且，按照商汤的说法，此次发布的针对五大领域的标准化产品都是经过商业化验证的应用。
换言之，都是落地就能达成商用的“存在感”。但到底是什么，让商汤能够如此之快的完成落地试水到商业化验证的迭代呢？
“赋能百业”背后的秘密
商汤的秘诀在于算法，基于智能视觉的原创技术。这是一种进军百业的能力，也是技术的必然趋势。
去年9月，科技部宣布依托商汤集团建设智能视觉国家新一代人工智能开放创新平台，可以视作是一次官方认证。
至今，获得这一*认证的，除了商汤外，只有阿里、百度、腾讯和科大讯飞4家而已。
但这并不是商汤能够领先于其他ai平台，向百业赋能的关键。真正的秘技在于“视觉”二字。
人工智能很大程度上是在模拟人类的认知和决策。而国外研究表明，人们获取的信息中有83%是通过视觉接收的。
显然，选择智能视觉为突破口的商汤，在信息接收上，要大大超过其他感知模式的范畴（听觉、触觉、味觉和嗅觉）。
视觉这一概念也被商汤变成了一种理念。在徐立看来，商汤科技在其核心能力圈恰恰是极度聚焦的。“商汤拥有人工智能的底层训练平台和训练工具链，当面对新的应用场景，商汤可以用一种系统化、工业化的方式去生成针对场景的应用，甚至算法模型本身都能够做体系化的优化。”
商汤的招式看似简单，其实很考验基本功。因为任何一个领域的渗透，其背后都是依靠商汤的深度学习平台senseparrots及其上搭载的算法迭代。 简言之，就是基于视觉的算法，去各种未知领域学习和获得知识。
但商汤也并非盲目的切入。每一个垂直细分领域，对深度学习的要求均不相同。为此，商汤做了充分的准备。
比如ai医疗领域，商汤早早的就在专业领域做好了储备，在突破口上也颇为差异化。当下，在医疗领域的人工智能体验大多聚焦于诊断环节，主要是提高阅片的效率、减少漏诊误。换言之，想要在诊断上达成人工智能对影像科医生的直接替换。但在医学这一本身未知范围极多、经验和科学并重的领域而言，却显然无法达成“毕其功于一役”的终极体验，商汤的“存在感”则略微不同，其主要侧重于凭借着领先的深度学习算法与医学影像高级后处理技术，做到为全院临床科室提供赋能诊疗愈全流程的平台产品。如在骨肿瘤治疗等具体操作环境，传统的骨肿瘤3d打印治疗规划难度大且医工交互时间长，需影像科医生、骨科医生及3d打印工程师一起经过多番研讨后最终得出一套治疗方案，长达数周的讨论过程可能会延误病人治疗。而商汤所推出的sensecare智慧诊疗平台后，绝大多数环节均由人工智能完成，只需要医生登录sensecare平台在线确认ai结果，3d打印工程师即可异地直接进行模型打印，这使得治疗规划效率大大提高。
这恰恰是基于视觉的人工智能深度学习所能达成的，亦是帮助医生提高效能所迫切需要的。而类似这样的智慧诊疗，通过算法模型的快速迭代，以及不断在实践中采集各类临床案例，进而达成对经验和学科的模糊边界的更精准掌握。
“像这种老医生你要把他的知识传递给机器，那就不是一言两语能讲清楚的。” 徐立的话语里，就透露出了智慧医疗所要深度学习的关键所在。
相似的，在此次商汤进军的另外4大领域，通过“视觉”学习和实践来达成落地和赋能百业的效果。正如徐立所说，ai会变成一种通用性的、工具性的东西，应用到行业当中去，用一条标准化往下赋能，一定是指数级别增长的，“我说赋能百业一点都不奇怪”。
经过商业化验证的应用，唯有落地，才能更好地找到自己的存在感。顺便，也让在主干线上进行深度学习的算法，能够通过百业里的百态，获得更多的交叉信息，真正形成百晓生一般的“超算”。
实现破界，商汤的下一个野心
商汤在进军百业赋能上的渴求，未必仅仅只是学习，或许还有破界的谋划。
在商汤的计划中，有三个阶段，分别是人才积累和算法打磨阶段、和垂直行业头部企业探索ai落地阶段，以及通过产品标准化和落地规模化、开启ai规模化赋能元年阶段。
当下商汤已然进入到了规模化阶段的初期，但此刻它已经在为第四阶段做准备。
破界，或许将是在本阶段，商汤赋能百业中深度学习的方向所在。 这本是商汤科技创始人汤晓鸥所提出的“大爱无疆”理念中的关键词。
教育是一个显而易见的破界点。专为ai教育研发的学习平台sensestudy ai实验平台，拥有了和《人工智能基础(高中版)》、《人工智能入门》教材配套的实验软件包和其他相关的课程实验软件包。
切入教育领域，一方面展示了商汤对于未来人工智能人才培养储备的前瞻性，一方面也体现了商汤平台战略在教育领域的赋能。 通过学校场景，打通更多的细节，比如说校园门禁，又或者说融合在校园环境里的智慧场景，以及ar体验下的各种脑洞呈现……都可以是在教育领域形成跨界融合和垂直细分的新“知识点”。
更多的场景，更多的百业状态，以及在赋能百业中挖掘出来的更多跨领域的“结合地带”，就让商汤的算法有了更多深度学习和挖掘破壁可能的契机。
用徐立的比喻或许更能说明问题，商汤此刻在做的，是“书同文、车同轨”，即在算法上依靠智能视觉形成一定之规，并散布到百业之中；然后呢，在百业之中进行深度学习与吸收，在保持“书同文、车同轨”的主干线的前提下，进一步打破行业的壁垒，超越现在赋能百业以提升效率为主的形态，而进入到更多交叉领域的破壁之中，让“一定之规”成为过去难以开掘的交叉领域，能够快速实现存在感和获得感的精准法则。
“无疆是指人工智能本身不是一个点，它一定要融合。” 徐立对商汤的布局毫不隐晦：无疆，就是它能够打破行业之间的壁垒和行业之间的点，并能够真正意义上作为生活中的基础元素，最终达成最大影响。