XIAOZHONGMING

2018年的资本寒冬，2019年的裁员“滚滚来”。

年初，不少关于AI企业裁员的消息被爆出，科大讯飞、比特大陆、旷视科技等等，虽然这些消息并没有准确被人们所证实，但一个个当红炸子鸡，AI流量担当明星企业，在表面这袭华美的袍子下，也许同样爬满了蚤子。

在三年前，人工智能领域相关的投融资金额逐年增加，AI创企迎来了爆发期，在当时也有不少人士表示，对于这些企业而言，资本市场环境好要远远比用户市场环境好更为重要，在资本褪去之时，谁在“裸泳”便一清二楚。

科技媒体称，AI行业经历了三年的“野蛮生长”，疯狂扩张，“不理智”的弊端开始逐渐显露出来。换句话说，技术寻找场景落地进行商业化，要远远比在第三方调研公司刷排名、国际竞赛刷排名困难得多。

对于一些苦苦找不到商业模式的人，再没有传统企业基础的情况下，只好向互联网创业公司学习，但免费的服务协议，互联网的玩法，对于行业用户而言更多是反感的。因此对于许多有算法技术的公司而言，学术派出身是先天的优势，但真正进入到商业市场之中，大牛的IP要得到用户的青睐，主要看的还是产品，尤其在长期的竞争中IP的优势可能不会太明显，因此要将技术落地到垂直的领域之中，仅仅依靠算法服务，很难将企业做大，以安防为例，越来越多的算法公司在投入做硬件及软件产品，友商及客户们自己也在成立研究院做算法，因此算法的差距将不断缩小，如果算法公司无法突破原有的性能取得更大的进步，形成自身的技术壁垒，恐怕很难跳出”刷分拿融资”的怪圈，这也是许多创企本身最大的困难所在。

一位AI企业负责人曾说过，当前安防项目建设，大部分资金都投入到了基础建设上，也就是前端建设，而后端的数据分析所占的资金配比5％都不到，创业公司想要用5％的资源去撬动对手95％的市场，难度之大可以想象。

除了自身因素及资本市场因素之外，用户将是决定AI或机器视觉能否在行业应用普及化的根本性因素。无可否认，通过人工智能实现更智能化的安防布控是可行的，但在实验室谈的技术理论，在现实需要考虑的东西需要更全面。有用户反映，人工智能安防系统要大面积使用，需要突破2个关键性条件：

一是技术完全超过人眼，实现准确高效；

二是应用成本要低于投入的人力成本，要有显著的效益。目前来看，这两者都存在可以提升的空间，同时同质化产品一点都不少，AI创企要从中杀出一条“血路”，可能并不像在象牙塔中来几场精彩绝伦的“辩论”那么简单。

2019年无论是安防市场还是资本市场，对于故事与情怀的触动基本已经免疫，在寻找场景应用落地的商场中犹如“神仙打架”，各家企业正各显神通，或许在2019年底时，当我们再次回顾，我们能看到更理性化的AI企业。