Aibee 「出圈」，林元慶守正出奇的勝利
從算法為王到落地至上，如今AI圈的角逐，高手如雲，戰事膠着。
此時，AI To B賽道殺出一股新勢力，Aibee 愛筆智能。
在漸入正軌的AI界，它非常稚嫩：誕生於2017年11月，至今不過3歲有餘；
在眾多AI創企在智慧零售折戟沉沙之時，它加速進攻：在泛零售領域風生水起,並且定義出一個全新的AI賽道——線下空間數字化與智能化；
在曾經市場趨冷的VC圈，它吸金量矚目：曾創下中國AI初創企業天使輪融資額新紀錄，3年內累計融資超1.7億美元。
縱有諸多標籤加身，Aibee 卻不喜招搖、無意喧譁，在酷炫的AI圈，顯得有些過於低調。
2021年3月，CGTN（中國國際電視台）Closer to China with R.L.Kuhn《走近中國》欄目就以中國的"科技創新"為題，立足全球視野，對這個初出茅廬卻成績斐然的企業進行了長達30分鐘的報道。
這個讓國際驚鴻一瞥的中國AI企業，具有怎樣的力量？
生於高知之家Aibee 由林元慶於2017年11月在北京創辦。
翻看其履歷，密密麻麻的學術之旅，每一段都極具含金量。
林元慶學成於北京理工大學，深造於清華大學，轉折於賓夕法尼亞大學。
林元慶此後十幾年的機器學習和計算機視覺科研路，從攻讀賓夕法尼亞大學博士期間開啓。
這是一所極具開創性精神的大學。
世界上第一台全電子數學計算機“ENIAC”正是由這所大學在1946年設計，開創了計算機的新時代。
同時還培養了沃倫·巴菲特、埃隆·馬斯克、思科系統公司創始人萊奧納德·波薩克等傑出校友。
這種開創性精神，在林元慶身上也可得一見。
林元慶曾擔任NEC美國實驗室媒體分析部門主管。
與其他AI實驗室相比，NEC Labs重研發與落地，設置技術推廣市場機制鼓勵技術應用。
NEC Labs 雷厲風行的行事風格為AI創業注入了源源不斷的活力，掀起多股AI浪潮，更為AI輸送了如餘凱、朱勝火、黃暢、徐偉、周曦、王孝宇等各細分領域的領頭人。
林元慶在負責NEC 美國實驗室媒體分析部門期間主攻兩個研究方向：一是大規模細粒度圖像識別，二是自動駕駛的3D視覺感知。
林元慶領導的團隊，取得多項重要計算機視覺技術國際測試世界第一，包括第一屆ImageNet挑戰賽。
而後就是大家所熟知的，2015年，林元慶應吳恩達之邀加入百度，負責深度學習實驗室（IDL）。
對於早在10年前就佈局人工智能的百度，AI已經成為百度的第二增長曲線。
其中，百度深度學習實驗室是百度研究院成立最早和規模最大的實驗室之一，專注於深度學習、圖像/視頻理解、3D視覺、人機交互、自動駕駛等領域核心技術的研發，是百度人工智能技術研發隊伍中的排頭兵。
2017年，林元慶又任百度研究院院長，全面負責百度的硅谷人工智能實驗室（SVAIL）、大數據實驗室（BDL）、深度學習實驗室（IDL）、增強現實實驗室（ARL）。
可以説，百度研究院囊括眾多底層基礎技術到感知、認知技術的AI多領域研究，並強調展開跨領域研究合作，研究技術廣、落地場景豐富。
如果説林元慶在科研道路上如有神助，那麼他對應用科學如痴如醉的熱愛，就是那個神。
這些強技術、重落地的經歷，對林元慶的風格、思路都頗具影響力，讓他更加務實，更看重技術融合及應用。
而這些，的確在後來成為構築 Aibee 技術與落地的基本盤之一，Aibee 的解決方案，融合計算機視覺、大數據分析、機器人、語音識別、自然語言理解等多模態人工智能技術。
多元的經歷造就了 Aibee 的誕生，也賦予了它不走尋常路的基因。
當不少AI企業爭先發人臉識別、語音識別等單維度技術的捷報，林元慶堅信多維AI技術融合，才是人工智能的未來。
當大多數AI企業醉心於智慧城市的宏大天地中，林元慶向“小”看，聚焦於外人看來不足為懼的線下零售。
林元慶並非一意孤行，而是基於三個標準：
體量足夠大、離價值足夠近、場景足夠豐富。
以線下零售為例，其體量巨大，中國社會零售總額近40萬億，線上份額約1/4，佔據3/4份額的線下市場是一塊極具潛力的AI應用的處女地。
其價值效果顯現快，2C靈活的本質，讓AI賦能零售的效果驗證更容易更快。
其細分場景多，整個零售環節涉及諸多要素，看似不足掛齒，實則產業鏈極長。
AI要能真正革新第四次工業革命，必須進入各行各業，但垂直行業，尤其是實體行業，AI的能量還遠未被釋放。
林元慶正是着眼於此，賦予了 Aibee “賦能升級垂直行業，打磨極致的技術”的使命。
儘管林元慶學術成就斐然，他卻深諳行業之道：
“零售行業不會關注你在國際期刊上發過多少論文、在世界競賽上拿過多少冠軍，他們關心的是你到底能不能創造價值。”
他強調，Aibee 追求極致的技術的最終目的，是幫助線下空間實現全面的數字化，走向智能化的運營、管理和觸達。
正是這種對市場的清晰洞見與堅持，造就了今天的 Aibee ，使其得以成長為國內擁有AI多維技術能力的線下空間數字化與智能化解決方案提供商。
煉於亂石之地Aibee 看中的泛零售這一寶地，其實頗具高山險峻之感，無數AI初創公司在此丟盔棄甲。
林元慶看來，原因有二。
單點AI技術的應用，於線下零售數字化，杯水車薪。
以商業地產廣泛需要的客流技術為例，AI賦能可分為三個階段。
頭肩識別；人臉識別和ReID識別；多維AI技術識別。
Aibee 剛創立時，行業大多從人臉+ReID的角度出發，以客流系統為主要手段。
而那時 Aibee 就意識到，僅靠一兩個技術維度難以走通，會使獲得的數據局部化、精準度不足、不成體系。
“舉個最簡單的例子，北方冬天大家都穿黑大衣，ReID怎麼識別？”
不成熟的技術、不全面的邏輯，只能產出一個單薄的成品，難以支撐零售數字化的星辰大海。
零售的數字化、智能化升級，是多項技術的融合，並逐個在場景應用中迭代，最終把技術整合，形成整體解決方案。
但拋開融合，彼時相當多的單點技術都不成熟，有的甚至根本為零。
強大的研發投入和力度，考驗着一個企業的融資能力和資源積累能力，更考驗一個企業一以貫之的決心。
零售對價值敏感度高，讓AI創業是一個“and”的關係，而不是“or”的關係。
“零售領域對價值尤為敏感，而做一錘子買賣也不是我們想要的，這並非冠冕堂皇之言，從一開始，客户價值就一直在我們list的首頁。”
林元慶説這話時頗為真誠。
林元慶認為，B端產業鏈非常長、複雜度非常高，任何一個短板，都可能成為掉隊的致命因素。
以智慧停車為例，涉及3D掃描、攝像頭落地安裝、質量控制、系統運行、運維、數據產出、數據分析、與購物中心的客流數據關聯分析、精準推薦、尋車系統等等環節，而每個環節中又涉及紛繁複雜的技術、大小不一的產業鏈長度和工程量，以及對接不同的客户。
要深入每個毛孔裏，深入瞭解、發現問題，再涉及解決問題的整體解決方案，這個過程複雜而艱難。
“技術的門檻遲早會被跨越，在這之外還有產品的門檻、數據的門檻、資源的門檻、組織的門檻。”
Aibee 憑什麼衝出來了？
我看到的不是AI的問題，而是零售領域很強的需求。
定位高端購物中心，相較超市、便利店等場景，前者往往創新意願更強，更願意為技術買單。
抓住核心痛點，購物中心多以租金為生，缺乏用户數據，不懂用户，運營和管理缺少抓手。
前三年，Aibee 都在與時間賽跑，為打磨極致的技術苦練基本功，而後梳理出業務邏輯，逐一進攻。
簡單來説，Aibee 是圍繞“人、貨、場、車”進行全面的數字化，並提供全套數字化方案。
首先，“場”維度，通過全場3D重建，釐米級定位場內每個區域、店鋪、櫃枱甚至是商品的三維座標，使各種要素在空間中得以精準地座標映射；
這一環節是整個解決方案中數字化、智能化的基礎。
其次，“人”維度，實現了線下場景全量數字化，基於此形成清晰而準確的全場、樓層、業態、店鋪、過店、進店、深逛顧客數據漏斗，200+數據維度全面解析客羣情況；
同時，“貨”維度，通過計算機視覺技術或 RFID 技術，數字化所有區域、貨架的空間位置以及識別陳列商品；
有人問，“車”的維度呢？
別急，Aibee 的智慧停車解決方案也做得極為細緻，涵蓋停前、停中、停後三個環節。
停前的預約；停中的精準導航、VIP自動地鎖；停後的反向尋車、汽車後市場服務、周邊信息推送。
同理，通過停車場的 3D 重建以及對車輛的跨攝像頭實時追蹤，Aibee 可以繪製完整的車輛實時動態軌跡。
“停中環節最難的是，到場後怎麼快速找到預約的車位，如果太難找還不如隨便停個車位，所以精準導航非常關鍵。”林元慶説道。
Aibee 則設計了指示燈欄導航、手機VR導航等多種導航選擇。
當車輛進入停車場，手機上的VR實景導航將全程指引車主前往預約位置，道路上方的停車場LED指示燈根據預約信息和車牌識別，在每個路口提示方向。
當購物結束後，購物中心內的每一塊智慧屏幕都可以基於顧客的當前位置，為顧客做路徑規劃和VR 導航，輕鬆找到車輛。
此外，Aibee 還能給停車場管理者提供空置率、車位使用情況、車位違停情況、車道實時擁堵情況在內的一整套數據。
這套解決方案，真正在購物中心場景內，將人、貨、場、車大數據打通。
在購物中心的熔爐裏日日夜夜淬鍊的過程中，Aibee 逐漸提煉出一套底層技術架構。
這些底層技術架構的核心模塊,在不同的線下空間基本相通。
這一點在開拓新領域時尤為明顯，他們意識到，很多看似不同的行業，其底層技術和業務邏輯諸多相似。
比如品牌連鎖門店、機場、高鐵、景區等場景，都是連接B端與C端，且面向C端客户，都能劃分成人、場、車、物/貨等環節。
在這之後，Aibee 從商業地產/購物中心出發，業務觸角不斷延伸，現今已經形成商業地產/購物中心、品牌連鎖門店（銀行網點/汽車 4S 店/零售門店）、機場三大主線，並向景區、高鐵、停車場等領域繼續延展。
Aibee 將零售的概念極大擴容又不偏離核心，也就是在這個過程中，Aibee 摸索出一條“線下空間的數字化和智能化”之路。
立於高山之巔過去十年，To C鎖定了中國商業舞台的焦點，消費互聯網、流量、GMV、社交電商等關鍵詞充斥着每一塊屏幕。
悄然間，To B的號角逐漸在各個角落吹響，降本增效、數字化轉型、企業服務吸引了資本的目光，成為引領資本圈、產業界的時尚熱詞。
大勢當前，巨頭也轉身。
一直被詬病沒有To B基因的騰訊，也在其成立20週年之際宣佈騰訊從消費互聯網向產業互聯網升級的戰略調整。
阿里、百度等互聯網巨鱷早已以兇猛之姿發力B端市場，力壓千斤。
這一嬗變背後，是十餘年流量爭奪戰趨於頂峯，To B金礦價值初顯的徵兆。
毋庸置疑，數字化經濟浪潮來臨，To B是門好生意。
在滔天巨浪之前，Aibee 早已鑿起AI to B的船，並聚焦線下空間數字化與智能化，力圖構建一套線下空間操作系統。
如果説深耕購物中心讓他們活了下來，擴容泛零售領域讓他們更具競爭力，那麼“線下空間數字化與智能化”這套操作系統的誕生大有可能讓他們走向偉大。
正如前文所述，中國的經濟已經到了一個臨界點了，高質量的經濟將是未來10-20年經濟發展的絕對走向。
而AI，正是開啓這個臨界點的最佳鑰匙。
AI席捲而來、數據指數遞增，其結果是：數字世界與實體世界的交集越來越多、邊界越來越模糊。
新世界之下：如何建立用户與載體之間的關係？如何提升線下零售領域的管理效率？如何重構線下與線上的聯繫？
Aibee 給出的答案是：線下空間數字化與智能化的操作系統。
Aibee 提出一個“OOO”（Offline Online One-world）"線下線上一世界"理念，同時也將自身定位為線下與線上的"連接器"。
什麼是線下空間？其數字化與智能化的操作系統如何構建？
首先要明白，線下空間是塊潛力巨大的領域。
零售在GDP中的佔比超過40%，其中線下零售佔比超過70%，數字化的滲透率卻極低。
互聯網時代，是爭奪用户注意力和時長的戰爭，當線上流量血海一片，用户線下時長成為待開發的藍海。
線下空間在哪？在購物中心、在機場、在品牌連鎖門店、在景區等等領域。
這些領域，幾乎佔領了絕大多數用户消磨時間的核心空間。
Aibee 要做的，正是基於互聯網用户時長概念，將線下空間數字化，搭建數字化基座。
幫助線下空間全面而徹底地去了解“人、貨、場、車”等線下全要素。數字化本質就是線上化。
如果互聯網時代是網頁搜索和推薦，那麼數字化時代就是線下可搜索亦可推薦。
將“人、貨、場、車”全部數字化後，輸出到系統，所有數據在操作系統之上，這將是一個巨大的“搜索+推薦”系統。
“就像iOS，搭建好操作系統之後，不需要關心硬盤和CPU如何交互，功能直接調用，應用直接開發。”
當所有物理要素數字化後，可發掘出越來越多的應用，衍生出越來越多的價值。
“5年之後，中國如果還有購物中心還沒有 Aibee 這樣的全套的數字化與智能化的解決方案，這個購物中心就OUT了。”林元慶語氣温和而肯定，“我們希望，當你進入一個購物中心，或者進入一個機場，樓不是 Aibee 蓋的，但數字化大概率是 Aibee 做的。”
行於未來之路在 Aibee 創立之前，對於林元慶的AI to B理念，不少投資人表示，中國To B企業大多生存艱難，難有前景。
所幸，林元慶持之以恆的堅持，所幸，Aibee 遇到一羣願景一致的盟友、一羣坦誠信任的合作伙伴。
據悉，紅星美凱龍、鄭志剛C資本等其客户均成為 Aibee 的投資人。
“假如説我從今天開始出來創業，再給我三年多的時間，我也做不到 Aibee 現在的成績。”
在這種“不可複製的幸運”之中，短短三年多，不知不覺 Aibee 的腳步已經越走越堅實。
在商業地產行業，Aibee 在國內TOP 30商業地產品牌覆蓋率達到50%，已成為商業地產數智化市場No.1。
在品牌連鎖門店行業（零售門店/銀行網點/汽車4S店），以汽車4S店為例，Aibee 與廣汽達成數字化門店標杆工程合作，與百度有駕合作上線了數百家“VR 數字化 4S 門店”。
在交通旅遊方面，Aibee 與北京首都機場共同探索、打造全面的智慧機場解決方案，通過數字化基座的建設，形成包括智能人像視頻分析平台、旅客服務平台、智慧問詢互動屏、大流量智能測温、智能人臉尋車停車場等一系列的應用落地，並在眾多大型頭部機場及航司達成深度落地。
在首都機場之外，Aibee 推動國內超300家4A/5A景區實現智能化升級，此外更聯合中國鐵設，開拓高鐵新場景。
幸運背後，是戰略眼光、技術研發、組織架構、市場擴展等等多方面的共同答卷。
林元慶表示，Aibee 創立以來，沒改過方向，一直在原定賽道上不斷深入和擴容。
“哪些做哪些不做，我們從一開始就會想得很清楚。比如我做停車場，我關心的是購物中心、機場、高鐵，不做他們之外的停車場。”
林元慶給 Aibee 定下一個十年計劃、三大階段。
第一階段，埋首技術和產品研發，並標準化，找到產品市場。
在這個階段，林元慶在組織管理上花費了最多的時間。
公司剛成立時約100人，模塊化研發，每個人負責不同模塊，所有人都彙報給林元慶。
第一年開始系統初成，第二年降成本、可部署，第三年着力於產品化，提高泛化能力。
第二階段，在每個細分賽道全線進攻，佔領市場份額。
“如果打法得當，相信我們三年之內，可以佔據汽車數字化門店70%以上的市場。”
“這個目標不會一帆風順，很有挑戰，但我們的信心來自於前期大量研發投入。市場上需要的技術，目前只有我們能提供。”
第三階段，初步形成線下空間的數字化底座，發掘社會場景和應用。
“有一些路可能很容易，但不一定能走很遠，有些路可能很難，但如果是你相信的方向，就堅決去做，我應該屬於後者。”林元慶補充道，“創業者相信什麼是最重要的。”
過去不斷增肌的三年，Aibee 逐漸打造出一副健碩的身軀，而今站在第二階段的起點，Aibee 依然在清晰、堅決的戰略之上，不懼荊棘遍野，遇山開路，坦蕩前行。雷鋒網雷鋒網雷鋒網