教授和博士雲集，再加上數千位科學家和工程師，要是用這樣的夢幻陣容組建一家公司，會是一副怎樣的光景呢？
說起來你可能不信，這樣的公司還真的存在。
在不久前，一家名叫商湯科技的 AI 公司，就通過了港交所的上市聆訊。
這隻 AI 領域的獨角獸，就正匯聚了 40 多名教授、 250 多名博士。另外 5000 多名員工中，有三分之二的都是科學家和工程師。
更牛的是從 2014 年成立至今，商湯已經在各種頂刊上發了 600 多篇論文，相關的專利也有 8000 多項。
用一句話形容，那就是科技含量爆棚。
更出乎意料的是，有了這麼多牛人，商湯三年還是虧了 240 多億。。。
而今天呢，差評君也準備蹭蹭商湯上市的小熱點，和大家講講商湯科技，這個有 “ AI 四小龍之首 ” 的公司的故事。
首先一說到商湯，就不得不提湯曉鷗這位大牛。
上世紀 90 年代本科畢業的他，選擇去美國求學，並在麻省理工攻讀博士學位，也正是在此期間，他接觸到了人臉識別演算法。
在拿到博士學位之後，這位大佬則在香港中文大學和微軟亞洲研究院工作，繼續從事著計算機視覺演算法相關的研究。
身任港中文資訊工程系教授的他，還組建了香港中文大學多媒體實驗室，而商湯科技也正初創於此。
在當時呢，人臉識別領域其實一直存在著瓶頸，那就是如何提高演算法的識別準確率。
簡單地說，就是提高判斷兩照片是不是同一人的能力。而人眼 97.53% 的準確率，在那時一度被認為是演算法不可超越的天花板。
但湯曉鷗並不答應， 2014 年，湯曉鷗團隊用原創的 GaussianFace 演算法超越人眼，整出了 98.52 % 準確率的 “ 怪物 ” ，創造了歷史。
隨後，高產的湯曉鷗團隊又立馬釋出了更加變態的 DeepID 演算法，直接把實驗成績提高到了 99% 以上。
逆天的資料一出， IDG 的投資人也聞風而至，計劃投資數千萬美元，助力商湯人臉識別技術的商業化，而商湯科技也由此正式成立。
至於公司為啥取名叫 “ 商湯 ” ，他們官方是的解釋是，商朝目前是咱們中華文明最早發現文字的時代，文字的出現帶來了人類文明的進步，他們認為科技也是如此的，商朝的開國皇帝正好叫湯。
只不過呢，大夥們卻更喜歡另外一種解釋，那就是湯曉鷗從教授轉去經商了，經商的湯教授，簡稱商湯。
由於前幾年由阿法狗引發的全球 AI 熱，再加上的本身實力夠硬。
商湯科技就一直是資本市場眼中的香餑餑。
從 2015 年至今，公司一共經歷了 12 輪融資，總共籌集了 52 億美金，而商湯的生意也是越做越大。
在其起家的計算機視覺領域，就為華為、小米、 OPPO 等知名手機廠商提供解決方案，據說全世界有 4 億多部手機上都用了商湯的演算法。
而成都雙流機場、廣州白雲機場、鄭州的地鐵站也都用上了基於商湯技術的刷臉門禁機。
在其他方面，商湯還基於自己的老本行，建立起了一套通用人工智慧基礎設施，為各個領域助上一把 AI 之力。
就拿智慧城市為例，商湯能用視覺分析，檢測如井蓋、圍欄護欄的位移，抓去違章停車的影象。
還能預估交通擁堵情況，預測火災的發生等等。
就這樣，商湯的技術用在了生活中、城市中的各個角落。
而根據去年的資料，商湯也成為中國最大的計算機視覺軟體公司、亞洲最大的人工智慧軟體公司。
並且在和雲從、依圖、曠視等同行的比較中也脫穎而出，擁有近百億市值的商湯，就這麼成為了 AI 四小龍之首。
看到這相信就有差友會說了，商湯科技既然這麼頂，上市之後只不是可以立馬梭哈，直接賣爆商湯股票！
那差評君可能要說停停了，先別衝動，因為商湯科技看似成果滿滿的背後，其實都是錢砸出來的。
商湯科技也可以說就是如今 AI 行業的一個完美代表，光鮮亮麗的背後，其實是鉅額虧損。。。
就這麼說吧，雖然近三年來商湯科技的營收是 18.5 億、 30.3 億和 34.5 億。但是抵去研發在內的各種成本之後，其實商湯每年都是虧損的。
其中光是這三年累計虧損了 240 多億。
為啥會這麼燒錢呢？
差評君簡單地舉個例子啊，其中商湯光是為了建設他們自己的 AI 超算中心，商湯就投資了 50 多億。
但超算中心這玩意兒，可不是建完了之後就能一勞永逸了，因為它是一隻實打實的吞金獸。
商湯的研究員就曾稍微估算了一下，按下超算中心那個標有 run ( 執行 ）的按鈕，一次資料訓練的迭代整體就要花費至少 50 萬元。
這麼說吧，賣幾百只火鍋，可都不夠摁一下。
商湯內部那麼多的科學家和工程師們，每天可都靠著按 “ run ” 來訓練自己的 AI 模型呢。
並且啊，這還沒算上科學家們的工資，還有每年追加採購 GPU 叢集的數億成本。是的， AI 就是這麼一個燒錢的遊戲。
這還不是商湯的個例，其他的 AI 三小龍在研發上的投入也絲毫不小氣，動不動就是幾億甚至幾十億的研發。
但是呢，投了錢不一定有成果，有成果不一定能商業化，不投錢又怕被淘汰， AI 行業就陷入了這麼一個怪圈。
再加上地鐵、機場等智慧城市專案的建設週期長，回報週期也長；而且很多手機廠商對 AI 演算法實行買斷制，你沒有投錢新玩意兒弄出來，他們肯不會再次掏錢給你。
虧損，也就這麼成了如今 AI 行業的家常便飯。
這兩年國家對個人資訊，特別是人臉資料的重視，也讓單純的人臉識別資料更難獲得，所以說啊，靠這起家的 “ 商湯們 ” 還真是遇到了些瓶頸。這麼看的話，建超算也算是一波方向調整。
而這次商湯的上市計劃，則準備把 IPO 籌集到的 60% 資金，再次投入到 AI 研發當中。
所以啊，作為一個科研機構，這些爆論文和瘋狂砸錢 “ 商湯 ” 們確實很優秀。
但是作為一家公司，盈利和商業化才是他們的目的，在這方面， “ 商湯 ” 們暫時還是不及格的。
另外， AI 行業的故事還讓我想到了創新領域一個名叫 “ 死亡之谷 ” 的理論。
簡單地說，就是科技創新從提出，到真正地走向產業化之間，還有很長的路要走。而其中大多數的專案都會死在這條路上，這個從科研到產業化之間的鴻溝也被叫做 “ 死亡之谷 ” 。
在前幾年的 AI 狂熱，靠個 PPT 就能融到資的時代過去之後，如今的 AI 行業似乎就即將進入這個深谷之中。
雖然 AI 在很多領域都得到了應用， 97% 到 99% 準確率之間的飛躍，或許需要幾百億的真金白銀投入，但說實話對於差評君這類老百姓來說，感知其實真的不是很大。
而且從如今 AI 行業的表現來看，虧損很可能會成為家常便飯。
最後呢，這些 AI 行業的盈利能力可能存疑，但是對於 AI 的未來，差評君還是很看好的。
就像砸錢無數，早在上個世紀五十年代就整出了 “ 現代通訊理論 ” 、 UNIX 作業系統、行動電話技術的貝爾實驗室一樣，他們肯定也沒想到這些技術在幾十年後能生根發芽，甚至改變世界。
AI 行業或許也一樣，相信一路燒錢一路融資到現在的 “ 商湯們 ” ，也會種下的 AI 種子，而它們也很可能在未來，真正結出改變世界的果子來。
