文 |李永华
来源 | 智能相对论（ID：aixdlun）
人工智能行业一切皆有可能，黑马的出现并不会令人意外。
今年3月，一张中国“独角兽”企业榜单在网络中热传，仅仅两个月后，榜单之外的一家上海AI企业就跻身“独角兽”新贵行列——2014年成立的深兰科技，在“国家队”中金资本，以及绿地集团的先后注资下，估值很快超过数百亿人民币。
值得一提的是，黑马们往往还有自己的“调性”，深兰科技对一般投资机构就有“四无”：无董事席位、无投票权、无对赌、无回购承诺，且投资必须采用深兰自己制定的NDA（保密协议）、TS（投资意向书）和投资合同。不同于很多创业企业接近IPO时创始团队持股已经降至20%以下，深兰科技的陈海波和团队迄今还控制着深兰科技将近60%的股份。
天使轮和中金参与的投资轮次中，深兰科技甚至主动要求减半投资，历次融资中最多的也未超过3亿。显然，这匹黑马抛弃了行业内普遍的“To VC”潜规则，这与深兰科技大量产品已经进入市场、可以养活自己，同时创始团队个人有现金储备有直接关联，而作为人工智能创业大潮中少数的独角兽玩家，深兰科技这些“黑马气质”与其强人才支撑下的研发、产品实力密不可分。
可触摸的落地，才是AI变革世界的开始
不论说得如何天花乱坠，只有可触摸的AI，才能产生真正的社会价值。
1、走出“理论范”，AI才能“脱虚向实”
产业化的AI不是“技术”的光杆司令，与现实结合、强调落地性，才是AI价值的最终来源。深兰科技的AI，从一开始就避开了许多创业企业都喜欢的、高高在上的“理论范”，而选择了与现实应用紧密结合。
目前，深兰科技业务涉及自动驾驶与整车、智能机器人、AI CITY、生物智能、零售升级、智能语音、芯片、安防、军工等领域，都是“实打实”的现实应用。
例如，深兰科技推出的自动驾驶+新零售结合产品“芭堤雅自动驾驶商用车”，刮起移动零售风潮，已与九华集团成立合资公司，与奥利奥，五芳斋等知名品牌合作运营；在新加坡、泰国、阿曼等国家将上线运行的“自动驾驶熊猫公交车”，成为一带一路形象产品；此外，还有与卢森堡金融大厦落地的苹果闸机，兜售机器人等产品。
在专业的新零售解决方案方面，深兰科技的大兰、小兰、结算台等智能零售产品已经在国内外全面落地，北从新疆石河子和哈尔冰雪场，南到海南岛绿地酒店，都能看到深兰科技产品的身影。
2、用户“AI获得感”成体验比拼关键
业内人士感觉AI如火如荼，但普通用户很少感知到AI的存在，存在“获得感”不足的现象，这反过来让社会层面推动力也有所减弱，毕竟，你要让大家支持AI的发展，必须要有现实的AI体验感知。
这方面，深兰科技的一些“黑科技”可能恰逢其时。
例如，深兰科技的无人售货柜“大兰”，除了商品精确识别、快速计算等功能，更重要的是能做到“无媒介支付”，用户绑定支付宝或微信后，取产品、拿出产品、关上柜门的常规动作，即实现自动结算。而且，对于那些注册过的老用户而言，通过手掌（注册时录入）识别即可自动购物与结算，不但无现金支付，现在用户连手机都不用带了。
这颠覆了“新零售”就是“自助结算”的狭隘观念，“拿了就走”的用户“AI获得感”自然进一步加深。
3、AI不是风口，而是自带落地属性的“基础设施”
都说AI是“风口”行业，但本质上，AI的价值都是由服务的对象领域所体现，不能算作独立的风口，它拥有与生俱来的“落地”属性。
这个过程中，AI可以服务于传统领域升级，例如深兰科技在智慧交通方面利用视觉系统改造城市快速交通系统；在教育方面和建青实验学校等上海几所学校合作，提供人工智能机器视觉监控学生学习情况，用手脉系统作为进出门禁等技术服务。
也可以服务于那些本就是真正风口的行业，例如深兰科技与新零售企业/平台的合作，与有智能化需求的汽车企业合作无人驾驶，与外卖/电商合作物流机器人等，新技术叠加本就是风口的领域，创造出更大的业务想象力。
产品为因，技术为果，“研发实力”不能颠倒主次
既然谈到落地与应用，产品与技术的关系中暗含的理念革新，或是深兰科技能够异军突起的优势所在。
1、产品导向还是技术导向，这是个问题
多数企业做AI的思维方式，都是有什么样的技术，就为它设计什么样的产品。其结果，就是不少企业表面上吹嘘技术有多厉害、算法有多先进，但一谈到具体应用的成效就沉默起来。
或许与深兰科技从一开始就强调落地的“调性”有关，其与大多数AI公司不同，产品经理把握整个产品的方向，负责技术的算法工程师，软件工程师，硬件工程师，深兰科学院科学家等都围绕如何实现产品服务。
先技术、后产品其本质是看菜吃饭；而先产品后技术，是先设定目标，然后再围绕目标去实现。AI要更好地落地，坚持产品为先会是未来的核心思维方式。
2、产品为因、技术为果，AI技术要求更严苛
先有产品（也即市场的现实落地需求），再去谈技术的满足，虽然看起来是偏重产品，事实对技术的要求变得更为严苛，毕竟，为了满足预设的目标，在技术上创造条件，比那些有啥技术上啥产品的方式要困难太多。
深兰科技之所以“敢”这么做，说来说去也是对自身技术能力的充分自信，相信各类落地应用的产品都能被自身的技术研发能力很好地解决。
这其实需要的是深刻的技术底蕴，AI技术能力越底层，满足千奇百怪产品的实现就越有灵活性。这方面，深兰科技优势明显，不断探索人工智能技术的理论深度，例如在生成式对抗网络、AI基因测序、脑机接口等前沿技术方面都有深度研发与预备。
3、B2B2C，真正AI“产品经理”并不好当
以产品为先，深兰科技事实上成为合作伙伴的大“产品经理”，对深兰科技而言，它面对的B2B2C的合作模式，既需要思考客户的需求，很多时候也需要思考“客户”的“用户”。
深兰科技的大兰、小兰还有结算台等智能产品，既是在为客户思考零售业务如何开展，也在洞察市场上普通消费者的现实需求。芭堤雅移动零售车、自动驾驶熊猫公交也是如此，满足用户零售新需求，成为推动技术演化的原动力。
这个过程对深兰科技而言，既是公司整体能力的体现，更需要与之匹配的产品经理人员能力。这就好比，阿里早期的开疆拓土有马云，苹果的伟大有乔布斯，特斯拉、SpaceX成为科技急先锋有马斯克，深兰科技的AI应用，也是建立在以陈海波为主的产品经理大牛带领算法技术大牛这样的架构之上。
乔布斯、马斯克、马云这些人也许并不是最懂技术的，但强大的产品能力使其并不妨碍伟大公司的形成，如今陈海波（本身同样是创业领头人）等产品经理也在AI领域走出了类似的道路。
懂客户、懂用户、懂市场还要懂AI……挑战很明显，但做下来了，就转化成不可逾越的优势。
是时候轮到中国向世界输出AI了
产业升级成为中国经济结构转型的大趋势，而宏观方向最终仍然要在具体的企业身上得到落地。深兰科技成为独角兽，与其紧紧跟随经济大形势与大需求密切相关。
例如，深兰科技先后和美菱、星星等制造企业达成合作，为爱驰、上饶客车等提供自动驾驶技术。
今年9月，深兰科技又在常州市成立“机器人工厂”以及“深兰人工智能芯片研究院”，深兰科技表示要将其打造成中国人工智能芯片研发和成果转化“高地”，在为本身产品提供技术以外，还将满足中国成倍增长的芯片需求。与之配套的是，深兰科技还将打造一支产学研一体化的研发、生产队伍，要“提升地区乃至中国机器人产业核心竞争力”。
毫无疑问，这是科技企业利用自身的技术与资源能力，对产业升级进行的现实助力。
而目光转移到国外，中国产业升级的目标本身就是要增强国际的竞争力，占据产业链高端地位。深兰科技的一系列努力，还直接形成了AI技术的国际势能。
目前，深兰科技AI产品在国际上已有来自西班牙、意大利、法国、德国、北欧三国、日本、澳大利亚、南非、韩国等“技术底子并不差”国家的订单。例如，深兰科技与世界500强排名87位的日本永旺成立合资公司为其研发扫地机器人，安防监控等设备，与戴德梁行合作为其客户提供产品技术。
此外，深兰科技在全球多国建立了由分公司和经销商组成的销售网络，且有包括英特尔人工智能联合实验室在内的超过10家世界级人工智能和物联网联合实验室。
9月，深兰科技与卢森堡国家产业中心LHOFT、卢森堡国家实验室达成协议，共同建立联合实验室，这其中，深兰科技还是LHOFT继微软、亚马逊、普华永道、德勤等国际巨头之后又一个全球合作伙伴。与之对应的是，深兰手脉闸机和兜售机器人（一款可以通过手掌识别与用户高效互动的设备）已经落地卢森堡等欧洲地区。
而说到底，深兰科技之所以能在落地应用、技术影响力方面有如此国内、国际的建树，与其人才实力密不可分。
目前，深兰科技在全球有超过百位全职博士后和博士学术带头人，超过200位名校硕士研发人员，深兰和拥有300多个博士的卢森堡国际实验室共同组建了自动驾驶、智能和精密制造、数据和金融安全方面在内的三家联合实验室汇聚了来自德国、瑞典、法国、美国等40多位博士和博士后。
这其中，有从业超过20年、深兰科技深度学习科学家、曾经独立开发了人工智能博弈软件框架、问题求解框架、Prolog逻辑语言编译器和运行环境以及相应的规则系统框架的方林博士；也有师从桂卫华院士的全栈开发工程师，TUV认证功能安全工程师FSE，牵头带领团队先后完成某10米客车智能驾驶项目，牵头开发深兰高实时性智能驾驶框架DBAC的深兰熊猫公交智能客车和熊猫扫地机的产品研发负责人的赵旭博士；也有十四年开发和管理经验、软件技术科学家、曾任微软Windows系统开发、Facebook核心工具Phabricator的开发和开源负责人以及Nearby Friends项目负责人的葛俊等“大牛”
由此，也就不难理解为什么深兰科技可以以黑马姿态杀出，一举跨越独角兽门槛了。在人才团队、技术实力、产品理念的支撑下，深兰科技的未来可期，AI领域的其他玩家们或也找到了可借鉴的新晋案例。
*以上图片来源于网络。
【完】
智能相对论（微信ID:aixdlun）：深挖人工智能这口井，评出咸淡，讲出黑白，道出vb深浅。重点关注领域：AI+医疗、机器人、智能驾驶、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、AR/VR、开发者以及背后的芯片、算法、人机交互等。
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