文/杨洁 编辑/单一
2015年，从中科院走出的周曦萌生想法，企图用AI技术突破商业应用开始，云从就面对着强大的竞争对手。
例如2011年，清华毕业生印奇和同学创立的旷视科技；2012年，麻省理工学院博士后研究员朱珑归国创办的依图，以及几乎同时期香港中文大学教授汤晓鸥成立的商汤科技。
由于资本关注，一批带资入场的AI公司雨后春笋般冒了出来，市场的容量很大，但在实际的场景落地中，走得却没有那么快。
中国计算机视觉行业
通过短短几年的攻城略地，中国计算机视觉行业形成了“四超多强”的格局，旷视、商汤、云从、依图成为行业四大独角兽，分别完成了多轮的“融资”竞赛。
“九死一生。”云从科技高级副总裁杨桦这样告诉锌财经。
这家从中科院重庆研究院走出的创业公司，在经历了风口、竞争、和资本追逐之后，成为备受瞩目的AI公司之一。
2018年10月云从完成B＋轮融资，其估值已经涨至230亿元，在以银行为主的金融战场，云从科技占据了80%的市场份额，服务约400余家商业银行；在安防领域，其服务对象涵盖31个省市区。
中国人工智能风起五年，这些玩家们也慢慢悟出一道铁律：技术落地才是AI公司价值的证明，从学术界到商业世界，各家都在金融、安防、交通、新零售等领域抢夺市场，证明价值。
各家的偏好和步调不尽相同，在云从的规划中，商业化落地一直都是重中之重。
“生死时速”
近两年来，云从创始人周曦鲜少接受媒体采访，大多数时间，周曦都投身于一线，专注技术与产品的研发。
在锌财经的采访中，“战略性强，善于规划”是周曦被多次提及的领导风格，“技术一定要落地。”杨桦回忆，这句引领人工智能行业商业化的铁律，周曦从创始之初就一再强调。
倒也并不奇怪，在2015年云从成立的当口，商汤，旷视，依图等企业已经开始在安防，银行等领域混战，并相继有产品落地。
在起步上，云从并没有占的先机。如果创始人和企业没有往前多看一步，这家缺乏创业经验的团队，必定会在对手的挤压下尸骨无存。
云从创始人周曦
2011年，周曦回国，在中国科学院重庆研究院成立智能多媒体中心，从事计算机视觉相关研究。
周曦告诉锌财经，在当时的阶段，人工智能机器学习的这个分支中，语音识别已经到了系统化的阶段，而图像识别处于实践的阶段，但天然的，图像应用场景更加广泛，是重要的跨行业入口。
看准了图像识别的方向，周曦带领团队开发出了国内首个刷脸支付原型系统、智能摄像机、人脸属性分析等系列人工智能系统。
2014年，研究中心的几十号研发人员已经不能满足业务需要，并且在运营管理，业务方面也存在巨大的缺口。
几经思索、讨论，周曦团队决定成立人工智能公司，2015年4月15日，云从科技正式成立。
得益于人工智能概念的升温，市场涌现出了大量的需求，在当时，旷视已经有诸多C端产品落地，并与蚂蚁金服合作，转向To B；商汤投入大量资金和资源，建立起几十万人的数据库，逐步提高人脸识别准确率。
但新一代技术公司该怎么走，也是他们共同要思考的问题，周曦认为在这个领域，过了技术先发者的窗口期，各家识别的准确率比行业高出1%，没有实质意义。
与行业结合，落地，形成产品甚至是解决方案，才是当时人工智能公司规模商业化的核心。
而在中科院时期，云从科技承接过国家级别的人脸识别项目，与此同时，2015年的“3.15”晚会上，曝光了诸多银行无法识别假身份证的系统漏洞 ，基于两方面的考量，银行理所当然的成为云从切入行业的第一个选择。
成立于2015年的云从科技
据云从联合创始人姚志强讲述，云从科技的第一张业务订单，是帮海通证券股份有限公司做远程开户的身份认证系统。
为了做成这第一单业务，时任云从科技研发总监的李夏风等10位核心技术人员在海通证券的机房里奋战，饿了吃外卖，困了就睡在机房里临时支起的折叠床上。
所有人进入战斗模式，经常为具体方案争得面红耳赤，不过，要将实验室诞生的研发技术形成一套面向大型 B 端客户的商用解决方案，对于当时的云从团队来说，仍然困难重重。
技术过于超前，对方的主管部门并不了解，“人脸识别技术能带来什么效益？”“如何利用人脸识别技术提升工作效率？”各种疑问接踵而至。
在为海通证券搭建完系统后，问题却出现了。由于消费者在做人脸识别时，用的手机不同，导致系统识别率也有所差异，再加上用户量上涨，系统测试也不稳定，工程化的能力还不成熟。因此，项目的整个团队全体全天24小时蹲守在上海。
“如果搞不定，都不要回重庆。”强压之下，经过10天10夜的奋战，系统调试上线成功，这个消息让这家初创企业欢呼不已。
“太累了，我们当时只想大睡三天。”李夏风回忆，为此，他甚至拒绝了周曦开办庆功宴的建议。
云从科技的第一炮打得很响。
当月海通证券远程开户身份认证量就超过了50万，平均每天有超3万的用户利用云从科技的系统进行开户。有了这一成功案例，云从科技的产品得以开始在金融业特别是银行里全面发力。
头炮打响后，云从科技20余名核心骨干召开了公司第一次会议，议题为确定公司未来产品的方向。
“坏故事”开局
即便克服了当时的难关，但依然没人能看清这家企业将驶向何方。
20余个核心骨干分成两拨吵作一团，吵架的原因是，销售团队在推广过程中，公司的产品跟研发速度跟不上市场的需求；而研发团队认为没有需求不知道做什么产品。
在当时，面对庞大的市场，那时的云从科技还并不知道市场需求到底是什么。
通常来讲，传统银行机构触及AI的动作要缓慢很多，一般银行对某项技术感兴趣，就会把十几家人脸识别厂商拽过来做技术测试和筛选。
另外，计算机视觉公司落地点不同，必定会在相同行业进行竞争，此类问题，无法避免。
在2015年，旷视科技在互联网金融领域发力，旷视上线了面向金融和征信领域的人脸识别在线身份验证平台FaceID，为用户提供从端到云的身份验证，与银行、信用卡中心等进行合作；自2012年起做安防业务开始的依图，也于2015年获得第一个金融客户。
“当时的争论点在于，需求很多，但是有的是真需求，有的是伪需求，无法分辨。”云从高级副总裁杨桦解释。
争吵以后，云从科技团队得出结论，尽可能以工商银行、农业银行等大客户的需求为主，然后再以大客户的经验去覆盖小客户，提高成功率。
在当时，云从科技的两条原则是：一是研究内容要集中，先做好人脸；第二是行业上要集中，只做金融和安防。
人工智能进入银行业
很快，云从科技也启动了某国有大型银行的业务，第一个“坏故事”，却为云从开了一个好头。
杨桦告诉锌财经，这一单前前后后做了四五个月，系统通过了层层考验，却在招标环节碰了壁。
原来，此次招标要求的诸多资质，刚成立几个月的云从科技并不具备。“我们的标书做了60多页，以为很详细了，可是发现别人都做了300多页。”
在走向市场过程中，从技术思维转变为产品思维，是团队面临的重要挑战。
对行业的认知不足便是第一个难点；另外，云从清一色的科研团队阵容，也意味着在销售、市场推广等环节的经验空白。
这一次碰壁也让团队认识到，一定要把脚伸到泥里，把技术跟传统的产业 绑定。
杨桦回忆，为了尽快接触到银行客户，云从派出了创始团队中的刘君担任北区客户总监（现已升任为行业客户部总监），只身一人从重庆前往北京建立销售团队。
时至今日，云从位于北京的办公室也不在 AI 公司扎堆的中关村，而是位于客户附近。
尽管云从在客户端的初期拓展层面有诸多短板，但凭借高于竞争对手的技术指标，云从依然获得了首批银行客户。
不久，西安银行找到云从科技，表达了合作的意向，在这个项目中，团队吸取了之前失败的教训，以西安银行为范例，摸底了银行的业务需求，形成可复制推广的标准化产品。
2015年9月，云从科技正式与西安银行签订战略协议，从柜台、自助机具、网上银行到机房的运营等，拿出了标准化的解决方案。
以此为基础，云从科技在技术，和服务上，奠定了自己的优势，并占据了国内银行业的大半市场份额。
与银行领域的合作，是云从思维转变的一大开端，云从的下一个挑战是跨出安全区，闯入商业化的辽阔疆土。
云从科技人脸识别轨迹系统
在2016年下半年，云从的业务开始正式涉足安防板块，最初的业务是在广东公安厅试点，做人证静态的大部检索，即通过天网拍到重点人员照片，从人口库中检索具体信息。
相同的竞争持续上演。
当时广东省公安厅用的是德国和日本的系统，都是老牌做人脸识别的厂商。“核心的业务系统最好是用国产的系统，但是当时国内缺乏可用的系统，破案需求又大。”姚志强说。
广东省公安厅开始拿云从科技的系统和国外的作比对，云从科技比国外的系统领先了一个数量级，且命中率达到50%以上。
获得公安系统的肯定后，公安系统开始采用先进的人工智能技术进行抓逃、布控、人口管控等业务。
绑定头部客户，并在行业落地，是云从探索出的一个成熟的打法。
除了金融板块和安防板块，云从科技机场板块的业务也于2016年底开始慢慢发酵。2017年下半年，云从科技正式开始进军机场领域，并计划计划打造机场“大脑”，即可以对接机场大数据的管控平台，同时延伸出一些新的机场业务。近两年，也逐渐在新零售等领域逐渐。
开始“狼性”
云从的商业化摸索还在继续。
进入了快速发展的轨道，云从科技进入技术和商业双驱动阶段，杨桦认为，是否进入一个行业，一是看是不是有足够大的市场；第二个，则是市场有没有相应的需求。
在刚刚过去的人工智能大会上，周曦也提及，在AI最开始的阶段，技术公司大都只有一个技术点，但任何一个单一的技术点不足以解决一个需求的闭环，AI会从从一个点走到一条线，逐渐会形成一个面，孵化出更多线。
2019年人工智能大会现场
随着人工智能行业进入落地期，旷视科技于8月28日在港交所递交 IPO 招股书，正式公开了其在香港联交所主板上市的计划，这预示着中国人工智能市场将迈向更为成熟的一级市场。
如果说过去五年，各家都在寻求商业化落地，那么今年开始，行业可能会正式进入下半场。
随着行业的变化，云从本身也开始步入了一个新阶段。
目前云从科技已经有1600名员工左右，随着人员的增多，整个组织体系的搭建显得尤为重要。
在杨桦看来，企业随时都有可能会因为一个决策性的失误，或者行业的变化，会带来一些灾难性的东西，就像在大海里行舟，要随时保持很大的压力。
在经过团队讨论比较之下，云从科技开始学习华为，决定向华为学习总耗资20亿元引入的IPD体系。
杨桦介绍，这半年云从科技最大的调整是聚焦与搭建技术中台，建立和完善组织体系，让中台变成为前台源源不断提供支持的核心；中台不再闷着头搞研发，而是与前台相结合，研发时就考虑到用户和市场的需求。
在杨桦的办公室，背后的小黑板随处可见“搭建 ，“组织体系”，“战略”等字样。
“越来越多的业务会爆发起来，再靠土法炼钢，会吃力，需要有新的方法论去牵引现阶段的云从，”杨桦解释，“我们成为一个更好的公司去打基础，在学习的过程中不断的优化。”
而对于外界的IPO疑问，姚志强告诉锌财经，上市是一件顺势而为或顺水推舟的事情，目前还是把主要精力放在业务。对于旷视的上市，他认为，对于AI行业是个利好消息，旷视上市成功，会改变一部分人对AI行业的看法；另一方面也会带动更多的企业看到人工智能的机会。
在AI独角兽的无限游戏中，各家已经分化出不同的模式，旷视科技的业务场景上升级为城市大脑、供应链大脑、个人生活大脑等三大IoT场景业务群，正在积极需求上市；商汤科技在智慧城市，手机，自动驾驶等领域落地的同时，开始反向输血，投资版图扩张；依图的主要技术落地集中在安防和医疗两大领域。
AI开始在各行各业落地
人工智能行业还处在蓄能的阶段，更多的传统企业对技术充满了很多的期待，而迎来真正的成熟期，这是一个需要大量时间的工程，在这个过程中，企业要做好坐冷板凳的准备，并且需要有一定的抗风险能力。
“现在有些房子很矮，但殊不知，它的下面建了99层楼的地基。”杨桦说。
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