典型AI公司的非典型十年

理财鱼小提示：典型AI公司的非典型十年

人工智能（AI）已不再是个新奇的词汇了。

2012年，Hinton教授带领课题组首次参加ImageNet图像识别比赛，其深度神经网络算法以碾压式的胜利横扫比赛，在大洋两岸掀起了一场人工智能风暴。

一时间，学术科研红红火火，技术产业百花齐放，AI热潮席卷全球。

如今，十年过去了。

这十年间，有风口，也有泡沫，有狂热，也有反思。在资本大战、人才大战、上市大战轮番上演之后，市场终于逐渐冷静下来，开始客观地看待这场技术变革。

2022年，人们不再关注千层神经网络、亿级参数模式，取而代之的是AI能否真正的降本、增效、保证安全、优化体验。

而就在这样一个市场节点，瑞为即将完成数亿元的D1轮融资。

“这两年我们切实地感觉到，投资方在关注技术领先性的同时，会更关注一个AI公司能不能在细分赛道里建立足够竞争壁垒，能不能成为头部玩家。”瑞为技术CEO詹东晖告诉36氪。

跟其他同等融资体量的AI公司相比，瑞为技术要低调得多。

你不一定听说过瑞为，但你极有可能用过瑞为的技术。作为北京大兴机场、首都机场的AI技术提供商，瑞为的智慧机场解决方案目前已经覆盖了全国1/3以上的民用机场，并且还在不断扩展当中。

在“AI+公共安全”与“AI+商业数智化”这两大主要业务战略的支撑下，瑞为技术2021年的营收实现了超过60%的增长率，持续保持高增长。

2022年，是瑞为技术成立的第十年，也是人工智能热潮的第十年。作为一家“非典型”人工智能创业公司，瑞为的成长历程，尤为值得放在今天的产业背景下进行研究。

AI前夜：端侧智能的早期践行者

在瑞为成立之初，当行业还普遍停留在“大模型、大GPU”的云端强计算AI解决方案时，詹东晖便凭借多年的产业经验敏锐地意识到，未来AI的大规模应用，端侧智能必然是大势所趋。“80%的AI计算将在端侧完成，而云端只是剩余20%”，这是詹东晖坚信的AI二八原则。

在今天，这是一个业内共识，然而在十年前，情况却要复杂得多。

在行业尚未拿出成型终端AI芯片的发展初期，如何将复杂的深度神经网络部署在功耗、算力、成本都有着极高限制的终端设备上，是AI技术落地的一大挑战。

为此，瑞为尝试了包含ARM、DSP、GPU在内的多种不同芯片方案，最终选择了FPGA作为端侧算法开发的统一平台，相比常见的算法软件开发，基于FPGA的算法开发无疑提升了一个量级的技术难度，但也正由于如此，接近ASIC化的芯片级算法实现，才能相比通用处理器展现出最优的性能功耗比和性价比。

事实也证明了，瑞为当时的这一技术路径选择是正确的，也极具领先性。

2016年，某广告厂商需要对广告机智能升级，在现有机器内安装AI模组，使其能够进行广告效果的AI分析。

于当时，对于AI应用而言，这是极难得的大规模商用场景。这一项目的竞争自然也就非常激烈，几乎所有数得上名字的AI创业公司都参与了竞争。

然而，最大的挑战在于，所有的分析都需要完全离线，而且还有成本和功耗的约束。

詹东晖坦言，跟当时同为竞争者的AI公司们相比，瑞为在公司规模、品牌知名度、商务关系上都没有优势。

但基于对技术路径与行业发展方向的正确预判，加之多年的智能硬件产业经验，瑞为从一众竞争对手中脱颖而出，成为该项目的唯一供应商。

“我们第一批产品交付后，返修故障率不到1%，非常低，而且是在一个接近不可能的时间要求内完成这一交付。”詹东晖说起这组数据时，多少带着些藏不住的自豪。

类似的案例不止一个。2017年9月在厦门召开的“金砖峰会”同样是一场八仙过海，各路企业纷纷瞄准的重点项目。

在厦门市公安局金砖遴选测评赛上，瑞为不仅通过FPGA方案解决了相机高温发烫的问题，更是再次凭借抓拍率、去重率、成像质量、综合得分全面第一的成绩，成为了金砖峰会BRT站点、公安检查站、主要干道等场景的智能设备提供商，迄今为止，设备始终稳定运行。

AI浪起：深淘滩，低作堰

深度学习的商用，让AI的能力得到了近乎质变的提升，AI，也才得以飞越计算机里枯燥的代码，落地形成一个个“AI+产业”的应用场景，或者说，赛道。

2016年，瑞为为未来的发展，选择了“AI+公共安全”与“AI+商业数智化”两条主航线，这其中，最突出的便是智慧机场这条细分赛道。

智慧机场出行

根据瑞为数据，目前，在国内机场的智慧安检、智慧登机等应用领域，瑞为的市场占比稳居第一。

但其实，瑞为并不是最早一批瞄准智慧机场的AI企业，一直到2016年，瑞为才将发展重心转向了智慧机场。

而真正让瑞为在这一领域一炮打响的契机，是2019年北京首都国际机场、北京大兴国际机场这两大“国门机场”的AI升级改造项目。

詹东晖将它们称作瑞为的“拐点”——“从那以后瑞为在行业内的知名度一下子打开了，因为大兴机场用了很多我们的AI技术和产品。”

然而，攻克下这两个项目，却并没有那么容易。

最开始，瑞为接到的是北京首都国际机场智慧升级方案——航站楼的安检口、登机口AI改造。

彼时，单纯人脸识别算法的精度已经可以达到99%以上的准确率，但一旦放在实际应用场景中，情况就复杂得多。

以登机口的应用为例，由于登机口附近通常有着大面积的玻璃幕墙，一到中午时分，常常遇到太阳直射或者玻璃强反光，前端的智能相机如果不能适应光线清晰成像，AI算法的可用性将急剧下降，难以保证正常运行。

为了攻克这一难题，瑞为直接把算法研发团队和光学设计团队派到机场，在现场进行问题攻关，同时重新训练、优化CV算法，重新设计光学模组，深度优化自研的单帧宽动态算法。软件硬件算法三管齐下，完美解决了登机口光线问题，真正实现全天候全地域的一致性产品性能。

登机口应用的出色表现让首都机场看到了瑞为的技术落地能力，而安检口的AI升级，则全面展现了瑞为对于应用场景的深入洞察。

在最初设计安检柜台的AI识别终端设备时，通常考虑的是覆盖身高1米～1.8米的人脸识别需求。

然而，瑞为的工程师们在“蹲点”安检口后，发现年龄小的孩子与坐轮椅的特殊旅客在通过安检时，需要被父母抱起或是经旁人搀扶，才能顺利通过。

这并不是一个出现频率极高的应用场景，却让瑞为的工程师们决心主动提高产品规格，将人脸识别覆盖范围扩大到0.8米～2米。

更大的覆盖角度意味着更大的镜头畸变，更高的技术要求，以及更好的用户体验。

瑞为对场景的深入理解与项目的超预期交付不仅顺利完成了验收，更打动了首都机场。

此时，在智慧机场领域崭露头角的瑞为，接到了大兴机场智慧机场建设的机会。

大兴机场航显

作为世界规模最大的单体机场航站楼、世界施工技术难度最高的航站楼，北京大兴国际机场几乎代表了全球智慧机场领域的领先技术与服务水平。

这一堪称智慧机场“管上明珠”的项目成为了所有供应商的逐鹿之地，无论是各类名声响亮的人工智能公司，还是林林种种的安防科技巨头，全都瞄准了这一项目。

机遇与挑战永远是并存的。人人都想参与大兴机场的建设项目，可这一项目的困难程度远超一般想象。

从2014年年底批准建设，到2019年9月正式投入运营，大兴机场的整体建设时间不到5年，整个建设过程都在与时间赛跑，对于最后的智能化设备的部署与调试，更是时间紧迫，任何延迟都将直接影响整座机场的开通。

一方面，大兴机场所有的智能设备都要特殊定制，从设计到研发，从试产到量产，对于交付质量与交付周期是极大考验。

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