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驱动中国|加码“狗脸识别”背后，旷视的AI商业化焦虑( 二 )


例如智能物流行业 ， 除极智嘉、海康威视、快仓等新兴科技企业外 ， 阿里、京东等电商巨头也加入赛道争夺市场 。 这种情况下 ， 旷视科技扩展AI技术的场景应用就成了必然 。
随着AI市场竞争愈演愈烈 ， 旷视科技也会面临更大的压力 。 这样的情形下 ， AI技术多元化布局似乎成为旷视科技最好的的选择 。
不只是“狗脸识别”
2018年4月 ， 旷视科技收购艾瑞思机器人公司 ， 开始发展物流机器人业务 ， 正式进军物流机器人市场 。 从2014年突破单点人脸识别技术后 ， 旷视科技就一直在向多个领域渗透 ， 想要在AI领域获得更多的市场份额 。
2019年 ， 旷视科技的AI应用布局 ， 则从城市管理、物流、零售等行业 ， 升级为城市大脑、供应链大脑、个人生活大脑的综合业务群 ， 来推动应用落地 。 这次战略布局的升级 ， 让旷视科技的AI技术的应用场景提升了一个档次 。
而旷视科技布局升级的背后 ， 是来自市场和自身的双重压力 。 除市场竞争压力外 ， 财务方面的压力也让旷视科技不得不探索新的市场 。 2019年上半年 ， 旷视科技的亏损达到52亿元 。 业绩承压下 ， 任何AI技术变现的渠道都成了旷视科技必须紧紧抓住的机会 。
从AI技术的发展和商业化两个方面来看 ， 多元化布局仍将会是旷视科技未来发展的重点 。 一方面 ， 多元化布局可以开拓新的市场 ， 探索AI技术在新领域的应用；另一方面 ， 新的应用场景也意味着更小的竞争压力和更高的商业收益 ， 能为旷视科技缓解财务压力提供助力 。
而旷视科技在物流机器人、狗脸识别等领域频频布局的真正原因 ， 是其生态链存在明显缺陷 。
难去的商业化隐忧
在生态方面 ， 旷视科技对G端的高度依赖和C端的不足 ， 暴露出了明显的隐忧 。
旷视科技的B端客户 ， 主要是阿里、华为、蚂蚁金服、联想等行业领先企业 ， 而G端则是国家公安部、招商银行、华润集团等政府部门和央国企业 。 在C端的用户群体 ， 旷视科技的生态布局极为薄弱 ， 几乎没有成型的C端应用 ， 这也是旷视急于寻求新应用场景做开发的原因 。
和旷视科技相比 ， 腾讯的优图有着微信、QQ等多项APP的流量优势 ， 并且腾讯在支付、社交多方面的生态链已经成熟 ， 这对优图在C端的推广有极大帮助 ， 而这正是旷视科技无法企及的 。
除C端不足外 ， 对G端的高度依赖也是旷视科技生态链的另一个隐忧 。 2017年旷视科技的财报中 ， 城市建设的政务营收占比就超过了50% 。 但智能交通识别、智能闸机等基础建设业务可持续性较低 ， 基础设施建设完成后市场需求必然骤减 。 而G端需求骤减后 ， 旷视科技的业务增长将面临很大困境 。
生态链存在的隐忧 ， 让旷世科技进一步发展受到限制 。 这样的情形下 ， 多领域布局、扩展AI技术的应用场景自然成了旷视科技最好的选择 。 但旷视科技的多元化布局实际效果几何 ， 还是一个未知数 。 在未来的AI市场 ， 旷视科技仍面临不小的挑战 。


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