覆盤曠視十三年：高光、谷底與重生

十年的時間改變了一個技術的浪潮，也真正磨鍊了一羣人。

作者 | 陳彩嫺

01

年輕人的時代

印奇對人工智能的執著，比曠視成立要早幾年。

2006 年，這個 88 年出生的安徽小夥在清華自主招生考試與全國高考中均取得十分優秀的成績。報考專業時，他特地詢問招生辦的老師：“我想研究人工智能，應該選什麼系？”對方回覆他，自動化系與人工智能最相關。於是他就報了清華自動化系，戴瓊海是他的班主任。

在印奇入學的前一年，清華的人工智能剛剛迎來一個標誌性的轉折：圖靈獎得主姚期智開創姚班，通過考試選拔優秀學生接受更高難度的計算機教育。

姚班的存在就如同一支特種兵，加上姚先生名揚中外，大批敢於挑戰的學子報名考試，最終只有少數的人通過考試。成爲姚班學子，幾乎等同於從一開始就被貼上了“超級學霸”的標籤。

當時姚班還掛在計算機系下面（2009 年才分拆獨立），雖然不是計算機系的學生，但印奇對姚班也十分神往，所以大二報名參加了姚班的考試，並通過了選拔。

那一年姚班只選拔四十個學生。因爲考試的內容主要是數學與算法，所以參加考試的學生主要來自計算機系、自動化系、電子系與數理基科班。最終通過考試的學生以計算機係爲主，印奇是少數幾個從外系考入姚班的學生之一。

但這份榮譽感並沒有持續多久。進入姚班後，印奇發現姚班教的內容非常理論，與他想象中的實用計算機有很大不同。姚班雲集了非常聰明的學生，這些最牛的學生早期基本都是清華計算機系的第一名，他們大多有學術理想，學術規劃是大三、大四去 MIT 等頂尖名校實習，接着申請博士，畢業後進入學術界當科學家。

此外，姚班的學生大多是原來計算機系的學生。計算機繫有自己的一套酒井文化：每個計算機系的學生從大一開始就有自己的“酒井ID”，有歷年的酒井真題；如果都是打信息學競賽保送，同學之間的關係就更緊密，因爲從高中就開始相識。這些都是外系學生所無法獲得的社交密碼。

因此，爲了從學術理論更快走向實用價值，印奇希望與工業界更近一步，從大二開始找實習，2008 年就去了微軟亞洲研究院（MSRA），導師是孫劍。

大學最後三年（08-10），印奇都在 MSRA。那是 MSRA 視覺計算組的黃金時代，雲集了孫劍、何愷明、湯曉鷗、危夷晨、田奇、王井東……後來中國計算機視覺（CV）的半壁江山幾乎都由他們構成。當時深度學習還沒起來，大家都還在傳統方法的範式裡研究 CV。

本科畢業後，印奇繼續留在 MSRA 全職工作了一年，2011 年纔去哥倫比亞大學讀博。

當時人工智能還不是一門顯學，但從那時起他就堅信人工智能的發展要軟硬結合，所以去哥大讀的也是視覺傳感器設計方向的博士，師從硬件傳感器巨頭 Shree Nayar。

也是在 2011 年，印奇與唐文斌、楊沐開始創業，在北京成立了曠視科技。

曠視最初成立的背景是：2011 年 iPhone 4 剛出來，印奇、唐文斌和楊沐開發了一款遊戲叫“烏鴉來了”，用人臉控制遊戲人物左右搖動，很快排到 iPhone 應用商店免費版的第三名。基於這款遊戲，他們拿了來自聯想投資的第一筆融資，於是就順勢成立了公司。

公司註冊完後，印奇就飛去了美國讀書，唐文斌與楊沐留在國內全職，帶着幾個員工繼續開發遊戲。他們開發了兩款遊戲，但都沒有第一款火爆。2013 年，意識到公司可能出現了危機，印奇果斷放棄學業，博士沒畢業就從美國飛回了北京。

回國後，印奇將遊戲業務砍掉，將公司的重心轉向了視覺服務平臺 Face++。Face++ 在 2013 年計算機視覺頂會 ICCV 首次亮相就吸引了業內的廣泛關注，並很快拿下第一個付費客戶：美圖秀秀。

美圖是國內最早一批應用人臉識別技術的公司，通過人臉算法對人臉的關鍵點進行編輯，如眉毛修飾、眼睛放大、瘦臉等。Face++ 起初雖然沒有結合深度學習方法，但剛推出時在國內幾乎沒有競品，是第一批將 AI 技術應用於美顏場景的公司。

一開始曠視內部對深度學習方法也有懷疑，前兩年的 CV 研究都是採用非常傳統的人臉算法。2012 年 AlexNet 在 ImageNet 挑戰賽上奪冠後，深度學習在學術界大火，當時在曠視實習的高中生範浩強躍躍欲試，提出自己先研究，結果十分驚豔，曠視也由此轉向深度學習。

範浩強是被唐文斌拉到曠視的。唐文斌與印奇是姚班的同班同學，大學時期在清華校園是一號風雲人物：信息學競賽總教練、清華科協主席、年級第一名。唐文斌也是曠視早期最大的 HR，許多非常厲害的實習生都是他拉進來的，包括範浩強、賈開（MegBrain 的主要貢獻者之一）。與印奇一樣，唐文斌、楊沐也是沒有讀完博士就創業。

年輕人創業有很多優勢，比如：大膽熱情，敢於創新。不僅是美顏，曠視還做了很多從 0 到 1 的事情，包括刷臉、安防，首創了人臉識別算法在業界的多項應用。只有年輕人願意相信一個從未發生的世界，並渴望參與其中進行創造，所以早期大家評價“曠視是一家學生的公司”時，更多是欣賞而非質疑。

要到十年之後，曠視的創始成員與這家公司打了太多場惡戰、經歷了太多變故後，他們才發現，或許不應該一畢業就創業。

“學生創業是很艱難的。”除了技術實力外，創業還要求更多維度的能力；技術能決定起點，卻不能決定終點。而創業中所缺失的能力，要在切身的陣痛中感知、學習。

02

鼎盛時期

曠視的鼎盛期是什麼時候？

有人說是 2016 年。2015 年春節前後曠視做出國內第一套動態人臉識別系統，2016 年夏天開始推廣，進軍安防領域，憑藉這個故事很快完成 C 輪 4700 萬美金，並將團隊規模從原來的 300 人迅速擴大到 1000 人。此前曠視從 50 人以內到 300 人用了至少 5 年。“2017 年開始走下坡路，因爲出現大面積的競爭，依圖、商湯都進來了。”

也有人說是 2017 至 2019。2016 年孫劍帶着張祥雨、任少卿等技術骨幹加入曠視，成立了曠視研究院，清華學生（包含實習生）超過七成。2017、2018 年，曠視的人臉識別算法在國際頂級視覺賽事如 MS COCO 上多次奪冠，深度學習框架 MegBrain 也能與同時代的 TensorFlow 掰手腕。直到 2019 年，曠視一共完成了近 90 億人民幣的融資。可以說，那三年曠視的人才、技術、資金都齊備。

孫劍加入曠視之前，印奇、唐文斌與楊沐三個創始人的年齡與資歷都不深，許多老江湖覺得“給他們打工有點難爲情”。孫劍加入後，此前孫劍在微軟工作十三年、又有 ResNet 這樣的國際影響力工作，一些有學術地位的技術人才入職曠視的意願大幅提升。

巔峰時期，曠視在北京的研究院擴大超過 400 人，此外還有西雅圖辦公室、挖來原 Adobe 視覺科學家王珏領導，上海研究院、危夷晨帶頭。“那段時間曠視的人才密度絕對不亞於 OpenAI。”多位前曠視員工向雷峰網感嘆。向孫劍彙報的四個總監（周而進、範浩強、張馳、周舒暢）都是清華背景，曠視“含清率”極高，同時還有大量海外博士人才和前大廠高 P。

最意氣風發的時候，2018 年印奇在內部開會，提出要在一年內完成 20 億人民幣的營收目標。相當於平均每天要交付大約 550 萬人民幣的項目。

Face++ 的第一個付費客戶是美圖秀秀，緊接着是 FaceID 業務在金融、出行、手機、安防等行業的水平應用。FaceID 逐漸發展成熟後，曠視又結合其他人工智能技術在特定領域進行垂直整合發展，如手機裡的影像算法與指紋識別。

在金融、出行、手機與安防這四個行業，曠視都有先發優勢。

2014 年簽下美圖後不久，曠視就拿下了螞蟻這個大客戶。2015 年，曠視與螞蟻首先在支付寶裡合作開發了第一個 FaceID 業務，基於人臉識別進行線上身份驗證，上線了人臉登錄、人臉轉賬、人臉安全管理等等功能，建立了完整的產品、研發與市場體系。這是曠視在金融場景的第一桶金，大獲成功後曠視又陸續在招商、平安、中信等銀行的招標競爭中勝出，曠視的業務開始走向 BU 化。

接着是出行之戰。2016 年，曠視的 FaceID 遇上網約車大戰，Uber、滴滴等在線出行平臺在競爭時首先要解決司機端的真人資料驗證與乘客端的支付問題，而人臉算法恰好切中痛點。Uber 在創新技術的嘗試上很激進，同時接觸商湯與曠視，2016 年 4 月率先與曠視簽下合作，爾後滴滴也很快跟上。事實證明，人臉算法在出行領域大有可爲，後來航空飛行安檢、值機等都採用 FaceID。

早期曠視 FaceID 在業務上的成功有幾大因素：市場紅利（線下到線上）、技術紅利與大客戶支持。到 2018 年，曠視在金融安全領域的市場份額大約佔了 80%，每年有 2 個億的利潤。

2014 年到 2018 年，曠視與商湯是資本市場“最靚的仔”，雙方從人才、融資到金融、手機、安防都展開了激烈的競爭。金融領域，由於曠視背靠螞蟻大股東兼大客戶、又有先發優勢，雙方很快分出勝負，但在其他方面如手機、安防的戰況則十分膠着，故事也相當精彩（對更多細節感興趣的讀者可以添加作者微信 Fiona190913 細聊）。

手機業務是商湯先進去、曠視緊跟其後。

商湯從 2015 年 10 月開始積極接觸奇酷手機，投入大半年時間給產品做貼身優化，還用收費版雙攝虛化算法模塊替換了臺灣華晶電子 Altej 供應 DAP 芯片附送的免費版雙攝虛化算法，2016 年 6 月正式簽約，一次性上了兩款手機、不同 CPU 平臺（分別是高通和 MTK），給商湯帶來百萬級收入。

印奇從一開始就堅信 AI 的軟硬件結合，所以曠視不可能放過手機賽道。但曠視打手機戰一開始非常痛苦，因爲商湯的產品領先曠視一年、曠視毫無優勢，從 2017 年春節打到當年的 9 月份、一個客戶都沒有。

直到 2017 年 9 月、iPhone X 發佈前兩週，曠視纔拿下手機業務第一單，是 vivo 在印度發佈的手機單。商湯比曠視更早接觸 vivo，但曠視團隊大半年的堅持不懈打動了 vivo，最終 vivo 將國內的大單給了商湯、印度不到一百萬的小單給了曠視。接着第二單是小米，打的是價格戰邏輯，“0 元購”甩貨，以調用量收費，上限 30 萬。

連續拿下 vivo、小米兩個大客戶後，曠視的團隊經過磨練，在手機端的技術與商務能力都有了長進。相反，那時商湯在手機業務上的戰略一直搖擺。2017 年年底爭奪華爲、曠視勝出，2018 年 OPPO 決戰、曠視又成功拿下 OPPO。最終，曠視拿下華爲、vivo、OPPO 三個大本營，這三家是曠視在手機業務上最大的客戶。

曠視手機業務的負責人是吳文昊。吳文昊是清華本科，2015 年加入曠視，此前在美國微軟等大廠工作了十餘年，後來從曠視離開創立了驛心科技。

曠視與商湯爭奪手機廠商的背後，不是爭奪利潤，而是爭奪江湖地位。曠視入局後，手機廠商很快反應過來，轉被動爲主動、讓兩家公司打價格戰，所以手機業務的利潤不算高。但手機是視覺算法（包含人臉與影像）與大衆最直接的橋樑，手機廠商採用哪家的算法將直接影響大衆對於曠視或商湯視覺技術實力的感知。相比論文，手機具備更大的技術品牌傳播價值，所以曠視與商湯打得如火如荼。

手機戰對整個 AI 行業的影響十分深遠，一是將行業的門檻提高了，其他公司無法進來；二是看到了 AI 軟硬件結合的落地要有硬件載體、要與芯片結合，手機、汽車是當時最大、最好的市場。後來疫情三年，手機廠商紛紛建立自己的 AI 團隊，商湯與曠視也轉型。商湯轉向汽車，曠視則繼續挖掘手機並開拓了物流機器人等新業務。

“回想當年，我最大的感觸就是要感謝時代，時代對 CV 這幫人是很好的。他們改變了手機行業，某種程度上也改變了車。”親身經歷過曠視手機業務的吳文昊後來對雷峰網感嘆。他堅信 AI 在中國是有巨大機會的，“做軟件算法的公司能夠改變行業，這在美國是聞所未聞的，但中國敞開了這個機會。”

2016 到 2019 年，曠視最大的業務是安防。Face++ 是國內最早的人臉識別平臺，2015 年推出第一套動態人臉識別系統，2016 年在公安行業被首次推廣，只用不到 3 個月就拿下了多個省份市級公安局的訂單，2016 年在公安行業佔了超過 80% 的市場份額，沒有競爭對手。

在曠視入局前，海康也做過動態的人臉識別系統，但效果不好，這給了曠視在公安行業發展的時間差。2016 年下半年，曠視沒有對手。6 個月後曠視的第一個競爭對手依圖才入場，2017 年下半年安防纔開始出現大面積的競爭。

此外，曠視的 Face++ 雲平臺一直遙遙領先，有很多用戶通過 API 付費使用。一直到 2019 年，曠視的 Face++ 雲平臺每年都保持 1-2 億的穩定營收。從 Face++、金融、手機到安防，2016 到 2019 年曠視的幾個核心板塊營收都在億級規模。根據曠視後來的招股書顯示，2018 年到 2019 年，曠視的營收分別是 8.54 億元與 12.6 億元。

由此可看，2018 年印奇提出 20 億營收並非口出狂言，曠視只用 2 年時間就達到了這個目標。2019 年曠視在港股遞交招股書，是最早衝刺 IPO 上市的 AI 公司。

03

上市的雙刃劍

據接近曠視的知情人士稱，曠視從 2016 年拿到 2200 萬美元的 B 輪融資後第一次開始思考上市。更多的訪談則指明，曠視從 2018 年下半年開始進行人員組織、業務架構的調整，人員上進行小範圍裁員、優化研究院架構使其與業務更貼合，業務上放棄汽車、選擇安防。

自動駕駛算法公司在 2017 年開始紅火，此前曠視在手機業務上的實踐已驗證 AI 軟硬件結合的關鍵在於載體，所以 2018 年年底手機業務負責人吳文昊也嘗試開始搞車，建立了一個 30 多人的團隊。但由於在技術角度判斷傳統的RV算法，無法解決高階智駕的問題，曠視最終決定將汽車團隊裁掉。直到後來特斯拉的BEV路線得到驗證之後，曠視才決定從2021 年恢復汽車業務，起步太晚、比市場落後了幾年時間。

另一種說法是，曠視選擇鏖戰安防也是爲了上市：“安防是曠視的數字而不是錢”，因爲“上市需要更大的合同數字撐場面”。

多位曠視前員工告訴雷峰網，原先曠視內部就有許多人不看好安防，覺得這是一門靠政府吃飯的生意，上限太低、回款週期太長。

在 2016 年到 2019 年，安防被視爲千億級的市場，所以後來曠視將業務重點從手機轉向安防。曠視的手機業務每年能帶來數億營收，但相比安防來說盤子太小。

據雷峰網瞭解，曠視人員規模最大時是 3000 人，研發人才佔大頭，人力成本非常高。儘管營收數十億，但據上市招股書披露，曠視從 2018 年開始每年的虧損都超過 20 億。到 2019 年，曠視創業八年，無論是出於企業續命、股東回報還是團隊士氣的考慮，上市都是箭在弦上。

但曠視的運氣實在不好：2019 年赴港股，原計劃 10 月 20 日發售，結果 10 月 7 日美國宣佈對其制裁。加上當時香港在鬧動亂，港交所的部分西方職員擁護的是西方價值體系，要求曠視答辯。幾番周折後，曠視在已通過港交所聆訊的情況下，決定放棄上市，最終 2021 年轉戰科創板。

原先大家的心情都是樂觀的，覺得“回到科創板應該瞬間就上市了”。2021 年他們準備科創板上市申請，只用了不到 6 個月的時間就過會了，但快註冊的時候螞蟻監管事件爆發。螞蟻是曠視的大股東，曠視也無可奈何地受到波及。他們不斷地爭取過、努力過，但最終都無法扭轉乾坤。

這是曠視第一次遭受來自外界的、不受控的巨大壓力。上市成了曠視發展道路上的“雙刃劍”：一方面，上市一旦成功，則是衆望所歸，引來業務繼續發展的活水；但另一方面，上市勢必經歷漫長的等待，難免會瞻前顧後，處處掣肘。

從 2021 年開始，曠視的士氣明顯下滑。多位在 2021 年離開的曠視前員工告訴雷峰網，他們之所以離開是因爲“覺得在曠視有力使不出，沒有什麼發揮能力的空間了”。

曠視的員工氛圍十分融洽，公司年輕沒有 PUA 文化，但上市的無望加上裁員，無法阻擋地向內部傳遞了一種不安感——2021 年之前曠視一直站在行業高位，突然變成中高位、甚至中下位的時候，團隊的落差感自然很大。

對於曠視上市，不同人在向雷峰網覆盤時有不同的評價，但一致性都感嘆：“如果曠視在 2021 年沒有從港股撤回科創板，一切可能都會不一樣。”就在曠視撤回科創板的同年商湯在港股上市、2023 年第四範式也在港股成功上市。

曠視的兩次上市籌備中間隔了兩年多，科創板受挫後又等待了兩年多，前後加起來五年時間。從 2019 年衝刺港股開始，曠視在 D 輪之後就再也沒有進行過融資，因爲這會耽誤上市材料與報表的籌備。2019 年至今，曠視的生存主要靠自身業務與銀行貸款。

原先曠視的市值高、資本利好，只需解決產品與技術的匹配問題，可以先完成上市、再繼續內部的公司治理。但 2019 年被美國製裁後，從原先距離成功一步之遙到憑空多出 2、3 年的時間，曠視就被迫去面對除上市之外的其他內部管理與外部競爭問題。

失去上市的託舉後，曠視的業務發展狀況逐漸成爲其生存的唯一決定因素。曠視自身的團隊短板與其要實現的目標、要應對的巨大外界競爭之間的錯位，也在 2019 年之後開始顯現出來。

04

一切迴歸業務

總的來說，曠視的發展註定面臨一場又一場的惡戰，而決定其困境的原因主要有四個：目標太大、對手太強、團隊太年輕、運氣太差。

所謂運氣太差，即指兩次上市的失利。但縱觀 AI 1.0 時代雲從、第四範式、格靈深瞳、雲天勵飛等等已上市公司的發展走向（感興趣的讀者歡迎添加作者微信 Fiona190913 交流），即使當年成功上市，曠視的其餘三個問題也仍然存在。

首先，曠視從一開始就選擇了一條非常艱難的路：軟硬一體化。

除了起家的美顏與金融安全產品，曠視在 2017 年開始就一直探索軟硬件結合的產品模式。在這個範式下，創業 13 年曠視一共探索過手機、安防、AIoT、無人零售、物流機器人、自動駕駛等多個方向。

軟硬結合的業務往往有幾個共通之處：一要同時拉通芯片與大客戶，二要擅長渠道與供應鏈管理，三是技術與產品的適配週期長、壁壘高。尤其是安防，更是一個 To G 的長閉環業務，需要搭建一套大的細碎的區域營銷體系，下沉到區、縣一級。

曠視早期的核心人才以算法爲主，硬件、營銷與產品方面的積累不足。越大的目標、越難的任務，對將領的要求就越高，需要有極強的資源協調能力，能完成從技術到產品到業務的全流程對接。但曠視從管理層到執行層，都太年輕，以單邊形或雙邊形戰士爲主，六邊形人才很少。

團隊能力與目標錯位的問題一開始對曠視的影響不大，因爲原先曠視無論在美顏、金融還是手機領域，都是服務少數幾個行業大客戶，硬件場景明確、且由客戶主導解決，業務相對簡單，需要投入的算法與營銷人員也相對較少。但在安防這樣一個 G 端主導、需要強硬件與渠道營銷資源的領域，曠視團隊的短板就逐漸顯現。

最形象的一個例子是：曠視在海大宇的主戰場杭州開拓安防市場，光是搭建安防的硬件團隊就換了三批人，前後耗時大約一年，最後好不容易擠進去，但也只佔了很小的市場比例。——這幾乎是曠視在整個安防戰役中的縮影，以一個極大但能力上有短板的團隊去跟有十多年硬件、營銷磨練的對手短兵相接，最終註定吃力不討好。這在運氣好時不足掛齒，但若不走運則可能一招致命。

2016 年、2017 年，曠視憑藉出色的算法與先發優勢在安防領域所向披靡、勢不可擋。2017 年之前，曠視與依圖在安防裡是四小龍中最強的，且自己掌握算法、產品與客戶資源，堅決不賣算法給海康，所以 2016、2017 年海康是非常焦慮的。但 2018 年商湯將算法賣給海康後，格局一下子發生鉅變：原先海康在硬件上是 90 分、算法上是 30 分，曠視與依圖是硬件 60 分、算法 90 分，但海康+商湯後硬件 90 分、算法 80 分，曠視一下被海康摁倒，局面發生極大扭轉。

算法壁壘從不決定長期商業格局，產品與資源纔是核心變量。曠視與海康打，武器只有算法；商湯入局後，算法不再佔優勢，海康與曠視打，武器不僅有硬件，還有價格、營銷、渠道、過往積累的客戶資源。海大宇打 AI 獨角獸都是從降成本開始：AI 公司需要額外採買攝像頭，成本自然高；但海大宇本身就有攝像頭，算法不收費，所以成本能降到很低。

連曠視內部後來都不得不承認，在安防這個賽道中，從供應鏈、產研、市場到政策引導，「海康都是教科書式的大運維」。2017 年原曠視安防業務一號位馬原離職後，陳雪松接班，在資源上也是高舉高打，雖有戰績，但相比海康依然不在一個緯度。

在安防的戰役中，曠視投入上千人、持續超六年，最終海大宇佔去約 90% 的市場、曠視與依圖等 AI 視覺公司只佔有 10% 左右的份額。安防對整個公司的組織能力產生了巨大的影響，因爲曠視近一半的業務架構是圍繞安防展開的。打完安防後，曠視整個團隊的士氣受挫。

許多人向雷峰網感慨過：曠視招了很多強人，單拎出來大多都是能夠一以當十的人才，但由於技術基因太盛，算法的話語權遠超業務，最終反而沒有很好地將這些牛人組織起來，到技術落地時得到的是「投入 10 億隻作出 2 億事情」的觀感。

而造成這一現象的一大原因，是曠視的團隊以算法人才爲主，缺少產品規範化與體系化的意識。

一個直觀的例子是：做無人零售時，曠視曾接過一個項目，是將人臉識別落到商場中。這個項目做了很久，但識別準確率總是維持在 70% 左右，收到很多客戶的抱怨。沒人能說清問題在哪，也沒人知道該如何部署與調試，開除了一幫人後新的業務負責人上位，帶人去實地檢查、拆攝像頭後才發現是相機焦距設置錯誤，焦距設置地太遠、導致識別出來的人臉很模糊，但此前在做產品規劃時大家並沒有說明參數的意識。

沒有人在面對前所未有的技術浪潮和商業機會前不是迷茫前行的。曠視要做軟硬件一體化，本身模型就比一般的 B 端或 G 端公司複雜、中間多了一層算法或硬件，複雜的事情沒有簡單化、規範化，必然就會加大算法、工程與產品部門的磨合與消耗，時間與人力成本都會變大。

曠視選擇的幾大塊業務，競爭到最後都是與傳統行業競爭：安防是海大宇、手機是虹軟。這些對手都有一個特點，除了算法弱、其他能力經過數十年積累都很強。但算法不是隻有曠視一家，除了曠視，依圖、商湯等其他 AI 視覺公司都是虎視眈眈。算法公司不可能聯盟，商湯與海康聯手是意料之中。

2017 年，商湯與曠視咬得很緊，商湯融了大約 4.1 億美金、曠視年會宣佈融了 4.6 億美金。2018 年商湯拿了軟銀的 10 億美金，曠視沒跟上，之後兩家公司就從單單融資的差異慢慢轉換爲業務上的差異。

商湯從 2018 年開始轉自動駕駛。2018 年，曠視收購了艾瑞思機器人轉做「河圖」（機器人網絡協作大腦），2019 年轉物流機器人（AGV），2021 年才轉自動駕駛。印奇一直認爲，過去只有兩家 AI 技術驅動的公司取得了成功，一家是字節跳動，一家是特斯拉，所以 2021 年特斯拉跑通閉環後曠視纔開始轉向自動駕駛。

疫情前，印奇曾制定了兩大轉型策略：一是壓縮政府業務的比例，專注 To B 而非 To G；二是放棄項目型收入、轉向產品型收入。但戰略的落地，有賴於強大的組織能力與執行能力，纔有可能在已然競爭激烈的市場紅海中殺出一條血路。

軟硬一體長閉環、業務不確定、人員流失，幾件事疊在一起，對曠視而言已經是不可承受的重量。再加上五年不融資、政策經濟大環境的變化，曠視就像被摁在了原地。因此，2024 年 11 月曠視撤回科創板上市申請，也是意料之中。

05

新時代

曠視十三年的沉浮，是中國第一批人工智能技術型創業者不斷摸索、不斷找路的縮影。

學生創業，一路摸爬滾打，曠視交了昂貴的學費。但也正是與海康、商湯等強敵的正面對抗，讓曠視意識到軟硬一體對於 AI 技術落地的重要性。因此，2021 年後曠視開始重視從算法到硬件的長鏈條能力，補齊其在硬件製造、供應鏈與銷售等方面的短板。

各種跡象表明， 在 IPO 鬆綁之後，曠視正在將新業務重點轉向汽車、機器人的領域。對於一貫強調“軟硬一體”打法的曠視而言，這是一個合乎邏輯的選擇。

人工智能經過多年摸索，最大的困境就在於始終未能找到一個爆發式的應用場景，無論是手機、安防，還是金融、零售，似乎都難以獨自承載這樣的使命。

近年來，人工智能在汽車、機器人的領域廣受追捧。不僅僅是特斯拉，還有一衆造車新勢力甚至傳統車企，近期都紛紛宣稱要將人工智能視爲未來戰略至關重要的一環。汽車和機器人，也被認爲是人工智能最有可能大規模落地的終端場景。而這恰恰是曠視走過漫漫長征路，保留下來的希望“火種”。

2017 年，曠視開始進入物流機器人領域。這是曠視現在增速最快的業務，第一個客戶是菜鳥，後來也不乏像國藥、贛鋒鋰業、寧德時代這樣的行業龍頭，以及世界五百強跨國企業。

2021年，曠視開始佈局車的業務，從最擅長的視覺感知領域切入，採用特斯拉以視覺爲主的技術路線，很快發佈了智駕方案並拿到主機廠的定點。2024 年以來，曠視的智駕方案已在多款主流車型上量產。

同時，曠視還在研發下一代的涵蓋感知、決策和規控的一段式端到端系統，類似於特斯拉的 FSD 技術路線。目前，曠視的智駕業務已經獨立發展，並在尋求新的融資。

作爲中國曾經最年輕的科技創業者之一，創業十多年後，印奇不再是曾經的少年。接近他的人告訴雷峰網，印奇跟身邊的人反思過，過去曠視的打法太理想主義，軟硬件結合是一條長閉環道路、如若中間運氣不好是很危險的。

十三年的創業過程，曠視雖然也實現了不少的技術創新，但在商業化、規模化上並沒有取得實質性突破。過去的視覺 AI 在落地過程中由於技術新穎、產品空白，走過很多彎路。這讓曠視深刻地體會到業務閉環的重要性。作爲一家人工智能公司，絕不僅僅只是做技術創新，還要做出好的產品，有客戶買單，最終在商業上完成閉環、形成規模效應。只有這樣，才能獲得利潤和健康的現金流，維持企業的正常經營和持續發展。

盈利是現在擺在曠視眼前的頭等大事。在曠視近期的一次內部會上，唐文斌強調：“The best AI Model is Business Model（最好的 AI 模型是能夠商業化的模型）”，不管人工智能未來如何發展，都會遵循同樣的週期曲線：先經歷去泡沫的過程，再走向平穩的發展。

所有事物最終都必須迴歸真實，迴歸商業實質。因此，曠視的業務打法也在變得更加務實。圍繞盈利的目標，曠視在幾個主要的業務板塊形成了基本盤，各條線的客戶羣更加清晰和聚焦，諸如手機、Face++雲平臺等業務已經實現了盈利。

曠視暫別 IPO，一個時代已然過去，但如何讓中國的人工智能走一條可持續的發展道路，仍是一個值得大家共同思考的行業命題。曠視的故事未完待續。若經驗教訓能帶來成功的啓示，艱難的路纔算沒有白走。

塞翁失馬，焉知非福。

（雷峰網前編輯郭思、路遙、張進對本文皆有貢獻）

創新公司的發展是一部血與淚、笑與歌的歷史，尤其是人工智能的賽道。以史爲鑑，對更多人工智能領域的公司發展與人物蛻變故事感興趣的讀者，可以添加作者微信 Fiona1909013 交流。

明略 走過冬天

小冰無雙

蟄伏兩年，曠視的自動駕駛果實，成熟了