2020年09月16日
评论数(1)近日,创新工场创始人李开复关于旷视科技的一番言论,再次引发人们对于人脸数据等隐私的讨论和担忧。李开复在一次演讲中表示:旷视科技曾经在早期通过蚂蚁金服和美图拿到了大量人脸数据。
一石激起千层浪,旷视科技再度站在隐私舆论的漩涡中心。
对于李开复所言,蚂蚁集团回应称,从未将人脸数据给旷视科技,旷视科技也发声明,称从掌握、主动收集终端用户的任何个人信息。
随后,李开复在微博致歉,称系个人口误,并做出澄清:数据一致存在于客户服务器中,不涉及任何数据共享和传输。
观之此次旷视科技"隐私事件",虽然蚂蚁集团、旷视科技乃至李开复本人出面澄清,但似乎仍然未能打消人们对于数据安全的疑虑。在人脸识别技术的应用中,AI技术公司究竟拿没拿用户的数据,人们仍然存在疑问。
毕竟因为隐私问题站上舆论风口浪尖,旷视科技也有过先例。
去年9月份,一张人脸识别应用于中学课堂检测学生学习效果的图片流传于网络,而这张图片上打着旷视科技标志。一时之间,"如何看待旷视科技新产品监视学生上课"等上知乎讨论热榜。
彼时旷视科技紧急回应称,"网络上出现的一幅课堂行为分析图片,为技术场景化概念演示。人脸识别技术主要用于智能校门、教室门及宿舍的出入,方便学生安全出入校园。"
旷视科技两次陷入隐私舆论风波,表面上看似乎毫无联系,但深究起来,不难发现一个事实:使用AI技术以及隐私数据的企业,其隐私保护的压力也越来越大,甚至一些大企业,正在因为隐私保护的压力而不得不关掉隐私数据库。
比如,去年微软就曾悄悄关闭了全球最大的公开人脸数据库MS Celeb,因为这个数据库中包括了大约10万人的1000万张人脸照片,微软不得不在很长一段时间内背负侵犯隐私的骂名。
对于两次陷入舆论漩涡中心的旷视科技来说,这样的隐私保护质疑,可能会成为其上市前的"致命软肋",如何有效、妥善处理隐私问题带来的争议,可能会影响到其在二级市场的价值表现。
根据天眼查App信息显示,去年5月份,旷视科技获得了D轮7.5亿美元的融资,目前,旷视科技已经完成了7轮融资,投资人显然期望旷视科技IPO,从而进一步获得投资收益。
去年8月25日,旷视科技向港交所递交了招股书,按照规定,自申请之日起公司有6个月的时间准备上市。可正当众人以为马上就能买旷视股票的时候,没想到一拖就是一年有余。
从资本市场和旷视自身的角度来看,有一个满意的估值是旷视科技所期盼的。过去的高估值AI企业其价值到底有没有泡沫?答案是"有过",任何新技术驱动下的产业往往具备估值高、营收低、风险高、周期长、不确定性高等特征,AI产业同样也是如此。
如今,隐私问题成为人们关注的焦点,而这一次,舆论风波之下,隐私可能会成为影响其IPO定价的一个不可忽视的变数。
"从时间节点上来看,上半年AI技术在防控疫情上的作用有目共睹。"有投行人士对互联网江湖表示:"另一方面,国外疫情肆虐,国内有序复产复工,南下资金大幅流入,其实旷视科技迎来了一个比较好的IPO节点,而隐私风波之后,这个时间节点是能够继续否存在,还很难说。"
而此前印奇在接受《财经》记者采访时也曾经表示,IPO的不可控,让他确实感受到了压力。
旷视科技的IPO"困境",其实不是它一家的问题,而是整个CV领域甚至整个AI独角兽公司都需要面临的难题。
实际上,对于所有的AI技术企业来说,真正的壁垒不是AI算法,而是数据池,这其实是一个数据权利归属问题,一方面,数据的所有权、隐私所有权毫无疑问数据用户,另一方面,在AI技术商业化的过程中,数据的流通又十分的必要,对数据确权、定价是一个根本性的问题。
至少,从法律层面上,暂时缺乏数据确权相关的明确的条文,但对于企业来说,隐私保护显然是应该遵守的法律、道德底线,于是,问题又抛给了AI技术公司,如何处理数据价值用户隐私之间的关系,才是最需要解决的难题。
从2018年下半年开始,应用层商业化逐渐成为讨论最多的话题,国内AI公司的发展重心也自然而然的放在终端应用层方面上。
但遗憾的是,人工智能产业一直以来造的势太大了,而在落地方面,已经落地的商业化场景确实也有,但远远没能达到投资人和公众的内心锚定。
目前,商汤、旷视、云从、依图这计算机视觉领域的"四小龙"所涉及的领域都比较多,彼此其实都有着自己得主攻领地,譬如商汤可能布局面更大一些,旷视的移动终端和零售、物流布局,云从的银行业,依图的医疗领域。
"四小龙"的优势领域建立的前提一定是自己有足够的资源和渠道,因此在自己更擅长更熟悉联系更紧密的领域进行产业升级成功性会更大一些。
此外,还有一个共同点就是CV领域的一个普遍现象就是企业的客户很多也是它的投资者。一线的计算机视觉公司技术本身没什么特别明显的差距,真正场景落地比拼的其实是企业级市场的关系和渠道。
应用场景在哪里?答案是消费互联网的巨头手中。但现在需要注意的是,独立的AI独角兽们对于巨头的投资价值似乎是在不断缩水。
在互联网江湖(VIPIT1)团队看来,BAT在互联网上半场看开辟新业务是少犹豫、快出手;在上半场的CV以及整个泛AI领域,让BAT垂直扎根到某一垂直领域去深耕可能吗?答案显而易见。下半场是长周期论证,长周期决策,更多的是亲自躬身下场。
比如腾讯,短视频和直播已经有了自己投资的快手、斗鱼、虎牙,可腾讯对"亲儿子"微视、企鹅电竞的爱才是最真切的。
计算机视觉领域的角逐,背后不乏巨头的身影,阿里就投了CV四小龙中的商汤旷视,可阿里自己也在做计算机视觉的技术研发和运用。
腾讯方面也很早就将优图实验室正式升级为腾讯计算机视觉研发中心,加码计算机视觉技术的研发投入。
百度方面,一直都选择包括计算机视觉在内的AI技术的"自营",也有一些投资收购补全相关技术,譬如此前买下美国计算机视觉新创xPerception。
巨头自己有技术,与垂直领域独角兽相比,巨头的技术水平只能是有过之而无不及。巨头亲自下场之后,独角兽的战略价值必然会遭到稀释,另外,巨头有场景端优势,很可能从下游"截胡",从而加深未来技术场景化竞争环境存在较多不确定性,进而影响资本市场的估值判断。
技术本身就存在高度的重合度和可替代性了,计算机视觉的独角兽们似乎还在不断拉近它们与巨头之间的渐近线。
去年深圳CPSE 2019安博会上,商汤科技发布针对城市智能化建设的整体构想,定义"智能城市操作系统"(AI City OS )。此外,旷视在京举办了新战略发布会,印奇表示,公司新目标是以AI算法为核心技术力,以IoT OS为核心产品力,建立AIoT时代的操作系统。
发力智慧城市,做底层操作系统,AI时代涌现的技术新贵们与巨头之间竞争的重合度似乎越来越高,未来究竟如何?缺乏稳定盈利渠道的独角兽们是否有能力跟不同基因巨头掰手腕?我们拭目以待。
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