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“企業不應該只有技術。”
眼下所有AI企業爛熟于心的創業教條，要么來自自身教訓，要么來自前輩經驗。
這個前輩里，有格靈深瞳，這個最早一批成立的AI企業，這個名字帶著一絲浪漫主義、有著傳奇經歷的企業。
今年6月22日，科創板受理了格靈深瞳提交的招股書，當時還引發了AI界不小的討論。
但一片熱鬧過后，少有真正停下來，看看這家經歷了起起伏伏的公司重回視線后，如今怎樣了，哪些經歷值得借鑒。
它曾是最先經歷AI落地難題的那個，也是最先醒悟、沉下心思考的那個。
11月9日，格靈深瞳科創板首發過會。在這個檔口，我們從核心技術、落地場景、經營狀況三大層面，看看這個曾經自帶光環的AI少年如今的真實面貌。
要理解格靈深瞳的問題，首先要弄懂人工智能技術發展的規律。
新技術通常會經歷“啟動-高峰-低谷-爬坡-飽和”五個時期。
2013年左右，二維識別還處于啟動初期，主要存在于各大科技巨頭的研究院或實驗室，不僅商業落地模式不清晰，AI創業公司也極少，更不談技術緯度更高的三維識別。
當時以及后來的主流AI公司，大多基于二維視覺。
曾站立在技術的最前沿，曾品嘗過技術突破帶來的果實，格靈深瞳創始人趙勇在最開始的技術路線選擇時，就選擇了極為領先但也更為艱難的一條路徑：3D視覺感知。
格靈深瞳基于三維深度視覺信號處理技術的視覺傳感器網絡，通過傳感器發射紅外線，通過收集物體點位的方式識別物體行為軌跡，這讓信息不只是二維的“人臉”緯度，而成為“人體”動態緯度的深層次信息。
不難發現，格靈深瞳從一開始就跑在歷史曲線的前列。
這份底氣，既來源于他們入行早，也源于創始團隊的技術背景，以及技術領先性。
“近距離聽過趙勇一次演講，剛開講還體會不到他有多么牛逼，越到后面越興奮，他演示了他們的產品demo，真的很牛逼。演講很幽默，尤其是講技術的時候很有激情。”一位業內人士曾如此對雷鋒網表示，“太超前了，當時人工智能和計算機視覺的故事還比較冷門，一般人看不懂。”
三維識別技術的不成熟，使得格靈深瞳前兩年在商業落地上走的并不是很順利。
認識到市場的真實情況后，格靈深瞳從三維視覺感知走到了主流的“深度學習+人臉識別”。
在之后的日子里，對技術的熱愛與追求，讓格靈深瞳始終沒有放棄對技術研發的重視。
招股書顯示，截至2020年末，公司研發人員為146人，占員工總數的比重為55.51%，其中，碩士及以上學歷人數為67人，占研發人員比重為45.89%。
2018年-2020年，格靈深瞳累計研發投入合計28308.78萬元，占最近三年累計營業收入的比例為 77.37%，而最近三年核心技術收入占主營業務收入的比重分別為：96.66%、95.76%、97.98%。
橫向對比，雖談不上大手筆，但近8成的研發投入比例，已經足以說明他們在技術上的執著。
時至今日，技術實力、科研能力依然是格靈深瞳的底牌。
根據招股書，格靈深瞳打造了底層AI技術平臺——深瞳大腦，并據此搭建起了核心技術體系。
基于此，格靈深瞳的三大人工智能產品體系浮出水面：智源智能前端產品、靈犀數據智能平臺和深瞳行業應用平臺。
一套原始數據、智能數據、數據智能以及數據應用的全鏈條就貫通了。
深瞳大腦為基底，格靈深瞳目前有五大技術在身。
深度學習的模型訓練與數據生產技術、3D立體視覺技術、自動化交通場景感知與事件識別技術、大規模跨鏡追蹤技術和機器人感知與控制技術。
算法需要大量的數據量和模型訓練，人工智能有今天的繁榮，背后有成千上萬的數據標注人員的默默奉獻，一些大公司的標注團隊更是多達上萬人，這需要巨大的成本。
深度學習的模型訓練與數據生產技術基于此誕生。
它通過兩大核心功能為格靈深瞳添磚加瓦：挖掘海量數據，主動觸發模型更新訓練，提高算法準確率和生產率。同時，通過人工標注加 AI 模型自動化預識別，覆蓋格靈深瞳內部95%的算法標注任務。
再看起家的3D立體視覺技術，依然能打。
這項技術主要通過對場景深度信息進行估算，使得其不僅達到普通結構光相機精度，還提高了相機的可靠性、易用性以及復雜光線和場景應用能力，從而對人體、物體、場景進行高精度的重建。
據悉，格靈深瞳應用于銀行領域的皓目行為分析儀，已經在農業銀行各地分支機構推廣使用，這證明他們已經具備了3D行為分析大規模落地的能力。
在體育領域，AI技術的應用也不是新鮮事。
英特爾給今年的奧運帶來了3D 運動員追蹤技術，中國跳水隊使用3D AI技術訓練也呈現了3D與體育的完美結合。
格靈深瞳基于單目相機的三維重建技術與運動姿態分析技術，實現了在體育健康領域對人體三維姿態的準確識別與分析，自主研發的深瞳視覺體能訓練系統，基于三維人體姿態估計算法，并結合人體運動功能學的特點，進行三維動作還原，與標準動作對比，以此判斷人員的動作是否規范，進而給出糾正方法和提升方案。
目前深瞳視覺體能訓練系統的研發，入選了國家科技重大專項，未來將被應用到中小學體育考試和青少年日常體育鍛煉中。
不止于此，格靈深瞳的3D重建與立體視覺分析技術還在軌交運維場景發光發熱。他們通過將離散的局部列車零部件數據進行融合和重構，得到列車標準模型，進行零部件匹配和故障診斷。
招股書顯示，格靈深瞳的軌交運維相關產品已覆蓋列車常見的 190 余種故障項點，項點處理速率超過 20000 個/小時，在高級重要性項點的故障診斷成功率大于 95%，對于高精度測量的項點，測量精度到達亞毫米級別。
其他的核心技術在這里不一一分析，能知道的是，在重新審視公司之后，雖然外界鮮少在媒體上看到格靈深瞳的身影，他們自身卻在各個實際場景中磨練技術和產品，也因此多次獲得行業權威獎項及承擔國家級科研項目。
《平凡的世界》中的主人公之一孫少平，是一位有文學理想的青年，但后來找了一份穩定的煤炭工人的工作。不過他也沒有安于現狀，而是重新拿起數理化，深入煤炭行業，學習新的技術、新的機械。
他的新理想，變成了挖煤工人中最懂技術的人。最后，他成功了。
趙勇曾表示希望自己能夠成為孫少平，也希望格靈深瞳是一家能夠最終突破生存壓力把握自己理想和命運的公司。
成立初期，格靈深瞳聚焦線下零售，通過數字化分析，幫助零售商優化公司經營。
但由于趕上電商爆火、線下零售式微的時間點，格靈深瞳的AI落地零售之路在早期走的并不順利。接下來的三四年，格靈深瞳停止了對外的發聲，埋頭投入到了新場景的探索和產品研發里。
功夫不負有心人，格靈深瞳的新理想，在城市管理和智慧金融里找到了答案。幾年的沉浸，也讓格靈深瞳整個氣質發生了變化。
2017、 2018、2019年，格靈深瞳低調完成了3輪融資。
與此同時，格靈深瞳的產品線和賽道在逐漸清晰，并持續外擴。
根據招股書，在一頭扎進場景里的幾年里，格靈深瞳的業務線穩扎穩打，已形成了面向城市管理、智慧金融、商業零售、體育健康、軌交運維五大領域的產品及解決方案。其中，城市管理、智慧金融、商業零售成為格靈深瞳三大核心領域。
報告期內，城市管理和智慧金融領域的銷售收入合計占公司主營業務收入的比例分別為95.47%、86.61%和 83.03%，是公司的主要收入來源。
與之對應的，是他們的產品和解決方案早已在各大角落悄無聲息地運行。城市管理領域，在全國多省市的公安局、交通管理局、政法委等政府機關或企事業部門的項目中落地；在金融領域，其智慧金融解決方案也在農業銀行全國各省市的上千家分支機構落地。
值得一提的是商業零售，這一賽道并未被腰斬，反而成為了新的勛章。
其實，聚焦線下空間數字化與智能化這一思路沒有錯，只是之前是電商、O2O的天下，如今不同了，是To B數字化轉型的主場。
中國的經濟已經到了一個臨界點，高質量的經濟將是未來10-20年經濟發展的絕對走向。而AI，毋容置疑是開啟這個臨界點的最佳鑰匙。
格靈深瞳在商業零售這一領域有先發優勢，在幾年耕耘下，已覆蓋中國石化、現代汽車等多家國內外知名企業。
除此之外，公司在體育健康、軌交運維等更多領域進行了前瞻性的布局，并與首都體育學院、中車電氣等單位建立了長期的合作關系。這些領域，都是國家大力支持的賽道。
其實，從這些領域的行業巨頭客戶來看，格靈深瞳的商業落地能力已經得到了業內認可。沒有人指引的道路里，格靈深瞳摸索出一條可行的道路。
趙勇曾表示，當AI行業被質疑時，格靈深瞳的信心卻越來越強，因為在大家特別狂躁又特別失望時，只有在前線做產品的人，才能看到AI作為一種技術正在切切實實解決用戶使用過程遇到的本質問題，從而促進開發者對問題的認知與深度挖掘。
一個健康的過程，是一家企業擁有核心技術，同時對社會需求有相對明確的預測把控，然后，銷售在正確的行業推廣技術，再從用戶反饋中將需求與技術進行結合，及時解決客戶需求。
如果說，格靈深瞳的快速成長，來自對市場規律的深刻領悟，那么他們在行業悲觀時還能保持的信心，可能來自一個個日夜和一滴滴汗水。
商業落地可圈可點，營收能力如何？
招股書顯示，2018-2020 年，格靈深瞳分別實現營業收入 5196萬元、7121萬元和24271萬元，復合增長率達到 116.12%，呈現快速增長趨勢。
而虧損，依然是AI企業逃不開的話題，這并非一家之桎梏，而是行業難題。
2020年，工信部賽迪研究院公布數據，全球近90%的人工智能公司仍處于虧損狀態，中國AI產業鏈中90%以上的企業也處在虧損階段。
報告期內，格靈深瞳虧損分別為7457萬元、4.2億元、7820萬元，累計虧損5.62億元。
2018年和2019年，格靈深瞳的經營活動產生的現金流均為負數，分別為-11063萬元和-11066萬元。
值得一提的是，格靈深瞳2020年經營活動現金流由負轉正，為3508萬元，扣非凈利潤（不考慮股份支付費用）也扭虧為盈，實現凈利潤1031.69萬。
經營性現金流回正，是指企業的收入已經可以完全覆蓋企業的支出，且可以正向持續。
艾媒咨詢CEO張毅曾表示，不少AI企業不斷開拓新業務試圖拉高營收數據，但增收不增利，營收泡沫由此產生，營收成本居高不下，營收回血跟不上燒錢的速度，導致企業現金流數據不樂觀。
作為一家高投入且尚在成長中的AI企業，能有此成績實屬不易。同時，格靈深瞳并未盲目拓新，也并未一心追求漂亮的營收數據。
格靈深瞳的應收賬款數據也側面反應這一特質。
招股書顯示，格靈深瞳的應收賬款賬面價值分別為5863.20 萬元、5365.12 萬元和6829.94 萬元，而應收賬款占當期營業收入的比例分別為112.83%、75.34%和28.14%。應收賬款周轉率也從1.58次提升至3.98次。
應收賬款相對穩定，對應的比例逐年大幅遞減，周轉頻次也肉眼可見地提升。這意味著格靈深瞳在收入規模不斷擴大的同時，商業化落地質量也在快速提升，這在同業中也屬少見。
從上交所對各AI企業的問詢函可知，收入結構是被關注的重點，尤其是對大客戶的依賴問題。
報告期內，格靈深瞳2020年前五大客戶分別為農業銀行、尚博信、中金銀利、易華錄、朝陽發改委，占當期主營業業務收入比例分別為19.36%、11.55%、10.8%、9.86%、6%，總共銷售金額占主營業收入比例為57.57%。
格靈深瞳的前五大核心客戶中有多家行業知名公司，且對大客戶的依賴性較為分散，穩定性較強。
無論從技術、業務還是業績看，格靈深瞳都在穩步向好向前發展。
創業8年之際，格靈深瞳走到了科創板的大門口，成功過會意味著他們距離上市成功只有一步之遙。8年時間，說長不長，說短也不短?；仡櫢耢`深瞳的創業之路，有些東西還是值得我們細細品味的。
無論是個人還是企業，想要留存于世甚至揚名立萬，離不開兩個東西：彈性和韌性。
彈性是什么？
外柔內剛，可承受一定的壓力、一定的委屈、一定程度的妥協，但也有自己的底線。
說起來容易，但其中如何把握好尺度，需要身體力行摸索。
彈性之外，還需要有韌性。
韌性，是持續的優化和迭代，是去掉肌肉原始記憶，建立新的肌肉記憶，死磕細節，不斷優化能力。
它需要能力與勤奮，也需要對細節、目標的堅持。
我們不知道格靈深瞳未來到底能到達什么樣的高度，但他們能歷經8年的艱難創業之旅，取得如今的成績，身上一定少不了彈性和韌性。
在同質化嚴重的AI領域，他們努力把握每一個可能影響走勢的局部細節，在產品達到一定的成熟度，不放棄對信息、數據和業務反饋的重視。
也因此，經過這幾年的調整和沉淀，格靈深瞳不僅步伐堅定，還搶先諸多AI企業一步，走到IPO門口。
趙勇認為有一句老話可以很好的詮釋AI行業的發展：“每當一項技術創新發生時，人們容易去高估它的短期價值，低估它的長期價值”。
長期來看，AI的價值有無限的想象力?，F在，走到IPO大門口的AI公司們，需要向大眾和資本市場證明，AI確實可以創造巨大的價值，且他們已經找到了商業落地的有效路徑。
而重回聚光燈之下，變得低調和務實的格靈深瞳，看起來已經打磨出了那把開啟AI未來之門的鑰匙。雷峰網雷峰網雷峰網(公眾號：雷峰網)
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