11月9日，又一家AI独角兽企业——北京格林深瞳信息技术股份有限公司（以下简称“格灵深瞳”）顺利过会，拟登陆上交所科创板。 相比“AI四小龙”IPO时被市场热议的盛况，格灵深瞳此次上会显然低调许多。一方面，随着头部玩家纷纷披露财务状况，AI行业的“成绩单”逐渐被市场检阅，“不挣钱”的行业现状部分破除了市场关于“AI无所不能”的想象。 另一方面，相比此前IPO的同行，格灵深瞳的业绩明显单薄许多。招股书披露，2018年至2020年，格灵深瞳分别营收5196万元、7121万元、2.43亿元，尽管近三年的复合增长率已经达到116%，但同一时期，位列“AI四小龙”的商汤科技、旷视科技等，营业收入均已突破10亿元的规模。 收入规模较小的格灵深瞳实为国内成立最早的AI公司之一。2013年，曾在谷歌研究院担任资深研究员的赵勇回国创办了格灵深瞳。成立后仅一年时间，公司就拿到了真格基金、策源创投数百万人民币的天使轮投资，以及红杉资本数千万美元的A轮融资。一时间，格灵深瞳风光无两，甚至有投资人预测，这家公司未来价值3000亿美元。 2020年10月，格灵深瞳由“格灵有限”整体变更为股份公司。截至招股书签署日，由创始人赵勇实际控制的深瞳智数等5家企业合计持股36.19%，为公司的第一大股东；早期进入的红杉资本、策源创投、真格基金分别持股13.99%、9.99%、8.43%，为公司的前四大股东。 此次IPO，格灵深瞳拟募集资金10亿元，拟发行股数不超过4625万股，占发行后总股本的比例不低于25%。按此计算，格灵深瞳目前的估值为40亿元。

原标题：格灵深瞳的超远距离人脸识别利器是怎样炼成的？

格灵深瞳的超远距离人脸识别利器是怎样炼成的？

2016年北京安博会已经落下帷幕，作为安防行业一年一度最大的盛会，一般都是新产品、新技术、新平台集中亮相的时间段。然而今年在表面上并没有多少新产品、新技术出来，反倒是出现了许多新概念，新口号，这或许是监控行业发展到一定程度后必然的趋势，从模拟到数字，从数字到高清，这两个阶段都有非常多的硬件创新，不管是感光芯片，还是压缩传输技术，还是通信传输，还是机芯，因而造成了百花齐放的局面。然而进入到智能化阶段，硬件行业已经步入到集中化发展趋势下，许多中小企业在大型企业的规模优势倾轧中倒下，越来越多的企业进入到视频分析挖掘领域，软件方面的创新越来越多。

但是硬件和软件的创新并不是分开进行的，硬件企业凭借已有技术优势进入到视频数据分析领域，而一部分从事平台和软件开发的企业也在努力进入到硬件产品领域，而后者要比前者要艰难一些。即便如此，还是有一些优秀的视频分析、深度学习的企业推出了自己的硬件产品，而北京格灵深瞳信息技术有限公司（以下简称“格灵深瞳”）就是其中最知名的一家企业。

格灵深瞳的名号已经很响了，其主打的就是人工智能、深度学习，不仅在安防、交通领域有较高的知名度，在CV（机器视觉）领域也是备受关注的企业之一，甚至于许多客户虽然暂时没用过格灵深瞳的产品和服务，但是对格灵深瞳却是比较熟悉，不得不说，这是一家科技创新创业企业非常成功的一点。

尽管格灵深瞳名声远扬，但是竞争对手却是成群结队的进入格灵深瞳所在的领域，而且诸多企业也和格灵深瞳一样，得到了资本方的青睐。然而，在饱和的安防市场，一家“偏软”的技术型企业如何在这个市场站稳脚跟，并成为其中一方豪强，却是需要时间探索的。在这个过程中，格灵深瞳先后推出了两款解决方案，针对银行安防的皓目行为分析仪，和针对交通的威目视图大数据系统，但很显然，前者的市场相对狭窄，而且市场基本已经瓜分完毕，攻坚难度不小；后者虽然可以单独的布设在已有交通监控中心，但是没有用户积累，没有集成商和各地工程商代理渠道，要进入到政府需求型的甲方应用，难度显而易见。

或许用格灵深瞳的话说，就是技术离用户不够近，只有前端硬件产品才能离用户更近，只有通过产品才能让技术发挥价值，所以，也就有了今天这款创新的深瞳人眼摄像机。

格灵深瞳赶在北京安博会前发布了深瞳人眼摄像机Foveacam，这是一款面向公安、交通行业的摄像机，从而也正式回应了一些人之前的质疑，公安、交通行业是监控设备最大的应用领域，格灵深瞳的这一举动，可以视为其对传统市场格局发起的第一波冲击。

现在这款产品还处于初代产品，还需要用户的反馈，需要一段时间的打磨，才可能规模进入到市场。这到底是一款什么样的产品呢？我们先来看看吧。

首先是一个概念问题，虽然人眼的实际分辨率还有争议，但普遍认为在5到10亿以上，秒杀市场上所有设备，而且我们的大脑根本不给机会让我们看到真正的世界———在我们反应过来之前，大脑就已经把我们看到的东西抹去细节、拼接画面，要想知道人眼的像素值，并不是件容易的事情。

那么人眼摄像机就应该是这样的，全景像素至少是亿以上，而且能够随意对视野中的任意一点进行分辨率提升增强，而且不影响其他场景的继续拍摄。

核心就是像素动态瞬时分配。

据格灵深瞳产品总监谭勇介绍，深瞳人眼摄像机Foveacam用了独创的像素动态瞬时分配技术，可以瞬时将局部画面的有效像素提升百倍以上，整体画面可以达到数亿等效像素。Foveacam可以达到2亿有效像素动态瞬时分配，在50米内可以展现清晰的可识别人脸，100米内看清全身特征，而且这款摄像机的视场角也达到了70度，抓拍覆盖面积很大。

与人眼类似，目前市面上已有的网络摄像机无法同时兼顾广度和远度，因为单位面积像素等于分辨率与视野面积的比，在相同像素的摄像机中，广度越大，远度越小。目前4K摄像机看清人脸的最远距离是10米，7K则是20米。而格灵深瞳的做法是利用人眼感知的解决方案，因为在人眼中像素并不是均匀分布的，而是分布在Fovea区域，人眼会受大脑的控制选择性的先把自己关注的区域看清楚。格灵深瞳的Foveacam就是模拟人眼的“感”“知”能力，格灵深瞳将像素动态瞬时分配，达到像素的提升。

首先在Foveacam部署的0-50米内区域走过，然后在室内站到其他摄像头前，随后将采集到的两个图像信息进行比对识别，几乎所有的测试者都能识别并匹配，而且匹配图上会标记Foveacam识别时候的距离以及全景图，识别速度非常之快。

在格灵深瞳的发布会和宣传资料上，对于硬件方面的介绍都比较少，除了对说明使用了英伟达的TegraK1 GPU图像处理引擎、星光级传感器之外，就没有其他资料了。通过采访谭总我们也只知道其感光芯片是采用的CMOS，据说是从成本考虑，以后可能随需求而采用CCD。很显然，如果要弄清楚人眼摄像机内部构造，估计只有样机实测拆解了，至少在目前来看，算一个商业秘密。

在外观上来说，看惯了国内摄像机千篇一律的枪型、球形，Foveacam会给人一种耳目一新的感觉，第一眼就能给人厚重的科技感。当然，这和该设备的内部元器件较多有关，估计主要部分就是光学器件，其他的GPU、CMOS都不会占用多大空间。据谭总介绍，外观设计上还考虑到了场景设计，防风沙，雨雪。

既然硬件上我们了解的有限，那就了解下这款功能上“无限”的产品吧。

其第一个特点，我们在第一部分已经介绍过了，人眼般的精密结构。监控设备发展到现在，尤其是在中国，现在不仅要求看得见，更是要求看得清，看得广，深瞳Foveacam基本上能够满足这三个条件。尤其是看得深、看得广这两个特点，在交通领域中尤其适用于超高速抓拍。这是因为传统卡口对车辆速度比较敏感，因为在远处看不清，只有车辆到达检测范围内才可以进行抓拍，而如果能在车辆距离摄像机有50之外就开始进行抓拍，即便车速达到了220公里，摄像机的抓拍时长也至少有一秒以上，对速度并不敏感。当然，不仅仅于此，70°的视角可以覆盖6~8条车道，一个设备可以替代两台500万的高清卡口，对路面美观和架设、维护都有益处。谭总还提到，在不规则的复杂交叉路口或者环岛，经常有司机钻相机无法覆盖全路口的空子，直行车辆在红灯时连续两个右转绕过红灯，或者进入环岛后不按车道行驶等，这个时候70°的超广角视野，就能发挥其作用了。

第二个特点，人眼+人脑的智慧。如同人眼一般的摄像机，要采集很多物体图像，然后由人脑进行识别，然后记忆存储。这里面最重要的一步就是精确的采集，能够快速、准确的采集各种物体。深瞳Foveacam能够对人和车进行全场景的快速抓拍，据称误检率极低，可有效对抗常见误检干扰，能够无死角捕获各种姿态的人体，有效检测各个朝向的车辆等。在交通检测方面，据称能够检测机动车，包含自行车、电动车在内的二轮车，三轮车，以及行人，但不知道检测率如何。如果检测率达到一定的状态，就可以用于行人自适应信号灯的车流量和行人的同时检测，就可以不用专门架设一个检测行人的红外摄像机了。

第三个特点，人性化的便捷应用。首先是应用场景广泛，因此其安装之后，可以自动检测监测场景，并自动设置模式参数等，可以视为一款傻瓜式的操作设备。在自动模式下，可实现全场景无死角自动抓拍，所有能检测到的数据，只要有需要，都可以抓拍下来；在手动模式下，可以选定某一个局部场景进行放大跟踪，就类似人眼的聚焦。输出方面，可以是高清截图和原始画面同时输出，类似于画中画，更有助于手动模式下的分析判断。在存储上，深瞳Foveacam的处理结果为机内合成，在云端只存储跟目标相关的图片（比如人脸画面），而且是以图片的方式存储，所以不会占用过多的带宽和存储。

第四个特点，开放化的对接方式。毕竟是后起之秀，要进入壁垒森严的现有市场，标新立异可以竖起自己的招牌，但是要发展壮大，就必须懂“江湖规矩”，所以深瞳Foveacam和主流摄像机占用的网络带宽基本一致，无需对现有设施进行升级；在对接集成平台方面，可对接大多数厂家的视频数据平台，同时兼容第三方人脸和车辆识别系统，可谓来之能战，战之能用！

在采访中了解到，深瞳Foveacam目前主要是为了针对安防的一些痛点在做解决方案，在交通领域除了上文所提到的替代传统卡口和超广角抓拍外，还没有更多的解决方案，这就需要格灵深瞳更多的与应用单位沟通交流，发现和解决问题。

在格灵深瞳主攻的应用领域，格灵深瞳CTO赵勇曾提到了在交通道路管理和犯罪追踪中的应用，根据公安系统的数据显示，中国95%的犯罪和车有关。2016年早些时候，格灵深瞳推出的威目系统可以进行车辆特征识别，识别车牌、车型、车款，甚至还可以识别车内物品。还可以将视频结构化，将人体特征识别为40个标签，根据标签进行搜索，能帮助快速锁定犯罪嫌疑人。赵勇举例说，目前在北京有将近20万个摄像头（包括电警、卡口），但是其中只有千分之一的摄像头，也就是2000多个可以被智能化。而格灵深瞳的技术以后会让其他90%变得智能化，真正地参与到交通管理中。

其实，基于视频图像识别分析的机器视觉和深度学习，才是格灵深瞳的看家本领，安身立命之本，而人眼摄像机只是这一技术的延伸。

与4K电警相比，深瞳Foveacam表现更为强大，谭总介绍，主打多车道抓拍的4K电警是通过大靶面的感光芯片来实现的，其前端GPU负载压力非常大，且任意部分的像素都是相同的，不能实现瞬间局部放大，细节表现稍逊一筹。

采集回来的图像要进行识别比对，车辆识别和人脸识别是最重要的两个部分，这两个部分也是公安、交通管理两大领域用户最为需要的，也是能够帮助格灵深瞳确立自身优势，获取江湖地位的一个技术，尤其是人脸识别，现在已经是安防领域的热点之一，能够做好的企业目前看起来还比较少，而格灵深瞳据称能够达到98%（在人脸的像素100以上的前提下）！

强大的图像识别无缝对接强大的图像采集，这就是软硬件一体化的本质。

未来——人工智能的天下

格灵深瞳现在旗帜鲜明的表明自己未来要做一家以产品为导向的科技企业，目前也是要把深瞳Foveacam作为一个明星产品来打造，格灵深瞳也对在安防市场上表现寄予了极高的期望，2017年要规模化应用，甚至寄望深瞳Foveacam能够成为格灵深瞳未来发展的“金牛”，能够反哺格灵深瞳在其他领域的机器视觉和深度学习研发。研发型企业虽然有融资，但是没有营收的现金流，也总会让资本市场担心。

据称，现在已有近20家应用单位对该产品产生了浓厚的兴趣，并与格灵深瞳联系，希望能试用该产品。

格灵深瞳并未透露这款人眼摄像机的价格，只是表示希望在三年内甚至更快的时间里让人眼摄像机的成本降至普通摄像机水平，并大众化。可见，Foveacam目前价格不菲，面临着一定的成本压力。当然，电子领域的硬件产品在初期价格一般都比较高，只要能真正解决用户问题，且在短期内不会有竞争对手。就像当年刚进入中国市场的雷达测速，几万一套，私家车用的防盗产品上万一套，现在都已“飞入平常百姓家”。

但理想是美好的，而现实是，安防市场的竞争非常激烈，竞争对手能够迅速的追上来，这里面的竞争不仅来自于海大宇等安防巨头，也来自于其他从事机器视觉和深度学习的CV企业，前者甚至只需要你打个盹的时间，就能仿造并改进设备，后者则虽然力弱，但一旦成功进入，杀伤力更大。格灵深瞳现在申请了诸多专利，对一些巨头来说，这是一个门槛，对于一些中小设备企业而言，技术本身就是一个门槛，只有对那些CV企业，这些都不是门槛，当然，首先他们需要摸到门口，也就是格灵深瞳所说的痛点。

谭总认为，未来一定会有更多的CV企业进入到产品领域，“技术只是解决手段，不能过分强调技术，一定要从用户的角度考虑行业应用和行业属性，否则再先进的技术，也没有用武之地”。

他呼吁CV企业共同向产品化、业务化、市场化导向来转变，用技术来改变行业，未来一定是基于视频图像智能分析的人工智能企业的天下！

AI明星公司格灵深瞳正式登陆科创板。本以为顶着科创板AI第一股的光环，再加上自带的明星效应，格灵深瞳上市首日会有不错的表现，谁知道，二级市场的投资者丝毫不给面子，直接就砸出个破发。

截至收盘，格灵深瞳股价报收37.46元/股，较发行价下跌5.14%，市值约为69亿元。

这个曾经风光无限，并被创投资本万千宠爱的AI明星公司，狠狠地被现实给摩擦在地。

毕竟二级市场只愿意给出的69亿市值，距离无论是格灵深瞳自己，还是投资人曾经的预期都太远太远。

1、遥不可及的1.9万亿

创投圈大佬真格基金的徐小平与红杉中国的沈南鹏，当下可能比较尴尬。

要知道这二位，可是都对格灵深瞳，对格灵深瞳创始人赵勇寄予厚望的。

2012年，徐小平在硅谷遇到赵勇，爱才心切的他当即亲自给赵勇订了一周后回国的机票和酒店。

不止如此，在天使投资过程中，当时打算与真格基金一起投资格灵深瞳的公司，改变主意不投了，徐小平还找到这家公司负责人，让他不要将消息告诉赵勇，怕赵勇压力大，后又亲自找到赵勇说，“那家公司不投了，但你放心，我继续加码”。

足见徐小平对格灵深瞳的重视。

2014年随着红杉资本的进入，格灵深瞳又得到了沈南鹏的力挺与爱护。

在当年一场饭局中，投资人对格灵深瞳的追捧到达了顶峰，就曾就格灵深瞳未来到底值多少钱，徐小平与沈南鹏来了场幸福的争论。

徐小平认为，格灵深瞳未来至少估值5000亿美金。沈南鹏可能觉得徐小平喝高了，说的太夸张了，就往下压了压，说1000亿美金比较实际。眼看二位大佬吵来吵去，有和事老居中报了个3000亿美金（约等1.9万亿元）的价格，然后皆大欢喜。

事实证明，大家都喝高了。

八年后的格灵深瞳，别说1.9万亿了，只值69亿元。

根据格灵深瞳上市后的股本结构，红杉资本持股比例10.49%，为第二大股东；真格基金及其一致行动人持有1169万股，持股比例6.32%。

虽说徐小平和沈南鹏作为早期的投资人，还是从格灵深瞳上市中赚到了不少钱，但回首过往曾高调喊出的大话，可能还是比较难看。

他们显然押错，或者说错信了格灵深瞳。

中国AI企业面临的外部环境在不断恶化，而在中国的交易所上市，业务上深扎中国市场，也成为独角兽们殊途同归的选择。云从科技目前也在科创板上市的进程中，从股权结构来看，云从科技股东包含中国互联网投资基金、上海国企改革发展股权投资基金、长三角产业创新基金、工商银行等，可以说是“根正苗红”的全内资企业，这也是其“不惧制裁”的主要原因——本来就和美国投资者没关系嘛。

相比外部环境，AI企业更大的压力来自于内部。目前有资格上市的AI企业，都不“年轻”了，按投资周期来说，也到了上市的时候。但长期拿投资人的钱，却迟迟没有培养出强大的“造血能力”，让人不禁担忧它们未来的发展。

在人工智能60年的发展历程中，曾有过三次浪潮，目前是最接近商业化成功的一次。

我国人工智能的投资热潮大概在2017年开始，此时脱颖而出的人工智能创业公司，几乎都有着深厚的学术背景，就以刚刚上市商汤科技为例，创始人汤晓鸥曾担任微软亚洲研究院视觉计算组主任，现任香港中文大学信息工程系教授，也是IJCV（计算机视觉国际期刊）首位华人主编，而联合创始人徐立、王晓刚、徐冰和杨帆都与他在学术上都有着密切联系。

从学术成果来看，商汤科技有70多项全球竞赛冠军、600多篇顶级学术论文、8000多项人工智能专利及专利申请，并发布了600多篇计算机视觉深度学习的顶会论文，位居世界前列。

但商业化则是另一个问题。

根据沙利文的行业报告，商汤已成为亚洲最大的AI软件公司。2020年，商汤营收达到34.5亿元人民币，同年研发开支24.5亿元，亏损达到8.78亿元。此次上市，商汤募集了56.55亿港元（折合人民币约46.19亿元），联合创始人、董事长兼CEO徐立在发布会上表示，此轮募资将的约60%将用于研发，某种意义上也意味着，短期内商汤仍不会盈利。

之前科创板过会的云从科技，选择的上市标准也是“标准二”，即预计市值不低于人民币 50亿元，且最近一年营业收入不低于人民币 5 亿元。但盈利模式、未来盈利情况预测等依旧是监管机构拷问的重点问题。

AI公司盈利难的原因很简单，研发的软硬件投入都高，但却难以实现大规模标准化的产品。目前虽然有大量AI应用落地的场景，但每个场景都有其独特性，导致定制化的成本高企，很多AI公司乐于做行业标杆客户，以证明AI技术的价值，但公司整体其实挣不到多少钱。另一方面，AI企业之间相互竞争，技术上的差距又难以拉开太大，导致最后打成了价格战，也是AI企业难盈利的重要原因。

某投资机构数年前也曾考察过商汤科技，但最终选择投资了几家同样做计算机视觉的二线创业公司，该机构的投资经理对DoNews表示： “我们的首席投资官觉得，商汤能做的，其他公司其实也能做。虽然商汤技术更先进一些，但可能就相差了3个月到半年。而且一线AI公司收入虽然高，但存在单一占比过高的强关系型客户，这体现的实际是在行业里的人脉资源比较广，不是建立起了真正的行业壁垒。”相比之下，如果相信行业有机会，那么投资二三线的AI公司的性价比要更高一些。

当然，理论上随着AI渗透率的不断提高和案例的不断积累，“定制化”也有可能量变引发质变，标准化比例也相应提高。AI语音公司云知声的某负责人在接受DoNews采访时就曾表示，他去云知声做的最重要的事情之一，就是将当时云知声的几百个项目裁减掉大多数，只留下少数有可能标准化的场景进行深耕，相比商业上的真正立足，技术的领先反而不那么重要了。“学术上，识别准确率从95%提高到96%很有意义，但在产品上，用户根本感受不到差异，反而可能让成本变得更高，技术上的领先，没办法转化成竞争的壁垒。”

但什么时候才能真正建立壁垒，实现盈利，却是很多人工智能公司无法说清楚的问题。诚然，商汤上市证明了人工智能创业公司可以花完投资人的钱，再去花一级市场的钱，但融资的钱早晚都会花完，公司的长远运营，还是离不开商业化的落地。

3、“坐地虎”和“过江龙”

不熟悉人工智能的行业，听到“AI四小龙”的称号，总会下意识觉得这四家是竞争对手；实际上，虽然四家公司都以计算机视觉起家，业务上也有重合，但竞争更多是体现在对名气和投资的争夺上，从长远来看，另外两类企业才是他们真正的对手，我们可以简单理解为“坐地虎”和“过江龙”。

人工智能的主要价值，是提升其他产业的效率，也就是互联网圈常说的“赋能”。目前人工智能“赋能”最成功的就是安防领域，人工智能和安防可以说是天作之合，摄影机拍摄到的图像通过AI可以自动识别，极大提高了工作效率。上文中几家AI企业被列入实体清单名面上的理由，也是因为各自在安防领域的应用。

在AI四小龙中，商汤科技是毫无悬念的老大，但真说起安防行业的老大，那毫无疑问是海康威视，如果说商汤与其他“三小龙”的差距比较明显的话，那么“四小龙”的营收规模加在一起，与海康威视的差距也很明显。目前海康威视也有研究人工智能的海康研究院，研究院的员工被海康威视员工戏称为“人上人”，无论是人员的素质还是待遇，并不比创业公司的员工们差多少，技术上，也许学术背景浓厚的创业公司仍有一些优势，但在商业上，和老牌的先进制造业企业海康威视比就差得远了。

像海康威视这样的传统产业龙头算“坐地虎”的话，互联网大公司就是“过江龙”。毕竟，人工智能在互联网领域的应用就太广泛了，而且互联网本身就是不断创造新的消费和应用场景，它们不可能对人工智能不加以重视。比如“BAT”，百度早已“all in AI”了，阿里巴巴和腾讯实际在人工智能领域投入也颇多，至于字节跳动这样的后起之秀，更是靠推荐算法后来居上的。

2017年9月，在清华经管学院等主办的“洞见”论坛上，汤晓鸥曾表示在中国创业过于困难：“头顶还有（BAT）三座大山，这种三分天下的局面，已经很难再有机会了。”比较有趣的是，腾讯创始人马化腾也在现场，而他对人工智能的看法是，觉得会是个大风口，甚至是下一阶段决定生死的大机会，从腾讯愿意投入的方向来说，第一是AI，第二是云计算，第三是大数据，“未来所有企业基本的形态就是，在云端用人工智能处理大数据，这是一个大方向。”

《中国人工智能发展报告2020》中统计了国内人工智能专利申请数量，排名前五家企业分别是国家电网、腾讯、OPPO、百度、平安科技，并没有AI创业公司上榜。不久前职场社区平台脉脉发布了算法工程师最关注的公司TOP10，根据热力值显示，分别是字节跳动（热力值2450）、腾讯（热力值1900）、滴滴（热力值1650）、阿里（热力值1511）、快手（热力值1456）、美团（热力值1234）、百度（热力值1186）、华为（热力值1025）、拼多多（热力值856）、小米（热力值838），可见从业者眼中的大厂也充满“光环”。

AI企业上市之后，业务肯定会与互联网大公司和产业巨头产生更多的重叠，是会进行对抗“降龙伏虎”，还是合作共赢，就不好说了。毕竟，如果可能的话，企业都不愿意关键技术被握在别人手中。

AI公司研发成本高企的原因之一，就是用人成本高。在互联网行业纷纷裁员的同时，由于供需不匹配，人工智能行业的人才市场依旧是红红火火。

目前计算机视觉领域的AI四小龙都在为上市而努力，期权激励仿佛近在眼前，商汤科技在上市之后，也按照工作年限发放奖金（比如工作5年发放5888元，工作3年发放3888元，以此类推）；而AI另一重要的主线——自动驾驶——则在火热地融资，今年1-9月，自动驾驶融资事件超50起，有12家企业本年内累计融资规模超百亿美元，相关的从业人员自然也受到追捧。

职场社区平台脉脉上的一个投票帖，有关人工智能行业的员工是否考虑跳槽，累计2154人参与，本分上班儿的选项投票虽然最多，但是希望走的人明显更多，抱着“跳槽=升职加薪”想法的人也不在少数，这也算是行业景气的一个象征了。

在有关商汤上市的讨论中，出现了有趣的“冰火两重天”，“冰”是对商汤为代表的人工智能创业公司商业未来的不信任，“火”则是对商汤员工们奖金和期权的羡慕。如此割裂又统一的表现，就像一位海康研究院的员工在采访结束时向DoNews咨询的问题：“我是该是在海康这样的大厂舒舒服服的工作，还是去AI创业公司搏一把期权呢？”

他所担忧的是，如果AI创业最后沦为泡沫，到时再跳槽可能就晚了，自己不再年轻，未必能维持住原来的收入和待遇。2022年，人工智能已经诞生了56年，创业公司如商汤科技刚刚完成上市，其他或在上市中，或者也融资多轮，资深的投资人和从业者们，进入行业也大多在三四年以上，乐以忘忧的时间越来越少，老之将至的念头开始在所有人的脑海里穿梭。

汤晓鸥招生时曾说过：“到我们这个行业来，我保证你一辈子都有工作，因为我们这东西是做不出来的。”但如果真的做不出来，人工智能行业只会迎来第三次低潮，现在来看，大几率是可以做出些东西的，只是不确定最后蛋糕会怎么分。

人工智能的创业公司们，还要再快一些。

文章来源： 钛媒体，DoNews