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不在一线城市，一群“泥腿子”创办的AI公司，已经赚到了钱，这可能吗？

放眼行业，地处一线的明星公司尚且难获盈利，且圈内也无成熟履历可循。
这样的AI公司，不免让人好奇。

近期，一个盈利的AI公司走入大众视野——

第六镜，一家起源于西安的AI公司。

2014年，西北工业大学三逻辑学生决定创业，第六镜由此出身，发展至今团队已达百余人，估值7亿。

作为AI创业公司，虽然对外亮相有限，但在业内，它以早早实现盈利引发关注。

他们究竟走了一条若何的商业化路径？这样一个“非范例性”样本，对行业有何借鉴意义？

不急着回答，先容我们抽丝剥茧、连点成线，看看这是一家什么公司。

你能想象么？

一群90后专心扎根工厂一线，日常事情是产线课题攻关、设备研发和设计。

河北一家轧钢厂内，就发生着这样的事。

与传统岗位不同的是，这些90后正在调试的是一套高精度测控系统，目标是利用多元传感器和多种算法对热态钢轨进行2D+3D检测。

以往，轧钢传统产线依赖人工手持设备抽检，检测过程须要等待高温钢冷却，耗时10-20分钟。
这就导致丈量精度不高、漏检以及检测滞后等问题，极易造成批量质量事件乃至生产安全事件。

而这套长材检测系统，可自动实现最高1400℃、钢轨运行速率达6m/s环境下的实时毛病检测、轮廓丈量等功能。

比拟传统办法，他们的丈量精度达到±0.1mm，且大大降落漏检事件概率、提升效率，在单条产线上每年可节省约500万本钱，据称属海内创始。

这批90后还曾走进光伏电厂。

在发电场，他们操控着无人机搭载着热成像相机与可见光相机，在空中通过CV+AI技能识别光伏板毛病，筛查上面热斑，防止阴影处组件成为负载，花费能量，过度发热折损电池寿命。

这些年轻人乃至走入煤炭厂矿，当起安全员。

更准确地说，他们教会了「摄像头+系统」识别违规操作与行为，通过打算机视觉技能，识别皮带坐人、未戴安全帽、违规追赶猴车（一种下矿井的索道，类似滑雪场单人站立式缆车）等各类不屈安行为。

类似场景案例还有很多，他们的身影也遍及煤炭、钢铁、能源等多个工业领域。

实际上，这群90后扎堆进工厂的难得场景，源于一次有时的工厂调研。

当时他们创造，某重工产线虽已高度自动化，但不完备自主可控。

核心设备和工控软件系统险些全部来自国外厂商，为工厂的数字化转型、工业互联网及物联网化事情造成不少麻烦。

再加上行业跨度大、信息差大等各种外界成分，海内新兴AI公司与传统工业少有交集，很多需求难以被关注。
第六镜的90后们便是少数看到需求的团队之一。

这个团队只在产线上转了一小圈，就理出了30多个需求。

现在经由两年探索，他们在工业AI板块已经覆盖钢铁、烟草、煤矿、路桥等场景，涵盖硬件设备、算法、办理方案等产品。

在未来公司表示，像污水处理、石化、橡胶等行业领域，都在他们的考虑范畴。

工业AI在近些年的确代价逐渐被业界认可，各家巨子玩家也在布局。
正因提前一步关注并持续地创造代价，前段韶光，数祖传统企业与第六镜签订了计策互助。

个中有铸造行业的老兵新兴铸管、也有河钢数字、河北建投这类地方龙头，还有中国电子科技集团公司第五十五研究所……

煤焦化工头部企业，旭阳集团还官宣计策投资第六镜。

一开始就“碰了一鼻子灰”

创业之路从不平坦，事实上，这群年轻人一开始也走得并不随意马虎，尤其在第一次落地场景时，就“碰了一鼻子灰”。

城市AI，是他们首选业务，即为泛园区场景供应“人-车-物”识别算法及运用，包括园区、学校、社区、机场等。

2017年，他们拿着刚冲破天下记录（LFW/FDDB）的人脸识别技能进到社区，利用领先的人脸识别算法做聪慧社区运用，但没想到问题集中爆发，打得团队措手不及。

大略来说，便是算法模型与场景不适配。
这也是诸多企业落地时碰着的平凡问题。

众所周知，实验室用来演习算法的数据集，基本上都是开源或清晰的媒体、影***公开图像。

这类算法虽然在空想环境下有相称高的精度，但运用在现实生活中，遇上逆光/黑夜/过曝等光芒环境，亦或是恶劣景象产生尘埃燥点，连最平凡不过的“刷脸”，都可能碰上图像动态模糊、清晰度不理想等情形，从而导致效果大打折扣。

除此之外，还有识别速率、利用本钱，这些原来在实验室未曾考虑过的问题，全都要在现实场景中逐一办理。

原操持一到两周就可以完成整套办理方案的支配，结果延期至三个月。
期间，团队与场景管理者一起逐个办理痛点，方才完成项目。

也正因这场经历，他们意识到所落地的场景和场景的管理者才是最好的老师，这也成为他们之后一以贯之的风格。

短暂阵痛过后，他们迎来了首波胜利——

在全方位落地城市AI那年（2017）年底，公司实现盈亏平衡。

如今，第六镜城市AI已经构建算法工具-算法-硬件-软件-运用平台-办理方案一整套产品体系，办理方案产品线涵盖公租房、学校、园区、社区、警务等场景。

单就硬件设备方面，就形成了人脸识别一体机、智能监控摄像机、刷脸支付终端、智能访客机等在内的产品矩阵。

即便如此，团队所面临的市场寻衅仍旧不小。

一方面，城市AI在我国人工智能市场家当份额中遥遥领先，占比高达49%，而且不同于聪慧城市系统化、集成化的业务设定，城市AI则是单点打破——

为场景供应定制化做事，这一特性驱动更多技能企业从等分到一杯羹。

△iResearch《中国人工智能家当研究报告(2020 年)》

另一方面，AI逐渐演化成一项根本能力，技能门槛正在不断降落。

面对这些情形，办理办法无疑两种，除连续挖取城市AI的剩余代价外，便是另辟路子——探求公司的第二增长曲线。
于是，第六镜瞄准了工业AI。

7年前，西北工业大学自动化系大三学生刘闯及其他两位同学，因一节模式识别课决定创业。

从前曾因资金不敷，公司一度靠网站开拓等外包项目养活AI研发团队。
团队成员也习惯用一个略显朴实的词汇形容自己：

泥腿子。

这一说法朴实而贴切，更与他们去世磕场景、深挖家当需求不无关系。
如今再回过分看，该团队也总结出了一套自己的方法论。

一言以蔽之，AI算法生产平台+高标准落地。

作为一家技能公司，算法之强不在于单个产品，而在于规模化、批量化生产算法的能力。

之于第六镜，便是AI算法生产平台。

该平台包含深度学习演习框架、分布式端边云AI协同框架、分布式决策与强化学习工具链，以及AI根本算法工具库。

据先容，为应对城市AI、工业AI多样化需求，该平台面向定制化场景，可做到快速相应，从数据洗濯标注、模型演习再到SDK封装交付，全体过程无过多人为干预。

AI浪潮，被视为智能化浪潮，是一场替代大略重复脑力劳动的革命。
而这种脑力驱动，来自算法。

但光有脑弗成，还需有“躯干”协同。
这个躯干，在第六镜看来，便是落地方法论。

详细而言，便是找最高需求标准切入，制订模块化的办理方案。
之后下沉到类似场景时，就做模块拆分。

形象化理解，业务从0到1时做加法，之后拓宽到100时就做减法。

比如，面向高校的聪慧做事，就先找双一流985高校，由于场景管理者哀求一定是最高的。

如此一来，有了“脑”和“躯干”，才能更好地指挥两大场景快速落地。

此外，在面对工业上最普遍、令不少AI企业折戟的工业小样本问题时，第六镜衍生出了自己的落地思路。

常日来讲，要担保实际生产中较高的良品率，就须要AI模型有较高的准确度。
依照传统深度学习特性，这须要大规模数据来演习。

这在工业生产中很难实现。

由于每每一个毛病样本越是致命，发生概率就越低，可供演习的样本数据也就越少，加上长尾效应，更多未知场景没办法顾及。

市情上已有的办理办法，无非算法和数据两个层面的优化，比如迁移学习、数据增益等。

在此根本上，第六镜还选择打“点”（场景）打破，连通高下游。

技能职员阐明道，工业小样本的问题既然普遍存在，那就以点（场景）为单位优化技能，与上游传感器、下贱工业软件的研究职员共同攻坚。

目前，该团队已经与多家企业和高校展开互助。
比如，与西安电子科技大学机电工程学院共建工业软件与智能制造联合实验室；与河钢数字技能株式会社、西北工业大学自动化学院共建“AI+钢铁”机器视觉创新中央……

各方反应已经暗示，AI公司只要被外界看到落地实力和态度，就不必担心没有客户代价积累。

类似的案例在AI业内很常见，落地路径各有不同，乃至随着业务逐渐深化抵家当，但万物归一、大道至简，终极归因只有一个——AI做事的工具。

第二代AI公司来到舞台中心

第六镜算不上一家“范例性”AI公司，不止盈利这件事。

这是一个不太追求前沿算法、论文数和专利数的团队，准确性也不再是唯一的评判标准：场景用得好、场景管理者用得爽的技能便是好技能。

这个团队亮相不多，技能也算不上顶尖、……这也间接解释AI早已不如最初那般高高在上，更多企业和技能职员参与进来，创造家当代价。

更为主要的是，他们已经不再是一开始拿锤找钉，而是根据详细场景快速落地。

从默默无闻的“泥腿子”到走到台前，进入大众视野，第六镜既是AI赋能千行百业大潮的缩影，也是从需求出发、创造代价的一个范例。

随着行业发展，这样的第二代AI公司已经逐渐跨过原始积累，来到历史舞台中心。

再从传统工业角度来看，一贯以来，年轻人才缺位是长期积累下来的家当固疾，并且随着老龄化加剧愈演愈烈。

乃至曾有车间工人同调研团队半开玩笑说：

我都不清楚我什么时候能退休，现在已经有一些岗位没有人来接替了。

工厂等不到新鲜血液，工业何谈进入科技的核心视野？所幸，这种需求越来越受到关注。

各种各样的前沿科技公司、技能职员，正在将视线看向传统家当。

相应出身了“失落控玩家”同款的工业级AR眼镜、煤矿上的操作系统、专为工人开拓可监测脑电波的安全帽等一系列前沿产品。

与此同时，第六镜为代表的AI新兴公司，正在用业务链接工厂与年轻人，让更多年轻技能职员投身于工业数据化转型。

而以国产替代应对环球市场的风云变幻，更是另一重代价表示。

这些此起彼伏的案例已经昭示：随着技能浪潮向前，家当数字化、智能化进程加速才是大道所向。

第六镜只是一个缩影，但也代表了一种确定的趋势。

— 完 —

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