【摘要】2017年5月31日，在雷锋网承办的CCF – GAIR 全球人工智能与机器人峰会现场，AIR TOP 25成长榜揭晓，图漾科技榜上有名。在2017年第二届CCF – GAIR大会开始之前，雷锋网新智造对图漾科技做了一次回访，与创始人兼CEO费浙平聊了一下他们在这一年来的成长。
图漾科技创始人兼CEO费浙平
“今年有很多创业公司要进入第三年了，包括我们，一般在创业的前两年，大家还可以靠demo和刷脸拿天使以及Pre-A轮，到第三年的时候，如果再拿不出产品和客户来，那么这个公司就非常危险了。除非是非典型的学术和科研大牛团队，否则3年还不能证明你的产品能被市场和客户接受，投资人就很难对你感冒了，而你自己又不能挣钱养活自己的话，在这种情况下，公司真的是会死掉的。在前几年的技术型创业浪潮中，AR/VR和无人机领域的公司是最早开始拿钱的，从年初已经开始看到有先烈出现了。之后是一波人工智能和计算视觉同伴们的兴起，到年底应该也会有一些公司会痛苦地倒下。目前来看，尤其是在AI和CV两个技术最密集的领域里面，大家都在市场化落地的过程中艰难探索前进。”
从这个月开始，图漾也满二岁了，正在进入关键的第三年。图漾创始人兼CEO费浙平告诉雷锋网新智造，今年公司主要目标就是做业务，销售额要超过2000万。技术公司能够渡过三年的生存期、并实现2千万以上销售额的话，将跨过第一道安全线，之后才能进入下一个快速发展的周期。
去年中的时候，图漾的第一代产品，一款“结构光 + 双目摄像头”方案的深度摄像头开始正式销售。那时候，他们将客户定位在家庭服务机器人企业，当时也是服务机器人创业最火的时期。经过一年的市场摸索，费浙平告诉雷锋网新智造，目前图漾的客户已经有上百家，其中大部分都是服务机器人企业和开发者，但其中的问题是，虽然有这么大的客户基数，但总体的订单规模并不是很大。显然，靠单一产品型态和单一目标市场并不能帮助公司实现美好的目标。
“技术型的创业公司，一定要对市场有非常敏锐的感觉和前瞻性。回头来看，我们每一年都有很大的思路转变，外部环境和目标市场的变化也很多。虽然有点不大愿意很愉快地承认，但现在看来这的确是个事实，那就是我们在创业初期的很多设想，现在看来是错误的。创业确实是一个边走边看、边学习边调整的动态过程，市场感知和学习能力是创业团队能够成功的基本要素。我们比较幸运，在核心团队的战斗力基础之上，又碰到了一点好的运气，在过去一年当中，成功地摸索出了一条市场化落地的模式，能够帮助我们实现第三年2000万的第一个小目标。”
目前，行业应用和工业自动化是图漾取得突破的主要方向。
为什么是3年和2000万？
费浙平表示这两个数字对具体行业会有所不同，但是对于他们所在的AI和CV同行创业公司来说，可能大家都差不多。如果一家技术创业公司的产品在短时间里就可以开发达到成熟上市的程度，那么，原因只能是，产品的技术含量并不很高，或者说，公司的技术门槛不够高。要把一项创新的技术完成从技术到产品化的转变，所需要的时间和人力投入非常可观，越是创新技术，需要付出的学费也越多，尤其是包含硬件的技术产品开发更是如此。
“2000万的销售额，来自于我们的实际经验。我们发现，在当前的100多家付费采购过的客户当中，贡献的营业额一共也不到200万，其余90%的销售额会是来自于不到10家的大客户。在我们的行业市场开拓过程当中，来自于行业领头客户的大单是非常关键的，这意味着我们对行业的理解以及产品对行业的适用程度，更意味着后续在该行业的增长可能和空间。”
目前图漾在工业自动化和行业应用中，得到了5家以上的大客户、其中包括2家上市公司的大额订单。
为什么选择行业而非消费应用为目标？
跟很多视觉创业公司一样，图漾在早期的时候也是瞄准自然人机交互和to-C方向开始切入的，但是经过短暂的尝试后，很快就转向了to-B的方向。按费浙平的话来说，就是选择了“去伺候机器，不伺候人”了。
其中主要有三个方面的考虑：技术难度、需求清晰程度和time-to-money。
首先是技术难度，要做一个好产品，to-C经常比to-B技术要求更高，尤其是涉及用户体验的，to-C的要求简直高到无底洞。比如设备的反应时间、识别正确率等典型指标，稍微差一点点人就能感觉得到，造成不良的体验。在费浙平看来，目前全世界都没有一款好的自然人机交互体验产品。
“对视觉交互产品来说，还有一个很致命的问题难以解决，那就是从识别到体验，中间有一个巨大的gap，根本不是算法和硬件工程师能够解决的。比如人在一个机器面前，有很多动作是有明确控制意图的，但也有很多动作是无意识和没有任何控制意图的，机器根本无法加以区别。当前为了改善这个问题，要给人的可识别动作做很多套路规定，在体验上完全达不到自然交互的要求。而对于to-B应用来讲，面向机器这个服务对象时，某种程度而言，是非常单纯的，只要设定好数据格式、误差、冗错比例等硬性指标即可，满足要求的就可以进行产品化，不满足要求的则可以回到技术层面进行分析。”
其次是需求的清晰程度，这个点对于产品定义来讲特别重要。工业和行业应用产品的规格指标特别容易量化，产品的规格档次和定价也很容易通过参数来进行划分。而对于很多消费产品来讲，往往连客户自己都无法给出一个清晰明确的需求规格，经常导致产品永远跟不上用户需求的困境。
最后是业务模式的特点。to-B应用的市场规模、产品定义和目标客户相对清晰，因此只要产品能够交付出来，订单和收款情况通常都比较好，离钱比较近。而且行业需求的周期波动性也比较稳定，只要选对了合适的产品落地点，可以有长期的高速增长空间。
对技术落地的体会
“好看的事情不挣钱、挣钱的事情不好看”，这是费浙平反复提及的一个个人体会，“无论是AI还是CV，目前的现状基本如此”。
不过费浙平提到，里面的原因并不是世界上缺乏既好看又能挣钱的问题，而是目前的技术边界，往往还达不到能够解决那些问题的程度，因此，当前的要务，是要充分厘清可以产品化的技术边界，把这些可以产品化的技术用于解决一个个具体的实际问题，解决客户市场的痛点问题，并实现自己的产业化。这一点说起来容易，做起来很难，需要同时具备技术和市场两方面能力，且对公司发展方向有掌控力的人才能做好。
比如图漾目前选的这几个方向和大客户，就是通过如下一套标准评估出来的：第一是目前技术上能做短期内出来的东西；第二是该项目的第一个客户要靠谱，能够在定义和开发期内就深度参与合作；第三是客户需求要代表一个行业共性问题，该需求能够代表上十亿人民币的市场规模。
“我们有一点是非常幸运的，那就是不怎么焦虑产品的技术门槛和竞争威胁，因为我们做的三维视觉本身门槛足够高，竞争暂时还不多。不过长远来看，简单依赖于技术门槛肯定是不安全的，尤其对于to-B和行业客户来说，后端的三维视觉软件和服务比硬件更加重要，我们在三维传感器硬件、嵌入式视觉计算和三维视觉软件的整合方面投入了大量的资源，以形成满足行业客户真正需要的方案产品。”
在能够自我造血之后还需要融资吗？
VC是目前AI和CV领域创业热潮的最大推动力之一，对于VC的价值费浙平给予了非常积极正面的评价，直言没有早期投资机构的支持，公司根本就难以发展起来。
那么，在公司即将取得可观的销售收入之后，对于公司能否养活自己并盈利的问题，费浙平给出了否定的答案。如果保持目前的公司开支水平不变，图漾今年可能可以打平，但是费浙平认为，公司目前发展的要点不是盈利，而是销售额和团队及技术的快速扩展。所以，图漾今年依然保持了一种激进的人员扩充节奏，甚至计划去上海总部之外的第二个城市设立新的研发中心。
据费浙平透露，图漾目前正在A轮融资过程当中，预计近期即将close。
下一步的发展方向
对于三维视觉的发展前景，费浙平显得非常乐观，“作为机器和物理世界之间最重要的传感器数据通道，5年后三维视觉传感器的部署数量与二维视觉传感器可能达到1:10的比例。虽然这个数据并没有任何正式市场报告的支撑，但作为一线的从业者，我自己敢于下这样一个预测。”
当问及后续三维视觉的潜在新兴应用场景时，费浙平提到了工业机器人捡取、扫地机和手机。工业机器人和扫地机作为成熟的产品，对智能视觉的需求是内生的，所以是刚需，但是这些领域对于产品的性能或者成本有着苛刻的入门要求，非常考验公司的产品化能力。而对于最近由iPhone 8相关的传言带起来的3D摄像头热论，费浙平显得有些不置可否，他认为当前的技术条件下，只能在手机中实现单一功能，目前市场上很多关于3D在手机中的应用展望，并不靠谱，只是想象而已。
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PS80C-GI-E1拍摄点云样例，拍摄距离2.5米