猝不及防，AI 技术穿过了迷离炫目的概念阶段隧道，落地方案五花八门地扑面而来——这也立刻成为了挑战商业想象力的「决定性瞬间」。在那些已经壁垒坚筑的 AI 应用领域之外，更多蠢蠢欲动的机会同样蓄势待发。在这个趣味渐浓的行业当中，瑞为代表了抓住了「其他落地机遇」的那一类公司——创办六年，拿下分众、美的、小米订单，智慧零售解决方案接入八千多家门店，2017 年净利达几千万。
云和AI成2018年微软Build舞台的主角，在押注云和AI未来的同时，微软也没忘巩固现有市场
云和AI成2018年微软Build舞台的主角，在押注云和AI未来的同时，微软也没忘巩固现有市场又是一年微软Build 2018开幕。在这次年度开发者大会上，此前传闻或将发布的折叠屏手机没有到来，微软仍着重挖掘自身更擅长的软件层面。不过，微软整体还是贯彻2017年将AI提升至战略高度作的策略：试图通过AI串联
在这个资本和公众强烈关注的领域里，瑞为早早入局，业务正向发展，却很少有人去谈论它；知道它的人又往往会心生疑惑，在资本催生的「独角兽」的包围下，它还有多少成长空间？创始人詹东晖回应：「任何泡沫早晚有一天都要回归商业本质，对于瑞为，重要的不是能不能成为一家独角兽公司，而是持续快速、健康地向前发展。」
当行业还在普遍焦虑如何落地时，瑞为的技术解决方案却能较早进入实际应用场景，这和詹东晖的创业经历有关。
2008 年，他离开工作了十年的华为，进入安防领域，创办了自己的第一家公司，定位为高性能视频监控设备供应商。当时国内的视频监控正在经历从标清向高清、模拟向数字的转变，到了 2010 年，詹东晖开始思考，监控再往后发展，要去做什么？
他认为智能化是必然趋势。当时的视频监控，只是作为记录工具提供事后证据，无法实时自动发出预警，面对庞大的数据量，也始终没有很好的检索手段。当时有一些公司在尝试做智能化视频分析，但 AI 技术尚稚嫩，对人的识别几乎做不到。
2012 年，悍匪周克华在南京枪杀一名司机引发的反应，成了这个行业困局的注脚。去年，公安科技专家徐凯在综艺节目《我是未来》中回忆当时警方的行动，为了寻找关键证据，南京市公安局要求下载案发前后全城所有监控录像，并抽调数千民警一帧一帧寻找周克华的画面。案发第二天，南京硬盘脱销，三四天后，眼药水脱销。
看到行业痛点的詹东晖在同一年下定决心，卖掉了自己的第一家公司，拉出原班创业团队，成立瑞为技术。新公司专注于视觉感知技术的研发和行业落地，选择的方向是人脸识别和手势识别。詹东晖相信，除了安防，这些技术还能应用在更多领域。
瑞为的注册地在厦门，闽南地区聚集着大量鞋服企业。在 2013 年底的一次酒会上，詹东晖遇到了一家大型鞋服品牌企业的董事长，后者聊到实体零售门店的痛点：虽然每天面对大量顾客，但相比电商，线下门店对顾客几乎一无所知，能够获取的运营数据屈指可数，根本谈不上精准营销。
詹东晖听完很兴奋，认定这是人脸识别技术的一个应用场景，可以改变线下商业环境。瑞为随即开始研发智慧零售解决方案，并在 2016 年下半年推出商用。
2016 年 10 月的阿里云栖大会上，马云提出「新零售」概念，很多人问詹东晖，瑞为是不是追着热点才去做了这套方案。詹回答：「我们怎么可能做那么快，和马云说的话一起推出来？」
瑞为智慧零售方案现在已接入八千多家门店，主要是连锁零售品牌，詹东晖规划 2018 年的目标是两万家。
从场景到技术，而非从技术到场景，这是瑞为和其他科研背景的 AI 创业公司的不同之处。同时，场景推动着技术的演进，也为瑞为带来更多的业务方向。
2014 年，美的向外界释放信号，想尝试 AI 在家电中的应用。瑞为在和多家公司竞争后，拿下了这笔订单，并将智能家电列为公司的重要业务线。美的智能空调于 2016 年 8 月正式上市销售，支持用户识别、语音及手势操控等功能。
瑞为技术家电目前主做空调品类，除美的外，还拿下了格力这个大客户，詹东晖自信瑞为在这个单品中已是行业第一。他认同行业共识——家电的智能化是必然趋势，但在时间节点上却尚存疑虑，「不知道这个过程要多久，也不知道什么时候爆发，大家都还在观望」。
2015 年，一家做车联网的公司找到瑞为，要求为旗下的运营车辆（两客一危、货车）开发司机驾驶行为监测产品，解决运输安全问题。瑞为由此成立了一条新的产品线，专门研发车辆行驶辅助安全产品，基于人脸识别，可以做司机身份验证，以及疲劳、抽烟、打电话、不系安全带等不合规驾驶行为的监测。
这本不是詹东晖熟悉的行业，但全国两客一危 1600 万辆车的市场存量，是一个不可忽视的市场机会。詹东晖称，今年这将是瑞为增长最快的一条产品线。
接下来一段时间，瑞为的业务重心都将聚焦在智慧零售、智能家电、车辆智能和智慧安防这四个方向上。
詹东晖不认为算法是决定客户选择的唯一主导因素，「它不是全部，哪怕算法 100 分，如果不能开发出贴合应用场景、满足客户需求的高性价比产品，这个算法也只是空中楼阁」。这也是他口中瑞为屡次从竞争中脱颖而出的原因。
2014 年，美的选择瑞为合作开发智能空调产品，事后詹东晖还特意问过美的：参与竞争的有那么多知名公司，为什么选择我们？美的回复：当时只有瑞为提供了能够落地并规模量产的解决方案。
做方案 Demo 时，其他厂商都是基于服务器运行，瑞为则尝试在前端摄像头处就完成机器视觉算法的计算，而不用把视频回传服务器或云端，这是一种更加高效、低成本的解决方案，也更加贴合家电产品的使用场景。
同样的情况发生在瑞为和分众的合作中。2016 年，分众要在北上广深铺设新一代广告机，提出的要求是能识别广告机前的人数、年龄、性别、观看时长等，以做广告效果分析，同时，还要求支持手势操作。这是一笔大单，竞标竞争激烈。
不过，其他公司的提案依旧是把视频回传服务器或云端，这在楼宇广告机中几乎无法实现。此时瑞为的前端解决方案已相对成熟，成本优势最终打动了分众。「我们在这个方向上做得很早，所以 2016 年分众的需求出现时，我们可能是同行里唯一能马上提供成熟解决方案的厂商。」
詹东晖称，瑞为自成立之初，便开始在嵌入式硬件前端上进行机器视觉算法的研发和探索。2012 年 CES 消费电子展上，三星曾展示过一台集合语音识别、人脸识别及手势控制的智能电视，随后中国电视机厂商开始跟进，瑞为陆续为 TCL、创维、康佳、清华同方等提供了算法支持。第二年，小米还把瑞为人脸年龄、性别算法放入了小米 3 手机中，雷军在发布会上称它为「AI 智能美颜」。
回过头来看，智慧零售业务的拓展对推动前端解决方案的成熟也发挥了重要作用。瑞为从安防切入零售领域时，买单对象从对价格相对不敏感的政府，变成了对成本极其挑剔的零售企业。起初，瑞为同样试过回传服务器或在店内放置小型工控机的做法，但带宽和安装运维成本极高，不能实现规模商用，直到自主研发出基于 FPGA 的 AI 芯片，才解决了这个问题。
目前，瑞为的智慧零售解决方案涵盖从前端智能硬件到云端大数据分析再到应用 APP，除了为运营管理优化提供数据支持，更主要服务于一线店员和店长，通过人脸识别、用户画像构建以及客户行为分析，帮助店员更精准了解顾客，提升客户转化率。
马云提出新零售概念后，大量 VC、创业者开始涌入这个行业。詹东晖很高兴，认为这验证了他之前的判断：「现在人们获得一件商品很容易，更在乎的其实是服务和体验，所以线上无法完全替代线下，实体零售应该往服务和体验去做。」而这需要大量的数据。
不过，先行者虽有优势，但并不必然成功，特别是在一个资本涌动、叫嚣着快公司吃掉慢公司的商业环境里，瑞为是否会被拿了巨额投资的公司挤掉生存空间？
詹东晖想了一下，认为这不可能发生。「AI 创业大家都要回归 To B 场景，这么多年了，To B 业务没有哪个领域会有一家公司垄断到让其他公司丢掉生存空间。」随着客户在瑞为云端积累的数据越来越多，产品被替换的成本也会越来越高，他认为这是瑞为的另一条护城河。
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