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人工智能（AI）已不再是个别致的词汇求最新可用的无人曲播软件加教程了。

2012年求最新可用的无人曲播软件加教程，Hinton传授率领课题组初次参与ImageNet图像识别角逐，其深度神经收集算法以碾压式的成功横扫角逐，在大洋两岸掀起了一场人工智能风暴。

一时间，学术科研红红火火，手艺财产百花齐放，AI热潮席卷全球。

现在，十年过去了。

那十年间，有风口，也有泡沫，有狂热，也有深思。在本钱大战、人才大战、上市大战轮流上演之后，市场末于逐步沉着下来，起头客不雅地对待那场手艺变化。

2022年，人们不再存眷千层神经收集、亿级参数形式，取而代之的是AI能否实正的降本、增效、包管平安、优化体验。

而就在如许一个市场节点，瑞为即将完成数亿元的D1轮融资。

“那两年求最新可用的无人曲播软件加教程我们实在地觉得到，投资方在存眷手艺领先性的同时，会更存眷一个AI公司能不克不及在细分赛道里成立足够合作壁垒，能不克不及成为头部玩家。”瑞为手艺CEO詹东晖告诉36氪。

跟其他同等融资体量的AI公司比拟，瑞为手艺要低调得多。

你纷歧定传闻过瑞为，但你极有可能用过瑞为的手艺。做为北京大兴机场、首都机场的AI手艺供给商，瑞为的聪慧机场处理计划目前已经笼盖了全国1/3以上的民用机场，而且还在不竭扩展傍边。

在“AI+公共平安”与“AI+贸易数智化”那两大次要营业战略的支持下，瑞为手艺2021年的营收实现了超越60%的增长率，持续连结高增长。

2022年，是瑞为手艺成立的第十年，也是人工智能热潮的第十年。做为一家“非典型”人工智能创业公司，瑞为的生长过程，尤为值得放在今天的财产布景下停止研究。

在瑞为成立之初，当行业还遍及停留在“大模子、大GPU”的云端强计算AI处理计划时，詹东晖便凭仗多年的财产经历灵敏地意识到，将来AI的大规模应用，端侧智能一定是大势所趋。“80%的AI计算将在端侧完成，而云端只是剩余20%”，那是詹东晖坚信的AI二八原则。

在今天，那是一个业内共识，然而在十年前，情况却要复杂得多。

在行业尚未拿出成型末端AI芯片的开展初期，若何将复杂的深度神经收集摆设在功耗、算力、成本都有着极高限造的末端设备上，是AI手艺落地的一大挑战。

为此，瑞为测验考试了包罗ARM、DSP、GPU在内的多种差别芯片计划，最末选择了FPGA做为端侧算法开发的同一平台，比拟常见的算法软件开发，基于FPGA的算法开发无疑提拔了一个量级的手艺难度，但也正因为如斯，接近ASIC化的芯片级算法实现，才气比拟通用途理器展示出更优的性能功耗比和性价比。

事实也证了然，瑞为其时的那一手艺途径选择是准确的，也极具领先性。

2016年，某告白厂商需要对告白机智能晋级，在现有机器内安拆AI模组，使其可以停止告白效果的AI阐发。

于其时，关于AI应用而言，那是极罕见的大规模商用场景。那一项目标合作天然也就十分剧烈，几乎所有数得上名字的AI创业公司都参与了合作。

然而，更大的挑战在于，所有的阐发都需要完全离线，并且还有成本和功耗的约束。

詹东晖坦言，跟其时同为合作者的AI公司们比拟，瑞为在公司规模、品牌出名度、商务关系上都没有优势。

但基于对手艺途径与行业开展标的目的的准确预判，加之多年的智能硬件财产经历，瑞为从一寡合作敌手中脱颖而出，成为该项目标独一供给商。

“我们第一批产物交付后，返修毛病率不到1%，十分低，并且是在一个接近不成能的时间要求内完成那一交付。”詹东晖说起那组数据时，几带着些藏不住的骄傲。

类似的案例不行一个。2017年9月在厦门召开的“金砖峰会”同样是一场八仙过海，各路企业纷繁对准的重点项目。

在厦门市公安局金砖遴选测评赛上，瑞为不只通过FPGA计划处理了相机高温发烫的问题，更是再次凭仗抓拍率、去重率、成像量量、综合得分全面第一的成就，成为了金砖峰会BRT站点、公安查抄站、次要干道等场景的智能设备供给商，迄今为行，设备始末不变运行。

深度进修的商用，让AI的才能得到了近乎量变的提拔，AI，也才得以飞越计算机里枯燥的代码，落地构成一个个“AI+财产”的应用场景，或者说，赛道。

2016年，瑞为为将来的开展，选择了“AI+公共平安”与“AI+贸易数智化”两条主航路，那此中，最凸起的即是聪慧机场那条细分赛道。

聪慧机场出行

按照瑞为数据，目前，在国内机场的聪慧安检、聪慧登机等应用范畴，瑞为的市场占比稳居第一。

但其实，瑞为并非最早一批对准聪慧机场的AI企业，不断到2016年，瑞为才将开展重心转向了聪慧机场。

而实正让瑞为在那一范畴一炮打响的契机，是2019年北京首都国际机场、北京大兴国际机场那两大“国门机场”的AI晋级革新项目。

詹东晖将它们称做瑞为的“拐点”——“从那以后瑞为在行业内的出名度一会儿翻开了，因为大兴机场用了良多我们的AI手艺和产物。”

然而，霸占下那两个项目，却并没有那么容易。

最起头，瑞为接到的是北京首都国际机场聪慧晋级计划——航站楼的安检口、登机口AI革新。

彼时，单纯人脸识别算法的精度已经能够到达99%以上的准确率，但一旦放在现实应用场景中，情况就复杂得多。

以登机口的应用为例，因为登机口附近凡是有着大面积的玻璃幕墙，一到中午时分，常常碰到太阳曲射或者玻璃强反光，前端的智能相机若是不克不及适应光线明晰成像，AI算法的可用性将急剧下降，难以包管一般运行。

为了霸占那一难题，瑞为间接把算法研发团队和光学设想团队派到机场，在现场停止问题攻关，同时从头训练、优化CV算法，从头设想光学模组，深度优化自研的单帧宽动态算法。软件硬件算法三管齐下，完美处理了登机口光线问题，实正实现全天候全地区的一致性产物性能。

登机口应用的超卓表示让首都机场看到了瑞为的手艺落地才能，而安检口的AI晋级，则全面展示了瑞为关于应用场景的深切洞察。

在最后设想安检柜台的AI识别末端设备时，凡是考虑的是笼盖身高1米～1.8米的人脸识别需求。

然而，瑞为的工程师们在“蹲点”安检口后，发现年龄小的孩子与坐轮椅的特殊旅客在通过安检时，需要被父母抱起或是经旁人搀扶，才气顺利通过。

那并非一个呈现频次极高的应用场景，却让瑞为的工程师们决心主动进步产物规格，将人脸识别笼盖范畴扩大到0.8米～2米。

更大的笼盖角度意味着更大的镜头畸变，更高的手艺要求，以及更好的用户体验。

瑞为对场景的深切理解与项目标超预期交付不只顺利完成了验收，更感动了首都机场。

此时，在聪慧机场范畴崭露头角的瑞为，接到了大兴机场聪慧机场建立的时机。

大兴机场航显

做为世界规模更大的单体机场航站楼、世界施工手艺难度更高的航站楼，北京大兴国际机场几乎代表了全球聪慧机场范畴的领先手艺与办事程度。

那一堪称聪慧机场“管上明珠”的项目成为了所有供给商的逐鹿之地，无论是各类名声清脆的人工智能公司，仍是林林种种的安防科技巨头，全都对准了那一项目。

机遇与挑战永久是并存的。人人都想参与大兴机场的建立项目，可那一项目标困难水平远超一般想象。

从2014年岁尾批准建立，到2019年9月正式投入运营，大兴机场的整体建立时间不到5年，整个建立过程都在与时间赛跑，关于最初的智能化设备的摆设与调试，更是时间紧迫，任何延迟都将间接影响整座机场的开通。

一方面，大兴机场合有的智能设备都要特殊定造，从设想到研发，从试产到量产，关于交付量量与交付周期是极大考验。

为了给现场团队争取更多的摆设时间，而且赶上预演的时间，瑞为产物团队、算法团队、光学团队、供给链团队等全都必需在最短时间内完成产物选型、外不雅设想、消费、品控、测试、交付，“任何一个环节都不克不及掉链子”。

另一方面，在大兴机场的建立期，机场附近的根底设备配套不完整，为了确保项目标及时交付，完成近400台智能设备的入场、摆设、调试、练习训练，确保设备可用、好用。瑞为驻扎机场现场的工程师全都自带干粮，一进机场就扎进去不出来，以至睡在机场，争分夺秒赶工期。

在没有空调的北京大炎天，他们每天需要屡次跑遍所有安检口、登机口，确保设备在各类光线情况下都能实现更优抓拍，呈现更佳的效果，来最末包管项目标立即响应与最末的保量交付。

大兴机场登机口的智能设备

与大大都人预设的差别，詹东晖告诉36氪，切入机场范畴，瑞为并没有人们所想象的强大的商务收集，或深挚的客户关系。

可以持续承接那些严重的人工智能项目，瑞为凭仗的是市场的灵敏、手艺的立异、不言败的韧性以及以客户为中心的办事精神。

2019年9月25日，北京大兴国际机场建立如期落成，正式投入运营。

如许的案例还有良多。目前，瑞为的聪慧机场处理计划已经笼盖了全国1/2个万万级机场，1/3民用机场，包罗大兴机场、首都机场、宝安机场、虹桥机场、浦东机场、白云机场、萧山机场等，成为那一细分赛道的领头玩家。

在那些项目标建立过程中，瑞为也积累了大量的财产know-how，使得其产物与处理计划进一步从聪慧通行场景扩展到了聪慧安检场景，通过将AI与更多立异的传感手艺相连系，不只显著提拔安检过程的可靠性与平安性，更可大幅提拔通行效率，詹东晖将之归纳为“一米宽，百米深”战略。

当我们谈起人工智能时，我们往往下意识想到的是人脸识别、语音助手、AI修图……

那些应用替代了一些繁琐的人工操做，为我们的生活带来了便利，那即是AI所带来的点滴价值，让我们不由遐想将来必来的人工智能时代，会是如何一个美妙。

人工智能时代的一个凸起特征，就是AI手艺可以做为核心消费力，实正地鞭策社会前进，让每一个参与方都能从中获利，到达“多赢”。

在瑞为参与打造某省货运智能风控运营的案例中，我们隐约看到了那种“多赢”的雏形。

按照交通部出台的政策，两客一危车辆和12吨以上重卡都必需安拆智能监控系统，并装备第三方风控运营办事，以进一步推进人车平安。

在那个项目中，瑞为不只供给包罗DSM（司机驾驶行为检测）、ADAS在内的全套车载智能末端，更进一步与保险平台合做供给AI风控运营办事。

前端智能硬件实时监测可能影响行车平安的异常行为，后端平台综合多维数据，通过AI决策主动停止事前预警与事中干涉，需要时还将辅助过后预防，不只显著降低了车辆行驶的变乱率，更可为保险公司大幅降低赔付，改动过往面临风险被动赔付的传统场面。

而整个项目标点睛之笔在于，司机其实不需要为那套系统买单，所有费用的收入均源自保险降损的收益分享。

司机驾驶更平安、车队办理更高效、政府监管更轻松、保险收益更可控，实正的“一举多赢”。

正如风控运营办事一样，在“AI+贸易数智化”范畴，瑞为亦不竭向“多赢”价值办事拓展，面向贸易地产，以星汉聪慧大脑为核心，打通12个场景端的数据感知与数据决策，实正实现B+b+c到C端的全渠道全流程营销闭环，处理贸易地产的数据环流与交融办理。在那一细分赛道，瑞为亦是行业领先的AI+BI处理计划供给商。

从良多方面来讲，瑞为都是一家“非典型”人工智能创业公司。

那十年间，面临投资人时，瑞为几乎锐意地“躲开”了所有风口——AI芯片、主动驾驶、无人零售……

“我们会很坦诚地论述，我们对行业的思虑，对战略的选择，以及当下我们的践行，面临一个风口，没有选择，纷歧定是风口欠好，而是我们自己没在风道上，公司和人一样，目的是一步步走出来的，而不克不及指望像扬沙，一会儿飞很远。”詹东晖说。

行稳致远——那是詹东晖回忆瑞为十年所给出的关键词。

当前，人工智能已经走过了“从0到1”的十年，那项手艺已经走出尝试室，在重点行业中找到了本身落地的收点。

然而我们也不能不认可，那离我们实正等待的AI时代还有一段间隔。

“各人都坚信在我们有生之年，人类社会必然会进入到AI时代。但是如今，我们还只是在萌芽期。目前的AI手艺可以满足必然场景的一些需求，但是更多的时候我们需要综合多维度的手艺才气完好地处理客户痛点。”詹东晖告诉36氪。

从2012年的ImageNet算起，那一轮人工智能手艺已经开展了十年。鄙人一个十年里，市场合考验的将是人工智能“从1到N”的才能，所考验的是它能否实正可以缔造价值，落地财产，鞭策人类社会不竭向前开展。

为了实现那一目的，我们也许需要更多的“非典型”人工智能公司。