“科创板AI第一股”格灵深瞳上市：在拥挤的AI赛道走出自己的路-600学习网

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 将3D视觉技术应用于更立体的场景。

对于3月17日在科技创新委员会上市的葛灵神通来说，许多人以前误解的投资者估值笑话仍然被误解。被误解不仅是人类的命运，也是许多企业的命运。但投资者不会在意他们的笑话是否被误解。更重要的是投资回报。

Geling Deep Pupil Angel Round投资者最初投资数百万元，即使参照目前的估值，回报率也超过100倍。到目前为止，也很清楚，正科基金仍持有葛陵神通8.43%的股份：这不取决于投资者的意见，而是取决于投资者做什么和批准什么。

当然，要判断企业的长期发展，我们不仅要看投资的暂时回报，还要看更多的技术.财务和市场指标。AI轨道的终点还很遥远。更重要的是，我们应该看看Geling Deep Pupil从起点跑了多远，跑姿改变了多少次。他的初衷仍然坚定吗？

3D技术切入现场，寻找技术的”处女地”

当人工智能企业进入这个行业时，他们一开始总是”用锤子找钉子”。换句话说，在可能的人工智能应用领域，我们可以根据客户需求和我们自己的技术实力定制解决方案。至于是用大锤子找小钉子，还是用小锤子找大钉子，有两种截然不同的玩法。

2013年创业之初，Geling Deep Pupil选择使用3D技术切入以2D视觉技术为主的场景。

3D视觉技术和2D视觉之间有本质的区别。例如，空气是透明的，普通相机无法看到气流，但纹影光学方法结合三维相机可以通过使用光折射率梯度与空气密度之间的关系来观察气流。

Geling Deep Pupil创始人赵勇在创业之前是谷歌眼镜的核心研发人员。他不仅在计算成像和3D视觉领域积累了丰富的经验，而且在谷歌的免费研发环境中，利用纹影光学.3D视觉等技术在实验室进行了一些有趣的应用尝试。例如，测量一个喷嚏能打多远，甚至尝试将这项技术用于风洞和其他工业领域的空气动力学测试。

借助于3D计算机视觉技术，格令深瞳增加了物体的深度信息，更完整.更真实地恢复了物体信息。与二维图像识别相比，三维视觉可以做得更多。它的信息处理维度已经从平面扩展到三维空间，在许多应用场景中可以称为”降维打击”。

以2015年Geling Deep Pupil推出的”Haomu行为分析器”为例，用户可以通过3D空间检测能力准确定义空间热点区域，有效避免遮挡导致的误报；3D背景和2D图像背景变化检测的组合也可以有效地防止视觉欺骗。

通过这种方式，借助3D视觉技术，Geling Deep Pupil解决了实际场景中的相互遮挡.尺度混淆和阴影跟踪问题，提高了智能检测和分析的准确姓。3D视觉和深度学习的结合可以帮助计算机(如人类)吸收.学习和理解现实世界中的复杂信息，并完成困难的识别任务，如更准确地检测.分析和预警人的运动姿势(如跌倒)和运动轨迹(如交叉.逆行.漫游等)。

根据招股说明书，Geling Deep Pupil的3D立体视觉技术，包括多摄像机传感器校准和深度估计技术.运动姿态分析技术.3D重建和立体视觉分析技术，在该领域具有最佳的点云局部和局部配准精度。

当然，2D和3D只是两种不同的技术路线，它们之间没有区别。它们适用于不同的场景：为了在更复杂的场景中实现更准确的视觉感知，3D是一条不可分割的技术路线。

作为最早投注3D视觉技术的人工智能企业，葛陵深瞳一方面凭借其核心技术优势切入智能金融应用场景

有趣的是，Geling Deep Pupil并没有像行业中的类似企业那样将平台商业化；相反，我们仍在逐步探索人工智能应用的新可能姓。

平台开发意味着大规模.低成本和可重用，这意味着它可以降低高端研发人才不可避免的高研发成本。然而，与此同时，当人工智能应用于新场景时，很难避免新的研发和部署。在不增加支出的情况下，将一个场景的研发完全重复使用到另一个场景似乎为时已晚。

Geling Deep Pupil成立之初，就构建了底层AI技术平台-Deep Pupil Brain，它集成了数据采集.数据预处理.数据注释.模型训练.模型优化等模块，并实现了自己的智能前端产品.灵溪数据智能产品.，深瞳行业应用平台等产品。

然而，深瞳脑平台本身还没有看到葛陵深瞳的直接商业化。相反，Geling Deep Pupil基于平台的高效数据生成能力.模型自动化训练和跨平台推理能力。2020年，它将首先开源量化算法EasyQuant，然后是世界上最大的人脸识别数据集Glint360K。

开源我们自己研究和使用多年的算法和数据集，降低相关AI算法的研发门槛，让更多人在这些源代码的帮助下不断学习和测试，也为AI应用落地行业提供更多的智力支持。

在开发新场景的过程中，葛陵深瞳也有着惊人的数据表现-研发人员的人均收入很高。根据招股说明书，葛陵深瞳研发人员的人均收入从2018年的207900元增加到2020年的922900元，在行业可比企业中排名第一。

提高人力效率有助于避免人工智能企业成长初期的高人力成本问题，但在行业快速发展阶段，也需要适度的人才冗余。一旦市场发生变化，就可以组建一支快速进攻的队伍。根据招股说明书，截至2021上半年，歌岭深瞳研发人员为153人，占歌岭深小学生员工总数的54.64%。

超过100名精英和强大的将军，如果我们想在AI轨道上打开平台开发模式，可能还不够。然而，Geling Deep Pupil也为AI企业展示了另一种发展方式：

对于葛灵神通来说，平台开发可能不是构建竞争壁垒的首要条件，因为人工智能企业提供的软硬件产品和服务很难避免硬件采购.项目现场安装和调试以及短时间内的建设等各种成本。最好将人均收入最大化，在业务上赢得一个又一个项目，开源平台多年积累的先进算法和数据，逐步形成平台生态系统，平静地找到自己的”处女地”。

了解中国就是了解世界

中国人工智能产业在世界上的影响力不断提高。根据易欧智库《2021中国人工智能商业落地市场研究报告》，2017年至2019年，中国政府工作报告提到连续三年加快人工智能产业发展；2020年，AI将与5G基站一起纳入新的基础设施范围；2018年至2020年，中国人工智能企业在全球的比例将从20%增加到25%左右；2021以来，中国人工智能产业进入深度融合发展期。

计算机视觉也是人工智能企业最具竞争力的领域。根据易欧智库的调查数据，到2021，计算机视觉将占人工智能市场的三分之一，也有人认为计算机视觉轨道占人工智能轨道的一半。

计算机视觉能做什么？葛林沈彤的”让电脑了解世界”一句话是最好的解释。中国人工智能市场众多场景的复杂姓也意味着”了解中国就是了解世界”。

事实上，什么以及如何看待这一点，格林的深邃瞳孔切入的场景是一条很少有人走的路。以智能金融领域为例，虽然一些AI企业