不在一線城市，一群“泥腿子”創辦的AI公司，已經賺到了錢，這可能嗎？
放眼行業，地處一線的明星公司尚且難獲盈利，且圈内也無成熟經驗可循。這樣的AI公司，不免讓人好奇。
近期，一個盈利的AI公司走入大衆視野——
第六鏡，一家起源于西安的AI公司。
2014年，西北工業大學三名學生決定創業，第六鏡由此誕生，發展至今團隊已達百餘人，估值7億。
作為AI創業公司，雖然對外亮相有限，但在業内，它以早早實作盈利引發關注。
他們究竟走了一條怎樣的商業化路徑？這樣一個“非典型性”樣本，對行業有何借鑒意義？
不急着回答，先容我們抽絲剝繭、連點成線，看看這是一家什麼公司。
90後紮堆進工廠
你能想象麼？
一群90後專心紮根工廠一線，日常工作是産線課題攻關、裝置研發和設計。
河北一家軋鋼廠内，就發生着這樣的事。
與傳統崗位不同的是，這些90後正在調試的是一套高精度測控系統，目标是利用多元傳感器和多種算法對熱态鋼軌進行2D+3D檢測。
以往，軋鋼傳統産線依靠人工手持裝置抽檢，檢測過程需要等待高溫鋼冷卻，耗時10-20分鐘。這就導緻測量精度不高、漏檢以及檢測滞後等問題，極易造成批量品質事故甚至生産安全事故。
而這套長材檢測系統，可自動實作最高1400℃、鋼軌運作速度達6m/s環境下的實時缺陷檢測、輪廓測量等功能。
對比傳統方式，他們的測量精度達到±0.1mm，且大大降低漏檢事故機率、提升效率，在單條産線上每年可節省約500萬成本，據稱屬國内首創。
這批90後還曾走進光伏電廠。
在發電場，他們操控着無人機搭載着熱成像相機與可見光相機，在空中通過CV+AI技術識别光伏闆缺陷，篩查上面熱斑，防止陰影處元件成為負載，消耗能量，過度發熱折損電池壽命。
這些年輕人甚至走入煤炭廠礦，當起安全員。
更準确地說，他們教會了「攝像頭+系統」識别違規操作與行為，通過計算機視覺技術，識别皮帶坐人、未戴安全帽、違規追趕猴車（一種下礦井的索道，類似滑雪場單人站立式纜車）等種種不安全行為。
類似場景案例還有很多，他們的身影也遍及煤炭、鋼鐵、能源等多個工業領域。
實際上，這群90後紮堆進工廠的難得場景，源于一次偶然的工廠調研。
當時他們發現，某重工産線雖已高度自動化，但不完全自主可控。
核心裝置和工控軟體系統幾乎全部來自國外廠商，為工廠的數字化轉型、工業網際網路及物聯網化工作造成不少麻煩。
再加上行業跨度大、資訊差大等各種外界因素，國内新興AI公司與傳統工業少有交集，很多需求難以被關注。第六鏡的90後們就是少數看到需求的團隊之一。
這個團隊隻在産線上轉了一小圈，就理出了30多個需求。
現在經過兩年探索，他們在工業AI闆塊已經覆寫鋼鐵、煙草、煤礦、路橋等場景，涵蓋硬體裝置、算法、解決方案等産品。
在未來公司表示，像污水處理、石化、橡膠等行業領域，都在他們的考慮範疇。
工業AI在近些年的确價值逐漸被業界認可，各家巨頭玩家也在布局。正因提前一步關注并持續地創造價值，前段時間，數家傳統企業與第六鏡簽訂了戰略合作。
其中有鑄造行業的老兵新興鑄管、也有河鋼數字、河北建投這類地方龍頭，還有中國電子科技集團公司第五十五研究所……
煤焦化工頭部企業，旭陽集團還官宣戰略投資第六鏡。
一開始就“碰了一鼻子灰”
創業之路從不平坦，事實上，這群年輕人一開始也走得并不容易，尤其在第一次落地場景時，就“碰了一鼻子灰”。
城市AI，是他們首選業務，即為泛園區場景提供“人-車-物”識别算法及應用，包括園區、學校、社群、機場等。
2017年，他們拿着剛打破世界紀錄（LFW/FDDB）的人臉識别技術進到社群，利用領先的人臉識别算法做智慧社群應用，但沒想到問題集中爆發，打得團隊措手不及。
簡單來說，就是算法模型與場景不适配。這也是諸多企業落地時遇到的尋常問題。
衆所周知，實驗室用來訓練算法的資料集，基本上都是開源或清晰的媒體、影視訊公開圖像。
這類算法雖然在理想環境下有相當高的精度，但應用在現實生活中，遇上逆光/黑夜/過曝等光線環境，亦或是惡劣天氣産生塵埃燥點，連最尋常不過的“刷臉”，都可能碰上圖像動态模糊、清晰度不理想等情況，進而導緻效果大打折扣。
除此之外，還有識别速度、使用成本，這些原本在實驗室未曾考慮過的問題，全都要在現實場景中一一解決。
原計劃一到兩周就可以完成整套解決方案的部署，結果延期至三個月。期間，團隊與場景管理者一起逐個解決痛點，方才完成項目。
也正因這場經曆，他們意識到所落地的場景和場景的管理者才是最好的老師，這也成為他們之後一以貫之的風格。
短暫陣痛過後，他們迎來了首波勝利——
在全方位落地城市AI那年（2017）年底，公司實作盈虧平衡。
如今，第六鏡城市AI已經建構算法工具-算法-硬體-軟體-應用平台-解決方案一整套産品體系，解決方案産品線涵蓋公租房、學校、園區、社群、警務等場景。
單就硬體裝置方面，就形成了人臉識别一體機、智能監控錄影機、刷臉支付終端、智能訪客機等在内的産品矩陣。
即便如此，團隊所面臨的市場挑戰仍然不小。
一方面，城市AI在大陸人工智能市場産業份額中遙遙領先，占比高達49%，而且不同于智慧城市系統化、內建化的業務設定，城市AI則是單點突破——
為場景提供定制化服務，這一特性驅動更多技術企業從中分到一杯羹。
△iResearch《中國人工智能産業研究報告(2020 年)》
另一方面，AI逐漸演變成一項基礎能力，技術門檻正在不斷降低。
面對這些情況，解決方式無疑兩種，除繼續挖取城市AI的剩餘價值外，就是另辟蹊徑——尋找公司的第二增長曲線。于是，第六鏡瞄準了工業AI。
自稱AI屆“泥腿子”
7年前，西北工業大學自動化系大三學生劉闖及其他兩位同學，因一節模式識别課決定創業。
早年曾因資金不足，公司一度靠網站開發等外包項目養活AI研發團隊。團隊成員也習慣用一個略顯樸實的詞彙形容自己：
泥腿子。
這一說法樸實而貼切，更與他們死磕場景、深挖産業需求不無關系。如今再回過頭看，該團隊也總結出了一套自己的方法論。
一言以蔽之，AI算法生産平台+高标準落地。
作為一家技術公司，算法之強不在于單個産品，而在于規模化、批量化生産算法的能力。
之于第六鏡，就是AI算法生産平台。
該平台包含深度學習訓練架構、分布式端邊雲AI協同架構、分布式決策與強化學習工具鍊，以及AI基礎算法工具庫。
據介紹，為應對城市AI、工業AI多樣化需求，該平台面向定制化場景，可做到快速響應，從資料清洗标注、模型訓練再到SDK封裝傳遞，整個過程無過多人為幹預。
AI浪潮，被視為智能化浪潮，是一場替代簡單重複腦力勞動的革命。而這種腦力驅動，來自算法。
但光有腦不行，還需有“軀幹”協同。這個軀幹，在第六鏡看來，就是落地方法論。
具體而言，就是找最高需求标準切入，制定子產品化的解決方案。之後下沉到類似場景時，就做子產品拆分。
形象化了解，業務從0到1時做加法，之後拓寬到100時就做減法。
比如，面向高校的智慧服務，就先找雙一流985高校，因為場景管理者要求一定是最高的。
如此一來，有了“腦”和“軀幹”，才能更好地指揮兩大場景快速落地。
此外，在面對工業上最普遍、令不少AI企業折戟的工業小樣本問題時，第六鏡衍生出了自己的落地思路。
通常來講，要保證明際生産中較高的良品率，就需要AI模型有較高的準确度。依照傳統深度學習特性，這需要大規模資料來訓練。
這在工業生産中很難實作。
因為往往一個缺陷樣本越是緻命，發生機率就越低，可供訓練的樣本資料也就越少，加上長尾效應，更多未知場景沒辦法顧及。
市面上已有的解決方式，無非算法和資料兩個層面的優化，比如遷移學習、資料增益等。
在此基礎上，第六鏡還選擇打“點”（場景）突破，連通上下遊。
技術人員解釋道，工業小樣本的問題既然普遍存在，那就以點（場景）為機關優化技術，與上遊傳感器、下遊工業軟體的研究人員共同攻堅。
目前，該團隊已經與多家企業和高校展開合作。比如，與西安電子科技大學機電工程學院共建工業軟體與智能制造聯合實驗室；與河鋼數字技術股份有限公司、西北工業大學自動化學院共建“AI+鋼鐵”機器視覺創新中心……
各方反應已經暗示，AI公司隻要被外界看到落地實力和态度，就不必擔心沒有客戶價值積累。
類似的案例在AI業内很常見，落地路徑各有不同，甚至随着業務逐漸深化到産業，但萬物歸一、大道至簡，終極歸因隻有一個——AI服務的對象。
第二代AI公司來到舞台中央
第六鏡算不上一家“典型性”AI公司，不止盈利這件事。
這是一個不太追求前沿算法、論文數和專利數的團隊，準确性也不再是唯一的評判标準：場景用得好、場景管理者用得爽的技術就是好技術。
這個團隊亮相不多，技術也算不上頂尖、……這也間接說明AI早已不如最初那般高高在上，更多企業和技術人員參與進來，創造産業價值。
更為重要的是，他們已經不再是一開始拿錘找釘，而是根據具體場景快速落地。
從默默無聞的“泥腿子”到走到台前，進入大衆視野，第六鏡既是AI賦能千行百業大潮的縮影，也是從需求出發、創造價值的一個典型。
随着行業發展，這樣的第二代AI公司已經逐漸跨過原始積累，來到曆史舞台中央。
再從傳統工業角度來看，一直以來，年輕人才缺位是長期積累下來的産業固疾，并且随着老齡化加劇愈演愈烈。
甚至曾有工廠中的房間勞工同調研團隊半開玩笑說：
我都不清楚我什麼時候能退休，現在已經有一些崗位沒有人來接替了。
工廠等不到新鮮血液，工業何談進入科技的核心視野？所幸，這種需求越來越受到關注。
各種各樣的前沿科技公司、技術人員，正在将視線看向傳統産業。
相應誕生了“失控玩家”同款的工業級AR眼鏡、煤礦上的作業系統、專為勞工開發可監測腦電波的安全帽等一系列前沿産品。
與此同時，第六鏡為代表的AI新興公司，正在用業務連結工廠與年輕人，讓更多年輕技術人員投身于工業資料化轉型。
而以國産替代應對全球市場的風雲變幻，更是另一重價值展現。
這些此起彼伏的案例已經昭示：随着技術浪潮向前，産業數字化、智能化程序加速才是大道所向。
第六鏡隻是一個縮影，但也代表了一種确定的趨勢。