人工智能(AI)不再是一个新奇的词。

2012年，Hinton教授带领研究团队首次参加ImageNet图像识别大赛，其深度神经网络算法以滚滚胜利横扫大赛，在大洋两岸掀起了一场人工智能风暴。

一时间学术研究蓬勃发展，科技产业百花齐放，AI热潮席卷全球。

现在，十年过去了。

这十年，有谣言，有泡沫，有狂热，有反思。在经历了资本战、人才战、上市战之后，市场终于逐渐冷静下来，开始客观看待这场技术变革。

2022年，人们关注的不再是千层神经网络和亿级参数模型，而是AI能否真正降低成本、提高效率、保证安全、优化体验。

在这样一个市场节点上，瑞威即将完成数亿元人民币的D1轮融资。

“这两年，我们真切地感受到，投资人在关注技术领先的同时，会更加关注一家AI公司能否在细分赛道建立足够的竞争壁垒，成为头部选手。”睿维科技CEO詹东辉告诉36Kr。

相比其他同等融资额的AI公司，睿维科技低调很多。

你可能没听说过瑞威，但你很可能用过瑞威的技术。作为北京大兴机场和北京首都机场的AI技术提供商，睿维的智慧机场解决方案已经覆盖了全国三分之一以上的民用机场，并且还在不断扩展。

在“AI+公共安全”和“AI+商业智能”两大业务战略的支撑下，睿维科技2021年收入实现了60%以上的增速，继续保持高增长。

2022年这一年，是睿维科技成立的第十年，也是人工智能热潮的第十年。作为一家“非典型”的人工智能创业公司，睿维的成长历程在当今的产业背景下尤其值得研究。

AI前夜:端到端智能的早期实践者

在睿维成立之初，当业界还普遍停留在“大模型、大GPU”的云计算AI解决方案时，詹东辉就敏锐地意识到未来AI的大规模应用，端侧智能化必然是大势所趋。“AI计算的80%会在端侧完成，而云只是剩下的20%”，这是詹东辉坚信的AI 28th原则。

在今天，这是一个行业共识，但在十年前，情况要复杂得多。

在行业还没有拿出成型终端AI芯片的发展初期，如何在功耗、计算能力和成本极高的终端设备上部署复杂的深度神经网络，是AI技术落地的一大挑战。

为此，睿威尝试了包括ARM、DSP、GPU在内的多种不同芯片方案，最终选择FPGA作为端侧算法开发的统一平台。相对于常见的算法软件开发，基于FPGA的算法开发无疑增加了一个数量级的技术难度，但也正是因为如此，接近ASIC的芯片级算法实现才能表现出比通用处理器更好的性能/功耗比和性价比。

事实也证明，瑞威当时选择的这条技术道路是正确的，也是极其领先的。

2016年，某广告厂商需要对广告机进行智能升级，在现有机器中安装AI模块，使其能够对广告效果进行AI分析。

在当时是极为罕见的AI应用大规模商用场景。自然这个项目的竞争非常激烈，几乎所有知名的AI创业公司都参加了比赛。

然而，最大的挑战是所有的分析都需要完全离线，并且存在成本和功耗的约束。

詹东辉坦言，与当时作为竞争对手的AI公司相比，瑞威在公司规模、品牌知名度、业务关系等方面都没有优势。

但基于对技术路径和行业发展方向的正确预测，以及多年的智能硬件行业经验，瑞威从竞争对手中脱颖而出，成为这个项目的唯一供应商。

“我们的第一批产品交付后，修复故障率不到1%，非常低，在几乎不可能的时间内完成了交付。”詹东辉说起这组数据，有些隐藏的自豪。

类似的案例不止一个。2017年9月在厦举办的“金砖峰会”也是八仙跨海、各界企业瞄准的重点项目。

在厦门市公安局金砖五国选拔测评大赛中，睿威不仅通过FPGA方案解决了摄像头高温燃烧问题，还凭借抓拍率、失重率、成像质量、综合得分的整体第一的成绩，再次成为BRT车站、公安检查站、金砖峰会主要道路等场景的智能设备提供商。到目前为止，设备运行稳定。

AI波浪上升:深冲刷滩，低堰

随着深度学习的商业化，AI的能力几乎有了质的提升，AI已经能够飞越计算机中枯燥的代码，形成“AI+行业”的应用场景，或者说是赛道。

2016年，睿威为未来发展选择了“AI+公共安全”和“AI+商业数字化”两条主要路线，其中最突出的就是智慧机场的细分赛道。

智能机场旅行

根据睿维的数据，目前，睿维在国内机场智能安检、智能登机等应用领域的市场份额排名第一。

事实上，睿维并不是第一家瞄准智慧机场的AI企业。直到2016年，瑞威将发展重点转向智慧机场。

真正让瑞威在这个领域有所建树的机会，是2019年北京首都国际机场和北京大兴国际机场的AI升级项目。

詹东辉称他们为瑞威的“转折点”——“从此，瑞威在业内的知名度一下子打开了，因为大兴机场用了很多我们的AI技术和产品。”

然而，征服这两个项目并不是那么容易的。

起初，瑞威接到了北京首都国际机场的智慧升级方案——航站楼安检口和登机口的AI改造。

当时简单的人脸识别算法准确率已经达到99%以上，但是一旦投入实际应用场景，情况就复杂多了。

以登机口的应用为例。因为登机口附近通常有大面积的玻璃幕墙，所以在中午的时候，经常会遇到阳光直射或者玻璃的强烈反射。如果前端的智能摄像头不能适应清晰的光线成像，AI算法的可用性会急剧下降，很难保证正常运行。

为了攻克这一难题，瑞威直接派算法R&D团队和光学设计团队到机场现场攻关，对CV算法进行重新训练和优化，对光学模块进行重新设计，对自主研发的单帧宽度动态算法进行深度优化。硬件算法三管齐下，完美解决登机口光线问题，真正实现全天候、全地域的产品性能一致。

登机口应用的出色表现让首都机场看到了睿威的技术落地能力，而安检口的AI升级则充分展现了睿威对应用场景的深刻洞察。

在最初设计安检柜台的AI识别终端设备时，通常会考虑覆盖1米到1.8米高度的人脸识别需求。

然而，瑞威的工程师在安检口“蹲点”后发现，年幼的儿童和坐轮椅的特殊乘客需要由父母接送或由他人搀扶才能顺利通过安检口。

这并不是一个出现频率极高的应用场景，但却让睿威的工程师下定决心，积极完善产品规格，将人脸识别的覆盖范围扩大到0.8m ~ 2m。

更大的覆盖角度意味着更大的镜头畸变，更高的技术要求，更好的用户体验。

瑞伟对现场的深入了解和项目的意外交付，不仅顺利完成了验收，也感动了首都机场。

此时，在智慧机场领域崭露头角的瑞威获得了在大兴机场建设智慧机场的机会。

大兴机场行线

北京大兴国际机场作为全球最大的单体机场航站楼，也是全球建设技术难度最大的航站楼，几乎代表了全球智慧机场领域的领先技术和服务水平。

这个堪称“智慧机场明珠”的项目，已经成为各供应商的必争之地，无论是各种知名的人工智能公司，还是各种安全技术巨头，都瞄准了这个项目。

机遇和挑战总是并存的。大家都想参与大兴机场的建设工程，但是这个工程的难度远远超出了一般人的想象。

从2014年底获批建设到2019年9月正式运营，大兴机场整体建设时间不到5年，整个建设过程都在与时间赛跑。对于最后的智能设备的部署和调试，时间更加紧迫，任何一点延误都将直接影响整个机场的开放。

一方面，大兴机场所有智能设备都需要特殊定制，从设计到研发，从试制到量产，对交付质量和交付周期都是极大的考验。

为了给现场团队争取更多的部署时间，赶上彩排时间，瑞威的产品团队、算法团队、光学团队、供应链团队等。必须在最短的时间内完成产品选择、设计、生产、质量控制、测试和交付。“不能删除任何链接”。

另一方面，大兴机场建设期间，机场附近的基础设施配套不全。为了保证项目按时交付，对近400台智能设备进行了准入、部署、调试、演练，确保设备可用、易用。瑞威派驻机场的工程师都自带干粮。他们一进机场就进不去，甚至睡机场，争分夺秒赶工期。

在没有空的北京夏天，他们需要每天多次跑遍所有安检口和登机口，确保设备在各种光线环境下都能达到最佳抓拍，展现最佳效果，最终保证项目保质保量的即时响应和最终交付。

大兴机场登机口的智能设备

与大多数人的设想不同，詹东辉告诉36Kr，涉及到机场领域，瑞威并不具备人们所认为的强大的业务网络或深厚的客户关系。

能够继续承担这些人工智能重大项目，瑞威靠的是市场敏锐、技术创新、百折不挠的韧劲和以客户为中心的服务精神。

2019年9月25日，北京大兴国际机场建设如期竣工，正式投入运营。

这样的案例很多。目前，瑞威智慧机场解决方案已覆盖全国1/2千万级机场和1/3民用机场，包括大兴机场、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。，并成为了这个细分赛道的领跑者。

在这些项目的建设过程中，瑞威也积累了大量的行业专有技术，进一步将产品和解决方案从智慧交通场景拓展到智慧安防场景。通过将人工智能与更多创新的传感技术相结合，不仅显著提高了安检过程的可靠性和安全性，还大大提高了交通效率。詹东辉将其概括为“一米宽一百米深”的策略。

AI前进:比又一个十年更精彩

当我们谈论人工智能时，我们往往会下意识地想到人脸识别、语音助手、AI修图...

这些应用取代了一些繁琐的人工操作，给我们的生活带来了便利。这就是AI带来的一点点价值，让我们不禁好奇，未来的人工智能时代会是怎样的精彩。

人工智能时代的一个突出特点就是可以把AI技术作为核心生产力，真正推动社会进步，让每一个参与者都从中受益，实现“共赢”。

在瑞威参与建设某省货运智能风控运营的案例中，我们隐约看到了这种“共赢”的雏形。

根据交通部发布的政策，两客一危车辆和12吨以上重型货车必须安装智能监控系统，并提供第三方风控运营服务，进一步促进人车安全。

在该项目中，睿威不仅提供包括DSM(驾驶员驾驶行为检测)、ADAS在内的全套车载智能终端，还与保险平台合作提供AI风控运营服务。

前端智能硬件实时监控可能影响行车安全的异常行为，后端平台整合多维数据，通过AI决策自动对事件进行预警和干预，必要时辅助事后预防，不仅显著降低了车辆行驶的事故率，也大大降低了保险公司的赔付，改变了以往风险被动赔付的传统局面。

整个项目的点睛之笔就是司机不用为这个系统买单，所有费用都来源于保险减损的利益分成。

司机更安全，车队管理更高效，政府监管更轻松，保险收益更可控，“一举多得”才是真的。

就像风控运营服务一样，在“AI+商业智能”领域，睿维也在不断向“共赢”价值服务拓展，面向商业地产，以星瀚智慧大脑为核心，打通12个场景的数据感知和数据决策，真正实现从B+b+c到C的全渠道、全流程营销闭环，解决商业地产的数据流转和一体化管理。在这一赛道领域，瑞威也是行业领先的AI+BI解决方案提供商。

从很多方面来说，睿唯都是一家“非典型”的人工智能创业公司。

在过去的十年里，面对投资人时，瑞威几乎刻意“躲开”了所有的风口——AI芯片、自动驾驶、无人零售...

“我们将非常坦率地谈谈我们对这个行业的想法、我们的战略选择以及我们目前的做法。面对一个风口，我们没有选择，不一定是因为风口不好，而是因为我们不在风道里。和公司、和人一样，目标是一步一步走出来的，不能指望像杨莎一样飞得很远。”詹东辉说。

稳致远——这是詹东辉十年回顾睿给出的关键词。

目前，人工智能已经走过了“从0到1”的十年。这项技术已经走出实验室，在重点行业找到了自己的支点。

但是，我们也不得不承认，这离我们真正期待的AI时代还有一段距离。

“大家都坚信，在我们的有生之年，人类社会一定会进入AI时代。然而，现在我们仍处于起步阶段。目前，AI技术可以满足某些场景的一些要求，但更多时候，我们需要整合多维度的技术来彻底解决客户痛点。”詹东辉告诉36Kr。

从2012年ImageNet开始，这一轮人工智能技术已经发展了十年。未来十年，市场考验的是人工智能的“从1到N”能力，考验的是能否真正创造价值，落地产业，推动人类社会不断发展。

为了实现这个目标，我们可能需要更多“非典型”的人工智能公司。