如果把技术与业务经验的投资周期和成本暂时放在一边，那么至少有两股势力可以成为海云数据的潜在竞争对手：一是传统公共安全领域的方案商，二是阿里、腾讯等为代表的BAT巨头。

现实似乎对海云数据非常有利，至少冯一村这么看。海云数据创业至今仅4年，他是海云数据的CEO。

海云数据CEO冯一村

“如果BAT能进入可视分析领域，我求之不得。”冯一村说。在这一领域，海云数据有技术先发和行业经验优势，同时互联网巨头的进入也将验证海云数据对人工智能行业未来爆发点的判断。

国务院近期发布的《新一代人工智能发展规划》提出，发展人机混合智能关键技术。大数据可视化和可视分析即是其中至关重要的分支，而在这一分支，海云数据已经走出一段很长的路。

“智警”是海云数据面向公共安全领域提供的可视分析+AI核心产品，与其平行的产品还有面相航空领域的“智航顺”。二者的背后，则是海云数据的基础核心——大数据决策产品生态平台“图易”，由“图易分析云”和“图易数据银行”构建。

手握话语权

由于行业业务足够聚焦，技术的领先让冯一村对于未来全面拓展AI之路充满信心。他说，在公安行业的可视分析领域，海云数据目前占据了近1/3的市场，剩下了2/3，是因为海云还没有时间去占。

“我们掌握着很大一部分的话语权”。他说。

其实面对BAT这样的巨头的进入，冯一村的商业逻辑很简单：互联网巨头进入行业细分领域后所要面对的，将是行业方案商集体的对抗。

事实上，海云数据已经看到阿里在人工智能垂直细分行业的触角，但阿里的对手主要是华为云这类平台型竞争者，而不是海云数据。

“如果他们进入，那么原来和我们合作不太紧密的供应商，多将和我们站在一起。它进入得越猛，行业方案商以及类似华为云这样的平台供应商，就会和我们合作得越紧密。”冯一村笑着说，“比如华为，现在就和我们合作得挺紧密了。”

这是一条清晰的商业逻辑。它的核心在于，海云数据能否在细分领域建立技术先发优势。如果市场进入群雄逐鹿的局面，先发优势会成为被各路“诸侯”紧密团结的对象——它们需要更为专业的技术模块共组整体方案，并以此和大平台展开竞争；而如果市场没那么激烈，那么海云数据也可以静静地一枝独秀。

“巨头们缺少行业纵深的经验积累，同时在可视分析技术领域也没有我们钻研得深。”冯一村说，它们对这一领域的理解更多的还处在可视化阶段，这和可视分析不在一个等级上。

专注驱动“突围”

海云数据在中国设有海云数据研究院，并与包括北京大学、浙江大学和中国刑事警察学院的科研力量建立了合作关系。

同时，海云数据在美国硅谷设有研发团队，目标行业则集中在航空领域。以该领域为核心，海云数据与安永（EY）在可视分析领域保持着排他的合作关系。

一位方案商高层曾在接受笔者采访时说，自己不愿在“趋势性的行业应用研发”中投入太多，因为阿里、腾讯这些巨头只要感兴趣，随时可以用“收购和免费”，轻而易举地消灭一切对手。他把这称为科技寡头对创新的扼杀。

抛开这位方案商的“进取心”不看，互联网巨头显然有这样的能力，如果这项趋势性技术足够重要的话。尽管巨头们也乐于在生态建设中表达与行业方案商共赢的意愿，但互联网巨头过往数次“打脸”的实践经验，还是很难让市场参与者百分百相信它们的每一句诺言。

FT也在报道中引用一位风险投资者的话说，阿里和腾讯曾经是中国创新的化身，现在它们成为了创新的障碍。这位投资者曾早期入股京东和腾讯。

“年轻的企业要么被挤出市场，要么被收购。”文章作者说。

海云数据对于细分领域的专注似乎在反驳这种观点。至少，它选择了一个看似自然规避风险的方向。除了在可视分析领域的专注及获取的经验外，其在趋势性技术创新上的投入经验也有章可循。

从海云数据过往接触公安用户的经验看，用户数据有70%以上为以图像为主的非结构化数据，目前行业中的人脸识别、车辆识别技术都是基于这一类型数据而逐渐成熟的。

以图易为例。作为一款赋予用户AI应用能力的服务设计平台，冯一村表示，可视分析不是图易的终点。图易产品有望在今后将各种能力通过服务赋予端用户，不仅可以实现一些可视分析层级应用，还可以通过深度学习等技术，帮助用户以更加丰富的手段完成数据维度的应用，进而带来更加极致的体验。

海云数据认为，在人工智能爆发的今天，未来AI一定会实现产业化，而海云数据要做的就是坚持以AI应用为内核的能力服务型商业模式，专注并全面向端用户赋予AI应用能力。

踩准未来节点

在深入公共安全业务场景后，海云的团队渐渐意识到，基于图像数据，唇语分析将成为未来一个重要的业务场景。

“与其在需求起来后，跟在大家后面走，不如提前布局。”冯一村说。

海云数据在2016年底与重庆公安科研所合作研究中文唇语识别模型。在研究进度上，其目前的识别准确率已达到了70%.

几乎同期，在地球的另一端，牛津大学与谷歌的团队也在做着同样的项目。冯一村偶然间发现这个团队时便意识到，海云可能踩在了通往未来的节点上。

“我们的进度差不多。”他说。

海云数据唇语分析演示场景

但二者的差异十分明显。除了语言不同，海云数据技术创新的出发点完全基于行业客户的应用场景。

这一点对创业公司规避科技巨头的竞争风险而言非常重要——基于行业应用纵深的技术创新，紧贴了业务场景需求。这意味着在技术成熟后，海云数据将可以跨过“通用型技术”应用落地的环节周期，直接投产并产生效益。

而且，考虑到唇语分析关联的身份识别功能，其在公共安全领域就已经拥有了一个很大的潜在市场。

前景比冯一村早先的设想可能更为光明。他很快就发现，“这确实是个刚性需求”。

当他开始谈论这个话题时，已经有十几批用户到海云数据进行了考察——即便其技术成熟度还没达到产品化的水平。

这些，仍只是可供遐想的业务空间的一部分。

海云的唇语分析技术发轫于具体的行业场景，但这项技术本身并不具有鲜明的行业属性。可以想象，一旦技术成熟度达到产品化的水平，跨行业的业务空间也将向海云数据敞开。

对于技术创新型公司而言，起步时锁定“对的行业”往往会决定生死。冯一村说，这取决于能否判断出行业痛点性需求爆发的快慢。

当然，运气也很重要。

“坦率地说，我们确实也探索过不少行业。”冯一村说，但当发现公共安全领域对可视分析需求“特别巨大”后，海云短期内也就没有更大的精力进行横向拓展了。不过他说：“等体量上去了，还会去做这件事。”

目前，海云数据已经历天使轮、Pre—A和A轮融资。尽管不可忽视资本对于创业企业迅速抢占市场的助推力，但冯一村说，不希望依靠融资支撑研发和业务拓展，海云已经实现盈利，未来业绩的增长也可以稳定支撑公司的发展。