原标题：Aibee 「出圈」，林元庆守正出奇的胜利
从算法为王到落地至上，如今AI圈的角逐，高手如云，战事胶着。
此时，AI To B赛道杀出一股新势力，Aibee 爱笔智能。
在渐入正轨的AI界，它非常稚嫩：诞生于2017年11月，至今不过3岁有余；
在众多AI创企在智慧零售折戟沉沙之时，它加速进攻：在泛零售领域风生水起,并且定义出一个全新的AI赛道——线下空间数字化与智能化；
在曾经市场趋冷的VC圈，它吸金量瞩目：曾创下中国AI初创企业天使轮融资额新纪录，3年内累计融资超1.7亿美元。
纵有诸多标签加身，Aibee 却不喜招摇、无意喧哗，在酷炫的AI圈，显得有些过于低调。
2021年3月，CGTN（中国国际电视台）Closer to China with R.L.Kuhn《走近中国》栏目就以中国的"科技创新"为题，立足全球视野，对这个初出茅庐却成绩斐然的企业进行了长达30分钟的报道。
这个让国际惊鸿一瞥的中国AI企业，具有怎样的力量？
生于高知之家
Aibee 由林元庆于2017年11月在北京创办。
翻看其履历，密密麻麻的学术之旅，每一段都极具含金量。
林元庆学成于北京理工大学，深造于清华大学，转折于宾夕法尼亚大学。
林元庆此后十几年的机器学习和计算机视觉科研路，从攻读宾夕法尼亚大学博士期间开启。
这是一所极具开创性精神的大学。
世界上第一台全电子数学计算机“ENIAC”正是由这所大学在1946年设计，开创了计算机的新时代。
同时还培养了沃伦·巴菲特、埃隆·马斯克、思科系统公司创始人莱奥纳德·波萨克等杰出校友。
这种开创性精神，在林元庆身上也可得一见。
林元庆曾担任NEC美国实验室媒体分析部门主管。
与其他AI实验室相比，NEC Labs重研发与落地，设置技术推广市场机制鼓励技术应用。
NEC Labs 雷厉风行的行事风格为AI创业注入了源源不断的活力，掀起多股AI浪潮，更为AI输送了如余凯、朱胜火、黄畅、徐伟、周曦、王孝宇等各细分领域的领头人。
林元庆在负责NEC 美国实验室媒体分析部门期间主攻两个研究方向：一是大规模细粒度图像识别，二是自动驾驶的3D视觉感知。
林元庆领导的团队，取得多项重要计算机视觉技术国际测试世界第一，包括第一届ImageNet挑战赛。
而后就是大家所熟知的，2015年，林元庆应吴恩达之邀加入百度，负责深度学习实验室（IDL）。
对于早在10年前就布局人工智能的百度，AI已经成为百度的第二增长曲线。
其中，百度深度学习实验室是百度研究院成立最早和规模最大的实验室之一，专注于深度学习、图像/视频理解、3D视觉、人机交互、自动驾驶等领域核心技术的研发，是百度人工智能技术研发队伍中的排头兵。
2017年，林元庆又任百度研究院院长，全面负责百度的硅谷人工智能实验室（SVAIL）、大数据实验室（BDL）、深度学习实验室（IDL）、增强现实实验室（ARL）。
可以说，百度研究院囊括众多底层基础技术到感知、认知技术的AI多领域研究，并强调展开跨领域研究合作，研究技术广、落地场景丰富。
如果说林元庆在科研道路上如有神助，那么他对应用科学如痴如醉的热爱，就是那个神。
这些强技术、重落地的经历，对林元庆的风格、思路都颇具影响力，让他更加务实，更看重技术融合及应用。
而这些，的确在后来成为构筑 Aibee 技术与落地的基本盘之一，Aibee 的解决方案，融合计算机视觉、大数据分析、机器人、语音识别、自然语言理解等多模态人工智能技术。
多元的经历造就了 Aibee 的诞生，也赋予了它不走寻常路的基因。
当不少AI企业争先发人脸识别、语音识别等单维度技术的捷报，林元庆坚信多维AI技术融合，才是人工智能的未来。
当大多数AI企业醉心于智慧城市的宏大天地中，林元庆向“小”看，聚焦于外人看来不足为惧的线下零售。
林元庆并非一意孤行，而是基于三个标准：
体量足够大、离价值足够近、场景足够丰富。
以线下零售为例，其体量巨大，中国社会零售总额近40万亿，线上份额约1/4，占据3/4份额的线下市场是一块极具潜力的AI应用的处女地。
其价值效果显现快，2C灵活的本质，让AI赋能零售的效果验证更容易更快。
其细分场景多，整个零售环节涉及诸多要素，看似不足挂齿，实则产业链极长。
AI要能真正革新第四次工业革命，必须进入各行各业，但垂直行业，尤其是实体行业，AI的能量还远未被释放。
林元庆正是着眼于此，赋予了 Aibee “赋能升级垂直行业，打磨极致的技术”的使命。
尽管林元庆学术成就斐然，他却深谙行业之道：
“零售行业不会关注你在国际期刊上发过多少论文、在世界竞赛上拿过多少冠军，他们关心的是你到底能不能创造价值。”
他强调，Aibee 追求极致的技术的最终目的，是帮助线下空间实现全面的数字化，走向智能化的运营、管理和触达。
正是这种对市场的清晰洞见与坚持，造就了今天的 Aibee ，使其得以成长为国内拥有AI多维技术能力的线下空间数字化与智能化解决方案提供商。
炼于乱石之地
Aibee 看中的泛零售这一宝地，其实颇具高山险峻之感，无数AI初创公司在此丢盔弃甲。
林元庆看来，原因有二。
单点AI技术的应用，于线下零售数字化，杯水车薪。
以商业地产广泛需要的客流技术为例，AI赋能可分为三个阶段。
头肩识别；人脸识别和ReID识别；多维AI技术识别。
Aibee 刚创立时，行业大多从人脸+ReID的角度出发，以客流系统为主要手段。
而那时 Aibee 就意识到，仅靠一两个技术维度难以走通，会使获得的数据局部化、精准度不足、不成体系。
“举个最简单的例子，北方冬天大家都穿黑大衣，ReID怎么识别？”
不成熟的技术、不全面的逻辑，只能产出一个单薄的成品，难以支撑零售数字化的星辰大海。
零售的数字化、智能化升级，是多项技术的融合，并逐个在场景应用中迭代，最终把技术整合，形成整体解决方案。
但抛开融合，彼时相当多的单点技术都不成熟，有的甚至根本为零。
强大的研发投入和力度，考验着一个企业的融资能力和资源积累能力，更考验一个企业一以贯之的决心。
零售对价值敏感度高，让AI创业是一个“and”的关系，而不是“or”的关系。
“零售领域对价值尤为敏感，而做一锤子买卖也不是我们想要的，这并非冠冕堂皇之言，从一开始，客户价值就一直在我们list的首页。”
林元庆说这话时颇为真诚。
林元庆认为，B端产业链非常长、复杂度非常高，任何一个短板，都可能成为掉队的致命因素。
以智慧停车为例，涉及3D扫描、摄像头落地安装、质量控制、系统运行、运维、数据产出、数据分析、与购物中心的客流数据关联分析、精准推荐、寻车系统等等环节，而每个环节中又涉及纷繁复杂的技术、大小不一的产业链长度和工程量，以及对接不同的客户。
要深入每个毛孔里，深入了解、发现问题，再涉及解决问题的整体解决方案，这个过程复杂而艰难。
“技术的门槛迟早会被跨越，在这之外还有产品的门槛、数据的门槛、资源的门槛、组织的门槛。”
Aibee 凭什么冲出来了？
我看到的不是AI的问题，而是零售领域很强的需求。
定位高端购物中心，相较超市、便利店等场景，前者往往创新意愿更强，更愿意为技术买单。
抓住核心痛点，购物中心多以租金为生，缺乏用户数据，不懂用户，运营和管理缺少抓手。
前三年，Aibee 都在与时间赛跑，为打磨极致的技术苦练基本功，而后梳理出业务逻辑，逐一进攻。
简单来说，Aibee 是围绕“人、货、场、车”进行全面的数字化，并提供全套数字化方案。
首先，“场”维度，通过全场3D重建，厘米级定位场内每个区域、店铺、柜台甚至是商品的三维坐标，使各种要素在空间中得以精准地坐标映射；
这一环节是整个解决方案中数字化、智能化的基础。
其次，“人”维度，实现了线下场景全量数字化，基于此形成清晰而准确的全场、楼层、业态、店铺、过店、进店、深逛顾客数据漏斗，200+数据维度全面解析客群情况；
同时，“货”维度，通过计算机视觉技术或 RFID 技术，数字化所有区域、货架的空间位置以及识别陈列商品；
有人问，“车”的维度呢？
别急，Aibee 的智慧停车解决方案也做得极为细致，涵盖停前、停中、停后三个环节。
停前的预约；停中的精准导航、VIP自动地锁；停后的反向寻车、汽车后市场服务、周边信息推送。
同理，通过停车场的 3D 重建以及对车辆的跨摄像头实时追踪，Aibee 可以绘制完整的车辆实时动态轨迹。
“停中环节最难的是，到场后怎么快速找到预约的车位，如果太难找还不如随便停个车位，所以精准导航非常关键。”林元庆说道。
Aibee 则设计了指示灯栏导航、手机VR导航等多种导航选择。
当车辆进入停车场，手机上的VR实景导航将全程指引车主前往预约位置，道路上方的停车场LED指示灯根据预约信息和车牌识别，在每个路口提示方向。
当购物结束后，购物中心内的每一块智慧屏幕都可以基于顾客的当前位置，为顾客做路径规划和VR 导航，轻松找到车辆。
此外，Aibee 还能给停车场管理者提供空置率、车位使用情况、车位违停情况、车道实时拥堵情况在内的一整套数据。
这套解决方案，真正在购物中心场景内，将人、货、场、车大数据打通。
在购物中心的熔炉里日日夜夜淬炼的过程中，Aibee 逐渐提炼出一套底层技术架构。
这些底层技术架构的核心模块,在不同的线下空间基本相通。
这一点在开拓新领域时尤为明显，他们意识到，很多看似不同的行业，其底层技术和业务逻辑诸多相似。
比如品牌连锁门店、机场、高铁、景区等场景，都是连接B端与C端，且面向C端客户，都能划分成人、场、车、物/货等环节。
在这之后，Aibee 从商业地产/购物中心出发，业务触角不断延伸，现今已经形成商业地产/购物中心、品牌连锁门店（银行网点/汽车 4S 店/零售门店）、机场三大主线，并向景区、高铁、停车场等领域继续延展。
Aibee 将零售的概念极大扩容又不偏离核心，也就是在这个过程中，Aibee 摸索出一条“线下空间的数字化和智能化”之路。
立于高山之巅
过去十年，To C锁定了中国商业舞台的焦点，消费互联网、流量、GMV、社交电商等关键词充斥着每一块屏幕。
悄然间，To B的号角逐渐在各个角落吹响，降本增效、数字化转型、企业服务吸引了资本的目光，成为引领资本圈、产业界的时尚热词。
大势当前，巨头也转身。
一直被诟病没有To B基因的腾讯，也在其成立20周年之际宣布腾讯从消费互联网向产业互联网升级的战略调整。
阿里、百度等互联网巨鳄早已以凶猛之姿发力B端市场，力压千斤。
这一嬗变背后，是十余年流量争夺战趋于顶峰，To B金矿价值初显的征兆。
毋庸置疑，数字化经济浪潮来临，To B是门好生意。
在滔天巨浪之前，Aibee 早已凿起AI to B的船，并聚焦线下空间数字化与智能化，力图构建一套线下空间操作系统。
如果说深耕购物中心让他们活了下来，扩容泛零售领域让他们更具竞争力，那么“线下空间数字化与智能化”这套操作系统的诞生大有可能让他们走向伟大。
正如前文所述，中国的经济已经到了一个临界点了，高质量的经济将是未来10-20年经济发展的绝对走向。
而AI，正是开启这个临界点的最佳钥匙。
AI席卷而来、数据指数递增，其结果是：数字世界与实体世界的交集越来越多、边界越来越模糊。
新世界之下：如何建立用户与载体之间的关系？如何提升线下零售领域的管理效率？如何重构线下与线上的联系？
Aibee 给出的答案是：线下空间数字化与智能化的操作系统。
Aibee 提出一个“OOO”（Offline Online One-world）"线下线上一世界"理念，同时也将自身定位为线下与线上的"连接器"。
什么是线下空间？其数字化与智能化的操作系统如何构建？
首先要明白，线下空间是块潜力巨大的领域。
零售在GDP中的占比超过40%，其中线下零售占比超过70%，数字化的渗透率却极低。
互联网时代，是争夺用户注意力和时长的战争，当线上流量血海一片，用户线下时长成为待开发的蓝海。
线下空间在哪？在购物中心、在机场、在品牌连锁门店、在景区等等领域。
这些领域，几乎占领了绝大多数用户消磨时间的核心空间。
Aibee 要做的，正是基于互联网用户时长概念，将线下空间数字化，搭建数字化基座。
帮助线下空间全面而彻底地去了解“人、货、场、车”等线下全要素。数字化本质就是线上化。
如果互联网时代是网页搜索和推荐，那么数字化时代就是线下可搜索亦可推荐。
将“人、货、场、车”全部数字化后，输出到系统，所有数据在操作系统之上，这将是一个巨大的“搜索+推荐”系统。
“就像iOS，搭建好操作系统之后，不需要关心硬盘和CPU如何交互，功能直接调用，应用直接开发。”
当所有物理要素数字化后，可发掘出越来越多的应用，衍生出越来越多的价值。
“5年之后，中国如果还有购物中心还没有 Aibee 这样的全套的数字化与智能化的解决方案，这个购物中心就OUT了。”林元庆语气温和而肯定，“我们希望，当你进入一个购物中心，或者进入一个机场，楼不是 Aibee 盖的，但数字化大概率是 Aibee 做的。”
行于未来之路
在 Aibee 创立之前，对于林元庆的AI to B理念，不少投资人表示，中国To B企业大多生存艰难，难有前景。
所幸，林元庆持之以恒的坚持，所幸，Aibee 遇到一群愿景一致的盟友、一群坦诚信任的合作伙伴。
据悉，红星美凯龙、郑志刚C资本等其客户均成为 Aibee 的投资人。
“假如说我从今天开始出来创业，再给我三年多的时间，我也做不到 Aibee 现在的成绩。”
在这种“不可复制的幸运”之中，短短三年多，不知不觉 Aibee 的脚步已经越走越坚实。
在商业地产行业，Aibee 在国内TOP 30商业地产品牌覆盖率达到50%，已成为商业地产数智化市场No.1。
在品牌连锁门店行业（零售门店/银行网点/汽车4S店），以汽车4S店为例，Aibee 与广汽达成数字化门店标杆工程合作，与百度有驾合作上线了数百家“VR 数字化 4S 门店”。
在交通旅游方面，Aibee 与北京首都机场共同探索、打造全面的智慧机场解决方案，通过数字化基座的建设，形成包括智能人像视频分析平台、旅客服务平台、智慧问询互动屏、大流量智能测温、智能人脸寻车停车场等一系列的应用落地，并在众多大型头部机场及航司达成深度落地。
在首都机场之外，Aibee 推动国内超300家4A/5A景区实现智能化升级，此外更联合中国铁设，开拓高铁新场景。
幸运背后，是战略眼光、技术研发、组织架构、市场扩展等等多方面的共同答卷。
林元庆表示，Aibee 创立以来，没改过方向，一直在原定赛道上不断深入和扩容。
“哪些做哪些不做，我们从一开始就会想得很清楚。比如我做停车场，我关心的是购物中心、机场、高铁，不做他们之外的停车场。”
林元庆给 Aibee 定下一个十年计划、三大阶段。
第一阶段，埋首技术和产品研发，并标准化，找到产品市场。
在这个阶段，林元庆在组织管理上花费了最多的时间。
公司刚成立时约100人，模块化研发，每个人负责不同模块，所有人都汇报给林元庆。
第一年开始系统初成，第二年降成本、可部署，第三年着力于产品化，提高泛化能力。
第二阶段，在每个细分赛道全线进攻，占领市场份额。
“如果打法得当，相信我们三年之内，可以占据汽车数字化门店70%以上的市场。”
“这个目标不会一帆风顺，很有挑战，但我们的信心来自于前期大量研发投入。市场上需要的技术，目前只有我们能提供。”
第三阶段，初步形成线下空间的数字化底座，发掘社会场景和应用。
“有一些路可能很容易，但不一定能走很远，有些路可能很难，但如果是你相信的方向，就坚决去做，我应该属于后者。”林元庆补充道，“创业者相信什么是最重要的。”
