Lytro公司完成D轮6000万美元的融资 背后阿里巴巴又扮演了什么角色?

发布时间:2022-04-2 阅读量:1734 来源: 我爱方案网整理 发布人: Aurora

近期硅谷VR/AR界最大的事件,莫过于Lytro公司完成D轮6000万美元的融资。此轮融资,由蓝池资本(Blue Pool)领投,EDBI、富士康、银翎资本、华谊兄弟等跟投。


这轮投资究竟意味着什么?Lytro究竟有何独门秘笈?这一投资背后,阿里巴巴又扮演了什么角色?黑匣专栏作家Ryan Wang(王焱)本期为大家深度解析。


Ryan Wang,王焱,是精准资本(Outpost Capital)创始合伙人,目前居住在加州,他也是硅谷最早做专精VR/AR投资的华人。


Lytro:资本宠儿小传


2017年2月,Blue Pool领投Lytro六千万美元D轮。这是时隔两年之后,Lytro的又一个D轮。此次融资的看点之一,是Lytro从一个D轮做到另一个D轮,而不是E轮,从中可以推断,2015年到2017年Lytro转型中的业务并没有太出色。

 

Lytro公司有十年之久的历史。对于一个初创公司来讲,Lytro经历了一个不寻常的轨迹。


Lytro:资本宠儿小传


该公司创始时,在业内产生诸多兴奋和期许,迅速成为资本竞相追逐的宠儿;然后,像所有的硬件公司一样,在硬件生产、质量监管和供应链管理等方面磕磕绊绊,最后终于做出了面向消费者的产品。产品虽然独特,却缺乏痛点和应用场景,所以销量并不佳,公司几近倒闭。 


随着VRAR产业的崛起和资本对于VRAR的追逐,作为这个行业的先驱公司,Lytro再一次受到资本宠幸,于2015年融资5000万美元的D轮。


接下来,Lytro将业务重心放到VR相关业务,其商业模式也完成从B2C到B2B的转型,并且同时发布了世界第一款360度全景VR光场相机Immerge。


Immerge备受关注,但由于其高昂的造价,繁杂的后期处理,以及庞大的数据量,使得应用场景仅限于那些有千万美金制作预算的大客户。然而,目前几乎没有哪个VR项目能够拥有这种级别的制作成本,由此其B2B业务也不断受阻,公司财报上的数字也不好看。


2017年2月的这轮融资,虽然融资额很大,但是并没有公布valuation,由此可以推断,这轮的valuation肯定不会高。


同时,仔细一看不难发现,此次融资全是亚洲投资者,这进一步印证了我之前的理论——从资本和市场的角度,在VR产业,亚洲尤其是中国会领先于欧美。


可以说,这是Lytro被亚洲投资者挽救回来的一轮,投资者都是从战略投资的角度布局。


阿里的野心


只是,这一轮投资还有其他含义。


在资本面前,Lytro处于一个相对被动的局面,“被迫签下一些不平等条约”,华谊兄弟等将获得Lytro产品在中国大陆的优先合作权与最优惠条款。


Lytro:资本宠儿小传


不止如此,此次投资的领投方是Blue Pool Capital,该资本鲜为人知的另一面是阿里系元老蔡崇信的家族基金。我的推测是,通过Blue Pool来投Lytro,很可能意在避人耳目,不至于让阿里系在光场方面的野心看起来那么明显。


阿里此前涉足光场的投资都是通过阿里公司账面直投的,一年前的2016年2月,阿里领投了Magic Leap的7.935亿美元的融资。至此,阿里通过Magic Leap、Lumus和Lytro,完成将光场从上游到下游的整体布局。Lytro的本质在于光场数据的捕捉和处理,而Magic Leap技术的核心则是在于光场的显示。光场和所谓的Volumetric capturing有些交叉点,但是其核心技术本质完全不同。


要知道,光场并不是一项单一的技术,它是一整套技术体系,从初始到末端,分别有捕捉、编解码、压缩、分发、显示等环节。光场技术不管是从研发的角度,还是从生产的角度,都还有相当长的路要走。 


在目前这个时间节点进入这个领域,阿里是在光场的路上准备放长线钓大鱼,抢占赛道。


需要注意的是,光场并不仅仅是一项只能应用于VR/AR领域的技术。其底层技术和计算机视觉有很多重叠,因此光场技术方面的突破也会促进甚至颠覆一些计算机视觉方面的进展。


比起腾讯等其他公司,阿里对消费者端的数据收集以及把握能力是很有限的。如果光场技术今后成为一种很普及的标准化技术,那么对于阿里今后收集更多个人层面的消费者数据是很有帮助的。从这个角度上讲,光场的布局也是阿里大数据和人工智能方面的一个重要环节。

对于阿里在光场上的布局,我认为是赌对了赛道,但是是否压中了标的这点还是要打个问号。


Magic Leap的管理层纠纷和公司绯闻,让很多人对其失去信心,诸多员工纷纷离职。对于Lytro,从技术特点上讲,他们采用的技术是通过多个相机捕捉的数据来重新计算光场的物理信息,而不是直接采集光场的物理信息。这样就需要在捕捉精度和数据处理之间做出一个权衡:精度越高,就意味着数据量越大,需要的计算量越大,需要的带宽也越大。这样永远无法在保证质量的前提下将数据量缩小到一定的程度。这是这种方法很难突破的一个弊端和瓶颈。


我个人也跟Lytro CEO有一些交集,他有投资精准资本的一个portfolio company,也一起出席过一些会议。他人很随和也很勤奋,希望Lytro这个公司可以突破这些技术瓶颈,早日给我们带来更加精彩的产品。

 


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