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AI新世紀(jì)難題:賺得越多,虧得越多

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AI新世紀(jì)難題:賺得越多,虧得越多

一個(gè)比較有趣的問(wèn)題。

文|新眸產(chǎn)業(yè)組 阮雪

編輯|桑明強(qiáng)

對(duì)于高科技行業(yè)來(lái)說(shuō),最不缺的就是風(fēng)口和元年,AI也不例外。

承載著人們對(duì)超人類(lèi)的幻想,人工智能行業(yè)包括但不限于機(jī)器翻譯,智能控制,專(zhuān)家系統(tǒng),機(jī)器人學(xué),語(yǔ)言和圖像理解等復(fù)雜的技術(shù)領(lǐng)域,這也讓AI從誕生起,幾乎就站在了技術(shù)制高點(diǎn)上,接受仰視。在這場(chǎng)幻想里,從最初標(biāo)榜科技信仰,到現(xiàn)在強(qiáng)調(diào)商業(yè)落地,潮起潮落,產(chǎn)業(yè)鏈參與者眾多。

以BATH為首的傳統(tǒng)科技巨頭、四小龍為典型的AI算法服務(wù)提供商以及海康威視、大華股份、科大訊飛等綜合解決方案提供商,都是行業(yè)的核心參與者,他們?cè)诋a(chǎn)業(yè)鏈上下游群雄逐鹿,多有布局。其中,一度占據(jù)市場(chǎng)份額高達(dá)60%的AI四小龍,承接了更多的市場(chǎng)目光,隨著AI行業(yè)遇冷,在追尋上市的道路上,比起過(guò)去技術(shù)上的“軍備競(jìng)賽”,場(chǎng)景化落地能力成為了核心焦點(diǎn)。

在命運(yùn)分岔路口的當(dāng)下,他們的故事也變得更加耐人尋味。

01、遇風(fēng)成龍

AI并不是新世紀(jì)的產(chǎn)物,這個(gè)大家或許都不知道。

人工智能的概念形成于20世紀(jì)50 年代,在歷史上已經(jīng)經(jīng)歷了三次浪潮。

20世紀(jì)50年代,注重邏輯推理的機(jī)器翻譯時(shí)代,機(jī)器人和智能軟件開(kāi)始出現(xiàn),但由于技術(shù)限制,并沒(méi)有掀起更大的浪花,人們對(duì)于AI的討論還蒙著科幻色彩;到了70年代,人工智能邁入專(zhuān)家系統(tǒng)時(shí)代,大量的學(xué)術(shù)研究涌現(xiàn),知識(shí)雖然在不斷的積累,但是一直都沒(méi)有付諸實(shí)踐,行業(yè)也很快趨冷。

直到2006 年,深度學(xué)習(xí)算法的推出,人們才開(kāi)始邁入重視數(shù)據(jù)和自主學(xué)習(xí)的認(rèn)知智能時(shí)代。在數(shù)據(jù)、算法和計(jì)算力條件成熟的條件下,人工智能的爆發(fā)浪潮中技術(shù)開(kāi)始落地,深入到應(yīng)用層面,屬于人工智能的創(chuàng)業(yè)時(shí)代也悄然來(lái)臨。

如今我們熟知的AI四小龍里,成立于2011年的曠視,是行業(yè)的老大哥,創(chuàng)始人是來(lái)自清華“姚班”的年輕人?!白畛跷覀儾](méi)有想到創(chuàng)業(yè),我們是想將計(jì)算機(jī)視覺(jué)的技術(shù)應(yīng)用到游戲中。”在唐文斌回憶里,那個(gè)參賽的游戲《烏鴉來(lái)了》才是他們的起點(diǎn),是印奇把他們帶到了研究人臉識(shí)別技術(shù)的路上。

2012年,意識(shí)到計(jì)算機(jī)視覺(jué)在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用層面已趨成熟的朱瓏決定創(chuàng)業(yè),找到了當(dāng)時(shí)在阿里云做技術(shù)負(fù)責(zé)人的高中同學(xué)林晨曦,依圖科技正式成立。幾乎在同一時(shí)間,商湯科技的湯曉鷗也遇到了自己的合作伙伴徐立,同樣是從人臉識(shí)別出發(fā),2014年商湯的技術(shù),先后拿下小米、華為、美圖秀秀以及圖聊軟件FaceU、Snow等客戶(hù),主要從事B2B業(yè)務(wù)。至于云從科技,是四小龍中最后一個(gè)走上跑道的。

2014到2016年間,以商湯科技為首的四小龍主要投向兩個(gè)地方:一是“人才壟斷”,二是搭建硬件計(jì)算平臺(tái)。雖然當(dāng)時(shí)的AI領(lǐng)域還沒(méi)有受到關(guān)注,但是對(duì)于在發(fā)展中的科技公司來(lái)說(shuō),誰(shuí)掌握技術(shù),誰(shuí)就能領(lǐng)跑,在這場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中,云從仿佛有著先天優(yōu)勢(shì),創(chuàng)始人出身中科大,團(tuán)隊(duì)大部分來(lái)自中科院,云從一直被看作是AI行業(yè)中的國(guó)家隊(duì)。

時(shí)間來(lái)到2018年,人工智能浪潮真正在國(guó)內(nèi)席卷,站在風(fēng)口上,年輕的AI四小龍也遇風(fēng)成龍,資本市場(chǎng)的熱錢(qián)涌入,短短不到3個(gè)月,四小龍就已經(jīng)拿到了100多億人民幣的融資額。

02、泡沫減退

Gartner曾提出過(guò)一條技術(shù)成熟度曲線(xiàn),把新科技的成熟演變速度和達(dá)到成熟所需的時(shí)間分為5個(gè)階段,即技術(shù)觸發(fā)期、期望膨脹期、幻覺(jué)破滅谷底期、啟蒙爬升期和高原期。現(xiàn)在看來(lái),AI的行業(yè)的發(fā)展,也同樣符合這條曲線(xiàn)。

走過(guò)了技術(shù)觸發(fā)的創(chuàng)業(yè)階段,人工智能市場(chǎng)的代名詞變成了“燒錢(qián)”,高收入、高毛利率與高虧損,一直是AI行業(yè)最典型的特質(zhì),雖然商湯科技創(chuàng)始人湯曉鷗曾經(jīng)對(duì)此做出過(guò)回應(yīng),說(shuō)“我們不是燒錢(qián)的公司,是能賺錢(qián)的公司,可以自負(fù)盈虧?!薄ⅰ叭谫Y不是用來(lái)燒的,而是做偉大的事?!?/p>

但沒(méi)能讓外界忽略的是:四小龍?jiān)诔掷m(xù)的虧損上幾乎面臨著相似的問(wèn)題。一是都需要在研發(fā)以及人才招聘上保持高投入;二是在市場(chǎng)拓展和地域擴(kuò)張上保持高投入,而這兩個(gè)問(wèn)題也是“營(yíng)收越高,虧損越多”的直接原因,相伴相生。

人力成本過(guò)高,一方面是科技研發(fā)對(duì)于人才的高要求,讓人力成本一直高居不下。比如商湯科技曾被人稱(chēng)為中國(guó)的貝爾實(shí)驗(yàn)室,就是因?yàn)樗蟹浅:廊A的技術(shù)團(tuán)隊(duì),據(jù)招股書(shū)顯示,商湯擁有40名教授,5000多名員工,其中約三分之二為科學(xué)家及工程師,包括250余名博士及博士候選人。

類(lèi)似的情況,也或多或少的發(fā)生在其余幾家身上。在技術(shù)不能快速變現(xiàn)的情況下,科學(xué)家的數(shù)量在某種意義上就是公司產(chǎn)品質(zhì)量的保障。為了獲得資本更多的信任,除了技術(shù)內(nèi)卷外,四小龍不可避免的都在當(dāng)時(shí)落入了人才內(nèi)卷和研發(fā)費(fèi)用的內(nèi)卷中。

拋開(kāi)對(duì)人才的依賴(lài),在市場(chǎng)擴(kuò)張中,由于AI的行業(yè)特性,特別是高度定制化的碎片場(chǎng)景,往往需要更多的人力投入,導(dǎo)致人均效益低,經(jīng)有關(guān)機(jī)構(gòu)測(cè)算,AI 行業(yè)人均費(fèi)用約 50 萬(wàn),與人均收入是相當(dāng)?shù)摹?/p>

據(jù)新眸不完全統(tǒng)計(jì),在“AI四小龍”當(dāng)中,云從科技在2017年到2020年上半年凈虧損近23億元,依圖科技2017年至2020年上半年虧損合計(jì)近73億元,曠視科技在2017年至2020前三季度已經(jīng)合計(jì)虧損超130億元。 

圖:AI算法公司凈利潤(rùn)情況對(duì)比(來(lái)源:Wind,國(guó)金證券研究所)

除此之外,AI四小龍的業(yè)務(wù)發(fā)展高度重合,2020年間,安防和金融是AI在中實(shí)體經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)份額最多的前兩大領(lǐng)域,占比分別達(dá)到53.8%、15.8%,合計(jì)近70%,一邊是商業(yè)化的想象空間被壓縮,一面是虧損數(shù)字的不斷攀升,AI行業(yè)估值的泡沫被戳破,寒冬也悄然降臨。

回顧2018年的高峰期,AI行業(yè)共完成523起融資,總金額約667.1億元人民幣,而到了2020年,這組數(shù)字便降為305起、243.3億元人民幣,直接砍半。狂歡落幕后,四小龍其實(shí)沒(méi)有贏家。不過(guò),雖然AI行業(yè)正在經(jīng)歷著幻覺(jué)破滅谷底期,但也可以理解成新的爬升期。

03、各據(jù)一方

2021年,被看作是AI產(chǎn)業(yè)化元年。

AI 行業(yè)開(kāi)始告別過(guò)去的瘋狂燒錢(qián),各家都傾向于考慮打造合理的商業(yè)模式,幫助 AI 產(chǎn)業(yè)化落地,也為自己找尋出路。這讓過(guò)去擁擠的賽道,也迎來(lái)了分化。最早起家時(shí),四家?guī)缀醵己桶卜馈⒔鹑谟幸欢P(guān)系,隨著業(yè)務(wù)的演化,技術(shù)神話(huà)也不再動(dòng)聽(tīng),落地場(chǎng)景成了關(guān)注的重點(diǎn),這一次,四小龍是各據(jù)一方。

商湯科技把自己定位在人工智能平臺(tái)型公司,主要靠軟件平臺(tái)的銷(xiāo)售賺錢(qián)?;诠咀匝械腟enseCore,集中量產(chǎn)人工智能模型。旗下目前有面向智慧商業(yè)的SenseFoundry-Enterprise(商湯方舟企業(yè)開(kāi)放平臺(tái))、面向智慧城市的SenseFoundry(商湯方舟城市開(kāi)放平臺(tái))、面向智慧生活的SenseME、SenseMARS、SenseCare平臺(tái)以及面向智能汽車(chē)的SenseAuto(商湯絕影智能汽車(chē)平臺(tái)),所覆蓋的四大板塊也被視為商湯的四輪驅(qū)動(dòng)模式。

智慧商業(yè)和智慧城市是商湯的主力業(yè)務(wù),兩者的占比逐年提升,兩者的收入占比合計(jì)一度超過(guò)了85%。但這兩大賽道也是人工智能的主流落地領(lǐng)域,相對(duì)成熟,競(jìng)爭(zhēng)也異常激烈,對(duì)手除了另外三只小龍:曠視、云從、依圖;還有海康威視、大華股份等。

值得一提的是,另外三家選擇的主要道路其實(shí)都和商湯有所區(qū)別。

和商湯的賣(mài)軟件、平臺(tái)化不同,做了六年人臉識(shí)別的印奇,后期更偏向把曠視定位為產(chǎn)品公司,強(qiáng)調(diào)軟硬一體化。曠世所提供的AIoT軟硬一體化解決方案,主要是將自己以 Brain++為核心的 AI 算法體系、AIoT 操作系統(tǒng)以及行業(yè)應(yīng)用所構(gòu)成的軟件,結(jié)合由傳感器終端與邊緣設(shè)備、及自動(dòng)化裝備組成的硬件。

在商業(yè)化落地上,主要面向個(gè)人、城市和供應(yīng)鏈三大場(chǎng)景,打造AIoT平臺(tái)和生態(tài)。以物聯(lián)網(wǎng)作為人工智能技術(shù)落地的載體,通過(guò)構(gòu)建AIoT 產(chǎn)品體系,面向消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)、城市物聯(lián)網(wǎng)、供應(yīng)鏈物聯(lián)網(wǎng)三大核心場(chǎng)景提供經(jīng)驗(yàn)證的行業(yè)解決方案。 

同樣強(qiáng)調(diào)結(jié)合的,其實(shí)還有依圖。在AI行業(yè)前期的發(fā)展中,各家?guī)缀醵荚趪@計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)做文章,視覺(jué)識(shí)別技術(shù)所建構(gòu)的護(hù)城河也變得不再牢靠,差異化成為了當(dāng)時(shí)依圖押注的方向,將芯片技術(shù)與算法技術(shù)結(jié)合,依圖選擇了向AI算力技術(shù)及產(chǎn)品領(lǐng)域發(fā)力,推出AI芯片。而除了安保等傳統(tǒng)領(lǐng)域,依圖最大的特點(diǎn)其實(shí)是在醫(yī)療的深耕,專(zhuān)注醫(yī)學(xué)影像。

但押注芯片注定是艱難的,被列入實(shí)體清單后,云從的芯片研發(fā)一度停擺,差異化也并沒(méi)有給依圖帶來(lái)好運(yùn),早早折戟資本市場(chǎng),對(duì)比四小龍中的首登A股的云從科技,依圖還沒(méi)有走出它自己的至暗時(shí)刻。

至于最年輕的云從,營(yíng)收來(lái)自于提供人機(jī)協(xié)同操作系統(tǒng)和人工智能解決方案,主推操作系統(tǒng),后者是云從的營(yíng)收主力,在過(guò)去占比一度高達(dá)93.59%,直到2020上半年才迎來(lái)下降。

一方面云從利用人機(jī)協(xié)同操作系統(tǒng),通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、硬件設(shè)備和軟件應(yīng)用的連接,拿到了人工智能生態(tài)的核心入口,為客戶(hù)提供信息化、數(shù)字化和智能化的人工智能服務(wù);另一方面,云從一直在試圖圍繞人機(jī)協(xié)同操作系統(tǒng)擴(kuò)大應(yīng)用場(chǎng)景,為包括智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商業(yè)等提供AI解決方案。

各家走各路,AI行業(yè)的浪潮褪去,走入下半場(chǎng)以來(lái),玩家也變得更加冷靜,低頭走路的時(shí)期過(guò)去了,燒錢(qián)的瘋狂也經(jīng)歷了,這種平靜帶來(lái)的也許并不是壞事。風(fēng)光長(zhǎng)宜放眼量,就像是朱瓏2017年說(shuō)過(guò)的那樣,“即使AI過(guò)火,大家也不能低估它的跳躍式進(jìn)步?!?/p>

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請(qǐng)聯(lián)系原著作權(quán)人。

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AI新世紀(jì)難題:賺得越多,虧得越多

一個(gè)比較有趣的問(wèn)題。

文|新眸產(chǎn)業(yè)組 阮雪

編輯|桑明強(qiáng)

對(duì)于高科技行業(yè)來(lái)說(shuō),最不缺的就是風(fēng)口和元年,AI也不例外。

承載著人們對(duì)超人類(lèi)的幻想,人工智能行業(yè)包括但不限于機(jī)器翻譯,智能控制,專(zhuān)家系統(tǒng),機(jī)器人學(xué),語(yǔ)言和圖像理解等復(fù)雜的技術(shù)領(lǐng)域,這也讓AI從誕生起,幾乎就站在了技術(shù)制高點(diǎn)上,接受仰視。在這場(chǎng)幻想里,從最初標(biāo)榜科技信仰,到現(xiàn)在強(qiáng)調(diào)商業(yè)落地,潮起潮落,產(chǎn)業(yè)鏈參與者眾多。

以BATH為首的傳統(tǒng)科技巨頭、四小龍為典型的AI算法服務(wù)提供商以及??低暋⒋笕A股份、科大訊飛等綜合解決方案提供商,都是行業(yè)的核心參與者,他們?cè)诋a(chǎn)業(yè)鏈上下游群雄逐鹿,多有布局。其中,一度占據(jù)市場(chǎng)份額高達(dá)60%的AI四小龍,承接了更多的市場(chǎng)目光,隨著AI行業(yè)遇冷,在追尋上市的道路上,比起過(guò)去技術(shù)上的“軍備競(jìng)賽”,場(chǎng)景化落地能力成為了核心焦點(diǎn)。

在命運(yùn)分岔路口的當(dāng)下,他們的故事也變得更加耐人尋味。

01、遇風(fēng)成龍

AI并不是新世紀(jì)的產(chǎn)物,這個(gè)大家或許都不知道。

人工智能的概念形成于20世紀(jì)50 年代,在歷史上已經(jīng)經(jīng)歷了三次浪潮。

20世紀(jì)50年代,注重邏輯推理的機(jī)器翻譯時(shí)代,機(jī)器人和智能軟件開(kāi)始出現(xiàn),但由于技術(shù)限制,并沒(méi)有掀起更大的浪花,人們對(duì)于AI的討論還蒙著科幻色彩;到了70年代,人工智能邁入專(zhuān)家系統(tǒng)時(shí)代,大量的學(xué)術(shù)研究涌現(xiàn),知識(shí)雖然在不斷的積累,但是一直都沒(méi)有付諸實(shí)踐,行業(yè)也很快趨冷。

直到2006 年,深度學(xué)習(xí)算法的推出,人們才開(kāi)始邁入重視數(shù)據(jù)和自主學(xué)習(xí)的認(rèn)知智能時(shí)代。在數(shù)據(jù)、算法和計(jì)算力條件成熟的條件下,人工智能的爆發(fā)浪潮中技術(shù)開(kāi)始落地,深入到應(yīng)用層面,屬于人工智能的創(chuàng)業(yè)時(shí)代也悄然來(lái)臨。

如今我們熟知的AI四小龍里,成立于2011年的曠視,是行業(yè)的老大哥,創(chuàng)始人是來(lái)自清華“姚班”的年輕人?!白畛跷覀儾](méi)有想到創(chuàng)業(yè),我們是想將計(jì)算機(jī)視覺(jué)的技術(shù)應(yīng)用到游戲中。”在唐文斌回憶里,那個(gè)參賽的游戲《烏鴉來(lái)了》才是他們的起點(diǎn),是印奇把他們帶到了研究人臉識(shí)別技術(shù)的路上。

2012年,意識(shí)到計(jì)算機(jī)視覺(jué)在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用層面已趨成熟的朱瓏決定創(chuàng)業(yè),找到了當(dāng)時(shí)在阿里云做技術(shù)負(fù)責(zé)人的高中同學(xué)林晨曦,依圖科技正式成立。幾乎在同一時(shí)間,商湯科技的湯曉鷗也遇到了自己的合作伙伴徐立,同樣是從人臉識(shí)別出發(fā),2014年商湯的技術(shù),先后拿下小米、華為、美圖秀秀以及圖聊軟件FaceU、Snow等客戶(hù),主要從事B2B業(yè)務(wù)。至于云從科技,是四小龍中最后一個(gè)走上跑道的。

2014到2016年間,以商湯科技為首的四小龍主要投向兩個(gè)地方:一是“人才壟斷”,二是搭建硬件計(jì)算平臺(tái)。雖然當(dāng)時(shí)的AI領(lǐng)域還沒(méi)有受到關(guān)注,但是對(duì)于在發(fā)展中的科技公司來(lái)說(shuō),誰(shuí)掌握技術(shù),誰(shuí)就能領(lǐng)跑,在這場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中,云從仿佛有著先天優(yōu)勢(shì),創(chuàng)始人出身中科大,團(tuán)隊(duì)大部分來(lái)自中科院,云從一直被看作是AI行業(yè)中的國(guó)家隊(duì)。

時(shí)間來(lái)到2018年,人工智能浪潮真正在國(guó)內(nèi)席卷,站在風(fēng)口上,年輕的AI四小龍也遇風(fēng)成龍,資本市場(chǎng)的熱錢(qián)涌入,短短不到3個(gè)月,四小龍就已經(jīng)拿到了100多億人民幣的融資額。

02、泡沫減退

Gartner曾提出過(guò)一條技術(shù)成熟度曲線(xiàn),把新科技的成熟演變速度和達(dá)到成熟所需的時(shí)間分為5個(gè)階段,即技術(shù)觸發(fā)期、期望膨脹期、幻覺(jué)破滅谷底期、啟蒙爬升期和高原期。現(xiàn)在看來(lái),AI的行業(yè)的發(fā)展,也同樣符合這條曲線(xiàn)。

走過(guò)了技術(shù)觸發(fā)的創(chuàng)業(yè)階段,人工智能市場(chǎng)的代名詞變成了“燒錢(qián)”,高收入、高毛利率與高虧損,一直是AI行業(yè)最典型的特質(zhì),雖然商湯科技創(chuàng)始人湯曉鷗曾經(jīng)對(duì)此做出過(guò)回應(yīng),說(shuō)“我們不是燒錢(qián)的公司,是能賺錢(qián)的公司,可以自負(fù)盈虧?!薄ⅰ叭谫Y不是用來(lái)燒的,而是做偉大的事?!?/p>

但沒(méi)能讓外界忽略的是:四小龍?jiān)诔掷m(xù)的虧損上幾乎面臨著相似的問(wèn)題。一是都需要在研發(fā)以及人才招聘上保持高投入;二是在市場(chǎng)拓展和地域擴(kuò)張上保持高投入,而這兩個(gè)問(wèn)題也是“營(yíng)收越高,虧損越多”的直接原因,相伴相生。

人力成本過(guò)高,一方面是科技研發(fā)對(duì)于人才的高要求,讓人力成本一直高居不下。比如商湯科技曾被人稱(chēng)為中國(guó)的貝爾實(shí)驗(yàn)室,就是因?yàn)樗蟹浅:廊A的技術(shù)團(tuán)隊(duì),據(jù)招股書(shū)顯示,商湯擁有40名教授,5000多名員工,其中約三分之二為科學(xué)家及工程師,包括250余名博士及博士候選人。

類(lèi)似的情況,也或多或少的發(fā)生在其余幾家身上。在技術(shù)不能快速變現(xiàn)的情況下,科學(xué)家的數(shù)量在某種意義上就是公司產(chǎn)品質(zhì)量的保障。為了獲得資本更多的信任,除了技術(shù)內(nèi)卷外,四小龍不可避免的都在當(dāng)時(shí)落入了人才內(nèi)卷和研發(fā)費(fèi)用的內(nèi)卷中。

拋開(kāi)對(duì)人才的依賴(lài),在市場(chǎng)擴(kuò)張中,由于AI的行業(yè)特性,特別是高度定制化的碎片場(chǎng)景,往往需要更多的人力投入,導(dǎo)致人均效益低,經(jīng)有關(guān)機(jī)構(gòu)測(cè)算,AI 行業(yè)人均費(fèi)用約 50 萬(wàn),與人均收入是相當(dāng)?shù)摹?/p>

據(jù)新眸不完全統(tǒng)計(jì),在“AI四小龍”當(dāng)中,云從科技在2017年到2020年上半年凈虧損近23億元,依圖科技2017年至2020年上半年虧損合計(jì)近73億元,曠視科技在2017年至2020前三季度已經(jīng)合計(jì)虧損超130億元。 

圖:AI算法公司凈利潤(rùn)情況對(duì)比(來(lái)源:Wind,國(guó)金證券研究所)

除此之外,AI四小龍的業(yè)務(wù)發(fā)展高度重合,2020年間,安防和金融是AI在中實(shí)體經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)份額最多的前兩大領(lǐng)域,占比分別達(dá)到53.8%、15.8%,合計(jì)近70%,一邊是商業(yè)化的想象空間被壓縮,一面是虧損數(shù)字的不斷攀升,AI行業(yè)估值的泡沫被戳破,寒冬也悄然降臨。

回顧2018年的高峰期,AI行業(yè)共完成523起融資,總金額約667.1億元人民幣,而到了2020年,這組數(shù)字便降為305起、243.3億元人民幣,直接砍半。狂歡落幕后,四小龍其實(shí)沒(méi)有贏家。不過(guò),雖然AI行業(yè)正在經(jīng)歷著幻覺(jué)破滅谷底期,但也可以理解成新的爬升期。

03、各據(jù)一方

2021年,被看作是AI產(chǎn)業(yè)化元年。

AI 行業(yè)開(kāi)始告別過(guò)去的瘋狂燒錢(qián),各家都傾向于考慮打造合理的商業(yè)模式,幫助 AI 產(chǎn)業(yè)化落地,也為自己找尋出路。這讓過(guò)去擁擠的賽道,也迎來(lái)了分化。最早起家時(shí),四家?guī)缀醵己桶卜?、金融有一定關(guān)系,隨著業(yè)務(wù)的演化,技術(shù)神話(huà)也不再動(dòng)聽(tīng),落地場(chǎng)景成了關(guān)注的重點(diǎn),這一次,四小龍是各據(jù)一方。

商湯科技把自己定位在人工智能平臺(tái)型公司,主要靠軟件平臺(tái)的銷(xiāo)售賺錢(qián)。基于公司自研的SenseCore,集中量產(chǎn)人工智能模型。旗下目前有面向智慧商業(yè)的SenseFoundry-Enterprise(商湯方舟企業(yè)開(kāi)放平臺(tái))、面向智慧城市的SenseFoundry(商湯方舟城市開(kāi)放平臺(tái))、面向智慧生活的SenseME、SenseMARS、SenseCare平臺(tái)以及面向智能汽車(chē)的SenseAuto(商湯絕影智能汽車(chē)平臺(tái)),所覆蓋的四大板塊也被視為商湯的四輪驅(qū)動(dòng)模式。

智慧商業(yè)和智慧城市是商湯的主力業(yè)務(wù),兩者的占比逐年提升,兩者的收入占比合計(jì)一度超過(guò)了85%。但這兩大賽道也是人工智能的主流落地領(lǐng)域,相對(duì)成熟,競(jìng)爭(zhēng)也異常激烈,對(duì)手除了另外三只小龍:曠視、云從、依圖;還有??低暋⒋笕A股份等。

值得一提的是,另外三家選擇的主要道路其實(shí)都和商湯有所區(qū)別。

和商湯的賣(mài)軟件、平臺(tái)化不同,做了六年人臉識(shí)別的印奇,后期更偏向把曠視定位為產(chǎn)品公司,強(qiáng)調(diào)軟硬一體化。曠世所提供的AIoT軟硬一體化解決方案,主要是將自己以 Brain++為核心的 AI 算法體系、AIoT 操作系統(tǒng)以及行業(yè)應(yīng)用所構(gòu)成的軟件,結(jié)合由傳感器終端與邊緣設(shè)備、及自動(dòng)化裝備組成的硬件。

在商業(yè)化落地上,主要面向個(gè)人、城市和供應(yīng)鏈三大場(chǎng)景,打造AIoT平臺(tái)和生態(tài)。以物聯(lián)網(wǎng)作為人工智能技術(shù)落地的載體,通過(guò)構(gòu)建AIoT 產(chǎn)品體系,面向消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)、城市物聯(lián)網(wǎng)、供應(yīng)鏈物聯(lián)網(wǎng)三大核心場(chǎng)景提供經(jīng)驗(yàn)證的行業(yè)解決方案。 

同樣強(qiáng)調(diào)結(jié)合的,其實(shí)還有依圖。在AI行業(yè)前期的發(fā)展中,各家?guī)缀醵荚趪@計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)做文章,視覺(jué)識(shí)別技術(shù)所建構(gòu)的護(hù)城河也變得不再牢靠,差異化成為了當(dāng)時(shí)依圖押注的方向,將芯片技術(shù)與算法技術(shù)結(jié)合,依圖選擇了向AI算力技術(shù)及產(chǎn)品領(lǐng)域發(fā)力,推出AI芯片。而除了安保等傳統(tǒng)領(lǐng)域,依圖最大的特點(diǎn)其實(shí)是在醫(yī)療的深耕,專(zhuān)注醫(yī)學(xué)影像。

但押注芯片注定是艱難的,被列入實(shí)體清單后,云從的芯片研發(fā)一度停擺,差異化也并沒(méi)有給依圖帶來(lái)好運(yùn),早早折戟資本市場(chǎng),對(duì)比四小龍中的首登A股的云從科技,依圖還沒(méi)有走出它自己的至暗時(shí)刻。

至于最年輕的云從,營(yíng)收來(lái)自于提供人機(jī)協(xié)同操作系統(tǒng)和人工智能解決方案,主推操作系統(tǒng),后者是云從的營(yíng)收主力,在過(guò)去占比一度高達(dá)93.59%,直到2020上半年才迎來(lái)下降。

一方面云從利用人機(jī)協(xié)同操作系統(tǒng),通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、硬件設(shè)備和軟件應(yīng)用的連接,拿到了人工智能生態(tài)的核心入口,為客戶(hù)提供信息化、數(shù)字化和智能化的人工智能服務(wù);另一方面,云從一直在試圖圍繞人機(jī)協(xié)同操作系統(tǒng)擴(kuò)大應(yīng)用場(chǎng)景,為包括智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商業(yè)等提供AI解決方案。

各家走各路,AI行業(yè)的浪潮褪去,走入下半場(chǎng)以來(lái),玩家也變得更加冷靜,低頭走路的時(shí)期過(guò)去了,燒錢(qián)的瘋狂也經(jīng)歷了,這種平靜帶來(lái)的也許并不是壞事。風(fēng)光長(zhǎng)宜放眼量,就像是朱瓏2017年說(shuō)過(guò)的那樣,“即使AI過(guò)火,大家也不能低估它的跳躍式進(jìn)步。”

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