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资本市场终会给予奖励 这届AI公司到底行不行?

时间:2021-03-19 17:58:36 | 来源:界面新闻
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AI站上科技攻关的C位

众所周知,一个行业“行不行”,既要有自身努力,也要看历史进程。而人工智能,无疑是被历史进程所选中的。

AI技术最独特之处在于它可以赋予机器智能,在此之前,人类技术都是用“人的智能”来发明的。而在AI的时代,技术也可用“机器的智能”来发明,如此,一切技术发明创造将无限涌出,无怪乎有人将AI称作人类“最后的发明”。

所以,不夸张的说,谁掌握了人工智能,谁就掌握了未来科技制高点。对于国家来说也是如此,在近期出台的十四五规划中,也将人工智能放在科技前沿领域攻关的首要位置,先后八次被提及。其中指出,对新一代人工智能,要在前沿基础理论突破,专用芯片研发,深度学习框架等开源算法平台构建,学习推理与决策、图像图形、语音视频、自然语言识别处理等领域创新。

规划中还提出,要将人工智能作为推进产业数字化转型的重要抓手,建设重点行业人工智能数据集,发展算法推理训练场景,推进智能医疗装备、智能运载工具、智能识别系统等智能产品设计与制造,推动通用化和行业性人工智能开放平台建设。

千帆竞发

如果把国家科技发展比作一条长河,那么中国人工智能企业的发展,就已从早期的“人工智能四小龙”演化到如今在不同AI细分赛道的千帆竞发之势。

其中,几家头部AI独角兽企业已经开始逐步走出差异化路线。寒武纪、依图科技、云天励飞主打芯片研发,商汤科技打造人工智能底层基础设施,旷视科技选择AI+IoT并提供开源深度学习框架,云从科技开发人机协同操作系统,虹软科技携其算法从消费电子向汽车拓展。这些都是符合国家战略发展方向的战略选择,所有这些AI头部企业正在形成合力,一起推动中国AI产业发展,形成中国AI行业的完整拼图。

根据前瞻产业研究院的数据,2019年中国人工智能行业市场规模为554亿元,预计到 2023年,中国人工智能行业市场规模将达2,364亿元,2017至2023年的年均复合增长率达46.68%。

具体到各家企业,由于2020年报尚未披露,仅看2019年,AI独角兽中,收入较大的依次是旷视科技、云从科技和依图科技,分别为12.6亿元、8.1亿元和7.2亿元。研发费用较大的则依次是旷视科技、依图科技和云从科技,分别为9.3亿元、6.6亿元和5.4亿元;高额的研发费用给利润造成了较大压力,AI独角兽们还都处于亏损状态。

从业务层面看,AI独角兽们聚焦的既有智慧城市这样的主流热门赛道,也不乏智慧物流这样的奇兵。

智慧城市类业务作为现阶段AI落地最好的场景之一,成为多家AI独角兽重要收入来源,以2019年为例,旷视科技的比例是65.99%,依图科技也以此业务为主。

为手机厂商提供AI解决方案也是一门好生意,2019年,该业务占旷视科技收入比例接近10%,占虹软科技收入比例超过90%。值得一提的是,由于该类业务软件比例较大,毛利率一般也很高。

发展AI芯片也逐渐成AI独角兽们的共识,专为AI设计的芯片效率会更高,典型如寒武纪的“思元”、依图科技的”求索“等系列,旷视科技和虹软科技则都在通过算法芯片的协同设计,进入消费电子市场。

智慧物流则是属于旷视科技的独门绝技。2019年,旷视科技发布了智慧物流操作系统”河图”,向鞋服、医药、智能制造、零售电商等多个行业的客户提供了仓库、工厂及零售店的智能化升级改造的解决方案。从2018年开始,旷视科技智慧物流业务两年收入规模近乎翻倍。

值得注意的是,各家AI公司正在逐渐走向“硬化”,百度开始投入造车,旷视研发制造了各类智慧物流机器人,AI正在重新定义硬件,有硬件加持的AI公司,能够更快地实现规模商业化落地。

让“暗知识”飞一会

我们看到了AI公司的千帆竞发,一方面是他们向千行百业渗透,另一方面则是连年亏损。AI独角兽们创造的价值到底在哪里?

答案是不断积累的“暗知识”。暗知识由机器人工智能萃取出来以神经网络参数集形式存在,对于人类来说不可表达也不可陈述,更难在人类间传播。但是这些知识却非常容易在机器间传播,一台学会驾驶的汽车可以瞬间“教会”其他100万台汽车。

暗知识给我们的震撼才刚刚开始,Alpha Go战胜人类,机器可以惟妙惟肖地模仿大师作画、作曲。这一切都有赖于AI扎根到每个行业,去疯狂获取这些行业中从未被发掘过的暗知识。

正如人类学习需要时间一样,机器获取暗知识也不是一蹴而就的,它需要海量样本库,反复的训练、调教。

目前,中国在消费互联网领域的创新独步全球,但在产业互联网领域还处于摸索阶段。究其原因,消费侧更多是前端应用和商业模式的技术创新,商业成果的转化往往立竿见影;产业侧则更依赖于技术与行业的深度结合,各行各业的需求极其个性化、碎片化,这使得技术落地周期相对较长。

以深度学习为基础的新一代AI技术,非常依赖于行业大数据,与各行各业有着天然联结。它来源于行业,也必须在行业里找到落地场景。因此,与20年前互联网公司的崛起不同,AI公司不仅承担底层技术的研发和产品化工作,还需要与行业更紧密地耦合以提供实际价值,商业化难度远超前者。

因此,AI商业化和规模化需要时间。站在AI行业角度看,其发展势能在不断累积,当某个行业的暗知识积累到一定程度时,这种从量变积累引发的质变,可能会迅速席卷一个行业,创造数倍于原先的价值,这才是AI魅力所在,也是其值得期待和等待的原因。

市场终会奖励AI的长期主义者

实际上,某一类的AI应用一旦被大众接受,资本市场给予的奖励也是丰厚的。

一个典型案例是科大讯飞。科大讯飞于2008年上市,从开盘价算起,至今涨幅已超过20倍,目前市值超过千亿,给长期投资者带来丰厚回报。

但如果把时光向前回溯几年,科大讯飞也是饱受诟病,充满争议,其“罪状”包括依靠政府补贴,to B和to G类业务应收账款高,频繁增发等等。

随着科大讯飞各项业务逐步推进,市场开始发现,AI的价值进入了释放阶段,比如支持自动转写的录音笔可以碾压传统录音笔等等。

另一个典型案例是百度。过去几年,由于市场上盛行所谓的移动互联网“船票”理论,百度股价长期低迷。

十年寒窗无人问,一举成名天下知。2020年底,百度宣布了造车计划,股价短期内涨幅近2倍。实际上,百度从2009年就开始投入AI,自动驾驶平台Apollo早在2015年就开始研发。坚持长期主义,市场最终的奖励也将是慷慨的,这在AI领域体现尤为明显。

目前的AI独角兽们,正如几年前的科大讯飞和百度,充满争议。商业化、规模化,是独角兽们需要迈过去的坎,也是此轮AI企业科创板融资进程被广泛关注的原因。

这届AI公司到底行不行?

答案可以交给时间,交给市场。

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