AI应用的落地，要回归商业本质。
作者 张栋
2020年9月5日，由雷锋网& AI掘金志主办的「第三届中国人工智能安防峰会」在杭州正式召开。
本届峰会以「洗牌结束，格局重塑」为主题，会上代表未来新十年的15家企业，为现场1000余位听众和线上几十万观众，分享迎接安防新十年的经营理念与技术应用方法论。
峰会之上，海康威视EBG解决方案部总裁李亚亚带来了题为「赋能数字转型，服务千行百业」的精彩演讲。
李亚亚介绍，海康威视目前的业务主要分为三块：综合安防业务、大数据服务和智慧业务。
数字经济和数字化转型已成为必然趋势，而人工智能交付问题依然面临一些挑战，归纳起来有三类：
李亚亚认为，AI应用的落地，要回归商业本质。即通过产品和系统，解决用户场景化、差异化的需求，让更多用户享受到技术革新的红利，帮助用户实现业务价值回报。
数字化转型是一个逐步进阶的过程，场景化是路径，需要通过系统的产品体系去支撑。面向企业领域，海康威视从拉近管理距离、提升业务效率、规范作业行为、防范安全隐患四个维度出发，为行业数字化赋能。
海康威视秉持开放融合的合作理念，携手合作伙伴，共同实践数字化转型之路；秉善笃行，让创新技术和产品赋能千行百业，为 社会 的安全和发展开拓新视界。
李亚亚： 大家好，我是海康威视EBG解决方案部负责人李亚亚，很高兴今天能来参加这个论坛。
相信在座的大多数朋友，对海康威视都比较熟悉，下面我简单汇报下海康威视的基本情况。
海康成立于2001年，目前我们的产品和解决方案已经覆盖到了全球150多个国家和地区，员工超过4万人，去年营收是576亿，目前已有10个研发基地。
目前我们的业务主要有三大版块：一是综合安防业务；二是大数据服务；三是智慧业务。
海康威视的产品和业务形态比较多样化，今天我所分享的内容围绕其中一部分展开。
首先，我们通过几份报告和数据来看一下当下技术的发展趋势。
这些报告上的数字（上图PPT）很多朋友可能都看到过。数字显示，2020年有82%的CEO认为未来公司的业务会被人工智能所影响，67%的企业表示未来首要增长动能将来自于数字技术和商业。
从这两个信息维度来看，数字化变革已经被越来越多的企业所重视。
PPT下面的三个数据分别来自政府类的报告：
通过这三个数字，可以看出在全球范围内，数字化转型都是被人们所认可的。对比发达国家的数据来看，在数字化转型方面，中国还有很大的空间。
这张图可能很多人也看到过类似的图，从信息化向数字化进阶的过程，并不是数字化取代信息化，反而信息化也是数字化的一部分。在这一转型的过程中，有很多技术是非常重要的，包括移动互联网、IoT、人工智能等等。
从海康威视的角度来看，我们与两个技术的关联度比较高：AI和IoT。
所以过去几年，海康威视也一直在思考，在企业数字化转型过程种，如何将自己的AIoT技术赋能给我们的用户，成为这个 历史 过程中的合作者、参与者，推动者。
数字孪生这个词相信大家也很熟悉，描述的是从现实的物理世界，到虚拟空间的数字世界，构建一个相互映射、关联、影响的关系。
有数据表明，从现实世界到数字世界这样一个转换过程中，其中有60%-80%的数据是视频类的。因此，可以把视频感知作为信息最为丰富的传感器，通过感知信息的结构化形成数据，再通过数据做视觉认知，实现洞察与分析，帮助各行各业的用户获取价值。
接下来也来谈谈人工智能技术落地所面临的挑战。我们简单梳理了一下，AI落地主要有三种比较现实的挑战：
解决落地难问题，仍然要回归商业本质。我们总结为四句话：匠心品质，解决问题，技术革新，价值为本。
换句话说，我们要先从产品的品质抓起，通过产品和系统，让更多用户都享受到技术革新的红利，解决用户场景化、差异化的问题和需求，最终帮助用户实现业务价值的回报。
前面提到，数字化转型立足于视频感知，但不止于视频感知。
海康威视这几年也一直在思考这个问题，因此，我们从视频感知，向上拓展到智能物联，融合多维感知能力的同时，还构建了智能物联的平台能力。
随着物联网、信息网、互联网的不断融合应用，2019年公司推出了基于AI Cloud架构的物信融合平台。
2020年，基于新的理解，我们将数据和智能融合在一起，提出了数智融合的理念。
每个企业对于数字化转型都有自己的理解，我们认为数字化转型是一个逐步进阶的过程，场景化是路径。因此，通过系统的产品体系去支撑场景化应用至关重要。
基于这样的思考，我们提供了多元化的支撑体系，包括面向城市的城市运营管理平台、面向企业的数字企业管理平台等等。
同时，通过海康威视的体系化硬件能力，帮助我们的用户、合作伙伴一起实现数字化转型。
今天我反复提到一个词——合作伙伴。我们一直在思考如何把AI能力、多维感知能力运用到真实的数字化场景里去。
我们也深知，仅有技术是不够的，还需要大家一起合作来推动行业的变革，海康威视会一直秉持开放融合的态度，把我们的产品、服务、标准深度开放。着力构造一个开放融合的架构，一起推动整个数字化新业态的实现。
这些年，我们也做了一些AI落地实践。下面我就从面向企业、面向公共服务以及面向合作伙伴三方面来谈谈。
面向企业领域的数字化业务的开展和落地，我们提出了拉近管理距离、提升业务效率、规范作业行为、防范安全隐患四个维度去帮助用户实现业务价值落地。
拉近管理距离，就是从“现场管、分散管”到“中心管、集中管”，我们站在不同层级的管理者视角去看待如何帮助他们实现具体的业务应用。
作为管理者，他们希望能够掌控全局，洞察细节。比如我们可以通过AI实景等技术，帮助管理者做到全局洞察。
作为执行者，他们关心是否可以更多地降本增效。我们通过远程化、可视化、自动化的手段，帮助他们在具体执行工作时减轻工作压力。
作为监管者，他们需要在线监管和动态监管。我们可以在管理维度上帮助他们做一些提升。
基于此，我们从后面这三个维度去帮助用户做一些事情。
譬如，我们通过机器视觉提升成果质量、缩短投入时间、优化工作流程。
之前我去合肥的一家企业，他们有个岗位的员工流动周期是六个月，每六个这个岗位的人员就要变化（因为太过辛苦），我们就在想如何通过技术降低劳动强度，帮助用户实现价值。
讲完效率以后，我们再讲讲流程规范。到底怎么才能把用户的流程规范做好，后来我们多次讨论得出两个点：一是把流程管好，二是把行为管好。
行为管理相对比较容易，比如说我们把工地的安全规范行为等各种单点的动作管好就可以了，但是后来发现在有些情况下，行为是对的，流程却是错的。
譬如在化工领域，流程是“一二三四”、结果做得却是“一三二四”，如此很容易出现事故，这个过程，通过作业管控系统就可以帮助他们解决很多麻烦的问题。
最后提到安全管理，海康在防范安全隐患方面做了很多事情。我们从机物，环境等多个维度来解决用户关心的问题，满足用户生产、运营、管理等多个方面的需求。
下面我简单介绍一些实践案例，看看如何帮助用户实现价值落地。
在化学化工领域，之前我们在盐城一个化学工业园区，帮助他们把各个孤立系统进行融合和打通，利用AR实时视觉技术，帮助他们高效、便捷、智能地进行一些危险源的分析和管控，构建了AR安环一张图管理系统。
在质量管控领域，（上图PPT）我这里贴了一张图，其中有交通检测、包裹检测等。
我们把智能技术、视频技术，包括多传感器应用到整个的生产流程当中去，可以做检测、测量、识别，帮助企业提升产品质量、降低劳动强度，帮助企业用户实现价值转化。
我当时去了一家国内TOP级的做 汽车 电池的公司，他们和我说，他们的车间非常先进，基本做到了高度自动化的生产，但质量检测却一直需要大量的人工进行，效率不高，希望通过视觉帮助他们做一些降本增效。
在智慧物流领域， 海康正在和国内一家头部物流企业深度合作，帮助其实现了数字化转型，提升了他们的运营效率、也提升了安全水平。
经过后续统计，转型后的数字化月台使用效率提升了将近20%，充分实现月台、车辆的全面数字化。
（图示）这是我们在山东帮助一个煤矿企业做的事情。我们将AI、大数据等技术应用到他们的井下，实现行车、行人、区域入侵、 *** 作工离岗、皮带跑偏、矿车压道岔识别应用。
对于煤矿企业，安全生产无小事，而实际违规行为却很多。我们系统上线之后，做了三个月应用跟踪，发现违规行为162条，全部通过系统的自动化去实现。
说完企业领域的应用，其实我们在公共服务领域也做了不少应用和服务，我们提了四个维度去保障民生，提升品质：让环境更安全、让服务更精准，让出行更便捷，让生态更宜居。
（图示）这是我们在安吉做的一些事情。老百姓渴望蓝天白云、繁星闪烁，渴望清水绿岸、鱼翔浅底，渴望吃得放心、住得安心，渴望鸟语花香、田园风光的自然美景， 热切期盼加快改善生态环境质量。
（图示）这是我们在北京大兴机场，应用海康威视上万路的边缘物联感知和智能分析产品、以及配套近30P的云存储，充分运用4K高清、AI智能分析、AR增强现实、热成像等技术融入机场的各业务系统，用 科技 力量助力大兴机场，为旅客带来安全、便捷、高效的全新体验。
（图示）这是我们在港珠澳大桥，海康威视助力建设港珠澳大桥系统工程中珠海公路口岸的“一站式”车辆通关监管核放系统，通过车牌图像识别、智能信息采集和车底反藏匿等创新应用，帮助实现便捷、高效的一站式通关，让出行更便捷。
（图示）这是我们把技术应用到水利领域，通过全天候AI分析，助力水利治理智能化，创新河道保护方式。包括水面漂浮物监测预警，疑似非法采砂船只监测预警等。
除了公共服务以外，海康还联合很多合作伙伴开展了保护野生东北虎，参与了绿色江河斑头雁保护等项目。
未来，公司将持续践行 社会 公益，以 科技 力量助力生态保护和 社会 的和谐发展，坚守技术造福人类的初心。
讲完企业、讲完公共服务，我们也一直努力为我们的合作伙伴做了一些事情。我们的目标是将人工智能的应用门槛降下来，让合作伙伴简单、易用、免费、快捷地掌握数字化能力，让人工智能不再神秘，让人工智能落地不再困难。
讲了那么多，最终还是讲一下我们的理念：秉善笃行，担当使命。我们希望和很多合作伙伴一起去创造 历史 ，用我们的技术和产品赋能各行各业，为 社会 的安全和发展开拓新视界。
相信在当下的数字化转型之变局中，我们每一个人都是新时代的见证者、开创者、建设者。
以上是我的分享，谢谢大家！
统计数据显示，截至2020年底，全球人工智能产业规模达1565亿美元，同比2019年增长123%；我国产业规模为434亿美元，同比2019年增长1375%，超过全球增速。在全球人工智能竞争格局中，中国已跻身第一梯队。实际上，在产学研用各方共同努力下，我国人工智能产业发展取得了显著成效，图像识别、语音识别等技术创新应用进入世界先进行列。同时，我国人工智能发明专利授权总量居全球第一，核心产业规模持续增长，已形成覆盖技术层和应用层的完整产业链和应用生态，并不断创造出新市场、新发展机会、新就业岗位。
数字生活 AI赋能百姓民生
沿着 历史 的车辙印，回顾人工智能过去70年的发展，有三个著名学派影响重大。一是行为主义学派，他们希望机器像人一样行动，于是发明了从感知到行为的机器人行为智能；二是符号主义学派，他们希望把计算问题变成推理问题，让机器拥有像人一样思考的智能；三是连接主义学派，他们希望机器脑能像人脑一样连接万物，于是就有了机器学习和深度学习。
虽然各个学派之间，各有侧重，但演化到今天，很多人对人工智能的第一印象依然是模仿人类形态的硬件设备，它们被计算机技术赋予一定的智慧，处理指定领域的工作，高级一点的可以自己进行判断推理。
智慧商圈 机器人打卡上班
喜欢逛街的人已经发现，大概是从两三年前开始，一线城市的大型商场开始出现一些可爱的机器人，它们等候在商场的主干道或者路口，客人想知道哪家店铺的具体位置可以向它们提问。如果程序设置允许，机器人可以直接将客人引领到指定店铺。同时，客人也可以向机器人索取相关店铺的优惠券。
这些接待服务机器人，最早出现在北京朝阳大悦城，是由猎户星空研发投产的。截至2021年4月，猎户星空官方数据显示，他们的接待服务机器人已在20余个行业场景落地近20000台，服务2800余家客户，平均每日语音交互频次超1000万次，总服务人次超22亿。
此外，猎户星空的智咖大师机器人也已经走出实验室，率先落户到北京合生汇等商圈，它具有白白胖胖的身躯，经过长期对多位世界顶尖咖啡大师手法技艺的学习，现在已经可以挥舞着机械臂1:1复刻大师手法的手冲咖啡、拿铁咖啡等。
咖啡已成为很多“打工人”的必备饮品，而AI咖啡机的研发、投产和迭代的速度也越来越快。最新面世的JAKA节卡小助机器人是一款相对小巧，且兼具互动性的机器人。它根据客人意愿制作咖啡后，还可以进行拉花工艺处理，将咖啡递给客人，每小时可制作30杯左右咖啡。
不仅仅是商圈，各类场所进门智能测温已经成为必备环节。使用更加高效、便捷的测温工具和手段，对人流量大的场所非常重要。UCloud基于视频结构化的AI能力，推出的“人脸识别测温”产品，结合红外测温、动态人脸检测、 活体检测、人脸识别等技术，可1秒内同时实现单次测温、实名登记、人证核验,及 健康 码核查。目前，已在机场、医院、高校等场景中辅助、取代人工完成安检、测温、考勤，实现人流数据的有效管理。
走进家庭 服务机器人发展比想象快
回到家庭生活场景，近日优必选发布了第四代大型仿人服务机器人“Walker X”。这个机器人不仅具有非常灵活的四肢，可以上下楼梯，帮人按摩，还可以同人下象棋。
预计不久的将来就会应用在智慧家庭服务场景之中。除了仿人机器人，可以与家中各个智能设备对话，帮助家庭智能管理的机器人也已经面世。比如，AO史密斯集团基于AI技术搭建的全联全控智能物联系统，可以实时控制家里的采暖、制冷系统等，甚至能帮你计算使用燃气或电能哪个能更省钱。
如影随形 AI技术渗透到方方面面
手机作为时刻陪伴在人类身边的移动工具，各式应用百花齐放，各种软件百家争鸣。形色识花是一款被很多人熟知并使用的手机应用，它基于AI识别技术，人们遇见不认识的花草树木，拿起手机拍个照片即可出现植物的名称、习性、相关诗词、照片等信息。
不仅仅是识别花花草草，现在手机上的智能语言翻译软件也已经非常普及了，文字提取、不同语种语言文字互相翻译，准确度已经非常高。
但AI识别甲骨文你见过吗？合合信息通过智能文字识别技术，已经可以识别出3600年前甲骨文。虽然技术还在内测阶段，但已经初见成效。
相关负责人表示“我们生活中常见的智能文字识别技术，绝大部分针对的是手写或印刷版的现代汉字。甲骨文识别的难点在于甲骨残缺严重、素材难获取、拓片清晰度低等难点，这些都是需要通过技术来解决。例如样本素材少，从技术层面上，我们需要解决少样本训练的问题。目前我们主要是初步研究，更多的工作还在路上。”
数字城市 AI推动数字城区建设
上述这些产品，无论是有形的接待服务机器人，还是无形的AI识别产品，主要是为了服务百姓生活而研发的，都是日常生活中比较常见的一些场景，它们的共同特点就是可以帮助人类实现更好的生活，相对比较熟悉。
在人类发展进程中，城市的建设发展与问题治理一直伴随人类文明发展。
AI在赋能城市建设以及推进数字治理，解决城市病上也不断提供着新鲜的解决方案。技术工作者不断推陈出新，研发出先进技术的“未来工具”以替代落后的“传统工具”。回归当下，在一些从事生产工作的企业园区和城市建设场景中，很多AI产品也已经开始投入使用，或者进入调试阶段。
AI重塑未来园区面貌
现在越来越多的产业进入集聚发展阶段，各个城市规划了软件园区、高新技术园区、影视创意园区等。在一些大型园区或景区中，通常需要安排接驳车。商汤 科技 的SenseAuto自动驾驶AR小巴，是一款面向未来交通研发的无人驾驶 汽车 ，首次将增强现实技术和自动驾驶技术进行了结合。他不仅能使乘客感受自动驾驶技术，还可以在行驶途中感受虚拟现实的未来世界。比如，当乘客搭乘 汽车 后，在前往指定地点的路上，可以通过增强现实等技术，在观看实物的同时看到地标介绍、广告牌，甚至一些烘托气氛的表演。比如，未来 汽车 发生剐蹭等事故，AI自动理赔平台可以根据车辆行驶记录自动还原现场，快速理赔，不用车主在原地等待。
进入园区企业中，参观导览服务也已经开始逐渐由机器人替代。比如，中国石化AI数字员工 “石小化”很快将会上岗中国石化智能运营中心。
“石小化”已经突破了传统的讲解，不仅可以随叫随到接待参观，与生产系统打通进行实时数据汇报，语音命令 *** 作各系统应用间切换，还可调取生产的各实时视频监控，切换到任意工厂、加油站等，将取代大量人力工作，极大提升效率。
科技 解决传统城市难题
随着各地对垃圾分类要求的落实，在大型企业园区、广场等路面平整、宽阔地带，垃圾分类机器人便派上了用场。这些机器人可以不惧高温和严寒天气，替代传统工人从事户外工作，能识别不同的垃圾，遇到塑料瓶和香烟盒等垃圾时，用机械臂识别垃圾将它们抓到自己体内，分入可回收垃圾类别。
当然，还有一些机器人，它们是一群功能更加聚焦、面对专业场景的清洁机器人，依靠传感器与精准定位技术深度融合，可以实现特殊场景贴边无死角清洁，未来可以替代一些户外的艰苦、高危劳作，比如高层外墙玻璃清洁、地下管道清理等，减轻人类劳作的负担。
数字转型 AI推进产业数字化
“数字化时代给制造业带来颠覆性革命。”格力董事长董明珠表示，数字化涵盖不同领域的需要，工业如果实现自动化、用数字化来改革的话，会带来更大的腾飞。作为引领世界未来的颠覆性技术，人工智能已经成为新基建的重要组成部分，成为推进产业数字化的重要力量，并且正在创造新产业、新业态。
产业智能化是大势所趋
国双一直致力于为企业和政府组织数字化、智能化转型赋能。近日，国双工业互联网平台Gridsum COMPaaS正式发布。该平台是依托国双大数据平台、人工智能平台、边缘计算等技术能力，在物联网等基础设施上构建起来的企业级计算平台，即服务企业数字化发展的工业级PaaS平台。平台支持海量异构数据汇聚与建模分析、新型工业软件开发与运行、工业经验软件化、模块化，并可直接架设于传统的基础设施之上，直接面向用户群，通过30多种平台资源、79大项平台能力，实现企业的数字化发展要求，助力重塑数字化竞争力，推动我国工业互联网产业稳健发展，打造国产工业基础软件品牌。
国双创始人、董事长兼CEO祁国晟表示：“产业智能化转型是大势所趋，要求企业兼具深厚的行业知识、全面的技术，栈以及自主可控的数据平台，这正是国双长期耕耘的立身之本。Gridsum COMPaaS是国双产业人工智能的集大成者，为企业的设备管理、生产精益管理等广泛需求而生，顺应行业发展趋势和国家发展政策。未来，国双将持续把产业人工智能理念贯穿始终，聚合算力、算法与场景化落地之力，真正助推企业和政府组织数字化、智能化转型。”
AI促进产业生态生生不息
面向“新基建”、企业数字化智能化升级的大浪潮，科大讯飞整合二十几年的人工智能技术优势和产业落地经验，构建“场景价值+能力底座”，深入各业务链条，加速企业数字化转型升级。
工业领域，科大讯飞2020年推出“顺风耳”图聆工业云平台，围绕设备预测性维护、产品质检、人机交互、安全生产等工业应用场景，构建了面向能源化工、机械制造等多行业的AI赋能平台。
在浙江捷昌驱动的生产线上，依托工业质检系统，产品质检方式由之前的“工人人耳盲听辨别”升级为“机器自动识别”，实现了电机的无人化自动判定，检测一致率达90%，识别准确率达96%。该系统使制造业企业的产品生产效率提升约15%，为公司创收提升约30%。
打造标杆智能计算中心
作为新型基础设施设备之一，人工智能平台工具对产业的创新发展至关重要。7月初，中国科学院人工智能产学研创新联盟发布新一代人工智能计算平台，为智能计算中心打造行业标杆。该平台定位于国内首个跨模态、通用化的AI公共创新服务平台，旨在打造智能计算中心建设标杆，为智算产业发展提供开放包容、通用融合、绿色高效、普惠可及的新一代人工智能平台方案。
平台拥有四大优势：其一，采用开放架构，可以兼容主流软件应用生态，具备使用面广、迁移灵活、编译开发难度低等特点；其二，支持多元芯片组合，提供多样丰富算力，可胜任模拟、训练、推理等AI全链条应用需求；其三，底层算力基础设施采用相变浸没式液冷技术，单位算力效率大幅提升且能耗成本降低30%；其四，通过透明化价格模型，为市场提供参考依据和建设标准，有效避免公共财政资源浪费。
“中科院在人工智能领域产出了一大批具备国际领先水平的重大科研成果，具备全链条的人工智能技术创新能力，应承担起建设人工智能技术服务体系、深化AI技术推广应用的责任。”国科控股党委副书记、副董事长、总经理杨建华认为，平台集诸多中科院人工智能技术成果于一体，拥有清晰的实施路径，可为区域智算中心建设提供标准的可复制范本。
云从 科技 7月20日成功过会，在与旷世 科技 、商汤 科技 和依图 科技 "AI四小龙"的上市比拼中率先上岸，公司也因此成为科创AI第一股。2018-2020年云从 科技 累计亏损2684亿元，此次在科创板公司募集资金375亿元，科创板的上市也意味着公司可以缓解常年亏损带来的资金压力。AI公司赚钱太难了。相关报告显示，全球近90%的AI公司处于亏损状态，10%的赚钱企业基本是技术提供商，中国AI产业链中90%以上的企业也同样处于亏损阶段。AI四小龙无一例外全部亏损，而且一个比一个能亏，比如依图 科技 2017-2020H1累计亏损7268亿元；旷世 科技 2017-2020Q3期间累计亏损1306亿元。商汤 科技 IPO不太顺利，有消息称公司将于8月份向港交所提交申请。虽然目前不清楚商汤 科技 亏损多少，但公司与云从 科技 一样，也是亏损的状态。
为什么AI公司赚钱这么难？
云从 科技 主营业务是为客户提供高效人机协同 *** 作系统和行业解决方案，前者是凭借自主研发的人工智能核心技术打造了人机协同 *** 作系统，通过对业务数据、硬件设备和软件应用的全面连接，把握人工智能生态核心入口，为客户提供信息化、数字化、智能化的人工智能服务；后者是基于人机协同 *** 作系统，赋能智慧金融、智慧出行等应用场景，为更广泛的客户群体提供以人工智能技术为核心的行业解决方案：
报告期内公司向客户提供基础 *** 作系统、基于人机协同 *** 作系统的应用产品和核心组件以及技术服务，其中基础 *** 作系统是可以直接销售给客户的，一般交付给具有研发能力的企业和第三方软件厂商，由客户二次开发后投入使用。公司提供的 *** 作系统有智能云平台、视图汇聚分析平台、融智云平台和集成生物识别系统，基于不同的功能，面向物联网、政府、公安等城市治理和金融、商业等不同应用场景：
值得注意的是如果客户前期没有购买云从 科技 *** 作系统，则公司向客户销售 *** 作系统和应用产品，保证相关应用产品有效运行。核心组件是基础 *** 作系统内可以独立交付的功能模块，通常是封装了核心AI能力的软件包，主要交付给研发实力强、对软件管控要求较高的客户，由客户集成到其自由系统中使用，基本不涉及进行定制化开发。技术服务主要是人机协同 *** 作系统在软件产品销售以外的服务，包括公有云服务、风控服务和智能化运维服务。
成立至今云从 科技 人机协同 *** 作系统及应用产品相继经历了初步推进人机协同 *** 作系统内核沉淀的V10、综合多类业务场景的基础 *** 作系统V20和升级人机协同 *** 作系统V30三个阶段，实现了智慧金融、智慧治理、智慧出行和智慧商业四个重点领域的基础 *** 作系统的整合。公司的V40版本则是升级了智慧治理领域的融智云平台和智慧金融领域的集成生物识别系统，通过AI技术优化系统的运行效率和用户体验：
在系统层上云从 科技 开发了面向不同领域的基础 *** 作系统，通过系统和组件的方式将AI技术赋能应用场景。2014年以来旷视 科技 便开始了Brain++这一AI生产力平台的研发，覆盖从数据生成、清洗、预处理、标注和存储到算法架构设计、实验环节设计、训练环境搭建，再到训练、加速、模型评估和产生模型以及模型分发、部署应用全流程。Brain++集成了包括深度学习框架MegEngine（天元）、深度学习云计算平台MegCompute和数据管理平台MegData，将算力、算法和数据能力融为一体，作为AI基础设施，实现从算法生产到应用的全流程化和规模化供给：
旷视 科技 的Brain++平台相比云从 科技 的 *** 作系统+组件的模式，不同之处在于将算力、算法和数据进行融合，实现了AI的全流程。比如公司的Brain++商业版覆盖了数据管理、模型开发和算力调度等算法生产全流程，还可为客户提供集群搭建和部署在内的硬件交付，让客户不必为寻找AI硬件供应商和软硬件适配等问题烦恼，提升了AI的效率。Brain++平台和算法构成了旷视 科技 的核心AI能力：
业务模式上，云从 科技 的基础 *** 作系统、组件和应用产品可以单独销售，但旷视 科技 的Brain++平台是以解决方案的形式对外销售的，这构成了俩公司业务上的差异。
2018-2020年云从 科技 实现营收484亿元、807亿元和755亿元，这其中主营业务收入为483亿元、780亿元和751亿元，2020年主营业务下降主要系疫情影响，这与其商业模式有关。报告期内公司其他业务主要为向少量客户提供外购硬件和技术开发服务，2019年其他业务收入一度达到027亿元，但占比仍较小。
主营业务中人机协同 *** 作系统营收为031亿元、183亿元和237亿元，营收占比为62%、227%、313%；人工智能解决方案营收为452亿元、597亿元和515亿元，营收占比为936%、740%和682%：
旷视 科技 是一家聚焦物联网场景，以物联网为AI技术落地载体，通过构建完整AIoT产品体系，面向消费物联网、城市物联网、供应链物联网三大核心场景，提供经验验证的解决方案的AI公司。公司业务分为消费物联网解决方案、城市物联网解决方案和供应链物联网解决方案三大类。2017-2020Q3公司营收为304亿元、854亿元、1260亿元和716亿元，其中60%以上的营收来自城市物联网解决方案业务：
值得注意的是，云从 科技 营收中第三方软硬件和智能AIoT设备营收占比虽然从2018年的812%下降至2020年的508%，但仍占据半壁江山。号称行业领先的AI公司，营收一半竟然来自硬件产品，这就引出了一个问题：AI公司靠什么赚钱？
毛利率来看，报告期内云从 科技 主营业务毛利率虽然由215%提升至432%，但仍大幅低于依图 科技 和旷视 科技 的毛利率，依图 科技 主营业务毛利率由2017年的574%提升至2020H1的71%，是这几家公司中最高的：
细分到具体产品或服务，可以看出云从 科技 人机协同 *** 作系统的毛利率在75%以上，处于较高水平。人机协同 *** 作系统中软件授权业务的毛利率超过80%，主要是绝大部分软件授权业务涉及安装调试或定制开发，产生了相应的费用。报告期内公司技术服务毛利率由9945%下降至40%，因为金融风控业务涉及对外采购数据服务，2020年新增的数据中心智能化运维服务需要委托第三方提供服务，降低了毛利率水平。
云从 科技 营收占比最大的人工智能解决方案业务毛利率为1776%、2343%和2819%，主要是该类业务根据客户需求，需外购部分配套软硬件产品或服务，外购材料成本较高，挤压了毛利率空间。公司人工智能解决方案毛利率相比可比企业也明显偏低，比如依图 科技 软件、软硬件组合在报告期内的毛利率分别为641%、819%、875%、868%和113%、328%、543%和696%。
云天励飞和云知声解决方案业务毛利率水平相比依图 科技 和旷视 科技 偏低，与云从 科技 相当。比如云天励飞数字城市云隐管理业务和人居生活智慧化升级业务毛利率分别由4227%、6316%下降至3823%和4443%，主要系解决方案中需要采购硬件并有一定比例的安装服务成本，尤其是硬件设备比例上升会拖累相关业务的毛利率水平：
旷视 科技 业务毛利率水平来看，消费类物联网解决方案业务毛利率超过80%，但其营收占比由2017年的459%下降至2020Q3的181%，营收占比最大的城市物联网毛利率下降至30%以下，因此拖累了公司的毛利率水平：
旷视 科技 在招股书中提到，消费物联网解决方案是公司传统核心优势业务，主要利用人脸识别技术提供云端SaaS类及移动终端类解决方案，成本以软件为主，毛利率水平最高。城市物联网解决方案业务主要为智慧城市及智慧建筑管理，这一业务随着行业经验积累、项目设计与交付能力不断提升，按理公司具有提升毛利率空间的能力。但旷视 科技 提到，因为项目成本中硬件占比提升，导致毛利率有所下降：
结合云从 科技 、云天励飞和旷视 科技 等业务模式，可以看出：如果单纯靠出货 *** 作系统等业务，公司可以保持一个很高的毛利率。未来随着业务不断成熟，成本和费用的下降，公司具有盈利的可能。但目前来看，旷视 科技 、依图 科技 等为代表的AI公司还是以解决方案业务为主，这就涉及到一些硬件的采购和安装，相应的导致毛利率的下降。
AI四小龙无一例外全部亏损，而且一个比一个能亏。云从 科技 报告期内累计亏损2684亿元，看起来不少，但在旷视 科技 和依图 科技 面前还是弱爆了。
依图 科技 2017-2020H1净利润分别亏损1166亿元、1161亿元、3642亿元和1299亿元，累计亏损7268亿元。旷世 科技 2017-2020Q3期间分别亏损775亿元、280亿元、6639亿元和2846亿元，累计亏损1306亿元。商汤 科技 IPO不太顺利，有消息称公司将于8月份向港交所提交申请。虽然目前不清楚商汤 科技 亏损多少，但公司与云从 科技 一样，也是亏损的状态。
寒武纪主营业务是AI芯片的研发、设计与销售，主营业务与云从 科技 等明显不同，但2017-2020年公司仍然累计亏损超过20亿元。2020年寒武纪亏损大幅减少，但扭亏为盈还是遥遥无期：
行业龙头亏损严重，中小AI公司同样亏的不少。比如提供数字城市运营管理和人居生活智慧化升级应用场景解决方案的云天励飞2017-2020Q3期间净利润累计亏损1607亿元，2020年前三季度公司营收为267亿元，报告期内营收累计仅为68亿元，赚的还没有亏的多。
为什么AI公司赚钱这么难？
先说说这些公司亏损的直接原因。
2018-2020年云从 科技 毛利从105亿元增长至328亿元，毛利率由215%提升至432%，但期间费用由338亿元飙升至1061亿元，直接造成营业利润亏损。
报告期内公司销售费用由129亿元增长至274亿元，销售费用率由2663%提升至3628%，这属于很高的水平了。此外公司研发投入持续加大，由2018年的148亿元增长至578亿元，营收占比由3061%提升至7659%，已经足以让公司亏损了：
报告期内云从 科技 实施股权激励并产生了相应的费用，但这种费用短期对公司利润带来压力，假以时日影响会消除，但销售费用和研发费用的增加是持续性的，毕竟这与公司经营密切相关。比如云从 科技 销售费用中占比最大的是人员薪酬，主要是公司业务扩展，销售人员和平均薪酬增加。
人工智能仍然是一个技术密集型企业，各家公司为了保证持续的竞争力也在投入大量的资金用于研发。目前人工智能相关技术和应用场景的解决方案迭代速度比较快，以云为例产品迭代周期一般为2-6个月，因此人工智能行业的研发是个持续时间长且投入高的过程。比如云从 科技 2020年研发费用率超过75%，公司基于人机协同 *** 作系统在研项目有基础平台、算法工厂、AI融合数据湖、知识计算和人机自然交互等8项之多。
亏损最严重的旷视 科技 也是如此。2017-2020Q3公司期间费用由402亿元增长至1349亿元，规模上超过公司的营收，这其中销售费用率、管理费用率和研发费用率分别由2414%、3345%、6650%提升至416%、5756%和9223%：
另外为了提高研发人员、管理人员等积极性，或者出于营造缺钱的目的，AI公司还会实施股权激励，并为此产生巨大的股份支付费用，侵蚀了公司的盈利空间。比如2019年云从 科技 实施了股权激励，产生了1303亿元的股份支付费用；2019-2020Q3云天励飞为激励核心团队、保证团队稳定性，对核心成员实施股权激励，为此分别支付了208亿元和719亿元的股份支付费用。
目前抛开其他不谈，在研发上的投入和股权激励产生的巨大费用，凭借这两项，已经让大多数AI公司陷入亏损了。
客户变动大、客户集中度较高、单一客户依赖性较高等仍是AI公司面临的共同难题，而这一难题事关公司经营是否可持续，也是这类公司上市中的拦路虎之一。无论是注册制下的科创板、创业板还是审核制下的主板，从发审委到上市委，都盯着这一问题。
今年3月份上交所在云从 科技 第一轮问询中就要求公司就"不同类型产品前五大客户的销售内容、销售收入及变动原因，前五大客户变动较大是否符合行业惯例"等进行问询。
2018年云从 科技 第一大客户分别为北京物联新泊 科技 有限公司，营收占比为3011%；2019-2020年北京汇志凌云数据技术有限责任公司为公司第一大业务，营收占比为3049%和1098%，销售金额变动也非常大。另外江苏趋云信息 科技 有限公司和江西骏马 科技 有限公司成立不久后就成为公司前五大客户，上交所还就合理性、交易价格公允性和是否存在利益输送或其他特殊利益安排等进行问询。
云从 科技 这种情况在其他AI公司中也存在。比如2017-2020Q3旷视 科技 前五大客户相继经历了杭州联汇 科技 有限公司、中国移动、北京易华录信息技术股份有限公司和东华软件股份公司四家公司，销售金额也从2500多万到8500多万不等，而且多个客户经历了一轮游，在下一年度中不见踪影：
从云从 科技 的反馈来看，AI公司面临碎片化问题，不仅仅是场景的碎片化，还有订单的碎片化。以2020年度人机协同 *** 作系统客户分布情况来看，云从 科技 绝大多数客户的订单规模在100万元以下，1000万元以上的订单占比很低。应用场景上，公司产品覆盖了智慧治理、智慧金融智慧出行、智慧商业等多个领域，营收占比最大的人工智能解决方案也呈现出类似的特征：
客户集中度上，云从 科技 前五大客户销售占比从6223%下降至2792%，相反依图 科技 前五大客户销售占比从3512%提升至6202%，而旷视 科技 常年在20%-30%左右徘徊。
客户的飘忽不定说明了人工智能技术在客户端的复用性很低，订单的碎片化说明了人工智能技术商业化水平还处于较低的水平，难以实现规模化应用。AI公司要想寻求发展就要不断开发新用户、不断延伸新的应用场景，这势必增加了公司的额外开支。前文已经提到，云从 科技 、旷视 科技 等销售费用率很高，尤其是职工薪酬占主要比例，主要是为了扩大业务区域、开拓客户而招兵买马，相应的费用不断增长。
人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层三大环节，其中目前以旷视 科技 、云天励飞等为代表的企业多为技术层公司，主要通过开发相关算法赋能智慧城市、智慧金融等应用场景。目前中国的AI产业相比美国，差距在于第一是基础层实力偏弱，尤其是具有全球竞争力的芯片、传感器等领域的公司太少，而且华为等部分企业因为实体清单影响，经营遭遇困难：
云从 科技 、旷视 科技 等相继布局计算机视觉、语音识别和自然语言处理等技术层，但更多的企业处于应用层，参照互联网公司，应用层的竞争会更加激烈，技术实力不佳、综合能力不足的公司会逐渐掉队。另外值得注意的是与美国的谷歌、亚马逊和微软等类似，华为、腾讯和阿里巴巴等巨头的加入让人工智能行业竞争更加激烈。华为、腾讯等公司拥有打通基础层、技术层和应用层的能力，而且在技术、研发、客户、市场等方面拥有云从 科技 等难以撼动的优势，因此势必给这些公司带来巨大压力。
从目前产业发展现状和人工智能技术发展曲线来看，其已到了从技术转向大规模应用的关键节点，目前如何规模化落地成为行业痛点。不过对云从 科技 、旷视 科技 等这些资本一路输血充大的公司来说，现在紧迫的事情是如何通过上市在补血的同时还让曾经的投资者退出，毕竟这么多年下来它们等不及了。
万一所投公司倒闭了，一切都打水漂了。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）