從震驚棋壇的阿法狗,才藝雙絕的微軟小冰,到疫情期間智能送餐機(jī)器人,及如今各地加緊上路的自動駕駛,在今天,AI 幾乎無處不在。
9 月 15 日,上海證監(jiān)局官網(wǎng)公示了 Yitu Limited ( 以下簡稱 " 依圖科技 " ) 輔導(dǎo)備案公示文件。文件顯示,AI" 獨(dú)角獸 " 依圖科技與國泰君安證券簽署輔導(dǎo)協(xié)議,擬以公開發(fā)行中國存托憑證(CDR)的方式在 A 股上市。
又一家 AI" 獨(dú)角獸 " 要上市了。
2019 年 8 月曠視科技向港交所遞交了招股說明書;今年 8 月,云從科技啟動 A 股上市輔導(dǎo)。至此,多次被傳言上市的 AI" 四小龍 " 商湯、曠視、依圖和云從,除商湯外,其余三家均已正式啟動了 IPO 計(jì)劃。
在計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用領(lǐng)域,被稱為 " 四小龍 " 的商湯、曠視、云從、依圖,已經(jīng)搶占了超過 60% 的市場份額,估值都已過百億。AI" 獨(dú)角獸 " 企業(yè)排隊(duì) IPO,屬于 AI 公司的時代到來了嗎?
還遠(yuǎn)沒有。
根據(jù) Gartner 預(yù)測,2022 年全球 AI 芯片的市場規(guī)模將從 2018 年的 42.7 億美元上升到 2023 年的 323 億美元,2019-2023 年平均增速約為 50%。但翻過硬幣的另一面卻又是另一番殘酷的市場現(xiàn)狀。億歐報告顯示,2018 年全年,近 90% 的人工智能公司處于虧損狀態(tài),另外 10%則是給傳統(tǒng)行業(yè)巨頭打輔助,扮演著技術(shù)提供商的角色,勉強(qiáng)維持溫飽。AI 公司前景雖美,但 AI 公司的落地場景、商業(yè)化、行業(yè)競爭力等方面都需要打一個問號。
一、前景很美好,商業(yè)化落地難
人工智能,本質(zhì)上還是一種技術(shù)工具,人工智能進(jìn)入一個行業(yè)將會激活傳統(tǒng)行業(yè)的市場,幫助傳統(tǒng)行業(yè)獲得更高的生產(chǎn)效率,但是,如果這種生產(chǎn)效率沒能獲得更高的收益,AI 公司賦能的商業(yè)價值也就很難體現(xiàn)出來。
在 AI 公司 " 必爭之地 " 安防行業(yè),?、大華等巨頭搶占了大部分市場,客戶更換設(shè)備的成本非常高,涉及到同步更新服務(wù)器、平臺,遷移歷史數(shù)據(jù)等問題。如果沒有大幅度的技術(shù)優(yōu)勢,客戶更換設(shè)備的動力非常小。
算法是 AI 公司切入安防行業(yè)的利器,不過,在安防領(lǐng)域,傳統(tǒng)巨頭也在組建自研團(tuán)隊(duì),機(jī)器視覺的識別成功率能夠達(dá)到 95%,AI 公司的算法即便更先進(jìn),能夠達(dá)到 97%的識別率,但是對于大多數(shù)客戶而言 95%已經(jīng)足夠滿足需求,更精準(zhǔn)的識別率與所付出的成本不成正比。因此,大多數(shù)客戶并不會為了這不易感知的提升而付出更多預(yù)算。
曠視科技安防事業(yè)部技術(shù)總經(jīng)理那正平曾有過這樣的預(yù)判 " 安防這個行業(yè)內(nèi)的玩家基本已經(jīng)固定了,其他的創(chuàng)業(yè)者們再想入局也難度極大。"
對于醫(yī)療行業(yè)而言,理論上只要給 AI" 喂 " 足夠豐富的數(shù)據(jù),便可以極大提高醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的測定和分析過程的自動化程度,從而大大提高工作的速度,減輕醫(yī)生的工作強(qiáng)度和減少主觀隨意性。
比如在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域,AI 公司可以通過建立模型,對數(shù)據(jù)大量訓(xùn)練從而對各病種進(jìn)行篩查,減少醫(yī)生的工作量,但是問題恰恰處在數(shù)據(jù)上,使得實(shí)際應(yīng)用有些尷尬。
中國科學(xué)院院士、上海交通大學(xué) Bio-X 中心主任賀林表示,國內(nèi)醫(yī)院現(xiàn)有業(yè)務(wù)產(chǎn)出的醫(yī)療數(shù)據(jù)質(zhì)量普遍不高,特別是病歷數(shù)據(jù),不同醫(yī)院寫法不同,詳略質(zhì)量參差不齊,同一個病人在不同醫(yī)院就診的數(shù)據(jù)無法鏈接、整合、形成隊(duì)列,碎片化程度高。
在 2020 全球人工智能產(chǎn)品應(yīng)用博覽會上,李蘭娟院士也提出過同樣的擔(dān)憂 " 大數(shù)據(jù)與 AI 的平臺一定要開放共享。數(shù)據(jù)據(jù)平臺如果不開放、不共享,這些數(shù)據(jù)都是沒有價值的。"
除了數(shù)據(jù) " 孤島 " 問題,AI 診斷對數(shù)據(jù)標(biāo)注的專業(yè)性也提出非常高的要求。對影像數(shù)據(jù)而言,圖片質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)化程度低,帶專業(yè)標(biāo)注的影像圖片更需要大量專業(yè)醫(yī)師額外制作,這些都給進(jìn)一步優(yōu)化現(xiàn)有人工智能產(chǎn)品帶來了阻礙。
并且,賀林院士也指出,醫(yī)療是強(qiáng)監(jiān)管的行業(yè),尤其對于臨床輔助產(chǎn)品,需經(jīng)過藥監(jiān)局認(rèn)證才可以推向市場。目前國內(nèi)尚且沒有企業(yè)拿到新一代醫(yī)療 AI 產(chǎn)品的醫(yī)療器械注冊證。" 智能相對論 " 發(fā)現(xiàn),更多的 AI 公司還是以科研、合作的名義游走在監(jiān)管邊緣。
在智能語音行業(yè),2017 年 2 月,韓國首爾世宗大學(xué)舉行了一場人類對抗 AI 翻譯比賽。參賽選手包括從業(yè)經(jīng)驗(yàn)在 5~20 年的 4 位專業(yè)翻譯員、谷歌翻譯、韓國 NAVER 翻譯程序 Papago、自動翻譯國際企業(yè) SYSTRAN。最終結(jié)果顯示,在滿分為 60 分的比賽中,AI 翻譯平均得分為 20 分,而人類譯員平均得分 49 分,遠(yuǎn)超人工智能。
國內(nèi)人工智能語音技術(shù)幾大巨頭如科大訊飛、搜狗、騰訊等公司對外宣傳技術(shù)準(zhǔn)確率已達(dá)到 97%以上,但在實(shí)際應(yīng)用中,如非常重要的傳譯場景下準(zhǔn)確率流暢度均不如人意。在 2018 年創(chuàng)新與新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展國際會議中,科大訊飛曾被實(shí)錘為利用人工傳譯內(nèi)容冒充 AI 機(jī)器翻譯。
2018 年博鰲論壇采用了騰訊 AI 同傳服務(wù),同樣出現(xiàn)許多翻譯不準(zhǔn)確,詞匯重復(fù)、短語誤用情況,甚至將 "Yes,please." 這樣的小學(xué)生日常對話用語,翻譯成了 " 是的,求你了 ",也一度成為了翻譯權(quán)的新笑料。
二、護(hù)城河較淺,跨行競爭大
在一個應(yīng)用場景下,AI 公司所能占據(jù)的市場不僅要防著同行競爭,BAT 以及海康、華為等大頭的各類科技公司都有機(jī)會搶奪。
這是由人工智能產(chǎn)業(yè)鏈所決定的。人工智能產(chǎn)業(yè)鏈大致分為三層。最底層是基礎(chǔ)層,硬件、云計(jì)算、數(shù)據(jù)資源;中間層是技術(shù)層,如學(xué)習(xí)框架、算法模型;在網(wǎng)上應(yīng)用層即行業(yè)賽道,具體的解決方案,通常是傳統(tǒng)行業(yè)巨頭占據(jù)。
其中,基礎(chǔ)層門檻非常高,芯片、開源框架和云計(jì)算有英偉達(dá)、高通、英特爾、谷歌、亞馬遜、微軟、華為、阿里巴巴等巨頭把持。AI 創(chuàng)業(yè)公司無法突破。
AI 公司主要集中在技術(shù)層,這一層也是串聯(lián)上下兩層的關(guān)鍵要塞,是當(dāng)下巨頭打造生態(tài)的必爭之地,AI 公司以從語音識別、圖像識別等算法切入市場,如今隨著各家算法逐漸成熟,門檻逐步降低,在算法沒有足夠差異化的情況下,拼的就是數(shù)據(jù)量了。
AI 公司既沒有非常底層的核心技術(shù),又沒有足夠強(qiáng)大的數(shù)據(jù)獲取能力,巨頭跨界打劫只是時間問題。
非常典型的一個案例是在語音識別領(lǐng)域。稱之為 " 中國人工智能第一股 " 科大訊飛,聲稱掌握了語音識別核心技術(shù),在業(yè)內(nèi)有著近 20 年的積累。而在 2015 年,百度開始布局語音技術(shù)領(lǐng)域,僅兩年后,2017 年百度便宣布語音技術(shù)全系列接口永久免費(fèi)開放,且提供語音識別、語音合成、語音喚醒多平臺 SDK(軟件開發(fā)工具包),全方位支持開發(fā)者和合作伙伴,順利與華為達(dá)成合作。
而后不久,阿里也宣布自研了語音技術(shù),并在淘寶、支付寶等 app 上應(yīng)用;而二線互聯(lián)網(wǎng)公司搜狗曾是科大訊飛的合作伙伴,在幾年的研發(fā)投入后,語音識別率和科大訊飛不相上下。
互聯(lián)網(wǎng)公司擁有強(qiáng)大的研發(fā)實(shí)力,海量用戶數(shù)據(jù)天然優(yōu)勢,及更貼近用戶使用場景,科大訊飛 20 年的技術(shù)沉淀就這樣被互聯(lián)網(wǎng)巨頭在數(shù)年間輕易追趕上了。
同樣的事情也出現(xiàn)在知名 AI 公司寒武紀(jì)身上。
2017 年,寒武紀(jì)與華為麒麟達(dá)成合作,在華為 Mate 10 手機(jī)的麒麟 970 芯片上集成寒武紀(jì) 1A 處理器(16nm 制程)作為其核心人工智能處理單元。但華為也僅僅將寒武紀(jì)的 IP 當(dāng)做是一個過渡方案,僅一年后,華為達(dá)芬奇架構(gòu)發(fā)布,采用更先進(jìn)的 7nm 工藝制程,隨之與寒武紀(jì)分手。
可以這么說,在終端項(xiàng)目上,華為與寒武紀(jì)既是競爭又是合作關(guān)系,后者曾以 AI 算法領(lǐng)先,華為選擇寒武紀(jì)可以節(jié)省成本和研發(fā)時間。然而,如今算法已經(jīng)成為行業(yè)的通用技術(shù)能力,重要性不言而喻,并且自研芯片和算法更有利于內(nèi)部調(diào)試優(yōu)化,于是華為轉(zhuǎn)投自研了 " 達(dá)芬奇架構(gòu) ",性能還略勝寒武紀(jì)。
華為是全生態(tài)的大玩家,具備上游芯片設(shè)計(jì)開發(fā)能力以及手機(jī)、服務(wù)器等終端應(yīng)用優(yōu)勢,很顯然,在實(shí)際應(yīng)用上,寒武紀(jì)這類 AI 公司非常被動。AI 賽道是殘酷了,興也技術(shù)敗也技術(shù),一旦技術(shù)落后就很容易被坑殺。
三、技術(shù) " 沖鋒戰(zhàn) " 轉(zhuǎn)變?yōu)橘Y本 " 堡壘戰(zhàn) "
隨著 AI 公司的朦朧面紗逐步被揭開,回歸理性免不了要 " 掉幾塊肉 "。有了寒武紀(jì)和科大訊飛等前輩的 " 前車之鑒 ",對于這些 AI" 獨(dú)角獸 " 而言,當(dāng)務(wù)之急或許只能是搶在高估值回落之前,加速將技術(shù) " 沖鋒戰(zhàn) " 轉(zhuǎn)變?yōu)橘Y本 " 堡壘戰(zhàn) ",在資本寒冬中選擇上市是最優(yōu)解。
從 " 四小龍 " 之一曠視科技招股書的數(shù)據(jù)里我們得以窺視行業(yè)現(xiàn)狀。截止去年 9 月份,曠視科技完成了 9 輪融資,總計(jì)融資金額達(dá)到 13.5 億美元。其主營業(yè)務(wù)為政府智慧城市物聯(lián)網(wǎng)中的安防行業(yè),2019 年,政府項(xiàng)目的 " 大禮包 " 收入為 6.9 億元,占比為 73.2%。政府項(xiàng)目占比過大,應(yīng)收賬期較長,應(yīng)收賬款多,對于這樣一家高融資、高估值的企業(yè)而言,收入結(jié)構(gòu)非常不理想。
億歐智庫《2018 中國人工智能商業(yè)落地報告》,2017 年中國 AI 創(chuàng)業(yè)公司累計(jì)獲得超過 500 億元人民幣融資,但其中累計(jì)產(chǎn)生收入?yún)s不足 100 億元人民幣。2018 年全年,近 90% 的人工智能公司處于虧損狀態(tài)。
但資本已經(jīng)開始對 AI 公司失去興趣。
從投中研究院與崇期資本聯(lián)合發(fā)布的《2019 中國人工智能產(chǎn)業(yè)投融資白皮書》可以發(fā)現(xiàn)一些端倪,國內(nèi)人工智能領(lǐng)域的總體融資規(guī)模從 2015 年的 458 億元增加至 2018 年的 1189 億元,但這一數(shù)字在 2019 年迅速回落,2019 年前三個季度,融資規(guī)模僅為 577 億元。
在一級市場的資本已經(jīng)對 " 慢熱且疲態(tài) " 的 AI 開始失去興趣時,對這樣一些高估值、低營收、低增長的 " 燙手山芋 ",推動其上市 " 及時止損 " 是必然的;蛟S錯過這一班列車,AI 公司沒有新的故事可以講了。
華為、阿里、騰訊、百度、?低暤染揞^依然在各賽道扮演著 " 導(dǎo)師 " 的角色,引領(lǐng)科技市場的潮流。各個 AI" 獨(dú)角獸 " 更像是初入門的 " 練習(xí)生 ",雖然與 " 導(dǎo)師們 " 同臺共舞,但暫時還無法與其一決高下。在此期間," 獨(dú)角獸們 " 需要做的,就是把估值轉(zhuǎn)化為成績,讓資本和消費(fèi)者看到 AI 公司的實(shí)力。AI 的美好前景毋庸置疑,但是屬于 AI 公司的時代還未到來。
來源:智能相對論 王勛
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