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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% 。
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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 。
【依图|这届AI公司到底行不行？】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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