从+AI到AI+,行业逻辑完全变了

经过五六年的发展,AI目前已经在众多垂直领域实现应用,目较为成熟的领域包括家居、金融、交通、医疗等。通过与诸多垂直领域相结合,人工智能技术可以通过两方面进行产业赋能:一方面提高生产效率、降本增效,即“+AI”;二是创造新的需求和增长点,即“AI+”。

从“+AI”方面来说,AI细分赛道是否可以商业化,和所有2B行业类似,取决于到底产业效率提高了多少、是否带来增加的收入,或者说AI技术解决的痛点有多痛。在商业化上,决定是否付费有个很直接的考察逻辑:这个AI产品到底有没有帮助其提升生产力并有效的解决了某个问题?节省了多少成本?提升了多少收入?

所以,与过去以技术单点为发力方向,抓住某一场景持续烧钱获取、处理、训练数据的方式不一样,AI企业需要为客户提供越来越精准化的服务,这需要团队具备前沿技术与商业逻辑的结合能力,最大程度满足企业降本增效等需求。另外,在如今同质化竞争非常激烈的情况下,也需要企业拥有优秀的B端渠道运营能力。

“现在的趋势是做一体化、规模化的解决方案,AI只是集成在其中的一个能力。”有业内人士向记者介绍。当下,仅靠技术对推动AI公司估值的增长已经非常有限了。说到底,AI公司面临的转变是从技术服务商,向整体解决方案提供商转变,核心驱动因素由团队和算法技术,逐渐转变为数据和场景,对于创业团队以科学家为主的AI公司们来说,获客能力、服务能力、议价能力等都是新的挑战。

另外,在同济大学副研究员马云龙看来,AI中台会是未来的一大趋势。他认为:“AI中台融合了城市数字化转型场景中的多种复杂算法,提高了产品的场景适应性,更加贴近用户和市场的需求。”

据“智能相对论”了解,AI中台是商汤、依图、百度、阿里等公司的强项。企业不需要具备太高的AI开发能力,便可以在AI中台的基础上,快速将这些AI能力赋能于自己的企业系统。

而从AI+方面来说,百度和淘宝已经用AI围绕自己的搜索业务做智能应用,科大讯飞语音领域一家独大,其他的互联网巨头们也用社交互动、电商、网约车、信息推荐等业务场景让AI技术落地。

一直以来,数据量的多与少,被认为是构成AI企业核心的技术壁垒,这意味着具备数字化能力的互联网巨头将会更有优势。除了本身的数据与场景优势之外,相关领域的数字化巨头将会以更低的成本实现破局,且应用也会更加精细顺畅。

在落地阶段,进入行业如何抗衡行业玩家,赢得市场份额,这是AI企业面临的巨大挑战。

目前AI商业化落地高度集中。据艾媒咨询发布的《2020年中国人工智能产业研究报告》,安防和金融是AI赋能实体经济市场份额最多的前两大领域,占比分别达到53．8%、15．8%,合计近70%。以旷视科技为例,招股书显示,以安防为主的城市物联网业务贡献了旷视73．2%的收入。然而这两个领域都面临着激烈的竞争。

在安防业务领域,相比于大华、宇视、海康威视等老牌大厂,四小龙在品牌、渠道、议价空间上难言有竞争力。安防领域除了价格因素,更重要的是硬件能力,比如,摄像头传感器涉及产业链上下游,整合好难度很大。AI四小龙只能从软件能力切入,软件又很难盈利。据了解,海康威视还自建了算法团队,在海康园区外的马路上布局着密密麻麻的摄像头,自己收集测试数据。在金融领域,“AI四小龙”被巨头夺食,比如蚂蚁金服发布刷脸支付硬件“蜻蜓”,微信支付紧随其后推出同类产品“青蛙”,算法均来自阿里和腾讯自家的算法团队。

值得注意的是,尽管四小龙在硬件上也有所布局,但在安防、金融领域面临的竞争目前依然主要是视觉图像相关业务的竞争。先前的四小龙,一直把AI业务停留在相对容易实现的层面上,如语音、图像识别等。然而过两年的发展后,受制于算法瓶颈、同质化、落地场景难深入、政策等因素,计算机视觉领域后劲不足。

早在2019年,一位AI技术大拿从AI创业公司离职后就说过:“几年前,一套人脸识别算法卖上千万,现在只值40万元。”巨头下场后,图像识别算法的门槛越来越低,人脸识别算法也不值钱了。“目前国内除了一些有G端资源的安防视觉公司以外,视觉公司基本都是没有盈利的。”青桐资本投资总监陈鹏仁此前在接受媒体采访时说道。

目前AI浅水区的果子已被摘完,面临更大的深水区,AI企业们正在积极寻找更多的商业化场景,挖掘更深层次的行业需求,以差异化发展路径实现自我造血。

正如旷视CEO印奇所说,在经历了五六年的早期爆发期后,AI产业如今进入“深水区”,不带来真实价值的AI企业将被淘汰出局。在现在这个AI产业落地的深水区,谁能最先实现价值闭环、产业落地,谁就将有生存下去的权利,而市场留给它们的时间,剩下不多了。

独角兽们将如何进化?

随着市场环境的变化以及模式、战略的转变,“AI四小龙”正在从狭义的人脸识别公司变成更加综合的公司。

“智能相对论”了解到,旷视从单点计算机视觉切入机器人AIoT领域,将物流业务视为未来的增长点,具体业务来看,分为个人物联网、城市物联网和供应链物联网。例如针对城市物联网旷视建立了摄像头、边缘服务器、云端服务器三大硬件体系,推出了30多款摄像头。在供应链物联网方面则开发了多款自动化设备,专门执行物流及仓储任务。去年,旷视一举发布7款适配物流仓储环节的AI+智能硬件产品,并宣布推出软件智能机器人操作系统河图2．0。据了解,旷视正在构建中的全球柔性服装类智能仓,依托河图系统,能连接并调度10类近4000台智能物流装备。

与旷视相似,依图科技同样强化了软硬一体化思路,进入2020年以来,算力取代原来的视觉定位,转型算法+芯片厂商。去年,依图科技发布了求索芯片,并在后续发布基于求索芯片的原石系列服务器、前沿系列边缘计算设备,在其招股书中依图科技不仅多次提及竞争对手英伟达、寒武纪,还表示上市募资很大一部分资金也用于芯片相关产品研发。据了解,目前计算机视觉公司的算力支撑主要依赖于英伟达高性能的GPU系列芯片,而AI公司自研芯片不仅能够降低成本,也能够针对应用场景进行性能优化、更好地满足客户需求,加速AI产品的推广速度。实际上,造芯是不少AI企业共同的选择,商汤、寒武纪、科大讯飞等均通过自研或外部合作研发芯片。云知声、云天励飞、思必驰等也将AI芯片视为提升未来竞争力的核心要素。

依图毛利率水平与可比上市公司对比情况

从招股书来看,自研芯片为依图带来新的增长动力。2020年上半年依图软硬件组合业务占营收60．78%,而2017年软硬件组合营收占比仅为10．32%,过半营收依赖软件业务。造芯使得依图的综合毛利率也有所提升,主营业务总体毛利率上升至70．99%。

云从科技,则将最核心的技术集成在人机协同操作系统,一方面,包括根据不同应用场景客户需求提供的多种人机协同应用产品和整体操作系统,服务于客户单点业务效能提升和整体业务升级;另一方面也包括通用服务平台“轻舟平台”。

据招股书介绍,“轻舟平台”融合了自主研发的AI技术和战略客户服务经验,集合了自动化算法训练、开源的标准应用解决方案等通用的能力模型、场景应用和行业应用,是一款轻量化的通用服务平台。通过招股书可以看到,人机协同操作系统经过四五年时间的沉淀,收入贡献占比越来越高,2020年上半年,已接近5成占比。同时,还带动毛利率的增长,最新数据已经达53%。

而与其他公司深耕优势场景、打磨主营业务有所不同,商汤提出的是“1+1+X”的平台化战略,其中1代表研发和技术产业化,X则代表赋能百业。商汤科技在多个垂直领域布局,业务涵盖智能手机、互联网娱乐、汽车、智慧城市、教育、医疗、金融、地产等多个行业。有媒体曾经报道称,商汤科技成立以来,在组织架构上经历四次变革。最新一次调整中,业务分为智慧城市、移动、商业洞察和创新。另外,商汤科技将自己定位为“AI工厂”,而为了支撑整个“工厂”的不断运转,商汤科技投入了约50亿元的资金用于建超算中心、开源核心算法。

随着AI落地逐渐走进深水区,AI四小龙从单点业务到多线程业务全面铺开,从业务战略、打法上走向了「三岔路口」。如今,大部分人工智能企业面临着与四小龙相似的困境,如商用落地周期长、竞争激烈、现金流承压、依赖大客户、数据危机等等。去除神话光环,AI落地还有很长的路要走。

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