四小龙之后,新一代AI企业如何崛起?

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近日,AI芯片企业寒武纪登上科创板,上市首o p ` ` s [ Q日市值便一度突破m e I f e千亿大关。

成立短短四年便成功上市,这在任何行业都极为罕见。_ . ; ^ W不过,“AI”与“芯n 8 H K ( u片”双重加持,寒武纪获得资本的大力支持却并不意外。

AI芯片,就像拥有~ B j ; E e强大学习能力的“大脑”,能够高效识别出场景,并给出精准的解决方案,在智能手机图像识别、自动驾驶等领域得到了J @ 3广泛应用。

事实上,不光是AI芯片,AI技术围绕场景不断渗透,已经成为“老生常谈”。从2016年的“人工智能元年”,到2018年的“人工智能技术落地元年”,发展至今,人脸识别、语音识别等AI技术,在场景中的应用已经遍S ) r Y C z地开花:金融、交通、医疗、零售~ W q $ D ] Z n、教育......AI已经渗透入人类生活的方方面面。

活跃在市场上的AI企业,早已不止耳熟能详的互联网巨头如阿里、腾讯、百度;以及“AI四小龙”如商汤、旷视、依图、云从等。一批批AI初创L - j ] U N v企业不断涌现:根据亿J Y 5 a l F 7欧智库统计,2012年至2016年,j + 9 p中国AI企业数量以48%的年复合增长率高速增长。

然而,“大浪淘沙始见金”。2018年之后,AIr ( D U行业; + O % a (进入洗牌阶段,众多“贴AI标签”,8 F , 5 { ! s * t却“华而不实”的企业,大批死亡;除此之外,那些“过于注重技术突破”,却“忽略产品化”的企业也逐) 0 o t i步被市场淘汰。

成功者自然有其独到之处,巨头往往早期建立了自己的核心技术壁垒,再凭借雄厚资金占据得天独厚的市场优势,后, 3 m =来者难以复制。而AI初创企业要想获得市场空间,其必然与巨头发展路径有所T # @ 9 8 q 5 N不同。

那么,在巨头林立的AI市场,初创企业究竟如何找寻新的场景?又如何构建自身核心优势,在市场中分得一杯羹?

早期AI企业瓶颈期“求变”

行业普遍认为,AI创投经历了三个阶段,第一阶段是2016年,AlphaGo战? h ) z [ . M P胜李世石,“人工智能”这一概念自此火: j X f N O 7遍全球,各路投资人开始一窝蜂涌入AI赛道。这一时期,具有领先算法实力的AI企业更受市场青睐。

根据乌镇智库发布的《全球人工智能发展报告》,2016年全球AI企业融资规模达到了92.2亿美元,是2012年的近6倍,相当于2000年到2013年13年间总融资额之和。这一阶段,AI企业在计算机视觉、语音识别领域厮杀,他们宣称自己技术领先,但事实上大部分企业技术大同小异,差异化不明显。

第二阶段是2017至2018年,部分先发企业选择了高价值的应用场景,凭借数次融资积累的资金优势,迅速铺开市场。由于其算法在实践中经历多次迭代,又构建起了自己的技术壁垒,从而走在市场前沿。商汤、旷视等人脸识别的商业化落地在这一阶段便极具代表性。

第三阶段则是2018年下半年至今,随着技术进入普及化阶段,AI行业缺乏的不再是技术,算法带来的} l ^ ~ g j碾压式优势逐渐减弱,投资者们也期望于从早期投资项目中看到商业成果。对于客户来说,能否带来切实效率提升以及带来财务回T j F [ . . W报,成为考量的首要因素。

四小龙之后,新一代AI企业如何崛起?

亿欧智库0 [ L K Y ( . c:2000-2020年四月中国人工智能企业新创公司数量情况

毋庸置疑,前两个阶段已经“尘埃落定”,有一批企业取得了阶段性d I y { t l成功,“AI四小龙”便是其中代表。在综合实力以及4 S F I . 4 M生态建设方面,成为了行w k i + s K - r业中的佼佼者。2018年,A/ C C 3 } P } o ,I创业公司的融资总额是1131亿人民币,而“AI四小龙”就占据了H n ( A V ?五分之一。

此外,旷视已向港5 h } !交所递交招股书,云从申报科创板的传闻也不绝于耳。资本市场的支持,无疑是对其技术的肯定。

不过,当发展至第三阶段,场景的寻找、商业模式的规模化落地对于企业来说仍j ( z e / u I + y是难题。红点中国执行董事刘岚表示:“我们目前更看重商业落地的速度和产品技术优势的相对平衡。只有技术没有商业化,以及有商业化,技术不够领先的企业,我. # #们都会比较慎重。”

可以说,AI技术不再在估值体系中起到决定性作用时,它逐渐成为其中的一个因子;而为行业带来的效率提升和新增价值,成为衡量AI企业价值的重要指标。

对于AI0 i U ( i ] ; Q四小龙来说,倘若仅依靠人脸识J m 9 ] P * %别等通用技术,未针对企业经营提供降本增效的价值,那么客户买单的意愿并不会很强烈。因此,为了扩大盈利空间,AI四小龙开始加大场景探索,/ 2 F i E各显神通:

凭借融资获得的大量资本,商汤开启了“买买买”模式,其对外投资, : 4 L [ F ` D项目已经超过10个,涉及不同的行业应用,比如教育、汽车、医疗等;旷视则以摄像头硬件& v /为承载,发力点在于城市管理与智慧地产;依图则在芯片端发力,企L _ +图通过提高AI的智能密度,降低AI落地的成本。

由此可见,为了实现技术与商业化u 5 i l 7 _ E“两条腿”走路,[ ; D {AI巨头们都进行了诸多尝试。只不过,哪怕是行业巨头,要V ~ y R M f a进入新的领域,也需要对行业Knowhow深w R { c入了解, “财大气粗”的企业或许能直接购买技术,但随着应用场景不断涌现,不可能所有行业Knowhow都能“触手可得”。而正是由于存在具有L B k C 2 G技术空白的场景,这就给了新一代AI创业公司生长的空间。

相比于行业巨头,新一代AI创业公司成立时间短、资金薄弱。在外界关于AI领域“强者恒强”的呼声下,它们将如何在巨头环伺中杀出重围,构建自己的核心优势?

精专路线催生场景爆发

由于“四小龙”等早期AI企业创立时间比较早,当时人工智能还是一个较新的概念,因此可以利用人脸识别等通用技术在泛化层面产生许多应用,这时各行各业对该技术的热情也比较高。

经过数轮融资和商业版图扩张,“AI四小龙”已经在生态构建方面做到了行业领{ X 3 % K , B 3 P先。目前的人工智能领域还在行业的最初期,如果说互联网的最初期是门户时代的话,那对AI后起之秀来说,还有许多条路可以走。

于是,新一O ! 4 I j F代AI公司,不再走泛化路线,而是走精专路线:利用某一核心技术,抓住某一行业中的具体问题,再用AI去解决这些问题。相比于早期A. R |I企业“拿锤子找钉子”,新一代AI公司则倾向于“根据钉子来定I + , g ) Y U制锤子”。

这个过程中,选择“钉子”对于A| x OI企业来说非常关键:一方+ e Y # z i面,团队技术z { S v背景要能够与行业相适配;另一方面,该场景要能实现商业化。换言之,应用AI技术后,要能; H # e 6 : c切实影响企业经营生产水平,并在财务回报上1 g $ j得到直接体现,客户才会为此买单 c ; t 7 I ; Y n

AI企业团队的技术路线,往往与团队成员背景密切相关。以“AI四小龙”为例,由于成立时间较早,当时的AI技术大多由国内外知名院校实验室孵化而来。因此,其团队成员均来自斯坦福大学、清华大学、香港中文大学等世界知名院校,或微软亚洲研究院等b q 8 -世界顶尖研究机构。比如商汤就集结了来自世界名校的120余名博士生0 V ^ e % r g 7。可以说,在通用型AI技术的积累上,AI四小龙占据了先发优势。

新一代AI初创企业创始团队背景往往更为多样。主要由于最早一批从实验8 R 4室走出来的专家,已经在各行业进行了一些尝试,积累了一定行业认识和商业落地经验,他们的技术特色将更为显著。

在场景落地方面,正是由于不同企业的技? K q % y J术路线不同,哪怕面向同一场景,解决的都是不同层面的问题。

以智慧交通为例,早期AI公司更多利用人脸识别技术做人车的结构化,通过实时获取每一辆车所在位置,起到打击犯罪的目的;而像闪马智能这类新一代人工智能企业,运用的是视N Z ` _频异常分析技术,从而准确识别出路面上的异常行为,比如道路拥堵、交通事故、红绿灯损坏等,从而起到W % 2 ( y k + 8 城市治理、提升城市运行效率的目的。二者在技术路径上V _ 4 G Q z S 2 H具有较大差异。

闪马智能创始人* & s k彭垚表示:“对于企7 W V d 2 Z业来说,技术特8 a | s 0 w Z性不同,在行业中将有着不同的强势地位。比G a v d c如具备大数据AI智能分析能力的企业,它可以更多从事政务大数据相关服务,给政府层面提供决策依据,而闪马创始团队曾在七牛云、IBM积累了大量相关经验,因此通过视频异常分析赋能交管行业,是我们所擅长的。”

四小龙之后,新一代AI企业如何崛起?

彭垚 闪马智能创始人、董事长兼CEO

至于最终选择哪个行业落地,除与技术属性有关,还与该技术能D @ f D 9 ) a为行业带来的价值U Z i 3 = D J _ -有关。即AI技术,能否大大好于现有方式,{ : #倘若客户没有明显的体验差距,没有实现效率的显著提升,那么跨越价值去谈商业化则毫无意义% # $

彭垚表示:“AI企业倘若对场景本身认知不深刻,那么也解决不了任何社会问题。现在有一些项目,如果我们认为没有推广价值,没有对这个行业效率带来提升,我们也不会参与建设。”

红点创投执行董事刘岚也表示:“好的AI企业应该告诉客户‘你们付出可接受的成本,就能够用AI技术创造价值,并且所产生的价值能够为你创造收入’。这时候,客户才愿意从他的收入中拿出一部分购买解决方案。”

由此可见,对于新一代AI企业来说,选择将自身优势技术与具有价值的场景相结合。即以某一场景为切入口,找到场景中的最佳解,为b G L ! | . g m }客户提供可以计算的价值,并借此打动客户,成为了较为通用的发展路径。

当技术路径和聚焦场景已经确定,那么,在商业化的过程中,企业该如何获取行业Knoq $ x Z { k Nwhow?在某一场景能够稳定输出后,又如何向其他场景复制,从而获得规模化盈利?

杀手$ 5 s O c d 3 S级应用推动规模化

AI技术的基础,以及商业化价值产生,底层都是数据;要深刻认知行业Knowhp 0 z ] [ D t How,更是离不开数据。数据之于AI企业,就像燃料之于飞R ; G 2 T .机,起到驱动作用。

正由于数据价值在O M m t l整个人工智能链条中至关重要,就不难理解为何BAT、华为等企业能够在云计算、AI、芯片等领域都能有所布局。这些巨头公司凭借极强的渗透能力,在平台上累积了海量数据,不仅能为自身业务创造价值;同时,其他企业需要数据时,需要接入他们的云平台,它们从中又能获利。

对于新一代AI企业来说,获取数据的方式根据用途不同将有所不同。在q ? ! p y q i工业场景下,企业往往需要深入现场( 4 n I [ M 0 q X采集数据,通过对数据质量的严格筛选和把控,提升分析结果n E T 9 ? k W的准确o | a U P : 5 V性。

以流w d ~ Z K程工业中的热电行业为例,K M X o原材料投入设备中,将会产生一连串化学反应,由于反应速度非常快,生产过程难以控制* ) x 2 d E ) + ~

为了提升煤炭a /能源, H Y S O 3 d N转换为汽电能源的效率,致力于热电生产智能化的全应科技,打通了从数据生产到分析数据的全链条,通过构建模型不断优化工业效率。

p ; I - k g $应科技董事长夏建涛博士表示:“热电行业( t r 8 f已经具备相当完善的信息化基础,因此热电生产过程智能化的本质,就是深度钻研生产数据,再用数字化的模型在数字空间重构物理空间的工业过程,这样才能最大化发挥数据分析的v 5 J 3 G ~ 1 ] N价值。”

另外还有一部分企业采取“借力打力”的方式,比如闪马智能,创始团队成员 ; ( * | 3 m i w曾是七牛云人工智能实验室的创建者,与国内领先的云] B z 3 : P n计算服务商七牛云渊源颇深。由于具备七牛云背景,闪马团队在早期便能拥有远超其他计算机视觉公司的视频数据储备,这也为其选择立足视频异常分析领域提供了强力支撑。

成功获取行业数据,只是万里p L I # G长征第一步,至于要赋能行业,则需要进一步形成“闭环数据反馈循环”_ 2 U M ) x。即从终端收集数据,u l K W V O然后训练模型,同时场景进一步产生数据,这就形成了闭环的数m _ ) - A I据反馈循环,算法得以完善和迭代,模型将越来越准确。

要实现闭环,不同企业具体采用的技术方式有所不同。闪马智能通过的是“ATOM深度学习平台”,一方面该平台支持[ ) ! ; C j V & t多种数据采集的能力,包括国标摄像头或一些标准的协议;另一方面具备七牛云、阿里云、华为云等跨平台融合能力。当算法训练完成,再通过另一大核心平台VisionE H - K BMind进行分发,从而形成闭环B _ O ` 1 U p

四小龙之后,新一代AI企业如何崛起?

可以说,大H ! w p量新一代AI公司,都企图率先推出杀手级应Q w B用,迅速占领市场,成为该垂直= 7 R Z D V @行业的主导者;进而通过海c T M I T量数据迭代出高质量通用算法,提升横向拓展至其他场景的效率。

闪马智能目前主要在智慧交通领域,分析交通规则下的一些异常行为。那么,除了交通场景,景区、工地等场景,都存在一定规则,识别这些场景下的异常行为,对于机构或者企业提升管理运营效率将起到显著作用。

上述几大场景看似产生异常的内容并不相同,但是彭垚表示:“底层的视频跟踪、行为识别、v u r n行为分析以及对异常情况的E * s J ! N | o捕捉能力,是具有较大共性的,再往上才有各行业的规则。”

因此,闪马智能的研发模型是一个三层的平台。最上层与应用落地规则相关,下面两层实际上是共通的平台。“我们并不会一下布局很多行业,还是希望专注做一个行业的认知,然后在这个行业里面输出最好的产品,再去复制。”彭垚表示。

四小龙之后,新一代AI企业如何崛起?

总的来说,新一代AI公司具备成z ] | d d M h =长性的关键,一是技术能与行业相适配,能为行业发展带来价值;二是行业的市场体量要足够大;三是R ? H : / m企业切入行业的点要足够小。体量大意味着市场V m 5 7 w J天花板高,而切入点小,+ s $ ] M e &则意味着能d s : M C C ~ d做得足够深入,从而为行业带来爆炸式的冲击。

深耕于( ) 2 ; ; /行业愈加能吸引产业资本的关注,闪马智能近期便获得了香港新世界集团x F Q *旗下投资机构六脉资本领投的近亿元战略融资,未来,闪马智能将与新世界旗下的新创建集团达成战略合作。

新创建集团在香港及大中华地区的核心业务包括收费公路、商务飞机租赁、建筑及保险,策C t l e T [ x 0略组合则涵盖环境、物流、设施管理及交通等领域。闪马智能和新创w V + . 2 8 x建集团将共同研发高速公路智能化运营、智慧建筑管理等领域的g T H F X解决方案。

六脉资本管理合伙人[ { t * F L G 7郑志亮表示:“我们相信在未来中国大陆,视频异常分析领域将是一个很好的投资标的。闪马在成立短短一年时间H B b里便完成了销售团队的组建跟培训,建立了与大客户的合作,并且产品在成本、普及性、标准化方面,在行业中已经处于领先水平,”

可以说, 当“AI+行业”的模式逐渐演变成“行业+R + H m d 8 u ;AI”,“行业”将成为一串数字中最前面的“1”,而AI或许代表着后边] ( } t ) a一长串“0”。不扎根于行业的AI技术,相当于空中楼阁,其创造的价值只( N F j能趋向于0。

正是这一模式的转变,AI赛道上,不( ! F s } a : ^ T仅原有参与者将会顺应变化= V ` z @ f 6,比如商汤、旷视正在加大场景投资,依图正忙着研制AI芯片;而互联网巨头,如阿里云的城市大脑、工业大脑,也不断在垂直行业深耕。新一代人工智能公司将更专注于垂直行业,基于自身的一套体系演进技术。彭垚n l I认为:“正是行业足够大,参与者都能在里面分一杯羹。”

AI企业强者恒强是伪命题,当AI与产业相结合,万亿级的市场空白等待填充。不过,真正在行业中有较高成长性的公司则一r a T nL R O f是能深入理解行业Knowhow,并且技术属性能与切入角度适K T 1 ! a P :配,在这一基础上,逐步向应用平台发展,构造出行业壁垒y b n # R

毋庸置疑,寒武纪的崛起将不会是个例,它的身后是巨量的AI市场。广阔的市场空间足以催生若干新巨头,新一代AI公司将大有可为。

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原文发布时间:2020-07-31
本文作者:AI报道
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