AI“独角兽”排队上市,但属于AI公司的胜利还没有到

智能相对论

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· 10月1日

旷视、依图、云从“排队”IPO,AI离钱真的近了?

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AI“独角兽”排队上市,但属于AI公司的胜利还没有到

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图片来源@视觉中国

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文丨智能相对论(aixdlun),作者丨王勋

从震惊棋坛的阿法狗,才艺双绝的微软小冰,到疫情期间智能送餐机器人,及如今各地加紧上路的自动驾驶,在今天,AI几乎无处不在。

9月15日,上海证监局官网公示了Yitu Limited(以下简称“依图科技”)辅导备案公示文件。文件显示,AI“独角兽”依图科技与国泰君安证券签署辅导协议,拟以公开发行中国存托凭证(CDR)的方式在A股上市。

又一家AI“独角兽”要上市了。

2019年8月旷视科技向港交所递交了招股说明书;今年8月,云从科技启动A股上市辅导。至此,多次被传言上市的AI“四小龙”商汤、旷视、依图和云从,除商汤外,其余三家均已正式启动了IPO计划。

在计算机视觉应用领域,被称为“四小龙”的商汤、旷视、云从、依图,已经抢占了超过60%的市场份额,估值都已过百亿。AI“独角兽”企业排队IPO,属于AI公司的时代到来了吗?

还远没有。

根据Gartner预测,2022年全球AI芯片的市场规模将从2018年的42.7亿美元上升到2023年的323亿美元,2019-2023年平均增速约为50%。但翻过硬币的另一面却又是另一番残酷的市场现状。亿欧报告显示,2018年全年,近90%的人工智能公司处于亏损状态,另外10%则是给传统行业巨头打辅助,扮演着技术提供商的角色,勉强维持温饱。AI公司前景虽美,但AI公司的落地场景、商业化、行业竞争力等方面都需要打一个问号。

一、前景很美好,商业化落地难

人工智能,本质上还是一种技术工具,人工智能进入一个行业将会激活传统行业的市场,帮助传统行业获得更高的生产效率,但是,如果这种生产效率没能获得更高的收益,AI公司赋能的商业价值也就很难体现出来。

在AI公司“必争之地”安防行业,海康、大华等巨头抢占了大部分市场,客户更换设备的成本非常高,涉及到同步更新服务器、平台,迁移历史数据等问题。如果没有大幅度的技术优势,客户更换设备的动力非常小。

算法是AI公司切入安防行业的利器,不过,在安防领域,传统巨头也在组建自研团队,机器视觉的识别成功率能够达到95%,AI公司的算法即便更先进,能够达到97%的识别率,但是对于大多数客户而言95%已经足够满足需求,更精准的识别率与所付出的成本不成正比。因此,大多数客户并不会为了这不易感知的提升而付出更多预算。

旷视科技安防事业部技术总经理那正平曾有过这样的预判“安防这个行业内的玩家基本已经固定了,其他的创业者们再想入局也难度极大。”

对于医疗行业而言,理论上只要给AI“喂”足够丰富的数据,便可以极大提高医学数据的测定和分析过程的自动化程度,从而大大提高工作的速度,减轻医生的工作强度和减少主观随意性。

比如在医学影像领域,AI公司可以通过建立模型,对数据大量训练从而对各病种进行筛查,减少医生的工作量,但是问题恰恰处在数据上,使得实际应用有些尴尬。

中国科学院院士、上海交通大学Bio-X中心主任贺林表示,国内医院现有业务产出的医疗数据质量普遍不高,特别是病历数据,不同医院写法不同,详略质量参差不齐,同一个病人在不同医院就诊的数据无法链接、整合、形成队列,碎片化程度高。

在2020全球人工智能产品应用博览会上,李兰娟院士也提出过同样的担忧“大数据与AI的平台一定要开放共享。数据据平台如果不开放、不共享,这些数据都是没有价值的。”

除了数据“孤岛”问题,AI诊断对数据标注的专业性也提出非常高的要求。对影像数据而言,图片质量标准化程度低,带专业标注的影像图片更需要大量专业医师额外制作,这些都给进一步优化现有人工智能产品带来了阻碍。

并且,贺林院士也指出,医疗是强监管的行业,尤其对于临床辅助产品,需经过药监局认证才可以推向市场。目前国内尚且没有企业拿到新一代医疗AI产品的医疗器械注册证。“智能相对论”发现,更多的AI公司还是以科研、合作的名义游走在监管边缘。

在智能语音行业,2017年2月,韩国首尔世宗大学举行了一场人类对抗AI翻译比赛。参赛选手包括从业经验在5~20年的4位专业翻译员、谷歌翻译、韩国NAVER翻译程序Papago、自动翻译国际企业SYSTRAN。最终结果显示,在满分为60分的比赛中,AI翻译平均得分为20分,而人类译员平均得分49分,远超人工智能。

国内人工智能语音技术几大巨头如科大讯飞、搜狗、腾讯等公司对外宣传技术准确率已达到97%以上,但在实际应用中,如非常重要的传译场景下准确率流畅度均不如人意。在2018年创新与新兴产业发展国际会议中,科大讯飞曾被实锤为利用人工传译内容冒充AI机器翻译。

2018年博鳌论坛采用了腾讯AI同传服务,同样出现许多翻译不准确,词汇重复、短语误用情况,甚至将“Yes,please.”这样的小学生日常对话用语,翻译成了“是的,求你了”,也一度成为了翻译权的新笑料。

二、护城河较浅,跨行竞争大

在一个应用场景下,AI公司所能占据的市场不仅要防着同行竞争,BAT以及海康、华为等大头的各类科技公司都有机会抢夺。

这是由人工智能产业链所决定的。人工智能产业链大致分为三层。最底层是基础层,硬件、云计算、数据资源;中间层是技术层,如学习框架、算法模型;在网上应用层即行业赛道,具体的解决方案,通常是传统行业巨头占据。

其中,基础层门槛非常高,芯片、开源框架和云计算有英伟达、高通、英特尔、谷歌、亚马逊、微软、华为、阿里巴巴等巨头把持。AI创业公司无法突破。

AI公司主要集中在技术层,这一层也是串联上下两层的关键要塞,是当下巨头打造生态的必争之地,AI公司以从语音识别、图像识别等算法切入市场,如今随着各家算法逐渐成熟,门槛逐步降低,在算法没有足够差异化的情况下,拼的就是数据量了。

AI公司既没有非常底层的核心技术,又没有足够强大的数据获取能力,巨头跨界打劫只是时间问题。

非常典型的一个案例是在语音识别领域。称之为“中国人工智能第一股”科大讯飞,声称掌握了语音识别核心技术,在业内有着近20年的积累。而在2015年,百度开始布局语音技术领域,仅两年后,2017年百度便宣布语音技术全系列接口永久免费开放,且提供语音识别、语音合成、语音唤醒多平台SDK(软件开发工具包),全方位支持开发者和合作伙伴,顺利与华为达成合作。

而后不久,阿里也宣布自研了语音技术,并在淘宝、支付宝等app上应用;而二线互联网公司搜狗曾是科大讯飞的合作伙伴,在几年的研发投入后,语音识别率和科大讯飞不相上下。

互联网公司拥有强大的研发实力,海量用户数据天然优势,及更贴近用户使用场景,科大讯飞20年的技术沉淀就这样被互联网巨头在数年间轻易追赶上了。

同样的事情也出现在知名AI公司寒武纪身上。

2017年,寒武纪与华为麒麟达成合作,在华为Mate 10手机的麒麟970芯片上集成寒武纪1A处理器(16nm制程)作为其核心人工智能处理单元。但华为也仅仅将寒武纪的IP当做是一个过渡方案,仅一年后,华为达芬奇架构发布,采用更先进的7nm工艺制程,随之与寒武纪分手。

可以这么说,在终端项目上,华为与寒武纪既是竞争又是合作关系,后者曾以AI算法领先,华为选择寒武纪可以节省成本和研发时间。然而,如今算法已经成为行业的通用技术能力,重要性不言而喻,并且自研芯片和算法更有利于内部调试优化,于是华为转投自研了“达芬奇架构”,性能还略胜寒武纪。

华为是全生态的大玩家,具备上游芯片设计开发能力以及手机、服务器等终端应用优势,很显然,在实际应用上,寒武纪这类AI公司非常被动。AI赛道是残酷了,兴也技术败也技术,一旦技术落后就很容易被坑杀。

三、技术“冲锋战”转变为资本“堡垒战”

 

随着AI公司的朦胧面纱逐步被揭开,回归理性免不了要“掉几块肉”。有了寒武纪和科大讯飞等前辈的“前车之鉴”,对于这些AI“独角兽”而言,当务之急或许只能是抢在高估值回落之前,加速将技术“冲锋战”转变为资本“堡垒战”,在资本寒冬中选择上市是最优解。

从“四小龙”之一旷视科技招股书的数据里我们得以窥视行业现状。截止去年9月份,旷视科技完成了9轮融资,总计融资金额达到13.5亿美元。其主营业务为政府智慧城市物联网中的安防行业,2019年,政府项目的“大礼包”收入为6.9亿元,占比为73.2%。政府项目占比过大,应收账期较长,应收账款多,对于这样一家高融资、高估值的企业而言,收入结构非常不理想。

亿欧智库《2018中国人工智能商业落地报告》,2017年中国AI创业公司累计获得超过500亿元人民币融资,但其中累计产生收入却不足100亿元人民币。2018年全年,近90%的人工智能公司处于亏损状态。

但资本已经开始对AI公司失去兴趣。

亿欧智库《2018中国人工智能商业落地报告》,2017年中国AI创业公司累计获得超过500亿元人民币融资,但其中累计产生收入却不足100亿元人民币。2018年全年,近90%的人工智能公司处于亏损状态。

从投中研究院与崇期资本联合发布的《2019中国人工智能产业投融资白皮书》可以发现一些端倪,国内人工智能领域的总体融资规模从2015年的458亿元增加至2018年的1189亿元,但这一数字在2019年迅速回落,2019年前三个季度,融资规模仅为577亿元。

在一级市场的资本已经对“慢热且疲态”的AI开始失去兴趣时,对这样一些高估值、低营收、低增长的“烫手山芋”,推动其上市“及时止损”是必然的。或许错过这一班列车,AI公司没有新的故事可以讲了。

华为、阿里、腾讯、百度、海康威视等巨头依然在各赛道扮演着“导师”的角色,引领科技市场的潮流。各个AI“独角兽”更像是初入门的“练习生”,虽然与“导师们”同台共舞,但暂时还无法与其一决高下。在此期间,“独角兽们”需要做的,就是把估值转化为成绩,让资本和消费者看到AI公司的实力。AI的美好前景毋庸置疑,但是属于AI公司的时代还未到来。

【钛媒体作者介绍:智能相对论(微信ID:aixdlun),仅代表个人观点,未经授权,任何人不得以任何方式使用,包括转载、摘编、复制或建立镜像,AI产业新媒体,重点关注智能家电(含白电、黑电、智能手机、无人机等AIoT设备)、智能驾驶、AI+医疗、机器人、物联网、AI+金融、AI+教育、AR/VR、云计算、开发者以及背后的芯片、算法等。】

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