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人工智能產(chǎn)業(yè)研究匯報(bào)1.人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)入深水區(qū),技術(shù)發(fā)展推進(jìn)場(chǎng)景化落地1.1政策、技術(shù)、資本三輪驅(qū)動(dòng)行業(yè)發(fā)展,中美領(lǐng)跑過(guò)去十年全球人工智能發(fā)展迅速,各國(guó)紛紛從戰(zhàn)略上布局人工智能,加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)和人才培養(yǎng)。我國(guó)年《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》公布,明確提出“三步走”的戰(zhàn)略目的,人工智能全面上升為國(guó)家戰(zhàn)略。年10月,人工智能寫(xiě)入十九大匯報(bào);17年12月,《增進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃(-年)》;18年3月,人工智能再次被寫(xiě)入政府工作匯報(bào)。政策密集出臺(tái),行業(yè)進(jìn)入發(fā)展黃金階段。年,美國(guó)國(guó)家科學(xué)技術(shù)委員會(huì)(NSTC)公布《國(guó)家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計(jì)劃》全面布局人工智能發(fā)展。年2月,美國(guó)總統(tǒng)特朗普簽訂行政命令,正式啟動(dòng)美國(guó)人工智能計(jì)劃,為美國(guó)初次推出國(guó)家層面的人工智能增進(jìn)計(jì)劃。歐盟于年公布《歐盟人工智能戰(zhàn)略》,并計(jì)劃在年底至少投入200億歐元。從專利數(shù)量、AI學(xué)者分部等狀況看,中美領(lǐng)跑。全球主流技術(shù)大多處在泡沫到低谷期的過(guò)渡階段,小樣本學(xué)習(xí)是重要發(fā)展方向。根據(jù)Gartner公布的年人工智能技術(shù)成熟度曲線,GPU加速器成熟度最高,將在2年內(nèi)到達(dá)成熟期。機(jī)器學(xué)習(xí)、聊天機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和FPGA加速器技術(shù)處在低谷期,自然語(yǔ)言處理、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能云服務(wù)即將結(jié)束泡沫期邁入低谷期,提高技術(shù)的可復(fù)用性、擴(kuò)展性和安全性才能實(shí)現(xiàn)二次繁華。老式深度學(xué)習(xí)需要大量有標(biāo)注的數(shù)據(jù)樣本,數(shù)據(jù)較難獲得且對(duì)算力規(guī)定高。小樣本學(xué)習(xí)基于少許數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練,是未來(lái)發(fā)展方向,目前在圖像檢索、人臉識(shí)別等領(lǐng)域已經(jīng)得到應(yīng)用。計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理是目前中國(guó)市場(chǎng)規(guī)模最大的技術(shù)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)市場(chǎng)目前已在人臉識(shí)別、工業(yè)視覺(jué)、OCR和內(nèi)容理解等領(lǐng)域獲得重大突破,面臨視頻爆炸下海量視頻數(shù)據(jù)處理需求以及重點(diǎn)落地場(chǎng)景對(duì)技術(shù)精度的需求。語(yǔ)音技術(shù)市場(chǎng)份額僅次于計(jì)算機(jī)視覺(jué),技術(shù)鏈日趨完善,在語(yǔ)音輸入、語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字、智能家居等領(lǐng)域已經(jīng)有成熟應(yīng)用,未來(lái)需適應(yīng)更復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景,滿足新型人機(jī)交互范式和互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需求。自然語(yǔ)言處理受益于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,在機(jī)器翻譯、對(duì)話系統(tǒng)等場(chǎng)景廣泛應(yīng)用,未來(lái)需提高文本理解的精度和深度,優(yōu)化語(yǔ)言生產(chǎn)與體現(xiàn)質(zhì)量。人工智能產(chǎn)業(yè)鏈參與者眾多,商業(yè)模式、場(chǎng)景化落地成為關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)。以BATH為首的科技巨頭、字節(jié)跳動(dòng)等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、AI四小龍為經(jīng)典的AI算法提供商,寒武紀(jì)等創(chuàng)業(yè)企業(yè)獨(dú)角獸作為AI芯片提供商,以及海康威視、大華股份、科大訊飛等綜合處理方案提供商是行業(yè)的關(guān)鍵參與者,在產(chǎn)業(yè)鏈上下游群雄逐鹿,多有布局。人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包括三層:基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。從基礎(chǔ)層和技術(shù)層來(lái)看,人工智能三大關(guān)鍵要素?cái)?shù)據(jù)、算法和算力已相對(duì)成熟,場(chǎng)景化落地成為關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)力。資本市場(chǎng)短期遇冷,重要與前期預(yù)期過(guò)高與行業(yè)發(fā)展遭遇瓶頸有關(guān)。據(jù)IT橘子與深圳市人工智能行業(yè)協(xié)會(huì)記錄數(shù)據(jù),中國(guó)AI行業(yè)融資規(guī)模與投融資數(shù)量-年整體迅速增長(zhǎng),但年出現(xiàn)45%左右的明顯下滑,年投融資金額恢復(fù)42.5%正增長(zhǎng),但距年顛覆時(shí)期仍有差距,投融資數(shù)量仍有下降。一級(jí)市場(chǎng)曾被廣泛看好的AI四小龍IPO進(jìn)程并非一帆風(fēng)順,今年7月2日依圖科技積極撤回申報(bào),暫??苿?chuàng)板上市;曠視科技在港交所碰壁后轉(zhuǎn)戰(zhàn)科創(chuàng)板,僅云從科技在7月20日成功過(guò)會(huì),8月27日商湯科技申請(qǐng)登錄港股。我們認(rèn)為資本市場(chǎng)初期對(duì)于人工智能行業(yè)回報(bào)周期過(guò)于樂(lè)觀,以及市場(chǎng)對(duì)目前創(chuàng)業(yè)型AI企業(yè)商業(yè)落地和變現(xiàn)模式存疑是近兩年資本市場(chǎng)遇冷的重要原因。1.2行業(yè)發(fā)展進(jìn)入深水區(qū),商業(yè)模式為重要瓶頸AI行業(yè)發(fā)展進(jìn)入深水區(qū),從AI企業(yè)財(cái)務(wù)體現(xiàn)、資本市場(chǎng)融資狀況可見(jiàn)一斑。我們認(rèn)為商業(yè)模式和變現(xiàn)能力是行業(yè)發(fā)展的重要瓶頸。人工智能的概念形成于20世紀(jì)50年代,誕生于1956年的達(dá)特茅斯會(huì)議。其發(fā)展階段經(jīng)歷三次浪潮:1)50-60年代重視邏輯推理的機(jī)器翻譯時(shí)代,機(jī)器人和智能軟件開(kāi)始出現(xiàn);2)70-80年代依托知識(shí)積累構(gòu)建模型的專家系統(tǒng)時(shí)代,但由于缺乏實(shí)用性,行業(yè)很快趨冷;3)年起深度學(xué)習(xí)算法的推出,開(kāi)始了重視數(shù)據(jù)、自主學(xué)習(xí)的認(rèn)知智能時(shí)代。在數(shù)據(jù)、算法和計(jì)算力條件成熟的條件下,本次人工智能的爆發(fā)浪潮中技術(shù)開(kāi)始落地,深入到應(yīng)用層面,協(xié)助老式行業(yè)發(fā)明切實(shí)經(jīng)濟(jì)效果。截至今天,重要的算法工具仍基于深度學(xué)習(xí),從算法角度看行業(yè)并未實(shí)現(xiàn)巨大的技術(shù)突破。實(shí)戰(zhàn)落地場(chǎng)景分散,產(chǎn)品原則化程度低。初期AI企業(yè)重視算法精度提高,然而算法走出試驗(yàn)室環(huán)境,對(duì)詳細(xì)的場(chǎng)景適應(yīng)能力仍有差距。如:人臉識(shí)別技術(shù)易受靜態(tài)和動(dòng)態(tài)、與否化妝、有無(wú)戴口罩等外部原因影響。數(shù)據(jù)是模型訓(xùn)練的重要生產(chǎn)資料,純AI技術(shù)企業(yè)缺乏對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的理解和高質(zhì)量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)所有權(quán),需要與數(shù)字化程度高、數(shù)據(jù)資源豐富的客戶合作,政企客戶成為重要起點(diǎn)。以數(shù)字化程度最高的公安和金融為例,客戶需要的非單個(gè)模塊或開(kāi)發(fā)包,也不具有SDK集成能力,而是一整套定制化的處理方案。不一樣業(yè)務(wù)應(yīng)用無(wú)法規(guī)模化,使AI算法企業(yè)業(yè)務(wù)變重。以海康威視為代表的的老式安防廠商轉(zhuǎn)型AI成功,正是基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景的理解和數(shù)據(jù)積淀。知識(shí)產(chǎn)權(quán)和倫理問(wèn)題也是導(dǎo)致行業(yè)發(fā)展瓶頸的重要原因。我國(guó)目前知識(shí)產(chǎn)權(quán)保戶環(huán)境不成熟,抄襲成本低,難以形成無(wú)形資產(chǎn)的價(jià)值體系。全球主要深度學(xué)習(xí)算法框架開(kāi)源后來(lái)同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)嚴(yán)重,Google的TensorFlow與Facebook的PyTorch在全球占據(jù)90%市場(chǎng)份額。在某些波及生命安全等方向的應(yīng)用場(chǎng)景,倫理問(wèn)題成為制約原因。如:根據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈調(diào)研數(shù)據(jù),醫(yī)療行業(yè)AI讀片識(shí)別精確率約70%,高于人工肉眼識(shí)別精確率(約40%),但人工智能誤診的責(zé)任歸屬存在分歧;自動(dòng)駕駛場(chǎng)景大概率維持在L2級(jí),技術(shù)裝備水平高的車型聲稱L2.5等,難以實(shí)現(xiàn)L3級(jí)的跨越,重要也是因?yàn)檐嚨溫?zé)任歸屬問(wèn)題。多種原因綜合,使AI算法企業(yè)的商業(yè)模式和變現(xiàn)能力受到挑戰(zhàn)。AI四小龍上市招股書(shū)顯示虧損嚴(yán)重。高定制化開(kāi)發(fā)難以通過(guò)規(guī)模化復(fù)制減少成本,缺乏數(shù)據(jù)所有權(quán)和對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的理解減少客戶界面議價(jià)能力,劇烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)提高人力成本、減少人均效益。資本市場(chǎng)遇冷也在情理之中。1.3風(fēng)物長(zhǎng)宜放眼量,長(zhǎng)期看AI市場(chǎng)空間廣闊雖然短期內(nèi)AI行業(yè)遇冷,但長(zhǎng)期看市場(chǎng)空間廣闊。根據(jù)年國(guó)務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的告知》的“三步走”戰(zhàn)略目的,到年人工智能總體技術(shù)和應(yīng)用與世界先進(jìn)水平同步,產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)入國(guó)際第一方陣,關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)1500億元,帶動(dòng)有關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)1萬(wàn)億元;到2025年AI基礎(chǔ)理論實(shí)現(xiàn)重大突破,并進(jìn)入全球價(jià)值鏈高端,關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)4000億元,帶動(dòng)有關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)5萬(wàn)億元;到2030年理論、技術(shù)與應(yīng)用總體到達(dá)世界領(lǐng)先水平,關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)1萬(wàn)億元,帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)10萬(wàn)億元。市場(chǎng)空間非常廣闊。AI市場(chǎng)重要構(gòu)成有AI芯片、硬件、軟件等,2025年規(guī)模有望超千億美元。年中國(guó)市場(chǎng)AI服務(wù)器出貨量7.9萬(wàn)臺(tái),未來(lái)5年CAGR約20%。假設(shè)數(shù)據(jù)中心單臺(tái)服務(wù)器平均售價(jià)約7萬(wàn)美元,可配臵8張GPU芯片卡,每張卡單價(jià)約5萬(wàn)元人民幣,則2025年中國(guó)AI服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模約165億美元。目前AI服務(wù)器大概占AI硬件市場(chǎng)85%份額,未來(lái)更多邊緣側(cè)計(jì)算設(shè)備接入,假設(shè)AI服務(wù)器占比下降至80%,則2025年AI硬件市場(chǎng)規(guī)模206億美元。GPU卡出貨量約188萬(wàn)片。AI芯片重要用于數(shù)據(jù)中心服務(wù)器,但在車載計(jì)算單元、邊緣及終端設(shè)備等也有廣泛使用,產(chǎn)品形態(tài)豐富,單價(jià)相對(duì)較低,保守估計(jì)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模約200億美元。目前AI軟件占比較低,約30%-40%,估計(jì)未來(lái)軟件及服務(wù)占比能提高到60%+,2025年中國(guó)AI總體市場(chǎng)規(guī)模有望超1000億美元。5G、云計(jì)算等技術(shù)進(jìn)步推進(jìn)AI協(xié)同發(fā)展。AI深度學(xué)習(xí)算法依賴數(shù)據(jù),高數(shù)字化程度的行業(yè)擁有較密集數(shù)據(jù)資源,成為AI優(yōu)先落地的領(lǐng)域。云化是智能化的基礎(chǔ),行業(yè)數(shù)字化還需遵照C—>B—>A的途徑,即先云化,再有大數(shù)據(jù)最終實(shí)現(xiàn)智能化。大帶寬、低時(shí)延、萬(wàn)物互聯(lián)的5G網(wǎng)絡(luò)有望帶動(dòng)流量和數(shù)據(jù)量爆發(fā),我們認(rèn)為5G網(wǎng)絡(luò)殺手級(jí)應(yīng)用在目前建網(wǎng)階段尚未出現(xiàn),2C端VR/AR和2B端工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)或許是兩個(gè)孵化方向。云計(jì)算與5G技術(shù)推廣、滲透率提高有望推進(jìn)更多人工智能場(chǎng)景落地。深度學(xué)習(xí)框架是戰(zhàn)略制高點(diǎn),同樣具有國(guó)產(chǎn)化替代機(jī)遇。深度學(xué)習(xí)框架作為底層語(yǔ)言和算法模型的骨架,將數(shù)據(jù)、算力、算法三者相連接,向下對(duì)接芯片(算力),向上支撐應(yīng)用,可省去開(kāi)發(fā)者從0到1地搭建地基的成本,提高開(kāi)發(fā)效率,與AI芯片構(gòu)成AI基礎(chǔ)設(shè)施底座,是“智能時(shí)代的操作系統(tǒng)”。如今TensorFlow和PyTorch占據(jù)全球重要市場(chǎng)份額,但開(kāi)發(fā)端的需求動(dòng)態(tài)化、多元化,沒(méi)有一種框架可以滿足所有市場(chǎng)需求,也不停出現(xiàn)挑戰(zhàn)者,即:后來(lái)者仍有機(jī)會(huì)突圍。目前中國(guó)的AI訓(xùn)練嚴(yán)重依賴美國(guó)的開(kāi)源框架,數(shù)據(jù)安全存在隱患,在中美關(guān)系影響下或提前生變。更多的AI人才供應(yīng)或減少人力成本,提高人均效益。AI四小龍持續(xù)虧損的原因之一在于人力成本過(guò)高。尤其是高度定制化的碎片場(chǎng)景,需要較多人力投入,導(dǎo)致人均效益低。經(jīng)測(cè)算,AI行業(yè)人均費(fèi)用約50萬(wàn),與人均收入相稱。海康威視之因此能在安防行業(yè)跑通AI商業(yè)模式,首先是安防行業(yè)數(shù)據(jù)量大、業(yè)務(wù)場(chǎng)景明確,另首先是人效優(yōu)勢(shì)疊加規(guī)?;?yīng)使公司將“成本三低”做到極致:平均人力成本低、運(yùn)行和銷售成本低、產(chǎn)量擴(kuò)大后邊際成本低。伴隨AI人才供應(yīng)增長(zhǎng),人力成本下降,AI技術(shù)企業(yè)盈利和變現(xiàn)能力提高,或能變化行業(yè)構(gòu)造,使行業(yè)拐點(diǎn)前臵。2.重要行業(yè)參與者商業(yè)模式多樣化,各有側(cè)重2.1綜合處理方案提供商:軟硬一體,場(chǎng)景為王AI算法依賴硬件載體賦能行業(yè),提供軟硬一體的處理方案目前較為普遍。伴隨計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、智能語(yǔ)音等關(guān)鍵技術(shù)的成熟,單點(diǎn)技術(shù)已不能滿足客戶的復(fù)雜需求,企業(yè)轉(zhuǎn)向?qū)で螳@取人工智能綜合處理方案,人工智能產(chǎn)業(yè)的焦點(diǎn)從單點(diǎn)技術(shù)研發(fā)轉(zhuǎn)向與多元化的應(yīng)用場(chǎng)景和行業(yè)間的深度融合。年,中國(guó)人工智能市場(chǎng)重要客戶來(lái)自政府都市治理和運(yùn)行(公安、交警、司法、都市運(yùn)行、政務(wù)),互聯(lián)網(wǎng)與金融行業(yè)也位居前列。醫(yī)療、工業(yè)和教育等行業(yè)也具有巨大發(fā)展?jié)摿?,未?lái)有望成為人工智能市場(chǎng)新增長(zhǎng)點(diǎn)。AI賦能行業(yè)與行業(yè)反哺AI誕生兩類參與者。純AI算法較難單獨(dú)定價(jià)售賣,且市場(chǎng)規(guī)模較小。AI技術(shù)企業(yè)往往通過(guò)項(xiàng)目集成搭售硬件以擴(kuò)大規(guī)模、提升算法能力,或是專注某些易變現(xiàn)的行業(yè)率先實(shí)現(xiàn)盈利;另一類為老式硬件企業(yè),在某些行業(yè)已具有領(lǐng)先的市場(chǎng)地位,明確AI需求后再進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型??拼笥嶏w作為智能語(yǔ)音行業(yè)龍頭,持續(xù)布局智慧教育行業(yè),橫向發(fā)展智能都市、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域。虹軟科技聚焦人臉?lè)治雠c圖像分析技術(shù),提供智能攝像視覺(jué)處理方案,成為國(guó)內(nèi)外主流手機(jī)、相機(jī)品牌的供應(yīng)商。安防巨頭海康威視、大華股份亦跟隨人工智能浪潮,打造產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型,成以視頻技術(shù)為關(guān)鍵的智能物聯(lián)網(wǎng)處理方案和大數(shù)據(jù)服務(wù)提供商。有“AI四小龍”之稱的商湯、依圖、云從、曠視,布局多種領(lǐng)域,尋求人工智能在行業(yè)中的落地場(chǎng)景。商湯科技:AI算法龍頭,底層平臺(tái)賦能行業(yè)升級(jí)創(chuàng)始背景與戰(zhàn)略:AI算法龍頭,“1+1+X”打造關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)力。企業(yè)成立于年,創(chuàng)始人為香港中文大學(xué)工程學(xué)院專家湯曉鷗,業(yè)務(wù)聚焦于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。企業(yè)推行“1(基礎(chǔ)研發(fā))+1(產(chǎn)品和服務(wù)化)+X(行業(yè)應(yīng)用)”戰(zhàn)略,通過(guò)自行研發(fā)的SenseCore商湯AI大裝臵,打通算力、算法和平臺(tái)之間的連接與協(xié)同。產(chǎn)品壁壘與商業(yè)模式:專有的AI基礎(chǔ)設(shè)施、強(qiáng)大的軟件平臺(tái)、豐富的商用場(chǎng)景和生態(tài)能力是企業(yè)的關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)力。SenseCore具有500億個(gè)參數(shù),是目前基于公開(kāi)信息的全球計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中參數(shù)最大的模型,可有效處理數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)尾問(wèn)題、隱私計(jì)算,并加緊人工智能模型的布署和商業(yè)化進(jìn)程。截至年H1,公司在重要區(qū)域市場(chǎng)戰(zhàn)略性地建立23個(gè)AI訓(xùn)練集群,擁有超過(guò)0塊GPU,總算力每秒1.17百億次浮點(diǎn)運(yùn)算,軟件平臺(tái)客戶已超過(guò)2400家,覆蓋250家500強(qiáng)企業(yè)、119座都市,30+車企,4.5億+智能手機(jī)。目前企業(yè)技術(shù)涵蓋人臉和人體分析、SLAM與3D視覺(jué)、圖像識(shí)別、機(jī)器人控制與傳感、海量視頻理解與挖掘、自動(dòng)駕駛、醫(yī)學(xué)圖像分析等領(lǐng)域,進(jìn)而衍生出都市開(kāi)放平臺(tái)、智慧診斷平臺(tái)、智慧交通平臺(tái)、金融身份核驗(yàn)、智能車艙、手機(jī)人臉識(shí)別等產(chǎn)品及服務(wù),賦能安防、醫(yī)療、金融、自動(dòng)駕駛、智能手機(jī)等行業(yè)。企業(yè)官網(wǎng)披露的產(chǎn)品重要有三類:計(jì)算平臺(tái)、軟件算法、硬件終端設(shè)備。根據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈調(diào)研,企業(yè)產(chǎn)品多以私有云為布署方式,算法平臺(tái)封裝成SDK按照調(diào)用次數(shù)收費(fèi),軟件按訂閱制收費(fèi)或單獨(dú)發(fā)售license,硬件按件發(fā)售,詳細(xì)依項(xiàng)目狀況而定。依圖科技:芯片+算法的實(shí)戰(zhàn)型AI企業(yè)創(chuàng)始背景與戰(zhàn)略:企業(yè)成立于年,目前擁有約1500名員工,創(chuàng)始人為加州大學(xué)洛杉磯分校記錄學(xué)博士朱瓏及前阿里資深云計(jì)算專家林晨曦。朱瓏師從計(jì)算機(jī)視覺(jué)奠基人AlanYuille專家,在麻省理工、紐約大學(xué)等世界著名院校擔(dān)任過(guò)研究員,曾在世界頂級(jí)刊物刊登數(shù)十篇論文,學(xué)術(shù)研究能力扎實(shí)。林晨曦為前阿里云資深專家、技術(shù)總監(jiān),曾在微軟亞洲研究院從事機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、信息檢索以及分布式系統(tǒng)方向的研究工作。企業(yè)與“四小龍”中其他幾家企業(yè)最大的不一樣點(diǎn)是其技術(shù)并非來(lái)自創(chuàng)始團(tuán)體的科研成果轉(zhuǎn)化,而是從行業(yè)需求出發(fā),于年為蘇州公安開(kāi)發(fā)了車輛識(shí)別系統(tǒng),將套牌車的識(shí)別率從局限性30%提高到90%,后續(xù)完善能力矩陣、進(jìn)軍芯片。我們認(rèn)為實(shí)戰(zhàn)型企業(yè)文化有助于挖掘客戶需求,提高商業(yè)轉(zhuǎn)換率。產(chǎn)品壁壘與商業(yè)模式:企業(yè)業(yè)務(wù)重要分為智能公共服務(wù)與智能商業(yè)兩大類:智能公共服務(wù)業(yè)務(wù)的客戶重要為政府部門(mén)和醫(yī)療機(jī)構(gòu),覆蓋都市管理、醫(yī)療健康等場(chǎng)景;智能商業(yè)園區(qū)為商業(yè)地產(chǎn)、金融、制造、交通運(yùn)送、互聯(lián)網(wǎng)等企業(yè)客戶提供園區(qū)管理、網(wǎng)點(diǎn)服務(wù)、安全生產(chǎn)、交通出行和互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)等場(chǎng)景。企業(yè)為客戶提供人工智能硬件、軟件及軟硬件組合及SaaS服務(wù)等處理方案,三類產(chǎn)品營(yíng)收占比分別為24%、15%和61%。其中硬件產(chǎn)品銷售重要為內(nèi)嵌操作系統(tǒng)和基礎(chǔ)功能軟件的服務(wù)器、攝像機(jī)等。其中,原石系列智能服務(wù)器搭載企業(yè)自行研發(fā)的QuestCore求索芯片,該芯片單顆替代人工智能推理計(jì)算中所需的CPU、GPU及解碼器等多種類型算力的組合,適用于云端計(jì)算和邊緣端計(jì)算場(chǎng)景,重要為縮短人工智能芯片與算法、服務(wù)器的適配過(guò)程,加緊設(shè)備的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)及公布,目前尚未單獨(dú)銷售。2.2互聯(lián)網(wǎng)企業(yè):數(shù)據(jù)資料變現(xiàn),推薦算法為主以字節(jié)跳動(dòng)為首的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在滿足自身業(yè)務(wù)需求基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)技術(shù)外溢。與綜合處理方案提供商不一樣,互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)重要優(yōu)勢(shì)來(lái)源于自身業(yè)務(wù)中臺(tái)能力積淀,將自身數(shù)據(jù)資料變現(xiàn),以推薦算法見(jiàn)長(zhǎng),收取廣告費(fèi)。字節(jié)跳動(dòng):火山引擎提供全鏈條處理方案,賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)始背景與戰(zhàn)略:字節(jié)跳動(dòng)的AI能力源于自身業(yè)務(wù)需求,包括基于頭條App的推薦算法、文本理解、機(jī)器翻譯,基于抖音生態(tài)的美顏、語(yǔ)音合成和音樂(lè)方向AI技術(shù)等。企業(yè)的迅速增長(zhǎng)產(chǎn)生技術(shù)溢出,建立火山引擎,將推薦算法等技術(shù)打包成處理方案發(fā)售給企業(yè)級(jí)客戶,實(shí)現(xiàn)技術(shù)變現(xiàn)。火山引擎的架構(gòu)體系分為四層:統(tǒng)一基礎(chǔ)服務(wù)、技術(shù)中臺(tái)、智能應(yīng)用和處理方案。從底層系統(tǒng)到上層客戶端一站式賦能,滿足企業(yè)多種需求和應(yīng)用場(chǎng)景,以更低的成本支撐業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。產(chǎn)品壁壘與商業(yè)模式:企業(yè)的算法技術(shù)源于自身業(yè)務(wù)理解,能為客戶帶來(lái)實(shí)際的營(yíng)銷效果提高,同步字節(jié)有獨(dú)特的收費(fèi)模式。其他廠商賣推薦算法重要有兩套方案:1)賣推薦平臺(tái),客戶基于機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)做自己的開(kāi)發(fā)和優(yōu)化,基于GPU和帶寬等按照使用量收費(fèi);2)按照一次性的價(jià)格售賣成熟模型。字節(jié)是基于效果收費(fèi),如:之前推薦精確度是60%,字節(jié)算法提高到了80%,就按照差額20%進(jìn)行收費(fèi)。字節(jié)大概17-18年進(jìn)行技術(shù)輸出,最開(kāi)始給小米等手機(jī)合作商的應(yīng)用商店提供推薦算法,逐漸擴(kuò)展到瀏覽器內(nèi)容推薦、攝影機(jī)圖像優(yōu)化等方面,并增長(zhǎng)客戶范圍?;谛Ч召M(fèi)的模式在前期精確率迅速提升時(shí)廣告收入同樣提高,但當(dāng)精確率提高到一定程度后天花板仍然明顯。平臺(tái)SDK各廠商的收費(fèi)模式比較類似,基本類似訂閱制,但字節(jié)跳動(dòng)的算法承認(rèn)度較高,可產(chǎn)生一定技術(shù)溢價(jià)。2.3云計(jì)算巨頭:引領(lǐng)前沿技術(shù),防御型作戰(zhàn)為主科技巨頭積極主導(dǎo)人工智能研發(fā)平臺(tái)發(fā)展。數(shù)據(jù)搜集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估和模型布署等一系列任務(wù),無(wú)一不考驗(yàn)著企業(yè)的AI模型精度和AI開(kāi)發(fā)效率、AI算力資源等AI開(kāi)發(fā)能力。目前大數(shù)據(jù)、云計(jì)算是我國(guó)人工智能發(fā)展的重點(diǎn)關(guān)鍵技術(shù),占比高達(dá)41.13%。國(guó)內(nèi)云計(jì)算巨頭在資金、技術(shù)、人才獲取方面優(yōu)勢(shì)明顯,且能基于自己的場(chǎng)景需求封裝AI能力,僅需考慮產(chǎn)品化的增量成本,在構(gòu)造性成本上有天然優(yōu)勢(shì),因此主導(dǎo)人工智能平臺(tái)發(fā)展。如:阿里云、百度大腦日調(diào)用量已突破1萬(wàn)億次,騰訊AI開(kāi)放平臺(tái)顧客已超12億人,在國(guó)內(nèi)具有較強(qiáng)行業(yè)影響力。AI是云計(jì)算巨頭與客戶接觸的觸點(diǎn),防御型作戰(zhàn)為主,賦能數(shù)字化轉(zhuǎn)型。AI能力是客戶數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目控標(biāo)的條目之一。以阿里云為例,企業(yè)業(yè)務(wù)重心仍以IaaS層的云服務(wù)為主,通過(guò)AI開(kāi)放平臺(tái)提供通用的AI能力,需要定制的處理方案服務(wù)則重要由ISV及已經(jīng)有對(duì)應(yīng)產(chǎn)品/服務(wù)的合作伙伴來(lái)完成。客戶關(guān)注投標(biāo)廠商與否有對(duì)應(yīng)行業(yè)的服務(wù)經(jīng)驗(yàn)。阿里云的人工智能廢鋼定級(jí)平臺(tái)運(yùn)用機(jī)器視覺(jué)和行業(yè)知識(shí)結(jié)合,處理了長(zhǎng)山西晉南鋼鐵集團(tuán)的廢鋼判級(jí)問(wèn)題,節(jié)省廢鋼定級(jí)時(shí)間近1/3、卸車時(shí)間6-10分鐘,便是未來(lái)獲取類似的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)積累。3.商業(yè)模式?jīng)Q定財(cái)務(wù)體現(xiàn),長(zhǎng)期盈利能力值得關(guān)注3.1營(yíng)收構(gòu)造的差異導(dǎo)致行業(yè)內(nèi)部盈利狀況懸殊行業(yè)總體增速明顯,AI四小龍?jiān)鏊倏傮w超老式硬件廠商。受益于過(guò)去幾年“雪亮工程”、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,視頻與安防行業(yè)景氣度持續(xù)上升,物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)發(fā)展等機(jī)遇,??低?、大華股份等頭部老式硬件企業(yè)保持良好的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)態(tài)勢(shì),而19年中美貿(mào)易摩擦、20年疫情原因帶來(lái)出口減少,科大訊飛調(diào)整非戰(zhàn)略性業(yè)務(wù),收入增速伴隨經(jīng)營(yíng)規(guī)模深入擴(kuò)張的難度提高而有所放緩。AI四小龍與虹軟科技因營(yíng)收基數(shù)小,覆蓋的場(chǎng)景和產(chǎn)品矩陣愈加豐富完善,行業(yè)處理方案持續(xù)迭代,以及硬件設(shè)備出貨量增長(zhǎng)等原因,營(yíng)收增速總體超過(guò)老式硬件廠商同期。老式硬件廠商毛利率總體穩(wěn)定,算法提供商除虹軟科技以外波動(dòng)較大。頭部老式硬件企業(yè)憑借深厚的行業(yè)經(jīng)驗(yàn),毛利率穩(wěn)定維持50%左右,波動(dòng)范圍不不小于10Pct。其中海康威視市場(chǎng)份額領(lǐng)先,對(duì)上游供應(yīng)鏈和制導(dǎo)致本管控優(yōu)勢(shì)明顯,毛利率穩(wěn)步提高。虹軟科技因提供算法為主,長(zhǎng)期維持90%以上高毛利率。AI四小龍因產(chǎn)品組合差異,毛利率波動(dòng)較大。業(yè)務(wù)構(gòu)成對(duì)企業(yè)盈利能力影響巨大。以科大訊飛為例,企業(yè)智慧教育產(chǎn)品矩陣漸趨完善,因材施教處理方案規(guī)?;瘡?fù)制加速提高盈利水平。企業(yè)作為深耕AI教育行業(yè)的龍頭,智慧教育一直是企業(yè)業(yè)務(wù)基本盤(pán),行業(yè)高速發(fā)展以及疫情期間在線教育需求普及是企業(yè)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)主因。H1智慧教育業(yè)務(wù)收入占總營(yíng)收高達(dá)29%,同期增速高達(dá)31.53%,拉動(dòng)營(yíng)收逆市高增。ToB業(yè)務(wù)場(chǎng)景企業(yè)不停中標(biāo)智慧教育項(xiàng)目,年終中標(biāo)的安徽省蚌埠市智慧學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目已獲教育部認(rèn)可為“智慧教育示范區(qū)”,截至年終智慧教育產(chǎn)品已在中國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)廣泛應(yīng)用,與全國(guó)38,000余所學(xué)校深度合作,服務(wù)過(guò)億師生。ToC業(yè)務(wù)因?qū)W習(xí)機(jī)產(chǎn)品高度原則化,伴隨產(chǎn)品矩陣完善、出貨量增長(zhǎng),顯現(xiàn)強(qiáng)大的變現(xiàn)能力和較高毛利率(約54%)。虹軟科技作為國(guó)內(nèi)視覺(jué)AI的領(lǐng)軍企業(yè),27年專注于計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法,智能手機(jī)視覺(jué)處理方案一直是虹軟科技的重要營(yíng)收來(lái)源,收入占比從年的67%提高到H1的93%。年智能手機(jī)視覺(jué)處理方案的毛利率高達(dá)94.93%,使企業(yè)總體毛利率(近90%)遠(yuǎn)超同行業(yè)平均水平。雖然年新冠疫情的影響下手機(jī)出貨量在全球范圍內(nèi)呈下降趨勢(shì),但由于企業(yè)已將視覺(jué)處理方案廣泛布局,深入提高市場(chǎng)份額,帶來(lái)企業(yè)智能手機(jī)業(yè)務(wù)營(yíng)收的逆勢(shì)高增長(zhǎng)。未來(lái)智能駕駛業(yè)務(wù)將成企業(yè)的第二增長(zhǎng)曲線。軟硬件結(jié)合的項(xiàng)目制銷售模式減少AI四小龍總體盈利能力。云從科技營(yíng)收重要來(lái)源于軟硬件組合,營(yíng)收占比約60%,對(duì)應(yīng)毛利率僅27%。毛利率最高(85%)的軟件授權(quán)業(yè)務(wù)在云從科技營(yíng)收中占比僅25%。曠視科技主營(yíng)業(yè)務(wù)可分為消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)處理方案(細(xì)分為云端SaaS類和移動(dòng)終端類),城市物聯(lián)網(wǎng)處理方案和供應(yīng)鏈處理方案。企業(yè)以都市物聯(lián)網(wǎng)處理方案為重要營(yíng)收來(lái)源,占比近65%,而其毛利率僅為30%。毛利率近80%的云端SaaS類營(yíng)收占比僅20%,且近兩年展現(xiàn)遞減趨勢(shì)。AI四小龍銷售以軟硬件一體化或處理方案為主,改善商業(yè)模式、提高純軟件銷售比重是提高盈利水平的關(guān)鍵。3.2期間費(fèi)用管控加強(qiáng),研發(fā)投入爭(zhēng)相加碼得益于業(yè)務(wù)模式逐漸清晰,費(fèi)用投入逐漸產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng),行業(yè)費(fèi)用率水平趨緩??拼笥嶏w等成熟企業(yè)的銷售費(fèi)用率與管理費(fèi)用率逐漸下滑并趨于穩(wěn)定,費(fèi)用管控效果明顯。AI四小龍由于經(jīng)營(yíng)管理模式尚未成熟,費(fèi)用率相對(duì)較高。成長(zhǎng)期企業(yè)的銷售費(fèi)用率偏高尤為突出,與其銷售力量相對(duì)微弱、在市場(chǎng)上議價(jià)能力不強(qiáng)、項(xiàng)目競(jìng)爭(zhēng)有關(guān)。此外,AI四小龍項(xiàng)目之間差異大,需向客戶提供專業(yè)化、定制化服務(wù),平均人力成本較高。其中依圖科技年度銷售費(fèi)用率高達(dá)92.81%,重要由于當(dāng)年企業(yè)業(yè)務(wù)輻射區(qū)域逐漸向全國(guó)及境外發(fā)展,大規(guī)模投入市場(chǎng)拓展。年云從科技管理費(fèi)用率達(dá)181.69%,由于企業(yè)對(duì)員工發(fā)放了13.03億元股權(quán)鼓勵(lì)。各企業(yè)爭(zhēng)相加碼研發(fā)投入強(qiáng)度。AI是人才密集型行業(yè),人才儲(chǔ)備對(duì)于算法質(zhì)量影響深遠(yuǎn),不一樣企業(yè)間的人才爭(zhēng)奪抬升行業(yè)平均研發(fā)人員成本。從員工構(gòu)成看,各家企業(yè)研發(fā)人員均超半數(shù)以上,在企業(yè)規(guī)模不停擴(kuò)張、員工總數(shù)持續(xù)增長(zhǎng)的同步,行業(yè)內(nèi)企業(yè)均能保證研發(fā)人員數(shù)量的同步提高。其中,依圖科技H1研發(fā)人員占比達(dá)55.54%,商湯科技H1研發(fā)人員占比達(dá)67.97%。從研發(fā)支出看,AI四小龍保持著極高的投入強(qiáng)度與增速,不停加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新,從而提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。高強(qiáng)度的研發(fā)投入使AI四小龍凈利潤(rùn)難以轉(zhuǎn)正。以科大訊飛為代表的成熟企業(yè)已形成較大的經(jīng)營(yíng)規(guī)模,凈利潤(rùn)穩(wěn)定并逐漸上升。AI四小龍由于高強(qiáng)度的研發(fā)投入及營(yíng)收規(guī)模較小,尚未實(shí)現(xiàn)凈利潤(rùn)轉(zhuǎn)正。年云從科技和依圖科技凈利潤(rùn)創(chuàng)歷史新低,作為技術(shù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè),為抓住行業(yè)發(fā)展機(jī)遇,不停加大研發(fā)創(chuàng)新及市場(chǎng)開(kāi)拓的投入,使?fàn)I業(yè)總成本增幅超過(guò)70%。而虹軟科技作為智能視覺(jué)行業(yè)先行者,在“技術(shù)開(kāi)放+產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)”的賦能體系惠及下,積極將計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理方案布局至各類場(chǎng)景,高毛利決定了高達(dá)29%左右的高凈利潤(rùn)。AI四小龍人均效益有待提高。??低暋⒋笕A股份的人均收入基本穩(wěn)定在150萬(wàn)元上下,科大訊飛人均收入持續(xù)上升,年也到達(dá)100萬(wàn)元以上。AI算法企業(yè)除虹軟科技人均收入總體增長(zhǎng)至100萬(wàn),其他企業(yè)局限性50萬(wàn)。其中,商湯科技H1人均收入約31萬(wàn)元。但從人均費(fèi)用看,科大訊飛、海康威視基本低于25萬(wàn),大華股份也控制在40萬(wàn)以內(nèi),而AI四小龍中除了云從科技基本控制在30萬(wàn)內(nèi),其他企業(yè)平均人均費(fèi)用40萬(wàn)左右,商湯科技H1人均費(fèi)用約50萬(wàn)元,人均效益有待提高。3.3客戶構(gòu)造影響企業(yè)營(yíng)運(yùn)能力行業(yè)整體營(yíng)運(yùn)能力略有下降,部分企業(yè)受客戶影響大。AI四小龍面臨付款周期長(zhǎng)、回款慢的挑戰(zhàn)。這些企業(yè)的業(yè)務(wù)最終客戶重要為政府、事業(yè)單位、大型國(guó)企等,付款審批流程較為復(fù)雜,易受項(xiàng)目驗(yàn)收節(jié)奏影響,一定程度上引致協(xié)議回款速度相對(duì)較慢。此外,因中美貿(mào)易磨擦持續(xù)升溫,預(yù)期供應(yīng)鏈采購(gòu)也許出現(xiàn)波動(dòng),戰(zhàn)略性采購(gòu)使存貨周轉(zhuǎn)率對(duì)應(yīng)減少。AI四小龍的前五大客戶銷售收入集中度普遍高于老式硬件廠商,導(dǎo)致抗風(fēng)險(xiǎn)能力較差。以依圖科技為例,前五大客戶收入奉獻(xiàn)占比從年的35%左右提高至年62%。其他企業(yè)近年運(yùn)行周轉(zhuǎn)次數(shù)略有下降,但仍然相對(duì)穩(wěn)定。4.投資分析AI行業(yè)關(guān)重視點(diǎn)及催化原因通過(guò)幾十年發(fā)展,AI技術(shù)企業(yè)、新算法層出不窮,圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù)紅利迅速釋放,但過(guò)去十年重要仍基于深度學(xué)習(xí)算法。行業(yè)生態(tài)體系更為明晰,單技術(shù)同質(zhì)化明顯,競(jìng)爭(zhēng)力重要體目前落地場(chǎng)景的豐富程度和詳細(xì)細(xì)節(jié),且多模能力組合、賦能其他行業(yè)時(shí)AI技術(shù)與專業(yè)知識(shí)的結(jié)合成為趨勢(shì)。本文重要總結(jié)了三類AI技術(shù)商業(yè)模式、四類

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