真实的人工智能创业项目 黑科技创业小项目


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智东西(公众号:zhidxcom)
作者 |李水清
编辑 |'s的阴影和心缘
情报消息3月12日,刚刚,上交所官网显示,AI独角兽旷视科技科创板IPO申请获受理.
招股书显示,成立于2011年的视觉科技主要聚焦物联网场景 。2020年,行业普遍受到疫情冲击,其2020年前九个月营收超7亿元.
其中,供应链物联网业务是旷视2018年进入的新赛道,短短两年增长迅速,2020年前三季度收入贡献比达到了7.5% 。
不考虑拟公开发行不超过2.53亿份cdr,拟募集资金60亿元,主要为基础研发中心建设项目、AI视觉物联网解决方案及产品开发与升级项目、智能机器人研发与升级建设项目、传感器研究与设计项目和其他投入 。
2021年以来,我们看到,一方面数十家AI和芯片公司撤回了IPO,就在昨天晚上,又有两家AI独角兽公司分崩离析 。在另一方面,像师旷这样的独角兽仍在大步前进 。IPO的大门变得更加热闹,但赛道上的“抽查”和新规也更加精彩 。
到目前为止,除了商汤之外,以轻蔑、云和地图为代表的“AI四小龙”IPO都取得了实质性进展,这无疑是是当下科创板“密集撤单”迷雾中的一个正向信号 。
解读招股书“成绩单”中公布的IPO文件,更重要的是,通过忽视原有的科技业务能力和战略布局,看到当下中国智能科技产业实现技术变现的门道和时局趋势 。
一、三年营收涨超300%,研发占比超100%藐视招股书,显示营收从3亿元增长至12.6亿元,涨幅超300%,年均复合增长率超100%在2017年至2019年期间被藐视 。
和大多数AI独角兽一样,被忽略的是它还没有实现盈利 。招股书中的信息显示,主要原因是优先股公允价值变动、初创期对R&D和创新的大量投资,以及销售费用和管理费用的增加 。
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净利润方面,2017年、2018年、2019年、2020年1-9月公允价值变动收益分别为-5.9亿元、-21.0亿元、-54.7亿元、-18.6亿元 。
在本报告所述期间,对R&D的投资继续扩大 。2017年、2018年、2019年、2020年1-9月,R&D投资为2亿元+、6亿元+、10亿元+、7.5亿元,占67%、71%、82%及104%'s营业收入,在同类型公司中处于领先地位 。
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截至2020年9月,公司已拥有576项专利(包括47项海外专利)、141项计算机软件著作权和580项在中国注册的商标权 。
不考虑为消费物联网、城市物联网、供应链物联网三大核心场景提供成熟的行业解决方案 。
t-size:15px;">其中,城市物联网业务发展增速最快,营收从2017年度的1.6亿元增长至2019年度的8.3亿元,为百余座国内城市、十余个国家和地区提供城市物联网解决方案,营收增幅超过400% 。

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消费物联网业务分为云端SaaS、移动终端两大类业务,营收从2017年度1.5亿元增至2019年的3.6亿元,营收增幅超过140% 。
供应链物联网作为公司新开拓业务,从2018年业务收入0.46亿元增长至2019年0.7亿元,收入规模近乎翻倍,2020年1~9月实现收入0.54亿元 。虽然体量有限,但该业务是旷视CEO印奇口中“最看好”方向 。招股书显示,其收入占比从2017年的0%,到2020年1~9月达到7.5% 。

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旷视在主要客户的依赖度上相对不强,前五大客户营收占比不到30% 。
在发展战略层面,旷视科技将算法、算力和数据能力融为一体,打造行业领先的人工智能生产力平台Brain++,并以此为基础构建起完整的AIoT产品体系,包括AIoT操作系统、AI重新定义的硬件和行业应用 。
经历过2016~2017年热钱涌动的融资热潮,也体验过2018~2020所谓的“AI资本寒潮”,AI独角兽终于在2021年初迎来科创板IPO新阶段 。
当然,这个阶段及其特殊,AI行业在技术落地平衡点来临之前出现阶段性“内卷”,科创板IPO的撤单与挺进和安防及数字中国大环境变迁交相辉映,企业命运和产业格局都将发生剧变 。
在这样新旧交替的“大考”之际,我们看待AI企业上市的视角则需要更加清醒地直击根本问题 。
AI到底能做什么?一家AI企业到底和哪些客户在一起?AI技术到底解决了什么实际问题?中国AI会不会飞得越高、摔得越惨?
关于这些问题的答案,旷视可以说是“人间清醒” 。
通过此前与旷视CEO印奇、CTO唐文斌及相关业务负责人的交流沟通中,我们发现,旷视作为占据北京关键位置的AI“老炮”企业,无论是对人工智能算法的理解,还是对AIoT业务主航道的能力圈闭环构建,都有着更通透的认识 。

二、人工智能产业IPO新阶段,旷视盯准AIoT我们稍稍睁眼看看当下的行业状况,就能有所体会 。
当中国这批最搅弄风云的AI企业平均年龄超过7岁,AI也从2017年阿尔法狗大战围棋时的“惊为天人”完成去魅,一个越来越现实的观点被行业认可,那就是——海量的AI算法不会覆盖每个行业,而是在某个行业有很饱和的攻击 。
而从AI企业自身来说,要在软硬一体的物联网时代占据市场,在碎片化的IoT场景中分一杯羹,就必须在具体的场景上有所取舍 。换句话说,AI或许能赋能千行百业,但一家企业赋能千行百业,很难做到 。
当下,市场更关心的可能是:这家AI公司到底赋能哪个行业,和哪些客户在一起,产生了什么价值,做了什么产品等实际问题 。每个AI企业都需要回答这些问题,旷视也不例外 。
在2020年中旷视的一场分享会上,旷视CEO印奇亮出旷视的答案:旷视聚焦“AI+IoT”产业化路径,会选择聚焦1~2个产业,逐步化扩展 。
传统的IoT常等于硬件,但旷视认为,IoT不是简单的硬件概念,而是包括软件、硬件、操作系统和应用等在内的软硬一体化 。而AI+IoT,就是将AI能力注入到IoT场景之中 。AI是核心能力,IoT是落地场景 。
旷视具体聚焦哪1~2个产业落地场景?我们从旷视聚焦的“1+3”战略就能看到 。“1”是指AI生产力平台Brain++为代表的AI能力,“3”则是指消费物联网、城市物联网和供应链物联网三大IoT场景 。
具体来说,目前旷视看好的场景,主要在城市公共空间、建筑楼宇空间,以及面向工业的物流仓储空间和工厂空间 。可以看到,作为嗅觉敏锐的AI“老炮”,旷视早已在其它对手犹豫之际下场圈地,布局供应链物联网旷视很果断 。

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三、少即是多,一个独角兽的能力圈闭环正如巴菲特关于投资“能力圈”的观点,AI企业做行业落地也有自身的能力圈 。
对手握海量算法的AI企业来说,能力圈的范围确实很大,但如何界定边界更重要 。与此同时,能否在界定的能力圈内,打穿场景,实现价值闭环则更加关键 。就像在游戏中,高明的杀手能切穿后排血最厚的战士,低端玩家放技能如刮痧、隔靴搔痒 。
旷视对自身AI能力圈边界是一个近十年的过程,对能力圈内价值闭环的聚焦也由来已久 。我们能看到,旷视已在没有硝烟的AI落地战争中抢得先机 。
1、十年,从智能手机到安防、再到物流
在旷视刚成立时,公司门口就放了一台机器人 。
为什么一家AI算法公司会放一个机器人?旷视CEO印奇本人是一个机器人爱好者,在哥伦比亚读博士期间主攻的是硬件、传感器方向,融合本科期间AI算法的学习经历,旷视团队成立之初就怀揣一颗AIoT软硬一体化的种子 。
2012年起,旷视率先进入消费物联网领域,以SaaS产品的形式服务全球开发者及企业用户,为其提供数十种AI能力 。而后随着智能终端的普及,全球现在有10亿部手机里面都有AI的技术,其中大部分用了旷视的面部识别、超画质、多摄等技术 。

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2015年,旷视进入城市物联网领域,推出了人工智能摄像头,并不断强化硬件能力以配合尖端计算机视觉算法 。
截至目前,旷视已累计打造四大品类、数十款硬件产品 。同时,基于覆盖云边端的算法、软件、硬件能力,公司的城市物联网解决方案正应用于百余座国内城市、十余个国家和地区 。
2017年,旷视进入供应链物联网领域,推出了智慧物流操作系统“河图” 。而后,旷视陆续自研包括AMR机器人、SLAM导航智能无人叉车、人工智能堆垛机等多款智慧物流硬件,累计向鞋服、医药、智能制造、零售电商等不同行业的近百位客户提供了仓库、工厂及零售店的智能化升级改造 。

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旷视的AI落地能力圈打造经历了一个以智能手机切入,以智能安防立足,再延申到智慧物流场景的过程,逐渐开疆扩土 。
从安防行业来说,当下市场空间刚刚打开 。Omdia发布2021年安防技术重要趋势预测,2019年中国市场AI摄像头(部署深度学习算法)的出货量将占网络摄像头出货量的10%,2024年将达到63% 。有消息称,旷视在这一领域落地规远高于AI同行,营收空间可想而知 。
与此同时,在国家推进产业数字化、数字产业化背景下,以供应链物联网为代表的产业互联网建设也增长飞快 。而以智慧物流为切入点,旷视早在2017年就布局供应链物联网,目前已成为旷视增长最快的业务 。
2、行业很“厚”,旷视如何实现行业价值闭环?
梳理旷视一路走来的发展路线,我们能理解旷视从AI到AI+IoT的路径是非常明确 。从软件到软硬一体化的产品力跃迁中,旷视并非一帆风顺 。
在AI企业刚刚进入安防行业之时,许多传统企业嗤之以鼻:“行业场景碎片化、场景化,AI企业怎么搞得定?”
AI落地的两大要素是技术和场景 。对于大多数AI企业来说,往往碰钉子的地方在场景 。无论是安防还是物流,任意一个行业都很“厚”,仅从算法很难单点突破,实现真正的行业落地 。
印奇将多年AI行业落地经验总结为一句话:从算法到系统集成、到软件平台、到最后的软硬结合,是AI企业实现价值闭环时必经的一个最小路径 。

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旷视实现从软件到软硬一体化产品的跃迁主要经历了三个过程:
(1)第一层,最早可能先产生一个新的算法,算法在性能上要可用 。
在AI创业早期,AI算法本身的研发就需要团队绞尽脑汁 。2013年,旷视团队在全球三大人脸识别算法大赛中获得第一名,国外垄断的AI技术竞赛冠军席位首次出现中国身影 。时至今日,旷视在深度学习底层算法上仍在不断突破边界 。
这就好比王国维的《人间词话》中所讲的成大事业的第一境界:“昨夜西风凋碧树,独上高楼,望尽天涯路” 。
(2)第二层,AI公司首先成为系统集成商,用系统集成牵引做出软件平台,连接所有硬件 。
这一阶段,AI企业发现算法训练并不是全部,如何工程化成为新的沟壑,于是“衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴” 。
(3)第三层,当软件做得足够好,会发现很关键的硬件,但没有一个厂商真正做得非常好 。于是AI企业开始做软硬结合的方案,AI定义硬件 。
这一阶段,AI企业终于实现从软件到软硬一体化产品的跃迁,“众里寻他千百度,回头蓦见,那人正在灯火阑珊处” 。
目前,旷视在每个业务板块都在推动软硬一体化的产品布局 。
举例来说,在消费物联网业务板块,旷视依托AI光感知系统“一体化协同”设计方法,研发出AI光学屏下指纹模组 。在城市物联网板块,旷视研发的交互型面板机已经实现了完全自研和规模化投放市场,在产品性能上居行业领先地位 。在供应链物联网板块,旷视研发的物流机器人已经实现了体系化产品矩阵,二维码、VSLAM导航的各类搬运机器人都实现了行业的批量应用 。
从具体的案例中更能看到旷视基于“价值闭环”打法为行业带来真实价值 。以旷视最新落地的徐福记工厂智慧物流案例为例,旷视为徐福记量身定制了点到点+货到人+智能搬运系统,据称及时率和准确率达到100%,还降低了异物掉入产品中的风险 。

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而在另一个名为“储存易”的新加坡迷你仓智能升级项目中,借助旷视提供的包括河图、智能安防系统、搬运机器人、智能电子锁具等软硬件一体化的完整智慧物流解决方案,客户实现了7X24小时自助存取、高安全性、高私密性的用户体验,以及3倍空间利用率提升、80%人力成本节约、毫秒级实时掌握存储情况的部署成效 。

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只有创造价值,企业才收获财富 。最朴实的创业门道从旷视的IPO招股书营收增长中体现出来,旷视这家学霸团队越来越像起初称为对手的传统行业玩家 。
AI独角兽被“传统企业化”,是AI技术与产业血脉融合过程中的神奇化学反应,也是行业走向成熟的体现 。

四、旷视AIoT战略定力背后,核心算法技术的迭代演进当下,随着AI落地进入深水区,各路AI企业的风格、世界观和行业打法都在逐渐成型,出现分野 。
有的企业转做芯片,有的企业定位操作系统,也有如旷视聚焦软硬一体的“AIoT” 。尽管各家提法不同,但可以看到AI企业都在触及同一个核心问题,那就是AI算法仍是IoT时代的核心技术动力,但仅凭单点技术难以打穿行业、实现价值闭环 。
看AI产业不是看综艺节目,只寻求新鲜感 。透过热门概念背后,我们看到在“算法-系统集成-软件平台-芯片及其它硬件”这条AIoT产品诞生的长链路上,每一家AI企业都在选择多点突破,连点成线 。
而这些“多点突破,连点成线”手段的目的,无非是让AI真正在行业中验证价值 。也就是说,AI企业做芯片不是为做而做,做操作系统不是为做而做,如此来看,旷视选择盯准“AIoT”战略实现价值闭环的打法,是一种务实之举 。
而回归到AI企业安身立命的算法能力本身,在企业战略的升级过程中,算法正随着企业能力圈的边界扩大和闭环实现而演变迭代 。
旷视的定义里,“AI 是不断演进的算法能力” 。以旷视算法能力的演进和扩展为例,从“核心算法突破”到“算法生产平台”,再到“行业算法创新”的过程 。
1、核心算法突破
算法变革浪潮下,旷视十年前起家于深度学习和计算机视觉,两者的交集形成了旷视得以安身立命的技术,其中也包括现在支撑旷视几乎所有最核心、早期的技术 。
(1)核心深度学习算法包括:云端深度学习算法(ResNet)、移动端深度学习算法ShuffleNet)、边缘端深度学习算法(DorefaNet)、自动机器学习技术(AutoML)等 。
值得一提的是,在算法自演化方面,旷视科技已经开发了算法自演化模型,使得算法不再一成不变,数据可以不需要监督的,不需要标注,能够和那些数据迭代自身 。通俗讲,就像一个孙悟空能变出多个孙悟空写代码一样,提高开发效率 。

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(2)计算机视觉算法方面:聚焦在图像分类、物体检测、语义分割、视频跟踪、动作/事件识别等核心基础问题上 。根据数据和场景的不同,旷视每年持续产出数百个细分算法或算法提升 。

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2、算法生产平台
在算法生产平台方面,旷视已实现算法规模化供给,满足行业长尾需求 。具体来说:
(1)旷视Brain++是由旷视自主研发的AI 生产力平台,该平台是公司科研实力的集大成者,也是工程实践和产品创新的原点 。
Brain++包括深度学习框架MegEngine(天元)、深度学习云计算平台MegCompute以及数据管理平台MegData,将算法、算力和数据能力融为一体 。作为AI基础设施,Brain++助力AI技术实现了从算法生产到应用的全流程化和规模化供给 。
(2)开源深度学习框架天元MegEngine,助力开发者实现“深度学习、简单开发” 。
3、行业算法创新
旷视认为,未来十年算法将无处不在 。在推动行业算法升级创新方面,行业算法用以实现调度优化以及数据挖掘和分析 。虽然这类算法在行业里存在已久,但还需要继续创新 。目前,旷视基于行业需求和自身战略发展的需要,也在不断推动行业算法的创新 。这其中包括在多设备调度优化、数据挖掘和分析等方面的算法,实现了多设备之间的高效协同、数据挖掘分析和形成决策 。
旷视拥有全球规模领先的聚焦于计算机视觉和AIoT领域的研究院 。成立以来,旷视在历次计算机视觉领域的世界顶级赛事中累计赢得40项世界冠军,并曾连续三年获得世界上最权威的视觉图像理解大赛COCO的多项冠军 。目前,旷视专利数量在行业内处于领先水平 。截至2020年9月30日,公司拥有576项专利权(包括境外专利47项),其中发明专利220项 。旷视参与制订了近20项人工智能相关的国家、行业及团体标准,并赢得了90余个全国和全行业奖项 。
与此同时,旷视注重在组织阵型上结合互联网人才与IT人才的符合优势 。目前旷视科技有3000多名员工,AI人才、行业人才、职能部门的比例是大概是4:4:2 。各路人才的背景很不一样,印奇认为要以客户价值为牵引,从相融、包容到融合 。

结语:AI同行纷纷做硬“装备”,AI圈地战争将升级在旷视冲刺IPO大门的节点上,我们通过对旷视的聚焦的AIoT软硬一体战略、价值闭环行业落地路径及核心算法演变的剖析,看到这家AI独角兽已经从当年的学霸团队成长为老练成熟的技术产业赋能者 。
跳出个体视角,纵观AI行业落地一盘棋,在新的AI行业落地圈地运动中,谁能够率先打穿业务场景,圈地成功,将是一场场新的价值闭环考验的硬战 。从更加历史的角度来看,我们发现在浩浩汤汤的以北京、上海、粤港澳大湾区城市跃迁“国际科技创新中心”的新阶段,整个AI产业都在变得更加成熟、务实,AI先锋们势必成为城市数字经济发展及十四五阶段“社会治安防控体系建设”中的排头兵 。
【真实的人工智能创业项目 黑科技创业小项目】当然,整个AI算法行业在何时达到算法供给与行业需求新的平衡点,使得AI算法企业再从行业场景中艰辛的历练中进击更高层面技术研发创新,值得我们期待 。

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