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    • 01
    • 到底什么是 AIoT?
    • 02
    • AIoT 獨角獸的市場表現(xiàn)如何?
    • 03
    • 商業(yè)模式有哪些顛覆式創(chuàng)新?
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    • 國外 AIoT 獨角獸為何鮮有 IPO?
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曠視、寒武紀等獨角獸扎堆IPO,2020 AIoT智聯(lián)網(wǎng)賽道被“擠爆”

2020/04/07
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導? 讀:最近,AIoT 智聯(lián)網(wǎng)領域的獨角獸們迎來了一波即將上市和即將“被”上市的熱潮。打頭陣的代表企業(yè)包括曠視科技和寒武紀,云從、商湯、云知聲等也紛紛“被”披露上市時間表。對這些 AIoT 獨角獸的真實發(fā)展情況,外界一直都保持著極大的好奇心,這篇文章我們就一一來進行分析。

最近,AIoT 智聯(lián)網(wǎng)領域的獨角獸們迎來了一波即將上市和即將“被”上市的熱潮。

打頭陣的代表企業(yè)包括曠視科技和寒武紀,云從、商湯、云知聲等也紛紛“被”披露上市時間表。

為什么這些企業(yè)位于 AIoT 智聯(lián)網(wǎng)賽道?

從他們對自己的定義可以看出端倪。

本周,AI 芯片公司寒武紀的科創(chuàng)板上市申請獲準受理。

寒武紀的招股說明書并沒有在首要位置提到物聯(lián)網(wǎng)或者智聯(lián)網(wǎng) AIoT,但創(chuàng)始人陳天石在采訪中提到:

“未來時代,物聯(lián)網(wǎng)和 AI 相輔相成,密不可分。物聯(lián)網(wǎng)讓各類的設備和終端有了生命,而 AI 讓它們有了智商…即將到來的 5G 時代,也會進一步加快物聯(lián)網(wǎng)和 AI 等技術的爆破式進步。物聯(lián)網(wǎng)連接的物理對象多樣且應用場景豐富…全部場景中的這些智能數(shù)據(jù)處理,都需要 AI 芯片參與其中?!?/p>

其招股書中將智聯(lián)網(wǎng)換了一種說法進行呈現(xiàn):

“寒武紀已推出的產(chǎn)品體系涵蓋云端、邊緣和終端…輻射智慧互聯(lián)網(wǎng)、智能制造、智能交通、智能教育、智慧金融、智能家居、智慧醫(yī)療等“智能+”產(chǎn)業(yè)。”

曠視科技的創(chuàng)始人則在招股說明書的開篇提到:

“在過去八年里,我們研究推出了包括人臉識別技術在內的諸多具有實際價值的人工智能應用,也更加堅定地認為物聯(lián)網(wǎng)是人工智能技術應用的主要場景…”

“我們的愿景是構建連結及賦能百億物聯(lián)網(wǎng)設備的人工智能基礎設施?!?/p>

伴隨著招股書的披露,這批獨角獸的財務、業(yè)務等狀況清晰地浮出水面。

在 AIoT 時代,人工智能從技術迭代到應用落地的過程逐漸加速。

技術創(chuàng)新不再是衡量 AI 的唯一標準,如何獲得市場認可和創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)價值成為 AIoT 獨角獸們正在奔赴的征途。

對這些 AIoT 獨角獸的真實發(fā)展情況,外界一直都保持著極大的好奇心。這篇文章我們就來進行分析:

什么是智聯(lián)網(wǎng) AIoT?為什么在最近幾年,AIoT 領域誕生了大量初創(chuàng)公司?

AIoT 獨角獸普遍進行了多輪融資,募資至少數(shù)億。他們砸錢打造了哪些核心競爭力?他們和傳統(tǒng)的軟硬件公司有什么區(qū)別?和“傳統(tǒng)企業(yè)”相比,從財務數(shù)據(jù)上來看,AIoT 獨角獸有哪些優(yōu)勢?

AIoT 獨角獸在商業(yè)模式上是否存在著顛覆式創(chuàng)新?AIoT 除了技術創(chuàng)新之外,對于各行各業(yè)而言,其真實價值是什么?

為什么國外鮮有 AIoT 獨角獸上市的消息?

01

到底什么是 AIoT?

隨著科技的不斷發(fā)展,一些在功能上具有相互補充作用的技術,正在自然而然的結成“天作之合”:例如,人工智能 AI 和物聯(lián)網(wǎng) IoT,就是其中的一對“良人”。

由于物聯(lián)網(wǎng) IoT 的快速發(fā)展,企業(yè)中規(guī)模龐大的設備或“物體”實現(xiàn)了網(wǎng)絡連接和數(shù)據(jù)共享。由于 AI 能夠從海量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中“學習”,從而快速作出決策并建立深刻洞察,因此對于希望擴展物聯(lián)網(wǎng) IoT 價值的企業(yè)而言,AI 都是一種必不可缺的分析能力。

在《智聯(lián)網(wǎng)·新思維》一書中,我曾給出了智聯(lián)網(wǎng) AIoT 的定義:

智聯(lián)網(wǎng) AIoT 是建立在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等基礎之上,是具備智能的連接萬事萬物的互聯(lián)網(wǎng),是智能時代的重要載體和思維方式。智聯(lián)網(wǎng)通過將物理世界抽象到模型世界,并借此建立完整的數(shù)字世界,構筑新型的生產(chǎn)關系。智聯(lián)網(wǎng)改變舊有思維模式,從而實現(xiàn)人與人、人與物、物與物之間的大規(guī)模社會化協(xié)作。

市場研究機構 Markets and Markets 近日發(fā)布報告稱,2019 年全球 AIoT 市場規(guī)模為 51 億美元。到 2024 年,這一數(shù)字將增長至 162 億美元,復合年增長率為 26%。Markets and Markets 還指出,物聯(lián)網(wǎng)設備生成的大量實時數(shù)據(jù)的有效處理需求,是全球 AIoT 市場增長的主要驅動力。

根據(jù)愛分析的研究報告《人工智能 2020:落地挑戰(zhàn)與應對》,按照從底層基礎技術到上層行業(yè)應用的邏輯,可以把人工智能行業(yè)劃分為基礎層、通用層和應用層三部分。

基礎層為圖像、語音等人工智能基礎技術提供芯片、計算框架等計算能力支持,通用層提供感知、認知計算等通用技術,而應用層則是人工智能通用技術與各行業(yè)深度融合產(chǎn)生應用價值的產(chǎn)品和服務。

基礎層:為計算機視覺、語音識別等人工智能基礎技術提供計算能力支持,是人工智能的基礎設施,包括 AI 芯片、AI 平臺以及 AI 計算框架等。

典型代表公司包括寒武紀、華為海思、燧原科技、地平線等。

人工智能技術在智聯(lián)網(wǎng) AIoT 領域的云、邊、端設備中均有廣泛應用,且都需要由核心芯片提供計算能力支撐。云、邊、端三種場景對于芯片的運算能力和功耗等特性有著不同的需求,單一品類的智能芯片難以滿足實際應用。

以寒武紀為例,面向云、邊、端三個場景,其分別研發(fā)了三種類型的芯片產(chǎn)品,分別為終端智能處理器 IP、云端智能芯片及加速卡、邊緣智能芯片及加速卡,并且為這三個產(chǎn)品線所有產(chǎn)品研發(fā)了統(tǒng)一的基礎系統(tǒng)軟件平臺。

目前,“AI 芯片”成了中國創(chuàng)新市場最受矚目的賽道之一。中國已有超過 30 家新創(chuàng) AI 芯片設計企業(yè),吸附了一級市場大量資金。

通用層:基于基礎設施開發(fā)出的通用性人工智能技術和產(chǎn)品,如計算機視覺算法、機器人系統(tǒng)等,主要分為兩大部分:以感知計算和認知計算技術為代表的軟件通用技術,和無人機、機器人等軟硬一體化通用產(chǎn)品。

得益于深度學習技術的快速發(fā)展,在過去幾年中,語音識別和機器視覺等通用性人工智能技術“超越”了人類的水平,快速登上歷史舞臺。

作為里程碑事件,2015 年微軟所研發(fā)的計算機視覺系統(tǒng)比人類(準確度為 94.9%)更能有效地識別圖片中的對象(準確度為 95.1%)。

因此,圍繞語音識別和機器視覺,誕生了一批 AIoT 初創(chuàng)企業(yè)。

語音識別領域的典型代表包括:科大訊飛、思必馳、云知聲、出門問問等。

機器視覺領域的典型代表包括“AI 四小龍”:曠視、商湯、云從和依圖。

曠視科技擁有自研深度學習框架,主要提供個人物聯(lián)網(wǎng)解決方案、城市物聯(lián)網(wǎng)解決方案、供應鏈物聯(lián)網(wǎng)解決方案。

商湯擁有原創(chuàng)底層算法平臺,依托平臺將技術賦能于其他行業(yè)。

云從是國家隊企業(yè),重點布局銀行金融、安防、交通;依圖深耕醫(yī)療領域,逐步向安防、金融拓展。

虹軟科技重點布局智能手機領域,向智能汽車、智能家居擴展。

??低暫痛笕A則為傳統(tǒng)安防巨頭,均以安防業(yè)務為核心,向新領域布局。

應用層:人工智能通用技術與各行業(yè)應用深度融合的領域,以垂直行業(yè)的人工智能應用公司為主。應用層人工智能企業(yè)將通用技術封裝成能夠落地的產(chǎn)品,包括軟硬件一體化產(chǎn)品以及針對具體應用場景的端到端解決方案。

隨著通用技術走向成熟,行業(yè)應用價值凸顯,大量通用層的公司也在基于基礎技術能力向各行業(yè)應用層延伸。

典型的應用層場景包括智能家居和智能網(wǎng)聯(lián)汽車

智能家居領域的代表企業(yè)包括:涂鴉智能、歐瑞博、Broadlink 博聯(lián)、綠米聯(lián)創(chuàng)等,均已獲得多輪融資。

智能網(wǎng)聯(lián)汽車的代表企業(yè)包括:小馬智行、Roadstar.ai、文遠知行、智行者、馭勢科技等。

大部分國內 AI 公司都會從通用層或應用層切入,并且隨著技術的沉淀和業(yè)務的拓展,兩層的界限變得逐漸模糊。但整體來說 AIoT 初創(chuàng)公司有兩條發(fā)展路徑:

以一個應用場景(如智能家居)作為突破口:通過連接企業(yè)客戶內部系統(tǒng)或自建場景入口如傳感器等方式獲取數(shù)據(jù),基于多維度的數(shù)據(jù)不斷訓練模型、優(yōu)化算法,在某一個場景問題中找到最佳解,再向其他行業(yè)中相似的場景復制;

以一種通用技術(如機器視覺)作為突破口:深耕算法和底層框架,尤其當機器學習被工業(yè)界接納后,從底層驅動訓練模型,不僅能提升方案在不同場景下的普適性和運算效率,也最終提升了實際應用效果。

前者由于對場景理解深刻,便于觸達客戶、累積數(shù)據(jù),因此產(chǎn)品更容易被客戶接受,變現(xiàn)能力較強。

后者希望借助算法和底層框架的優(yōu)勢高效地觸達更多行業(yè),賦能業(yè)內合作伙伴,通過開放合作的方式獲取數(shù)據(jù),其間未必能直接觸達客戶,因此覆蓋范圍廣,但變現(xiàn)能力較弱。

整體而言,根據(jù) MMC Ventures 的研究,基于應用場景和通用技術的 AIoT 初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量比例約為 9:1,大部分企業(yè)由垂直應用場景切入。

從客戶群體劃分,AIoT 企業(yè)可以分為面向企業(yè)提供服務(to B 服務)和面向終端消費者提供服務(to C 服務)兩種。

面向企業(yè) toB 的服務是為企業(yè)用戶設計的,側重點是商業(yè)價值,功能邏輯和信息架構相對繁瑣和嚴格,體現(xiàn)在如何讓企業(yè)保護好權限信息、提高工作效率、帶來經(jīng)濟效益。商業(yè)模式的要點包括:提效、降費、定價權。一個 to B 公司的本質,是在幫助整個產(chǎn)業(yè)鏈的某個環(huán)節(jié)提升效率或是降低費用來獲取收益。

面向消費者 toC 的服務是為廣大普通用戶設計的,這類產(chǎn)品往往可向用戶免費提供;側重點是用戶體驗,邏輯流程盡量簡單,體現(xiàn)在如何讓用戶更加方便地使用產(chǎn)品、更愿意主動去使用產(chǎn)品。

藍馳創(chuàng)投投資合伙人姚欣,認為人們往往有一個錯覺:“如果 to B,應該用最先進的技術,而 to C 的話,用的是比較便宜的技術。但實際上,to C 對技術的要求更高,它往往要求的是過剩的技術,就是今天已經(jīng)成熟到非常廉價的技術。”

現(xiàn)在人工智能行業(yè)還在早期的成長階段,所以 to B 的公司會相對較多,而 to C 的公司較為艱難。所以一項剛剛投入使用的最新技術,其實不適合面向 C 端來創(chuàng)業(yè)。

根據(jù)統(tǒng)計,事實的確如此。在人工智能領域,B2C 和 B2B 公司的比例為 1:9,絕大多數(shù)公司從 B 端切入。

就產(chǎn)業(yè)成熟度而言,在過去一年,人工智能逐步進入了技術成熟度曲線的低谷期,技術炒作的泡沫破裂,行業(yè)關注重心開始轉變?yōu)槿斯ぶ悄苋绾温涞禺a(chǎn)業(yè)。

根據(jù) Gartner 的研究,三年后計劃實施人工智能項目的公司比例,將從 1/25 提升到 1/3。在最新報告《市場指南:中國人工智能初創(chuàng)企業(yè)》中,Gartner 認為中國的人工智能 AI 初創(chuàng)企業(yè)在各類 AI 應用的發(fā)展中發(fā)揮著越來越重要的作用。

因此有研究機構判斷,人工智能技術的采用已經(jīng)跨越鴻溝,從創(chuàng)新者和早期嘗試者擴展為早期大眾,并將對企業(yè)、消費者和社會產(chǎn)生深遠影響。

02

AIoT 獨角獸的市場表現(xiàn)如何?

回到 4 年前,2017 年被稱為 AI 產(chǎn)業(yè)元年。

這一年,寒武紀先后獲得了高通創(chuàng)投和阿里巴巴的戰(zhàn)略融資。其中,阿里的投資額達 15 億元,創(chuàng)下當時 AI 領域最高的單筆融資金額。

在招股書中,寒武紀提到:

“自 2016 年 3 月成立以來,寒武紀實現(xiàn)了技術的產(chǎn)業(yè)化輸出。寒武紀 1A、寒武紀 1H 分別應用于某全球知名的中國科技企業(yè)的旗艦智能手機芯片中,已集成于超過 1 億臺智能手機及其他智能終端設備中。”

“截止 2020 年 2 月 29 日,寒武紀已獲得授權的境內外專利有 65 項,PCT 專利申請 120 項,正在申請中的境內外專利共有 1474 項?!?/p>

曠視科技的表現(xiàn)也非常亮眼:

“自 2017 年初以來,我們在多項國際人工智能頂級競賽中累計攬獲 22 個項目的世界冠軍,在多個計算機視覺項目中表現(xiàn)突出。我們向客戶提供包括算法、軟件及人工智能賦能物聯(lián)網(wǎng)設備的全棧式解決方案,并在多個行業(yè)取得領先地位?!?/p>

“2017 年和 2019 年,我們躋身《麻省理工科技評論》最新發(fā)布的兩項「50 大最聰明公司」榜單中?!?/p>

然而,能否健康持續(xù)的盈利才是企業(yè)的“真功夫”,如此亮眼的技術實力和科研數(shù)據(jù),又有多少轉化為實際的營收和利潤?和“傳統(tǒng)企業(yè)”相比,從財務指標上來看,AIoT 獨角獸有哪些優(yōu)勢?

我們先看寒武紀。

這家公司最近廣受詬病的問題是客戶集中度過高。

這點在招股書中已有說明:2017 年、2018 年和 2019 年,公司前五大客戶的銷售金額合計占營業(yè)收入比例分別為 100%、99.95%和 95.44%,客戶集中度非常高。

根據(jù)創(chuàng)道投資咨詢創(chuàng)始人步日欣的分析,問題比想象的更加嚴重。

首先,招股書中提到 2017 年和 2018 年,公司向第一大客戶“公司 A”銷售占比最高,公司 A 得到公司授權后,將寒武紀終端智能處理器 IP 集成于其旗艦智能手機芯片中。

顯然,這家“公司 A”代指大客戶華為。

在 2017 年、2018 年,可以說寒武紀主要的營收來源就靠對華為的銷售,占其總營收比例高達 98.34%和 97.63%,這是唯一的寄托。

不過大客戶華為有很大概率將轉向自主研發(fā)。

于是寒武紀將目光轉向“公司 B”。

2019 年寒武紀對“公司 B”的銷售規(guī)模與華為相當,為 14.38%,文件中披露“公司 B”為公司關聯(lián)方,寒武紀為這個客戶提供加速卡和研發(fā)試制品。分析認為,“公司 B”較大概率是聯(lián)想或者中科曙光。

最后,令業(yè)內毫無意外的是,寒武紀的收入主要來源于幾個地方政府背景的項目,且其中有關聯(lián)關系或戰(zhàn)略性質的因素夾雜其中,而不是純粹的商業(yè)需求。

2019 年寒武紀分別與西安灃東儀享科技服務有限公司、上海腦科學與類腦研究中心和珠海市橫琴新區(qū)管理委員會商務局達成了智能計算集群系統(tǒng)的相關合作,并實現(xiàn)銷售收入 29,618.15 萬元,占主營業(yè)務收入的比重為 66.72%。

招股書顯示,寒武紀 2017-2019 年實現(xiàn)營業(yè)收入 784 萬元、1.2 億元、4.4 億元,同比增速分別為 1392%、279.4%。

2017 年、2018 年和 2019 年,寒武紀綜合毛利率分別為 99.96%、99.90%和 68.19%,呈下降趨勢,主要原因是 2019 年寒武紀拓展了云端智能芯片及加速卡、智能計算集群系統(tǒng)業(yè)務,該兩項業(yè)務的毛利率低于終端智能處理器 IP。

在招股書中,寒武紀對比了其主要產(chǎn)品與可比公司競品的毛利率情況。

報告期內,寒武紀的毛利率均高于可比公司,招股書中給出的解釋是:

(1) 終端智能處理器 IP 業(yè)務的毛利率水平高于可比公司平均水平,主要是由于公司的研發(fā)項目涉及的技術屬于前沿科技,采購用于芯片研發(fā)設計所需的軟件工具和硬件平臺不針對特定客戶項目,可供公司多個項目、多個環(huán)節(jié)使用,將終端智能處理器 IP 相關研發(fā)支出計入當期研發(fā)費用。

虹軟科技相應業(yè)務成本包含負責產(chǎn)品整合的技術人員成本;芯原股份相應業(yè)務成本包含定制化 IP 授權成本和在該類業(yè)務中提供的定制化 IP 組合、技術支持所需人員成本。

(2) 云端智能芯片及加速卡業(yè)務的毛利率水平高于國內可比公司平均水平,主要原因是公司云端智能芯片屬于人工智能領域通用型智能芯片,售價高于一般專用型功能芯片。

云端智能芯片及加速卡業(yè)務毛利率水平高于 Nvidia 整體毛利率水平,主要原因是 Nvidia 整體業(yè)務中包含消費類顯卡、終端 SoC 等毛利率相對較低的產(chǎn)品。

(3) 智能計算集群系統(tǒng)業(yè)務的毛利率高于可比公司相應業(yè)務板塊毛利率的平均水平,主要原因是公司智能計算集群系統(tǒng)使用了自主研發(fā)的云端智能芯片及加速卡、基礎系統(tǒng)軟件平臺,因此毛利率高于同行業(yè)可比公司。

不同于傳統(tǒng)芯片領域顯著的規(guī)模效應,AI 芯片領域呈現(xiàn)出了獨特格局:目前市場上幾乎沒有以 AI 芯片為主營業(yè)務上市的公司,AI 芯片企業(yè)大多還處于定制化的技術服務階段,距離規(guī)模化量產(chǎn)存在一定距離。

業(yè)務涉及 AI 芯片的企業(yè)可大致分為三類:

一是大型公司,比如阿里、華為;

二是傳統(tǒng)芯片企業(yè),比如全志科技、瑞芯微等;

三是初創(chuàng)型 AI 芯片企業(yè),比如寒武紀、地平線等。

總的來說,盡管許多公司已經(jīng)發(fā)布 AI 芯片產(chǎn)品,但無論智能駕駛、智能安防都需要基于特定場景進行算法開發(fā)。因此,AI 芯片基于場景的定制化程度十分高,目前未達到大規(guī)模商用的地步。

由于寒武紀創(chuàng)立的時日尚短,看總體營收及增速的意義不大,中國的芯片戰(zhàn)事才剛剛開始。

另一頭,再看曠視科技的業(yè)績表現(xiàn)。

曠視認為其自主研發(fā)的 Brain++深度學習框架是其創(chuàng)新核心,為算法訓練過程提供重要支持。憑借人工智能算法,曠視打造了創(chuàng)新性的平臺軟件及應用軟件,滿足不同垂直領域終端用戶的需求。曠視自主研發(fā)的人工智能及軟件能力,可為物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(包括云端中心、邊緣服務器及 / 或物聯(lián)網(wǎng)設備)賦能。

結合截止到 2019 年 6 月 30 日(2019H1)的相關財務數(shù)據(jù),我們能初步掌握曠視的運營狀況。

隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化帶來的數(shù)據(jù)基礎的日益成熟,人工智能在營銷、金融、數(shù)字政府、零售、醫(yī)療等行業(yè)的落地持續(xù)推進,并開始帶來顯著的效益,但落地進展有先后之分。

從人工智能的發(fā)展情況來看,智慧城市和數(shù)字政府是相對成熟的領域,我們以此為重點分析。

曠視在招股書中引用了灼識咨詢的研究報告,以收入計算,中國智慧城市管理垂直領域的市場規(guī)模預計將從 2018 年的 119 億元增至 2023 年的 1,031 億元,復合年增長率為 54%。

其中市場占有率數(shù)一數(shù)二的非人工智能技術公司 1 和公司 2,答案不言自明。

我們不妨將曠視、??低暫痛笕A在城市物聯(lián)網(wǎng)領域的利潤率情況做個對比。

在報告期內,曠視的毛利率波動性較大。城市物聯(lián)網(wǎng)解決方案的毛利率由 2017 年的 34.8%增至 2018 年的 64.8%,并在 2019 年產(chǎn)生回調。

招股書給出的解釋是由于業(yè)務增長,可達更佳規(guī)模經(jīng)濟效益并控制成本,加上解決方案更受客戶歡迎,故可提高定價。

不過曠視的經(jīng)營歷史有限,目前的毛利率未必能作為日后毛利率的指標。

曠視所處的賽道中,在城市安全管理領域,有??怠⒋笕A等巨頭長期坐鎮(zhèn),智慧物流也要面對 Geek+、快倉等新興倉儲機器人公司的圍追堵截。

大數(shù)據(jù)和人工智能的浪潮興起已經(jīng)有幾年時間,但真正建立起可持續(xù)的商業(yè)模式,并且能夠實現(xiàn)自我造血的企業(yè)卻是寥寥無幾。

未來曠視科技能否保持如此勢頭,還需且行且珍惜。

03

商業(yè)模式有哪些顛覆式創(chuàng)新?

絕大多數(shù)的 AIoT 企業(yè)立足于 B2B 企業(yè)端,這一領域的產(chǎn)品、技術、銷售等門檻較高,競爭激烈程度低于 B2C 消費端。

如果長期處于同質的商業(yè)模式下,雖然 AIoT 企業(yè)在技術創(chuàng)新方面略勝一籌,但仍難從眾多競爭者中最終勝出,項目投資失敗概率較大。

那么 AIoT 獨角獸們是否給商業(yè)模式帶來了顛覆式創(chuàng)新呢?

從寒武紀的招股說明書來看,該公司一直采取直銷模式,內部設有專門的銷售團隊同客戶進行及時接洽。

在直銷模式下,公司直接參與客戶的公開招標或商務談判,達成意向后,公司直接與客戶簽訂銷售合同。

其競爭企業(yè)瑞芯微,則采用“經(jīng)銷為主、直銷為輔”的銷售模式。

在經(jīng)銷模式下,經(jīng)銷商向瑞芯微采購芯片后銷售給整機廠或方案商,采購組件后銷售給電子產(chǎn)品開發(fā)者或熱愛者等終端客戶。

在直銷模式下,瑞芯微直接向整機廠、方案商銷售芯片,或是提供專業(yè)技術服務;向電子產(chǎn)品開發(fā)者或熱愛者等終端用戶銷售組件。

根據(jù)愛分析的研究,人工智能企業(yè)的銷售模式大致可以分為四類。

API 調?。撼R娪诨A層廠商和通用層廠商,通過 API 形式輸出自身的技術能力。

如計算機視覺領域的商湯科技、自動駕駛領域的百度 Apollo 平臺、語音識別領域的科大訊飛等,都是通過將人工智能技術輸出給應用廠商,由應用廠商完成最后一步產(chǎn)品及方案封裝。

這種模式的優(yōu)勢在于模式較輕,規(guī)模化復制能力強。

產(chǎn)品訂閱 /License:主要是以機器人、APP 等方式面向個人用戶的產(chǎn)品,以標準 SaaS 模式面向互聯(lián)網(wǎng)客戶和傳統(tǒng)行業(yè)中小型客戶的產(chǎn)品。

例如,大疆、松鼠 AI 等公司主要采取這種方式服務個人用戶。

“產(chǎn)品+服務”解決方案:主要是面向傳統(tǒng)行業(yè)中大型客戶,這類客戶的應用場景相對復雜,單一產(chǎn)品很難解決其需求,因此需要一定程度的定制化服務。

例如曠視科技、明略科技等公司服務公安領域客戶,需要提供端到端的解決方案。

按效果付費:人工智能與業(yè)務場景結合后,按照其產(chǎn)生的可衡量的實際業(yè)務價值進行收費。

人工智能公司與客戶更多是類似合作模式,按照業(yè)務量收取一定費用,目前在應用較為成熟的金融、智能客服領域有一些早期落地。

例如,智能客服廠商根據(jù)幫助企業(yè)客戶節(jié)省多少人力成本來衡量效果,可以按照工作量和坐席數(shù)量進行收費。

如果將曠視科技的產(chǎn)品、商業(yè)化以及經(jīng)營模式進行詳細梳理,大致符合上述幾種商業(yè)模式。

不過曠視科技的商業(yè)模式探索似乎并未止步于常見的上述幾種。

在《智聯(lián)網(wǎng)·新思維》一書中,我曾提到過生態(tài)型的商業(yè)模式。

在建設“生態(tài)系統(tǒng)”的唆使下,典型的做法就是試圖經(jīng)營全產(chǎn)業(yè)鏈,上下游布局、垂直整合、互相配套,形成全產(chǎn)業(yè)鏈的“生態(tài)圈”。

AIoT 獨角獸可以擔任生態(tài)構建者的角色,布局基礎計算能力、數(shù)據(jù),通用算法、框架和技術,以及應用平臺和具體解決方案的全產(chǎn)業(yè)鏈,聚集大量開發(fā)者和用戶,并促進生態(tài)型商業(yè)模式的形成。

因此曠視科技構建了平臺軟件的連接、控制和協(xié)調能力,力求實現(xiàn)對各種業(yè)務場景的智能、數(shù)字化管理。

曠視平臺軟件的作用類似于微軟對個人計算機的作用和安卓對智能手機的作用。其平臺軟件不僅支持我們開發(fā)的應用軟件及物聯(lián)網(wǎng)設備,還兼容其他業(yè)務伙伴提供的軟硬件產(chǎn)品,使曠視可以在全產(chǎn)業(yè)鏈內為我們生態(tài)系統(tǒng)中的不同參與者創(chuàng)造價值。

按照同樣思路,在 2019 年 1 月,曠視發(fā)布了針對垂直領域的平臺軟件:河圖智慧物流平臺,以在各類物流環(huán)境中智能協(xié)調軟件、物聯(lián)網(wǎng)設備和人員。

河圖作為軟件系統(tǒng)及自動化設備的統(tǒng)一平臺,允許終端用戶數(shù)字化管理倉儲及制造任務,配備自動化設備令分揀運輸任務自動化。

作為生態(tài)系統(tǒng)的連接器,河圖能整合全產(chǎn)業(yè)鏈內不同參與者所提供的產(chǎn)品,從而孵化自已的生態(tài)系統(tǒng)。

由于人工智能技術本身并不包含直接的應用解決方案,這使得 AI 必須融入各行各業(yè),深度改造已有產(chǎn)業(yè)才能創(chuàng)造價值??梢哉f,AI 技術是“大腦”,沒有物聯(lián)網(wǎng)作為“身體”就無法獨立行走。

另一方面,B2B 本身是個“慢賽道”,只靠技術賦能似乎滿足不了 AIoT 獨角獸希望在 B2B 領域一路狂奔的超速感。很多企業(yè)正在嘗試用金融手段,通過投資加速生態(tài)布局的過程。

因此產(chǎn)生了 AIoT 企業(yè)普遍“一邊融資,一邊投資”的獨特風景。

比如,曠視就成立了投資部門直投項目,并于 2018 年 4 月全資收購了艾瑞思機器人,目前已在無人倉儲上有一些落地項目;同月,曠視還宣布領投了 AI+文娛公司 Video++3.49 億元的 B 輪融資。2019 年 10 月,曠視參與了慧聯(lián)無限的 C 輪融資。

曠視曾表示他們的主要投資方向有兩個:

一是和曠視現(xiàn)有業(yè)務強相關,通過投資和收購,提升曠視的技術能力和市場競爭力;

二是應用場景,訴求是形成完整數(shù)據(jù)閉環(huán)提升技術,逐步控制幾個關鍵應用場景。

同樣位于 AIoT 賽道的涂鴉智能,也擔任了生態(tài)構建者的角色。

作為連接消費者、制造品牌、OEM 廠商和零售連鎖的全球化 AIoT 平臺,涂鴉智能為客戶提供一站式的人工智能物聯(lián)網(wǎng)解決方案?!癙owered by Tuya”已經(jīng)在全球范圍內連接 1 億臺智能產(chǎn)品投放市場,累計賦能超過 3 萬款產(chǎn)品。

在 2018 年,涂鴉智能與匯思銳合作的智能家電開發(fā)模式,可以取代舊版開發(fā)費時費力費錢的傳統(tǒng)方式,讓擁有出貨渠道但卻沒有好產(chǎn)品的公司能夠快速出貨。2019 年 5 月,涂鴉智能參與了匯思銳的數(shù)千萬元 A 輪融資。

生態(tài)構建者的角色雖然辛苦,但卻是在 AIoT 領域構建護城河的有效方式。

使用開放的生態(tài)系統(tǒng)去同時兼容存量市場和新增需求,將會大大降低客戶和合作伙伴的使用門檻。即便面對錙銖必較的 B2B 企業(yè)級客戶,也能順利通關。

---- 寫在最后 ----

國外 AIoT 獨角獸為何鮮有 IPO?

AIoT 獨角獸扎堆 IPO 是中國獨有的現(xiàn)象嗎?

是的。

但這并不代表中國的 AI 初創(chuàng)企業(yè)獨領風騷。

美國在 AI 初創(chuàng)企業(yè)中處于領先地位。在 CB Insights 發(fā)布的前 100 家 AI 初創(chuàng)企業(yè)中,有 77 家來自美國。相比之下,此名單上只有 8 家中國公司。

根據(jù)美國風險投資協(xié)會的數(shù)據(jù),2019 年前 9 個月,美國有 965 家與 AI 相關的公司,共籌集了 135 億美元的資金。

為什么這些 AI 初創(chuàng)公司不申請 IPO 呢?

答案是,國外的 AI 獨角獸們普遍的終局是被蘋果、谷歌、微軟等巨頭并購。

不過,中國的確具有培育 AIoT 獨角獸的獨特土壤。

看張圖感受一下。

左側是全球各國對部署 AI 的興趣度,顏色越深熱情越高。

右側是全球各國對部署 AI 的冷淡度,顏色越深越排斥。

根據(jù)此前提到的報告《市場指南:中國人工智能初創(chuàng)企業(yè)》,Gartner 分析認為已經(jīng)采用 AI 技術的中國企業(yè)的比例從 2018 年的 18%增長到了 2019 年的 34%,比全球同期的平均水平高出 4%到 14%。

中國企業(yè)對 AI 的采用非常積極,超過了世界平均水平。

24%的中國企業(yè)計劃在未來 1 年內部署 AI,20%的企業(yè)計劃在未來 1-2 年內部署 AI,顯示了中國 AI 市場的增長前景。

Gartner 預測,到 2030 年,AI 在中國的商業(yè)價值將超過世界其他地區(qū),可能將占據(jù)全球三分之一的市場份額。

感謝你一口氣堅持讀到這里。

在我們喘氣的功夫,你猜有多少家 AIoT 獨角獸正在躍躍欲試 IPO?

股票市場,短期是投票機,長期是稱重機。

讓我們靜待市場的反饋吧。

本文總結:

1. 智聯(lián)網(wǎng) AIoT 是建立在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等基礎之上,是具備智能的連接萬事萬物的互聯(lián)網(wǎng),是智能時代的重要載體和思維方式。

2. 人工智能行業(yè)可劃分為基礎層、通用層和應用層三部分:基礎層為圖像、語音等人工智能基礎技術提供芯片、計算框架等計算能力支持,通用層提供感知、認知計算等通用技術,而應用層則是人工智能通用技術與各行業(yè)深度融合產(chǎn)生應用價值的產(chǎn)品和服務。

3. AIoT 初創(chuàng)公司有兩條發(fā)展路徑:其一是以一個應用場景(如智能家居)作為突破口;其二是以一種通用技術(如機器視覺)作為突破口。

4. 盡管許多公司已經(jīng)發(fā)布 AI 芯片產(chǎn)品,但無論智能駕駛、智能安防都需要基于特定場景進行算法開發(fā)。因此,AI 芯片基于場景的定制化程度十分高,目前未達到大規(guī)模商用的地步。中國的芯片戰(zhàn)事才剛剛開始。

5. AIoT 企業(yè)可以擔任生態(tài)構建者的角色,布局基礎計算能力、數(shù)據(jù),通用算法、框架和技術,以及應用平臺和具體解決方案的全產(chǎn)業(yè)鏈,聚集大量開發(fā)者和用戶,并促進生態(tài)型商業(yè)模式的形成。因此產(chǎn)生了 AIoT 企業(yè)普遍“一邊融資,一邊投資”的獨特風景。

參考資料:

1.?TheState of AI 2019 Divergence, MMC Ventures

2.?《人工智能:未來制勝之道》,阿里云研究中心

3.?Fortypercent of ‘AI startups’ in Europe don’t really use AI, says report, The Verge

4.?AIstartups on pace to break funding records in 2019, VB

5. ArtificialIntelligence Stocks To Buy And Watch Amid Rising AI Competition, Investor'sBusiness Daily

6.?IPOSeason, China’s First Wave of AI Companies Are Going Public, Synced

7.?Sustainability,AI and 5G: What does the future hold for IoT, Silicon Republic

8.?Gartner:到 2030 年,中國 AI 企業(yè)將占據(jù)全球 1/3 的市場份額,賽博安全

9.?《智聯(lián)網(wǎng)·新思維》,作者:彭昭,電子工業(yè)出版社

10.?曠視 IPO 在即,看清“AI 第一股”的商業(yè)真相,微信公眾號:我思鍋我在

11.?為什么 AI 公司都在一邊融資,一邊投資?,甲子光年

12.?Timeline: EveryBillion-Dollar Artificial Intelligence Exit, CB Insights Research

13.?VCs Nearly Doubled TheirInvestment In This Tech Last Year, CB Insights Research

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