人工智能产业化之路

发表时间:2021-12-29    文章来源:远博志城产业研究中心 | 董申喆
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导读:


过去十几年全球人工智能产业快速发展,我国人工智能产业在政策支持下,立足计算机视觉、深度学习等技术领域弯道超车,位列全球领先地位。从投融资市场来看,人工智能创业机会的窗口期逐步迈入尾声,投资人对企业的成熟度和成长性提出了更高的要求。在产业政策、技术、资本的三重加持驱动下,人工智能企业逐步踏上上市的道路,未来如何能实现长期稳定的盈利是人工智能企业所要思考的问题。


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人工智能产业概况

1. 产业发展历程
中国人工智能产业发展起步较晚,政策推动产业高速增长。全球人工智能概念形成与20世纪50年代,诞生于1956年达特茅斯会议,最初定义为“一部机器的反应方式像一个人在行动时所依据的智能”。欧美等国家随即开始经历了人工智能的第一次高速发展阶段,全球范围内抽象数字推理、经典符号主义AI、第一代机器人与软件的出现引领了行业的发展。但与之同时,由于机器翻译等项目失败、计算任务复杂性不断加大,使社会对人工智能发展的预期与实际表现产生了巨大的差距,政府对人工智能信心下降,经费减少。而中国在当时苏联的影响下,认定人工智能属于伪科学,其研究仅停留在讨论阶段。在20世纪70年代末,中国逐步扩大对外开放,随着留学生公派出国学习人工智能等技术,中国建立了人工智能学会(CAAI),开始对人工智能展开研究工作,将部分人工智能纳入国家科研计划。从十三五开始,我国进入人工智能发展快车道,大数据、算法与算力等技术的升级推动人工智能行业加速发展。

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图1: 人工智能产业发展阶段

2. 人工智能产业链
人工智能典型的产业链结构分为基础层、技术层和应用层,通过基础层海量数据输入,在技术层利用算法平台上进行模型训练,形成AI技术工具,处理现实应用问题。基础层上,包括AI芯片、AI基础设施、大数据服务、基础算法、AI软件框架等。在技术层上,比较典型的有计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱等。在应用层上,通过针对不同场景,将人工智能技术进行应用,实现商业化落地。

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图2: 人工智能产业链

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政策、技术、资本三核驱动人工智能产业发展

1. 产业政策
国家政策从财政支持、科学研究、市场培育、人才培养等方面引导产业健康、有序发展,推动人工智能应用环境生态构建。从2015年7月国务院出台《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》首次将人工智能纳入重点任务,至2017年7月国务院印发《新一代人工智能发展规划》将人工智能上升至国家战略。党中央、国务院及各部门已相继出台10余项人工智能相关政策,连续4年将人工智能写入政府工作报告。

从财政支持上,政府通过产业目标规划和法规监管引导人工智能产业发展,通过市场化手段为人工智能企业或机构金融财政支持。从科学研究上,政府已经公布新一代人工智能开放创新平台,依托百度自动驾驶平台、阿里云城市大脑平台、腾讯医疗影像平台、科大讯飞智能语音平台进行建设。从市场培育上,政府以企业需求为导向,构建产业相关配套服务与措施,鼓励AI 企业探索新的商业模式和科技成果转化路径,加速重大科技成果转化应用,为中国人工智能关键核心技术的突破和多领域的规模化应用提供有利支撑。从人才培养上,随着政策支持高校开办人工智能学科和专业建设,全国已有30多家高校成立AI学院,75所高校自主设置89个人工智能相关二级学科或者交叉学科。

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图3: 人工智能相关国家政策

2. 产业技术
全球主流技术大多处于泡沫到低谷期的过渡阶段。根据Gartner发布的2020 年人工智能技术成熟度曲线,GPU加速器是最接近主流的技术,预计未来2-5 年GPU加速器的采用率将提高100%。机器学习、机器学习、聊天机器人、计算机视觉和FPGA加速器技术处于低谷期,自然语言处理、深度神经网络和人工智能云服务即将结束泡沫期迈入低谷期,提升技术的可复用性、扩展性和安全性才能有望再次发展。

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图4:2020 年人工智能技术成熟度曲线

从国内专利申请所在领域来看,国内人工智能专利技术主要集中在云计算和计算机视觉领域,在自主无人系统、知识图谱等新兴技术不断创新。这与国内的市场领域相符合,计算机视觉市场目前已在人脸识别、工业视觉、OCR和内容理解等领域获得重大突破,面临海量视频数据处理需求以及重点落地场景对技术精度的需求。在2018年国内计算机视觉相关的知识产权申请数即达到8757件,位居全球首位。

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图5:2020 年中国人工智能专利申请所在领域

3. 产业资本
2018年人工智能产业投融资热度达到巅峰。根据亿欧智库的统计来看,从2015年起人工智能投融资热度增长,2018年融资次数达到了短期巅峰, 融资金额比2015年翻了13倍。在其之后的两年在融资次数和融资金额上持续下降,行业泡沫弱化。市场的冷静一方面是由于宏观经济影响,资本市场整体预冷;另一方面,投资人对人工智能标的选择趋向于更加理性,开始投资具有一定规模且成熟的企业,注重寻找细分市场的“隐形冠军”。单笔融资金额数从2015年的0.3亿元到2020年的1.4亿元,在2021年上半年实现了突破跃升,达到了每笔融资金额3.3亿元,人工智能企业的投融资逐步向中后期过度。

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图6:2015-2021 年6 月人工智能企业融资情况

从这两年投融资市场的热点交易来看,融资金额排名前十项目的单笔融资均超过了10亿人民币,主要集中在人工智能的应用层,如以地平线、omenta、亿咖通科技等为代表的智慧交通、自动驾驶领域以及在微创医疗和极飞科技代表的人工智能硬件上。人工智能领域的多项大笔融资可以看出投资机构对企业质量和前景的重视。

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图7:2020-2021 年6 月人工智能投融资金额TOP10

从投融资事件发生的地区分布来看,北上广仍是人工智能发展的主阵地,带动区域人工智能产业崛起。北京和广东两地集聚了2014年到2019年全国55.89%的投融资事件。从城市来看,北京、深圳、上海三座城市已经成为了我国人工智能行业发展的领头羊,以点带面带动了整个京津冀、粤港澳和长三角三个区域的人工智能技术崛起。

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图8:2014-2019 年人工智能投融资省市分布

科创板设立推动人工智能企业迎来上市潮。随着近几年上交所科创板的开板和注册制的实施,科创板成为人工智能企业上市融资首选。从人工智能企业拟上市公布信息来看,2020年开始人工智能企业申请上市步伐加快,从寒武纪登入科创板,到近期云从科技和云天励飞通过发审会,为人工智能企业加速拓宽融资渠道,促进企业进一步创新发展和拓展市场。

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图9: 人工智能企业上市情况

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“AI 四小龙”上市之路

从2019年旷世科技港股首次申请IPO,到今年3月再次冲击科创板预计9 月“上会”;再到今年6 月依图科技终止IPO进程;7月云从科技科创板顺利过会;8月底商汤科技向港交所正式递交了招股书。“AI四小龙”上市进程都已逐步明晰。

商汤科技、旷世科技、云从科技和依图科技四家人工智能企业被人们广泛定义为“AI四小龙”,四家企业都是从计算机视觉起家,逐步拓展在城市、商业、生活等各个方面应用。从商汤科技的招股书中表明,商汤目前的业务涵盖智慧商业、智慧城市、智慧生活、智能汽车四大板块,主要通过提供软件服务以及人工智能芯片、传感器等能使AI 模型运行的软硬一体的产品及服务盈利,其中智慧城市和智慧商业的营收占了商汤总营收的80%。

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图10: 商汤科技招股书业务收入

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图11: 商汤科技招股书中业务模式

旷世科技的业务主要包括消费物联网解决方案、城市物联网解决方案、供应链物联网解决方案三类。依图科技以人工智能芯片技术和算法技术为核心,研发和销售包含人工智能算力硬件和软件在内的人工智能解决方案。云从科技围绕智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商业四个领域,人机协同操作系统和人工智能解决方案是其主要营收构成。

从营收利润上来看,人工智能企业普遍仍处于“烧钱”状态。根据沙利文报告,从2020年收入计上,商汤科技是亚洲最大的人工智能软件公司,同时是中国最大的计算机视觉软件企业,但商汤科技亏损也位于四家企业之首。商汤科技在招股书中表示未来仍有无法盈利的可能其公司预计将继续扩大业务,探索物联网设备、元宇宙、智慧健康等,运营以及投资研发、通用人工智能基础架构和地域扩张上的开支仍会继续加大。人工智能企业作为人才和技术密集型行业,对于公司在系统层、算法层、操作系统上需要大量投入,支持研发创新,以保持企业在行业内的竞争优势。对于相对较为成熟的“AI四小龙”企业,都需要在研发和招聘上保持高投入;在市场拓展和地域扩张上保持高投入。

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图12:AI 四小龙企业营收亏损对比(亿元)
备注:商汤科技数据截止到2021 年6 月30 日;依图科技2020 年数据截止到6 月30 日。

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未来展望

政策引导将继续促进人工智能市场规模壮大。从国家层面、省市层面各个政府纷纷出台人工智能相关政策,支持人工智能产业持续健康发展。随着“十四五”新一轮数字经济发展规划的逐步出台,国家提出激活数据要素潜能,推进网络强国建设,加快建设数字经济、数字社会、数字政府,以数字化转型驱动生产方式、生活方式和治理方式的变革,未来的人工智能市场需求仍将进一步提升。

利用底层技术驱动,人工智能赋能行业数字化转型。随着人工智能在各个行业中的融合渗透,驱动产业链上下游企业的数字化转型,衍生出一批新模式、新业态,带动智能化硬件、智能机器人等人工智能相关的产品。数字底层支撑技术至关重要,未来,人工智能行业围绕底层算法、算力、数据等技术,将会加大投资,形成新一代技术设施赋能产业的核心能力。

人工智能企业进一步融资的背后仍急切的需要考虑如何实现可持续的盈利模式。随着“AI 四小龙”企业的上市足迹,越来越多成熟的人工智能企业将会持续探索从一级市场向二级市场迈进的道路。人工智能技术被越来越广泛的应用在社会各个行业中,但行业大部分企业的营收来自高度定制化而非标准化的解决方案,同时大额成本的研发、人才投入无法利用营收所填补。未来的人工智能企业仍有很长的一段路要走,如何能走好、走稳,长久的将企业可持续发展的运营下去,是每一家人工智能企业所需要的思考的问题。



参考资料:

1.《2021中国AI商业落地市场研究报告》,亿欧智库

2.《科创板系列——AI产业链全景图》,平安证券

3.《AI 加速键:上海人工智能创新发展探索与实践案例集》,上海市人工智能协会

4.《2020年中国人工智能产业投融资报告》,头豹研究院

5.《人工智能行业:2019 中国人工智能产业投融资白皮书》,投中研究院·崇期资本

6.《AI 越来越不像门好生意了,不信你问问AI四小龙》,品玩

7.《2019 汇桔网中国人工智能产业知识产权发展白皮书》,胡润

8.《行业拐点将至,不同AI 公司价值几何?》,国金证券



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