AI站上科技攻关的C位

众所周知，一个行业“行不行”，既要有自身努力，也要看历史进程。而人工智能，无疑是被历史进程所选中的。

AI技术最独特之处在于它可以赋予机器智能，在此之前，人类技术都是用“人的智能”来发明的。而在AI的时代，技术也可用“机器的智能”来发明，如此，一切技术发明创造将无限涌出，无怪乎有人将AI称作人类“最后的发明”。

所以，不夸张的说，谁掌握了人工智能，谁就掌握了未来科技制高点。对于国家来说也是如此，在近期出台的十四五规划中，也将人工智能放在科技前沿领域攻关的首要位置，先后八次被提及。其中指出，对新一代人工智能，要在前沿基础理论突破，专用芯片研发，深度学习框架等开源算法平台构建，学习推理与决策、图像图形、语音视频、自然语言识别处理等领域创新。

规划中还提出，要将人工智能作为推进产业数字化转型的重要抓手，建设重点行业人工智能数据集，发展算法推理训练场景，推进智能医疗装备、智能运载工具、智能识别系统等智能产品设计与制造，推动通用化和行业性人工智能开放平台建设。

千帆竞发

如果把国家科技发展比作一条长河，那么中国人工智能企业的发展，就已从早期的“人工智能四小龙”演化到如今在不同AI细分赛道的千帆竞发之势。

其中，几家头部AI独角兽企业已经开始逐步走出差异化路线。寒武纪、依图科技、云天励飞主打芯片研发，商汤科技打造人工智能底层基础设施，旷视科技选择AI+IoT并提供开源深度学习框架，云从科技开发人机协同操作系统，虹软科技携其算法从消费电子向汽车拓展。这些都是符合国家战略发展方向的战略选择，所有这些AI头部企业正在形成合力，一起推动中国AI产业发展，形成中国AI行业的完整拼图。

根据前瞻产业研究院的数据，2019年中国人工智能行业市场规模为554亿元，预计到 2023年，中国人工智能行业市场规模将达2，364亿元，2017至2023年的年均复合增长率达46.68%。

具体到各家企业，由于2020年报尚未披露，仅看2019年，AI独角兽中，收入较大的依次是旷视科技、云从科技和依图科技，分别为12.6亿元、8.1亿元和7.2亿元。研发费用较大的则依次是旷视科技、依图科技和云从科技，分别为9.3亿元、6.6亿元和5.4亿元；高额的研发费用给利润造成了较大压力，AI独角兽们还都处于亏损状态。

从业务层面看，AI独角兽们聚焦的既有智慧城市这样的主流热门赛道，也不乏智慧物流这样的奇兵。

智慧城市类业务作为现阶段AI落地最好的场景之一，成为多家AI独角兽重要收入来源，以2019年为例，旷视科技的比例是65.99%，依图科技也以此业务为主。

为手机厂商提供AI解决方案也是一门好生意，2019年，该业务占旷视科技收入比例接近10%，占虹软科技收入比例超过90%。值得一提的是，由于该类业务软件比例较大，毛利率一般也很高。

发展AI芯片也逐渐成AI独角兽们的共识，专为AI设计的芯片效率会更高，典型如寒武纪的“思元”、依图科技的”求索“等系列，旷视科技和虹软科技则都在通过算法芯片的协同设计，进入消费电子市场。

智慧物流则是属于旷视科技的独门绝技。2019年，旷视科技发布了智慧物流操作系统”河图”，向鞋服、医药、智能制造、零售电商等多个行业的客户提供了仓库、工厂及零售店的智能化升级改造的解决方案。从2018年开始，旷视科技智慧物流业务两年收入规模近乎翻倍。

值得注意的是，各家AI公司正在逐渐走向“硬化”，百度开始投入造车，旷视研发制造了各类智慧物流机器人，AI正在重新定义硬件，有硬件加持的AI公司，能够更快地实现规模商业化落地。

让“暗知识”飞一会

我们看到了AI公司的千帆竞发，一方面是他们向千行百业渗透，另一方面则是连年亏损。AI独角兽们创造的价值到底在哪里？

答案是不断积累的“暗知识”。暗知识由机器人工智能萃取出来以神经网络参数集形式存在，对于人类来说不可表达也不可陈述，更难在人类间传播。但是这些知识却非常容易在机器间传播，一台学会驾驶的汽车可以瞬间“教会”其他100万台汽车。

暗知识给我们的震撼才刚刚开始，Alpha Go战胜人类，机器可以惟妙惟肖地模仿大师作画、作曲。这一切都有赖于AI扎根到每个行业，去疯狂获取这些行业中从未被发掘过的暗知识。

正如人类学习需要时间一样，机器获取暗知识也不是一蹴而就的，它需要海量样本库，反复的训练、调教。

目前，中国在消费互联网领域的创新独步全球，但在产业互联网领域还处于摸索阶段。究其原因，消费侧更多是前端应用和商业模式的技术创新，商业成果的转化往往立竿见影；产业侧则更依赖于技术与行业的深度结合，各行各业的需求极其个性化、碎片化，这使得技术落地周期相对较长。

以深度学习为基础的新一代AI技术，非常依赖于行业大数据，与各行各业有着天然联结。它来源于行业，也必须在行业里找到落地场景。因此，与20年前互联网公司的崛起不同，AI公司不仅承担底层技术的研发和产品化工作，还需要与行业更紧密地耦合以提供实际价值，商业化难度远超前者。

因此，AI商业化和规模化需要时间。站在AI行业角度看，其发展势能在不断累积，当某个行业的暗知识积累到一定程度时，这种从量变积累引发的质变，可能会迅速席卷一个行业，创造数倍于原先的价值，这才是AI魅力所在，也是其值得期待和等待的原因。

市场终会奖励AI的长期主义者

实际上，某一类的AI应用一旦被大众接受，资本市场给予的奖励也是丰厚的。

一个典型案例是科大讯飞。科大讯飞于2008年上市，从开盘价算起，至今涨幅已超过20倍，目前市值超过千亿，给长期投资者带来丰厚回报。

但如果把时光向前回溯几年，科大讯飞也是饱受诟病，充满争议，其“罪状”包括依靠政府补贴，to B和to G类业务应收账款高，频繁增发等等。

随着科大讯飞各项业务逐步推进，市场开始发现，AI的价值进入了释放阶段，比如支持自动转写的录音笔可以碾压传统录音笔等等。

另一个典型案例是百度。过去几年，由于市场上盛行所谓的移动互联网“船票”理论，百度股价长期低迷。

十年寒窗无人问，一举成名天下知。2020年底，百度宣布了造车计划，股价短期内涨幅近2倍。实际上，百度从2009年就开始投入AI，自动驾驶平台Apollo早在2015年就开始研发。坚持长期主义，市场最终的奖励也将是慷慨的，这在AI领域体现尤为明显。

目前的AI独角兽们，正如几年前的科大讯飞和百度，充满争议。商业化、规模化，是独角兽们需要迈过去的坎，也是此轮AI企业科创板融资进程被广泛关注的原因。

这届AI公司到底行不行？

答案可以交给时间，交给市场。