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打造人机协同产业链 云从科技成为科创板AI平台“第一股”

作者:唐洛 2022-04-10 11:39

在众多人工智能企业冲刺科创板的背景下,云从科技成为科创板人工智能领域的领头羊

近日,人工智能(AI)独角兽的IPO竞赛形势迎来新的转机。根据中国证监会官网公告显示,通过云从科技集团股份有限公司首次公开发行股票的注册,这意味着云从科技完成新股发行前的最重要一步——“注册通过”,摘得了科创板“AI平台第一股”桂冠。在众多人工智能企业冲刺科创板的背景下,云从科技成为科创板人工智能领域的领头羊。

公开信息显示,云从科技成立于2015年,创始人周曦出身于中国科学院重庆研究院,云从科技则是中科院的人脸识别研究团队孵化而已。在IPO启动之前,云从科技已进行了十多轮股权融资,不同于商汤科技、旷视科技、依图科技等其他视觉识别起家的AI公司, 云从科技不仅成立时间最晚,而且几乎属于纯内资股权结构,投资方不少系国资背景投资机构。

据招股书披露,云从科技自2018年至2021年累计营收超过30亿元,服务客户数量从324年增长到1264个。资产负债率由2018年的49.03%,下降至2019年的20.63%。

成立6年来,云从科技拥有自主可控且持续创新的人工智能核心技术,实现了从智能感知到认知、决策的核心技术闭环。与此同时,云从科技在智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商业、智慧城市等多领域逐步实现应用成熟落地。

中国信通院研究报告称,国内人工智能市场规模快速增长,去年市场规模约3100亿元,预计2022年有望达到1573亿元,复合增速为58%。这意味着云从科技将搭上新基建快车,迎来发展机遇。

在人工智能向纵深处探索商业化的过程中,云从科技选择了AI操作系统这一差异化的赛道。云从科技认为,与To C市场不同,To B领域的操作系统专业性强,很难被垄断,目前AI操作系统竞争格局尚未形成,提早布局并深耕行业的操作系统,有利于在新一轮人工智能浪潮中占据优势地位。

打造人机协同产业链 业务落地能力强

云从创始人周曦曾提出在未来三年的核心目标是围绕人机协同操作系统开拓一条人机协同产业链,从而成为AI行业的Tier1厂商,因为这将会使得云从更具有不可替代性、话语权强和利润空间高的标签,也会让云从未来实现第二曲线的高增长、高盈利、高稳定更有信心。



他以汽车产业链作为类比,分析了人机协同产业链的层次,从下往上依次为:
Tier3-核心技术层:包括人脸、语音、NLP等各种底层算法,提供三大价值主张;
Tier2-技术平台层:包括训练平台、推理平台、业务平台等,解決量产的问题;
Tier1 -集成平台层:提供软件的核心大脑CWOS,输出Al精灵,类似于汽车总集,起到动力总成的角色,整合并放大Tier2/Tier3的能力和效率;
OEM层:Al精灵生产商,各行业各场景里的AI助理、专家。
过去云从已经在Tier3、Tier2有了一定积累的成果,例如跨镜追踪屡破世界记录以及隐私计算成为行业标准的制定者,以后加强Tier1的建设则是水到渠成的事情。重点通过 Tier1和Al精灵产品(OEM),实现对解决方案质的提升。而实现这些的核心底座则是云从的人机协同操作系统CWOS。
云从科技对自身的定位是一家提供高效人机协同操作系统和行业解决方案的人工智能企业。一方面凭借自主研发的人工智能核心技术打造人机协同操作系统,通过对业务数据、硬件设备和软件应用的全面连接,把握人工智能生态的核心入口,向客户提供信息化、数字化和智能化的AI服务;另一方面,基于人机协同操作系统,赋能智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商业等应用场景,为更广泛的客户群体提供以人工智能技术为核心的行业解决方案。

招股书显示,云从科技主营业务分为人机操作系统和人工智能解决方案两部分,2018年至2020年期间,高毛利率的人机协同操作系统业务营收贡献占比逐年上升,从6.41%增长到31.50%,毛利率分别为75.55%、89.30%和75.86%。与此同时,毛利率较低的人工智能解决方案业务营收占比从93.59%降低至68.50%。

在人工智能领域,早期人工智能技术红利来源于人脸识别或语音识别等单点技术,随着智能化场景的扩展与深入,单点技术越来越无法满足建设需求。平台建设需要从单点技术到多点技术的技术闭环才能满足场景建设需求,支撑智能化解决方案和产品形成良好的用户体验。在这个过程中,供给侧发生变化,只有拥有优秀技术闭环与行业经验的AI企业才能获得广阔的发展空间。

截至目前,云从科技已汇聚了超过900名研发人员组成人工智能研发团队,其中硕士及以上学历占比近40%,拥有自主可控且不断创新的人工智能核心技术,实现了从智能感知到认知、决策的技术闭环。其自主研发的跨镜追踪、3D结构光人脸识别、双层异构深度神经网络和对抗性神经网络技术等人工智能技术均处于业界领先水平,其中:跨镜追踪(ReID)技术获得了首届全国人工智能大赛冠军;3D人脸重建、OCR(光学字符识别)、语音、机器阅读理解等技术在世界权威数据集刷新纪录;深度学习、视觉识别等领域论文在AAAI等国际人工智能领域顶级学术会议与期刊上发表。

数据显示,2018年-2020年,云从科技核心技术收入分别为14,343.33万元、42,100.06万元和52,444.28万元,占主营业务收入的比例分别为29.72%、53.94%和69.82%,呈上升趋势。随着云从科技研发成果逐渐落地,云从科技业务综合毛利率水平和核心技术收入占比总体呈上升趋势。近三年里,云从科技的研发费用在总营收的比例持续攀升,分别为30.61%、56.25%和76.59%。持续加大研发投入,加强技术研发和创新,高研发投入是保持技术领先性的重要支撑。

在行业落地方面,云从科技在金融、交通、商业、城市管理等多个领域逐步落地应用并日趋成熟。其中,智慧金融领域覆盖了包括六大国有银行在内的100家金融机构,智慧治理领域服务于全国30个省级行政区政法、学校、景区等多类型应用场景,智慧出行领域已在包括中国十座大型机场在内的上百座民用枢纽机场部署上线,智慧城市则在广州、四川、湖南等多地建设“数字底座”标杆项目。

针对倍受业界关注的、AI公司何时盈利的疑问,云从科技率先给出了时间表,预计3~5年内实现盈亏平衡。2018年至2020年,云从科技新增非新基建项目的订单数量分别为926个、2256个和2178个,订单金额分别为6.66亿元、7.04亿元和8.32亿元。除此之外,2020年,云从科技承接新基建业务订单数量共两个,合同金额累计8.51亿元。这些数据表明,云从科技的业务仍处在高增长阶段。

一家大型券商TMT研究组负责人表示,对云从来说,它已经把AI玩的很熟了,现在更应该把精力投在产业里面,一旦把产业理解透了以后,就可以切入到客户最核心的业务板块中去。

差异化竞争 抢占AI操作系统制高点

当AI技术的积累到达临界点、AI算法竞争日趋白热化,头部人工智能企业在商业化探索中开始出现不同的路径,主要包括芯片、操作系统、AIoT。与其他AI独角兽不同,云从科技选择布局并深耕AI操作系统这一细分赛道。

云从科技为什么要推出自己的操作系统呢?

有目共睹,芯片与操作系统是互联网信息化、智能化的两大基础性软件支撑,对于商业生态的构建、市场话语权的主导等至关重要。

在移动互联网时代,消费互联网市场几乎被微软Windows、谷歌Android、苹果iOS三大操作系统所垄断,国产操作系统突破艰难。而AI操作系统拥有更强的专业能力特征,目前并未形成竞争格局,整体仍处在“蓝海”中,拥有较大的商业想象空间。

放眼国内市场,在AI芯片赛道上,已有寒武纪、华为、百度等众多头部厂商,但AI操作系统却鲜少“玩家”参与,但是它对于解决基础软件“卡脖子”问题、自主可控具有举足轻重的战略性意义。因为AI操作系统以To B业务为主,每个客户的需求千差万别,极强的专业性特征导致市场很难被垄断,未来整体AI领域中操作系统在可预见的5~10年里,或出现多个操作系统并行蓬勃发展,发展趋势更多的可能是互相融合。在这种情况下,抢先布局智能化入口能够在持续升级的市场竞争中占领“制高点”。

人机协同是弱人工智能向强人工智能演进的技术必然,计算机与人类专家协同,可以改善当下AI技术较难解决实际问题的困境,推动多点AI技术结合以及AI工程学的快速发展;从社会效益的角度,人机协同技术可以对高水平专家能力进行规模化复制,快速提升普通从业者的就业竞争力和创造力,帮助企业实现智能化升级,促进全社会普及高品质服务和治理。

以云从科技使用人机协同操作系统打造的“智慧海关”解决方案为例,该方案以集装箱为监控跟踪的基本单元,获取集装箱相关船舶及货物的实时位置、进出场状态、通关状态等信息。这能够帮助海关部门实现智慧化、高效化、精准化的现场监管监控,有效提升口岸作业的智能化程度,有利于优化口岸营商环境。

如今这一解决方案已经成功落地广州海关,充分运用利用物联网、增强现实(AR)、人工智能(AI)、大数据等新技术,整合现实场景与现场作业系统的业务流、数据流、信息流,探索创新口岸监管科技手段,助力构建优化协同高效的“智慧海关”。

此外,云从科技公司的智慧出行解决方案也运用于各大机场,该方案以AI赋能旅客服务、运营管理以及安全保障多个功能层面,再结合民航机场、地铁以及城市公交不同场景下的具体需求而形成。云从科技认为,在客运量不断增长以及国家政策和规划的推动下,伴随智慧出行领域投资的逐步落地以及交通的智能化改造,公司智慧出行相应解决方案将迎来广阔市场。

对于未来的发展路径及盈利能力,云从科技制订了“三步走”的计划,从方案层逐步下沉,从项目制到标准化服务。首先,对于G(政府)端客户,以政府为主导,以新基建的方式引领信息化、数字化和智能化;其次,对于B端客户,头部企业率先进行智能化改造,以此为切入沉淀通用产品向长尾客户下沉;第三,构建人机协同生态,实现G端、B端客户甚至C端用户的共同发展。

文章来源:时代财经 编辑:李林桦