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四小龙之后,新一代AI企业如何崛起?

2020/07/31 作者:智造文记 来源:亿欧网 点击:

  摘要:在巨头林立的AI市场,初创企业究竟如何找寻新的场景?又如何构建自身核心优势,在市场中分得一杯羹?

近日,AI芯片企业寒武纪登上科创板,上市首日市值便一度突破千亿大关,气势如虹。

成立短短四年便成功上市,这在任何行业都极为罕见。不过,“AI”与“芯片”双重加持,寒武纪获得资本的大力支持却并不意外。

AI芯片,就像拥有强大学习能力的“大脑”,能够高效识别出场景,并给出精准的解决方案,在智能手机图像识别、自动驾驶等领域得到了广泛应用。

事实上,不光是AI芯片,AI技术围绕场景不断渗透,已经成为“老生常谈”。从2016年的“人工智能元年”,到2018年的“人工智能技术落地元年”,发展至今,人脸识别、语音识别等AI技术,在场景中的应用已经遍地开花:金融、交通、医疗、零售、教育……AI已经渗透入人类生活的方方面面。

活跃在市场上的AI企业,早已不止耳熟能详的互联网巨头如阿里、腾讯、百度;以及“AI四小龙”如商汤、旷视、依图、云从等。一批批AI初创企业不断涌现:根据亿欧智库统计,2012年至2016年,中国AI企业数量以48%的年复合增长率高速增长。

然而,“大浪淘沙始见金”。2018年之后,AI行业进入洗牌阶段,众多“贴AI标签”,却“华而不实”的企业,大批死亡;除此之外,那些“过于注重技术突破”,却“忽略产品化”的企业也逐步被市场淘汰。

成功者自然有其独到之处,巨头往往早期建立了自己的核心技术壁垒,再凭借雄厚资金占据得天独厚的市场优势,后来者难以复制。而AI初创企业要想获得市场空间,其必然与巨头发展路径有所不同。

那么,在巨头林立的AI市场,初创企业究竟如何找寻新的场景?又如何构建自身核心优势,在市场中分得一杯羹?

早期AI企业瓶颈期“求变”

行业普遍认为,AI创投经历了三个阶段,第一阶段是2016年,AlphaGo战胜李世石,“人工智能”这一概念自此火遍全球,各路投资人开始一窝蜂涌入AI赛道。这一时期,具有领先算法实力的AI企业更受市场青睐。

根据乌镇智库发布的《全球人工智能发展报告》,2016年全球AI企业融资规模达到了92.2亿美元,是2012年的近6倍,相当于2000年到2013年13年间总融资额之和。这一阶段,AI企业在计算机视觉、语音识别领域厮杀,他们宣称自己技术领先,但事实上大部分企业技术大同小异,差异化不明显。

第二阶段是2017至2018年,部分先发企业选择了高价值的应用场景,凭借数次融资积累的资金优势,迅速铺开市场。由于其算法在实践中经历多次迭代,又构建起了自己的技术壁垒,从而走在市场前沿。商汤、旷视等人脸识别的商业化落地在这一阶便段极具代表性。

第三阶段则是2018年下半年至今,随着技术进入普及化阶段,AI行业缺乏的不再是技术,算法带来的碾压式优势逐渐减弱,投资者们也期望于从早期投资项目中看到商业成果。对于客户来说,能否带来切实效率提升以及带来财务回报,成为考量的首要因素。

创业企业数量.png.png

亿欧智库:2000-2020年四月中国人工智能企业新创公司数量情况

毋庸置疑,前两个阶段已经“尘埃落定”,有一批企业取得了阶段性成功,“AI四小龙”便是其中代表。在综合实力以及生态建设方面,成为了行业中的佼佼者。2018年,AI创业公司的融资总额是1131亿人民币,而“AI四小龙”就占据了五分之一。

此外,旷视已向港交所递交招股书,云从申报科创板的传闻也不绝于耳。资本市场的支持,无疑是对其技术的肯定。

不过,当发展至第三阶段,场景的寻找、商业模式的规模化落地对于企业来说仍是难题。红点中国执行董事刘岚表示:“我们目前更看重商业落地的速度和产品技术优势的相对平衡。只有技术没有商业化,以及有商业化,技术不够领先的企业,我们都会比较慎重。”

可以说,AI技术不再在估值体系中起到决定性作用时,它逐渐成为其中的一个因子;而为行业带来的效率提升和新增价值,成为衡量AI企业价值的重要指标。

对于AI四小龙来说,倘若仅依靠人脸识别等通用技术,未针对企业经营提供降本增效的价值,那么客户买单的意愿并不会很强烈。因此,为了扩大盈利空间,AI四小龙开始加大场景探索,各显神通:

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