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  • AI四小龙竞赛开始了,谁会是第一家上市的AI独角兽?

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    “AI四小龙”商汤、旷视、云从和依图现在被困在了浅滩。

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    巨额亏损、裁员、高管外流、血腥上市、数据危机接踵而至。为什么连“AI四小龙”都在与BAT的竞争中失败了?一套价值千万的人脸识别算法,几年就跌到了40万元。算法的门槛降低了,AI的繁荣不再。

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    最大的危机在于隐私。业内人士向IT时报记者透露,3月15日晚会后,新零售场景公共区域的摄像头AI应用可能会被禁止,部分人脸识别业务场景面临整改风险。

    新一轮“AI四小龙”争夺战已经拉开帷幕。谁将成为第一家上市的AI独角兽?最新消息显示,依图科技暂停科创板上市,旷视科技港股IPO搁浅转入科创板。答案是未知的,有很多变数。

    业绩普遍亏损、估值普遍偏高的“AI四小龙”,在参与二级市场“考试”时,道出了难解的真相。

    负面信号接踵而至。与此同时,京东、云智升、禾赛科技、优必选等人工智能赛道企业要么终止上市,要么撤回招股书。

    从招股书来看,财务状况不佳应该是阻碍上市的主要因素。依图科技和旷视科技的资产负债率均在或接近300%,业绩连年亏损。甚至在上市前夕,一些独角兽高管在放弃了丰厚的股权回报后,选择了离职,但裁员却成了“热血上市”的一种选择。

    3月23日,百度回港二次上市,妥妥摘下“AI第一股”的称号。

    雪上加霜的是,在四小龙的主赛道上,人工智能图像识别场景越来越受到政策和舆论的抵制。2020年下半年,反对强制使用面部识别的抗议声越来越大。今年的央视3.15晚会,打着智慧零售的旗号,并没有感受到“抢面子”的使用,掀起了一波涉及个人隐私问题的舆论危机。

    来源:央视

    业内人士告诉《IT时报》记者,3月15日晚会后,新零售场景公共区域的摄像头AI应用可能会被禁止,部分人脸识别业务场景面临整改风险。

    以“AI四小龙”为代表的人工智能企业下一个安全盈利的场景在哪里?

    上市前夕

    旷视、云从、依图三家企业“流血上市”。招股书显示,旷视四年亏损逾130亿元,依图三年半亏损逾70亿元,云从三年亏损逾20亿元。依图的研发投入几乎占100%。

    对于高科技公司来说,人才是一种资源。大哥App数据显示,2019年,依图科技员工平均月薪达到28225元,高于行业平均水平144个百分点。

    然而,上市前夕,裁员、高管离职的传闻逐渐成真。

    停牌、裁员、高管离职

    3月11日,依图科创板暂停上市。来源:上海证券交易所科创板官网

    在脉脉等社交平台上,依图已经裁员20%,上市前云优化等传闻不胫而走。专注杭州医疗销售团队和各地非核心研发岗位。有依图、云从员工告诉IT时报记者,“这是正常的优化,是上市前的主动调整。”

    然而,“AI四小龙”公布的招聘岗位数量却拉大了差距。在百度百品聚合招聘平台上,截至3月24日,旷视、依图、云从的招聘岗位数量分别为13、14和38,只有没有公布具体上市时间表的商汤科技发布了411个岗位.

    可以佐证的是,海康威视和大华这两家AI安全领域的传统硬件厂商,分别发布了103、50个工作岗位。

    同为AI创业者的谭倩(化名)对于这些裁员、停牌的传闻并不意外。“上市之前,CTO就走了,肯定有问题,高管放钱了吗?”

    在依图申请IPO时,依图科技前CTO闫水成辞职,甚至离开国内人工智能圈,加入东南亚电商平台Shopee。

    原依图科技CTO闫水成,来源:依图官网

    无独有偶,已经开始上市辅导的AI公司歌灵神通CTO邓亚峰也被传出离职。

    人工智能圈子很小,几乎所有的科技巨头都能与微软亚洲研究院、姚班等“黄埔军校”对接。人才依然是“AI四小龙”讲好资本故事的重要砝码。核心高管的离去,让人工智能公司除了上市无路可走。

    过去几年,随着资本的疯狂注资,“AI四小龙”的估值水涨船高,但二级市场能否支撑“AI四小龙”的估值往往上百亿?

    公开资料显示,商汤科技是“AI四小龙”中最赚钱的公司。10轮融资累计金额约40亿美元,其他三家公司融资总额分别为旷视5亿美元、云从5亿美元左右。35亿元人民币,依图超4亿美元。

    2020年7月,世界人工智能大会召开之际,商汤科技上市的传闻已经发酵。谈话中,投资者和二级市场发起人走到了两端。前者委婉地表达了尽快退出的愿望,而后者则认为,急于上市对于需要时间长、投入大的人工智能公司来说并不是一件好事。

    价值千万的算法跌幅超过90%

    如果不上市,对于AI独角兽来说确实有点难以为继。

    从 2017 年到 2018 年,“AI 四小龙”主要靠算法讲故事。时间来到2019年,基于计算机视觉的AI赛道进入资本寒冬,融资规模严重缩水。猎豹全球智库数据显示,2019年国内AI企业融资额较2018年下降34.8%。

    与2018年相比,2019年国内AI企业融资额下降34.8%,融资额下降40%。资料来源:猎豹全球智库

    “几年前,一套人脸识别算法卖了几千万,现在只值40万元。” 2019 年,一位 AI 技术负责人在离开 AI 创业公司后表示。

    似乎一夜之间,人脸识别算法一文不值,图像识别算法的门槛越来越低,尤其是巨头不在之后。

    百度率先提出All in AI,推出“百度大脑”,找到了自动驾驶的轨迹;腾讯全面提出AI,成立优图实验室;阿里牺牲了佛学院。这些动作都意味着巨头们感知到了自己手中数据的价值,试图摆脱AI算法公司,组建自己的AI算法团队。

    蚂蚁金服发布刷脸支付硬件“蜻蜓”,微信支付紧随其后推出了类似产品“青蛙”。算法均来自阿里巴巴和腾讯自己的算法团队。

    面对巨头所拥有的数据和渠道优势,AI企业几乎没有反击的力量。

    “几年前,供应商在他们专有的高级分析库上展开竞争,现在所有入门级技术都可以通过开源库获得。即使没有人工智能经验的企业也可以掌握这些算法。” Gartner研究总监孙鑫告诉《IT时报》记者,根据2020年Gartner人工智能调查报告,最终部署的AI算法原型只有53%,而这些算法需要不断迭代。

    中国工厂标准化水平低,一个工厂信息化要重新定制一套解决方案,人力、研发投入和时间成本都很高。“比如阿里更擅长做可复制和大规模的解决方案,应用层带动云产品的销售。人工智能只是其中集成的能力之一。”一位业内人士表示。

    来源:阿里云

    AI中端平台是阿里巴巴、华为、百度、商汤、依图等平台公司的强项。“AI中台融合了城市数字化转型场景中的多种复杂算法,提高了产品的场景适应性,更贴近用户和市场的需求。” 在同济大学副研究员马云龙看来,人工智能中端将是未来。一个大趋势。

    刚刚二次上市的百度,早在2020年5月中旬就发布了AI中期,包括AI能力引擎、AI开发平台两大核心能力,以及管理平台。

    来源:百度

    据《IT时报》当时的记者介绍,AI能力引擎可以为企业提供百度已经拥有的250多项成熟的AI能力。在此基础上,快速将这些AI能力赋能到自己的企业系统中。

    巨额亏损的背后

    人工智能公司通常会蒙受损失。2020年,工信部赛迪研究院副总工程师、人工智能产业创新联盟秘书长安辉公布的数据显示,全球近90%的人工智能企业仍在处于亏损状态,中国90%的AI产业链上述企业也处于亏损阶段。

    至于亏损的原因,AI独角兽众说纷纭,但无非是对研发、业务扩张、团队扩张的投入。归根结底,这是一场渠道和成本之战。

    繁荣到冬天:英美烟草公司最终抢食

    “AI四小龙”的第一大订单或多或少与安全和金融有关。

    当支付宝在寻找“刷脸支付”的技术提供商时,旷视果断做出了决定,赢得了第一个落地场景。

    云从的第一笔订单,就是帮助海通证券打造远程开户的身份认证系统,从而突破金融领域。

    依图的第一大订单是在安防领域,凭借“蜻蜓眼系统”,破获了苏州市公安局的一桩劫案。在公安部门的支持下,依图建立了全球最大的人像比对平台,主要用于刑事侦查、反恐情报、治安防控、出入境管理等。

    商汤的第一笔商业订单来自中国移动的3亿手机实名制。

    百度网盘遇到未知错误_txwebserver遇到未知错误_ai遇到未知的图像结构

    但随着技术门槛的降低,政府数据监管越来越严格,舆论越来越重视隐私,AI公司需要寻求更多落地场景赚钱,却迎头碰上BAT。

    分手的故事已经上演了。去年,在澄清李开复关于蚂蚁金服为旷视提供人脸数据的“口误”时,蚂蚁金服透露,支付宝刷脸支付早已不再与旷视合作,双方的合作在时间仅限于旷视授权其图像识别算法能力由蚂蚁单独部署和使用,蚂蚁没有向旷视提供任何数据。

    来源:蚂蚁集团微博

    旷视招股书显示,2017年和2018年,旷视与阿里巴巴在个人物联网解决方案方面的关联交易分别为2064万元和2616万元,占比14.8%和15%,名副其实大客户。

    资料来源:旷视招股书

    抢占“AI第一份额”的百度,在智能交通、智慧金融、智慧城市、智能制造、智慧能源等多个赛道迅速扩张,拥有众多标杆案例。以智能交通为例,2020年8月,阿波罗以中标广州4.6亿元新基建项目为例。该项目可能是2020年国内智能交通领域最大的订单。

    人脸识别赛道被巨头抢占后,“AI四小龙”不得不重新寻找垂直赛道,那些BAT没有涉足的领域。

    悲伤的“海化关”

    安防是“AI四小龙”都涉足的领域,但时至今日,海康威视、大华、宇视等传统硬件厂商的市场地位依然坚如磐石。

    艾媒咨询发布的《2019中国人工智能产业研究报告》显示,安防和金融领域成为人工智能赋能实体经济市场份额最大的两个领域,占比53.8 %, 1 5.8%。换句话说,安全是士兵的战场。

    来源:艾媒咨询

    “AI四小龙”与海康威视、大华等传统摄像头硬件厂商展开肉搏。在这场渠道为王的战斗中,政府和B端客户更愿意为硬件买单,“AI四小龙”被推翻。被迫入手软硬件一体化解决方案,甚至招马开辟渠道。

    类似的故事再次上演,只是商战的对手从BAT平台公司变成了“海华”两大硬件厂商。

    海康威视大数据专家对《IT时报》记者表示:“我们自己的算法团队建立很久了,但从来没有听说过有数据中心。”

    海康公园外的路上,密密麻麻的摄像头,自行采集测试数据。

    在数据监管趋严之际,即便是海康威视这样的硬件公司,也很难获得足够的数据来训练算法,尤其是政府的城市治理数据。

    医疗数据培训成本高

    疫情期间,依图、商汤科技等AI企业,以及阿里云、华为云等平台企业纷纷切入AI看片子赛道。

    依图率先跳出人脸识别赛道。新冠疫情爆发时,用了三天时间推出了人工智能图像读取系统,并在上海市公共卫生临床中心启动并进行了临床实验。它基于医学成像。分析领域布局较早。

    依图AI影像阅读系统在上海市公共卫生临床中心上线。来源:依图

    COVID-19 的 AI 辅助 CT 读数是基于小样本数据的 AI 训练的典型场景。依图利用迁移学习、强化学习等算法构建模型,将误诊率控制在1%。

    用于医学图像分析的数据训练比熟悉的人脸识别、物体识别甚至语音识别具有更高的阈值。前者不仅需要资深的放射科医师标注数据,而且数据采集难度很大。

    根据依图发布的招股书,其智能医疗临床决策平台在开发阶段投入了1.17亿元。机器可以进行结构化解析。

    AI医疗数据训练的高成本仅次于其AI芯片和硬件产品的3.40亿开发成本和城市视觉枢纽平台(为城市开发的算法算力平台)的6.@治理)。>8 亿开发成本。

    资料来源:依图招股书

    有必要投资高成本的训练数据。3月15日,由剑桥大学牵头的一项新研究发现,62种AI算法存在算法偏差、不可复现等重大问题,均无新冠临床诊断价值。因为这 62 种算法都有一个共同的问题:缺乏放射科医生和临床医生的参与。

    每次AI公司改变主赛道,数据训练的成本都会增加。

    换轨信号已经传递到生态链底层。早在2018年底,杨智(化名)的AI数据标注团队还没有接到人脸识别标注的订单。2019 年,他们的团队开始为自动驾驶标记图像。今天,带注释的图像已成为一种雷达模式。对于熟练的数据标注人员来说,标注一张雷达图像的单价相比于图像识别的简单绘图和绘图增加了30%。

    在人工智能发展初期,基于图像识别的数据标注门槛较低,多在小作坊中完成。这些数据可能存在一定的污染和偏差。随着数据标注专业门槛的提高,数据标注和训练的成本也越来越高。

    “数据培训成本的增加只是部分原因。总体来说,业务不专注,以销售为导向的AI公司日子越来越不好过。” 在接触了越来越多的AI公司后,杨智找到了一些办法。

    下一个战场

    来源:《攻防两端》剧照

    基于小数据和长尾场景的算法是平台公司和普通大数据公司尚未涉足的领域。

    未来,城市治理必然需要深入城市的毛细血管。这种长尾小众需求,将是“AI四小龙”可以竞争的领域。

    长尾应用成为新蓝海

    在上海市长宁区,记者模拟了一个共享单车随意停放的场景。12分钟后,志愿者将共享单车停放回指定区域。乱扔垃圾9分钟后,从发现到处理的全过程也完成了。

    商汤共享单车停放及乱扔垃圾检测,来源:商汤

    疫情期间,西班牙政府限制大家出行,但允许遛狗,所以有人遛玩具狗,甚至有人伪装成狗。

    资料来源:推特

    面对这些场景,AI还是弱智。

    一家电信运营商也向《IT时报》记者透露,上海市政府此前曾提出需要检测居民是否系上牵引绳,但经过技术评估发现,为了解决这一需求小众场景、人力、算力等成本会成倍增加,没有办法把这样的场景做成通用产品。与此同时,缺乏数据也成为了一个新的问题。

    共享单车违停、乱扔垃圾、遛狗等场景都是小众和长尾需求,但如果按照现在的大数据机器学习方式,就会遇到数据缺乏、关注度不够的挑战。现场。ai遇到未知的图像结构,成本较高。

    在2020世界人工智能大会上,商汤科技CEO徐立并没有花太多时间介绍投资50亿建设的AI超算中心,而是花了大量时间介绍长尾应用。

    来源:商汤

    在BAT斥巨资建设超级计算中心和数据中心之际,商汤科技在算力上的优势正在逐渐被拉平。它希望在长尾应用场景中比BAT和云平台公司更具竞争力。.

    政府推动开放数据

    2035年,上海将成为具有世界影响力的“国际数字之都”。

    上海市政府发出明确信号,“政府希望在数字化转型过程中将人工智能等新技术应用到城市治理中,在提高政府运行效率的同时,也为本土人工智能企业提供了丰富的实验平台。” 马云龙想。

    AI公司在城市数字化转型中的机会在哪里?

    来源:《关于全面推进上海市数字化转型的意见公告》

    马云龙解释说,转型方案中政府对综合态势感知、风险监测预警、资源规划调度、人机协同行动的需求对应于仿真技术、预测技术、优化技术、自动化技术。 . 过去实施起来总是有一定难度,而现在,城市数字化转型的需求强调全局和预判,这将引导政府和企业服务提供者加快技术开发和信息化投入,而高校也有望通过更多的变革。灵活的技术产业化机制。

    缺少数据怎么办?公共数据将如何开放?

    过去,企业如果想从政府那里获得一些数据ai遇到未知的图像结构,在保证数据安全的前提下,需要经过一套成熟复杂的申请程序,最终通过立项选择企业。如今,上海市普陀区政府正在努力建立数字化转型实验室,优化开放流程数据。

    马云龙也看好上海市区政府开放数据的尝试。“这种模式一旦在上海发展起来,就会在长三角地区复制,甚至可以在全国推广。”

    对于“AI四小龙”来说,上市是一角,穿越“死亡之谷”就是“成年礼”。只有守住用户数据和个人隐私的生死线,寻找新的城市治理、金融风控等场景,才能诞生长尾应用。

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