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                商湯科技3年半虧掉243億 純AI賦能模式能走多遠?

                  美國針對華為的制裁,暴露了中國在半導體上游孱弱的事實,但美、日、臺在半導體領域的領先優勢也是經過了多年的摸索和調整的。

                  而市場變化無常,一個行業的商業模式往往會隨著時間調整、變化甚至顛覆。

                  最初芯片公司都是以IDM模式發展,即集芯片設計、制造、封裝和測試等多個環節于一身,如英特爾、意法半導體、德州儀器等。后來由于摩爾定律的魔咒,廠家需要不斷的更新生產設備才能跟上時代的發展,芯片公司為了更好的專注于設計和讓自己輕資產化,就誕生了高通、聯發科、博通等Fabless公司,只負責芯片設計和銷售,沒有自己的芯片制造工廠。并同時為臺積電、聯電等Foundry公司(晶圓廠)創造了市場需求,作為代工廠并不負責芯片設計,只負責芯片制造。

                  現在,包括英特爾在內的很多IDM芯片企業也都有意轉向Fablite模式,即維持好自己的通用生產線,把需要更高科技的芯片外包到Foundry晶圓廠制造。

                  在快速成長階段,細化分工成為不少行業的“帕累托”更優選擇。但隨著經濟總體規模進入存量競爭階段,上下游整合又成為控本增效的重要競爭路徑。地產是這樣,鋰電是這樣,光伏也是這樣,云計算還是這樣。

                  而商湯科技則一直困于互聯網巨頭的合縱連橫之下,號稱“賦能百業”走純靠算法的AI產品模式,自己并無足夠的落腳場景。而AI又是特別講究學習、反饋、進化的,相較于阿里云、騰訊云,商湯的研發并無優勢,而相較于海康威視、特斯拉、美團等也無落地場景優勢。

                  純視覺AI軟件賦能模式,能走遠嗎?

                起步于人臉識別

                  2014年3月,還是香港中文大學信息工程系主任的湯曉鷗,帶領團隊發布了GaussianFace人臉識別算法,該算法在國際權威的LFW(Labeled Faces in the Wild)數據庫上準確率達98.52%,在全球首次突破人眼識別能力。

                  湯曉鷗隨后在2014年6月發布了Deep ID系列算法,更是將人臉識別準確率提升至99.55%。計算機算法的識別率超過人眼,讓湯曉鷗名聲大噪,很快迎來了IDG資本數千萬美元的A輪融資,由此商湯科技在2014年10月正式成立。

                  早在1992年,還在美國麻省理工學院攻讀博士學位的湯曉鷗就開始接觸人臉識別算法了,至今三十多年的積累后,據弗若斯特沙利文的報告,按收入計算商湯科技2020年已經位列亞洲第一的人工智能軟件公司,也憑借11%的市占率成為中國排名第一的視覺AI軟件提供商。

                  顯然,商湯科技的產品是AI軟件,再具體一點則主要是視覺AI軟件。與商湯科技處在同一賽道的還有依圖科技、云從科技、曠視科技等,它們統稱為“AI四小龍”,曠視、云從分別位居行業第三和第四,占比4%、3%,行業CR5僅有27%。

                (數據來源:各公司招股書,公開信息)

                  通常意義的軟件,為按照特定順序組織的計算機數據和指令的集合,即針對不同的輸入,根據指令得出相應的輸出,比如Office,PS,CRM等。而AI軟件則是指將輸入的非結構化數據轉化為有價值的結構化信息,并有學習能力、能夠迭代的軟件。隨著學習的深入,軟件模型的輸出會越來越智能。典型如AlphaGo,其主要工作原理是“深度學習”,大量數據自動化處理,棋藝一次比一次高超。

                  AI軟件的輸入端包括各種類型的數據,常見的包括視覺、語音、交通、醫學影像、數據科學等等,沙利文數據顯示,2020年中國人工智能軟件市場,視覺類占比達到56.6%,并預計在2025依然有60.98%,而商湯科技主要的技術優勢在視覺識別領域。

                (數據來源:公司招股書,沙利文報告)

                  盡管談到視覺AI,總給人高精尖且快速增長的印象,但視覺AI早已不是新概念,從C端的算法推薦、圖像處理、語音助手,到B端的數字化、智能化,AI已經融入到各種場景中。行業增速也逐漸回落,全球AI軟件未來5年增速預計僅有31.9%,沙利文中國市場未來預計5年也僅有41.5%的增速,IDC預計只有34.6%,較此前2019在64%的增速明顯回落。

                  由于行業仍較快成長,未來空間依然可期,因此視覺AI軟件行業的集中度不高,但行業競爭卻比較激烈,這或說明行業技術壁壘并不高。

                  商湯可以實現的AI功能,同行競爭者基本都能實現。目前商湯科技主要布局在企業應用、城市管理、消費者應用、汽車應用,而在這幾個領域商湯并無絕對優勢,云從、依圖、曠視、第四范式、云天勵飛等均在相同賽道競爭,各有側重點和新方向罷了。

                (數據來源:公司招股書,沙利文報告)

                  從商湯科技所謂“賦能百業”的定位同樣可以看出,視覺AI軟件的落地項目應用可復制難度也不高,但項目定制化的周期可能較長。不過,商湯科技的賣點是其稱擁有的能批量量產AI模型的虛擬工廠---SenseCore,SenseCore本質是一套算法,含模型2.2萬個,涵蓋感知、決策、內容生成和增強等,可以提供流暢、標準化、端到端的人工智能模型生產流程。

                  盡管不能本質改變AI模型差異化開發,但SenseCore縮短了定制化商用模型生產周期,的確提升了商湯科技的毛利率。2018年商湯科技的毛利率優勢并不明顯,但在2019、2020年同行競爭導致毛利率下探的過程中,商湯和依圖依然有較好的毛利率表現。

                (數據來源:公司招股書,沙利文報告)

                  面對同質化競爭,依圖科技甚至從醫學影象分析轉戰為AI芯片+算力廠商,曠視科技也更在逐漸強調自己的AIOT定位。相比較來說,目前相對領先的商湯還是繼續固守在視覺AI領域,并自主研發并建立了深度學習平臺超算中心,試圖擴大自己的競爭力。

                自有場景缺乏

                  實際上,算力、算法、數據是人工智能產業發展的三大要素,當一個算法模型被設計好后,需要有大量的數據去訓練機器,從而使模型更“智能”。從這個角度來說,AI軟件行業或注定是需要上下游整合的。

                  在有了SenseCore量產模型、超算中心提升算力后,商湯科技最需要解決也是最難解決的,就是模型落地和數據生產的自有場景。商湯自身的超算中心也是這一邏輯下的必然選擇,倘若借助阿里的云計算能力,怕是有“卡脖子”風險,很難競爭過阿里,畢竟IDC報告認為依托達摩院底層技術創新、阿里云商業化及生態能力,阿里視覺AI已經后來居上成為中國第一。

                  但事實上,在2021年阿里巴巴云棲大會上,阿里云全方位布局戰略也同樣是昭然若揭。

                  往上游看,布局了包括服務器芯片平頭哥倚天710,含光800芯片,玄鐵芯片,磐久服務器。系統方面,布局了包括神龍4.0架構(自研虛擬化平臺),飛天云操作系統,龍蜥OS物聯網服務器OS。往下游的IaaS+SaaS,通過云釘一體,軟硬件技術呈螺旋式上升發展。

                  這種降本增效的整合趨勢不僅出現在阿里云,還包括AWS和騰訊云等頭部云廠商,一體化成為了各大廠商存量競爭的重要手段之一。

                  與騰訊、阿里、美團、亞馬遜、特斯拉等有大量的落地場景不同的是,沒有足夠自有場景的商湯科技走的是純AI軟件的商業模式。不過,目前純AI的商業模式的難點主要在于數據更新、系統迭代則需要一個針對用戶群體的穩定的商業生態,這才是AI之所以“智能”的落腳點。

                  而這正是商湯目前最缺的。

                  因此,商湯科技今年7月官宣造車也就不奇怪了,畢竟特斯拉全球幾百萬量汽車的海量行車數據是非常誘人的。不過和此前的大疆車載、華為HI等類似,商湯的獨立新品牌SenseAuto絕影定位于向車企提供智能汽車解決方案。此類賦能汽車的模式能否讓商湯擁有或使用行車數據仍存在較大不確定性,但值得一提的是,百度、華為、騰訊等實力雄厚的公司早在商湯科技之前就開始相關布局,與這些企業相比,商湯科技難言能脫穎而出。

                  招股書顯示,商湯科技的營收主要來自智慧商業、智慧城市、智慧生活和智能汽車,前兩者占85%以上,支柱業務為“安防”AI軟件。商湯的智慧商業、智慧城市目前所主打的安防,該領域有海康和大華等公司占據終端近50%的市場份額,且競爭加劇集中度向龍頭提升。而掌握著終端渠道、品牌和供應鏈的海康們拿到客戶后,則可以讓客戶選擇有海康、曠視、商湯或者依圖的視覺算法。

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