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AI企业“新战场”:冲刺上市,营收依旧困难

2021-08-09 10:47
物联新视角
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随着人工智能的发展,人工智能逐步应用在各行各业,即便是在智能家居、智能建筑等场地,基于人工智能的应用也常常被企业及学者提及,对于他们来说,人工智能是世界科技未来发展无法避免的话题。

而在国内,人工智能企业也在近期不断引发新一轮的发展高潮——云从在7月20日顺利过会,并在8月4日提交注册;云天励飞在8月6日也顺利过会。

面对AI企业IPO进程的顺利,业内人士纷纷表示“AI企业的顺利IPO,将为我国AI企业的发展注射了一剂强心针”。

但值得注意的是,即便是“注射了一剂强心针”,也仅仅是资本圈的狂欢。

AI的“今生”

在谈到AI,不得不说安防。

作为人工智能落地最早的行业之一,海康威视在2013年8月就基于“微智能,大智慧”的理念,推出了业界首款Smart IPC,也就是后来所说的“智能摄像机”。在随后的一段时间里,大华、科达、宇视等国内安防企业纷纷推出相关智能摄像机。

但刚落地的智能摄像机并不“智能”——笔者在2015年专访科达某高层时,对方曾说到AI在安防落地初期,由于过于夸张的描述,加上实际场景应用表现不佳,从而导致智能摄像机一度被用户称之为“安防产业的骗局”。

然而,安防企业并未因为用户的否认而停止对AI的发展,在2014年,海康、大华、宇视等企业纷纷提出了“Smart 2.0”的概念。而值得注意的是,在“Smart 2.0”概念被集体提出时,其核心内容依然被国外企业掌控,国内安防企业通常是搭载相关的芯片,从而从普通摄像机“进化”为智能摄像机。

在这一阶段,旷视、商汤等算法企业,也在痛苦的“煎熬”——AI这一技术并未被其他人所接受,而由于硬件的限制、算法的薄弱,AI也未让企业实现直接的改变。

而这一状况,一直持续到2016年的围棋之战。

围棋之战,让AI成为风口的“猪”

2016年3月,AlphaGo与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战,并以4比1的总比分获胜。面对这一战绩,世界围棋冠军柯洁不以为然,并发微博表示:就算阿法狗战胜了李世石,但它赢不了我。

而在2017年5月的中国乌镇围棋峰会上,柯洁与AlphaGo正式正式对决,最终AlphaGo以3比0的总比分获胜。面对本次比赛,柯洁坦言:自己这辈子是没有希望打败AI。同时在之后的节目中也表示说道:“之前我经常会用远程服务器跟AI进行对决,但是其实也是下100盘输100盘,下1000盘也输1000盘。”

而值得注意的是,为何会选择让AI去下围棋——就目前来说,现代围棋(与中国围棋略为不同)的复杂程度极高,被称为“最复杂的智力游戏之一”,而评价一个棋手的实力,就是他的计算能力:一个普通棋手或许能看到未来几步,但实力强悍的棋手却能分析出之后的更多走法。

为此,AlphaGo拥有两个“大脑”:Move Picker和Position Evaluator。

Move Picker是AlphaGo的第一个神经网络大脑,其可以分析每一个合法下一步的最佳概率,从而选择落子点;而Position Evaluator则通过整体局面判断,从而辅助Move Picker。

为了训练AlphaGo,让其从“不懂”围棋到棋艺“高手”,DeepMind不仅让其与人类下棋,同时还让其与自己、与其他机器人下棋,这也让AlphaGo在短时间内成长为一名“围棋大师”。

据2016年7月18日世界职业围棋排名网站GoRatings公布最新世界排名,谷歌旗下DeepMind的人工智能系统AlphaGo以3612分,超越3608分的柯洁成为新的世界第一。

DeepMind的这一做法,成功地让世界人民看到了AI的无限可能,并重新认识了AI。也正是如此,资本市场开始了疯狂投资——AI企业成为最佳的投资对象,而商汤、旷视、云从等企业,也成为投资界的“香饽饽”。

来自“智能化”的进击

然而,人工智能在资本的助推下,并未实现规模化的应用——虽然资本全面进军人工智能企业,但技术的落地并非是资本,而是用户市场。

对于用户来说,其对人工智能的认知还停留在“幻想”阶段,具体的如应用、场景等问题并未解决。为了推动技术落地,AI企业把目光对准了安防——前文也提到,安防市场是人工智能的首批落地场景。

这也就是为何AI企业扎堆进入安防市场的主要原因之一。

此外,有企业高层也曾提出人工智能进入安防的另外两个原因:

1、国内安防市场也恰巧处于变革中;监控设备从模拟走向了数字化,而数字化也让AI算法能更好地嵌入其中,从而推动安防走向智能化;

2、安防市场足够大:虽然每年有相关的安防市场规模报告,但随着国内安防技术的革新,以及“雪亮城市”等政策的支持,国内安防市场一直处于“不饱和”状态,这让每一个参与的AI企业,均能依靠安防这一市场存活。

但智能化道路并非一帆风顺,“价格”成为最大的拦路虎。

在AI算法普及时,大部分是后端智能化,但这一结构直接增加整体系统的成本。为了减少成本支出,部分企业提出了“前端智能化”的理念,并表示,“通过前端智能化,能有效降低后端运算压力、加快摄像机运算速度等优势”。为此,“前端智能化”的模式销售得到高速发展——在实际项目中,并不是每一款摄像机都必须采用智能摄像机。

但对于AI企业来说,这一方式并不能称为最终解决方案——随着参与企业的增加,价格战成为无法逃避的一环。

如何在价格战中脱颖而出?不同企业开始了新一轮的“玩法”。

1、部分企业提出了“智能盒子”,这一模块化产品,能直接把摄像机数据进行结构化处理,从而使传统的摄像机直接“升级”为智能摄像机,这一模式的优势主要是价格极低,劣势则是存储数据相对有限;

2、学习互联网企业的模式,建立类似Steam、Store APP等平台,让网友自行提供AI算法,一旦被企业下载并付费应用,平台与开发者均可获利。这一方式能有效降低平台企业的开发成本,并吸引个人或企业开发者积极提供AI算法。

也正是因为这些方式,让AI企业能以更快的方式,以安防为起点,辐射到其他行业。

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