ChatGPT大热下的冷思考：AI视觉的云天励飞会成为下一个寒武纪？

　　大部分人工智能的商业化前景落在这样一个真空地带：它不够独立，又不够赚钱。

　　文/银杏

　　编辑/陈默默

　　ChatGPT热度不减。就连马斯克也想造一台自己的AI聊天机器人。

　　ChatGPT是由OpenAI研发的通用聊天机器人，自去年11月底推出，仅用两个月时间已坐拥超过一亿用户，成为“史上增长最快的消费应用”。于是，各家公司都想抢占先机，一连串动作接踵而来：谷歌推出了自家的聊天机器人Bard，作为其搜索引擎的“伙伴”；百度发布了“文心一言”；Midjourney公司宣布了第五版商业AI图像生成服务。

　　每个模型都要经过大量文本、图像、声音文件或其他数据的训练，让它们能够解读用自然语言写就的指令，并用文本、艺术或音乐的形式做出回应。尽管此类系统已经存在了一段时间，但真正抓住全世界和投资者想象力的却是ChatGPT等面向消费者的服务。

　　为此，ChatGPT式AI让投资者疯狂。人工智能之外，各行各业不少从业者都在热议这个模型。大家不时感慨，AI不再是停留在某些智能语音问答的人工“智障”时代，迎来了“觉醒”，附上截图，感受一下。

　　那么，哪些生成式AI平台能够赚到大钱呢？目前这科技圈子里令人挠头的话题。实际上，目前尚不清楚在这一领域是否会出现长期的赢家通吃的生态，许多创业公司提供的都是跟风的理念，通常只是添加功能而不是推出新产品。

　　国内视觉AI公司暂未介入NLP产品

　　说到这里，很多熟悉的读者可能会联想，中国的AI四小龙有没有做出类似的产品，实际上，目前暂未看到他们有产品突出重围，但在GPT大模型狂潮到来前，有一家AI公司IPO借力不少。

　　云天励飞在2021年8月6日通过上市委审核后，一再卡壳的注册程序，历时一年半终获证监会同意，即将正式登陆科创板。根据云天励飞的发行公告，发行定价为43.92元/股，发行后总股本为35,513.3720万股，折合总市值155.97亿元。

　　据了解，云天励飞主营业务为视觉AI软硬件产品及解决方案。具体来说，公司为客户提供算法软件、芯片等自研产品，并按照客户需求，将自己的产品，外购的硬件产品、安装施工服务等打包交付。行业可比有寒武纪、商汤、旷视、云从等。

　　公司在新股申购预热中，将自身包装为“A股上及其稀缺的AI独角兽投资标的。”在ChatGPT带动下，人工智能概念股高度活跃，在资本市场得到大幅上涨，甚至有不少实现翻倍。而实际上，不同于ChatGPT所处的自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)领域，云天励飞仍是一家计算机视觉(cv)应用为主的公司。

　　在笔者看来，虽然这些企业都属于人工智能赛道，但NLP要难的多。NLP更大的难题在于知识困境。不同于cv的感知智能，nlp是认知智能，认知就必然涉及到知识的问题，而知识却又是最离散最难表示的。由于短期视觉AI更易于在安防这样坚固场景商业化，所以，目前所有已上市的国内AI公司，都是从事视觉应用的。

　　然而，最近几年国内人工智能光环不再，寒武纪、云从科技、商汤估值腰斩，与当初估计的万亿市值相去甚远，这让不少中签新股的投资者大跌眼镜。也就是说，ChatGPT热潮下，不仅要谨防蹭热点，还需要注意市场过度炒作，蕴藏巨大风险。

　　烧钱！云天励飞会是下一个寒武纪吗？

　　研发投入高企、盈利未见曙光，亏损仍是其不可忽视的一项。

　　2019年至2022年，云天励飞的营收分别为2.30亿元、4.26亿元、5.66亿元和5.46亿元。净利润分别为-5亿元、-3.93亿元、-3.9亿元、-4.36亿元。公司预计2023年第一季度营收同比变动为0.30%至12.10%，净利润变动为亏损收窄3.38%至10.63%。

　　从报告期业绩可以看出，2019-2021年公司营收维持增长但利润亏损，到2022年，出现营收下滑，利润亏损扩大现象，2023年一季度营收微增和利润持续亏损。

　　可以推测：目前CV行业的情况十分雷同。行业已经处于商业化初期，有产品可以实现亿元级别以上的销售规模，并且行业整体的毛利率在30-40%之间，是一个不错的生意。但是大家都在海量投入研发，导致净利润全面亏损。

　　在笔者看来，在产品转化方面，现有的人工智能技术，一是依赖于大量高质量的训练数据，二是对长尾问题的处理效果不好，三是依赖于独立的、具体的应用场景，通用性很低。目前，四小龙实现商业化的产品，主要被限制在计算机视觉领域。除了摄像头、门禁应用，主要涉及数据处理、决策的应用等。这也决定了目前的AI技术承担的更多是“基础赋能“的角色。比如，更精确的人脸识别实现更快的手机解锁，更多的摄像头可以更好地管理城市，甚至AI在医学上更快地进行癌症筛查，但本质上仍是“锦上添花”。并未解决、突破“卡脖子”的问题。

　　实际上，这是由AI技术变现路径决定的。AI技术如果按落地模式来划分，第一种是项目制，单价高，但是定制化程度也高，难以复制；第二种就是简单易复制的AI技术，可以大规模复用，一项技术多次出售。

　　两种模式都算不上太好优秀，第一种项目来源不稳定，大多是政企机构，回款周期长，而且需要大量研发费用投入；第二种虽然可以复用增加企业造血能力，但是能够复用的场景有限。

　　而计算机视觉是极少数拥有大量可复用场景而市场较为广阔的领域，不管是智慧城市中的摄像头，还是金融上的人脸验证亦或者自动驾驶中的视觉算法方案，都离不开视觉二字。

　　而人工智能的两大重要资源-研究人才和数据“原料”需要付出庞大的成本。拿数据为例子，AI技术的成本构成中，基本半数以上都是数据成本，从大量数据中提取各种规律，供试用的数据越多，算法学到的东西越多，人工智能所提供的服务越智能而对数据的采集、清洗、标注、增强等处理过程，往往是大量人力堆积的结果。

　　这就导致覆盖AI领域之广同样意味着企业亏损之巨。这也是云从科技为什么一定要讲元宇宙故事的原因，因为云从科技们非常清楚，即便其涉足的AI领域初步实现商业化落地，或许仍然难以满足其亏损的巨口。

　　也就是说，在相当长的一段时间内，高科技产业会没有利润。实际上，全球的计算机产业始于1947～1948年。直到20世纪80年代初期，也就是30年后，整个产业才达到盈亏平衡点。但确切地说，即使这样，但在当时，确有几家公司（实际上都是美国公司）在更早的时候就开始赚钱了，而业界领袖IBM公司，在更早的时候就赚了大钱。

　　为了处于不败之地，高科技必须越跑越快。

　　烧钱！云天励飞能否烧出技术优势？

　　人工智能还处于初期迅速发展阶段，放眼整个行业，烧钱是难以避免的。宏观上，科技进步未能解决地区发展不平衡问题，全球科技鸿沟问题至今仍然存在。AI作为尖端科技，也只有少数国家能够在此领域进行大量投入。

　　清华大学计算机科学与技术系副教授黄民烈称，与AI息息相关的大模型训练需要大量算力和数据，训练和推理成本也很高昂，无论是学术界还是科技界，只有少量的机构能负担起相关技术的研发，这在一定程度上已经造成了不公平问题。

　　而云天励飞深处AI行业，持续烧钱有没有实质意义？这个问题可能存在争议。讨论这个问题，我们要先明确站在哪个立场上。

　　对于企业创建者来说，为了跟上或者超越行业的领先技术，让自己的产品维持很好的竞争力必须烧钱。

　　而效果如何？从客户粘性来说，烧钱并未给云天励飞构建出实质壁垒。互联网行业过去流行烧钱，主要是为了让客户频繁消费，产生一种习惯。而云天励飞出售给客户的是软件配套硬件，硬件主要为摄像头和服务器，使用寿命少说也有 3-5 年，不是一种高频消费，客户通常不会在同一年度为同一场景、实现相同功能而重复采购。所以，从构建客户渠道壁垒来说不太理想。

　　技术烧钱的本质是通过巨额研发形成技术优势，抢占市场，也给后进入的竞争对手造成阻碍。从竞争对手这个角度来看，在视觉人工智能领域，国内主要企业除云天励飞外，还有商汤科技、旷视科技、依图科技、云从科技等；此外，海康威视、大华股份、宇视科技、苏州科达、东方网力等传统安防厂商，以通信设备起家的华为和以视频存储硬件起家的浪潮等企业也可以切入视觉人工智能行业。

　　行业内可比企业财务数据（21年数据）

　　可以看出，2021年，云天励飞在收入规模、研发支出、员工人数方面均处于行业末位。随着可比公司各自业务规模的不断扩大、 产品线的不断丰富、行业竞争将不断加剧。

　　未来，云天励飞如何如何持续深化对人工智能技术应用场景的理解和用户需求挖掘，以差异化发展路径实现自我造血，万点研究将持续关注。

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