4月4日报道,刚刚,深圳AI独角兽云天励飞技术股份有限公司(简称:云天励飞)登陆科创板!
本次IPO,云天励飞募资30亿元,一是计划用于城市AI计算中枢及智慧应用研发项目,二是面向场景的下一代AI技术研发项目。其中,包括“下一代高效多模信息感知引擎”、“下一代多维大数据融合与推理”等前沿认知智能方向都引起了产业的新一轮关注。
自商汤率先破局,云从科技紧随其后登陆科创板,再到如今云天励飞敲响上市钟声,逆水行舟的人工智能赛道上,挺过IPO这瓶“卸妆水”的洗礼,是AI明星们给予过往嘲笑与批评,最有力的回击。
人工智能的魅力,在于其具有挖掘一切或紧密、或松散的数据关系的能力。
1、从算法到芯片,两类「造芯故事」
AI是普惠的,如同水与电,它的存在是沉默的,同时拥有无可置疑的重要性。如同需要水与电带来生存上的便利,我们需要AI在于它能够带来降本增效,都是一种刚需。
然而,AI应用落地的过程极其繁琐,远不似技术创新般直观。
AI以普惠之姿,进行商业化落地过程中,对企业的考验是能否“接地气”,抓住痛点并解决问题,警惕的是过于阳春白雪,创造出“伪需求”。
AI要实现普惠,大规模进入产业,就必须解决成千上万的碎片化场景应用问题。
从技术的演进规律来看,由定制化走向标准化、平台化,是一种必然。因为没有标准化,定制化走不长远,定制化需要在标准化的基础上延伸新的意义。
这是一条漫长的路,现阶段,AI标准化的努力,主要在工具和研发流程的标准化。站在AI企业的角度,定制化无疑是份苦差事,行业利润总是被制定标准的公司赚去。
作为最先上市的CV公司,商汤CEO徐立曾表示,“商汤大部分产品是标准化的。”
To B行业存在定制化的特性,开发周期较长,期间需要实时响应,而大多数AI公司由于标准化研发投入不足,导致常在一家公司处耗费大量人力、物力和时间。
最终沦为可悲的项目制,获得与AI科技公司极不相称的低毛利率,与此同时,失去的是覆盖更多领域的机会,毕竟在玩家众多的AI赛道,时间从不等人。
以算法起家的AI创业公司,未来大概率有三种活法:
蜕变成行业解决方案提供商;
从算法到算力,软硬件一手抓;
被收购或者直接消失。
起初,长于算法的AI创企,以“颠覆者”之姿闯入稍显禁锢的传统安防行业。
随着AI安防走入深水区,算法厂商们纷纷撞上一个核心问题,AI技术的落地必须强依赖于硬件厂商,而硬件能力又难以获得。
高端芯片增量需求与供给不平衡之间的矛盾,在美国的一纸禁令下,瞬间加剧。
一时间,造芯四起。
当时坊间流传的一种调侃式说法,描述了当时造芯的盛况:未来不提芯片的算法公司不是一家好公司。之后几年,AI创企技术价值中心由软件算法层向核心算力层的转移,很好地证实了这一点。
在这个万马齐喑的转型期中,不少企业仓皇离场。
深层原因在于,大多数人工智能企业在没认清自己,想好业务时,就技术先行,企图以人工智能技术撬动整个行业。
这一商业模式上的缺陷,在行业野蛮生长时期,被掩埋;在行业的冷静期中,则被无情曝露。
很多AI创业者们在切入某个场景时,既没捋顺流程,也没想清模式。单纯觉得我有AI技术,有几个合作伙伴,就能大干一场。
在一批出现问题才解决问题的大军中,只有少部分坚持商业模式,跟进迭代速度的企业,涅槃重生,而这种代价自然不是所有公司都能承受得起。
不同于当时业内对 AI 如何落地的模糊认知,云天励飞非常注重技术的应用场景问题,业内较早意识到算法、芯片深度融合重要性的企业。
事实上,2014年陈宁在深圳创立云天励飞伊始,便面向人工智能的深度学习神经网络,重新设计处理器的芯片,确定了“云+端”的技术路线。
这一路线的逻辑是,通过将AI芯片植入前端智能设备,降低网络带宽要求,降低后台处理成本,加快处理速度,同时还能保护用户数据隐私。
这条路线的选择,与云天励飞创始人、董事长陈宁本身是芯片专家,且公司创始团队多来自集成电路领域不无关系。
在战术上,“算法芯片化”的理念,在当时的AI圈实际是一件很先锋,但同时冒险的事。
陈宁理解中的 " 算法芯片化 " ,不等于简单的“算法+芯片”,而是一种将芯片设计者的理念、思想与算法相融合的 AI 芯片设计流程。
芯片研发周期长、投入极大、风险极高,这条路的难走无需赘言。
在AI资本热钱涌动的2015-2018年,云天励飞没有在资本市场获得多大关注,也鲜有披露融资记录。
在这几年里,云天励飞默默进行着自己的芯片研发步骤:2016年推出第一代专用于神经网络处理器NNP100;2018年AI芯片“DeepEye 1000”(深目)流片。
根据招股书,2019-2021年,公司研发费用分别为2亿元、2.19亿元、2.95亿元,占营业收入的比例分别为86.79%、51.42%及52.17%。
一个有趣的现象是,2019年开始“AI资本寒冬”来袭,这一年却刚好是云天励飞发展的转折点:“DeepEye 1000在这一年正式对外销售并商用;公司在这一年开始接连披露大额融资。
云天励飞有了AI独角兽的骨像。
这一现象背后的原因,其实很好解释,资本市场回归理性,其实就是回归企业本质,有核心技术壁垒且与应用场景深度结合的公司,犹如潮退后显露出的海底礁石,引人驻足流连。
2、十年“算法芯片化”探索,跑通AI普惠路径
AI技术正走向平民化,如何让AI技术变得更易用、低成本是其中的关键问题。
作为一个硬件基因浓厚的算法团队,云天励飞给出的答案是“算法芯片化”。简单来说,这是一套“算法和芯片设计流程深度融合”理念及方法论。
纵观AI产业,在过去很长时间里,AI落地面临场景碎片化、高定制化、高成本等顽疾;同时,原有的主流处理器架构CPU、GPU难以满足需求AI时代的神经网络算力需求。对此,云天励飞选择算法和芯片交叉融合的设计理念和流程,认为这才是促进AI普惠的正确路径。
早在2017年,云天第一代具有自主知识产权的神经网络处理器采用FPGA实现;2018年,公司第二代具有自主知识产权的神经网络处理器芯片采用22nm工艺投片,执行效率、能量效率方面相比CPU、GPU实现1-2个数量级优势;2022年,公司第三代芯片Deep Edge10实现流片,预计在2023年量产投入使用。
同时,在不断地推进AI与行业结合的过程中,云天星云平台的软件调度能力、算力分配能力、大数据分析能力等都更加成熟,成为促进AI普惠化的重要工具。
3、AI普惠带来广阔商业前景
“云天励飞是国内少数AI芯片与算法并行发展的企业之一。公司拥有算法技术及AI芯片技术两大技术平台,可实现算法芯片化,提升芯片的效率及场景适应性。”华金证券研报认为,云天励飞是国内人工智能行业的主要参与者之一,行业正迎来发展催化。作为驱动新一轮科技及产业变革的重要技术,人工智能在社会经济的多个行业具有应用潜力,发展空间广阔。
据IDC预测,国内人工智能市场规模有望从2019年的28.06亿美元增长至2023年的119.25亿美元,复合增长率达43.58%。
当市场进入检验期,商业落地才是检验产品真正实力的“试金石”。
云天励飞产品的商业化实力已经得到验证。5G智能巡检机器人、智能分拨推荐平台、智能检测道路病害、助力深圳、顺德等多地政数局打造智能视频分析平台、助力打造深圳市处方药销售管理及监管系统……这些都是云天励飞产品在现实中的商业化应用。
财务数据显示,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。其中,2019年至2021年的复合年增长率为56.69%。
在提供的软硬件产品及解决方案中,公司的核心技术在云端体现为自研软件系统(如“深目”、“深海”、“天图”、“商簿”等),在终端体现为以自研算法软件、自研芯片等形式嵌入终端硬件,在边缘端体现为以自研算法软件、自研芯片等形式嵌入边缘端硬件,其中自研的算法软件、芯片亦可单独对外实现销售。
值得注意的是,基于云天励飞产品的AI普惠性和易用性等特征,公司产品未来应用前景广阔。
据悉,云天励飞从场景和应用入手,率先落地各类大规模城市级的人工智能视觉解决方案,并将其逐步推广至商业、园区、交通等各行业。基于对人工智能算法技术特点及行业场景计算需求的深刻理解,抽象定义指令集,将共性及高频算法定义为芯片指令集、处理器架构并进行工具链的协同设计,沉淀为第三代处理器DSA(即针对应用领域做优化的处理器架构)平台。
处理器平台的设计理念去除冗余、提升有效算力的芯片专用化路线是对摩尔定律的延续,可持续降低AI芯片成本,并可在此基础上由开发者完成对各细分场景的精细化开发,通过开发者生态共同促进芯片技术的迭代进步和算法种类的丰富, 促进AI的广泛应用。
而且云天励飞的处理器平台采用异构设计,使各计算单元能够动态地、灵活地进行任务分配,从而实现对不同应用场景下算法模型的有效支持。同时,在不断的推进人工智能与行业结合的过程中,云天星云平台的软件调度能力,算力分配能力,大数据分析能力等都更加成熟,加上越来越标准化的数据训练和标注能力,算法开放服务等,共同形成支撑满足AI时代,软硬一体的行业定制解决方案,小规模应用的长尾算法开发部署,以及多元化数据和算法开放平台的需求,并可以高效率,低成本的实现可远程部署,自动升级,以及于平台上自主学习和进化。
随着类ChatGPT应用促进AI再次引起各界的关注,AI正朝着平民化、普惠化方向发展,从而带来更广阔的市场空间。立于创业潮头,企业如何在技术创新的同时跑通行业商业落地路径,将是破局的关键。
文章来源: 雷锋网,智东西,科创板日报
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