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