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06-18
时代商汤的技术。
作者 |编辑吴晶晶|刘景丰年底，商汤终于在12月30日完成IPO，成为全球AI领域最大的IPO。
虽然此前商汤的上市之路并不顺利，但上市后的表现却给AI行业带来了新气象。
在商汤之前，数家AI领域的企业纷纷上市，但上市后表现平平。
此外，部分AI企业上市遭遇障碍，一度引发外界对AI行业发展的担忧和质疑。
不过，商汤此次上市，一扫此前首日的疑虑和担忧。
首日交易，股价一度上涨22.08%。
截至当日收盘，其股价稳定在4.13港元/股，较发行价3.85港元/股上涨7.27%。
当日市值也达到5600万港元，较上市前估值1亿美元高出近1.4倍。
截至1月4日收盘，公司市值一度突破1亿港元。
经历波折之后，商汤在港股上市也给其他等待上市的AI公司带来了积极信号。
为何此时上市的商汤会受到投资者如此高的关注？在董事长和商汤集团首席执行官徐立的敲钟演讲中，有一句话解释了其中的原因：“每个时代的企业都承载着自己不同的希望和责任”。
当今时代正在走向数字经济，这是必然的趋势；人工智能是数字经济最关键的技术要素，是推动数字化走向智能化的核心技术之一。
因此，耀明科技作为“亚洲最大的AI软件公司”在此扮演的角色也不难理解。
商汤生正是看到了数字经济的机遇和发展，也帮助数字经济结出了硕果。
正如徐立所说，“用一百点人工智能的热情，发出一千点时代的光芒”。
从2018年到2017年，商汤的收入从18.53亿元增长到34.46亿元，上半年也达到了16.52亿元。
此外，依托SenseCore的大型AI器件，商汤开发了0多个商用人工智能模型，应用于智慧城市、智慧商业、智慧生活、智能汽车等领域，也能满足低端应用的需求。
频率和长尾应用。
这意味着人工智能正在成为像水、电、煤一样的基础设施。
当人工智能成为基础设施时，数字经济的大门就会加速打开。
1、AI落地的另一扇门“首先是持续大规模的技术投入带来创新，然后是商业模式的发展，这是一条很少有人走的路，困难在于商业的不确定性。
”徐立在12月30日的上市演讲中这样表示。
徐立所说的“商业不确定性”曾经是许多AI公司难以突破的瓶颈。
此前，其他AI公司已提交招股说明书，但云从自7月20日会议以来毫无进展，而依图则在筹备上市8个月后终止了IPO程序。
原因之一是人工智能的商业化问题。
由于过去人工智能公司持续高投入、低收入，导致亏损，他们确实很难描绘出令人信服的前景，才能找到快速实现人工智能商业化的路径。
为了商业化，各个AI公司都以不同的方式探索商业化。
一是直接圈定行业场景，找到目标轨迹，利用软硬件结合的方式深度挖掘场景，让特定行业的企业客户买单。
目前大多数AI企业都在走这条路，通过深耕产业实现AI商业化的闭环，同时形成自身的壁垒。
二是走平台化路径，让AI模型的生成成本足够低，进而赋能各行业成为“AI工厂”。
这种方式的缺点是道路极其艰难且不确定。
对于初创企业来说，不仅要承受巨额的长期投资，还面临着商业化缓慢的问题。
然而，一旦道路畅通，商业化将会势不可挡。
这种做法的代表公司是商汤。
商汤的道路是否清晰？或许我们可以从招股说明书中一窥端倪。
从商汤的投入来看，研发费用是最大的一部分，其次是管理费用，最后是销售费用。
其2018年、2018年、今年上半年的研发支出分别为8.49亿元、19.16亿元、24.54亿元、17.72亿元，研发投入占比为45.9%、63.3%、71.3%、。
分别占收入的3%。
与其他研发投入超10亿的AI公司相比，商汤在三年半的时间里投入了70亿元，可见他对研发和底层技术能力的投入有多大。
您投资越多，您赚得越多。
从公司披露的招股书来看，商汤已经是计算机视觉领域毫无疑问的领军者，其营收规模也远远超过了其他几家AI公司。
招股书数据显示，商汤明年、2020年、2020年和今年上半年的营收分别为18.53亿元、30.27亿元、34.46亿元和16.52亿元。
根据弗若斯特沙利文报告，商汤2016年收入水平位居亚洲第一。
这些收入来自智慧城市、智慧商业、智慧生活、智能汽车四大领域。
其中，智慧商业、智慧城市是耀明科技的根本。
来自企业和城市场景的客户数以千计，包括智慧商业客户和《财富》强企、上市公司的城市。
智能生活板块服务的客户包括排名前五的Android手机厂商，覆盖智能手机总计4.5亿部；智能汽车方面，耀明科技服务本田等30多家车企，覆盖50款车型，量产汽车超过10000辆。
固定点。
AI赋能各行各业 从商汤的上市和表现来看，这种模式得到了市场的认可。
2、数字经济和人工智能之所以得到众多投资者的认可，是因为商汤也抓住了一个时代的机遇——数字经济这个当下最耀眼的词。
如今，数字经济的重要性不言而喻。
从政策层面看，“数字经济”在2016年政府工作报告中四次出现。
“十四五”规划中，国家首次明确提出将数字经济比重从7.8%提高到10%；从市场角度看，作为数字经济中最具潜力的部分，产业数字化正在加速推进。
疫情让企业上云、数字化进程平均加速了六年。
现在几乎所有行业都面临着数字化转型。
今年7月召开的世界人工智能大会公布了一个数字：我国数字经济规模已达41万亿元。
我们国家的GDP每年一万亿。
按照这个比例计算，我国数字经济规模占GDP的40%。
事实上，数字经济发展到今天的规模，是基于网络层面、数据量级、代表性技术的不断迭代。
接下来，随着相关技术的成熟，数字经济将开启更大的想象空间。
正如徐立在演讲中所说，一场跨越经济周期的宏伟产业升级指日可待。
这背后，人工智能已成为数字经济时代的关键技术要素。
学者Bresnahan和Trajtenberg在2017年发布研究成果，得出结论：经济增长是由少数通用技术（GPT）驱动的。
这项技术有几个特点：是否可以应用于多个行业场景，是否可以促进用户的研发等技术进步，以及在应用的同时是否可以促进自身的进步。
遵循这些定义，人工智能已经成为新时代的通用技术。
例如，人工智能与信息科学的紧密结合，催生了许多改变生活的技术应用，包括面部识别、语音识别、文本识别、文本翻译等，这些技术应用于金融、教育等领域、交通乃至消费品，给人们的生活带来了巨大的变化；人工智能与机械、汽车的结合催生了机器人、自动驾驶等应用，也加速了其在各行业、各场景的落地。
这些应用产生的数据将反馈给人工智能，以提高其识别精度。
通用技术是工业革命的关键共性技术，将驱动数字经济向纵深发展。
因此，人工智能的价值将随着数字经济的发展而更加凸显。
此前有报告预测，到2020年，我国人工智能核心产业规模将达到万亿，带动上下游相关产业规模达到十万亿。
这意味着AI的价值杠杆将提升十倍。
经过几十年的快速增长，我国经济发展已进入高质量发展阶段。
转变发展方式、优化经济结构、转变增长动力正处于攻关关键时期，迫切需要新一代人工智能等重大创新来提高工资、保持增长。
在此前的“甲子引力”发布会上，甲子闪电创始人兼CEO张易嘉提到，我们正在开启一个数字经济与实体经济大融合的时代。
事实上，这个融合的过程也是AI落地的过程。
过去，人工智能的落地更多集中在指定行业和场景，优先考虑流量大、深度浅的场景。
随着这些场景的穷尽，AI必须走向长尾场景，从“短、平、快”走向“慢、深、重”。
长尾场景虽然很难做，但更有价值。
在互联网世界，亚马逊和谷歌都在解决互联网世界的“长尾应用”问题。
当前的数字化升级、智能化升级都离不开“长尾应用”。
例如，在智能汽车中，除了解决自动驾驶中的正常问题外，我们实际上还需要解决许多低频但可能的长尾应用。
随着数字化深入行业，创新者的考验链变得更长、维度更多。
为此，人工智能必须足够通用、成本足够低，直到成为底层基础设施。
这就需要让AI模型的生产成本足够低，以满足低频、长尾的应用。
这是构建人工智能应用程序的基础设施。
引领数字经济进一步发展，需要构建人工智能底层基础设施。
这正是商汤正在打造的核心武器——大型人工智能设备SenseCore。
3、让AI成为数字时代的“水电和煤炭”。
正如电力推动工业时代的动力变革一样，人工智能也逐渐成为推动新一轮生产力和生产关系变革的重要因素。
变革之道是推动千行百业的数字化转型。
商汤研发的大型AI设备SenseCore就是基于此。
商汤对AI大规模设备的探索早在2016年就开始了。
当时商汤在接受大参数模型的挑战时，他把SenseNet做了多层化。
然而，随着模型网络越来越深、参数越来越大，计算能力的问题就变得更加突出。
于是年初，商汤开始认真研究芯片和硬件，并基于自己的计算中心，完成了大型设备“原型机”的构建。
随后，投资56亿元的AIDC智能计算中心开工建设，将于年初投入运营。
徐立将这个大型设备比作“人工智能粒子对撞机”——海量数据，“暴力”计算，最后得出结果。
简单的理解就是，当知道了大致正确的方向和目标后，就不需要仔细准备输入数据和流程了。
你只需要输入所有可能的相关数据，大设备就会穷尽所有的可能性并得到正确的结果。
SenseCore包括算力层、平台层、算法层。
它以基础设施的形式输出模型，并将AI能力输出到各个实施方向。
在徐立看来，SenseCore的本质是摆脱AI落地的劳动密集型状态。
它就像一个流水线工厂，可以实现不同场景下算法模型的底层抽象，打造模块化平台套件的通用服务平台。
尤其是针对AI落地中的长尾客户和场景，SenseCore可以基于不同算法套件的组合完成新场景的定制，以较低的边际成本实现新场景的大规模覆盖。
这使得商汤成为第一家将“长尾应用”问题移至线下物理世界的AI公司。
招股书显示，通过使用SenseCore赋能人工智能模型制作的全流程，商汤的研发和工程团队可以将开发时间缩短至几个小时，而业内需要几周的时间。
2018年和2019年上半年，商汤每位研发人员平均每年生产的商用车型数量从0.44辆增长到3.45辆，并持续增加至5.24辆。
截至2019年6月30日，商汤已针对不同应用开发了0多个商业人工智能模型，涉及多个垂直行业。
这种人工智能基础设施是商汤区别于其他AI公司的关键因素。
也就是说，商汤正在开创一种新的平台化发展模式。
这也是商汤实现百亿收入的核心收入来源。
公司发布的招股书显示，主要依靠SenseCore大型设备软件平台的销售，包括软件授权、人工智能软硬件集成产品及相关服务。
具体来说，一方面，它以一次性买断的形式向客户出售软件许可证；另一方面，可以提供结合人工智能芯片或人工智能传感器的一体化软硬件产品及相关服务，使AI模型高效运行。
这两种商业模式都依赖于商汤的人工智能模型和应用与客户设备或IT基础设施的有效集成。
当大型人工智能设备推出后，人工智能赋能行业的门槛将进一步降低，整个数字化、智能化进程将进一步加速。
4、人工智能加速走向实体经济。
随着人工智能技术落地门槛的降低，人工智能正逐步进入“产业化”落地阶段。
招股书显示，截至2020年6月30日，商汤软件平台客户数量已超过3万家，其中包括约《财富》实力企业和上市公司、30个城市、30多家汽车企业。
同时，商汤已赋能超过4.5 1亿部智能手机和多个移动应用，其中包括5个月活跃用户超5亿的移动应用。
依托大型AI设备SenseCore，商汤推出了面向智慧商业的SenseFoundry-Enterprise（商汤方舟企业开放平台）、面向智慧城市的SenseFoundry（商汤方舟城市开放平台）、面向智慧生活的SenseME、SenseMARS和SenseCare平台，以及针对智能汽车的SenseAuto（商汤决影智能汽车平台）。
上半年，这四个部分的营收分别为6.47亿元、7.86亿元、1.48亿元、1万元。
智慧商业业务将人工智能应用到企业管理和生产制造中。
近年来流行的一个概念叫“无人工厂”，就是一群机械臂和机器人在工厂里来回穿梭，将零件一个一个组装起来，而不需要工人在车间里进行重复性、繁重的工作。
一个案例是耀明科技联合一汽解放青岛基地开发了业界首条“5G+AI”冲压件表面质量在线检测线。
相关生产线基于人工智能技术升级后，不仅简化了冲压车间的质检流程，还提高了质检结果的一致性和稳定性。
招股书显示，今年上半年，商汤企业方舟客户数进一步增长19.4%。
截至2019年6月30日，已有近10家企业部署了企业方舟。
与智能商业同等重要的另一个领域是智能城市。
这是一个10万亿规模的大市场，也是所有AI企业必须争夺的领域。
商汤打造的城市方舟主要针对公共部门客户，部署在为人工智能应用量身定制的GPU云服务器上。
目前拥有0多个AI模型，对数百万物联网设备的海量数据进行并行分析和分析。
响应帮助城市管理者解决日常运营中的问题。
例如，人工智能技术对于人们日常乘坐的高铁的安全、平稳运行发挥着重要作用。
一般来说，高铁需要日常维护。
凌晨0时至4时30分，也被称为高铁检修的“天窗时间”。
这段时间，高铁综合维护人员往往要背着数百公斤的接地线沿着高铁轨道寻找潜在的故障。
拆下危险的螺钉并检查它们。
人工完成全线检测需要三年时间。
直到2018年，商汤为京沪高铁打造的基于AI技术的“星空”智能分析系统上线，利用AI技术对拍摄到的照片进行分析，只用了4天时间。
完成例行检查的天数。
再比如，一个拥有一万人口的城市，利用城市方舟搭建了可视化分析平台，利用数千个AI模型实时分析物理世界数据，比如检测井盖、消防栓、电线杆、电话亭、道路护栏、路标等公共设施。
将数据转化为运营见解、事件警报和管理行动，以解决设施丢失、损坏、移位、倾斜、不均匀和松动的问题。
具体数字是，借助该平台，2020年12月至2020年1月，一线城市非机动车交通违法案件数量下降了56%。
截至2019年6月30日，城市方舟已服务多个城市，连接超过10,000个物联网设备，在出行和交通管理、城市服务、环境保护、应急响应等各个方面都有具体应用。
除了智慧商业、智慧城市之外，汽车的智能化和智能物联网的普及也让AI在汽车、智慧生活等领域有了更广阔的应用空间。
这也成为商汤重点拓展的新兴商业市场。
种种迹象表明，人工智能正在加速走向实体经济、走进生活、走进工业。
在中国大地，千亿领域在数字化浪潮下不断发展壮大，千亿市值的商汤或许只是中国科技企业崛起的开始。
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