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近一個(gè)月，AI公司再次博得市場極大的關(guān)注：前有幾經(jīng)輾轉(zhuǎn)的商湯－W（HK：00020）成功上市，4個(gè)交易日股價(jià)翻倍；后有李開復(fù)擔(dān)任董事長的創(chuàng)新奇智在港交所二次交表，“AI制造第一股”的噱頭風(fēng)頭無兩。

港股投資者對(duì)AI公司可以說又愛又怕： 可愛之處，毫無疑問體現(xiàn)在科技是第一生產(chǎn)力，而AI是科技的前沿之一�？膳轮�處，在于AI公司仍無造血能力，除了現(xiàn)金流雄厚的商湯，IPO在為數(shù)不少的人眼中仍是保命的舉措，這一點(diǎn)可能被不喜虧損的港股市場無限放大。 創(chuàng)立于2018年“AI寒冬”的創(chuàng)新奇智對(duì)于虧損是有切膚之痛的。所以上市不足一年它就調(diào)整了業(yè)務(wù)方向：從面向終端用戶的AI公司，變成面向系統(tǒng)集成商的“AI鏟子”，2018年－2020年其按客戶類型劃分的收入明細(xì)足以佐證。

創(chuàng)新奇智轉(zhuǎn)向成鏟子票，似乎運(yùn)營復(fù)雜度就能下降（銷售和實(shí)施層面），從而脫離虧損的泥潭。但事實(shí)卻并未如此，我們應(yīng)該怎樣衡量AI鏟子呢？

01 AI鏟子的基本面

據(jù)招股書顯示，創(chuàng)新奇智是企業(yè)AI解決方案提供商，擁有專有計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)AI技術(shù)，并提供全棧式AI產(chǎn)品和解決方案。從而幫助客戶優(yōu)化業(yè)務(wù)或生產(chǎn)流程，繼而降低成本，提高營運(yùn)效率、生產(chǎn)靈活性及實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)運(yùn)營及信息管理的智能化轉(zhuǎn)型。 以上官方介紹不容易弄懂，你可以這么理解：創(chuàng)新奇智的商業(yè)模式大部分是定制符合客戶需求的軟硬件，再交給系統(tǒng)集成商實(shí)施的軟件開發(fā)商。 公司主要客戶行業(yè)按照收入分為三類：

·制造業(yè)，主要是汽車裝備（摩托車發(fā)動(dòng)機(jī)）、3C高科技（電子產(chǎn)品）、OLED面板制造等。

·金融業(yè)，主要是面向銀行、保險(xiǎn)。

·其他，包含零售等。 對(duì)上述制造業(yè)來說應(yīng)用場景主要是：利用機(jī)器視覺進(jìn)行產(chǎn)品檢驗(yàn)，園區(qū)送料小車自動(dòng)駕駛，實(shí)時(shí)評(píng)估建筑工程整體情況，監(jiān)控風(fēng)電設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)情況等。對(duì)金融行業(yè)來說是整合和管理不同類型的數(shù)據(jù)庫和協(xié)助決策軟件等。

從技術(shù)維度看，創(chuàng)新奇智在AI方面擁有三個(gè)自建平臺(tái)：Orion，負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練；ManuVision，負(fù)責(zé)計(jì)算機(jī)視覺；MatrixVision，負(fù)責(zé)邊緣視頻分析。

例如在風(fēng)電的應(yīng)用中，通過在現(xiàn)場布置攝像頭來監(jiān)視設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)情況。ManuVision來回答拍攝物是什么的問題。如果風(fēng)力發(fā)電機(jī)在運(yùn)轉(zhuǎn)中突然轉(zhuǎn)速異常，且需要及時(shí)上報(bào)并解決問題。這可以在現(xiàn)場附近架設(shè)小型計(jì)算設(shè)備的方式通過ManuVision來識(shí)別情況。視頻分析允許動(dòng)態(tài)的捕捉鎖定監(jiān)視的對(duì)象，而邊緣計(jì)算允許在監(jiān)視器周圍就近的分析問題。兩者結(jié)合就能做到快速高效的反應(yīng)。最后，Orion負(fù)責(zé)這些分析和判斷的準(zhǔn)確度進(jìn)一步強(qiáng)化提升。 AI產(chǎn)品的功能看似簡單，但在這條賽道上的公司們目前基本都沒能實(shí)現(xiàn)盈利。那么在今天，尤其是在AI制造這條細(xì)分賽道上，資本看重的是什么？是一旦產(chǎn)品能夠標(biāo)準(zhǔn)化，整體行業(yè)帶來的蛋糕實(shí)在是太大了。

02 背靠行業(yè)基本盤的大蛋糕

近年來有關(guān)云計(jì)算、SaaS、大數(shù)據(jù)、AI這樣的新名詞層出不窮，但實(shí)際上AI科技公司的交付物，仍然和傳統(tǒng)解決方案提供商沒什么不同。本質(zhì)上都還是為了滿足客戶提出的要求。

只不過之前是客戶要求提高工廠產(chǎn)能利用率，承包商們優(yōu)化工廠物流。現(xiàn)在則是承包商不僅優(yōu)化了工廠物流路線，甚至把人工剔除，轉(zhuǎn)而使用AI來代替。AI在這其中的位置就是取消掉人工所不能避免的疏忽和不精準(zhǔn)。 在創(chuàng)新奇智與中冶賽迪的合作中，就使用了這種方式來轉(zhuǎn)運(yùn)鐵水。提高效率，節(jié)省人力。而另外一家客戶同樣也反應(yīng)得益于AI優(yōu)化帶來的成本降低，每年每個(gè)熔爐場地節(jié)省四百萬元。

按照2020年中國鋼鐵協(xié)會(huì)關(guān)于人力資源情況的報(bào)告，我國現(xiàn)存工人數(shù)有176萬人，平均工資約為10萬元。若AI能夠節(jié)省行業(yè)20％的人力，則AI能為產(chǎn)業(yè)帶來352億元的開支減免。 在現(xiàn)存的成熟制造業(yè)進(jìn)行人工替代以外，光伏和風(fēng)電等未來趨勢明顯的行業(yè)同樣應(yīng)用廣泛。如計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)控下的光伏運(yùn)營中，通常10MW的光伏電站配備5－8名人員來負(fù)責(zé)維修和運(yùn)營。

而截止統(tǒng)計(jì)到2021上半年，我國新光伏裝機(jī)發(fā)電量達(dá)到2．6億千瓦時(shí)。在這個(gè)基礎(chǔ)上若能使用AI技術(shù)進(jìn)行合理替代人工，那未來的需求強(qiáng)度會(huì)隨著項(xiàng)目成熟度進(jìn)行爆炸式增長。創(chuàng)新奇智在近幾年的業(yè)務(wù)中也反映了這種潛在的龐大需求，從2019年接到鋼鐵冶煉和能源電力的項(xiàng)目，到2021年9月為止，收入增長334％。

這種應(yīng)用于制造業(yè)的AI，并不像自動(dòng)駕駛一樣需要軟件擁有極高的智能度，但就對(duì)生產(chǎn)來說，僅能完成單一的替代就已經(jīng)足夠了。而且還不需要那么難。

如在生產(chǎn)線的缺陷檢測環(huán)節(jié)，原來人工的形式難免無法處理針對(duì)每一個(gè)產(chǎn)品的檢查。而機(jī)器視覺的方式可以，深度學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺可以與工業(yè)攝像頭和照明設(shè)備進(jìn)行聯(lián)動(dòng)，保證每次生產(chǎn)的缺陷能夠被正確識(shí)別和分類。

但由于工業(yè)產(chǎn)品缺陷的可重復(fù)和情況有限性，利用少樣本學(xué)習(xí)就足夠應(yīng)對(duì)。在最近創(chuàng)新奇智的一份專利表明，是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遷移標(biāo)注方法表明其采用的數(shù)據(jù)分析方法屬于小樣本學(xué)習(xí)。小樣本學(xué)習(xí)允許AI在不需要大樣本和大模型的方式對(duì)視覺內(nèi)容判斷，該方法的優(yōu)勢在于輸出結(jié)果更為直觀和便于計(jì)算和公式化，而劣勢在于設(shè)計(jì)較難和對(duì)識(shí)別對(duì)象具體區(qū)別上難以把控。

有趣的是，對(duì)一家以AI作為軟件解決方案的公司來說，是否能提供標(biāo)準(zhǔn)化的解決產(chǎn)品極為重要。而工業(yè)生產(chǎn)的缺陷在被要求檢出的重要性也遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于理解這些缺陷到底“長得”有多不同（圖片來自招股書）。

小功能，大回報(bào)。創(chuàng)新奇智牢牢把握著自己擁有算法和平臺(tái)的優(yōu)勢，或許能做到的事情并不如百度、特斯拉、商湯等大型AI公司那么多，但工業(yè)＋AI一旦能夠在業(yè)界被廣泛認(rèn)可，那基本盤著實(shí)不小。

03 一畝三分田的隱憂

創(chuàng)新奇智在商業(yè)模式上跟“AI四小龍”不太一樣，它把不賺錢的部分都剝離掉了。 從下游合作方來看，到2021年九月份，創(chuàng)新奇智主要的客戶是系統(tǒng)集成商。從上游采購的情況來看，不僅是定制硬件，創(chuàng)新奇智把數(shù)據(jù)標(biāo)記和軟件外觀開發(fā)的任務(wù)也交給了第三方。如此一來，該公司的在業(yè)務(wù)上的位置就清晰了起來。
得益于業(yè)務(wù)的拆分，創(chuàng)新奇智不再需要承擔(dān)與核心技術(shù)不相關(guān)的項(xiàng)目實(shí)施所需要的開支，也不用承擔(dān)簡單重復(fù)的開發(fā)工作帶來的人員成本。但與此相對(duì)的代價(jià)是毛利隨著合作客戶的穩(wěn)定，最終落在30％（見下圖），而“四小龍”的毛利基本都維持在60％－70％這個(gè)水平區(qū)間。

創(chuàng)新奇智通過堅(jiān)持核心生產(chǎn)力的方式，來達(dá)到其他AI科技公司暫時(shí)做不到的成本控制。

但我們先暫且把利潤率降低的代價(jià)放到一邊，我們來思考這樣的個(gè)問題：如此的AI三平臺(tái)真的能夠形成壁壘嗎？

我們的答案是很難。

首先創(chuàng)新奇智選擇投入做研發(fā)的大部分資金并不在AI模型本身上，而在于對(duì)客戶的定制化開發(fā)。 相對(duì)于其他大模型AI，如自動(dòng)駕駛、語音識(shí)別等，工業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)太少了。這種數(shù)據(jù)少分為兩個(gè)含義，第一個(gè)含義是AI對(duì)意外情況的反應(yīng)條件非常單一；另一個(gè)是因?yàn)楣�業(yè)產(chǎn)品本身能夠產(chǎn)生的情景多樣性就少，這使得創(chuàng)新奇智的AI三平臺(tái)應(yīng)用上限不高。

第二，堅(jiān)持AI相當(dāng)于要和后來者在技術(shù)上硬碰硬，但AI技術(shù)在行業(yè)內(nèi)的專利壁壘不容易搭建。 AI技術(shù)在今天還在一個(gè)早期探索的階段，每天都有數(shù)個(gè)新算法誕生，這些算法又相互利用開源平臺(tái)，或者本就是開源的。同時(shí)，創(chuàng)新奇智目前使用的小樣本學(xué)習(xí)方案雖然目前被認(rèn)為建立模型難度較高，但其實(shí)難度主要來源于該技術(shù)被提出的時(shí)間非常短。

第三，創(chuàng)新奇智沒有AIDC。 AIDC是專門用來執(zhí)行AI任務(wù)的數(shù)據(jù)中心，這些年被國際AI技術(shù)巨頭熱衷建造。原因之一就是AIDC能夠執(zhí)行大數(shù)據(jù)任務(wù)。
來自于創(chuàng)新奇智在上述兩點(diǎn)的劣勢，這很容易設(shè)想其被AI巨頭降維打擊的可能性，和今后若要求工業(yè)AI執(zhí)行更多復(fù)雜操作的限制。但創(chuàng)新奇智在目前的應(yīng)用與未來的募資說明中都沒有看到類似的展望，甚至其在利用云計(jì)算服務(wù)已經(jīng)開始占據(jù)五大供應(yīng)商的位置。

創(chuàng)新奇智選擇在開年第一天再度沖刺IPO或許在釋放著這樣一個(gè)信號(hào)：綜合公司成立以來的增長和商業(yè)模式來看，AI制造已經(jīng)開始走向成熟。但這同樣也意味著其作為一家AI科技公司，戰(zhàn)略越來越不“硬核”。 現(xiàn)在的繁榮或許是因?yàn)閭鹘y(tǒng)工業(yè)和金融業(yè)的數(shù)據(jù)整理在一個(gè)呼聲甚廣的時(shí)候，AI的先發(fā)優(yōu)勢可以背靠這塊蛋糕吃的滿嘴流油。但在數(shù)字化和智能化的未來，卻預(yù)見著終有一戰(zhàn)。