最近，AIoT智聯(lián)網(wǎng)領域的獨角獸們迎來了一波即將上市和即將“被”上市的熱潮。打頭陣的代表企業(yè)包括曠視科技和寒武紀，云從、商湯、云知聲等也紛紛“被”披露上市時間表。對這些AIoT獨角獸的真實發(fā)展情況，外界一直都保持著極大的好奇心，這篇文章我們就一一來進行分析。

最近，AIoT智聯(lián)網(wǎng)領域的獨角獸們迎來了一波即將上市和即將“被”上市的熱潮。

打頭陣的代表企業(yè)包括曠視科技和寒武紀，云從、商湯、云知聲等也紛紛“被”披露上市時間表。

為什么這些企業(yè)位于AIoT智聯(lián)網(wǎng)賽道？

從他們對自己的定義可以看出端倪。

本周，AI芯片公司寒武紀的科創(chuàng)板上市申請獲準受理。

寒武紀的招股說明書并沒有在首要位置提到物聯(lián)網(wǎng)或者智聯(lián)網(wǎng)AIoT，但創(chuàng)始人陳天石在采訪中提到：

“未來時代，物聯(lián)網(wǎng)和AI 相輔相成，密不可分。物聯(lián)網(wǎng)讓各類的設備和終端有了生命，而 AI 讓它們有了智商…即將到來的 5G 時代，也會進一步加快物聯(lián)網(wǎng)和 AI 等技術的爆破式進步。物聯(lián)網(wǎng)連接的物理對象多樣且應用場景豐富…全部場景中的這些智能數(shù)據(jù)處理，都需要 AI 芯片參與其中�！�

其招股書中將智聯(lián)網(wǎng)換了一種說法進行呈現(xiàn)：

“寒武紀已推出的產(chǎn)品體系涵蓋云端、邊緣和終端…輻射智慧互聯(lián)網(wǎng)、智能制造、智能交通、智能教育、智慧金融、智能家居、智慧醫(yī)療等“智能＋”產(chǎn)業(yè)。”

曠視科技的創(chuàng)始人則在招股說明書的開篇提到：

“在過去八年里，我們研究推出了包括人臉識別技術在內的諸多具有實際價值的人工智能應用，也更加堅定地認為物聯(lián)網(wǎng)是人工智能技術應用的主要場景…”

“我們的愿景是構建連結及賦能百億物聯(lián)網(wǎng)設備的人工智能基礎設施�！�

伴隨著招股書的披露，這批獨角獸的財務、業(yè)務等狀況清晰地浮出水面。

在AIoT時代，人工智能從技術迭代到應用落地的過程逐漸加速。

技術創(chuàng)新不再是衡量AI的唯一標準，如何獲得市場認可和創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)價值成為AIoT獨角獸們正在奔赴的征途。

對這些AIoT獨角獸的真實發(fā)展情況，外界一直都保持著極大的好奇心。這篇文章我們就來進行分析：

什么是智聯(lián)網(wǎng)AIoT？為什么在最近幾年，AIoT領域誕生了大量初創(chuàng)公司？

AIoT獨角獸普遍進行了多輪融資，募資至少數(shù)億。他們砸錢打造了哪些核心競爭力？他們和傳統(tǒng)的軟硬件公司有什么區(qū)別？和“傳統(tǒng)企業(yè)”相比，從財務數(shù)據(jù)上來看，AIoT獨角獸有哪些優(yōu)勢？

AIoT獨角獸在商業(yè)模式上是否存在著顛覆式創(chuàng)新？AIoT除了技術創(chuàng)新之外，對于各行各業(yè)而言，其真實價值是什么？

為什么國外鮮有AIoT獨角獸上市的消息？

01到底什么是AIoT？

隨著科技的不斷發(fā)展，一些在功能上具有相互補充作用的技術，正在自然而然的結成“天作之合”：例如，人工智能AI和物聯(lián)網(wǎng)IoT，就是其中的一對“良人”。

由于物聯(lián)網(wǎng)IoT的快速發(fā)展，企業(yè)中規(guī)模龐大的設備或“物體”實現(xiàn)了網(wǎng)絡連接和數(shù)據(jù)共享。由于AI能夠從海量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中“學習”，從而快速作出決策并建立深刻洞察，因此對于希望擴展物聯(lián)網(wǎng)IoT價值的企業(yè)而言，AI都是一種必不可缺的分析能力。

在《智聯(lián)網(wǎng)·新思維》一書中，我曾給出了智聯(lián)網(wǎng)AIoT的定義：

智聯(lián)網(wǎng)AIoT是建立在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等基礎之上，是具備智能的連接萬事萬物的互聯(lián)網(wǎng)，是智能時代的重要載體和思維方式。智聯(lián)網(wǎng)通過將物理世界抽象到模型世界，并借此建立完整的數(shù)字世界，構筑新型的生產(chǎn)關系。智聯(lián)網(wǎng)改變舊有思維模式，從而實現(xiàn)人與人、人與物、物與物之間的大規(guī)模社會化協(xié)作。

市場研究機構Markets and Markets近日發(fā)布報告稱，2019年全球AIoT市場規(guī)模為51億美元。到2024年，這一數(shù)字將增長至162億美元，復合年增長率為26％。Markets and Markets還指出，物聯(lián)網(wǎng)設備生成的大量實時數(shù)據(jù)的有效處理需求，是全球AIoT市場增長的主要驅動力。

根據(jù)愛分析的研究報告《人工智能2020：落地挑戰(zhàn)與應對》，按照從底層基礎技術到上層行業(yè)應用的邏輯，可以把人工智能行業(yè)劃分為基礎層、通用層和應用層三部分。

基礎層為圖像、語音等人工智能基礎技術提供芯片、計算框架等計算能力支持，通用層提供感知、認知計算等通用技術，而應用層則是人工智能通用技術與各行業(yè)深度融合產(chǎn)生應用價值的產(chǎn)品和服務。

基礎層：為計算機視覺、語音識別等人工智能基礎技術提供計算能力支持，是人工智能的基礎設施，包括AI芯片、AI平臺以及AI計算框架等。

典型代表公司包括寒武紀、華為海思、燧原科技、地平線等。

人工智能技術在智聯(lián)網(wǎng)AIoT領域的云、邊、端設備中均有廣泛應用，且都需要由核心芯片提供計算能力支撐。云、邊、端三種場景對于芯片的運算能力和功耗等特性有著不同的需求，單一品類的智能芯片難以滿足實際應用。

以寒武紀為例，面向云、邊、端三個場景，其分別研發(fā)了三種類型的芯片產(chǎn)品，分別為終端智能處理器IP、云端智能芯片及加速卡、邊緣智能芯片及加速卡，并且為這三個產(chǎn)品線所有產(chǎn)品研發(fā)了統(tǒng)一的基礎系統(tǒng)軟件平臺。

目前，“AI芯片”成了中國創(chuàng)新市場最受矚目的賽道之一。中國已有超過30家新創(chuàng)AI芯片設計企業(yè)，吸附了一級市場大量資金。

通用層：基于基礎設施開發(fā)出的通用性人工智能技術和產(chǎn)品，如計算機視覺算法、機器人系統(tǒng)等，主要分為兩大部分：以感知計算和認知計算技術為代表的軟件通用技術，和無人機、機器人等軟硬一體化通用產(chǎn)品。

得益于深度學習技術的快速發(fā)展，在過去幾年中，語音識別和機器視覺等通用性人工智能技術“超越”了人類的水平，快速登上歷史舞臺。

作為里程碑事件，2015年微軟所研發(fā)的計算機視覺系統(tǒng)比人類（準確度為94．9％）更能有效地識別圖片中的對象（準確度為95．1％）。

因此，圍繞語音識別和機器視覺，誕生了一批AIoT初創(chuàng)企業(yè)。

語音識別領域的典型代表包括：科大訊飛、思必馳、云知聲、出門問問等。

機器視覺領域的典型代表包括“AI四小龍”：曠視、商湯、云從和依圖。

曠視科技擁有自研深度學習框架，主要提供個人物聯(lián)網(wǎng)解決方案、城市物聯(lián)網(wǎng)解決方案、供應鏈物聯(lián)網(wǎng)解決方案。

商湯擁有原創(chuàng)底層算法平臺，依托平臺將技術賦能于其他行業(yè)。

云從是國家隊企業(yè)，重點布局銀行金融、安防、交通；依圖深耕醫(yī)療領域，逐步向安防、金融拓展。

虹軟科技重點布局智能手機領域，向智能汽車、智能家居擴展。

海康威視和大華則為傳統(tǒng)安防巨頭，均以安防業(yè)務為核心，向新領域布局。

應用層：人工智能通用技術與各行業(yè)應用深度融合的領域，以垂直行業(yè)的人工智能應用公司為主。應用層人工智能企業(yè)將通用技術封裝成能夠落地的產(chǎn)品，包括軟硬件一體化產(chǎn)品以及針對具體應用場景的端到端解決方案。

隨著通用技術走向成熟，行業(yè)應用價值凸顯，大量通用層的公司也在基于基礎技術能力向各行業(yè)應用層延伸。

典型的應用層場景包括智能家居和智能網(wǎng)聯(lián)汽車。

智能家居領域的代表企業(yè)包括：涂鴉智能、歐瑞博、Broadlink博聯(lián)、綠米聯(lián)創(chuàng)等，均已獲得多輪融資。

智能網(wǎng)聯(lián)汽車的代表企業(yè)包括：小馬智行、Roadstar．a(chǎn)i、文遠知行、智行者、馭勢科技等。

大部分國內AI公司都會從通用層或應用層切入，并且隨著技術的沉淀和業(yè)務的拓展，兩層的界限變得逐漸模糊。但整體來說AIoT初創(chuàng)公司有兩條發(fā)展路徑：

以一個應用場景（如智能家居）作為突破口：通過連接企業(yè)客戶內部系統(tǒng)或自建場景入口如傳感器等方式獲取數(shù)據(jù)，基于多維度的數(shù)據(jù)不斷訓練模型、優(yōu)化算法，在某一個場景問題中找到最佳解，再向其他行業(yè)中相似的場景復制；

以一種通用技術（如機器視覺）作為突破口：深耕算法和底層框架，尤其當機器學習被工業(yè)界接納后，從底層驅動訓練模型，不僅能提升方案在不同場景下的普適性和運算效率，也最終提升了實際應用效果。

前者由于對場景理解深刻，便于觸達客戶、累積數(shù)據(jù)，因此產(chǎn)品更容易被客戶接受，變現(xiàn)能力較強。

后者希望借助算法和底層框架的優(yōu)勢高效地觸達更多行業(yè)，賦能業(yè)內合作伙伴，通過開放合作的方式獲取數(shù)據(jù)，其間未必能直接觸達客戶，因此覆蓋范圍廣，但變現(xiàn)能力較弱。

整體而言，根據(jù)MMC Ventures的研究，基于應用場景和通用技術的AIoT初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量比例約為9：1，大部分企業(yè)由垂直應用場景切入。

從客戶群體劃分，AIoT企業(yè)可以分為面向企業(yè)提供服務（to B服務）和面向終端消費者提供服務（to C服務）兩種。

面向企業(yè)toB的服務是為企業(yè)用戶設計的，側重點是商業(yè)價值，功能邏輯和信息架構相對繁瑣和嚴格，體現(xiàn)在如何讓企業(yè)保護好權限信息、提高工作效率、帶來經(jīng)濟效益。商業(yè)模式的要點包括：提效、降費、定價權。一個to B公司的本質，是在幫助整個產(chǎn)業(yè)鏈的某個環(huán)節(jié)提升效率或是降低費用來獲取收益。

面向消費者toC的服務是為廣大普通用戶設計的，這類產(chǎn)品往往可向用戶免費提供；側重點是用戶體驗，邏輯流程盡量簡單，體現(xiàn)在如何讓用戶更加方便地使用產(chǎn)品、更愿意主動去使用產(chǎn)品。

藍馳創(chuàng)投投資合伙人姚欣，認為人們往往有一個錯覺：“如果to B，應該用最先進的技術，而to C的話，用的是比較便宜的技術。但實際上，to C對技術的要求更高，它往往要求的是過剩的技術，就是今天已經(jīng)成熟到非常廉價的技術。”

現(xiàn)在人工智能行業(yè)還在早期的成長階段，所以to B的公司會相對較多，而to C的公司較為艱難。所以一項剛剛投入使用的最新技術，其實不適合面向C端來創(chuàng)業(yè)。

根據(jù)統(tǒng)計，事實的確如此。在人工智能領域，B2C和B2B公司的比例為1：9，絕大多數(shù)公司從B端切入。

就產(chǎn)業(yè)成熟度而言，在過去一年，人工智能逐步進入了技術成熟度曲線的低谷期，技術炒作的泡沫破裂，行業(yè)關注重心開始轉變?yōu)槿斯ぶ悄苋绾温涞禺a(chǎn)業(yè)。

根據(jù)Gartner的研究，三年后計劃實施人工智能項目的公司比例，將從1／25提升到1／3。在最新報告《市場指南：中國人工智能初創(chuàng)企業(yè)》中，Gartner認為中國的人工智能AI初創(chuàng)企業(yè)在各類AI應用的發(fā)展中發(fā)揮著越來越重要的作用。

因此有研究機構判斷，人工智能技術的采用已經(jīng)跨越鴻溝，從創(chuàng)新者和早期嘗試者擴展為早期大眾，并將對企業(yè)、消費者和社會產(chǎn)生深遠影響。