簽約寧德時(shí)代

大客戶想象力有多大

在商業(yè)化落地上,第四范式在AI公司里已經(jīng)是佼佼者。

相比于很多AI公司空有技術(shù)卻難以落地,第四范式目前擁有超過(guò)8000個(gè)客戶、落地項(xiàng)目約1．2萬(wàn)個(gè),行業(yè)涉及銀行、保險(xiǎn)、證券、零售、能源、醫(yī)療、制造等多領(lǐng)域。

其中銀行客戶占比較高,畢竟銀行有錢(qián)、有數(shù)據(jù),效率提升可以在利潤(rùn)提升、損失避免上體現(xiàn)得更加直接。戴文淵曾對(duì)媒體表示,最開(kāi)始選擇金融行業(yè),就是因?yàn)閭鹘y(tǒng)金融行業(yè)的數(shù)據(jù)數(shù)量、質(zhì)量最高,轉(zhuǎn)型升級(jí)的需求也非常迫切。

第四范式是銀聯(lián)、創(chuàng)新工場(chǎng)以外,唯一同時(shí)拿到“中農(nóng)工建交”五大行投資的企業(yè)。招股書(shū)顯示:國(guó)內(nèi)大部分國(guó)有銀行及股份制銀行都是第四范式的客戶,其風(fēng)控系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)大都由第四范式搭建,以某全國(guó)性股份制銀行為例,通過(guò)第四范式的先知企業(yè)AI核心系統(tǒng),提升了超過(guò)7倍的反欺詐識(shí)別準(zhǔn)確率。

第四范式的目標(biāo)是,將決策類AI應(yīng)用到每一個(gè)行業(yè),需要拓展銀行之外的更多行業(yè),寧德時(shí)代這種新能源制造業(yè)龍頭就很典型。

6月30日,第四范式與寧德時(shí)代達(dá)成戰(zhàn)略合作,基于第四范式SageAIOS平臺(tái)的全生命周期AI應(yīng)用與管理能力,將AI決策能力注入到寧德時(shí)代生產(chǎn)制造的各環(huán)節(jié)中,共同推動(dòng)制造行業(yè)加速向智能制造轉(zhuǎn)型發(fā)展。

但透露給媒體的消息有限,雙方合作金額、具體如何合作,外界尚不清楚。

招股書(shū)中顯示,Y公司(即寧德時(shí)代)正尋求升級(jí)工廠并以人工智能技術(shù)確保產(chǎn)品的安全性,借此保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),第四范式的產(chǎn)品可以基于計(jì)算器視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)及設(shè)備監(jiān)控,并會(huì)派出科學(xué)家與Y公司合作,對(duì)產(chǎn)品安全進(jìn)行以人工智能驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)性分析,試圖解決電池安全這一電動(dòng)汽車行業(yè)最關(guān)注的問(wèn)題。

公開(kāi)信息顯示,依托于第四范式SageAIOS數(shù)據(jù)治理、模型上線以及模型自學(xué)習(xí)等全流程AI能力,以及低門(mén)檻的AI生產(chǎn)工具,寧德時(shí)代打造了快速規(guī)�；�落地AI的人工智能平臺(tái),并通過(guò)企業(yè)級(jí)AI工程化能力,保障了AI系統(tǒng)與現(xiàn)有的生產(chǎn)系統(tǒng)對(duì)接上線,實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析與決策。

在零散新聞報(bào)道中,我們還可以了解到寧德時(shí)代與永太科技、安脈時(shí)代、百度飛槳、科大智能、英特爾等外部企業(yè)或?qū)幍聲r(shí)代所投上下游企業(yè)都有合作,致力于產(chǎn)線數(shù)據(jù)提取分析、產(chǎn)線智能化改造、電池缺陷質(zhì)量檢測(cè)智能化升級(jí)等。第四范式并非唯一、可能也不是最大的AI合作方。

AI技術(shù),究竟能給寧德時(shí)代的生產(chǎn)線帶來(lái)多少提升?

寧德時(shí)代2020年提出動(dòng)力電池缺陷率從ppm(百萬(wàn)分之一)級(jí)別向ppb(十億分之一)級(jí)別提升,安全性能把控從6西格瑪進(jìn)一步向9西格瑪靠攏等“極限制造創(chuàng)新”的目標(biāo)。

據(jù)寧德時(shí)代年報(bào),2020年其動(dòng)力電池系統(tǒng)銷量為44．45GWh,銷售收入為394．26億元,可算出2020年動(dòng)力電池系統(tǒng)平均單價(jià)為0．89元/Wh。若缺陷率、產(chǎn)線損耗能夠進(jìn)一步降低,也有助于寧德時(shí)代抵抗上游鋰狂漲價(jià)。

有報(bào)道稱三星、LG、松下的CPK值(制程能力指數(shù),越高越好)基礎(chǔ)線都已達(dá)到1．67,甚至可達(dá)2．0,而寧德時(shí)代的CPK值最高才能達(dá)1．67。寧德時(shí)代距離國(guó)際先進(jìn)水平也許有一定差距,但作為全球動(dòng)力電池出貨量龍頭,其良率距離松下等企業(yè)差距也不大。

有分析認(rèn)為在產(chǎn)線良率和一致性進(jìn)一步優(yōu)化之下,成本最高可降低10%。若利潤(rùn)提升也按照10%計(jì)算,寧德時(shí)代2020年凈利潤(rùn)為55．83億元,決策類AI等投入能夠提升的利潤(rùn)最多就是五六億元,不會(huì)超過(guò)10億元。

因此寧德時(shí)代AI系統(tǒng)采購(gòu)年框的額度,應(yīng)當(dāng)也符合招股書(shū)中灼識(shí)咨詢估測(cè)的約5000萬(wàn)元至1億元,很難有更大的提升空間。而且這一采購(gòu)額度,第四范式還要與百度飛槳等企業(yè)共享。

也就是說(shuō),寧德時(shí)代并非所謂“大腿”,只是第四范式的一個(gè)普通標(biāo)桿用戶。除非第四范式能進(jìn)一步深度參與寧德時(shí)代上下游、更多場(chǎng)景的AI優(yōu)化。

第四范式曾提出深挖單個(gè)客戶價(jià)值,AI要在單個(gè)客戶身上從單點(diǎn)應(yīng)用到全面開(kāi)花。那么在深度參與客戶AI優(yōu)化的同時(shí),上汽董事長(zhǎng)陳虹的“靈魂與軀體之問(wèn)”又?jǐn)[在面前:作為客戶的整體AI解決方案提供商,你可能成為客戶的靈魂,而客戶只剩下軀體嗎?

寫(xiě)在最后

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的近十年,巨頭們所向披靡。如今的初創(chuàng)AI企業(yè),也同樣面臨靠技術(shù)優(yōu)勢(shì)獲得的市場(chǎng)被資本雄厚的巨頭搶占的風(fēng)險(xiǎn)。

圖源:第四范式招股書(shū)

招股書(shū)顯示,決策類AI市場(chǎng)前五大企業(yè),除了第四范式,剩下四家都是巨頭。根據(jù)附注中四家公司的總部所在地與業(yè)務(wù)介紹,可知A公司是百度,B公司是阿里,C公司是華為,D公司是騰訊。

人們工作生活的方方面面已經(jīng)離不開(kāi)巨頭,但沒(méi)有人愿意各行各業(yè)都被巨頭壟斷。

慶幸的是,雖然巨頭們擁有更強(qiáng)大的資本、研發(fā)團(tuán)隊(duì)、銷售渠道,但騰訊和阿里等巨頭的決策類AI恐怕未必受銀行歡迎,畢竟微信支付和支付寶已經(jīng)對(duì)銀行業(yè)務(wù)形成很大沖擊。五大行投資第四范式,讓其獲得大部分銀行的決策類AI項(xiàng)目,恐怕也是看中了第四范式的獨(dú)立性。

所以在銀行領(lǐng)域這一“基本盤(pán)”、“根據(jù)地”,第四范式并不用擔(dān)心巨頭競(jìng)爭(zhēng)、數(shù)據(jù)安全、政策變動(dòng)、連年虧損等問(wèn)題。數(shù)據(jù)合規(guī)對(duì)第四范式這類頭部公司只是基礎(chǔ)問(wèn)題,政策監(jiān)管第四范式也有技術(shù)準(zhǔn)備,連年虧損對(duì)于一家有眾多資本支持且未來(lái)預(yù)期良好的AI企業(yè)更不算是事兒。

而且第四范式創(chuàng)始人戴文淵被贊為“天才少年”,畢業(yè)于上海交通大學(xué),曾就職于百度、華為,在遷移學(xué)習(xí)的領(lǐng)域論文引用數(shù)排名世界第二,論文在NIPS、ICML、AAAI及KDD等頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議上發(fā)表,還在2005年ACM國(guó)際大學(xué)生程序設(shè)計(jì)競(jìng)賽全球總決賽中榮獲世界冠軍。創(chuàng)始人與公司團(tuán)隊(duì)的技術(shù)實(shí)力,都毋庸置疑。

那么,第四范式萬(wàn)事俱備、只欠盈利了?

當(dāng)然不是。AI企業(yè)中類似第四范式這種學(xué)霸創(chuàng)業(yè)的企業(yè)還有很多,學(xué)霸光環(huán)在公司發(fā)展初期能吸引更多關(guān)注,但在長(zhǎng)期的市場(chǎng)開(kāi)拓、精細(xì)運(yùn)營(yíng)、項(xiàng)目能力等方面作用有限。

AI已經(jīng)從宣揚(yáng)算法、架構(gòu)的先進(jìn)性,進(jìn)入比拼落地和商業(yè)化能力的時(shí)代。億歐智庫(kù)《2021AI商業(yè)落地市場(chǎng)研究報(bào)告》認(rèn)為,標(biāo)準(zhǔn)化與可復(fù)用的產(chǎn)品與服務(wù)才是AI企業(yè)實(shí)現(xiàn)全面、深入商業(yè)落地的關(guān)鍵,能有效助力企業(yè)在短時(shí)間內(nèi)走上高效盈利之路。

對(duì)第四范式來(lái)說(shuō),讓自己的產(chǎn)品從標(biāo)桿用戶走向中小企業(yè),在“操作系統(tǒng)”服務(wù)之外進(jìn)一步強(qiáng)化即用型人工智能應(yīng)用服務(wù),從算法平臺(tái)化走向算法App化,獲取長(zhǎng)尾收益,可能才是更加全面的AI商業(yè)落地。

很多人還有一個(gè)疑問(wèn),適用于金融、工業(yè)等領(lǐng)域的決策類AI技術(shù)是否像自動(dòng)駕駛一樣,被各方過(guò)譽(yù)以至于承載了本身難以實(shí)現(xiàn)的期待?

谷歌自動(dòng)駕駛技術(shù)負(fù)責(zé)人Chris Urmson曾在演講中嘲諷對(duì)自動(dòng)駕駛的過(guò)于信任:“相信一款自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)只要不斷迭代,就能越做越好,最終達(dá)到完全的自動(dòng)駕駛水平,這就相當(dāng)于說(shuō),只要我努力地練習(xí)跳躍,遲早有一天,我就會(huì)飛起來(lái)。”

但不同于自動(dòng)駕駛,我們相信決策類AI在金融、能源、制造業(yè)等領(lǐng)域是能夠不斷迭代、越來(lái)越好的。

因?yàn)樽詣?dòng)駕駛面臨復(fù)雜的三維環(huán)境,轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)的過(guò)程容易出現(xiàn)偏差,AI判斷往往不如人;而在制造業(yè)、能源、金融等行業(yè)的海量規(guī)范數(shù)據(jù)中尋找隱藏規(guī)律,本就是決策類AI比人強(qiáng)的地方。決策類AI,可以在練習(xí)足夠多的跳躍之后飛起來(lái)。

本文來(lái)源于億歐,原創(chuàng)文章,作者:陳俊一。轉(zhuǎn)載或合作請(qǐng)點(diǎn)擊轉(zhuǎn)載說(shuō)明,違規(guī)轉(zhuǎn)載法律必究。