后浪可畏:云从科技获国家基金18亿元融资,距A股上市仅剩临门一脚

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新基建时代到来,「纯内资」AI公司有望在竞争中脱颖而出。

撰文 | 吴昕

编辑 | 四月

2019 年以来,资本寒冬再遇新冠疫情「黑天鹅」,人工智能领域投融资总数与规模呈现断崖式下降,一部分公司倒闭或难以为继,只有极少数独角兽公司持续获得资本青睐,成为逆势突围的代表。

第四范式依图科技等头部 AI 企业完成融资之后,近日,业界再度传来消息,AI 独角兽企业云从科技已经完成新一轮融资。多个国家背景基金入局,为「AI 国家队」再添一笔重彩。

据了解,除了中国互联网投资基金、上海国盛、广州南沙金控、长三角产业创新基金等政府基金外,投资方还包括工商银行、海尔金控等产业战略投资者。消息人士称,本轮融资额达 18 亿人民币。云从「身价」或超 250 亿元,直逼市值 280 亿的「AI 第一股」旷视科技。

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云从科技历年融资情况。


一 三年跻身独角兽,与众不同国家队

2015 年 4 月,云从科技正式成立。也是 CV 四小龙中,成立时间最晚的一家。2018 年完成 B+轮融资,估值已高达 230 亿元。

早在成立之前,云从科技创始人、师从「计算机视觉之父」黄煦涛教授的周曦以中国科学院「百人计划」专家身份被引进回国,拉上大学好友组建了当时中科院最大的人脸识别研究团队,也由此埋下安防业务基因。

2016 年初,成立不久的云从科技在投资人佳都科技帮助下,参加广东省公安厅测试。参与方要将抓拍的 4700 张照片与广州 860 万常住人口库对比,结果,云从科技以首位命中率绝对优势胜出。随后一年时间,公司连续完成三次大规模软件功能升级,在安防领域逐渐打开局面。

技术与方案不断升级的同时,安防市场的边界也被AI探路者们迅速扩宽。从公安场景不断延伸至地产 、商业、园区、教育等多条场景业务线,从而形成被重新定义的「AI+安防」市场——智慧商业市场。机器之心了解,近两年该领域逆势成长为云从最大的营收来源,升级成为公司的主营业务。

银行金融,构成云从科技另一根重要业务支柱。事实上,公司「开张」后第一张大单来自银行,云从也由此窥见金融场景潜力。

作为中国金融行业第一大 AI 供应商,云从科技已服务包括农行、建行、中行、交行等超过 400 家银行,将人工智能技术应用于人脸识别、精准营销、刷脸支付,及日常管理业务等方面。目前近一半的市场份额被云从占领,从市场份额和收入比重来看,银行都是云从的重要客户群体。


整体来看,云从现阶段已经完成智慧金融(银行)、智慧安防、智慧交通(客运物流、机场等)、智慧商业(泛商业、购物中心、4S店、连锁店、教育、园区等)四大业务板块的重点布局,并将向零售行业逐步推广。

在B端市场有侧重地开疆拓土,一方面能够减少安防市场波动与政策调整带来绝对风险,一方面也将为公司构筑更为稳健的营收造血能力。

和其他 CV 独角兽不同,云从科技一开始就旗帜鲜明贴上「国家队」标签。公司孵化于中国科学院重庆研究院,双层异构神经网络,就是周曦在中科院重庆研究院期间带领团队挑选出来的,目前是其人脸识别的核心技术。

这一背景也为云从科技发展带来裨益。他们不仅参与了国家战略性先导科技 A 类专项,负责人脸识别研究和应用,承担「人工智能基础资源公共服务平台」等国家重大工程建设任务,也是目前唯一一家同时受邀制定人脸识别国家标准、公安部标准、行业标准的 AI 独角兽。

在业内人士看来,「纯内资」公司风格为原创型人工智能技术和海量数据保留住了更多的国家自主权,也为部分涉及国家安全层面的安防和金融领域项目筑起了屏障。


二 实现商业化闭环,组织升级健全管理

作为深度学习浪潮以来中国最早 AI 公司之一,云从不仅在算法方面有着过硬的技术指标与研发背景,凭借强劲落地能力,公司正以最快速度初步实现商业闭环。

AI 落地,需要结合的点比较多,为了解决客户的实际问题往往需要形成一个完整解决方案,只有一个技术或产品并不可行。比如在银行,云从深入营销后发现,人脸识别只是其中一个环节。当产品线增加了以风控系统为代表的金融决策方案后,不可避免会涉及语音。

语音识别(在云从科技内部)差不多还是保持一个小规模团队,我们并不是想做一个通用化的语音产品,而是做针对特殊环境和行业的产品。」云从科技联合创始人姚志强姚志强曾公开表示。

随着落地不断深入,云从也从后端覆盖到前端,提供软硬一体化解决方案。除了目前已经发布的边缘智能相机,2018 年国家工信部正式公布 2018 年人工智能与实体经济深度融合创新项目名单中,云从科技「基于自研 Soc 芯片的高准确度人脸识别产业化应用」入选核心基础项目名列。

在云从看来,未来也只有为行业客户提供完整的解决方案,才会形成自己的行业壁垒。

日趋明显的行业马太效应,又进一步巩固了曾经深耕的城池。「目前的变化是,在具体行业具体场景下,领先企业的领先优势会越来越明显,如果新进入的企业还是踏入同样或者类似的场景,那就可能很难获得资本的关注。」一位专注新科技领域的投资人透露。

「领先的企业,在会一个行业里和头部企业形成了一个完备的解决方案,这是即使你有再好的核心技术,继续再跟进来也需要大量的时间成本,特别是在一些头部资源、头部客户已经被大家占完的情况下,就更难去做。」

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云从主要业务领域

4 月 17 日,云从科技与红星美凯龙控股集团旗下企业红星云计算科技有限公司正式签订战略合作协议。在此之前,云从也与国美零售签署战略合作协议,并为日月光、约克郡、华侨城、长嘉汇等商业体提供了人性化 AI 智能服务,服务超 3 亿消费者。

不仅是云从,智慧商业也正成为 CV 独角兽们争相发力的新战场。对于这些拼命狂奔的头部公司来说,多点开花,收入规模才能不断攀升,营收规模有保证才有可能转化为利润,顺利迈入「人生」第二阶段——上市。

然而,上市,并不单单意味着营收和规模数字的变化。面向更为开放和透明的资本市场,还意味着企业需要突破创业体系的局限性与随机性。而完成这项成长的显著标志就在于——是否建立了配套的顶层设计和资源分配体系。

今年,为了体现多劳多得的分配原则,鼓励冲锋,拉通前台、中台、后台部门,云从科技在内部引进学习华为的获取分享制。

「AI公司要脱颖而出必须要厚积薄发,搞大集团军作战的方法,所以公司要进行充分的放权,打通公司中后台资源,给前线提供充足的枪支弹药,让作战部门自主作战」,五月的内部分享信中写道。

无论是给予各集团军充分的授权,还是从日常业务管理和奖金分配,云从科技在今年全面推行集团军作战形式,为蓄势待发的壮大夯实内部基础。


三 股改为上市准备,新基建开辟新天地

2020 年 1 月,云从科技已经完成申请上市前的重要环节——股改。有传闻称云从科技将在国内科创板上市,上市时间可能会在 2020 年底。

天眼查显示,「广州云从信息科技有限公司」在去年完成了股份制变更为「云从科技集团股份有限公司」。注册资本从 1.2011091 亿元,变为 6 亿元,股东数仍为 49 名,法定代表人仍为周曦(董事长兼总经理)。

「身价」直逼旷视,云从何时 IPO 已成众人关注焦点。

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云从防疫解决方案落地广州海关

一直以来,AI 公司都在尽可能追求业务规模的扩大和销售曲线的陡峭。也只有如此,公司才有希望尽快完成 IPO,从二级市场获得跟多的资金和上下游资源,实现从「走」到「飞」。据姚志强透露,云从科技年复合增长率也在 300% 左右。此前有媒体引用数据称,云从科技 2017 年营收已过 8 亿,科创板上市硬性条件早已不是障碍。

尽管人们也发现 AI 商业模式存在一些不利因素,比如,AI 本身就是一个成本中心,交付难以产品化也影响了企业毛利率,但在云从看来,这些情况并非不能得到有效改善。

「底层工具标准化能从一个维度减低成本,」姚志强告诉机器之心,这也是包括云从在内不少 AI 公司都在做的事情。旷视科技近几年毛利率显著提升,也与底层工具标准化大有关系。一开始大量都是定制化,但在这个行业做到三五个客户时,产品化的部分就会越来越多,或者说,可复用的部分就会越来越多。

对于盈利,「我们不太会有担心,」姚志强告诉机器之心。大部分公司前期做标杆、高投入情况,最近已有改善,随着营收扩大,相对成本会迅速降低。

虽然成立二十年的科大讯飞在商业化路径上一直走得比较辛苦,但在姚志强看来,这并不能代表这一批 AI 公司的未来。

科大讯飞成立时,还没有到技术红利期。但是,AI 落地又需要结合很多点,所以,讯飞的行业化做得比现在的 AI 公司要更重一些。姚志强解释道,比如,为了做教育会进行一些收购,与行业深度绑定后,也更易受到行业发展周期影响。

更为利好的是,国家「新基建」政策的出台,不仅给未来几年 AI 行业的发展注入一剂强心针,也给上市在即的公司吹来更多东风。

在国家提出「新基建」的大背景下,云从科技在广州、重庆等地已拿下多个政府级项目,其主要客户包括工行、农行等大型国有银行与央企,中国东方航空、广州白云机场等重要机场及民航企业,以及全国多省市公安。

最近,广州市政府与云从达成的最新「数字基建」合作,在广州南沙区进一步推动「一脸走南沙 2.0」智慧服务,将建设定位为新型智慧城市智能运行中枢的人机协同平台。同时,云从也与贵阳大数据产业集团达成合作,共建「智慧贵阳」。

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广州市政府与云从达成的最新「数字基建」合作,云从科技副总裁王仲勋上台签署合作协议。

在姚志强看来,过去市场对人工智能的需求多少有些「头疼医头」,过于注重数据中心建设的不足在这次疫情中得到了充分暴露。当社会对 AI 的需求下沉到基建部分之后,基于 AI 的社会治理就会是一种常态,姚志强说,虽然从当前来看投入似乎有点超前,但长远来看,这是值得的。

AI 不只是风口,更是通往未来道路上一个不可逆的趋势。当国家政策和资本市场的天秤都在倒向新兴技术公司时,一定会有几家能够创造巨大商业与社会价值的公司,脱颖而出。

产业智能安防人脸识别计算机视觉数据科学数字基建云从科技
相关数据
依图科技机构

依图科技是全球极少数拥有全栈AI核心自研技术的创新企业,在计算机视觉、语音识别、语义理解、智能决策、AI芯片等领域达到全球领先水平,是国内唯一具有提供超大规模、复杂环境下亿级规模城市的智能化运营管理技术能力的AI公司。

https://www.yitutech.com/
华为机构

华为创立于1987年,是全球领先的ICT(信息与通信)基础设施和智能终端提供商,致力于把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织,构建万物互联的智能世界。目前华为有19.4万员工,业务遍及170多个国家和地区,服务30多亿人口。

https://www.huawei.com/cn/
科大讯飞机构

科大讯飞股份有限公司成立于1999年,是亚太地区知名的智能语音和人工智能上市企业。自成立以来,长期从事语音及语言、自然语言理解、机器学习推理及自主学习等核心技术研究并保持了国际前沿技术水平;积极推动人工智能产品研发和行业应用落地,致力让机器“能听会说,能理解会思考”,用人工智能建设美好世界。2008年,公司在深圳证券交易所挂牌上市(股票代码:002230)。

http://www.iflytek.com
第四范式机构

第四范式成立于2014年,是国际领先的人工智能平台提供商,利用机器学习技术,帮助企业提升效率、降低风险,获得更大的商业价值。第四范式坚持以“Empower AI Transformation and Inspire AI For Everyone”为企业愿景,依托于AutoML、迁移学习等技术与企业级人工智能PaaS平台,不断推动人工智能快速、规模化的产业落地。目前,第四范式已在银行、保险、政务、能源、智能制造、零售、医疗、证券等领域积累超过上万个AI落地案例,助力各行各业AI创新变革。

https://www.4paradigm.com/
云从科技机构

云从科技孵化自中国科学院,受托参与人工智能国标、行标制定,并成为第一个同时承担国家发改委人工智能基础平台、应用平台,工信部芯片平台等国家重大项目建设任务的人工智能科技企业。 云从科技致力以人工智能技术与人机协同平台为基础,定义出场景化、行业化、个性化的智能服务。 云从科技业务涵盖金融、安防、交通、商业等领域,通过行业领先的人工智能、认知计算与大数据技术形成的整合解决方案,已服务400余家银行14.7万网点、30个省级行政区公安、80余家机场,实现银行日均比对2.16亿次、公安战果超5万起、机场日均服务旅客200万人次。

https://www.cloudwalk.cn
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

人脸识别技术

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

神经网络技术

(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

语音识别技术

自动语音识别是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。自动语音识别也称为语音识别(Speech Recognition)或计算机语音识别(Computer Speech Recognition)。自动语音识别是一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。由于语音信号的多样性和复杂性,目前的语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能,或者说只能应用于某些特定的场合。自动语音识别在人工智能领域占据着极其重要的位置。

旷视机构

北京旷视科技有限公司是一家行业领先的人工智能公司,在深度学习方面拥有核心竞争力。旷视向客户提供包括先进算法、平台软件、应用软件及内嵌人工智能功能的物联网设备的全栈式解决方案,并在多个行业取得领先地位。2017年和2019年,旷视跻身《麻省理工科技评论》发布的两项「50大最聪明公司」榜单中。 旷视是全球为数不多的拥有自主研发深度学习框架的公司之一,旷视自研的深度学习框架MegEngine作为旷视人工智能算法平台Brain++的核心组件,为算法训练、部署及模型改进过程提供重要支持。 旷视总部位于北京,拥有 2,000 多名员工,并在北京、上海、南京、成都等地都设有研发中心。旷视的典型客户包括金融科技公司、银行、智能手机公司、第三方系统集成商、物业管理者、学校、物流公司及制造商等。

https://www.megvii.com/
机器之心机构

机器之心,成立于2014年,是国内最具影响力、最专业、唯一用于国际品牌的人工智能信息服务与产业服务平台。目前机器之心已经建立起涵盖媒体、数据、活动、研究及咨询、线下物理空间于一体的业务体系,为各类人工智能从业者提供综合信息服务和产业服务。

https://www.jiqizhixin.com/
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