中国AI公司首批上市潮来袭:18家独角兽总值超2700亿,两年内将集中涌向科创板

中国AI公司首批上市潮来袭:18家独角兽总值超2700亿

2015 年前后,第三波机器学习的浪潮由横空出世的「阿尔法狗」引爆,恰好撞上了一代人的青春。

在图像技术和安防市场等造富热土上,中国第一批人工智能公司鱼贯而出,五年一跃门,七年一造化,精准地踏在时代的节点上。

他们高频曝光,他们大胆探索,初步构造出完美的商业化闭环,伴着成熟的喜悦,带着青春的烦恼,他们从独角兽里脱颖而出,迈入二级市场的新队列,首批AI公司的「成人礼」交响曲缓缓奏响。

「一级市场可以助你快跑,但真正让你起飞的是二级市场。」这便是上市的意义。

但起飞的前提是长出坚实的臂膀,早年在资本温室里的催熟经历,为AI公司烙下了深深的 To VC 惯性。

成本与规模,这对顽固的矛盾就像是喋喋不休的反方辩手,不断对「人工智能是门好生意」的论点提出一个又一个的质疑,让自证注定艰难而漫长。

撰文 | 微胖、四月

编辑 | 四月


5月22日晚间,上交所披露第33次审议会议公告,中科寒武纪将于6月2日科创板首发。至此,中国AI公司首批上市潮正式开闸,倾泻而出的是一只由18家独角兽组成「准上市」队列。

「如果没有找到盈亏平衡点,全靠输血,旷视科技肯定不会选择现在上市。」

联想创投合伙人宋春雨告诉机器之心。作为知名独角兽捕手,联想创投已成功「捕获」两家 AI 领域「准上市」公司——旷视科技和寒武纪机器之心了解,在港交所经历了几番波折后,目前旷视已将重心转至国内科创板。

「公司基础设施稳定性和投入程度已趋于平衡,现在可以进入下一阶段」,宋春雨解释道,比如3000 块 GPU 足以满足未来三年业务需求,无须无限制投入。

自2019 年 8 月旷视科技率先向港股递交上市申请以来,目前已有多家 AI 企业相继「被」披露上市进展,不仅包括分别以机器视觉(CV)、语音识别算法见长的公司,也涵盖诸如 AI 芯片、智能硬件为主的企业。

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机器之心根据公开资料等综合整理,拟上市公司包括明确表示 IPO 意向,但未透露时间表和登陆板块的公司,商汤科技明确否认上市计划,因此并未列入其中;松鼠 AI(原乂学教育)系乂学教育集团旗下教育品牌。

「这些公司有着一些共同标志性特点,抓住技术突破并初步实现商业化闭环。」宋春雨谈道,但与谷歌、亚马逊这样的巨头差距还很大,一级市场已经「砸」了很多钱,也有退出的要求,接下来需要社会资本接力,帮助优秀的公司加速产品和商业化闭环。


一 掘金科创板

2019 年 7 月,科创板鸣金开市,三个季度以来,平均每家公司已募集资金达 11.90 亿元。

第一批拟上市 18 家 AI 公司中,多达 14 家公司明确表示冲击科创板。囿于技术和业务敏感性,视觉类公司选择明显少于语音类,后者通常也将海外上市纳入备选。

比较科创板五套上市标准,标准一市值门槛最低(10 亿元),核心关注点是盈利性,出于求稳心理,绝大多数企业选择风险较低的标准一。不过,AI 公司选择稍显不同。

除了石头科技「从大流」选择标准一,和虹软科技一样,寒武纪也选择标准二,核心关注研发投入。旷视科技寻求科创板上市消息如属实,也有可能选择标准二。

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科创板五套上市标准和条件,来自安永《中国会计通讯》

像石头科技这样的 AIoT 公司,即使选择创业板上市也毫无违和感。一位投资人告诉机器之心,但是,标准二是目前唯一对企业研发投入做出要求的标准。

根据要求,IPO 企业近三年累计研发投入占近三年累计营业收入比例不得低于 15%,主要适用于在关键领域通过持续性研发投入突破性技术已经达到商用阶段的企业。

寒武纪旷视这样的公司研发投入非常高,技术领先,更符合科创板瞄准『硬科技』的设立初衷。」宋春雨认为。

虽然大多数公司都是第一次冲击上市,也有两家从新三板转战而来的公司,影谱科技和小 i 机器人。只要能够成功登陆科创板,企业、股东、投资人都有机会实现「多赢」的局面,「这类公司最重要的就是要做好门槛估值管理。」上述投资人告诉机器之心

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机器之心根据公开资料等综合整理。

从宏观 AI 产业链角度来看,18 家拟上市公司覆盖了从基础层、技术层到应用层。基础层最少(2家),寒武纪是名副其实的「AI 芯片」第一股,绝大多数集中在技术层和应用层。

技术层是人工智能的核心,凭借人才优势和世界第一的 AI 论文数量,中国 AI 公司在语音和视觉算法上布局已经相对完善,这次拟上市公司中有9家属于技术层。

应用层也是我国 AI 市场最为活跃的领域,7 家公司集中在该板块,将较为成熟的语音、计算机视觉等技术应用到多个细分场景中。有数据显示,2014 年-2019 年人工智能行业细分领域的融资事件中,投向产品和解决方案的应用最多。由此可见,资本也比较青睐靠近商业变现的公司。

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资本投向产品和解决方案的应用最多,来自《投中研究院·崇期资本 2019 中国人工智能产业投融资白皮书》

聚焦技术层,我们发现 CV 类公司(包括与 CV 直接相关的应用层公司)占多数,一共 10 家。语音 AI 类公司偏少,仅为 5 家。而且估值最高五家公司中,除了明略科技,其他都是 CV 公司,或者与 CV 技术直接相关。

之所以形成这样的分布,除了与 CV 技术成熟度有关,更重要的是中国提供了得天独厚的应用场景。这里存在「实实在在的需求」,海康威视总裁胡扬忠曾对媒体表示。

历史数据显示,平安城市、特别是「雪亮工程」接连推动国内安防市场不断增长,CV 公司们不仅在这里挖到了第一桶金,安防业务也是他们主要营收来源之一。比如,旷视科技的城市物联网业务营收占比高达 73%。据云从科技联合创始人姚志强透露,公司最大营收来源也是安防业务。

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国内安防市场规模增长趋势非常明显,来源前瞻研究院《中国安防行业发展规划

相比之下,语音 AI 公司上市之路显得「艰苦卓绝」。虽然这些公司「年龄」普遍高于 CV 类,但是,无论是营收还是估值,均明显低于后者。

语音 AI 公司成立时间更早。2012 年之前成立的几乎都是语音 AI公司,小 i 机器人甚至可以追溯到 2001 年。到目前为止,这些公司成立时间短则八年,长则近二十年。然而,2018 年云知声营收过 1 亿,这一年,云从科技已过 6 亿。云知声估值约 80 亿,也是目前估值最高的语音 AI 独角兽,不仅排在了 CV 四小龙之后,距离云从科技 250 亿估值也更远。

语音 AI 跨越可用阶段,基本是在 2016 年深度学习爆发之后,在此之前,语音技术还处在发展期,这期间成立的公司会活得比较艰难,一位 AI 创业公司的负责人告诉机器之心

而且,语音交互涉及非常复杂的技术链条,包括声学处理、语音识别、语义理解和语音合成等核心技术,比计算机视觉复杂得多,这也很大程度影响到这些公司的商业变现。科大讯飞 2008 年上市后,至今仍受质疑的原因也正在于此。

将目光从技术层转移至应用层,拟上市的松鼠 AI 和同盾科技,分别来自教育与金融细分领域,大文娱孕育出了影谱科技极链科技。除了良好的信息化基础(教育可能稍逊一筹),这些行业共同点还在于,市场需求实在也很庞大。比如,银行创收的第一来源是放贷,而放贷最核心的需求就是风险控制。

有意思的是,这四家也是目前唯一愿意「开诚布公」营收的公司。「教育行业的现金流非常充沛,因此,松鼠 AI 的造血能力也非常强,几乎可以做到现金流平衡。」松鼠 AI CEO 栗浩洋在接受采访时曾表示。

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同盾科技、松鼠 AI、影谱科技极链科技这四家应用层 AI 公司也是目前唯一愿意「开诚布公」营收(2016、2017、2018 三年)的公司。


二 天价估值 VS 50 倍市销率

全球最贵的 AI 公司,也大多出现在了拟上市阵容中。优必选和旷视科技估值最高,寒武纪云从科技等公司也是「身价」不菲。然而,很多人并不明白,为什么收入都没多少的公司能值几十亿美元?

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机器之心根据公开资料等综合整理,为方便排序统一换算为人民币估值。

招股书数据显示,直到 2018 下半年,旷视科技的净利润才转正,2019 年上半年利润 3000 多万元。寒武纪一直处在亏损中,三年亏了 11.8 亿。

「必须承认的是,商业化的真实状态一定没有 PR 宣传得那么好。」出门问问 CEO 李志飞在接受国内媒体采访时曾坦言。

不过,与此同时,这些 AI 公司都在尽可能追求销售曲线的陡峭。比如,旷视最近三年的营收在快速上升,2016、2017、2018 连续三年分别实现营业收入 6780 万元、3.13 亿元、14.27 亿元。2019 年上半年已经创收 9.49 亿元,复合增长率超过了 358%。据姚志强透露,云从科技年复合增长率也在 300% 左右。

寒武纪三年营收超 50 倍增长,在 AI 芯片行业内已属上佳表现。

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大多数公司并不愿意公开营收数据,机器之心根据公开资料等综合整理。

既然因淡化盈利,市销率(PS)更适合这种处在高速成长期的科技企业,也常常被用来衡量估值是否过高,那么,不妨比较一下这些公司市销率(PS)。

比如,旷视科技估值 280 亿元,2018 年营收为 14 亿,那么,市销率(PS)约为 20。对比虹软科技(当年市销率约为 50),基本符合 PS 估值法。

再来看寒武纪。Wind 数据显示,科创板半导体行业平均市销率(PS)21.42。按照 220 亿估值,2019 年营收 4.4 亿计算,寒武纪市销率(PS)约为 50,明显高于平均水平。不过,对比澜起科技市销率 51(2019 年),也基本符合 PS 估值法。

我们发现,和科创板「前辈」身价相比,AI 公司估值其实并不算「太离谱」。「现在科创板估值算是比较高的,这是一个必经阶段,」某证券研究院研究人员告诉机器之心「这也是希望依托比较好的估值和流动性,吸引硬科技企业来科创板上市,毕竟(科创板)肩负着引领经济转型的重任。」

不过,仍有不少人对此持保留态度。市销率(PS)很难给到一个合理水平,互联网公司也是烧钱,只要规模能快速增长,烧出一定规模后再考虑利润,一位投资人士告诉机器之心,不过,10 倍以上市销率已经有点高了,何况是几十倍,至少短期内不便宜。

更重要的是,有的「连 S(销量)都看不到」,一位芯片行业从业者告诉我们,比如有一定销量规模的射频芯片等公司市销率(PS)一般在 6-8 倍,不管做什么芯片,AI 芯片也需要销售收入证明。


三 AI 是门好生意吗?

业绩增长困难,也反映在这些拟上市 AI 公司商业模式上的挣扎。至少从毛利率看,技术先进,未必是一门好生意。

硅谷知名创投 a16z 曾调查发现,全球 AI 公司都有一个惊人的共性:毛利率太低,通常在 50-60%,远低于 SaaS 业务 60-80%以上的毛利率。比如,科大讯飞毛利率大约在 46%;旷视科技营收规模最大的安防业务,毛利率(2019 年上半年)为 59%。

AI 本身就是一个成本中心。算力和人工占据了成本支出的「大概 40%」,国内一家估值 10 亿元的 CV 公司 CEO 王勇(化名)告诉我们,算法千万条,算力第一位,云服务费用是支出大头。除此之外,为了确保算法模型的高精度,工作流程也不离开人工。

目前深度学习还主要集中在监督学习,数据标注也是比较重要的工作。阿里巴巴集团调研数据显示,国内近 50 万人工智能训练师从业者中,从事数据标注等简单任务的人员占了绝大多数。

对精度要求特别高的业务,还是自己做比较放心,王勇解释道。招股书显示,旷视也有 405 名数据标注员工,占到公司总人数 17.2%,仅次于研发团队。

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数据源成本明显高于云服务费用。

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来源《中桥调研:2020 年市场和技术趋势研究–人工智能篇》

高成本投入的另一面,却是业务规模化的举步维艰。

大多数 AI 公司切入细分(领域)都是定制化,部署每个新客户的时候,都可能需要全新的数据。写一套卖给 A 的算法,再卖给 B 时,需要根据 B 公司的场景,重新训练模型或者写接口。特别是,两家公司的边缘案例(corner case)往往不一样,对这些边缘情况的处理,又构成最消耗公司成本支出的部分之一。

「累得要死还拿不到钱,这难道是商业的本质吗?」一位国内机器视觉创业公司的负责人曾发出这样的感叹。

一般来说,交付的产品化,决定了交付的周期,也决定了企业的毛利率。「AI 视觉公司目前的商业模式是传统的项目制模式。」商汤投资人、鼎晖创新与成长基金管理合伙人黄炎则曾向财新记者称,项目制意味着 B 端(企业级)可以拖欠账款,可能踢掉公司,找他人替代,「这样的模式能走多远?做多大?」

AI 本质上创造了一种新的业务类型,在一些 a16z 投资人看来,AI 应用既像普通软件,可以多次出售,但是每次都需要大量的专业人员提供服务,以致于无法实现传统软件边际为零的复制与规模化。

不过,这种情况并非不能得到有效改善。「底层工具标准化也能从另一个维度减低成本,」姚志强告诉机器之心,包括云从科技在内,不少 AI 公司都在致力于底层工具的标准化。

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旷视科技基础生产力平台 Brain++

比如,凝结旷视科技心血的基础生产力平台 Brain++,就像福特发明的流水线,为研发人员提供了一站式 AI 工程解决方案。除了将数据获取、清洗、预处理等基础性工作自动化,AutoML 技术还能将算法生产自动化。

公司毛利率明显提升也证明了这一努力的有效性。数据显示,从 2016 到 2018 年,旷视科技的数据源成本占比连续三年锐降,相应地,2018 年旷视科技毛利率已经提升到了 60% 以上。

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,或者可复用的部分就会越来越多,明略科技 CEO 吴明辉曾对媒体解释道。

尽管如此,TO B 业务很难做到快速扩张,特别是客户心态最难加速,王勇认为,「没有过某个临界点时,推起来非常困难」。而且,技术逻辑并不等于业务逻辑,比如,深度学习方向非常推崇端对端的学习方式,但是,对于那些需要决策的业务场景来说,黑盒还是不行。

早期的私人资本可以在短期内掩盖这些效率低下的情况。但是,长期产品或投放市场优化是否能够完全解决问题?一些投资人表示,这一点尚不清楚。


四 脱「虚」向实,渐归理性

是时候挤出泡沫了。

看多了一二级市场倒挂的一位资深投资人士感叹到,一级市场看重 IPO 退出,意味着名利双收,不过,烧红的山芋,二级市场未必接。科创板对上市公司的选择上还是比较慎重,烧钱模式、估值太高,未必能过会。

「一级市场可以让你快跑,但是,真正让你起飞的是二级市场。」一位上市公司中层管理人员告诉机器之心

企业之间的竞争并不是企业之间的直接较量,而是各自经济联盟(上下游)的较量。进入资本市场后,与资本市场有关的资源(比如品牌塑造、上下游资源)就会随之而来,从而推动企业更快发展。

腾讯,谷歌也都是上市之后实现飞速成长,宋春雨补充道。

对于那些过于关注公司财务指标的做法,宋春雨并不认同,「拿一套财务指标去衡量成立几年的科技创业公司,很不合理,会扼杀创新,也不符合科创板设立初衷。

美国经济增长的 60% 至 70% 应归功于新经济的带动,而美国新经济发展,在很大程度上归功于美国发达的创投业和纳斯达克市场,诺贝尔经济学奖获得者保罗·克鲁格曼曾指出。

中国要扶持科技创新企业,之前面临一个很大的基础性短板,就是没有中国的「纳斯纳克」。科创板提出更高市值要求,相当于用市场博弈取代了硬指标的做法,间接吸引社会资本进来,让中国掌握先进科技主动权,比如半导体和人工智能

「如果社会资本不进来,这些钱还是会流向传统行业成熟公司的股票或者房地产。」宋春雨说。

不过,过去习惯靠融资的这些企业接下来几年的成长性如何,都是未知。2019 年,英语流利说已经净亏近 6 亿。

对于盈利,「我们不太会有担心,」姚志强说。大部分公司前期高投入情况,最近已有改善,随着营收扩大,相对成本会迅速降低,「就算没有科创板,上市时间也只会再推两三年。」

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。

除了资源和杠杆,公司上市也意味着,与对手的竞争从过去 AI 为主,扩展到产品,品牌和渠道的全方位商业化竞争。目前,科创板定价已经包含了企业高速增长的预期,一旦增长未及预期,股价就会下降。

任何公司都能上市,但时间会证明一切。

产业AI科创板智能产业人工智能AI公司
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海康威视机构

海康威视是以视频为核心的智能物联网解决方案和大数据服务提供商。海康威视拥有视音频编解码、视频图像处理、视音频数据存储等核心技术,及云计算、大数据、深度学习等前瞻技术。为PBG(公共服务事业群)、EBG(企事业事业群) 、SMBG(中小企业事业群)三个事业群客户提供专业的细分产品、IVM智能可视化管理解决方案和大数据服务。

http://www1.hikvision.com/cn/index.html?jmode=j1
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亚马逊(英语:Amazon.com Inc.,NASDAQ:AMZN)是一家总部位于美国西雅图的跨国电子商务企业,业务起始于线上书店,不久之后商品走向多元化。目前是全球最大的互联网线上零售商之一,也是美国《财富》杂志2016年评选的全球最大500家公司的排行榜中的第44名。

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同盾科技机构

同盾科技于2013年10月成立于浙江杭州,是国内第三方智能风险管理服务提供商的领军企业。公司高管团队来自阿里巴巴、FICO、ThreatMetrix、麦肯锡、Experian等国内外知名企业,团队总数超700人,超过70%的成员是数据、技术、风控、反欺诈、人工智能等领域的资深专家。公司已在杭州、北京、上海、深圳、广州、成都、西安、重庆等多地设立分支机构。同盾将人工智能技术深度应用到互联网风险管理和反欺诈领域,经过几年的发展,同盾已经是全行业增速最快的企业,目前已有超过7000家企业客户选择了同盾的产品及服务,其中信贷行业客户超3000家,互联网行业客户3000多家。目前平均每日API调用量超过1亿,峰值超2亿,调用总量超350亿,日借贷调用量超600万,API平均调用响应时间在200毫秒之内。

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商汤科技机构

作为全球领先的人工智能平台公司,商汤科技SenseTime是中国科技部指定的“智能视觉”国家新一代人工智能开放创新平台。同时,商汤科技也是全球总融资额及估值最高的人工智能创新企业。 商汤科技以“坚持原创,让AI引领人类进步”为愿景。公司自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心,推出了一系列领先的人工智能技术,包括:人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。商汤科技已成为亚洲最大的AI算法提供商。 商汤科技在多个垂直领域的市场占有率位居首位,业务涵盖智能手机、互联网娱乐、汽车、智慧城市、以及教育、医疗、零售、广告、金融、地产等多个行业。目前,商汤科技已与国内外700多家世界知名的企业和机构建立合作,包括本田、SNOW、阿里巴巴、苏宁、中国移动、OPPO、vivo、小米、微博、万科、融创等。

http://www.sensetime.com
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)。

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出门问问机构

出门问问成立于2012年,是一家以语音交互和软硬结合为核心的人工智能公司,为全球40多个国家和地区的消费者、企业提供人工智能产品和服务。出门问问的使命是定义下一代人机交互,让人和机器的交互更自然。公司自主研发并建立了完整的“端到端”人机交互相关技术栈,包括声音信号处理、热词唤醒、语音识别、自然语言理解、对话管理、垂直搜索、智能推荐、语音合成、知识图谱等,并始终保持国际前沿技术水平。ToC场景推出了以智能手表TicWatch系列和无线耳机TicPods系列为主的可穿戴设备组合,ToB层面已为物联网、金融、电信、健康养老、餐饮、车载等企业级场景提供服务。

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寒武纪机构

寒武纪科技是全球智能芯片领域的先行者,宗旨是打造各类智能云服务器、智能终端以及智能机器人的核心处理器芯片。公司创始人、首席执行官陈天石教授,在处理器架构和人工智能领域深耕十余年,是国内外学术界享有盛誉的杰出青年科学家,曾获国家自然科学基金委员会“优青”、CCF-Intel青年学者奖、中国计算机学会优秀博士论文奖等荣誉。 团队骨干成员均毕业于国内顶尖高校,具有丰富的芯片设计开发经验和人工智能研究经验,从事相关领域研发的平均时间达七年以上。 寒武纪科技是全球第一个成功流片并拥有成熟产品的智能芯片公司,拥有终端和服务器两条产品线。2016年推出的寒武纪1A处理器(Cambricon-1A)是世界首款商用深度学习专用处理器,面向智能手机、安防监控、可穿戴设备、无人机和智能驾驶等各类终端设备,在运行主流智能算法时性能功耗比全面超越CPU和GPU,与特斯拉增强型自动辅助驾驶、IBM Watson等国内外新兴信息技术的杰出代表同时入选第三届世界互联网大会评选的十五项“世界互联网领先科技成果”。目前公司与智能产业的各大上下游企业建立了良好的合作关系。在人工智能大爆发的前夜,寒武纪科技的光荣使命是引领人类社会从信息时代迈向智能时代,做支撑智能时代的伟大芯片公司。

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云知声机构

云知声专注于物联网人工智能服务,是一家拥有完全自主知识产权、世界顶尖的智能语音识别、语义理解等技术的高新技术企业,总部位于北京,在上海、深圳、厦门、合肥设有子公司。公司员工500余人,核心研发团队近百人,其中 45% 拥有博士学历,工程师占比78%,拥有雄厚的科研和产业化实战能力。 云知声深入探索感知智能、认知智能、通用智能三大方向,在语音、语言、知识计算、大数据分析、人工智能芯片等领域建立了领先的核心技术体系,以此构建了完整的人工智能技术图谱。并率先在国内布局大规模异构并行超算平台 Atlas 和深度学习计算框架 UniFlow ,以领跑行业发展的技术实力,助力 AI 基础设施建设,服务国家 AI 战略。 基于“云、端、芯”技术产品体系,提供跨平台、跨场景,融合云端智能和本地智能一体化的 AI 系统解决方案,已在 AI 生活(家居、车载等)和 AI 服务(医疗、教育、政务、金融等)两大核心场景广泛落地。 目前合作伙伴数量已超过 2万家,覆盖用户已超过 2亿,日调用量超 4亿次,其中语音云平台覆盖的城市超过 647个,覆盖设备超过 1 亿台。 云知声自 2012 年成立以来,发展迅猛,备受人工智能行业及资本市场关注,累积融资数亿美元,并多次创下AI语音领域单轮融资记录。云知声连续两年入选福布斯中国最快科技成长公司 50 强企业,是中国人工智能行业成长最快的创业公司之一 。

https://www.unisound.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。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

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)

规划技术

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

语音合成技术

语音合成,又称文语转换(Text to Speech)技术,是将人类语音用人工的方式所产生,能将任意文字信息实时转化为标准流畅的语音朗读出来,相当于给机器装上了人工嘴巴。它涉及声学、语言学、数字信号处理、计算机科学等多个学科技术,是信息处理领域的一项前沿技术,解决的主要问题就是如何将文字信息转化为可听的声音信息,也即让机器像人一样开口说话。

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。

监督学习技术

监督式学习(Supervised learning),是机器学习中的一个方法,可以由标记好的训练集中学到或建立一个模式(函数 / learning model),并依此模式推测新的实例。训练集是由一系列的训练范例组成,每个训练范例则由输入对象(通常是向量)和预期输出所组成。函数的输出可以是一个连续的值(称为回归分析),或是预测一个分类标签(称作分类)。

逻辑技术

人工智能领域用逻辑来理解智能推理问题;它可以提供用于分析编程语言的技术,也可用作分析、表征知识或编程的工具。目前人们常用的逻辑分支有命题逻辑(Propositional Logic )以及一阶逻辑(FOL)等谓词逻辑。

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。

明略科技机构

明略科技作为更具行业“Know-how”的新一代数据中台先行者,致力打通感知与认知智能,连接人、机器、组织的智慧,帮助企业构建人机协同的行业大脑,加速企业数字化转型。明略科技致力于探索新一代人工智能技术在知识和管理复杂度高的行业中的落地。打通感知与认知智能,通过多模态人工智能和大数据技术,连接人、机器、组织的智慧,最终实现具有分析决策能力的高阶人工智能应用,让组织内部高效运转,让更多的人和资源投入到创新的工作中去。明略科技始终以数据安全和隐私保护为最高纲领,立志成为全球企业级人工智能的领跑者,创造人机同行的美好世界。

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阿里巴巴机构

阿里巴巴网络技术有限公司(简称:阿里巴巴集团)是以曾担任英语教师的马云为首的18人于1999年在浙江杭州创立的公司。 阿里巴巴集团经营多项业务,另外也从关联公司的业务和服务中取得经营商业生态系统上的支援。业务和关联公司的业务包括:淘宝网、天猫、聚划算、全球速卖通、阿里巴巴国际交易市场、1688、阿里妈妈、阿里云、蚂蚁金服、菜鸟网络等。 2014年9月19日,阿里巴巴集团在纽约证券交易所正式挂牌上市,股票代码“BABA”,创始人和董事局主席为马云。 2018年7月19日,全球同步《财富》世界500强排行榜发布,阿里巴巴集团排名300位。2018年12月,阿里巴巴入围2018世界品牌500强。

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相关技术
极链科技机构

极链Video++作为全球视联网-视频商业操作系统的构建者,服务数百个品牌、商家、合作伙伴,实现客户价值倍增。以AI技术赋能视频中的信息,链接互联网信息、服务、购物、社交、游戏五大模式,实现基于视频的新互联网经济体。

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联想集团机构

联想集团是1984年中国科学院计算技术研究所投资20万元人民币,由11名科技人员创办,是中国的一家在信息产业内多元化发展的大型企业集团,和富有创新性的国际化的科技公司。 从1996年开始,联想电脑销量一直位居中国国内市场首位;2005年,联想集团收购IBM PC(Personal computer,个人电脑)事业部;2013年,联想电脑销售量升居世界第一,成为全球最大的PC生产厂商。2014年10月,联想集团宣布了该公司已经完成对摩托罗拉移动的收购。 作为全球电脑市场的领导企业,联想从事开发、制造并销售可靠的、安全易用的技术产品及优质专业的服务,帮助全球客户和合作伙伴取得成功。联想公司主要生产台式电脑、服务器、笔记本电脑、智能电视、打印机、掌上电脑、主板、手机、一体机电脑等商品。 自2014年4月1日起, 联想集团成立了四个新的、相对独立的业务集团,分别是PC业务集团、移动业务集团、企业级业务集团、云服务业务集团。2016年8月,全国工商联发布“2016中国民营企业500强”榜单,联想名列第四。 2018年12月,世界品牌实验室编制的《2018世界品牌500强》揭晓,排名第102。

旷视科技机构

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。

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腾讯机构

腾讯科技股份有限公司(港交所:700)是中国规模最大的互联网公司,1998年11月由马化腾、张志东、陈一丹、许晨晔、曾李青5位创始人共同创立,总部位于深圳南山区腾讯大厦。腾讯由即时通讯软件起家,业务拓展至社交、娱乐、金融、资讯、工具和平台等不同领域。目前,腾讯拥有中国国内使用人数最多的社交软件腾讯QQ和微信,以及中国国内最大的网络游戏社区腾讯游戏。在电子书领域 ,旗下有阅文集团,运营有QQ读书和微信读书。

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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。

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影谱科技机构

影谱科技以人工智能视觉技术产业化为主要目标,是国内领先的智能影像生产技术提供商及应用方案提供商。公司专注于视觉内容的生产效率与呈现交互方式的技术研究,面向媒体、文化、科教等多行业领域提供一站式的智能解决方案。通过ACM+AGC双重商业增长引擎,为产业链广泛赋能。目前,影谱与中国科学研究院及北京大学均建立了联合实验室, 旨在探索新型产学研合作创新机制及创新模式,释放 AI 的更大潜能。凭借出色的商业化能力和技术应用广度和深度,影谱科技先后获得“吴文俊人工智能科技进步奖”、“高新技术领军企业”“等荣誉。

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机器视觉技术

机器视觉(Machine Vision,MV)是一种为自动化检测、过程控制和机器人导航等应用提供基于图像的自动检测和分析的技术和方法,通常用于工业领域。

合合信息机构
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