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2021年人工智能产业技术发展与主要行业参与者商业模式研究报告(27页).pdf

上传人: 半声 编号:50780 2021-09-06 27页 2.29MB

1、AI 算法龙头,“1+1+X”打造核心竞争力。公司成立于 2014 年,创始人为香港中文大学工程学院教授汤晓鸥,业务聚焦于计算机视觉和深度学习领域。公司推行“1(基础研发)+1(产品和服务化)+X(行业应用)”战略,通过自行研发的 SenseCore 商汤 AI 大装置,打通算力、算法和平台之间的连接与协同。专有的 AI 基础设施、强大的软件平台、丰富的商用场景和生态能力是公司的核心竞争力。SenseCore 具备 500 亿个参数,是目前基于公开信息的全球计算机视觉领域中参数最大的模型,可有效解决数据中的长尾问题、隐私计算,并加快人工智能模型的部署和商业化进程。截至 2021 年 H1,公司

2、在主要区域市场战略性地建立 23 个 AI 训练集群,拥有 超过 20000 块GPU,总算力每秒 1.17 百亿次浮点运算,软件平台客户已超过 2400 家,覆盖 250 家 500 强企业、119 座城市,30+车企,4.5 亿+智能手机。目前公司技术涵盖人脸和人体分析、SLAM 与 3D 视觉、图像识别、机器人控制与传感、海量视频理解与挖掘、自动驾驶、医学图像分析等领域,进而衍生出城市开放平台、智慧诊疗平台、智慧交通平台、金融身份核验、智能车舱、手机人脸识别等产品及服务,赋能安防、医疗、金融、自动驾驶、智能手机等行业。公司官网披露的产品主要有三类:计算平台、软件算法、硬件终端设备。根据产

3、业链调研,公司产品多以私有云为部署方式,算法平台封装成 SDK 按照调用次数收费,软件按订阅制收费或单独出售license,硬件按件出售,具体依项目情况而定。公司成立于 2012 年,当前拥有约 1500 名员工,创始人为加州大学洛杉矶分校统计学博士朱珑及前阿里资深云计算专家林晨曦。朱珑师从计算机视觉奠基人 Alan Yuille 教授,在麻省理工、纽约大学等世界著名院校担任过研究员,曾在世界顶级刊物发表数十篇论文,学术研究能力扎实。林晨曦为前阿里云资深专家、技术总监,曾在微软亚洲研究院从事机器学习、计算机视觉、信息检索以及分布式系统方向的研究工作。公司与“四小龙” 中其他几家企业最大的不同点

4、是其技术并非来自创始团队的科研成果转化,而是从行业需求出发,于 2013 年为苏州公安开发了车辆识别系统,将套牌车的识别率从不足 30% 提高到 90%,后续完善能力矩阵、进军芯片。我们认为实战型公司文化有利于挖掘客户需求,提升商业转换率。公司业务主要分为智能公共服务与智能商业两大类:智能公共服务业务的客户主要为政府部门和医疗机构,覆盖城市管理、医疗健康等场景;智能商业园区为商业地产、金融、制造、交通运输、互联网等企业客户提供园区管理、网点服务、安全生产、交通出行和互联网服务等场景。公司为客户提供人工智能硬件、软件及软硬件组合及 SaaS 服务等解决方案,三类产品营收占比分别为 24%、15%

5、和 61%。其中硬件产品销售主要为内嵌操作系统和基础功能软件的服务器、摄像机等。其中,原石系列智能服务器搭载公司自行研发的 QuestCore 求索芯片,该芯片单颗代替人工智能推理计算中所需的 CPU、GPU 及解码器等多种类型算力的组合,适用于云端计算和边缘端计算场景,主要为缩短人工智能芯片与算法、服务器的适配过程,加快设备的设计开发及发布,目前尚未单独销售。公司人工智能解决方案主要基于自主研发的人机协同操作系统及其应用和AIoT 硬件设备覆盖智慧金融、智慧治理、智慧出行和智慧商业四个领域。公司约 70%营业收入来自人工智能解决方案,通过和客户签订销售合同,将相关硬件、软件或技术组合交付后确

6、认收入。其中,公司重点负责整体解决方案制定、人机协同操作系统定制化部署和智能 AIoT 设备设计,公司 自主研发的智能 AIoT 设备采用 ODM 或 OEM 方式生产。2020 年公司人工智能解决方案共完成 1834 个项目,其中 64 个项目收入超过 100 万元。AI 平台推进技术发展。公司成立于 2011 年,三位联合创始人印奇、唐文斌、杨沐均毕业于清华姚班,当前拥有约 2700 名员工。公司 2019 年提出从 AI 到 AIoT 的战略,目前公司凭借自主研发的 A

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本文主要分析了人工智能产业的发展现状和主要行业参与者的商业模式。 1. 人工智能产业进入深水区,技术发展推动场景化落地。中美在人工智能领域领跑,但行业发展遭遇瓶颈,商业模式和变现能力是主要挑战。 2. 主要行业参与者商业模式多样化,各有侧重。综合解决方案提供商注重软硬一体,场景为王;互联网公司以数据资料变现,推荐算法为主;云计算巨头引领前沿技术,防御型作战为主。 3. 人工智能产业链参与者众多,商业模式、场景化落地成为核心竞争焦点。AI 技术公司通过项目集成搭售硬件以扩大规模、提升算法能力,或是专注某些易变现的行业率先实现盈利;传统硬件公司明确 AI 需求后再进行智能化转型。 4. 资本市场短期遇冷,主要与前期预期过高与行业发展遭遇瓶颈有关。AI 四小龙上市招股书显示亏损严重,但长期看 AI 市场空间广阔。 5. 深度学习框架是战略制高点,同样具备国产化替代机遇。AI 人才供给增加或降低人力成本,提升人均效益。
人工智能行业如何实现商业化落地? 商汤科技如何通过AI技术赋能行业? 虹软科技在图像处理算法领域有哪些优势?
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