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AI软件市场第一,看商汤AI标准化“战绩”

所属分类:历史解密 编辑:市界投资汇 访问量:2560 更新时间:2024/1/19 4:10:50

长期以来,由于应用场景高度碎片化,AI行业困于“手工作坊式生产”的窠臼中,标准化生产、大规模量产都是难题。但是AI第一股、AI软件龙头商汤科技,正在用自己的方式,逐步推动AI量产式创新的实现。包含AI软件市场和计算机视觉子市场在内,商汤科技共计斩获了7项“市场第一”。

1936年,航空工程师西奥多·莱特提出,飞机制造数量每累计增加一倍,制造成本就会实现固定百分比的持续下降。也就是说,产量越高,制造成本越低。

其后几十年间,莱特定律不仅成为驱动汽车工业发展的黄金法则,也让越来越多行业认识到规模经济的重要性。

然而,对于仍处于攻坚期的AI产业而言,大规模落地始终是一个难题。个中原因,在于AI生产过程难以标准化、通用性低,这导致企业研发投入与商业成果之间普遍存在不平衡。

不过,最新数据显示,行业先行者、AI第一股商汤科技正在用自己的方式,为解决AI标准化问题给出“答案”。

据商汤科技董事长兼CEO徐立分享,目前,标准化的大模型生产流程已经支持了商汤科技超过七成的行业业务。

反映在市场之中,据IDC调研数据,2022上半年商汤科技位居中国AI软件市场第一,并连续第6次摘得计算机视觉子市场第一的“桂冠”。

对AI标准化的求索和践行,正转化为商汤科技领先同行的独特优势。

01、一种AI标准化的可能性

2021年8月份,计算机专家、工程院院士国杰发直指,国内AI研究面临的问题可以归结为“顶不了天、落不了地”。其实不仅在研究环节,商业化落地难已成为萦绕整个AI产业的一个“魔咒”。

据波士顿咨询公司调研,约86%的市场需求需要定制开发业务场景下的AI模型。也就是说,由于所处领域不同、具体用途差异等原因,不同客户对AI模型的需求可以说“千人千面”。

但每定制一个AI模型,都意味着人力、资金、数据、算力等各项成本的增加。这不仅限制AI软件企业的发展,也提升了下游客户企业的AI模型接入成本。

因此,不少企业转垂直服务领域,为医疗、自动驾驶等特定领域客户提供AI解决方案。这类企业的产品复用性能够得到一定程度的提升。但是,由于单一垂直领域的市场空间相对狭窄,垂直领域AI软件供应商往往面临着更激烈的竞争和更明显的发展天花板。

在业界对“AI能否标准化”尚存争论之时,AI第一股商汤科技选择坚守平台型企业的愿景,并开始践行一种AI量产式创新的新范式。数据显示,这种尝试已开始收获成效。

作为AI平台型企业,商汤科技搭建起AI基础设施“SenseCore商汤大装置”。基于此,商汤科技商用AI模型已经实现规模化量产。

根据2021年财报,商汤科技全年通过SenseCore生产出的商用模型数量超3.4万个,同比增长152%。截至2022年6月,基于SenseCore的商用模型累计数量已接近5万个,服务于AI for Science、智能汽车、智慧城市、元宇宙等关键行业。

在提升模型产出量的同时,商汤科技还保持着生产效率提升——2021全年商汤科技研发人员每人年均生产的商用模型数增至5.94个,同比增长了72%。

伴随着人效提升,商汤科技的业绩和盈利能力也在优化。从趋势来看,商汤2021年营收在加速增长,利率保持相对稳定。

第三方数据也显示出,基于SenseCore的AI模型标准化生产,已经助力商汤科技在市场中初步形成规模化领先优势。

据IDC近期发布的《2022上半年人工智能及软件市场追踪报告》,商汤科技位居AI软件市场第一,市场份额达8.8%。同时商汤科技在计算机视觉子市场份额达20.7%,份额超过第2-4名之和。

而且,IDC认为未来商汤科技的市场占有率将持续领先,并继续扩大与其它友商之间的领先优势。

(图注2022H1中国人工智能之计算机视觉应用市场份额;图源:IDC )

02、“AI量产式创新”新范式,成就7项第一

“无标准,不行业。”商汤科技董事长兼CEO徐立曾分享道,“如果某些商业发展过程中无法形成规范和标准,就不能进行规模化量产……而只有进行了标准化的过程,才能真正地爆发、形成真正的产业、大幅降低成本。”

徐立认为,AI产业标准化的关键点,在于通过设置标准化进行分工,“基于一些细分行业之后,大模型再来做一些微调、进入到行业,这样的一种标准化的分工”。

这也是商汤科技搭建AI量产式创新模式的基本逻辑。这种灵活机动的“分工”,体现在商汤科技“一平台四支柱”的业务结构中。

其中,“一平台”是指作为新一代人工智能基础设施的SenseCore商汤大装置,“四支柱”则是指基于一平台在智慧商业、智慧城市、智慧生活、智能汽车四个关键垂直领域布局的业务板块。

商汤科技的AI基础设施SenseCore商汤大装置中包含了AI原生基础设施层、深度学习平台层、算法模型层,打通了算力、平台、算法。基于SenseCore,商汤科技可以将不同技术层集中建设、按需调配,从而为千行百业提供解决方案,降低AI模型应用的边际成本,将领先的AI技术下沉到关键垂直领域中。

包含AI软件市场和计算机视觉子市场在内,商汤科技共计斩获了7项“市场第一”。

(图注:商汤科技“一平台四支柱”战略布局,图源:商汤科技)

据Omdia报告,凭借商用模型的领先优势,商汤科技在2021AI算法分析软件市场持续保持第一。

2022上半年商汤科技智能汽车板块收入大幅增长71%,服务20家客户,单客户收入提高11%。

据高工智能汽车研究院发布的《2022年度H1座舱AI软件供应商TOP10榜单》,商汤SenseAuto绝影智能汽车平台以15.76%的市场份额领先,继续排名榜首。

20家智能汽车客户中,包括上汽、广汽、东风、比亚迪、蔚来、奇瑞等领先车企。商汤还与广汽集团签署了加速智能汽车研发与量产落地的战略协议。截至2022年上半年,绝影新增了300万台量产车的定点函。

智慧生活市场中,2022上半年,商汤科技智慧生活业务板块营收同比高增98%,服务183家客户,单客户收入提高了67%。

商汤科技基于SenseMARS元宇宙引擎,生产了50多个交互式数字人。根据沙利文发布的《2022年中国数字人市场观测报告-里程碑》,商汤数字人产品已进入“成熟阶段”,整体竞争力排名第一。此外,商汤科技深入赋能包括消费电子、元宇宙、数字人、医疗等领域的企业客户。

(图注:沙利文《2022年中国数字人市场观测报告-里程碑》)

今年8月份,商汤还推出了家庭消费级AI下棋机器人“元萝卜SenseRobot”,开创智能家用机器人新品类。元萝卜在双十一期间位居天猫智能机器人、京东学习机器人品类第一。

在智慧商业领域,截至2022年6月底,商汤赋能的企业客户数量已超过500家,覆盖能源管理、工业制造、基础设施运维等行业,其中超过100家客户是《财富》500强企业及上市公司。

在智慧城市方面,商汤科技持续将领先的AI感知和决策能力赋能到城市建设与管理中,截至上半年末已累计有155个城市部署了商汤智慧城市解决方案。

《IDC MarketScape:中国城市智能计算平台厂商评估,2022》显示,商汤科技成功入围领导者象限,并在战略能力厂商排名中保持第一。

整体来看,商汤科技战略规划中的四大关键垂直领域覆盖了极具“AI+”潜力的千行百业。虽然各种应用场景中的AI模型纷繁复杂,但是凭借“一平台四支柱”架构,商汤科技有望通过生产出足量的AI模型,覆盖大部分关键应用场景需求,进一步解决AI的大规模量产难题。

IDC报告指出,智慧城市、泛元宇宙场景、医疗、汽车、制造和能源等行业仍是AI支出领先的行业,并将在未来几年继续保持领先。IDC预计2022年中国AI软件市场规模将达到64.7亿美元,2021-2026复合增长率将达到32.9%,市场仍处于高速发展状态。

这也意味着,商汤科技正在积极拥抱千行百业中孕育的巨大商机。

03、让AI“真正普惠”的长期主义

“通过标准化建设,促进AI行业在监管合规的背景下,实现规模化发展”,这无疑已成为整个AI产业的愿景和共识。但是知易行难,如才能迈进标准化的“河流”,这个问题有待行业整体的求索。

从这个意义而言,商汤科技在AI标准化方面的探索,对AI软件行业以及下游客户而言,都具有积极意义。

中金研报认为,对AI行业而言,算法应用的边际成本将是未来十年的竞争核心要素,大模型+小模型是降低算法边际成本的关键架构。这与商汤科技在“一平台四支柱”上的努力不谋而合。

标准化的大模型生产流程已经支持了商汤科技超过七成的行业业务,说明AI大规模量产的可行性已经得到初步验证。

对于AI软件行业而言,商汤的求索为同处于这一市场中的友商们起到了“领头羊”般的作用。

目前在全球AI技术体系内,核心软件框架主要由海外巨头引领,国内仅少数巨头具备底层自研能力。作为行业龙头,商汤科技不断通过自建AIDC算力中心、完善自研框架等措施,提升全栈底层能力,为国内AI软件企业该如何进行AI标准化提供了宝贵经验。

不仅如此,对于AI软件下游企业客户以及普通消费者而言,商汤的AI量产式创新实践能带来使用成本的优化、使用门槛的降低等,助力AI普惠的实现。

例如商汤科技将SenseCore具体落实到AI云的产品形态上, 实现人工智能即服务(AIaaS),将AI能力开放给企业用户,为开发者、企业客户提供高效、低成本的一站式AI开发环境。开发者及客户无需前期投入,即可实现人工智能基础设施的全面数字化管理。

比如,近日商汤发布了一系列“AI智能质检”软硬件整体解决方案,包括SensePower Turbo低代码模型自训练系统、SensePower Insight AI智能相机等。针对各种细分的质检场景,准确率可达99.5%以上。

凭借SensePower Turbo低代码模型自训练系统,能源、锂电、汽车、泛工业制造等领域的工作人员,即便不懂编程也能轻松上手,在数小时内完成算法模型的生产,同时用更少的样本就可以实现更高的算法精度。

而像商汤睿途交管AIaaS解决方案,可以在充分利用现有道路设备的基础上,通过大规模视频解析自生产交通数据,并依托整个业务流程的自动化, AI系统能自主发现问题、自主优化解决问题,低成本、高效率的助力交管业务实现自动化、智能化。

商汤科技的领先AI技术正不断落地在生活场景中,对终端消费者而言,意味着AI技术正成为提升生活质量的有力支撑。比如,截至2022年6月底,已累计有超过180个手机型号的17亿台手机预装了商汤的各类AI算法,覆盖了主流的头部手机厂商。

过去几十年间,AI从实验室落地到生活、生产场景中,AI模型生产成本大幅降低。接下来一段时期,从探索商业化可能性到实现真正意义上的普惠,AI产业势必将继续这场长期主义的实践。

在近期的一场公开活动上,商汤科技董事长兼CEO徐立分享,对于“AI能否标准化这个问题”,如果在十年前,很难有一个正确的答案。因为彼时人工智能企业面临的大部分是定制化的需求,很多企业甚至不知道标准化的生产流程应该是怎样的。

“但是到今天,我相信行业的共识已经起来了。如果今天问一个企业,人工智能该怎么样做,我相信它已经可以进行一些标准化的流程分类。”

从2014年成立至今,8岁有余的商汤科技为这个问题,给出了“一平台四支柱”的答案。中金研报中写道:“(未来)持续进行底层投入才能铸就技术成本、效率的护城河。”

在下一个发展阶段里,商汤科技和它所代表的AI产业,仍待穿越星辰大海,到达“真正普惠”的彼岸。

( 作者 | 董温淑, 编辑 | 董雨晴)

标签: 商汤莱特ai

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