杭州人工智能产业发展（杭州人工智能产业发展现状）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于杭州人工智能产业发展的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、中美德日，谁才是人工智能大国？

• 2、铁打的云从科技流水的客户！亏损27亿上市背后为何AI企业难赚钱？

• 3、有了解中翔科技（杭州）有限公司的吗？

• 4、数据标注有发展前景吗？

一、中美德日，谁才是人工智能大国？

最正统的还是日本，从20世纪90年代算起的话，日本智能技术革新影响了两个世纪，也代表了民营企业的活力，中国后来居上，不过很多核心的产品技术研发还有待加强。

二、铁打的云从科技流水的客户！亏损27亿上市背后为何AI企业难赚钱？

云从 科技 7月20日成功过会，在与旷世 科技 、商汤 科技 和依图 科技 "AI四小龙"的上市比拼中率先上岸，公司也因此成为科创AI第一股。2018-2020年云从 科技 累计亏损26.84亿元，此次在科创板公司募集资金37.5亿元，科创板的上市也意味着公司可以缓解常年亏损带来的资金压力。

AI公司赚钱太难了。相关报告显示，全球近90%的AI公司处于亏损状态，10%的赚钱企业基本是技术提供商，中国AI产业链中90%以上的企业也同样处于亏损阶段。AI四小龙无一例外全部亏损，而且一个比一个能亏，比如依图 科技 2017-2020H1累计亏损72.68亿元；旷世 科技 2017-2020Q3期间累计亏损130.6亿元。商汤 科技 IPO不太顺利，有消息称公司将于8月份向港交所提交申请。虽然目前不清楚商汤 科技 亏损多少，但公司与云从 科技 一样，也是亏损的状态。

为什么AI公司赚钱这么难？

云从 科技 主营业务是为客户提供高效人机协同操作系统和行业解决方案，前者是凭借自主研发的人工智能核心技术打造了人机协同操作系统，通过对业务数据、硬件设备和软件应用的全面连接，把握人工智能生态核心入口，为客户提供信息化、数字化、智能化的人工智能服务；后者是基于人机协同操作系统，赋能智慧金融、智慧出行等应用场景，为更广泛的客户群体提供以人工智能技术为核心的行业解决方案：

报告期内公司向客户提供基础操作系统、基于人机协同操作系统的应用产品和核心组件以及技术服务，其中基础操作系统是可以直接销售给客户的，一般交付给具有研发能力的企业和第三方软件厂商，由客户二次开发后投入使用。公司提供的操作系统有智能云平台、视图汇聚分析平台、融智云平台和集成生物识别系统，基于不同的功能，面向物联网、政府、公安等城市治理和金融、商业等不同应用场景：

值得注意的是如果客户前期没有购买云从 科技 操作系统，则公司向客户销售操作系统和应用产品，保证相关应用产品有效运行。核心组件是基础操作系统内可以独立交付的功能模块，通常是封装了核心AI能力的软件包，主要交付给研发实力强、对软件管控要求较高的客户，由客户集成到其自由系统中使用，基本不涉及进行定制化开发。技术服务主要是人机协同操作系统在软件产品销售以外的服务，包括公有云服务、风控服务和智能化运维服务。

成立至今云从 科技 人机协同操作系统及应用产品相继经历了初步推进人机协同操作系统内核沉淀的V1.0、综合多类业务场景的基础操作系统V2.0和升级人机协同操作系统V3.0三个阶段，实现了智慧金融、智慧治理、智慧出行和智慧商业四个重点领域的基础操作系统的整合。公司的V4.0版本则是升级了智慧治理领域的融智云平台和智慧金融领域的集成生物识别系统，通过AI技术优化系统的运行效率和用户体验：

在系统层上云从 科技 开发了面向不同领域的基础操作系统，通过系统和组件的方式将AI技术赋能应用场景。2014年以来旷视 科技 便开始了Brain++这一AI生产力平台的研发，覆盖从数据生成、清洗、预处理、标注和存储到算法架构设计、实验环节设计、训练环境搭建，再到训练、加速、模型评估和产生模型以及模型分发、部署应用全流程。Brain++集成了包括深度学习框架MegEngine（天元）、深度学习云计算平台MegCompute和数据管理平台MegData，将算力、算法和数据能力融为一体，作为AI基础设施，实现从算法生产到应用的全流程化和规模化供给：

旷视 科技 的Brain++平台相比云从 科技 的操作系统+组件的模式，不同之处在于将算力、算法和数据进行融合，实现了AI的全流程。比如公司的Brain++商业版覆盖了数据管理、模型开发和算力调度等算法生产全流程，还可为客户提供集群搭建和部署在内的硬件交付，让客户不必为寻找AI硬件供应商和软硬件适配等问题烦恼，提升了AI的效率。Brain++平台和算法构成了旷视 科技 的核心AI能力：

业务模式上，云从 科技 的基础操作系统、组件和应用产品可以单独销售，但旷视 科技 的Brain++平台是以解决方案的形式对外销售的，这构成了俩公司业务上的差异。

2018-2020年云从 科技 实现营收4.84亿元、8.07亿元和7.55亿元，这其中主营业务收入为4.83亿元、7.80亿元和7.51亿元，2020年主营业务下降主要系疫情影响，这与其商业模式有关。报告期内公司其他业务主要为向少量客户提供外购硬件和技术开发服务，2019年其他业务收入一度达到0.27亿元，但占比仍较小。

主营业务中人机协同操作系统营收为0.31亿元、1.83亿元和2.37亿元，营收占比为6.2%、22.7%、31.3%；人工智能解决方案营收为4.52亿元、5.97亿元和5.15亿元，营收占比为93.6%、74.0%和68.2%：

旷视 科技 是一家聚焦物联网场景，以物联网为AI技术落地载体，通过构建完整AIoT产品体系，面向消费物联网、城市物联网、供应链物联网三大核心场景，提供经验验证的解决方案的AI公司。公司业务分为消费物联网解决方案、城市物联网解决方案和供应链物联网解决方案三大类。2017-2020Q3公司营收为3.04亿元、8.54亿元、12.60亿元和7.16亿元，其中60%以上的营收来自城市物联网解决方案业务：

值得注意的是，云从 科技 营收中第三方软硬件和智能AIoT设备营收占比虽然从2018年的81.2%下降至2020年的50.8%，但仍占据半壁江山。号称行业领先的AI公司，营收一半竟然来自硬件产品，这就引出了一个问题：AI公司靠什么赚钱？

毛利率来看，报告期内云从 科技 主营业务毛利率虽然由21.5%提升至43.2%，但仍大幅低于依图 科技 和旷视 科技 的毛利率，依图 科技 主营业务毛利率由2017年的57.4%提升至2020H1的71%，是这几家公司中最高的：

细分到具体产品或服务，可以看出云从 科技 人机协同操作系统的毛利率在75%以上，处于较高水平。人机协同操作系统中软件授权业务的毛利率超过80%，主要是绝大部分软件授权业务涉及安装调试或定制开发，产生了相应的费用。报告期内公司技术服务毛利率由99.45%下降至40%，因为金融风控业务涉及对外采购数据服务，2020年新增的数据中心智能化运维服务需要委托第三方提供服务，降低了毛利率水平。

云从 科技 营收占比最大的人工智能解决方案业务毛利率为17.76%、23.43%和28.19%，主要是该类业务根据客户需求，需外购部分配套软硬件产品或服务，外购材料成本较高，挤压了毛利率空间。公司人工智能解决方案毛利率相比可比企业也明显偏低，比如依图 科技 软件、软硬件组合在报告期内的毛利率分别为64.1%、81.9%、87.5%、86.8%和11.3%、32.8%、54.3%和69.6%。

云天励飞和云知声解决方案业务毛利率水平相比依图 科技 和旷视 科技 偏低，与云从 科技 相当。比如云天励飞数字城市云隐管理业务和人居生活智慧化升级业务毛利率分别由42.27%、63.16%下降至38.23%和44.43%，主要系解决方案中需要采购硬件并有一定比例的安装服务成本，尤其是硬件设备比例上升会拖累相关业务的毛利率水平：

旷视 科技 业务毛利率水平来看，消费类物联网解决方案业务毛利率超过80%，但其营收占比由2017年的45.9%下降至2020Q3的18.1%，营收占比最大的城市物联网毛利率下降至30%以下，因此拖累了公司的毛利率水平：

旷视 科技 在招股书中提到，消费物联网解决方案是公司传统核心优势业务，主要利用人脸识别技术提供云端SaaS类及移动终端类解决方案，成本以软件为主，毛利率水平最高。城市物联网解决方案业务主要为智慧城市及智慧建筑管理，这一业务随着行业经验积累、项目设计与交付能力不断提升，按理公司具有提升毛利率空间的能力。但旷视 科技 提到，因为项目成本中硬件占比提升，导致毛利率有所下降：

结合云从 科技 、云天励飞和旷视 科技 等业务模式，可以看出：如果单纯靠出货操作系统等业务，公司可以保持一个很高的毛利率。未来随着业务不断成熟，成本和费用的下降，公司具有盈利的可能。但目前来看，旷视 科技 、依图 科技 等为代表的AI公司还是以解决方案业务为主，这就涉及到一些硬件的采购和安装，相应的导致毛利率的下降。

AI四小龙无一例外全部亏损，而且一个比一个能亏。云从 科技 报告期内累计亏损26.84亿元，看起来不少，但在旷视 科技 和依图 科技 面前还是弱爆了。

依图 科技 2017-2020H1净利润分别亏损11.66亿元、11.61亿元、36.42亿元和12.99亿元，累计亏损72.68亿元。旷世 科技 2017-2020Q3期间分别亏损7.75亿元、28.0亿元、66.39亿元和28.46亿元，累计亏损130.6亿元。商汤 科技 IPO不太顺利，有消息称公司将于8月份向港交所提交申请。虽然目前不清楚商汤 科技 亏损多少，但公司与云从 科技 一样，也是亏损的状态。

寒武纪主营业务是AI芯片的研发、设计与销售，主营业务与云从 科技 等明显不同，但2017-2020年公司仍然累计亏损超过20亿元。2020年寒武纪亏损大幅减少，但扭亏为盈还是遥遥无期：

行业龙头亏损严重，中小AI公司同样亏的不少。比如提供数字城市运营管理和人居生活智慧化升级应用场景解决方案的云天励飞2017-2020Q3期间净利润累计亏损16.07亿元，2020年前三季度公司营收为2.67亿元，报告期内营收累计仅为6.8亿元，赚的还没有亏的多。

为什么AI公司赚钱这么难？

先说说这些公司亏损的直接原因。

2018-2020年云从 科技 毛利从1.05亿元增长至3.28亿元，毛利率由21.5%提升至43.2%，但期间费用由3.38亿元飙升至10.61亿元，直接造成营业利润亏损。

报告期内公司销售费用由1.29亿元增长至2.74亿元，销售费用率由26.63%提升至36.28%，这属于很高的水平了。此外公司研发投入持续加大，由2018年的1.48亿元增长至5.78亿元，营收占比由30.61%提升至76.59%，已经足以让公司亏损了：

报告期内云从 科技 实施股权激励并产生了相应的费用，但这种费用短期对公司利润带来压力，假以时日影响会消除，但销售费用和研发费用的增加是持续性的，毕竟这与公司经营密切相关。比如云从 科技 销售费用中占比最大的是人员薪酬，主要是公司业务扩展，销售人员和平均薪酬增加。

人工智能仍然是一个技术密集型企业，各家公司为了保证持续的竞争力也在投入大量的资金用于研发。目前人工智能相关技术和应用场景的解决方案迭代速度比较快，以云为例产品迭代周期一般为2-6个月，因此人工智能行业的研发是个持续时间长且投入高的过程。比如云从 科技 2020年研发费用率超过75%，公司基于人机协同操作系统在研项目有基础平台、算法工厂、AI融合数据湖、知识计算和人机自然交互等8项之多。

亏损最严重的旷视 科技 也是如此。2017-2020Q3公司期间费用由4.02亿元增长至13.49亿元，规模上超过公司的营收，这其中销售费用率、管理费用率和研发费用率分别由24.14%、33.45%、66.50%提升至41.6%、57.56%和92.23%：

另外为了提高研发人员、管理人员等积极性，或者出于营造缺钱的目的，AI公司还会实施股权激励，并为此产生巨大的股份支付费用，侵蚀了公司的盈利空间。比如2019年云从 科技 实施了股权激励，产生了13.03亿元的股份支付费用；2019-2020Q3云天励飞为激励核心团队、保证团队稳定性，对核心成员实施股权激励，为此分别支付了2.08亿元和7.19亿元的股份支付费用。

目前抛开其他不谈，在研发上的投入和股权激励产生的巨大费用，凭借这两项，已经让大多数AI公司陷入亏损了。

客户变动大、客户集中度较高、单一客户依赖性较高等仍是AI公司面临的共同难题，而这一难题事关公司经营是否可持续，也是这类公司上市中的拦路虎之一。无论是注册制下的科创板、创业板还是审核制下的主板，从发审委到上市委，都盯着这一问题。

今年3月份上交所在云从 科技 第一轮问询中就要求公司就"不同类型产品前五大客户的销售内容、销售收入及变动原因，前五大客户变动较大是否符合行业惯例"等进行问询。

2018年云从 科技 第一大客户分别为北京物联新泊 科技 有限公司，营收占比为30.11%；2019-2020年北京汇志凌云数据技术有限责任公司为公司第一大业务，营收占比为30.49%和10.98%，销售金额变动也非常大。另外江苏趋云信息 科技 有限公司和江西骏马 科技 有限公司成立不久后就成为公司前五大客户，上交所还就合理性、交易价格公允性和是否存在利益输送或其他特殊利益安排等进行问询。

云从 科技 这种情况在其他AI公司中也存在。比如2017-2020Q3旷视 科技 前五大客户相继经历了杭州联汇 科技 有限公司、中国移动、北京易华录信息技术股份有限公司和东华软件股份公司四家公司，销售金额也从2500多万到8500多万不等，而且多个客户经历了一轮游，在下一年度中不见踪影：

从云从 科技 的反馈来看，AI公司面临碎片化问题，不仅仅是场景的碎片化，还有订单的碎片化。以2020年度人机协同操作系统客户分布情况来看，云从 科技 绝大多数客户的订单规模在100万元以下，1000万元以上的订单占比很低。应用场景上，公司产品覆盖了智慧治理、智慧金融智慧出行、智慧商业等多个领域，营收占比最大的人工智能解决方案也呈现出类似的特征：

客户集中度上，云从 科技 前五大客户销售占比从62.23%下降至27.92%，相反依图 科技 前五大客户销售占比从35.12%提升至62.02%，而旷视 科技 常年在20%-30%左右徘徊。

客户的飘忽不定说明了人工智能技术在客户端的复用性很低，订单的碎片化说明了人工智能技术商业化水平还处于较低的水平，难以实现规模化应用。AI公司要想寻求发展就要不断开发新用户、不断延伸新的应用场景，这势必增加了公司的额外开支。前文已经提到，云从 科技 、旷视 科技 等销售费用率很高，尤其是职工薪酬占主要比例，主要是为了扩大业务区域、开拓客户而招兵买马，相应的费用不断增长。

人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层三大环节，其中目前以旷视 科技 、云天励飞等为代表的企业多为技术层公司，主要通过开发相关算法赋能智慧城市、智慧金融等应用场景。目前中国的AI产业相比美国，差距在于第一是基础层实力偏弱，尤其是具有全球竞争力的芯片、传感器等领域的公司太少，而且华为等部分企业因为实体清单影响，经营遭遇困难：

云从 科技 、旷视 科技 等相继布局计算机视觉、语音识别和自然语言处理等技术层，但更多的企业处于应用层，参照互联网公司，应用层的竞争会更加激烈，技术实力不佳、综合能力不足的公司会逐渐掉队。另外值得注意的是与美国的谷歌、亚马逊和微软等类似，华为、腾讯和阿里巴巴等巨头的加入让人工智能行业竞争更加激烈。华为、腾讯等公司拥有打通基础层、技术层和应用层的能力，而且在技术、研发、客户、市场等方面拥有云从 科技 等难以撼动的优势，因此势必给这些公司带来巨大压力。

从目前产业发展现状和人工智能技术发展曲线来看，其已到了从技术转向大规模应用的关键节点，目前如何规模化落地成为行业痛点。不过对云从 科技 、旷视 科技 等这些资本一路输血充大的公司来说，现在紧迫的事情是如何通过上市在补血的同时还让曾经的投资者退出，毕竟这么多年下来它们等不及了。

万一所投公司倒闭了，一切都打水漂了。

三、有了解中翔科技（杭州）有限公司的吗？

技术实力和经营状况应该还不错

中国人工智能小镇于2017年7月9日正式开园，面向全球，招引“世界领先，国内一流”的大平台，以及“人才引领，创新优先”的潜力项目，目前，已入驻之江实验室、浙江省智能诊疗设备制造业创新中心、浙江大学-阿里巴巴前沿技术联合研究中心、暾澜智慧谷、百度（杭州）创新中心、北航虚拟现实/增强现实创新研究院等，一批领先的人工智能孵化平台。3年内，将重点建设10家以上高水平的专业研究院和企业研发中心，搭建30个专业孵化平台，引进领军型人才50名，扶持创新创业项目1000个，把人工智能小镇建设成为国内顶尖、国际一流的人工智能产业集聚高地，中翔科技有幸成为其中一员。CAIT位于全国四大未来科技城之一的杭州未来科技城，有望成为杭州城西科创大走廊又一个“引爆点”“新地标”，拉近杭州与未来的距离，人工智能小镇选址在未来科技城（海创园）核心区块，规划东至东西大道、西到城东路、南至城南路、北临余杭塘南路，规划面积约为3.43平方公里。区块恰好是城西科创大走廊的中段，伴随着杭临轻轨、杭州二绕、城西高铁站的建设，区位、交通、环境等是小镇独一无二的优势。

中翔科技高举“人工智能”大旗蓄势待发，提供基于人工智能技术的视频智能分析应用及业务系统定制开发，着力打造国内领先的人工智能诊断与运维管理系统，不断冲击技术瓶颈，突破一个又一个技术难题。未来，已来，势不可挡。

四、数据标注有发展前景吗？

目前人工智能商业化在算力、算法和技术方面基本达到阶段性成熟，想要更加落地，解决行业具体痛点，需要大量经过标注处理的相关数据做算法训练支撑，可以说数据决定了AI的落地程度。目前，我国人工智能行业呈现良好的发展态势，而作为强关联性的数据标注行业，随人工智能发展而迎来高速增长。

数据决定了AI落地程度，基础数据服务是商业化过程中重要的一环

人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础;技术层是人工智能产业的核心;应用层是人工智能面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。

人工智能基础数据服务指为AI算法训练及优化提供的数据采集、清洗、信息抽取、标注等服务，以采集和标注为主。其中，数据标注为人工智能企业提供了大量带标签的数据，供机器训练和学习，保证了算法模型的有效性。

AI公司和科技公司占主要份额，AI应用三大阶段对数据标注服务产生差异化需求

从需求方来看，AI数据标注客户分为AI公司、科技公司、科研机构、行业企业四类。AI公司和科技公司占主要份额，AI公司更聚焦于视觉、语音等某一类型的基础数据服务，而科技公司结合集团优势，向人工智能整体发力，不同部门会产生多类型数据需求，科研机构需求占比较小。

此外传统意义上的行业企业，如汽车厂商、手机品牌商、安防厂商等传统企业围绕自身业务进行技术拓展，也开始产生AI基础数据需求，并且量级逐渐增大，未来将释放更多市场空间。

从不同阶段的AI数据标注服务需求来看，企业应用人工智能算法要经历研发、训练和落地三个阶段，不同阶段对于数据标注服务也有差异化需求。

研发需求是新算法研发拓展时产生的数据需求，一般量级较大，初期多采用标准数据集产品训练，中后期则需要专业的数据定制采标服务;

训练需求是通过标注数据对已有算法的准确率等能力进行优化，是市场中的主要需求，以定制化服务为主，对算法的准确性有较高要求;

落地场景的业务需求中算法较为成熟，涉及的数据采集和标注更贴合具体业务，如飞机保养中的涂料识别数据等，对于标注能力和供应商主动提出优化意见的服务意识有较强要求。

人工智能规模近2000亿，科技企业AI算法研发投入规模预计超370亿元

2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升到国家战略层面，受益于国家政策的大力支持，以及资本和人才的驱动，我国人工智能行业的发展走在了世界前列。根据沙利文的统计预测，2020年中国人工智能行业市场规模约为1858.2亿元。

2019年中国科技企业技术研发投入约为4005亿元，其中人工智能算法研发投入占比为9.3%，超370亿元，且大部分投入来自互联网科技公司。主要AI算法应用领域——计算机视觉、语音识别/语音合成，以及自然语言处理占比分别为22.5%、2.3%和7.1%，三者中计算机视觉相关算法研发投入占比最大，这与视觉相关创业公司数量、产业需求和政策导向呈正相关联系，计算机视觉目前仍是中国最具代表性的AI应用技术。

人工智能推动数据标注产业高速发展，以图像、语音类数据为主

如前文所述，我国人工智能行业如火如荼地兴起，落地化进程大大加速，应用场景逐渐广泛，数据标注行业作为人工智能的上游基础产业也在短短数年间迎来了爆发式的发展。根据iResearch数据显示，到2019年，数据标注行业市场规模为30.9亿元，到2020年行业市场规模突破36亿元，预计2025年市场规模将突破100亿元，说明我国数据标注行业处于高速发展阶段。

按数据类型划分，中国人工智能数据标注市场以语音、图像、NLP领域的标注服务为主。从前文中人工智能算法研发投入来看，计算机视觉、语音识别/语音合成等为主要研发领域，因此对图像类、语音类的数据标注需求占据主要比重。2019年，图像类、语音类、NLP类数据需求规模占比分别为49.7%、39.1%和11.2%。

一线及新一线城市数据标注需求旺盛，其中北京地区排名第一

从数据标注需求企业地区分布情况来看，截至2020年12月，北京、上海、成都、深圳、杭州为数据标注企业分布TOP5城市，企业数量分别达到185家、84家、68家、63家、46家;其中北京、上海、成都、深圳企业数量均较2020年4月有所上升，杭州企业数量较2020年4月有所下降。

分类型来看，大部分公司存在多种需求，如音频标注的不同语音，图片标注的不同方式等。在有数据标注需求的公司中，北京地区遥遥领先，占全国需求的30%左右，随后依次为上海、深圳、杭州、广州。各个类型标注在TOP城市中的占比情况如下：

定制化需求成为主流，数据服务市场步入需求常态化

监督学习下的深度学习算法训练十分依赖人工标注数据，近年来人工智能行业不断优化算法增加深度神经网络层级，利用大量的数据集训练提高算法精准性，ImageNet开源的1400多万张训练图片和1000余种分类在其中起到重要作用，为了继续提高精准度，保持算法优越性，市场中产生了大量的标注数据需求。

时至今日，人工智能从业公司的算法模型经过多年的打磨，基本达到阶段性成熟，随着AI行业商业化发展，更具有前瞻性的数据集产品和高定制化数据服务需求成为了主流。

据了解，目前一个新研发的计算机视觉算法需要上万张到数十万张不等的标注图片训练，新功能的开发需要近万张图片训练，而定期优化算法也有上千张图片的需求，一个用于智慧城市的算法应用，每年都有数十万张图片的稳定需求;语音方面，头部公司累计应用的标注数据集已达百万小时以上，每年需求仍以20%-30%的增速上升。

不仅如此，随着1oT设备的普及，语音交互场景越来越丰富，每年都有更多的新增场景和新需求方出现，对于标注数据的需求也是逐步增长。结合市场来看，随着AI商业化发展，AI数据标注服务需求步入常态化，存量市场具有较为稳定的需求源头，而增量市场随着应用场景的丰富，以及新型算法的诞生，拥有更广阔的想象空间。

更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国数据标注行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

以上就是关于杭州人工智能产业发展相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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