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从商汤 2021 年报,看生产效“xiao”率如何驱动【dong】 AI 普惠『hui』

admin2023-02-1582

近4个月前,商汤赶在2021年的尾巴12月30日完成上市敲钟,成为目前AI领域全球最大IPO。

前天,商汤发布了上市以来第一份年报,自然也吸引了众多目光。

2021年的经营亮点不少:

收入加速增长,按年同比增长36.4%至47亿元

毛利率达69.7%

根据IDC及沙利文的市场报告,集团连续三年蝉联中国计算机视觉应用市场份额第一

当商汤的财务数据被作为各大标题的核心信息,AI掘金志发现了年报中的另一个值得关注的数字:AI模型生产效率。

2021年AI模型生产数量提升152%,研发人效效率提升72%。

这意味着什么?

研发与商业化展现正向循环效应显现了,我们期望的AI普惠已经鱼白初显。

AI普惠底层逻辑里的AI生产效率

为什么AI生产效率的提升对AI普惠加速落地的至关重要?

智能化时代的爆发,是要让AI被广泛地、大规模地应用,让各行各业真正从智能化、数字化变革中获益。

但千行万业的智能化需求中,80%为长尾场景,后者范围广、差异大、体量小、数量多,需求多样化、碎片化。

海量碎片化场景真正规模化落地谈何容易。

如果一个个开发的流程繁琐,研发流程难以复用,每个项目都要重复都要重新投入人力、财力开发,让全面的数字化覆盖成本居高不下。

而背后的本质原因在于现阶段AI的难以标准化,通用性低。

比如交通领域,未来可能诞生上千种算法;比如井下煤矿领域,应用场景多、需求细碎、产线极多,全线铺开差异化非常大,而单个AI算法生产就要花费几十名工程师数月时间。

换句话说,谁能最大程度解决碎片化,提高生产效率,降低边际成本,谁就拿到了开启AI规模化之门的钥匙。

欲起高楼,必先筑基,AI基础设施在实体经济转型中扮演着至关重要的角色。

AI工业化,需要底层基础设施,唯有解决模型开发、部署、管理、预测等全链路生命周期管理的问题,AI才有可能成为数字化的生产力。

只有持续专注于人工智能底层能力的构建,以一种系统化、工业化的方式去生成针对场景的创新应用,让算法生产的效率快速提升,才能打破技术落地的边界,从根本上通过全栈底层能力提升实现AI模型的工业化生产,提升效率,规模化地赋能行业。

但AI底层基础设施的重资产、重人才、重科研、重风险特性,让AI底层基础设施的构建门槛高企。

底层硬件、训练框架、算法模型、通用技术都需要持续的、高强度的底层投入,才能建立起技术成本、效率的利器。

高技术、资本壁垒,让其成为AI巨头之间的战场,具备这个实力的企业不多,商汤算一个。

这也正是商汤诞生以来来一直做的事情。

商汤AI大装置,目的就是让AI算法生产从人力劳动密集型向工业化量产的跃进。

AI大装置由算力、平台和算法三大层面组成。

算力层,以亚洲最大的AI超算中心(AIDC)为基础,整合AI芯片、AI传感器。SenseCore是 AI业务的基础,AIDC 又是大装置的底座。AIDC可提供大规模弹性算力,实现10000亿级参数模型的完整训练。

平台层,是连接算法和算力层的纽带,整合了数据准备到模型生产、测试、部署的全链路AI开发及批量化应用流程,将数据平台、深度学习训练框架、深度学习推理部署引擎、模型生产平台打通。

算法层,算法工具箱里生产的模型超22000,开源框架OpenMMLab在GitHub上已经超过37000颗星,为亚洲最高。

AI大装置具体如何提高AI生产效率的?

通过将不同场景的算法模型进行底层抽象,形成成千上万的模块化套件,通用大模型加上小样本单一场景的细分优化,不算组合的算法模块,更快速批量满足长尾场景需求。

它们从根本上提升AI研发效率,降低成本,让AI模型摆脱手工生产,逐步上到流水线,通过规模化生产AI算法,大幅度降低算法模型生产的成本,从而以低边际成本实现对新场景的规模化覆盖。

商汤是怎么做到的?

作为AI企业的领头羊,创新与研发是商汤成立至今的核心武器。

商汤上市时募资的用途,60%用于研发。其中,大部分投入AI基础设施SenseCore,10%用于扩大AIDC算力,10%用于加强人工智能芯片的设计能力及开发自有的人工智能芯片解决方案,15%用于提升与人工智能模型有关的能力,还有25%将投入技术模型、产品和产学研。

科技研发,是产品更新迭代的基础,技术驱动的企业,创新技术无不需要常年累月的研发投入,才能保持行业领先地位。

其年报也说明了这一点,2021年,商汤集团继续保持行业领先的研发投入水平,全年研发支出30.6亿元,占收入比65.1%。财报显示,商汤集团2021年研发人员新增1500人至总数4200人,占员工总数的70%。

创新成果也喜人,截至2021年底,商汤集团累计拥有11494件全球专利资产,相较于2020年底增长96%,其中78%为发明专利。

研发投入占收入六成以上,不是所有的企业都对创新研发持之以恒的坚持。

今天的研发,就是明天的价值。

研发投入带来的是商业竞争力和增长动能的支撑。持续研发投入为商汤带来了技术和商业双重领域的丰厚回报。

其实,放大时空维度会发现AI普惠并非跨越式进行的,创新的本质,是技术演进,每次一步一步,甚至半步半步地往前走。

前三次工业革命,都是在一次次优化、修正、迭代中螺旋式上升,降低生产成本,提高生产效率基础上,并最终呈现颠覆性结果。

如果我们从最终的顶峰出发向后看,会发现商汤一直遵循AI和产业数字化的本质。

要实现AI普惠,需要AI规模化应用,要实现规模化,需要解决长尾场景应用,要解决长尾场景周期长、成本高,需要提高生产效率,降低生产成本。

从这个层面看,商汤从一开始就怀着长期主义的愿景,一步一步构建它心中的那个AI普惠的世界。

AI大装置,正通过实际成绩,让AI的光波覆盖得更宽、更广,逐渐抵达规模化临界点。

据悉,截至2021年底,23个投入使用的超算集群总算力为每秒1.17百亿亿次浮点计算(1.17exaflops),SenseCore生产出的商用模型数量达34000多个,AI模型生产效率相较于2020年底增长了152%。

与此同时,商汤的研发人效有而在逐年提高,2021年研发人员每人年均生产的商用模型数相较于2020年和2019年分别提高了72%和13倍。

152%的模型生产效率,72%的人效提升。

这一数字即使放眼全球AI公司,都颇为漂亮。

与业界整体水平相比,商汤研发效率高一个数量级,与之对应的,在AI下半场逐渐走向成熟的背景下,商汤的研发成本比业界低一个数量级。

商汤的毛利率从2018年的56.5%持续提升,到2021年达到69.7%,稳定的、高额的毛利率,得益于正是AI大装置带来的规模效应对研发效率的结果。

而这些,一起构成商汤AI大规模,并最终实现AI普惠的基础。

长期看来,更低的模型生产成本,更大的模型产能,让商汤可以更普惠、更深入地赋能实体经济,保持长期的商业竞争力和增长动能。

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基于商汤AI大装置为核心基座,商汤提供通用化的AIaaS(AI-as-a-Service)能力,目前已覆盖AI在各垂直场景中的应用。

2022年,商汤将会把SenseCore的能力进一步对市场开放。

AIDC将对外开放,为产业、科研、城市管理提供AI-as-a-Service智能计算服务,全面提高AI的生产力,加速全产业数字化转型。

全面解决长尾应用的需求问题,通过大幅降低人工智能生产要素的成本,实现高效率、低成本和规模化的AI创新与赋能。

四大板块,开启AI普惠之门

在SenseCore的人工智能基础设施底座之上,商汤企业、城市、生活、汽车四大板块的均衡发展,持续提高从数据、AI模型生产、场景应用、商业化的闭环效率。

从商汤的四大板块身上,已经初见AI普惠的影子。

智慧城市

AI等技术的进步,让城市治理建设进入新的阶段,海量的碎片化需求,垃圾满溢、共享单车乱堆放、道路损坏、交通事故、火灾及烟雾、紧急出口障碍......同时面临建筑密集、人口稠密、交通拥堵等一系列问题,城市的人力监管效率有限,基层工作强度大,治理质量也难以达预期。

城市治理迫切需要数字化转型,让城市数字化的市场进一步扩容。

商汤迎面挑战,也抓住机遇。智慧城市收入同比增长56.6%。

商汤城市方舟,作为数字城市运营的操作系统,不仅可以管理消防栓、井盖、电线杆及道路标志等公共设施,也可及时识别上述公共事件的及时发现和解决,以及洪水及台风等自然灾害的影响分析及后续救灾措施实施进展的跟踪。

商汤方舟城市开放平台包含14000多个AI模型,与城市的IT基础设施结合,将原始的城市数据实时转化成运营洞察、事件警报及管理行动。

商汤下沉到最基层,与应用场景紧密结合,深入城市毛细血管,在商汤打造的数字世界里,形成城市的安全隐患、市容环卫、水务河道、消防设施等涉及“人、楼、事、物”等智能化治理闭环,线上线下融合让城市真正成为一个智能体。

让城市管理由人力密集型向人机交互型、由经验导向型向数据驱动型、由被动处置型向主动发现型转变,也让商汤进一步提高智慧市场渗透率。

据悉,截至2021年底,商汤已累计有140个城市部署了城市方舟,相比2020年底增49%,在中国智慧城市计算机视觉软件市场份额排名第一。

截至2021年底,城市方舟搭载的AI模型数增加至22425个,相比于2020年底增长156%。

智慧商业

十余年流量争夺战趋于顶峰,To B金矿价值初显的征兆,在企业数字化转型大潮下,商汤的智慧商业也战绩不俗。

中国的经济已经到了一个临界点了,高质量的经济将是未来10-20年经济发展的绝对走向。而AI,正是开启这个临界点的最佳钥匙。

AI席卷而来、数据指数递增,其结果是:数字世界与实体世界的交集越来越多、边界越来越模糊。

2021年,商汤智慧商业的收入同比增长31.8%至19.58亿元。这背后是商汤的AI大装置为众多行业输送AI能量。

在工业制造领域,福田康明斯发动机生产工厂应用基于商汤SenseCore AI大装置打造的深泉工业质检推训平台,实现对发动机关键零部件的缺陷检测。

工业场景往往面临零部件种类多、型号多、缺陷种类多,深泉平台从多光学方案支持、多零部件形态支持、多重质检支持提供了解决方案,可以在漏检率和误检率上做到足够精准。

同时,面对AI质检这样的系统化工程,商汤的深泉平台还可以将智能化技术和产线完美融合,以提升产线效率,将工艺的迭代从“月”为单位改变为“周”为单位。

如今工业企业已经从单一产品的大批量生产,向多产品小批次的柔性生产趋势发展,深泉平台提供了工业模型训练组件、推理工作流调度组件、报表配置组件,低代码支撑柔性质检,满足多件小批次的高质量质检。

应用深泉平台后,福田康明斯发动机工厂的质检效率得到大大提升,同时随着工厂向智能制造转型,企业竞争力也得到显著增强。

在交通领域,商汤的AI技术也在发光发热。

商汤与中铁电气化局集团京沪高铁维管公司、中铁电化院共同打造“星空”4C(接触网悬挂状态监测装置)智能分析系统,成功将AI技术应用于高铁接触网智能巡检工作中。

京沪高铁是我国铁路交通大动脉为例,日常运营中,对于检测量需求极大,存在人工分析周期长、判定标准差异性大等难点。应用“星空”系统后,仅需2名技术人员用时10天,便可完成对同样300万张图片的分析,效率提升了20倍,让高铁完成一次接触网例行巡检时长缩短至短短4天,效率提升超过20倍,同时大大降低4C检测对人员经验的依赖程度。

截止目前,“星空”系统的全国高铁检测超过3万公里,图片数量超过4800万张,零部件数量超过13亿个。

据悉,“星空”系统不仅提高了接触网维管的智能化水平和检测效率,填补了我国4C智能检测分析领域的空白。

智能汽车

智能驾驶赛道在去年空前火热。

2021年,商汤智能汽车板块且持续快速发展,展示了不小潜力。

早在2016年,商汤就与本田共同深耕自动驾驶技术,加速智能汽车的研发进程。蓄势6年,让商汤爆发力十足。

智能汽车平台「绝影」亮相之前,已与30多家国内外主机厂产生了紧密的联系,定点量产项目覆盖车辆(生命周期内)总数超过2000万辆。

正式发力后,SenseAuto绝影由点到面,从商汤最引以为傲的“视觉感知技术”技术切入,从三大方向打造智能汽车。

绝影智能驾驶解决方案,聚焦基于不同传感器的L2+级高级辅助驾驶至L4级自动驾驶创新。

绝影智能车舱解决方案,覆盖从用户上车到用车多个场景的主动式人机交互体验。

绝影路云感知平台,通过车路云一体化来提升城市和交通综合管理效率。

三路猛攻,商汤得以覆盖单车智能(包括舱内舱外)以及车与路协同智能的发展,打通车路云的全栈闭环。据悉,商汤在智能驾驶、智能座舱、车路协同、L4级无人驾驶、无人驾驶小巴推进全线产品化商用。

截至2021年12月31日,商汤已经服务了超过40家车企,智能驾驶和智能座舱产品累计前装定点数量达2300万台,数量稳居行业第一。

在商汤2022年一季度的组织架构升级中,智能汽车事业群正式成立,绝影朝着“汽车行业内最具影响力的AI赋能平台”的方向奔去。

智慧生活

商汤智慧生活板块打下扎实的基础。

202年,商汤也成立了数字空间事业群,智慧生活的战略也得到升级。

在AI软硬一体趋势下,商汤与全球领先半导体公司合作研发,2021年底交付四款AI传感器实现0到1的突破,可以显著改善手机拍照的画质,并且以更低的功耗和更强的隐私保护来处理手机拍摄的照片视频,并成功落地头部手机厂商。

商汤的AI+AR技术落地到机场、博物馆、景区、商超等各式各样的场景,AR导航、AR导览、AR营销、AR技术,以及厘米级的定位,都极大丰富了用户的场景体验,商汤将虚实融合的感官体验,从APP扩大到现实生活。

大火的元宇宙,商汤是不可忽视的力量。

商汤进行了「虚实融合、由软带硬、由平台到生态」战略升级,战略重视下,商汤可以整合在AI感知、AR及MR技术、算力及客户生态的优势,打造行业领先的元宇宙赋能平台,提供多种关键技术引擎赋能各行业共建数字空间。

例如,商汤SenseME水星智能移动终端平台赋能设备数稳居行业领先地位。商汤SenseMARS火星混合现实平台可构建数字空间应用,开发虚实融合的交互浸入式体验。

坚持长期主义,践行AI普惠使命

AI普惠是一条渐进的道路,渐进的道路并不容易走。在AI祛魅后,AI行业正在成为少数人坚持走的路。

商汤相信,历史上的所有伟大,都是从摸着石头过河开始,而这一次,更是中国少有的已跑在欧美前面的时刻,需无畏地探索AI商业化的无限可能性。

商汤集团坚信人工智能技术变革带来增量价值,也将努力推动普惠和公平的智能时代到来。

作为A龙头企业,这是它的责任,也是它心之所愿的使命。

网友评论

1条评论
  • 2023-02-15 00:01:11

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