刚刚,云天理菲上市!

发布时间：2023-04-04 10:19:59 所属栏目：产品来源：

导读：ChatGPT的诞生,让AI赛道再次燃起了一把火,一边是炙手可热的投资者汹涌而来,一边是大国博弈之下,国家战略级别的高度关注。

最近，云天励飞CEO陈宁博士忙得不可开交，前脚接待了省级领导，后脚又赶去接待科技部重大

ChatGPT的诞生,让AI赛道再次燃起了一把火,一边是炙手可热的投资者汹涌而来,一边是大国博弈之下,国家战略级别的高度关注。

最近，云天励飞CEO陈宁博士忙得不可开交，前脚接待了省级领导，后脚又赶去接待科技部重大专项司，各类调研络绎不绝。

今天，伴随云天励飞公司正式敲响上市之钟，百年企业发展与时代命题交织，在当下这个重要的时间节点，产生激荡出前所未有的鼓舞人心的共振。

自商汤率先破局，云从科技紧随其后登陆科创板，再到如今云天励飞敲响上市钟声，逆水行舟的人工智能赛道上，挺过IPO这瓶“卸妆水”的洗礼，是AI明星们给予过往嘲笑与批评，最有力的回击。

人工智能的魅力，在于其具有挖掘一切或紧密、或松散的数据关系的能力。

这些庞大而松散的数据关系中，潜藏着现实世界的种种蛛丝马迹，对这些蛛丝马迹的淬炼与加工，将能够开启一座座潜力无穷的宝库。

AI是普惠的，如同水与电，它的存在是沉默的，同时拥有无可置疑的重要性。

如同需要水与电带来生存上的便利，我们需要AI在于它能够带来降本增效，都是一种刚需。

然而，AI应用落地的过程极其繁琐，远不如技术创新般直观。

AI以普惠之姿，进行商业化落地过程中，对企业的考验是能否“接地气”，抓住痛点并解决问题，警惕的是过于阳春白雪，创造出“伪需求”。

AI要实现普惠，大规模进入产业，就必须解决成千上万的碎片化场景应用问题。

从技术的演进规律来看，由定制化走向标准化、平台化，是一种必然。因为没有标准化，定制化走不长远，定制化需要在标准化的基础上延伸新的意义。

To B行业存在定制化的特性，开发周期较长，期间需要实时响应，而大多数AI公司由于标准化研发投入不足，导致在一家公司处耗费大量人力、物力和时间。

最终沦为可悲的项目，获得与AI科技公司极不相称的低毛利率，与此同时，失去的是覆盖更多领域的机会，毕竟在玩家众多的AI赛道，时间从不等人。

随着AI安防走入深水区，算法厂商们纷纷碰上一个核心问题，AI技术的落地必须强依赖于硬件厂商，而硬件能力又难以获得。

深层原因在于，大多数人工智能企业在没认清自己，想好业务时，就技术先行，企图以人工智能技术撬动整个行业。

这一商业模式上的缺陷，在行业野蛮生长时期，被掩埋；在行业的冷静期，则被无情曝露。

微软亚洲研究院副院长张益肇曾告诉雷峰网，很多AI创业者们在切入某个场景时，既没捋顺流程，也没想清模式。单纯觉得我有AI技术，有几个合作伙伴，就能大干一场。

在一批出现问题才解决问题的大军中，只有少部分坚持商业模式，跟进迭代速度的企业，涅槃重生，而这种代价自然不是所有公司都能承受得起。

不同于当时业内对 AI 如何落地的模糊认知，云天励飞非常注重技术的应用场景问题，是业内较早意识到算法、芯片深度融合重要性的企业。

芯片研发周期极长、投入极大、风险极高，这条路的难走无需赘言。

在AI资本热钱涌动的2015-2018年，云天励飞没有在资本市场获得多大关注，也鲜有披露融资记录。

在这几年里，云天励飞默默进行着自己的芯片研发步骤：2016年推出第一代专用于神经网络处理器NNP100；2018年AI芯片“DeepEye 1000”（深目）流片。

根据招股书，2019-2021年，公司研发费用分别为2亿元、2.19亿元、2.95亿元，占营业收入的比例分别为86.79%、51.42%及52.17%。

一个有趣的现象是，2019年开始“AI资本寒冬”来袭，这一年却刚好是云天励飞发展的转折点：“DeepEye 1000在这一年正式对外销售并商用；公司在这一年开始接连披露大额融资。

云天励飞有了AI独角兽的骨像。

这一现象背后的原因，其实很好解释，资本市场回归理性，其实就是回归企业本质，有核心技术壁垒且与应用场景深度结合的公司，犹如潮退后显露出的海底礁石，引人驻足流连。

比如，云天励飞可以在一秒钟里完成对数十亿级规模数据的检索，而只需基于云端一台普通PC机的运算能力。

这与前端芯片的结构化、云端的深度学习和大数据分析的算法能力是分不开的。

将海量的非结构化数据转化成结构化数据，并将数据打上标签，然后进行比对分析，要确保这一过程通畅无阻，不仅需要强大的AI芯片，还要有结合业务场景的高性能算法。

2017年，曾供职NEC Labs，前Snap资深科学家、Snap研究院创始人之一王孝宇博士归国，出任云天励飞首席科学家。

但客户对技术的需求，亦如马斯洛需求理论概括的人类需求，总是在低层需求满足后，在其他方面提出更高的要求。

现阶段，云天励飞研发的可重定义AI芯片，面向嵌入式前端和边缘计算应用，可灵活支撑多类算法框架，提高算法实现的效率，降低后台处理成本，具备高性能、低功耗、低成本的优点，并且支持运行自有及第三方人工智能算法。

这是因为，随着AI的研发模式发生变化，云天励飞随之改变了自己的研发观念，把重心从建立更好的模型，转移到了高效获取最好的数据上。

“之前我们的观念是招聘最好的人，开发最好的技术，达到最好的效果。但实际不是这样的，如何在最短的时间内，得到可以使模型达到最优效果的数据集，这才是最重要的。”

降低技术应用的门槛：左手自研AI芯片，右手自研算法

从稍显禁锢且同质化严重的安防领域一路挺进，又在AI公司普遍布局算法和芯片后成功上市，云天励飞的成功，主要得益于自身够宽、够深的护城河。

人工智能芯片平台，通过自定义指令集、处理器架构及工具链的协同设计，实现算法技术芯片化，提升产品和解决方案的高效性及场景适应性。

除了继续提升相关算法速度和精度，还将结合场景，采用音频等模态信息，提升传感器信息流中语义和非语义信息的结构化密度，带来更加智能的大数据自动推理分析，使产品及服务在更多应用场景落地。

八年时间，云天励飞走过了“算法芯片化”和“端云协同”的技术探索之路，也走过了从安防到城市再到商业的产业落地探索之路，亲历了人工智能从蛮荒到普及的全过程。

足够的技术实力是一方面，能够铺开规模，同时控制好成本和供应链，又是另一方面。

相比于传统巨头，渠道以及生态建设能力往往是AI创业公司的“七寸”。

为了在需求迭代马不停蹄的碎片化市场，更好实现AI的落地，云天励飞还提出了具有里程碑意义的“自进化城市智能体”，积极布局整个生态联盟。

自进化城市智能体，即具备自学习、自进化能力的人工智能技术，通过关注全场景，实现端云协同，统筹管理、应用承载。

形象一点解释就是，给城市换上一个更强健的躯体，以及一个更聪明的大脑，同时为其注入灵魂，为整个城市的智慧化进行一次从上到下的升级。

为了实现这一目标，云天励飞正在发挥自己的桥梁作用，一边连接着无数碎片化的场景，一边连接着扮演不同角色的开发者和服务商。在满足客户差异化需求的同时，达成生态伙伴的“群体胜利”。，达成生态伙伴的“群体胜利”。这也是阿里巴巴集团董事局主席马云提出的“新零售”概念的核心所在。

（编辑：驾考网）

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