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「AI長跑運動員」格靈深瞳如何沖破「盈利紅線」？
4月20日，格靈深瞳發(fā)布上市后首份年報，首次在報表層面實現(xiàn)扭虧為盈，并于21日正式摘去了股票名稱中的“U”標識。
全年營收3.54億元，同比增長20.47%；
凈利潤3261.49萬元，同比增長147.67 %；
經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額為1.55億元，同比增長280.09%。
這組數(shù)據(jù)，猶如在“虧損”成為老生常談的AI行業(yè)，掘開了一道口子。
翻開AI公司的財務(wù)數(shù)據(jù)，各家雖然在營收上都有不少進賬，但因高額研發(fā)費用和多應用領(lǐng)域落地難帶來的巨額虧損問題，依舊難以化解。
格靈深瞳率先打響AI計算機視覺公司盈利的第一槍，說明了AI公司在進行高研發(fā)投入和商業(yè)化探索的同時，也可以做到彌合成本與營收兩條曲線，實現(xiàn)自我造血。
格靈深瞳財報健康度的三個指標：高研發(fā)、加速商業(yè)化、扭虧
其實，格靈深瞳的盈利早有跡象。
2019年、2020年和2021年，格靈深瞳的營業(yè)收入分別為0.71億元、2.43億元和2.94億元，歸母凈虧損分別為4.14億元、0.78億元和0.68億元。
盡管距離盈利仍有距離，但其營收增長和虧損大幅縮減的趨勢已十分明顯。自2020年起，公司就實現(xiàn)了經(jīng)營層面的盈利，即不考慮股份支付已經(jīng)實現(xiàn)盈利了；2022年，公司報表層面盈利，歸母凈利潤達0.33億元，實現(xiàn)扭虧為盈。
疫情期間，人工智能公司大多經(jīng)歷了業(yè)務(wù)停擺、供應鏈瘋漲、招投標推遲、合作中斷等沖擊。格靈深瞳能保持正向盈利，著實不容易。
人工智能發(fā)展到今天，技術(shù)壁壘已經(jīng)逐漸建立，企業(yè)走到了檢驗商業(yè)落地能力和產(chǎn)品價值變現(xiàn)的新階段。資本市場也愈發(fā)青睞變現(xiàn)能力更強，更加貼近用戶端的產(chǎn)品。
格靈深瞳專注人工智能的技術(shù)層和應用層，通過計算機視覺技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、機器人技術(shù)和人機交互技術(shù)與應用場景深度融合，提供面向智慧金融、城市管理、商業(yè)零售、軌交運維、體育健康、元宇宙等領(lǐng)域的人工智能產(chǎn)品及解決方案。
年報顯示，格靈深瞳依然在持續(xù)加強各領(lǐng)域的研發(fā)投入。
2020-2022年，格靈深瞳在研發(fā)上的投入分別為1.14億元、1.21億元、 1.32億元，截至報告期末，研發(fā)人員數(shù)量為 276 人，同比增長49.19%。
橫向?qū)Ρ龋m在絕對金額上談不上大手筆，但研發(fā)逐年增長的持續(xù)投入，已經(jīng)足以說明格靈深瞳在技術(shù)上的執(zhí)著。
站在行業(yè)角度，目前格靈深瞳的絕大部分營收，主要來自于金融和城市管理兩個領(lǐng)域，二者總營收占比超過90%，且都貢獻了較高的毛利率。
2022年，智慧金融產(chǎn)品及解決方案營收為3.11億元，同比增長59.58%，毛利率相比上一年增加7.3個百分點至55.49%；城市管理產(chǎn)品及解決方案毛利率達到73.8%。
金融和城市管理是格靈深瞳布局較早的領(lǐng)域，業(yè)務(wù)基礎(chǔ)扎實，格靈深瞳的營收大頭，大都歸功于這兩大業(yè)務(wù)。
格靈深瞳明白，只有守好了核心場景這個大本營，才能獲得足夠的彈藥，投入新的業(yè)務(wù)戰(zhàn)場。場景探索中出現(xiàn)的問題，也才會隨著新業(yè)務(wù)場景的逐漸成熟得到緩解。
對于包括格靈深瞳在內(nèi)AI企業(yè)來說，如何補齊業(yè)務(wù)場景中的短板，打破營收結(jié)構(gòu)上的桎梏，是未來發(fā)展的共同挑戰(zhàn)。
格靈深瞳已經(jīng)意識到了其應用領(lǐng)域有待完善的問題，并在財報中提到，公司接下來將重點強化對軌交運維、體育健康和元宇宙領(lǐng)域的研發(fā)和商業(yè)化落地，尋求收入規(guī)模的增長。
目前，格靈深瞳的業(yè)務(wù)陣地已經(jīng)從智慧金融、城市管理、商業(yè)零售，拓展至體育健康、軌交運維、元宇宙三個前瞻性的業(yè)務(wù)場景。并且，后三大業(yè)務(wù)場景的部分產(chǎn)品及解決方案，已進入客戶驗證或落地驗收階段。
不過，新業(yè)務(wù)場景的出現(xiàn)，必然伴隨著市場接受度及規(guī)?；a(chǎn)的又一輪考驗，需要市場給予更多的耐心。
論體量，在AI賽道的明星創(chuàng)企中，格靈深瞳不算高的。但是，格靈深瞳能在人工智能企業(yè)普遍持續(xù)虧損運營時，保持良好增長態(tài)勢，率先實現(xiàn)盈利，稱得上獨樹一幟。
人工智能泡沫已然散去，盈利背后，是時候真正停下來，看看這家公司是如何從資本輸血走上自我造血的進化之路。
盈利之道：將技術(shù)轉(zhuǎn)化為有效的企業(yè)競爭力
過去幾年，國內(nèi)AI行業(yè)不再純粹以產(chǎn)品和技術(shù)的競爭為先，而是變成了一種資本的模式。
熱錢的涌入，推高了市場的關(guān)注度以及賽道估值，使得以高技術(shù)壁壘為顯著特征的人工智能行業(yè)，出現(xiàn)一個吊詭的現(xiàn)象：
“討論產(chǎn)品的人很少，討論融資和估值的人很多?！?/p>
融資和估值可以體現(xiàn)一家公司商業(yè)上的成功，卻難以判斷出一家好的公司，或者說一家公司的健康度。
在整體浮躁的環(huán)境中，同等時間內(nèi)，如何操控金錢的流向，出現(xiàn)了兩類不同的邏輯。
一類將重點投入到創(chuàng)新上，討論產(chǎn)品，潛心研發(fā)，追求拓寬技術(shù)的邊界與層次。
另一類將重點放在擴大規(guī)模上，或向上做芯片，或向下做集成，努力擴展自身業(yè)務(wù)邊界。
兩種邊界的拓展無所謂對錯，但事關(guān)“時間”和“度”的把握。
長期來看，技術(shù)創(chuàng)新與規(guī)模擴大，在企業(yè)的不同發(fā)展階段，重要程度不盡相同。但在大的邏輯上，總是產(chǎn)品成功在前，規(guī)模擴大在后。
在度的把握上，則最忌三心二意，或一味擴大規(guī)模，否則很容易在向資本講述動聽故事的過程中迷失自我。
總的來說，把控技術(shù)創(chuàng)新與擴大規(guī)模的節(jié)奏，是一個“技術(shù)活”，邊界的拓展，要以衡量自身的健康度為基礎(chǔ)。
這一點上，格靈深瞳的警惕性很高。
過硬的技術(shù)能力，產(chǎn)品上的競爭力
國內(nèi)計算機視覺創(chuàng)業(yè)公司中，格靈深瞳入行早，創(chuàng)始團隊頭頂技術(shù)光環(huán)而來，是其優(yōu)勢。
自2013年成立后，不同于主流AI公司選擇的二維視覺技術(shù)路線，格靈深瞳選擇了在當時極為領(lǐng)先，國內(nèi)幾乎一片空白的三維視覺感知路線。
以人臉信息為例，三維視覺通過收集物體點位判斷行為軌跡，獲取的信息不只是平面的人臉圖片信息，而是立體人臉的深度信息捕捉。
以三維視覺技術(shù)路線為基礎(chǔ)，格靈深瞳早期選擇線下零售場景，通過對零售場景進行視頻分析，幫助零售商優(yōu)化經(jīng)營。
及至2016年，實體零售被O2O嚴重沖擊，再加上三維視覺技術(shù)過于超前，上下游產(chǎn)業(yè)鏈不成熟等客觀原因，格靈深瞳外部銷售屢屢碰壁。
格靈深瞳雖收獲了技術(shù)突破的果實，卻沒有品嘗到技術(shù)轉(zhuǎn)化為商業(yè)落地的成果。
“企業(yè)如果只是空有技術(shù)，或者技術(shù)瞄準的方向跟市場有很遠的距離，注定會失敗?！边@句話成為趙勇的經(jīng)驗之談。
此后三四年時間，格靈深瞳開始低頭看路，埋頭深耕。
技術(shù)端，格靈深瞳在創(chuàng)新和自研上默默耕耘，建起了自己的核心技術(shù)體系，底層AI技術(shù)平臺——深瞳大腦。
基于深瞳大腦，格靈深瞳形成了與場景深度相關(guān)的五大技術(shù)方向：深度學習的模型訓練與數(shù)據(jù)生產(chǎn)技術(shù)、3D立體視覺技術(shù)、自動化交通場景感知與事件識別技術(shù)、大規(guī)?？珑R追蹤技術(shù)和機器人感知與控制技術(shù)。
深度學習的模型訓練與數(shù)據(jù)生產(chǎn)技術(shù)，節(jié)省了大量數(shù)據(jù)標注資源，可通過挖掘海量數(shù)據(jù)，主動觸發(fā)模型更新訓練，提高算法的準確率和生產(chǎn)率。同時，用人工標注加 AI 模型自動化預識別的方法，可覆蓋公司內(nèi)部 99%的算法標注任務(wù)。
回歸主流的人臉識別陣營，進入金融和安防領(lǐng)域的同時，當初主打差異化的3D立體視覺技術(shù)，也并沒有被拋棄且持續(xù)進行技術(shù)迭代，目前已經(jīng)落地智慧金融領(lǐng)域，協(xié)助銀行客戶進行日常運營管理；在新興場景領(lǐng)域，格靈深瞳的這項技術(shù)長項也為業(yè)務(wù)落地注入技術(shù)活力。軌交運維領(lǐng)域，公司的3D重建與立體視覺分析技術(shù)解決了傳統(tǒng)算法中誤差較大的問題，讓計算機視覺技術(shù)運用于軌交檢修的落地應用成為可能；在體育健康領(lǐng)域，公司的3D立體視覺技術(shù)使得設(shè)備成本降低的同時，提高了可靠性和易用性，同時運動姿態(tài)分析技術(shù)通過采集不同場景下人體姿態(tài)數(shù)據(jù)，通過自主研發(fā)的三維人體姿態(tài)估計算法，能夠克服人體關(guān)鍵點采集不準不穩(wěn)的難題。
長期的商業(yè)化經(jīng)驗，漸進有序的進入行業(yè)
除了深耕技術(shù)，業(yè)務(wù)上的調(diào)整也隨之進行。
吸取了之前在技術(shù)和賽道選擇上的經(jīng)驗教訓，格靈深瞳在邊界的拓展上，保持著謹慎的節(jié)奏：一邊拓展更易商業(yè)化的業(yè)務(wù)場景，擴大收入規(guī)模；另一邊警惕一味追求漂亮的營收數(shù)字，陷入盲目擴張。
商業(yè)零售之外，格靈深瞳找到了城市管理、智慧金融兩大日后的重點業(yè)務(wù)。
確定新的定位后，格靈深瞳將自己的AI優(yōu)勢，融入業(yè)務(wù)場景中：
城市管理領(lǐng)域，落地全國多省市的政府機關(guān)或企事業(yè)單位定點項目。
智慧金融領(lǐng)域，為農(nóng)業(yè)銀行全國各省市的上萬家分支機構(gòu)，提供智能安保、智能運營、智能風控等解決方案。
商業(yè)零售領(lǐng)域，已為排名前列的地產(chǎn)類客戶帶去數(shù)據(jù)服務(wù)。
一番耕耘下，格靈深瞳的落地能力得到業(yè)內(nèi)認可。如今，其城市管理、智慧金融、商業(yè)零售的產(chǎn)品和解決方案，正運行在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的諸多角落。
隨著核心產(chǎn)品線和賽道逐漸清晰，格靈深瞳在不斷優(yōu)化下游客戶需求、升級核心技術(shù)的同時，開始積極尋求多元應用場景。
目前，格靈深瞳自研的軌交運維領(lǐng)域列車智能檢測解決方案，已在高鐵和地鐵項目中落地應用。
除此以外，公司也在體育健康、元宇宙等領(lǐng)域進行了布局，并已開展試點應用。據(jù)悉，格靈深瞳的體育健康業(yè)務(wù)面向“教、練、考、賽”四大場景，提供實現(xiàn)校園全場景覆蓋的AI+校園體育一體化解決方案，目前已經(jīng)在多所學校進行試點，為20000多名師生提供提供日常教學支持與考試服務(wù)；元宇宙領(lǐng)域，公司基于3D立體視覺技術(shù)自研了大規(guī)模沉浸式人機交互系統(tǒng)，未來可應用于沉浸式互動游戲、賽事、發(fā)布會、文旅和展廳等領(lǐng)域。
面向未來的制高點之爭，加碼多模態(tài)大模型和AIGC
數(shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展，為人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造了良好的發(fā)展條件和技術(shù)環(huán)境。
當下，人工智能正被視為推動整個國家數(shù)字化經(jīng)濟發(fā)展的核心推動力，2022年國務(wù)院印發(fā)的《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》提到，包括AI算法、算力在內(nèi)的數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)增加值在2025年將達到13.8萬億元。
對于提供人工智能技術(shù)的企業(yè)而言，在接下來的競爭中，具備原理性技術(shù)和原創(chuàng)能力十分重要。
未來戰(zhàn)略上，格靈深瞳選擇繼續(xù)保持大規(guī)模的研發(fā)投入，面向未來的制高點之爭，格靈深瞳提前布局，加碼多模態(tài)大模型和AIGC。通過結(jié)合圖像理解、自然語言處理、三維重建技術(shù)等多模態(tài)任務(wù)與數(shù)據(jù)，以及大語言模型的歸納推理能力，輸出更準確優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容。
2022年，格靈深瞳已完成跨類別預訓練模型自動化微調(diào)的升級，納管了海量領(lǐng)域數(shù)據(jù)。
接下來，格靈深瞳將進一步改造深瞳大腦，結(jié)合最新的 zero-shot 技術(shù)，將海量數(shù)據(jù)進行多輪迭代后，完成對多模態(tài)大模型的數(shù)據(jù)投喂，最終使其服務(wù)于多條產(chǎn)品線。
格靈深瞳之后，AI產(chǎn)業(yè)將被重新審視
格靈深瞳是AI獨角獸中最晚開始上市動作但卻最早在A股上市的公司。
在沖刺科創(chuàng)板 “AI 第一股” 的名單中，早有依圖科技、云從科技、云天勵飛、曠視科技等企業(yè)，其中最早申請上市者可追溯至2019年。
人工智能行業(yè)是一個技術(shù)、人才、資金都十分密集的行業(yè)，進入壁壘高，產(chǎn)品具有高技術(shù)含量，高附加值的特點。
AI算法的一個顯著特點是難以標準化，不同場景的數(shù)據(jù)要求各不相同，常常需要定制化開發(fā)。
但長期來看，高度定制化解決方案，在AI行業(yè)難以走通。
針對不同場景收集數(shù)據(jù)訓練模型，成本極高，不少AI企業(yè)都嘗試過在行業(yè)定制算法，但這種模式往往造成虧損越來越嚴重，且會與集成客戶形成競爭關(guān)系。
更為殘酷的一點是，AI更靠近軟件層，而現(xiàn)階段在國內(nèi)市場，很多客戶對軟件產(chǎn)品的價值，依然缺乏尊重。
凡此種種，導致AI產(chǎn)品難以落地，AI公司深陷盈利困局。
那么，技術(shù)的先進性和商業(yè)應用價值之間，到底存在怎樣一種關(guān)系？
過去一年多以來，臺前，人工智能技術(shù)創(chuàng)新頻現(xiàn)亮點；幕后，人工智能企業(yè)發(fā)展已經(jīng)進入深水區(qū)。
從市場規(guī)模、場景應用、帶動作用來說，計算機視覺領(lǐng)域的未來市場，空間廣闊。
據(jù) iResearch 數(shù)據(jù)，2021 年我國計算機視覺產(chǎn)品市場規(guī)模，占整個人工智能行業(yè)的 49.6%，達到 990 億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 3,079 億元。預計至 2026 年，我國計算機視覺核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模和帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模將分別增長至 2,208 億元和 6,733 億元。
這意味著，擁有先進技術(shù)已不足夠，企業(yè)需要明確目標，對進入的行業(yè)，對如何提高交付效率、降低交付成本，做到心中有數(shù)。這樣才能在現(xiàn)實場景中，將技術(shù)的先進性轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，從而為公司帶來穩(wěn)定的正向現(xiàn)金流增長。
對AI企業(yè)來說，在持續(xù)投入保證技術(shù)先進性的同時，還要盡可能尋找好的落地方式，壓力巨大。
格靈深瞳在人工智能行業(yè)普遍縮水，企業(yè)在商業(yè)化探索中虧損運營時，實現(xiàn)盈利的事實，至少澄清了一點：高研發(fā)投入并非AI企業(yè)難以盈利的罪魁禍首。
事實上，高研發(fā)投入帶來的強大產(chǎn)品力，在同質(zhì)化嚴重的AI領(lǐng)域，反而恰恰是衡量企業(yè)健康度的一個重要指標。
另一個指標，則是恰當?shù)膱鼍耙约伴_拓節(jié)奏帶來的企業(yè)競爭力。
隨著AI風口歸于平靜，商業(yè)應用價值的地位凸顯。在保持技術(shù)先進性的同時，脫虛向?qū)?，跨過自我造血時刻，才是接下來資本市場最為看中的。
格靈深瞳的可貴之處在于，雖走過彎路，但最終能在技術(shù)與落地的重壓下，耐心調(diào)整沉淀數(shù)年，既懷抱著高遠的目標，同時又沒有忽視一個個可能導致動作變形的局部細節(jié)。
從臥薪嘗膽，到搶先諸多AI企業(yè)快速完成上市流程，再到快速實現(xiàn)盈利的一系列動作，是遠見與堅持，最終讓這家AI長跑運動員，沖過了盈利紅線。
如今，格靈深瞳奔跑的樣子，為外界判斷AI公司，提供了一個具體的縮影。因“虧損”而備受詬病的AI產(chǎn)業(yè)，也將獲得重新審視。
于行業(yè)而言，格靈深瞳此次報表層面的率先盈利，進一步提振了整個行業(yè)的信心，為AI更好更快走向產(chǎn)業(yè)，贏得了更多空間。
作者 | 路遙
編輯?| 陳集
