来源@视觉中国
文|贝克街侦探，作者|包
在此之前，从云科技经过8个月的过会，最终于2022年4月13日注册生效。至此，在“AI四小龙”中成立最晚的从云科技成为首家登陆a股市场的企业，不免令市场侧目，当日收涨39.23%，报21.40元/股。
然而，作为一家5年亏损23.72亿元的AI公司，从云科技虽然成功上市，但实际募集资金额仅为17.28亿元，仅为预计募集资金额的46.08%左右，这多少反映出市场对从云科技仍有些许担忧。
但是，个别企业经营不尽如人意，并不代表该行业就是夕阳产业。相反，人工智能作为未来科技发展的主要方向，受到世界各国在战略层面的高度关注，不断出台促进人工智能产业健康发展的文件，也为相关企业的跨越提供了难得的发展机遇。
01“兵家必争之地”
虽然“人工智能”最早诞生于1950年，但由于技术限制，直到2015年才被全球主要经济体提升到战略地位。人工智能的本质是一种新型的技术手段和工具。其在新基础设施领域发挥作用的路径是发展自身的产业化，更重要的是采用“AI+实体经济”的方式，赋能生产力升级推动各行业完成智能化转型，最终实现新旧动能转换。
2015年，日本率先发布了专门针对人工智能产业的指导性文件《机器人新战略》；紧接着，2016年，美国和欧盟分别发布了《人工智能研发战略计划》、《欧盟机器人民事法律规则》等文件。2017年，中国发布新一代人工智能计划，也是中国、欧洲、美国、日本人工智能领域技术进步竞争正式白热化的一年。
根据2017年中国发布的《新一代人工智能规划》，人工智能产业正式确定了“三步走”发展目标，即2020年实现“人工智能整体技术和应用与世界先进水平同步”；2025年实现“人工智能基础理论取得重大突破，技术和应用部分达到世界领先水平”；2030年，人工智能理论、技术和应用达到世界先进水平，成为世界主要的人工智能创新中心。
为确保三步走目标的顺利实现，2018年再次提出:“加快5G商用步伐，加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设”。人工智能相关政策随后进入密集发布期。
世界各国如此重视人工智能产业，主要有两个原因。
首先，人工智能作为一种新工具，可以帮助“新基础设施”赋能传统行业，成为数字经济发展的关键。
在新基础设施的三大领域中，两个领域都直接提到了人工智能。在信息基础设施领域，人工智能、云计算和区块链被视为新的技术基础设施；在融合基础设施领域，人工智能被视为支撑传统基础设施转型升级的重要工具。
二是人工智能产业发展所必需的巨大计算能力得到有效提升。《中国计算力发展指数白皮书》显示，早在2020年，中国计算力总量达到135EFlops，约占全球的31%，比全球增速高出约16个百分点。
在此基础上，2020年12月，国家信息中心信息化部和工业发展部联合发布《智能计算中心规划建设指南》，有力推动了AI产业化、工业AI和智能政府治理。加快以计算芯片、数据中心、智能计算中心等为代表的计算基础设施建设进程。，并为新的基础设施提供开发基础。
经过两年的努力，2022年2月，“东算西算”工程正式全面启动。作为新型基础设施的重要抓手，“东算西算”通过构建集数据中心、云计算、大数据于一体的新型计算网络体系，促进了东西部协同发展。
目前，我国已经在新一代人工智能计划中实现了2020年“人工智能整体技术和应用与世界先进水平同步”的目标。下一步，需要社会各界的共同努力，实现“人工智能的理论、技术和应用达到世界先进水平，成为世界主要的人工智能创新中心”。
02最喜欢的“北上广”
得益于科技进步和政策支持，国内人工智能产业持续处于高景气周期，推动中国人工智能产业快速发展。
据IT桔子数据显示，截至2021年底，中国共有7362家泛AI公司。以2010年为分界线，2010年之前新增人工智能公司数量为892家，但2010年之后，新增公司数量变化明显。
在2010-2017年期间，每年新增的人工智能创业公司数量都在增加，特别是在2015年，新增了1089家人工智能创业公司，这是近年来的最高水平。然而，随着市场热度的下降，新增的AI创业公司数量也在减少且下降明显，2018年为752家，2019年为326家，2020年为266家。
从区域分布来看，北上广仍然是人工智能产业发展的主要阵地。同样来自IT桔子数据，截至2021年底，北京市人工智能企业1878家，占比26%；广东有1623家，占比22%；上海有1192家，占总数的16%。三家瓜分了全国人工智能行业64%的公司，形成了绝对的第一梯队。
造成这种情况的主要原因是因为学习和工作的原因，大部分创业者来自北上广。IT桔子数据显示，在AI领域的中国创业者中，清华大学288位毕业生占据首位，北京大学179位紧随其后，上海交通大学127位。
从专业背景来看，截至2021年底，中国AI公司创业者专业背景排名前20的公司中，有141位创始人。这是因为，相比国内其他企业，它在人工智能领域走在了前面:2010年成立“自然语言处理部”，2012年初步形成AI战略，2014年开始涉足智能驾驶领域。到2016年，已经形成了以AI为核心的生态布局。
其次，有微软背景的企业家有135位。此外，还有来自阿里巴巴、腾讯、华为、IBM、Google的50多位甚至100位中国AI创业者。
03乘风破浪两万里。
梳理AI行业的格局，不难发现，AI公司虽然数量众多，但主要分为三类。
第一类是以，阿里，腾讯等为代表的互联网公司。他们的核心优势是数据量大，综合实力强，有开发基础层和技术层的实力。
在产品和服务方面，这些企业不仅专注于开发计算和开放平台，自主研发芯片产品，还专注于结合场景提供解决方案。
第二类是以海康威视、大华股份为代表的智能化转型配套硬件厂商，在传统领域有多年经验，客户资源丰富，对具体场景理解深刻，在安防领域有数据优势。
第三类是以商汤科技、易图科技、旷视科技、从云科技、第四范式为代表的技术级企业，被称为“AI四小龙”。这些企业主要在产业链的技术层面发力。
相比BAT AI初创企业，最大的优势是常年接触一线消费场景，数据量大，在计算能力和芯片上有优势，比如阿里的“平头哥”芯片，阿里云，昆仑芯片。这种基础设备符合商用标准，前期需要大量投资。对于初创企业来说，无论是资金还是人才都有明显优势。
对于从云科技等纯AI公司，要扬长避短，注重垂直行业的成果转化，进行AI+产业的深度融合。云科技也深知成果垂直转化的重要性。
自2017年以来，从云科技开发了一个面向各行业的通用人机协作平台。在此基础上，构建了多方AI生态系统——“轻舟”平台，是面向智慧出行、智慧商业等应用场景的基础操作系统。
canoe平台可以开放引入生态伙伴，并提供联合开发AI应用和配套SaaS服务，让人工智能服务惠及更广泛的行业客户。其中，独立的软硬件供应商和集成商可以直接向终端客户交付标准应用集，满足常见场景的需求，也可以基于“轻舟平台”的应用集和中间件进行二次开发，满足云主要布局在科技领域的应用场景之外的其他行业业务场景的需求。
在独木舟平台的推动下，从云科技的收入从2017年的4.84亿元增长到2021年的10.76亿元。由于行业内天花板极高，未来营收有望进一步增加，但能否盈利只能靠时间来验证。
由于各行业数字化的大趋势，数据作为生产要素的重要性日益增加，这将对现有的基于要素比较优势的国际分工格局产生影响。但是行业门槛极高，想要在这个大市场中分一杯羹的员工，前期必须愿意投入。
2017年至2021年，云科技亏损23.72亿元，但同期的RD费用却高达17.74亿元。公司之所以敢投入大量RD资金，主要是因为其所在行业的经济规模占GDP的比重越来越高，只有高努力才能有高回报。
2015年至2020年，中国数字经济规模快速增长，从2015年的18.6万亿元增长到2020年的39.2万亿元，占GDP的比重从27.5%上升到38.6%。
在可预见的未来，随着网络传输的速度，海量数据的积累，以及云计算、人工智能、物联网等代表性技术的成熟，数字经济将在各个行业打开更大的想象空间空，员工自然可以乘风破浪，翱翔两万里。
