编者按:在二十一世纪新十年开启之际,搜狐科技正式推出《中国创新公司100》系列榜单及报道,围绕5G、AI,以及芯片、制造、零售、出行、社交、客户服务等领域内的技术创新和商业模式创新,对优质创新公司及相关行业进行深度价值挖掘。
目前,处于第三波浪潮的AI正在迎来加速发展,AI技术不断突破,进入应用规模爆发的临界点。2020年,AI还跻身“新基建”七大领域,成为各行各业数字化、智能化升级的重要基础设施,大量布局AI的科技巨头和勇于探索商业模式的公司逐渐开始涌上潮头。
在AI掀起的第四次工业革命中,谁能脱颖而出?继智能语音榜单后,搜狐科技《中国创新公司100》正式计算机视觉榜单,评选出国内20家代表企业。未来的一段时间内,我们还将围绕计算机视觉的创新公司,以及机器人、AI芯片等细致划分领域进行系列策划报道,并举办主题沙龙活动,敬请期待。
7月29日,搜狐科技《中国创新公司100》正式对外发布中国计算机视觉企业榜单。根据技术水平、经营状况、融资进展等公开核心指标,并结合业内专家审定,评选出国内计算机视觉领域20家代表企业。入榜的“AI四小龙”市场地位如何?海康威视、大华股份等传统硬件巨头如何布局?哪些领域应用最为成熟?让我们来一一揭晓答案。
1、计算机视觉是AI市场最大分支,“AI四小龙”是计算机视觉市场的主导者,占比一度超过一半,但去年有所下降;
2、15家初创企业以10%的融资事件获得高达30%的行业融资规模,资本集中效应突出,上市潮正在袭来;
3、企业技术布局多点开花,人脸识别是布局最为广泛且最受关注的计算机视觉技术;
4、安防和营销是计算机视觉最大的两个应用领域,合计占比接近90%,但多数企业仍处于亏损状态。
在我们与外界交流的信息中,有70%来自眼睛看到的东西,即视觉信息。计算机视觉(CV)就是使用计算机模仿人类视觉系统的科学,形象地说,就是给计算机安装上眼睛(照相机)和大脑(算法),让计算机拥有类似人的提取、处理、理解和分析图像能力。手机里的AI摄影、出入地铁时的自动测温、楼宇闸机上的人脸识别等等,背后都是计算机视觉技术在发挥作用。
计算机视觉研究兴起于20世纪60年代初,近些年在深度学习的帮助下不断取得突破。据Gartner曲线,计算机视觉最近三年持续处于期膨胀期,预计还需2-5年进入发展成熟期。艾媒咨询多个方面数据显示,中国有高达42%的企业在应用计算机视觉有关技术,计算机视觉慢慢的变成了人工智能市场中最主要的构成部分。
咨询机构IDC在今年6月发布的《中国人工智能软件及应用市场研究报告2020》显示,去年中国人工智能软件市场规模接近231亿元,其中计算机视觉市场规模为16.6亿美元(约合人民币114亿元),即计算机视觉市占率接近一半,是国内AI市场规模最大的分支。
从市场格局来看,去年“AI四小龙”的市场占有率合计占比已低于50%(2019年合计达51%),但商汤科技和旷视科技仍位居前两位;海康威视位居第三,云从科技和依图科技分列四五;大华股份、创新奇智等企业市场占有率也比较靠前,这7家企业合计市场占有率在55%左右。而据IT桔子多个方面数据显示,计算机视觉有关领域共有 840家公司,这也代表着在头部企业获得较大市场优势后,市场之间的竞争依然非常激烈。
成立于2001年的海康威视、大华股份、佳都科技目前均已上市,而成立于2003年的虹软科技作为科创板首批15家企业之一在2019年7月上市。截止7月29日收盘,海康威视和大华股份市值最高,分别达到5871亿元、628亿元,虹软科技和佳都科技分别为219亿元和129亿元。成立于2009年宇视科技则被上市公司千方科技收购,其最新市值约240亿元。
其它15家企业多是在2011年-2014年成立,期间第三波浪潮人工智能迎来加速发展,带来了计算机视觉行业的融资大爆发。据IT桔子数据,计算机视觉行业共发生1321起投资事件总投资额达2288亿元,而这15家企业获得136起融资,合计金额达到698亿元。也就是说,这15家企业融资次数仅占比10%,但却获得了高达30%的行业融资规模,平均每起融资高达5亿多元,资本集中效应突出。
这15家未上市公司中,“AI四小龙”是当之无愧的资本宠儿,商汤科技以高达389亿元的融资金额位居第一,是全球估值最高的人工智能初创企业,最新估值已超百亿美元;旷视科技、依图科技、云从科技融资金额也分别达到82亿元、47亿元、30亿元,影谱科技融资额也达到30亿元。这五家企业的合计融资达到578亿元,合计占比接近83%。
值得注意的是,8家上榜企业已有比较明确的上市计划,而科创板成为主阵地。计划募资37亿元的云从科技上市进展最快,已在7月20日实现科创板过会,有望成为科创板AI第一股;旷视科技、云天励飞、格灵深瞳、奥比中光处于科创板问询阶段,其分别拟募资60亿元、30亿元、10亿元、9亿元。
AI医疗影像公司鹰瞳科技则计划赴港上市,已在6月21日向港交所提交招股书。而最先获得科创板受理的依图科技募资金额最高,达到75亿元,但遭遇诸多质疑后已主动终止上市。商汤科技自去年以来就不断爆出上市消息,或会在科创板和港股上市。这些独角兽企业上市慢慢的变成了必然,但也会面对市场更大的检验。
以“AI四小龙”为代表的技术型企业是计算机视觉领域的中坚力量,而海康威视、大华股份等传统摄像头厂商则通过硬件的智能化转型切入AI领域,围绕视觉技术进行研发布局。
计算机视觉涉及多个技术分支,榜单上企业布局的有关技术包括人脸识别、物体识别、场景识别、影像识别、手势识别、视频结构化、OCR(光学字符识别)等;其中人脸识别能够说是布局最为广泛且最为外界熟知的技术,榜单上几乎所有企业均有布局。“AI四小龙”的人脸识别准确率已超过99%,这背后离不开深度学习的推动。
人脸识别是一种身份鉴定的识别技术,非接触性和非强制性特征使其在各类场景中大范围的应用,比如金融领域的身份验证,零售环节的面部识别支付,商业服务领域的自动识别客户等方面。目前,旷视科技是国内人脸识别最大的技术供应商,一度占据国内60%的份额。
不局限于单点技术,不少企业在技术布局上全面开花,比如商汤科技布局了智能影像、医学图像、智能汽车等技术,近日还推出了集算力、算法、平台于一身的SenseCore商汤AI大装置。旷视科技打造了Brain++ AI生产力平台,核心技术除人脸识别,还包括计算机摄影学、智能视觉传感器、机器人导航和定位等。
云从科技则推出了人机协同开放平台,融合了视觉、语音、自然语言处理、知识图谱等技术,而依图科技也与在布局语音识别、自然语言理解,以及AI芯片等,云天励飞也有在研发芯片。奥比中光作为亚洲第一家、全球第四家掌握3D视觉感知全领域技术的平台型科创企业,拥有从芯片、算法,到系统、框架、上层应用支持的3D视觉感知全栈技术实力。
此外,全球视频监控龙头海康威视、大华股份则从传统的摄像头厂商转型布局AI领域。海康威视具备视音频编解码、视频图像处理、视音频数据存储等核心技术,创新业务上推出以视觉技术为核心的萤石网络站点平台,同比在持续布局机器视觉。大华股份则基于视频业务逐步形成完整的AI技术布局,在双目立体、人体检测等多个技术上全球排名前列,并不断推进AI技术成果向生产力转化。
从数据收集、到算法模型,再到算力提升,计算机视觉技术的慢慢的提升离不开资本的投入,技术型企业成为烧钱的典型。在披露研发数据的10家企业中,奥比中光的研发力度最强,去年其研发投入占营收比重达到125%,依图科技和与云天励飞列于其后,分别约为92%、87%,云从科技和旷视科技也分别达到77%、74%,研发投入力度较大。
榜单10家企业的研发投入情况(依图、云天励飞、旷视为2019年数据) 资料来源:财报、招股书
另外5家企业,包括格灵深瞳、虹软科技、大华股份、海康威视、佳都科技等研发投入占比未超过50%,其中佳都科技最低,占比仅有4%。不过,海康威视和大华股份在绝对投入上遥遥领先,去年研发费用分别达到64亿元、30亿元,占比约为10%、11%。
从应用来看,视觉场景拓展渗透多个行业。目前,计算机视觉落地领域包括安防、金融、营销、无人驾驶、工业制造、医疗、教育、娱乐等,其中安防是计算机视觉领域率先实现规模商业化的领域。据多家机构发布的计算机视觉应用市场格局数据,安防影像分析应用近些年占比保持领先,约为70%,广告营销则以18%的比例位居其后。
在上榜企业中,海康威视、大华股份、宇视科技是国内监控视频设备市场的有突出贡献的公司,安防领域是其重要业务;“AI四小龙”、佳都科技、深兰科技、云天励飞、格灵深瞳、亮风台、极视角等企业均有布局安防/智慧城市领域,国内智能安防已成千亿规模市场,市场之间的竞争也异常激烈。
极链科技则通过打造Video++智能营销系统专注于广告营销领域,阿里、华为、腾讯、京东等都是其客户,阿里还参与了对其投资。汇医慧影和鹰瞳科技则是两家专注于AI医疗影像领域的企业,其主要是通过计算机视觉技术进行医疗影像分析,开发辅助诊断软件。
营收是商业化成果最终体现,也是评判AI企业应用落地能力的核心。在目前公开营收的12家上榜企业中,海康威视和大华股份营收规模靠前,去年分别达到635亿元、265亿元,净利润分别达到134亿元、39亿元。宇视科技去年营收则达到53亿元,净利润也接近6亿元。
榜单13家企业去年业绩情况(红色为2019年数据) 资料来源:招股书、财报
但初创企业依旧面临着高增长、高亏损的局面,这其中商汤科技营收最高,被爆出2019年营收超过50亿元。旷视科技、云从科技、依图科技等企业在过去几年营收呈现翻倍增长,但依旧没办法摆脱亏损,旷视科技和依图科技因优先股损益和高研发投入亏损最甚,2019年亏损高达66亿元和36亿元,奥比中光、格林深瞳、云天励飞、鹰瞳科技也均有不同程度亏损,预计其余初创企业恐怕也难盈利。
总体来看,目前计算机视觉企业应用集中在B端少数行业,正在走向规模落地,但初创企业高研发、高亏损是普遍现状。随技术日益提升,工业制造、医疗影像等更多领域将迎来大爆发。计算机视觉企业也需加快寻找更多的应用场景,在激烈的市场之间的竞争中谋求更多的发展空间。
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