科大讯飞:79亿营收背后的AI产业逻辑

时间:2019-08-11 来源:www.royal-astro.com

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1956年4月26日,在美国新泽西州纽瓦克港,有超过100位客人,起重机将58个集装箱(也称为集装箱)装载到名为Ideal-X的货轮上。这艘货轮由卡车司机Malcom McLean的企业家拥有。在不到7分钟的时间内完成了集装箱的装载。几个小时后,这艘船离开港口,五天后抵达休斯敦南部港口。

这是改变世界的容器的开始。容器是标准尺寸的金属盒,似乎不起眼,突然间机械装卸效率大大提高。

回到那个时间点,我们会发现物流链中的每个节点都有很多人正在卸载,打包和装载,这非常复杂。当有集装箱时,包括整个商品包装行业的上游和下游的装卸都发生了变化。

实际上已经发生了变化。它取代了许多原始节点并创造了新的机会。

在某种程度上,观察AI行业的逻辑大致相同。

人工智能技术水平不是改变生产力的核心因素。人工智能技术的终结只是通过新工具重塑节点和业务流程,即落入应用场景的产品。

限于大多数AI公司尚未上市,我们无法观察到AI产业链的全貌,这是科技大学的例外。

不久前,Keda Xunfei(.SZ)发布了2018年年报。

2018年,公司营业收入为79.17亿元,同比增长45.41%;期内净利润为5.42亿元,同比增长24.71%。

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在大多数人工智能公司尚未实现商业化的时候,香港科技大学连续七年实现收入增长30%,具有重要意义。我们必须知道,在人工智能这样快速增长的行业中,企业收入的重要性远大于利润的增长。

因为利润是基于收入的产品,更重要的是,收入决定了您的市场份额。互联网是所有获胜者,获胜者全部获胜。该行业的领导者与其他层面的估值完全不同。

在收入规模方面,Keda Xunfei可以说是人工智能行业最大的公司之一。

当然,收入是一回事。是否有可能将收入规模转化为行业竞争优势并带来更多净利润是另一回事。这就是科技大学在飞行后需要做的事情。

如果我们说科学技术大学的收入增长是一种代表。然后,通过观察其收入结构的变化,您将看到更多:

*,B端收入正以高速增长,规模效应出现在垂直领域。

截至目前,其知识网络覆盖了32个省级行政区域内的15,000多所学校。 2018年,智雪网已在全国700多所中学实现商业化,为80多万名学生提供服务,每天生产30万个个性化工作岗位。同年,香港科技大学教育产品及服务收入为20.15亿元,同比增长45%。

在政治和法律领域,香港科技大学的业务现已覆盖31个省,自治区和1,500个政治和法律单位。 2018年,政治和法律业务收入从5.57亿增加到10.35亿,增长了85.96%。

其次,To C业务收入的比例增加。

2018年,公司的To C业务收入为25.17亿美元,同比增长96.54%;毛利12.96亿美元,增长70.77%。更重要的是,整个To C业务占总收入的31.80%,比2017年的25%上升近7个百分点。

这些数据增长背后的深层工业逻辑是什么?

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政治和法律的收入突破了10亿,B侧业务的飞轮效应开始显现

我们先来谈谈B端的收入增长。我们以政治和法律业务为例。

以政治和法律业务为例的原因。一方面,由于政治和法律业务在科技大学的业务中变得越来越重要,2018年,收入超过10亿。另一方面,政治和法律业务仅在2016年由Keda Xunfei开始,代表其变化的表现,并且增长逻辑可以在其他行业中清楚地反映出来。

让我简要介绍一下政治和法律业务。

在具体的应用场景中,科技大学迅飞科技主要用于检察院的法庭审判,公安审判和刑事案件智能辅助系统。

以智能法庭审判系统为例,公司可以通过声学处理,语音识别,语义理解等技术实现审判语音的实时转录,并生成法庭审判记录,将审判期缩短28% ,文字效率提高10%,大学效率提高25%。大大改善了智能语音协助部门的审判室审查,大大提高了案件处理的效率。

对于AI公司来说,像这样的AI行业解决方案的门槛是双重的。首先,诸如试验和试验之类的复杂场景具有很多噪声,中断,多个声源等,因此对语音技术的要求很高。其次,在这些场景中,存在大量的专业词汇,并且在早期阶段需要一些数据积累来优化模型的准确性。

考虑到政治和法律行业的数据采集非常困难,一旦产品在某个领域创造了成功案例,后续将收到越来越多的项目订单。同时,这些项目订单将带来更多数据,这将加深对科大场景的了解,提高产品的效率,从而促进项目订单的增长,形成飞轮效应。

飞轮效应是AI的B端服务市场的典型特征。早年,Keda Xunfei部署了医疗,教育和汽车领域。而这些领域的先发优势可能会在以后逐渐显现出来。

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补充硬件短板,To C收入占30%

香港科技大学的C级业务发展迅速,特别是翻译机的增长,这补充了其原有的C-end产品功能。

说到香港科技大学的To C业务,有必要提两种产品。 Xunfei Translator和Xunfei听说,前者代表硬件消费品,后者代表个人用户的在线服务。

我先来谈谈翻译机。 2018年,科达迅飞的智能硬件收入从3亿增加到8.13亿,同比增长171.93%。如此巨大的增长主要归功于其翻译机的销售。

在2018年第三季度的投资者交流会上,科技大学宣布,截至第三季度,翻译机的收入增长了近200%,并在智能硬件市场的翻译中保持了份额* 。

事实上,这不是科技大学的主要消费电子产品。它之前也做过智能扬声器,但效果不理想。

去年,当董江涛局长回顾过去失去智能扬声器业务的原因时,他说:“智能扬声器对于公司的发展来说真的是一个小小的开端,它是一个智能扬声器产品推出通过全球*批次,但业务流程存在一些问题。由于合资公司模式的采用,双方在资源匹配方面需要重新整合的地方有很多,如何形成因此,在某种程度上错失了机会。我们刚刚开始使智能硬件链更加谨慎,特别是与材料等有关的渠道。“

如果智能扬声器丢失,那是因为当时的科技大学没有能力建立个人消费硬件。然后翻译机的成功就说明了科技大学的进步。

通过对翻译机的抛光,公司逐步完成了智能硬件相关能力链的短板,包括设计,产品,运营,营销,渠道,供应链管理等。

以频道为例。过去,几乎所有智能音箱都在网上销售。相比之下,迅飞译者却截然不同。截至目前,迅飞翻译2.0已进驻1800多家门店,覆盖国内主流机场系统,国美,苏宁,宏图三宝,数字潮流商店和通讯及IT渠道商店。

换句话说,大学较弱的C-end产品的能力得到了进一步的补充。从长远来看,这种演变将进一步增强其To C硬件业务的确定性。

相反,任何想要进入智能硬件领域的人工智能公司都将经历与科技大学早期相同的痛苦时期。

与其他AI公司不同,Keda Xunfei也有Xunfei等个人在线服务。一方面,它将进一步刺激收入的增长。另一方面,它也有利于提升科达迅飞用户的品牌认知度和忠诚度,从而促进硬件业务的发展,形成硬件和软件两轮驱动的局面。

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提高标准化率可以为B业务带来规模经济效益

对于所有To B公司而言,将服务企业的应用程序转变为标准化产品的能力是判断其业务模型的核心逻辑。

为什么每个人都认为云计算是一项好生意?除了庞大的市场规模外,并不是因为在大多数情况下云计算供应商只需要提供标准化产品。换句话说,只要您在上一期间通过了高研发投资阶段,随着服务公司数量的增加,规模效应就会显现出来。

回到科技大学,To B产品的标准化率也是公司未来的增长逻辑之一。

该数据公司没有透露它,但我们可能从公共渠道获得一些有用的信息。在去年的投资者交流会上,江涛书记提到了以下几点:

1.在前三季度的收入为53亿美元,标准化产品的比例很大。

2.无论是政治法还是教育,每个商业集团都有典型的标准化产品。

该公司还在努力提升标准化产品的比例。例如,本地云平台定制率从60%-70%控制在20%以下,而数字校园的定制控制率为15%。

换句话说,随着科大产品标准化率的提高,其毛利率可能会增加。其他AI公司也是如此。

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如何看待人工智能行业的资本价值

在A股市场,投资者对科技大学的飞行持乐观态度,这通常是因为人工智能标准的缺乏。那么,从另一个角度来看,大量资本的青睐是否也有可能转化为公司优势?重要的是要知道,在任何行业竞争中,资本因素往往发挥着重要作用。现在,我们能够在人工智能技术和行业应用的发展中找到一个明确的趋势。多技术融合。例如,如果您正在进行语音或计算机视觉,您可以从技术开始,但在*之后的特定应用场景中,您不依赖于单一技术。在大多数情况下,它是多种技术的融合。

以首选示例的机器人为例。当你渴望在客厅里看电视时,告诉机器人它会从起居室走到厨房,在桌子上找到杯子,捡起来然后发送给你。这似乎非常接近我们理想的家庭服务机器人。

然而,对于我们人类而言,这种简单的动作对机器人来说并不容易。它包括声源定位,降噪,语音识别,自然语言理解,深度场景识别,实时3D地图构建和自主定位。一系列复杂的技术,如导航,物体识别,障碍和抓取。

这对初创公司来说是个大问题。因为大多数人工智能初创公司的团队通常都是基于早期开发的单一技术,当应用场景需要其他技术时,他们往往不知所措。

这造成了一个奇怪的圈子:如果他们没有其他技能,他们就无法商业化。有限的商业化,反过来又限制了对新技术的投资。

相比之下,像Keda Xunfei这样的公司则不同。现有的成熟业务带来现金流,可以支持他们持续的研发投资。与此同时,庞大的资本也帮助它完成了AI产业链中其他竞争对手的布局。

根据网络数据,有数十家公司投资于科技大学,包括教育,医疗,车辆互联网,物联网,机器人和服务行业。但他们的共同特点是他们都与科达迅飞的业务线有关。其中,包括尚唐科技,尤碧轩和寒武纪等知名企业。

随着人工智能技术的渗透加速,这些布局可以为科技大学带来多少价值,我们将拭目以待。