從格靈深瞳中報穩(wěn)定盈利，看AI公司的核心競爭力

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2023年過半，人工智能產(chǎn)業(yè)話題不斷。大模型和AIGC掀起熱潮，讓眾多AI公司開始進入新一輪競賽。但與此同時，不少AI公司依然處于虧損中，研發(fā)投入和商業(yè)產(chǎn)出難以實現(xiàn)正循環(huán)。如何形成健康的商業(yè)模式，仍是一大挑戰(zhàn)。

AI公司商業(yè)化的關(guān)鍵，事實上在于其核心技術(shù)能否適應(yīng)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的需求，并圍繞核心技術(shù)構(gòu)建產(chǎn)品與解決方案。這一點，A股“AI計算機視覺第一股”格靈深瞳的發(fā)展路徑，就是一大參考。

格靈深瞳研發(fā)了基于深度學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)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)五大核心技術(shù)，用于解決關(guān)鍵場景的需求，從而打造出成功的產(chǎn)品矩陣和解決方案，最終邁過了盈虧平衡線。

8月25日晚，格靈深瞳發(fā)布2023年度半年報，報告期內(nèi)，其實現(xiàn)營業(yè)收入1.57億元，同比增長34.35%，歸母凈利潤同比增長116.84%。這是對其2022年實現(xiàn)全年盈利的一種延續(xù)，也驗證了格靈深瞳將技術(shù)產(chǎn)品化、商業(yè)化的能力。

這種自主造血的能力，賦予了格靈深瞳更大的底氣，去面對AI行業(yè)的創(chuàng)新浪潮。

保持穩(wěn)定盈利，源自以場景為導(dǎo)向的技術(shù)研發(fā)

格靈深瞳的收入與盈利表現(xiàn)，僅僅是其商業(yè)化成功的一環(huán)。在綜合財務(wù)數(shù)據(jù)上，我們還能看出公司經(jīng)營效率的提高。

例如，在運營情況上，格靈深瞳半年報顯示，其應(yīng)收賬款同比下降15.94%，存貨周轉(zhuǎn)天數(shù)同比下降135天，整體毛利率還略有提升。而在費用層面，格靈深瞳注重研發(fā)，同時也實現(xiàn)了整體的控費增效，經(jīng)營側(cè)重點明顯。半年報顯示，格靈深瞳本期研發(fā)費用為7706萬元，同比增長34.96%，研發(fā)投入占營收比重高達48.95%。

縱觀財報，格靈深瞳營收與研發(fā)費用實現(xiàn)了同步增長，且在這個過程中穩(wěn)定盈利。這構(gòu)成了AI行業(yè)可貴的正循環(huán)——研發(fā)投入帶來產(chǎn)品，產(chǎn)品商業(yè)化落地產(chǎn)生盈利，進而繼續(xù)投入研發(fā)。

這份成果并非一蹴而就，在半年報中，格靈深瞳通過對核心技術(shù)及在研項目的分析，展示了技術(shù)商業(yè)化的內(nèi)涵：以核心技術(shù)為底座，面向多種場景進行針對性開發(fā)。

這個底座，是深瞳大腦。恰如人腦先收集與處理外界信息，再生成想法、指揮動作，深瞳大腦也以認知和處理外界數(shù)據(jù)為出發(fā)點，目前，深瞳大腦可支持數(shù)十億訓(xùn)練數(shù)據(jù)、數(shù)億類別任務(wù)，數(shù)十億參數(shù)模型的訓(xùn)練。

深瞳大腦包含數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)管理等多個模塊的數(shù)據(jù)平臺和訓(xùn)練平臺。訓(xùn)練平臺產(chǎn)生高質(zhì)量算法并推動應(yīng)用落地，數(shù)據(jù)平臺收集應(yīng)用產(chǎn)生的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，從而促進算法的提升。這些算法、應(yīng)用和數(shù)據(jù)在深瞳大腦系統(tǒng)內(nèi)形成了人工智能的正向循環(huán)。

基于核心技術(shù)，格靈深瞳切入具體行業(yè)，通過對該行業(yè)場景的深入了解，明確現(xiàn)有技術(shù)存在的難點，再利用技術(shù)解決問題，不斷開發(fā)和完善解決方案，獲取商業(yè)化成果和客戶認可。

例如在軌交運維領(lǐng)域，實現(xiàn)自動化巡檢、提升故障診斷與解決效率，是行業(yè)的迫切需求。列車零部件組成復(fù)雜，傳統(tǒng)技術(shù)方法誤判率高。格靈深瞳的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。同時，其機器人感知與控制技術(shù)，在實時定位與建圖、機械臂視覺反饋、機器人路徑規(guī)劃與自主導(dǎo)航等方面，具有良好的定位精度，可以高質(zhì)量執(zhí)行場景作業(yè)。

因此，格靈深瞳通過應(yīng)用機器人主動感知技術(shù)、自主規(guī)劃與控制技術(shù)、虛擬示教與遠程遙感技術(shù)，有效提升了機器人的環(huán)境適應(yīng)性，提升了實施效率。目前，其軌交運維業(yè)務(wù)已構(gòu)建成熟的解決方案，在高鐵和地鐵項目中通過驗收，實現(xiàn)落地應(yīng)用。

在智慧金融、城市管理、商業(yè)零售、軌交運維這四大領(lǐng)域，格靈深瞳都建立了完善的研發(fā)模式，并將技術(shù)能力與商業(yè)化經(jīng)驗融合，加快落地應(yīng)用。半年報顯示，格靈深瞳已有多個在研項目進展進入“大規(guī)模商業(yè)化”。

總的來看，盈利依然是AI行業(yè)的稀缺屬性，格靈深瞳的細分龍頭地位因此確立。而從行業(yè)發(fā)展趨勢看，AI技術(shù)在此時迎來大模型等新概念的沖擊，既是機遇，也意味著更多投入。

面對大勢，已經(jīng)步入良性商業(yè)化的格靈深瞳，更加游刃有余。

前進之路：探索AI新場景，大模型發(fā)散更多可能性

如何挖掘AI行業(yè)的更多價值？在當(dāng)前市場背景下，兩種思維可供參考。一方面是依托核心技術(shù)向更多行業(yè)延伸，提升技術(shù)的邊際產(chǎn)值；另一方面則是面向大模型這樣的熱點技術(shù)，開發(fā)新產(chǎn)品，或?qū)ΜF(xiàn)有的技術(shù)和產(chǎn)品進行升級，發(fā)揮協(xié)同效應(yīng)。

在本次半年報中，格靈深瞳對二者皆有涉及，并都已取得成果。

關(guān)于挖掘核心技術(shù)的更多潛力，格靈深瞳的3D立體視覺技術(shù)是一個很好的案例。在軌交、體育、元宇宙行業(yè)，格靈深瞳通過3D立體視覺技術(shù)與其他核心技術(shù)的交叉應(yīng)用，實現(xiàn)了一個個生動的商業(yè)化成果。

在軌交運維領(lǐng)域，格靈深瞳基于3D重建與立體視覺分析，以及機器人主動感知技術(shù)等技術(shù)，構(gòu)建了列車智能檢測解決方案。該方案實現(xiàn)了對列車外觀95%以上的覆蓋，并通過極高精度的感知與重建能力，覆蓋常見的190余種故障項點，在高級重要性項點的故障診斷成功率大于95%。通過落地格靈深瞳智能巡檢機器人，列車自動巡檢效率大大提升。

在體育健康領(lǐng)域，3D立體視覺分析技術(shù)，可以準(zhǔn)確獲得運動者的姿態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)。運動姿態(tài)分析技術(shù)，克服了人體關(guān)鍵點采集不準(zhǔn)不穩(wěn)等難題，可更精確地用于人體行為分析，在仰臥起坐、引體向上、足球籃球等30余項考核項目和100余個交互訓(xùn)練項目中發(fā)揮關(guān)鍵作用。

今年5月，格靈深瞳發(fā)布了“深瞳阿瞳目”解決方案，涵蓋體育訓(xùn)考系統(tǒng)、體感互動系統(tǒng)、體育大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)三大部分，并將體育課從訓(xùn)練到考試、教研等六大場景囊括其中。

這一方案有助于解決當(dāng)前校園體育訓(xùn)練針對性不強、教學(xué)與考試流程繁瑣且判別不精準(zhǔn)等傳統(tǒng)問題。一方面提升了教考效率，另一方面讓采集到的信息回歸大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，為制定教學(xué)和訓(xùn)練計劃，做出個性化分析支持。

在第三個領(lǐng)域，元宇宙，格靈深瞳也通過類似路徑進行了布局。3D立體視覺技術(shù)的重建能力、動作姿態(tài)感知能力等，為更好連接起虛擬世界與現(xiàn)實世界提供了條件，為大規(guī)模沉浸式人機交互鋪平了道路，可用于沉浸式互動游戲、賽事、發(fā)布會、文旅和展廳等領(lǐng)域。在二季度的2023中國科幻大會上，格靈深瞳展出的四款沉浸式互動游戲便大受歡迎。

再將視線轉(zhuǎn)到大模型應(yīng)用上，AI行業(yè)當(dāng)前盛行對話、搜索式產(chǎn)品，實際并未深度探索大模型潛力。除了直接產(chǎn)品化，如何用大模型提升原有的業(yè)務(wù)效率，改善業(yè)務(wù)流程，也是一道考題。格靈深瞳，已經(jīng)寫下了自己的一部分思路。

在垂直業(yè)務(wù)領(lǐng)域，大模型可以通過“理解”規(guī)則，自主進行一些固定操作，降低人工的介入次數(shù)。比如在智慧金融領(lǐng)域，格靈深瞳搭建了適用于該領(lǐng)域的行為分析大模型技術(shù)架構(gòu)，目前已完成場景試驗、技術(shù)論證并實現(xiàn)落地應(yīng)用。在危險或異常場景中，大模型可以根據(jù)設(shè)定的規(guī)則，達成更高效、精確的識別效果。

此外，格靈深瞳正將全量數(shù)據(jù)經(jīng)過多輪迭代完成對多模態(tài)大模型的數(shù)據(jù)投喂，進而結(jié)合業(yè)務(wù)對大模型進行知識蒸餾，以求得到可在實際業(yè)務(wù)中提供實時服務(wù)能力的模型，并服務(wù)于多條產(chǎn)品線。

結(jié)語

當(dāng)前，千行百業(yè)的技術(shù)變革仍在發(fā)生，技術(shù)底座和應(yīng)用生態(tài)都還需要不斷創(chuàng)新。雖然大模型等新概念可以帶來周期性紅利，但只有確定性十足的商業(yè)化能力，才是堅持研發(fā)、持續(xù)創(chuàng)新的長期動力。

回歸公司視角，格靈深瞳在更多細分領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)商業(yè)化突破，也可以證明AI在更多行業(yè)日漸成熟。AI企業(yè)推進研發(fā)的過程，也是沉淀行業(yè)數(shù)據(jù)和經(jīng)驗的過程。隨著技術(shù)能力增強和市場理解加深，格靈深瞳在一個又一個行業(yè)形成了競爭優(yōu)勢，走向業(yè)務(wù)的規(guī)?；涞?。AI技術(shù)的更多想象空間，因此而穩(wěn)步打開。

來源：松果財經(jīng)

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