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ag8国际亚游【IPO价值观】三年营收复合增长率达41%海天

2021-07-02 13:11

  集微网消息,经历几轮洗牌发展之后,AI企业不管是技术水平还是落地应用方面都有了显著的提升,头部企业成绩斐然,市场竞跑中也淘汰了大批“华而不实”的企业。

  然而,经过几年的高速发展,AI仍然处于“弱”智能阶段,需要企业持续进行研发投入,方能大规模的商业化落地。随着资本对AI投资回归理性,当前单一的融资方式已经不能满足国内AI企业开疆扩土的脚步,AI企业开始向资本市场冲刺。

  作为AI技术发展的三驾马车,算法、算力、大数据三大赛道分别出现代表企业赶赴资本市场,前有主攻算法企业旷视科技赶赴香港IPO,后有芯片企业寒武纪成功登陆科创板;如今,AI训练数据提供商海天瑞声也再次冲刺科创板IPO,集微网此前在《AI训练数据提供商海天瑞声再度IPO 业绩依赖前五大客户》一文中对该公司的经营模式、客户构成等方面作出深度解读。

  尤其是从盈利情况来看,海天瑞声的成绩单虽略显单薄,但却是为数不多盈利的企业之一,且仍然在保持稳定增长状态;但从行业及技术角度来看,海天瑞声接下来仍将面临着技术迭代、需求市场向精细化转型、行业竞争加剧等挑战。

  集微网了解到,海天瑞声主营业务是AI训练数据的研发设计、生产及销售,所在细分行业

  受益于人工智能行业整体的高速发展,近几年该公司呈现出较高的成长性,营业收入从2017年的1.19亿元增长至2019年的2.38亿元,复合增长率达41.25%。

  具体来看,其2017年、2018年和2019年海天瑞声实现营业收入分别为1.19亿元、1.93亿元和2.38亿元,实现净利润分别为3407.87万元、6713.07万元和8158.68万元。

  同时,其预计2020年1-6月实现营业收入约9200万元至11040万元,同比变动约-8.93%至9.28%;预计实现扣除非经常性损益后归属于母公司股东的净利润3100万元至3720万元,同比变动约-14.25%至2.90%。(2020年1-6月财务数据为海天瑞声初步核算数据,未经会计师审计或审阅。)

  反观其他AI企业,从营收情况来看各家开始有所盈利,但因为需要进行大规模的研发投入,大部分企业仍然处于亏损状态。ag8国际亚游

  例如刚上市的寒武纪,招股书显示其2017至2019年净利润分别为-3.8亿元、-4104万元、-11.79亿元,亏损的主要原因是“智能芯片研发需要大量资本投入”,2017至2019三年的研发费用分别为0.29亿元、2.40亿元、5.43亿元,成立四年来合计支出研发费用超过8亿元。

  虽然海天瑞声与寒武纪主营业务所属不同,没有直接可比性,但依然具有借鉴作用,这也侧面验证国内AI技术仍然处于较早期阶段,大规模商用仍需时间。与此同时,海天瑞声能够实现持续盈利,这与其在行业所处地位也有一定因素。

  资料显示,中国AI基础数据服务行业的上游包括数据生产者和数据生产组织者,主要提供原料数据的采集服务;中游包括AI基础数据服务商,主要通过数据处理能力和项目管理能力完成训练数据集结构设计、数据加工和质量检测等工作,为下游客户提供训练数据产品和相关服务;下游包括科技公司、行业企业、AI公司和科研单位,主要负责AI算法研发。

  目前中国AI基础数据服务行业的市场参与主体主要分为四类。第一类是学术机构,为开展相关研究工作,自行采集、标注,并建设学术训练资源库。这类训练数据主要用于算法的创新性验证、学术竞赛等,但通常其迭代速度较慢,难用于实际应用场景。

  第二类是政府等中立机构,他们以公益形式开放的公共数据,主要包括政府、银行机构等行业数据及经济运行数据等,数据标注一般由使用数据的机构完成。

  第三类是需求方自建基础数据团队,需求方科技公司或AI公司等为开展业务而自行建设训练资源库,一般自行采集、标注形成自用训练数据,或采购专业数据公司提供的数据外包服务。

  第四类是AI基础数据服务商,依据业务规模可以进一步分为品牌数据服务商和中小数据供应商。这类公司业务包括出售现成训练数据集的使用授权,或根据用户的具体需求提供数据处理服务(企业自行采集或用户提供原始数据、企业对数据进行转写、标注),具体业务服务形式包括且不限于提供训练数据产品、提供数据采集服务、提供数据转写标注服务等。

  海天瑞声是行业内的品牌数据服务商,也是我国较早专业从事训练数据产品与服务研发与及销售的主要企业之一,在行业内具备一定的领先性。

  目前,品牌数据服务商、中小数据供应商和需求方自建基础数据团队构成市场竞争关系,为AI基础数据服务市场的主要供应方。上述三方在2019年AI基础数据服务市场规模中的份额占比分别为30.4%、47.0%和22.6%,中小数据供应商是市场中的主要供应力量。

  艾瑞咨询的数据显示,2019年中小型数据供应商份额比预期值缩小了20.8%,而这部分份额按7:3的比例向品牌数据服务商和需求方自建基础数据团队释放。未来,品牌数据服务商将在行业内部调整阶段获益最多。

  作为行业的头部阵营,海天瑞声等品牌数据服务商在品牌效益、团队建设、资质、服务意识、业务能力等方面均有优势,盈利能力和市场份额将在行业内部调整的过程中逐渐提升,并将在未来的竞争阶段占有更大的主动性。

  从行业地位、未来发展趋势及经营情况来看,海天瑞声都展示出了不错的成长性;但也因其所处行业当前的特殊性,未来在技术迭代、数据采集业务、标注业务等环节仍然存在极大隐患。

  由于人工智能行业整体发展较为迅速,应用领域和应用场景不断拓展,新的需求不断出现,人工智能技术不断迭代,海天瑞声面临的下游需求随着行业发展不断发生变化。同时,下游客户对于AI基础数据服务商服务参度与以及产品质量的需求不断提高。海天瑞声进行数据开发所需的各项技术也需要不断迭代。

  为紧跟下游需求变化,作为AI基础数据服务商需要对人工智能基础技术,如计算机视觉、智能语音、自然语言处理等算法有更深刻的理解,对行业发展趋势拥有洞察能力,同时加强对研发人才的有效组织和研发经费的经济投入,才能在下游行业技术快速迭代过程中持续保持技术先进性和技术优势。

  随着AI基础数据服务行业发展,相关业务门槛不断提高。需求方对AI基础数据服务商的采集、标注能力提出了更高的要求,对海天瑞声的核心服务能力提出挑战。

  在数据采集能力方面,需求方希望AI基础数据服务商能覆盖更多的垂直场景,有更丰富的方言/小语种资源、全球采集渠道、场景搭建能力和特殊场景数据采集能力等;在数据标注能力方面,拥有如语音合成训练数据、3D点云数据等高门槛数据标注能力的服务商将具有更强竞争力。

  AI基础数据服务行业的产品形式主要为数据集产品和训练数据定制服务,二者在业务流程方面都按照训练数据设计、数据采集(或需求方提供)、数据加工、质检的步骤执行。AI基础数据服务商如何在各环节中建立壁垒,是决定行业地位的重要因素。

  在训练数据设计环节,拥有对计算机视觉、智能语音、自然语言处理等算法更深刻理解,拥有更专业的训练数据设计能力,拥有更具前瞻性的数据集产品设计能力,以及参与过更多复杂、高难度项目的公司在获取新客户和新任务时具有明显优势。

  在数据采集环节,拥有更强采集能力,以及拥有稳定采集供应链的公司业务更具有长期发展实力。

  在数据加工环节,拥有更复杂数据加工能力,拥有人工智能辅助、人机协作能力,以及拥有全流程安全保障的公司业务更加稳定。

  在质检环节,拥有实时量化的可视化管理系统,拥有多重追责性的全查抽查机制,以及拥有批量检测能力与生物识别监控能力的公司在精细化管理、利润把控及客户合作方面更具优势。

  AI基础数据服务商的管理能力和执行能力是指在规定的项目周期内,高效地管理项目、高质量地服务客户的能力。

  随着训练数据需求多样化,以及复杂程度的提升,以往项目经理制的管理方式和使用单一工具应对单一需求的执行方式在能力和效率上都显得捉襟见肘。

  对于品牌数据服务商而言,客户类型丰富、数据需求多样、并发项目众多,仍使用传统方式,将会因产能天花板的压力,而限制发展规模。

  AI基础数据服务商需要建立自主研发的贯通训练数据设计、数据采集、数据加工、质量检测、质量控制和数据安全管理等各环节于一体,并且能对图像、文本、语音、视频数据做到一站式加工处理的管理和执行一体化平台。

  通过建立管理和执行一体化平台,数据服务商可以提升人机协作效率、扩大产能,灵活可变地增加标注能力,准确的把控每一环节的数据安全和质量问题。

  一方面,人工智能算法应用要经历研发、训练和落地三个阶段,需求方根据算法应用的不同阶段对训练数据提出了差异化需求;另一方面,需求方对AI基础数据服务商的数据安全、采标能力、数据质量、管理能力、服务能力等核心能力提出了更高的要求。

  随着需求方市场向精细化转型,AI基础数据服务行业将面临项目要求提高、利润压缩、管理成本上升等问题。在未来一段时间内AI基础数据服务行业内竞争将加剧,行业格局将迎来“洗牌”。

  行业竞争格局的变化对品牌数据服务商的生产力、精细化管理能力、利润把控能力、营销能力和品牌影响力都带来了巨大的考验。

  未来,海天瑞声能否迎难而上,在市场的洗礼过程中存活下来,我们拭目以待。(校对/Lee)