【DPS专题】扭亏篇：商汤等人工智能企业的扭亏出路在何方？-600学习网

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本文是中智观察”企业数字服务供需市场”行业洞察的DPS(AI企业扭亏为盈)部分。上汤已连续多年亏损上市，但融资只能解决短期资金缺口。只有在亏损的表象下找到根本原因和解决方案，人工智能企业才能走上光明的道路。本文从业务逻辑的底部，揭示了未知的隐姓损失，并为人工智能企业扭转损失指明了一条途径。

–海比研究所

2022年4月22日

1. 输。输给奶奶家

上个月，上唐科技发布了上市后的第一份财务报告。2021收入47亿元，增长36.4%；税后净利润损失171.7亿元，同比增长41.3%；2018年.2019年和2020年，上塘净亏损分别为34.33亿元.49.68亿元和121.58亿元。可以说，赚钱的速度赶不上消费的速度，导致亏损持续扩大。

资料来源：上汤科技财务报告，海比研究地图2022

从商业角度来看，尚唐科技以机器视觉为核心技术，将业务扩展到多个行业，主要涉及智能商务.智能城市.智能生活和智能汽车。前两个是主要收入来源，占总收入的80%。也就是说，上汤的商业模式是向企业级用户销售工业智能解决方案。在现阶段，这一模式的发展有两个障碍。

一是行业知识普及；

第二，解决市场壁垒。

2. AI企业在灾难中难以逃脱

工业智能是工业知识数字化的过程。如果行业知识无法推广，行业智能将很难形成广泛销售的产品并成为个人智能项目。在规模效应的支持下，随着销售规模的扩大和收入的增长，产品公司的边际成本将继续下降，利润率将上升，而项目公司的成本不会随着规模的增长而显著下降，甚至因为规模的扩大使得对人力资源的需求超过市场供应能力，导致人力成本的快速上升。根据海比研究对国内人工智能人才区域成熟度的研究，人工智能人才成本的上升给企业运营的发展带来了较大的负担。中国人工智能产业也开始形成区域成本聚集.技术聚集和应用聚集三种模式(详见即将发布的《2022年中国人工智能行业人才区域成熟度研究报告》)。当然，对于不同的地方和企业来说，这是机遇与挑战并存的局面，但这是AI产业应用和数字社会建设的一大障碍，

这是人工智能企业面临的厄运。

来源：图像源网络

例如，以上堂科技为代表的机器视觉AI企业，包括光石科技.益图科技和云聪科技，都专注于安全相关业务。核心原因是安全知识相对容易概括。无论是在商业企业.工业企业还是城市管理中，基于摄像机采集的视频和图像筛选安全信息的知识都相对相似，主要基于对个人及其穿戴和携带物品的机器识别。然而，这片土地也变成了红海。除上述”AI四龙”外，海康威视.大华.玉石等视频监控硬件制造商；ICT领导者华为.阿里巴巴.腾讯等在这一领域做出了一些安排。

人工智能企业的出路在哪里？

3. 人工智能企业难以超越障碍被接受

工业智能需要建立在工业信息化的基础上。行业信息化是一个非常分散的市场，市场之间的壁垒相对较高。这些障碍包括软姓行业知识.与设备相关的硬技术系统以及各种利益。过去20年，从系统集成到行业应用

DPS是数据处理服务的缩写，是围绕数据处理过程(包括结构化和各种类型的非结构化和半结构化数据，如文本.图形和图像.音频和视频.传感器数据等)形成的一系列服务，并根据数据应用要求处理和输出数据。根据数据处理流程和行业发展水平，DPS目前的产品服务形式主要包括数据采集和预处理.数据注释.内容审计.工具平台和支持服务(如业务培训)。

资料来源：2021海碧研究院

DPS的功能在某种程度上类似于OEM在制造业中的作用。它是智能化.数字化进一步发展和产业分工进一步细化的产物。虽然DPS是近年来独立出现的一种服务，但正如OEM生产已成为现代工业生产的重要组成部分一样，DPS必将成为人工智能应用乃至数字产业的重要组成。像苹果和华为一样，台积电和富士康是密不可分的；耐克和阿迪达斯等国际服装品牌不能与神州国际分开。未来，人工智能和数字产业也将越来越依赖DPS服务。

DPS如何帮助AI企业乃至整个行业在行业知识推广和解决方案市场方面向前发展？

简而言之，DPS可以通过两个角涩和职能承担此类责任。

首先，作为数据中介，整合个人数据和行业数据。

第二，作为服务连接，它连接人工智能企业.应用服务提供商和用户。

这些功能是如何工作的，DPS行业本身是如何发展的？请期待即将到来的Hibi研究所2022年DPS年度报告。我们也欢迎有关企业和机构参与并支持年度报告的调查。

与此同时，芙蓉研究所正与权威机构合作，制定DPS服务质量评估体系。我们也欢迎相关AI企业.行业应用服务提供商和DPS企业报名参加。欢迎相关研究联系人苍健。