从去年年底开始的人工智能行业走出冷淡期，一众初创企业进入上市密集，这也使得行业中的融资事件在不断增多。
11月29日，端到端人工智能平台供应商依瞳科技宣布完成千万级人民币 PreA+ 轮融资，该轮投资由清华系投资机构卓源资本领投。该公司表示，此轮资金将主要用于新产品的研发和市场拓展，进一步支持依瞳人工智能平台的 1+N 平台战略（1 个通用 AI 平台 +N 个行业 AI 平台）。
依瞳科技是一家年轻的人工智能领域初创企业，其成立于 2019年年底，主要基于自研人工智能（AI）端到端平台，为工业制造、自动驾驶、电力能源、超算中心等行业提供机器学习和深度学习一站式 AI 服务，实现数据源管理、数据存储、数据预处理、数据标注、模型训练优化、推理部署、全服务监控等 AI 建设闭环流程。
依瞳科技目前完成 了两轮融资，但未公布具体的金额和详细投资方。
AI行业进入融资密集期
就今年数据来看，人工智能领域的融资相当伙伴。企查查数据显示，2021上半年人工智能赛道共发生融资事件367起，披露总金额超915.94亿元，其中融资事件数同比增长了63.1%。具体来看，上半年披露融资总金额排名前三的品牌分别是地平线机器人、大华股份、第四范式，分别致力于自动驾驶、视频监控技术和企业智能化转型。其中，智能驾驶是最火热的赛道。
11月，被称之为“AI四小龙”龙头的商汤科技成功通过科创板审核，将在近期上市，这也加深了外界对人工智能板块的期待。
简单来说，AI应用的产生需要满足三大块：大数据、计算设备、计算平台，似乎数据科学家、算法工程师、平台开发人员三者缺一不可。如果要求每家AI落地企业都具备这三类人员，毫无疑问门槛过高。为解决企业的AI准入门槛问题，业界通过设计AI训练平台，做到简单易用甚至人人可用，让企业专注于自身的AI场景。这也就诞生了很多平台的工具提供商。
目前，人工智能开发平台的提供商也比较多。包括华为、腾讯、阿里、百度、京东、字节跳动等众多互联网科技巨头，都已经推出了各自的AI开发平台。不过，这些 AI 平台均围绕自身云服务展开，客户必须要基于他们的云开发 AI 应用。整体来看，这仍难以解决 AI 应用落地后运维的难题，同时对新入局者来说不易建立壁垒和门槛。这就给了诸多初创公司机会。
在 2020 年底，依瞳科技推出了业内首个端到端开源的通用人工智能平台ApulisPlatform，该产品涵盖了开发环境、数据集管理（包含数据集标注）、模型训练、模型管理、推理服务、镜像管理等品类众多、内容丰富的功能。从产品特色来看，改平台比较贴近开发者的使用习惯。除了算法开发所需要的背景知识外，工程师并不需要理解额外的业务概念。而不同于百度AIStudio和阿里PAI这些平台，依瞳的平台还提供了硬件资源分配管理与平台运维功能。
这意味着，依瞳科技可以支持客户灵活地选择公有云或私有化部署，支持从底层硬件开始进行资源管理，打造属于自己的 AI 开发平台。作为一款端到端全方位开发工具，ApulisPlatform支持嵌入第三方工具。同时，该平台还具有轻量级优势，可实现单机 + 大规模集群部署。根据Apulis CTO李劲博士的介绍，作为仅有的两家华为腾计算生态AI平台战略合作伙伴之一，ApulisPlatform还提供了腾计算的独立支持。
AI开发平台的使用，可以大幅节省研究成本、提高研发效率，同时可为中小企业解决私有云难建成、成本高等问题。
目前，通用 AI 平台的使用者主要是 AI 开发人员和超算中心科研机构，但从商业角度看，要想实现平台的广泛落地，必须要和产业相结合，该公司认为工业质检领域正是一个值得深挖的方向。因此，依瞳科技在今年 6 月发布了依瞳智慧工业平台，这是一个具备数据采集、数据标注、模型开发、模型发布、模型部署、质检应用的一体化解决方案。
AI行业面临集体亏损的难题
人工智能领域尽管相当火热，但从行业发展来看，技术落地和商业化还存在较大问题。就从AI四小龙来看，基本都处于大幅度的亏损之中。从龙头商汤科技来看，目前该公司还处在持续“烧钱”的状态。
招股说明书显示，该公司2018年-2020年和2021年上半年营业收入分别是18.5亿元、30.3亿元、34.5亿元，16.5亿元。同期，亏损净额分别为34.3亿元、49.7亿元、121.6亿元及37.1亿元。经调整亏损净额分别为人民币2.2亿元、10.4亿元、8.8亿元及7.3亿元。而其他三家的状态更差一些。
2017年-2019年以及2020年1-9月，旷视科技归母净利润分别亏损7.75亿元、28亿元、66.4亿元、28.5亿元。2017年-2020年上半年，云从科技归母净利润亏损额分别是1.06亿元、1.8亿元、17.08亿元、2.86亿元。而依图科技，2018 年至2020上半年，依图分别亏损 11.68 亿、36.47 亿、13.03亿，两年半累计亏损超60亿。上述公司表示，研发投入巨大是亏损的主要原因。
而To G项目一直都是AI企业重要的营收来源。以商汤科技为例，2018年至2020年，其智慧城市相关营收占比分别为29%、42%、40%。而在2021上半年财务数据中，智慧城市占比更是达到了48%。这意味着，真正AI技术的商业化并没有实现真正的落地和产业化，但人工智能的研究最终目标是商业变现。
目前，初创企业基本都在布局平台业务。比如芯片初创企业地平线在去年出也发布了其天工开物AI开发平台,该平台涵盖了模型仓库(Model Zoo)、AI 芯片工具链(AI Toolchain)及 AI 应用开发中间件(AI Express)三大功能模块。建立一个开发平台，实际上是从开发阶段就抢占客户资源的过程。但要如何盈利，依然是难题。
依瞳科技营收已超千万
资料显示，依瞳科技深度学习平台的核心代码已完全开源，用户可利用其完成端到端 AI 的全流程，以推动公司产品的快速落地，并面向高校师生免费开放。不过，该平台面向工业领域则表示“拥有 4 种盈利模式”，这包括：
一是提供企业级的功能销售和售后服务；二是针对不同客户，以软件销售或软件订阅服务的形式，提供基于机器学习的对时序数据 / 结构化数据平台服务；三是为质检解决方案（模型开发商）或总集成商提供 MLOPS 的质检平台；四是通过合作伙伴，为客户提供以 MLOPS 为基础的质检软硬件解决方案，帮助客户大幅度降低 AI 落地应用后的运维使用成本。
有意思的是，依瞳科技在成立两年时间中，营收表现不错。有媒体披露的数据显示，在营收方面，2021 年依瞳科技主要聚焦产品研发和市场孵化，软件销售和服务营收将超千万元人民币，而公司主打的依瞳智慧工业平台，预计在 2022 年将会实现大规模落地，同时带动营收大幅度增长。AI初创公司很少在上市前公布其营收数据，主要原因是前期侧重于研发，营收较少，而依瞳科技一反常态公布其营收，也属于意外之举。
接下来，依瞳科技在产品和业务层面还将进行一系列升级优化。公司预计在 2022 年初将推出以 MLOPS 为理念的大数据机器学习平台，主要针对结构化数据和时序数据，通过自动机器学习 auto ML 的方式建模和分析处理，从而提高数据模型部署与运维效率，赋予模型自动迭代优化能力。
同时，依瞳科技将继续扩展行业平台落地场景，联合合作伙伴在电力、智慧城市、自动驾驶等领域进行行业平台的开发和落地。（本文综合36氪等报道）
相关文章
