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宁德时代只是第四范式众多标杆用户中的一个。
全文6288字，阅读约需12分钟
文｜陈俊一
编辑｜顾彦
科技机构，大都有一个寓意深刻、洋气的名字。
据述苹果机构logo的设计灵感，来自于吃了一口毒苹果之后去世的人工智能科学奠基人图灵。而第四范式的机构名字，亦来自于一位传奇名人——1998年图灵奖得主吉姆·格雷。
格雷不仅是计算机行业的传奇专家，还是一位帆船兴趣者。2007年1月28日，他驾驶“贪婪”号帆船在旧金山周边海域连船带人奥秘失踪，在失踪前半个月格雷参加的一次学术会议上，他将科学科研分为实验归纳、模型推演、计算机模拟和数据密集型科学发掘四种范式，第四范式的全新概念由此诞生。
以此为名的决策类AI企业第四范式，在近期向港交所主板提交了上市申请。
赛道龙头依然亏损
区别于其他AI机构，第四范式聚焦于在密集数据中发掘规律，帮忙企业提高决策能力。
为了将自己的区别业务特点说清楚，第四范式在招股书中将人工智能赛道分为四类：决策类AI、视觉类AI、语音语义类AI和硬件设备人。
后面三个归类都有表率性机构，如视觉类的AI四小龙，语音语义类的科大讯飞，硬件设备人中的大疆（无人机）、新松（手术设备人）、杭叉（自动导引车）等。
决策类AI赛道的表率企业，自然便是第四范式。据IDC发布的《中国人工智能应用市场半年度科研（2020H1）》，第四范式蝉联2018-2020（上半年）中国设备学习平台市场份额第1。灼识咨询报告亦表示，第四范式在中国以平台为中心的决策类AI市场中排名第1。
 图源：第四范式招股书
视觉、听觉都属于感知智能，而非决策智能。人工智能想要有更大的发展，就需要从感知智能进入决策智能，从装扮眼耳到装扮超级大脑。
尽管决策类AI日前的市场规模还次于视觉AI，但增速最快。招股书数据表示，2020年中国决策类AI市场的支出规模为268亿元，预计将以47.1%的复合年增长率在2025年增至1847亿元；其中，以平台为中心的决策类AI市场规模2020年为50亿元，预计将以60.4%的复合年增长率在2025年达到535亿元。
以五年十倍的市场规模增速考量，第四范式做为细分赛道龙头只需维持当前的市占率，就一样能够维持五年十倍的营收增长。
就日前的营收增速而言，第四范式将来增长可期。招股书表示，2018-2020年及2021上半年第四范式营收分别为1.28亿元、4.60亿元、9.42亿元、7.88亿元，几乎每年都是翻倍的增速。
在毛利率上，第四范式亦与AI四小龙的主流水平相当。依图科技、旷视科技、云从科技2019年毛利率为63.89%、42.55%、40.89%，而第四范式2018年、2019年、2020年毛利率分别为42.7%、43.5%、45.6%。
但高增长之下，企业还无盈利。2018、2019、2020及2021上半年，第四范式净亏损分别为 3.72亿元、7.18亿元、7.50亿元、11.87亿元，近期三年半已然累计亏损30.27亿元。
开发投入高是亏损的重要原由。2018-2020、2021年上半年，第四范式开发花费分别为1.93亿元、4.16亿元、5.66亿元、5.78亿元，占同期收入比例分别为151.2%、90.6%、60.0%及73.4%。三年半累计开发投入17.53亿元，占累计总营收23.18亿元的75.63%。
AI企业广泛亏损，非常多人认为其估值太高、泡泡太大，乃至可疑AI到底能不可像宣叫作的那样提高几十、几百倍的效率。
在某些业务线，AI确实能带来几百倍的效率或精细度提高。第四范式政府与公共事业创新部樊志英就曾对媒介描述过，在检测恶意代码上，第四范式基于高维设备学习，能够在一百多万条样本里，经过特征变换拼接组合等方式，最高生成万亿级别的特征维度。这就相当于用一个无限精细的网，去大海里捞恶意代码之鱼，一网打尽原来的“漏网之鱼”。
AI技术或许在感知层面大范围应用，效率提高亦表现更直接；但在决策层面，非常多时候几百倍的效率提高表现无那样直接，更不可能寓意着几百倍的营收提高，从技术效率到商场效率之间还有非常多环节。
决策类AI的商场化之路，依然还在披荆斩棘中。
有AI更好
但无似乎亦无所说？
第四范式供给的重点制品是端到端AI处理方法先知平台，以平台为中心形成人工智能处理方法。
其收入结构亦非常清晰，重点是“先知平台及应用制品”以及基于平台的“应用研发及其他服务”两部分。日前两大块业务营收构成基本是各占一半。
2018-2020、2021上半年，先知平台及应用制品产生的收入分别为523万元、2.54亿元和6.19亿元、3.76亿元，同期营收占比分别为4.1%、55.3%、65.7%、47.7%；应用研发及其他服务收入分别为1.23亿元、2.05亿元、3.23亿元、4.12亿元，同期营收占比分别为95.9%、44.7%、34.3%、52.3%。
“先知平台及应用制品”是第四范式的基本，“应用研发及其他服务”收入指的是帮忙客户在先知平台上研发定制化的AI应用。但后者的收入占比2019年败兴始终在提高，这寓意着第四范式基于平台开拓出了更大的潜在市场。
在帮忙企业提高效率上，决策类AI有不少用武之地。
第四范式创始人戴文渊曾在公开演讲中举例，在银行行业，第四范式利用设备学习从大数据中整理规律，从原来银行人工整理的几百条营销规则变成上亿条，营销效率提高了近600倍；在保险行业，亦是整理出上万条理赔规则，大幅度提高理赔效率；在传统石油石化行业里，能够将过去预测化工品价格、由人工整理的上万个规则提升到千万级别，降本增效显著。
戴文渊研发过的百度凤巢系统（借助AI进行搜索推广，对本来竞价排名有所超越）亦是典型的效率提高案例。
2009年，百度支撑宣传系统稳定运行的应用服务器有三四千台，凤巢系统AI研发团队仅有一台。但靠着这一台服务器，戴文渊团队帮忙百度加强了40%的收入。这般的战绩亦使得凤巢系统AI研发团队在机构内部资源争夺中超过其他宣传系统等分部，部署服务器数量得以大幅加强。
每一个行业都有AI的需要，但并非每一家机构都像百度这般拥有独立AI研发的能力。
为此第四范式提出了“AI For Everyone”的说法，认为决策类AI技术能够进入每一个行业，经过优化企业“策略制定”环节来提高效率，帮企业真正实现数字化、智能化转型。
据灼识咨询估计，一家机构通常需约5亿元的前期投资花费方可在内部研发一整套企业级AI系统，后续还将产生每年约5000万元的连续守护花费，总持有成本远高于机构经过外边采购一套相同标准AI系统的年度开支（约5000万元至1亿元）。
据招股书，第四范式现已为金融、零售、制造、能源与电力、电信、医疗保健等行业中的龙头企业供给服务，2020年服务47家标杆用户（全世界财富500强企业及上市机构定义为标杆用户），2021上半年服务38名标杆用户。
标杆用户亦是客单价最高、收入占比最大的重要客户。2021上半年，标杆用户平均收入已然由2020上半年的730万元增至1030万元；2018-2020及2021上半年，标杆用户分别贡献了第四范式总收入的56%、58%、61%及50%。
但千万元上下的客单价想要进一步提高至5000万元乃至更高，恐怕很难。而能够作为标杆用户的大企业，数量亦有限。
在2017年底的一次媒介采访中，戴文渊就暗示，银行行业的“战役”基本结束，第四范式已然拿下可能的所有标杆用户，潜在标杆亦已然进入合作洽谈，“将来有竞争对手进入这个行业，已然无机会拿到标杆了”。
“高净值客户”数量有限，第四范式将来更加多的营收源自还是要在中小客户身上。
在招股书中，第四范式提出期盼经过打造先知平台这般的通用型平台，以低代码或无代码形式，进一步降低AI的安排门槛，来实现快速、规模化AI安排，减少人力成本。但降低成本和门槛后的平台，对中小客户而言依旧不方便宜。
对中小客户而言，倘若有低成本AI安排，挖掘自己业务数据中潜在的价值，自然是锦上添花。但无安排AI，非常多中小企业亦能够存活，已有的企业管理（ERP）、供应商关系管理（SRM）和客户关系管理（CRM）等系统似乎已然足够数字化。AI系统有了更好，无亦无所说。
怎样在标杆用户之外赢得更加多中小客户，针对更加多中小客户数据质量不高的杂乱场景落地处理方法，是第四范式同期亦是更加多AI企业面临的很强挑战。
签约宁德时代
大客户想象力有多大
在商场化落地上，第四范式在AI机构里已然是佼佼者。
相比于非常多AI机构空有技术却难以落地，第四范式日前持有超过8000个客户、落地项目约1.2万个，行业触及银行、保险、证券、零售、能源、医疗、制造等多行业。
其中银行客户占比较高，毕竟银行有钱、有数据，效率提高能够在利润提高、损失避免上表现得更加直接。戴文渊曾对媒介暗示，最起始选取金融行业，便是由于传统金融行业的数据数量、质量最高，转型升级的需要亦非常迫切。
第四范式是银联、创新工场以外，独一同期拿到“中农工建交”五大行投资的企业。招股书表示：国内大部分国有银行及股份制银行都是第四范式的客户，其风控系统、举荐系统大都由第四范式搭建，以某全国性股份制银行径例，经过第四范式的先知企业AI核心系统，提高了超过7倍的反欺诈识别准确率。
第四范式的目的是，将决策类AI应用到每一个行业，需要拓展银行之外的更加多行业，宁德时代这种新能源制造业龙头就很典型。
6月30日，第四范式与宁德时代达成战略合作，基于第四范式SageAIOS平台的全生命周期AI应用与管理能力，将AI决策能力注入到宁德时代生产制造的各环节中，一起推动制造行业加速向智能制造转型发展。
但透露给媒介的信息有限，双方合作金额、详细怎样合作，外界尚不清楚。
招股书中表示，Y机构（即宁德时代）正寻求升级工厂并以人工智能技术保证制品的安全性，借此保持竞争优良，第四范式的制品能够基于计算器视觉技术进行质量检测及设备监控，并会派出专家与Y机构合作，对制品安全进行以人工智能驱动的预测性分析，试图处理电池安全这一电动汽车行业最关注的问题。
公开信息表示，依托于第四范式SageAIOS数据治理、模型上线以及模型自学习等全流程AI能力，以及低门槛的AI生产工具，宁德时代打造了快速规模化落地AI的人工智能平台，并经过企业级AI工程化能力，保证了AI系统与现有的生产系统对接上线，实现了对数据的实时分析与决策。
在零散资讯报告中，咱们还能够认识到宁德时代与永太科技、安脉时代、百度飞桨、科大智能、英特尔等外边企业或宁德时代所投上下游企业都有合作，致力于产线数据提取分析、产线智能化改造、电池缺陷质量检测智能化升级等。第四范式并非唯1、可能亦不是最大的AI合作方。
AI技术，到底能给宁德时代的生产线带来多少提高？
宁德时代2020年提出动力电池缺陷率从ppm（百万分之一）级别向ppb（十亿分之一）级别提高，安全性能把控从6西格玛进一步向9西格玛挨近等“极限制造创新”的目的。
据宁德时代年报，2020年其动力电池系统销量为44.45GWh，营销收入为394.26亿元，可算出2020年动力电池系统平均单价为0.89元/Wh。若缺陷率、产线损耗能够进一步降低，亦有助于宁德时代抵抗上游锂狂涨价。
有报告叫作三星、LG、松下的CPK值（制程能力指数，越高越好）基本线都已达到1.67，乃至达到2.0，而宁德时代的CPK值最高才可达1.67。宁德时代距离国际先进水平亦许有必定差距，但做为全世界动力电池出货量龙头，其良率距离松下等企业差距亦不大。
有分析认为在产线良率和一致性进一步优化之下，成本最高可降低10%。若利润提高亦根据10%计算，宁德时代2020年净利润为55.83亿元，决策类AI等投入能够提高的利润最多便是五六亿元，不会超过10亿元。
因此呢宁德时代AI系统采购年框的额度，应当亦符合招股书中灼识咨询估测的约5000万元至1亿元，很难有更大的提高空间。况且这一采购额度，第四范式还要与百度飞桨等企业共享。
亦便是说，宁德时代并非所说“大腿”，只是第四范式的一个普通标杆用户。除非第四范式能进一步深度参与宁德时代上下游、更加多场景的AI优化。
第四范式曾提出深挖单个客户价值，AI要在单个客户身上从单点应用到全面开花。那样在深度参与客户AI优化的同期，上汽董事长陈虹的“灵魂与躯体之问”又摆在面前：做为客户的整体AI处理方法供给商，你可能作为客户的灵魂，而客户只剩下躯体吗？
写在最后
在移动互联网快速发展的近十年，巨头们所向披靡。如今的初创AI企业，亦一样面临靠技术优良得到的市场被资本浑厚的巨头抢占的危害。
 图源：第四范式招股书
招股书表示，决策类AI市场前五大企业，除了第四范式，剩下四家都是巨头。按照附注中四家机构的总部所在地与业务介绍，可知A机构是百度，B机构是阿里，C机构是华为，D机构是腾讯。
人们工作生活的方方面面已然离不开巨头，但无人愿意各行各业都被巨头垄断。
幸运的是，虽然巨头们持有更强大的资本、开发团队、营销途径，但腾讯和阿里等巨头的决策类AI恐怕未必受银行欢迎，毕竟微X支付和支付宝已然对银行业务形成很大冲击。五大行投资第四范式，让其得到大部分银行的决策类AI项目，恐怕亦是看中了第四范式的独立性。
因此在银行行业这一“基本盘”、“按照地”，第四范式并不消担心巨头竞争、数据安全、政策变动、连年亏损等问题。数据合规对第四范式这类头部机构只是基本问题，政策监管第四范式亦有技术准备，连年亏损针对一家有众多资本支持且将来预期良好的AI企业更不算是事儿。
况且第四范式创始人戴文渊被赞为“天才少年”，毕业于上海交通大学，曾就职于百度、华为，在迁移学习的行业论文引用数排名世界第二，论文在NIPS、ICML、AAAI及KDD等顶级学术会议上发布，还在2005年ACM国际大学生程序设计竞赛全世界总决赛中荣获世界冠军。创始人与机构团队的技术实力，都毋庸置疑。
那样，第四范式万事俱备、只欠盈利了？
当然不是。AI企业中类似第四范式这种学霸创业的企业还有非常多，学霸光环在机构发展初期能吸引更加多关注，但在长时间的市场开拓、精细运营、项目能力等方面功效有限。
AI已然从宣扬算法、架构的先进性，进入比拼落地和商场化能力的时代。亿欧智库《2021AI商场落地市场科研报告》认为，标准化与可复用的制品与服务才是AI企业实现全面、深入商场落地的关键，能有效助力企业在短期内走上有效盈利之路。
对第四范式来讲，让自己的制品从标杆用户走向中小企业，在“操作系统”服务之外进一步强化即用型人工智能应用服务，从算法平台化走向算法App化，获取长尾收益，可能才是更加全面的AI商场落地。
非常多人还有一个疑问，适用于金融、工业等行业的决策类AI技术是不是像自动驾驶同样，被各方过誉以至于承载了本身难以实现的期待？
谷歌自动驾驶技术负责人Chris Urmson曾在演讲中嘲讽对自动驾驶的过于信任：“相信一款自动驾驶辅助系统只要持续迭代，就能越做越好，最后达到完全的自动驾驶水平，这就相当于说，只要我奋斗地练习跳跃，迟早有一天，我就会飞起来。”
但区别于自动驾驶，咱们相信决策类AI在金融、能源、制造业等行业是能够持续迭代、越来越好的。
由于自动驾驶面临繁杂的三维环境，转化数据的过程容易显现偏差，AI判断常常不如人；而在制造业、能源、金融等行业的海量规范数据中寻找隐匿规律，本便是决策类AI比人强的地区。决策类AI，能够在练习足够多的跳跃之后飞起来。
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发表于 2024-9-3 22:00:51