一家成功地在安防领域落地发展的AI企业

在“AI+安防”领域,有AI四小龙之称的商汤科技、云从科技、旷视科技以及依图科技都曾相继奔赴资本市场。如今,商汤科技和云从科技都已成功上市,但值得注意的是,这两家企业在上市时都处于亏损状态,这也是AI企业目前形成的一个怪圈——商业化落地难,研发投入高,尚未实现盈利,已经上市的2家公司的市值也在不断缩水。

在“AI+安防”领域,有AI四小龙之称的商汤科技、云从科技、旷视科技以及依图科技都曾相继奔赴资本市场。如今,商汤科技和云从科技都已成功上市,但值得注意的是,这两家企业在上市时都处于亏损状态,这也是AI企业目前形成的一个怪圈——商业化落地难,研发投入高,尚未实现盈利,已经上市的2家公司的市值也在不断缩水。有个别AI企业的亏损还有扩大的趋势。

随着时间的推移,越来越多人工智能企业开始意识到,企业的发展最终依靠的是企业能够尽早、更多地实现盈利。这主要还是取决于公司的先进技术能够尽快地转化成得到用户的认可的产品,并成功推向市场。AI行业格局一定是从“算法为王”向“技术落地为王”转变。

以萨技术股份有限公司成立于2015年,是一家专注于人工智能和大数据技术应用,主要为公安、司法等政府部门提供以车辆识别、人脸识别、轨迹追踪、行为检测、多维融合分析等功能为核心的应用软件、配套硬件及相关服务的企业。2019年到2021年,以萨技术的营业收入分别为:9956万元、1.48亿元、3.71亿元;同期对应的归母净利润分别为:2787万元、2767万元、1.42亿元。在AI行业认知普遍还处于“技术至上”的时候,AI实干家以萨技术就走上了一条不一样的道路——用业务来牵引技术的发展。

以萨技术股份有限公司一直专注于推动人工智能和大数据分析技术与数字城市领域各类应用场景的深度融合。公司基于计算机视觉技术及实时分析数据库技术,并结合公司对行业的深刻理解,搭建完整的业务软件支撑体系,已广泛应用于平安城市及数字政府等领域,实现了场景化应用落地,主要为公安、交管、政法委等政府部门提供以车辆识别、人脸识别、轨迹追踪、行为检测、多维融合分析等功能为核心的应用软件、配套硬件及相关服务。

首先公司以贴近实战为指导原则,深度参与客户的业务过程,结合客户的实际需求进行应用开发。公司的做法是以行业需求驱动技术产品研发,通过项目孵化场景化通用产品,致力于提供能够满足客户实际需求的解决方案。公司的业务人员长期在一线服务客户,深度参与客户的业务流程,从而逐步积累对行业及客户需求的深刻理解,并以此为导向开展技术及产品的研发工作,从而实现前沿技术与实战应用的高效融合。公司坚持通过标杆项目的落地打造具有较强复制性的场景化通用产品。例如,公司派遣团队长期扎根淄博市公安局,深度挖掘及理解公安机关的实战需求及痛点,推出适用于全警种、多场景的平安城市解决方案,获得了公安机关的广泛认可,形成了通用化产品,在全国范围内进行推广复制。

其次,公司高度重视核心技术的产业化落地,尽快将各项研发成果转化为实用的产品,具备突出的项目实施及交付能力。如公司的平安城市解决方案已覆盖公安部、20多个省级公安机关,及200多个市级和县区级公安机关,20多个市级、县区级公安交管部门,10多个市级和县区级政法委员会。

此外,公司不仅致力于前沿技术的商业化落地,而且兼顾前沿技术与丰富的行业应用实践经验的结合,注重人才队伍的建设与培养。

以萨技术在2019年将已有的计算机视觉技术及大数据分析技术与数据中台、数字孪生体系等全场景业务闭环系统进行融合,创新性自主研发了“以萨天工”全智支撑体系。并且对天工全智支撑体系进行持续迭代,并在公司已形成的核心技术体系基础上建立新一代智能视觉算法体系、新一代自然语言处理技术体系及大数据与云计算平台技术体系,不断完善公司的技术体系。

“以萨天工”全智支撑体系不仅可以实现视频图像结构化处理、车辆识别、人脸识别、数据多维异构分析、关联关系挖掘等功能,还可以整合打通城市各类基础设施及网络产生的政务数据、互联网数据和社会面数据,实现了业务流程的数字化与快速重构,提升了数字城市管理智能化、高效化、精细化水平。公司的解决方案不仅可以为客户提供核心算法及基础产品,还可以为客户提供应用于数字城市领域多场景的融合应用产品,更好地满足终端客户对全流程一体化解决方案的实际需求。

在新冠肺炎疫情爆发期间,以萨技术股份有限公司成立了疫情防控专项团队,并研发出“新冠疫情防控动态感知预警平台”,有力支持了全国多个省市疫情防控部门的新冠疫情防控工作,产品入选工信部颁布的《疫情防控和复工复产复课大数据产品和解决方案名单》,公司被湖北省公安厅评为“湖北省安防行业抗击新冠肺炎疫情先进企业”。

2021年以萨技术股份有限公司被评为“全球独角兽500强企业和山东省独角兽企业”。2022年7月,以萨技术股份有限公司在科创板的IPO已获上交所受理。以萨技术股份有限公司的成功经验不仅对人工智能企业有很好的借鉴作用,对于其他领域的企业的生存发展也应当有所帮助。

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责任编辑:李斌
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