2018 年实现营收 79.17 亿元,科大讯飞能否决胜于人工智能时代?

亿欧网 04-20

4 月 19 日,科大讯飞发布 2018 年年报,公司 2018 年全年实现营业收入 79.17 亿元,同比增长 45.41%,归属于上市公司股东的净利润 5.42 亿元,同比增长 24.71%。

前不久,科大讯飞董事长刘庆峰表示,历来科技产业发展 30% 的年增长即被认为是快速增加,人工智能是全新的爆发期,所以我们给自己定的目标是 40%。显然,科大讯飞已完成了自己的目标,但 79.17 亿元的营收究竟意味着什么?其背后一系列的数据又能引起我们哪些思考?

" 平台 + 赛道 ",科大讯飞转向人工智能多了几分胜算

根据年报,在近 80 亿元的营收中,开发平台及消费者业务占比 30.50%。在垂直赛道上,教育教学领域占比 27.08%,智慧城市 21.42%,政务 13.08%。科大讯飞持续推进的 " 平台 + 赛道 " 人工智能战略,驱动力已经显现。

" 平台 " 上,讯飞开放平台已实现了从智能语音平台向人工智能综合平台的过渡。如今,讯飞人工智能开放平台已汇聚了语音识别、图像识别、阅读理解等各种技术,持续为移动互联网、智能硬件的广大创业开发者和海量用户提供人工智能开发与服务能力,围绕人工智能开放平台积极构建产业生态。根据本次年报显示,科大讯飞的讯飞开放平台已开放 171 项 AI 能力和场景方案,开发者数量达 92 万,开放平台业务营收较去年同期增长 124.61%。

" 赛道 " 上,科大讯飞选择在教育、政务、医疗、智慧城市、智能服务、智能汽车等行业持续发力,不断扩大落地应用规模。2018 年,教育和政法业务成为科大讯飞赛道上的最强音。其中,教育产品和服务业务收入同比增长 45% 至 20.15 亿元;政法业务收入同比增长 86% 至 10.36 亿元。

2010 年,深耕语音技术十多年的科大讯飞开始构建以自我为中心的人工智能产业生态。除了布局智慧城市、智慧教育、智能音箱等应用领域外,科大讯飞也参与投资了人工智能公司商汤科技,智能机器人公司优必选、人工智能芯片公司寒武纪。科大讯飞正朝着人工智能积极转变。

语音是一种非常重要的交互方式,因此,无论是现在还是未来,智能语音都将是人工智能的重要入口,并且已经形成共识。从这一点来看,科大讯飞具备一定的 " 先发优势 "。然而,也正因为如此,智能语音赛道上的玩家越来越多,BAT、谷歌、苹果等各大巨头纷纷围绕智能语音生态进行纵深布局。云知声、思必驰、出门问问等围绕智能语音技术研发到应用的初创企业也层出不穷。

科大讯飞转向人工智能究竟能否成功,关键在于以语音为基础的人工智能的赛道有多大,以及科大讯飞在这条赛道上是否可以保持绝对的优势。在智能语音领域,近几年由于科技的迅猛发展,加之人工智能发展也得到了各方的支持,科大讯飞的优势正在被逐渐拉平。而对一家人工智能公司来说,应用场景至关重要,因为产品直接触达消费者,一款成功的产品将成为巨大的流量入口。因此,互联网巨头们往往会选择自己研发,即使自己的技术还赶不上科大讯飞。其中,腾讯的态度就很有代表性,即 " 既合作又竞争 "。腾讯在 QQ 上采用的是科大讯飞的技术,但在后来引爆 10 亿用户的微信上,采用的则是自己的语音技术。其实,对于用户来讲,语音识别率是 99.99%,还是 96%,在体验感上并无太大差异,也不会太影响对产品的使用。这也为拥有丰厚资金实力的互联网巨头提供了一定的时间进行追赶。

此外,相比于新兴的互联网科技企业,科大讯飞更像是一位不谙世事、过于专注技术的 " 理工研究男 "。随着竞争者入局,渠道和品牌的竞争变得愈加重要,显然,对于科大讯飞而言,二者并非其所长,一时难以跟上时代的 " 竞争规则 " 使其原有优势进一步被压低。

不过,随着智能翻译机、输入法和语音转写等业务开展,之前以 To B 业务营收为主的科大讯飞也开始消费者相关业绩开始发力。去年,科大讯飞在 To C 业务方面的增长十分迅猛。根据年报,其 To C 业务实现营业收入 25.17 亿,同比增长 96.54%;实现毛利 12.96 亿,同比增长 70.77%;To C 业务在整体营收中占比大 31.80%,毛利占比达 32.72%。

科大讯飞转向人工智能究竟能否成功,还不能妄下定论。只是,科大讯飞面临的一大困难,同样也摆在了众多 AI 企业的面前。

政府补贴的背后:人工智能商业变现体系待完善

随着 2018 年年报的披露,科大讯飞备受外界关注的政府补助再一次成为众人的焦点。过去十年,政府补助占据科大讯飞利润的比例维持在 25%-30% 之间,2018 年计入损益的补助总额达 2.85 亿元,占净利润 52.58%,创下新高。

2018 年 10 月,科大讯飞曾就政府补助问题作出过回应,表示上市十年来,扣除退税收入后政府补助占营业收入比重为 3.89%,2017 年、2018 上半年比重分别为 1.42% 和 2.74%,不存在业绩依赖政府补助。今年 2 月,刘庆峰在为讯飞 2018-2019 年度总结计划大会上表示,2018 年,科大讯飞上缴税收远高于政府所提供的补贴,政府按照规定补给我们一部分科研经费,但是我们反哺给政府的更多,为社会做出了更大的贡献。

然而,并不是所有人都会买账,科大讯飞甚至被戴上了 " 长不大的巨婴 " 之帽。不过,关于政府补贴方面,单单从财报上做出断言恐怕有失偏颇。另一方面,还要看政府的补助究竟值不值得。

以与政府息息相关的政法业务为例,将人工智能技术应用于政法领域,可在很大程度上缓解司法机关的工作压力,并提高办案的效率和准确性。科大讯飞的本次年报显示,其智能庭审系统的庭审语音识别率可达 95% 以上,案件庭审时间节省超过 25%,庭审笔录的完整度可达 100%,复杂庭审时间缩短超过 50%。实际上,办案的效率和准确性能够防止一系列由于人为失误而导致的冤假错案的发生,不管从直接价值,还是从间接价值的角度来看,都具有不容忽视的重要意义。目前科大讯飞的智慧政法已覆盖 31 个省市自治区,1500 个政法单位政府。智能政法系统可能并未得到与其所带来的社会经济价值相匹配的收入回报。

其实,科大讯飞转向人工智能,要克服的不止是自身的问题,AI 企业共同面临的问题更是其巨大的挑战。

根据中国人工智能学会、国家工信安全中心等联合发布的《2018 人工智能产业创新评估白皮书》显示,从应用场景融合度方面来看,人工智能与各行业的融合依然处于早期阶段,还存在一定的困难。在亿欧智库发布的《2018 中国人工智能商业落地研究报告》中更是明确了这一点,2017 年,90% 以上 AI 企业处于亏损阶段,商业化落地成为众多人工智能企业发展的痛点。在人工智能领域,高投入、低回报并不奇怪,落地的产品缺乏商业变现能力非常普遍。这对于一些有其他收入来源的互联网企业来说,这种付出回报比尚且 " 合理 "。而并无雄厚资金实力的企业,高投入需要更多外力支撑。

此前有业内人士分析,科技巨头不断发力,通过并购、集聚人才、研发核心技术,力图掌握语音市场未来发展的主动权。在这样的大环境下,科大讯飞必须不断加强自身技术实力才能与对手抗衡。事实上,不止是技术实力,产品落地,以及如何很好地切入消费者市场亦是需要做足功课的地方。

回复理性进入深耕,技术积累将显现巨大效益

本次年报显示,科大讯飞 2018 年研发投入 17.73 亿元,同比增长 54.78%,研发费用占营收 22.39%。这一年,科大讯飞也持续在各种国际赛事拔得头筹。特别是在人工智能领域备受瞩目的机器阅读理解技术方面,2018 年 1 月,科大讯飞第三次获得机器阅读理解挑战赛 SQuAD 全球榜首;11 月,在机器阅读理解挑战赛 SQuAD2.0 任务中再次以显著领先优势刷新世界纪录;12 月,在对话型机器阅读理解挑战赛 CoQA 中拔得头筹。

这样的成绩无疑是与科大讯飞持续增加的研发投入紧密相关。而机器阅读理解技术方面的一系列成果也将进一步为科大讯飞教育领域的政法领域的智能辅助办案、机器智能评分、医疗领域的智能辅助诊疗等业务应用树立一定程度的技术壁垒和领先优势。

接下来,科大讯飞在核心技术研究方面的计划是:持续加大核心技术投入,推进和拓展 " 讯飞超脑 " 计划。方向上继续深化和引领,并通过组合式技术创新增加技术厚度、加强技术护城河,另监督技术等 " 无人区 " 开展前瞻研究工作,为中长期的人工智能核心技术突破打下坚方案升级引领公司在教育、司法、医疗、车载、智慧城市、智能服务等行业及基于人产品的快速发展,为实现 " 用人工智能建设美好世界 " 提供坚实的技术保障。相信,科大讯飞的研发投入将进一步大幅增加。

2015 年至 2018 年是科大讯飞人工智能战略的 1.0 时代,即战略扩张期:快速探索,应用示范,抢占先机。今年,科大讯飞人工智能战略进入 2.0 时代:规模深耕期,赛道要控盘,应用上规模,效益要起飞。

在人工智能战略 1.0" 核心技术保持国际领先、收入毛利快速增长、用户规模高速增长 " 的三大任务基础上,战略 2.0 新增了一项重点任务——人均效益提升:以战略聚焦为抓手,以团队奋斗为根本," 战略聚焦、任务集成、部门协同、资源复用、采购降本、团队奋斗、AI+IT" 七剑齐发,全面推进增量绩效管理,提升经营效益。

过去几年,不仅是科大讯飞快探索与抢占先机的时期,对所有 AI 企业亦是如此,这一过程难免会产生泡沫与资本的疯狂。但如今,人工智能逐渐回归 " 理性 ",在经过试探与摸索之后,很多方向都会清晰并坚定下来,然后是持续不断的深耕。在此情形下不难想到,过去时间里的技术积累将迎来效益上的高增长。于科大讯飞而言,要在人工智能这条路上走下去,除了加大研发投入外,还要利用技术在更多的行业里做更深的纵向整合。

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