年度盘点|物联网2020年回顾：十大重要进展

导读新年伊始，在2020年受疫情影响的大环境下，物联网也迎来了更多充满戏剧性的挑战与变革，在疫情爆发后，各地采取的一系列措施及发生的这大大小小的的事件背后，多多少少都有物联网的身影，为此，在这里小编整理了相关报告后，和大家说说2020年物联网在全球的主要进展，分享给大家以供参考和借鉴!下面我们一起来看看物联网2020年回顾：十大重要进展。

Part I: Covid-19对IoT 2020的影响

受疫情影响，公众对物联网的兴趣下降了15%

人们通过Google搜索“物联网”话题的频率在2020年骤然下降。自2020年3月疫情大流行以来，这一下降比例达到15%;此后，“物联网”话题搜索量一直保持相对稳定并处于较低水平，也没有回升迹象。物联网显然不像其它话题那样在公众中扮演重要角色，例如：在同一时间范围内，公众对游戏的搜索兴趣猛增了约65%、对“在家工作”的兴趣增加了104%、对“失业救济金”的兴趣猛增了250%。在对3000多个财报电话的分析显示，在2020年第二季度，“IoT”一词的使用量呈类似下降趋势。但是，有关物联网，尤其是“工业物联网”的讨论在第三季度又重新开始。

尽管疫情大流行，但2020 IoT市场仍然强劲

尽管Covid-19疫情不断，并且
2020年全球GDP下降了5%，物联网市场在2020年仍在增长(无论是支出规模还是连接设备总数)。虽然有少量物联网项目因各种原因(如在封锁期间无法建立基础设施)而停止或推迟，但大多数物联网项目在2020仍在继续。

事实上，2020年是智能设备的一个拐点——活跃的物联网连接数量(例如：连接的汽车、智能家居设备、连接的工业设备)等，有史以来第一次超过了非物联网连接的数量(例如：智能手机、笔记本电脑和台式机)。目前全球有217亿活跃的连接设备，其中54%(117亿)是物联网设备连接。到2025年，预计将有超过300亿个物联网连接，即地球上几乎每人有4个物联网设备。

十余个物联网主题随疫情加速发展

物联网在应对疫情中起着至关重要的作用。一些以物联网为中心的用例在帮助世界应对疫情方面发挥了(并将继续发挥)重要作用。最值得注意的包括工作场所、医院和其它基于物联网的接触者追踪(例如：Concept
Reply的跟踪和定位系统)，以及整个疫苗供应链中的产品跟踪和验证(例如：Controlant)。

对2021年的前景持谨慎乐观态度

进入2021年，物联网技术的整体情况，看起来很乐观。人们普遍认为，任何因Covid-19对业务的负面影响都将在2021年逐渐消失，新的“数字化转型浪潮”将推动物联网市场的发展。企业将加速发展的主题之一是“新技术支持的商业模式”，其中许多新的商业模式将由互联的物联网产品来实现。企业关注的另一个主要主题是“人工智能”。

Part II: IoT 2020十大进展

最大的物联网新势力：小米

2020年1月，来自中国的电子制造商小米宣布计划在未来5年内至少投资72亿美元用于5G和人工智能(AIoT)。新的推动包括对智能电视、无人机、电动滑板车、空气净化器、路由器、安全摄像头等一系列消费和企业物联网设备的重大投资。

物联网在对抗Covid-19中的最大贡献：挽救生命

在2020年初，物联网行业没有人能够预见到，IoT技术将在这一整年中为拯救生命而扮演重要角色。伦敦帝国理工学院于2020年6月进行的一项被广泛引用的研究估计，在第一波Covid-19大流行期间，社交距离仅在欧洲就挽救了300万条生命。虽然这些被挽救的生命大多可以归功于人们只是待在家里、戴上口罩和避免接触，但物联网技术无疑在一些情况下阻止了进一步的传播。

许多物联网厂商竞相推出社交距离工具(包括BoschIO的工作场所隔离和联系人追踪解决方案，Software AG和Dell的Smart Social
Distancing解决方案，或Concept Reply的追踪和定位系统等)。

位于德国莱比锡的Goebecke面包店只是使用这种解决方案的众多企业之一。该企业老板介绍，工作场所的音频提醒和对员工数据的分析能力，都使员工更加谨慎、意识更强，这些员工随后变换了各自之间的距离。

最近，用于Covid-19的物联网的重点已经转移到疫苗供应链监控上，以确保疫苗安全交付，不发生产品丢失、篡改或变质。例如，辉瑞公司(Pfizer/Biontech)选择了冰岛的初创公司Controlant来监控其Covid-19疫苗的配送。

加速最快的物联网垂直领域：医疗保健

多年来，由于行业的高度规范性以及缺乏对医疗数字化的支持和紧迫性，在医疗环境中实施物联网项目被证明是很麻烦的。

现在，越来越多的证据表明，Covid-19已经导致了医疗保健领域的数字化爆炸，特别是在医院。美国食品药品监督管理局(FDA)在2020年5月发布了多项临时政策，以在2020年支持数字化工具。德国在2020年10月首次允许医生开出针对特定疾病的数字健康应用(例如，一款有助于治愈焦虑症的应用)。

在大流行期间激增的应用之一是“远程医疗”，即医生通过视频会议治疗患者。医生报告说，远程医疗通常被视为只是迈向数字诊断的第一步，它依靠物联网设备从远处诊断病人。数家医院于2020年开始进行试验。2020年12月，一名伦敦外科医生在加利福尼亚用5G技术对香蕉进行远程手术的视频在网上疯传。

2020年最大的物联网融资：Samsara

Samsara又成功了。2020年5月，在第一次Covid-19大封锁期间，该公司又筹集了4亿美元，旨在进一步扩大其工业物联网业务。本轮融资对该公司的估值为54亿美元，较2019年投资时估值下降14%。首席执行官Sanjit
Biswas在宣布这轮融资时，还宣布裁员300人(占劳动力的18%)，这是由于Covid-19对关键垂直运输系统的影响。

2020年值得注意的顶级投资(与物联网相关)包括：

最重要的技术标准化：5G Release 16

2020年7月，3GPP标准机构达到了一个重要的里程碑：发布版本16，这是5G技术的第二套规范，也是5G
IoT的关键一步。构成版本16的一套新规范包括对“超可靠、低延迟通信”(eURLLC)、定位功能以及对TSN(时间敏感网络)的支持等方面的重大改进，所有这些方面对于各种物联网用例的物联网连接都非常重要，尤其是对于高端应用，如工业物联网领域的应用。此外，版本16还可以在新的5G核心网上部署和管理NB-IoT和LTE-M技术，使5G网络可以通过这些技术管理大规模和低复杂性的物联网。当前，全球约有2亿个IoT连接使用NB-IoT
/ LTE-M的产品。预计，面向高端应用的5G物联网将在2022年及以后兴起。

最著名的新流行语：AIoT

多年来，人们一直认为，物联网的真正价值可以通过应用于物联网数据流的AI/ML算法来解锁。因此，事后看来，“AI + IoT=
AIoT”在2020年出现并成为一个新流行语也就不足为奇了。在2020年12月，Google对这个话题的搜索量大概比12个月前多了70%。有趣的是，这个词似乎起源于中国(而不是像“
IoT”一词起源于美国)。华为和小米以及台积电(TSMC)这几年一直在推崇人工智能物联网的概念，即人工智能和物联网的融合。

2020年，许多“非中国”公司在品牌推广工作中都使用了这个术语。美国工业软件提供商Aspen Technology于2020年8月宣布了其新的工业40
AIoT
Hub，瑞士网络安全公司Wisekey于2020年9月推出了以AIoT为中心的新数字战略。在2020年推崇这一术语的公司的其它例子包括总部位于新加坡的ASM
Pacific Technology和总部位于美国的分析软件提供商SAS。

最大的物联网相关收购：Nvidia-ARM

2020年9月13日，英伟达宣布有意收购ARM，这是迄今为止最大的半导体交易，估值400亿美元。除了是最大的半导体交易外，此次收购有望为AI&边缘物联网带来新的技术创新。英伟达收购的主要业务板块是ARM的处理器IP，其中也有重要的IoT成分，尤其是边缘计算。ARM的IoT产品&服务集团(ARM的Pelion
IoT平台、MbedOS、SoC解决方案/安全、KigenSIM解决方案)将不参与此次交易。如果这笔交易获得监管部门的批准，可能会出现这样一种情况：中国企业永远得不到ARM的技术。这可能会进一步造成美中贸易关系的不平衡，从而使美国在半导体知识产权市场占据主导地位。

2020年的重要收购(与物联网相关)包括：

最雄心勃勃的新物联网连接技术：Amazon Sidewalk

2020年11月，亚马逊通知Amazon Echo设备和Ring安全摄像头的客户，Amazon
Sidewalk将很快推送到他们的设备上。Sidewalk是一个雄心勃勃的项目，旨在创建一个邻里共享的网络，让宠物或资产追踪器等物联网设备，即使在家庭Wi-Fi网络中断或超出范围时也能连接到互联网。这是通过将不同的Wi-Fi网络连接成一个低带宽网络，供不同用户的物联网设备使用的技术。

2020年9月，LoRa低功耗标准幕后的芯片公司Semtech宣布已与亚马逊建立合作伙伴关系，以合作构建网络;几个月后的12月，据报道LoRa联盟正在洽谈，也将加入并支持Sidewalk，使用开放的LoRaWAN标准，该联盟及其500多家成员公司都支持该标准。

最重要的政府举措：美国物联网网络安全改进法

2020年12月，《物联网网络安全改进法案》终于签署成为美国法律。其中，该法律要求美国国家标准与技术研究所(NIST)定期(至少每5年一次)更新物联网安全标准和指南。专家们希望，该法律能够促使制造商在设计物联网设备时考虑到一些网络安全功能(例如：使用安全编码实践、提供足够的认证、定期给设备打补丁)。

最大的IoT 2020 IPO：C3ai

2020年12月9日，C3ai上市(在纽约证券交易所交易，股票代码为“AI”)。C3是一个真正的物联网成功案例。该公司由美国亿万富翁Tom
Siebel于2009年创立，他因创立Siebel Systems公司而闻名，2006年1月该公司出售给甲骨文。C3ai最初叫C3
Energy，主要专注于电网、电表和公用事业的数字化，该公司后来(2016年)品牌更新为C3IoT，并将其关注点扩大到能源之外，作为一个横向物联网平台。近年来，该公司强调通用分析和人工智能能力，这也是为什么该公司再次将品牌重塑为C3ai。今天的C3ai声称它可以从5700万个传感器读取数据，但Siebel明确表示，重点是AI(包括非IoT应用)。2020年12月上市至今，股价已较开盘价飙升超过40%，估值近140亿美元(截至2021年1月8日)。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“年度盘点|物联网2020年回顾：十大重要进展”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

云计算、大数据、物联网等众多技术，它们不断智能化，当前，生活场景智能化随处可见的，小到智能玩具机器人、扫地机器人，大到智能家电、自动驾驶汽车等。在未来科技发展的大潮中，智能化的全面化普及将成为必要趋势。全志科技的产品主要是服务于汽车电子、智能家电等智能产品的芯片研发与设计企业，它有哪些投资亮点值得关注？接下来一起来阐述。

在准备分析全志科技前，我给大家分享一下整理好的芯片业龙头股名单，戳开链接便能查看：宝藏资料！芯片行业龙头股一览表

一、公司角度

公司介绍：全志科技主营业务为智能应用处理器SoC、高性能模拟器件和无线互联芯片的研发与设计，主要是研制开发智能应用处理器SoC、高性能模拟器件和无线互联芯片这些产品，产品普遍应用于智能家电、车联网、机器人、智能物联网等多个产品领域。

简单研究完公司基础概况之后，我们一起研究看看公司独特的投资价值。

亮点一：提前布局汽车半导体，国内稀缺的车规级半导体供应商

各国助力新能源车发展，新能源车时代随之到来，同时也会产生一个智能电动车时代。这个过程离不开半导体芯片，而汽车相关芯片与手机相关芯片存在明显的差别，对于车规级芯片的安全性、可靠性、稳定性、良品率，汽车厂商会提出严格的要求，要想进去车规芯片供应链，之前得获得非常难得的AEC-Q系列认证才行。

从2014年开始，全志科技就对车规级芯片做一些研发基础工作，如今已得到AEC-Q100认证，成为了国内十分少有的车规级半导体供应商。在未来，由于汽车电子化率+电动化率加快了速度，以及公司更多汽车产品研发成功并导入客户，汽车半导体能够在公司未来的发展中起到关键作用。

亮点二：AIOT（人工智能物联网）行业爆发，公司撞上风口

全志科技有多年的技术积累经验，以多元化产品进行布局，以AI全面赋能为助力，与多家行业标杆客户建立战略合作关系，而且为了投合客户在算法、算力、产品、服务等方面进行整改，打通AI语音、AI视觉应用的完整链条，将有关智能家电、智能监控、辅助驾驶等方面的AI产品实现量产化，目前合作的客户大多都属于龙头企业，比如美的、格力、小米、石头科技等。

随着万物互联、万物智能时代的到来，公司将乘风而起，在未来充分受益从而步入高速增长阶段。

考虑到字数原因，其余有关于全志科技的深度报告和风险提示，我都给你们整理好放在这了，点开下文就能浏览：深度研报全志科技点评，建议收藏！

二、行业角度

AIOT领域：从IDC研究数据表明，全球物联网的支出在2020年达到69047亿美元，中国市场在当中占比236%。IDC预测，全球物联网市场的支出到2025年可提高到11万亿美元，每一年的平均复合增长率达到了114%，中国市场的占比也在不断提升，目前已经提升到259%，物联网市场规模排名世界第一。

汽车半导体领域：在智能驾驶逐渐普及的浪潮下，电子化率+电动化率提升已成汽车行业势不可挡的重要趋势，这期间，汽车半导体也将飞速发展，结合数据可知，在半导体下游应用中，汽车半导体成为增速最快部分的几率很大。

由此看来，智能化的出现是时代进步的必然，全志科技在智能化领域积极布局，以后将会得到充足的利益并且迎来高速进步，看好公司的发展前景。但是文章具有一定的滞后性，倘若想更精确地了解全志科技未来行情，直接进入链接地址，有专业的投资顾问协助你诊股，判断全志科技的估值是高是低：免费测一测全志科技现在是高估还是低估？

应答时间：2021-12-04，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请

2018年，这些关键词被不断提起：物联网、人工智能、大数据、云计算、区块链、5G商用、新零售……面对技术驱动的全新时代，愈来愈多的零售商开始借助人工智能帮助他们实现业务转型。未来，商业争夺的主要人群是出生于80、90、00年代的消费群，这群人生下来就不缺物质、不缺产品，他们需要的是一种“体验”与“关怀”，这种关怀更需要面对面的交流与触觉才能体现。
互联环境中的购物者都渴望真实的个性化体验，从中体现出零售商对信息把控和即时交互的承诺。零售商也认识到，他们必须提供定制化的客户体验来留住现有客户群。但是，零售商在实现消费者定制化服务的时候到底遇到了什么样的问题？怎么样去真正实现定制化体验？新零售时代，数据的获取与分析遇到了什么问题。
即便在数字化时代取得了所有这些进步，多达90%的零售销售仍然是在实体店中发生的。在时装零售行业，客户仍然希望亲自走进服装店来目睹、触摸和试穿不同服装。零售商意识到需要采集整个企业的数据，但在跨渠道数据共享方面举步维艰。比如在整个销售过程中从顾客的在线搜索、顾客进店观看、试穿等到销售人员仓库找产品、上货和销售过程中与客户交流等所有接触点中收集客户数据很难。特别是这些数据之前的联系以及数据来源等面临重重困难，因此无法完全满足客户宾至如归的购物“体验”。

如果想要满足客户宾至如归的“体验”与“关怀”，销售人员必须能够指导客户顺利完成购物，并提供有针对性的个性化体验来与其进行有效互动。要提供这种级别的服务，必须具备可优化数据和分析用来为客户提供服务的卓越体验。如果客户数据不可靠或集成不当，零售商便无法正确分析和跟踪他们的端到端供应链，也无法为他们的员工提供适当的工具来让他们推进个性化的客户体验。
客户希望在各个渠道中获得无缝体验，零售商正依靠数字技术来改进他们的店内体验。在零售商的店内投资优先级列表中，个性化技术占居首位，但零售商不能忘记个性化能力的有效性与为个性化提供支持的数据的有效性息息相关。

云从 科技 7月20日成功过会，在与旷世 科技 、商汤 科技 和依图 科技 "AI四小龙"的上市比拼中率先上岸，公司也因此成为科创AI第一股。2018-2020年云从 科技 累计亏损2684亿元，此次在科创板公司募集资金375亿元，科创板的上市也意味着公司可以缓解常年亏损带来的资金压力。

AI公司赚钱太难了。相关报告显示，全球近90%的AI公司处于亏损状态，10%的赚钱企业基本是技术提供商，中国AI产业链中90%以上的企业也同样处于亏损阶段。AI四小龙无一例外全部亏损，而且一个比一个能亏，比如依图 科技 2017-2020H1累计亏损7268亿元；旷世 科技 2017-2020Q3期间累计亏损1306亿元。商汤 科技 IPO不太顺利，有消息称公司将于8月份向港交所提交申请。虽然目前不清楚商汤 科技 亏损多少，但公司与云从 科技 一样，也是亏损的状态。

为什么AI公司赚钱这么难？

云从 科技 主营业务是为客户提供高效人机协同 *** 作系统和行业解决方案，前者是凭借自主研发的人工智能核心技术打造了人机协同 *** 作系统，通过对业务数据、硬件设备和软件应用的全面连接，把握人工智能生态核心入口，为客户提供信息化、数字化、智能化的人工智能服务；后者是基于人机协同 *** 作系统，赋能智慧金融、智慧出行等应用场景，为更广泛的客户群体提供以人工智能技术为核心的行业解决方案：

报告期内公司向客户提供基础 *** 作系统、基于人机协同 *** 作系统的应用产品和核心组件以及技术服务，其中基础 *** 作系统是可以直接销售给客户的，一般交付给具有研发能力的企业和第三方软件厂商，由客户二次开发后投入使用。公司提供的 *** 作系统有智能云平台、视图汇聚分析平台、融智云平台和集成生物识别系统，基于不同的功能，面向物联网、政府、公安等城市治理和金融、商业等不同应用场景：

值得注意的是如果客户前期没有购买云从 科技 *** 作系统，则公司向客户销售 *** 作系统和应用产品，保证相关应用产品有效运行。核心组件是基础 *** 作系统内可以独立交付的功能模块，通常是封装了核心AI能力的软件包，主要交付给研发实力强、对软件管控要求较高的客户，由客户集成到其自由系统中使用，基本不涉及进行定制化开发。技术服务主要是人机协同 *** 作系统在软件产品销售以外的服务，包括公有云服务、风控服务和智能化运维服务。

成立至今云从 科技 人机协同 *** 作系统及应用产品相继经历了初步推进人机协同 *** 作系统内核沉淀的V10、综合多类业务场景的基础 *** 作系统V20和升级人机协同 *** 作系统V30三个阶段，实现了智慧金融、智慧治理、智慧出行和智慧商业四个重点领域的基础 *** 作系统的整合。公司的V40版本则是升级了智慧治理领域的融智云平台和智慧金融领域的集成生物识别系统，通过AI技术优化系统的运行效率和用户体验：

在系统层上云从 科技 开发了面向不同领域的基础 *** 作系统，通过系统和组件的方式将AI技术赋能应用场景。2014年以来旷视 科技 便开始了Brain++这一AI生产力平台的研发，覆盖从数据生成、清洗、预处理、标注和存储到算法架构设计、实验环节设计、训练环境搭建，再到训练、加速、模型评估和产生模型以及模型分发、部署应用全流程。Brain++集成了包括深度学习框架MegEngine（天元）、深度学习云计算平台MegCompute和数据管理平台MegData，将算力、算法和数据能力融为一体，作为AI基础设施，实现从算法生产到应用的全流程化和规模化供给：

旷视 科技 的Brain++平台相比云从 科技 的 *** 作系统+组件的模式，不同之处在于将算力、算法和数据进行融合，实现了AI的全流程。比如公司的Brain++商业版覆盖了数据管理、模型开发和算力调度等算法生产全流程，还可为客户提供集群搭建和部署在内的硬件交付，让客户不必为寻找AI硬件供应商和软硬件适配等问题烦恼，提升了AI的效率。Brain++平台和算法构成了旷视 科技 的核心AI能力：

业务模式上，云从 科技 的基础 *** 作系统、组件和应用产品可以单独销售，但旷视 科技 的Brain++平台是以解决方案的形式对外销售的，这构成了俩公司业务上的差异。

2018-2020年云从 科技 实现营收484亿元、807亿元和755亿元，这其中主营业务收入为483亿元、780亿元和751亿元，2020年主营业务下降主要系疫情影响，这与其商业模式有关。报告期内公司其他业务主要为向少量客户提供外购硬件和技术开发服务，2019年其他业务收入一度达到027亿元，但占比仍较小。

主营业务中人机协同 *** 作系统营收为031亿元、183亿元和237亿元，营收占比为62%、227%、313%；人工智能解决方案营收为452亿元、597亿元和515亿元，营收占比为936%、740%和682%：

旷视 科技 是一家聚焦物联网场景，以物联网为AI技术落地载体，通过构建完整AIoT产品体系，面向消费物联网、城市物联网、供应链物联网三大核心场景，提供经验验证的解决方案的AI公司。公司业务分为消费物联网解决方案、城市物联网解决方案和供应链物联网解决方案三大类。2017-2020Q3公司营收为304亿元、854亿元、1260亿元和716亿元，其中60%以上的营收来自城市物联网解决方案业务：

值得注意的是，云从 科技 营收中第三方软硬件和智能AIoT设备营收占比虽然从2018年的812%下降至2020年的508%，但仍占据半壁江山。号称行业领先的AI公司，营收一半竟然来自硬件产品，这就引出了一个问题：AI公司靠什么赚钱？

毛利率来看，报告期内云从 科技 主营业务毛利率虽然由215%提升至432%，但仍大幅低于依图 科技 和旷视 科技 的毛利率，依图 科技 主营业务毛利率由2017年的574%提升至2020H1的71%，是这几家公司中最高的：

细分到具体产品或服务，可以看出云从 科技 人机协同 *** 作系统的毛利率在75%以上，处于较高水平。人机协同 *** 作系统中软件授权业务的毛利率超过80%，主要是绝大部分软件授权业务涉及安装调试或定制开发，产生了相应的费用。报告期内公司技术服务毛利率由9945%下降至40%，因为金融风控业务涉及对外采购数据服务，2020年新增的数据中心智能化运维服务需要委托第三方提供服务，降低了毛利率水平。

云从 科技 营收占比最大的人工智能解决方案业务毛利率为1776%、2343%和2819%，主要是该类业务根据客户需求，需外购部分配套软硬件产品或服务，外购材料成本较高，挤压了毛利率空间。公司人工智能解决方案毛利率相比可比企业也明显偏低，比如依图 科技 软件、软硬件组合在报告期内的毛利率分别为641%、819%、875%、868%和113%、328%、543%和696%。

云天励飞和云知声解决方案业务毛利率水平相比依图 科技 和旷视 科技 偏低，与云从 科技 相当。比如云天励飞数字城市云隐管理业务和人居生活智慧化升级业务毛利率分别由4227%、6316%下降至3823%和4443%，主要系解决方案中需要采购硬件并有一定比例的安装服务成本，尤其是硬件设备比例上升会拖累相关业务的毛利率水平：

旷视 科技 业务毛利率水平来看，消费类物联网解决方案业务毛利率超过80%，但其营收占比由2017年的459%下降至2020Q3的181%，营收占比最大的城市物联网毛利率下降至30%以下，因此拖累了公司的毛利率水平：

旷视 科技 在招股书中提到，消费物联网解决方案是公司传统核心优势业务，主要利用人脸识别技术提供云端SaaS类及移动终端类解决方案，成本以软件为主，毛利率水平最高。城市物联网解决方案业务主要为智慧城市及智慧建筑管理，这一业务随着行业经验积累、项目设计与交付能力不断提升，按理公司具有提升毛利率空间的能力。但旷视 科技 提到，因为项目成本中硬件占比提升，导致毛利率有所下降：

结合云从 科技 、云天励飞和旷视 科技 等业务模式，可以看出：如果单纯靠出货 *** 作系统等业务，公司可以保持一个很高的毛利率。未来随着业务不断成熟，成本和费用的下降，公司具有盈利的可能。但目前来看，旷视 科技 、依图 科技 等为代表的AI公司还是以解决方案业务为主，这就涉及到一些硬件的采购和安装，相应的导致毛利率的下降。

AI四小龙无一例外全部亏损，而且一个比一个能亏。云从 科技 报告期内累计亏损2684亿元，看起来不少，但在旷视 科技 和依图 科技 面前还是弱爆了。

依图 科技 2017-2020H1净利润分别亏损1166亿元、1161亿元、3642亿元和1299亿元，累计亏损7268亿元。旷世 科技 2017-2020Q3期间分别亏损775亿元、280亿元、6639亿元和2846亿元，累计亏损1306亿元。商汤 科技 IPO不太顺利，有消息称公司将于8月份向港交所提交申请。虽然目前不清楚商汤 科技 亏损多少，但公司与云从 科技 一样，也是亏损的状态。

寒武纪主营业务是AI芯片的研发、设计与销售，主营业务与云从 科技 等明显不同，但2017-2020年公司仍然累计亏损超过20亿元。2020年寒武纪亏损大幅减少，但扭亏为盈还是遥遥无期：

行业龙头亏损严重，中小AI公司同样亏的不少。比如提供数字城市运营管理和人居生活智慧化升级应用场景解决方案的云天励飞2017-2020Q3期间净利润累计亏损1607亿元，2020年前三季度公司营收为267亿元，报告期内营收累计仅为68亿元，赚的还没有亏的多。

为什么AI公司赚钱这么难？

先说说这些公司亏损的直接原因。

2018-2020年云从 科技 毛利从105亿元增长至328亿元，毛利率由215%提升至432%，但期间费用由338亿元飙升至1061亿元，直接造成营业利润亏损。

报告期内公司销售费用由129亿元增长至274亿元，销售费用率由2663%提升至3628%，这属于很高的水平了。此外公司研发投入持续加大，由2018年的148亿元增长至578亿元，营收占比由3061%提升至7659%，已经足以让公司亏损了：

报告期内云从 科技 实施股权激励并产生了相应的费用，但这种费用短期对公司利润带来压力，假以时日影响会消除，但销售费用和研发费用的增加是持续性的，毕竟这与公司经营密切相关。比如云从 科技 销售费用中占比最大的是人员薪酬，主要是公司业务扩展，销售人员和平均薪酬增加。

人工智能仍然是一个技术密集型企业，各家公司为了保证持续的竞争力也在投入大量的资金用于研发。目前人工智能相关技术和应用场景的解决方案迭代速度比较快，以云为例产品迭代周期一般为2-6个月，因此人工智能行业的研发是个持续时间长且投入高的过程。比如云从 科技 2020年研发费用率超过75%，公司基于人机协同 *** 作系统在研项目有基础平台、算法工厂、AI融合数据湖、知识计算和人机自然交互等8项之多。

亏损最严重的旷视 科技 也是如此。2017-2020Q3公司期间费用由402亿元增长至1349亿元，规模上超过公司的营收，这其中销售费用率、管理费用率和研发费用率分别由2414%、3345%、6650%提升至416%、5756%和9223%：

另外为了提高研发人员、管理人员等积极性，或者出于营造缺钱的目的，AI公司还会实施股权激励，并为此产生巨大的股份支付费用，侵蚀了公司的盈利空间。比如2019年云从 科技 实施了股权激励，产生了1303亿元的股份支付费用；2019-2020Q3云天励飞为激励核心团队、保证团队稳定性，对核心成员实施股权激励，为此分别支付了208亿元和719亿元的股份支付费用。

目前抛开其他不谈，在研发上的投入和股权激励产生的巨大费用，凭借这两项，已经让大多数AI公司陷入亏损了。

客户变动大、客户集中度较高、单一客户依赖性较高等仍是AI公司面临的共同难题，而这一难题事关公司经营是否可持续，也是这类公司上市中的拦路虎之一。无论是注册制下的科创板、创业板还是审核制下的主板，从发审委到上市委，都盯着这一问题。

今年3月份上交所在云从 科技 第一轮问询中就要求公司就"不同类型产品前五大客户的销售内容、销售收入及变动原因，前五大客户变动较大是否符合行业惯例"等进行问询。

2018年云从 科技 第一大客户分别为北京物联新泊 科技 有限公司，营收占比为3011%；2019-2020年北京汇志凌云数据技术有限责任公司为公司第一大业务，营收占比为3049%和1098%，销售金额变动也非常大。另外江苏趋云信息 科技 有限公司和江西骏马 科技 有限公司成立不久后就成为公司前五大客户，上交所还就合理性、交易价格公允性和是否存在利益输送或其他特殊利益安排等进行问询。

云从 科技 这种情况在其他AI公司中也存在。比如2017-2020Q3旷视 科技 前五大客户相继经历了杭州联汇 科技 有限公司、中国移动、北京易华录信息技术股份有限公司和东华软件股份公司四家公司，销售金额也从2500多万到8500多万不等，而且多个客户经历了一轮游，在下一年度中不见踪影：

从云从 科技 的反馈来看，AI公司面临碎片化问题，不仅仅是场景的碎片化，还有订单的碎片化。以2020年度人机协同 *** 作系统客户分布情况来看，云从 科技 绝大多数客户的订单规模在100万元以下，1000万元以上的订单占比很低。应用场景上，公司产品覆盖了智慧治理、智慧金融智慧出行、智慧商业等多个领域，营收占比最大的人工智能解决方案也呈现出类似的特征：

客户集中度上，云从 科技 前五大客户销售占比从6223%下降至2792%，相反依图 科技 前五大客户销售占比从3512%提升至6202%，而旷视 科技 常年在20%-30%左右徘徊。

客户的飘忽不定说明了人工智能技术在客户端的复用性很低，订单的碎片化说明了人工智能技术商业化水平还处于较低的水平，难以实现规模化应用。AI公司要想寻求发展就要不断开发新用户、不断延伸新的应用场景，这势必增加了公司的额外开支。前文已经提到，云从 科技 、旷视 科技 等销售费用率很高，尤其是职工薪酬占主要比例，主要是为了扩大业务区域、开拓客户而招兵买马，相应的费用不断增长。

人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层三大环节，其中目前以旷视 科技 、云天励飞等为代表的企业多为技术层公司，主要通过开发相关算法赋能智慧城市、智慧金融等应用场景。目前中国的AI产业相比美国，差距在于第一是基础层实力偏弱，尤其是具有全球竞争力的芯片、传感器等领域的公司太少，而且华为等部分企业因为实体清单影响，经营遭遇困难：

云从 科技 、旷视 科技 等相继布局计算机视觉、语音识别和自然语言处理等技术层，但更多的企业处于应用层，参照互联网公司，应用层的竞争会更加激烈，技术实力不佳、综合能力不足的公司会逐渐掉队。另外值得注意的是与美国的谷歌、亚马逊和微软等类似，华为、腾讯和阿里巴巴等巨头的加入让人工智能行业竞争更加激烈。华为、腾讯等公司拥有打通基础层、技术层和应用层的能力，而且在技术、研发、客户、市场等方面拥有云从 科技 等难以撼动的优势，因此势必给这些公司带来巨大压力。

从目前产业发展现状和人工智能技术发展曲线来看，其已到了从技术转向大规模应用的关键节点，目前如何规模化落地成为行业痛点。不过对云从 科技 、旷视 科技 等这些资本一路输血充大的公司来说，现在紧迫的事情是如何通过上市在补血的同时还让曾经的投资者退出，毕竟这么多年下来它们等不及了。

万一所投公司倒闭了，一切都打水漂了。

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