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上周3月23号，百度正式在香港二次上市，定位主要为“领先AI公司”。
我们都知道百度是搜索引擎起家，不过上市后，将定位，从“以搜索引擎、知识、信息为中心的互联网平台”，首次替换为“具有强大互联网基础的领先的人工智能公司”。
本次上市计划募集30亿美元资金，打响AI商业化这个超级风口的第一枪。
百度的AI实力大家有目共睹，大白也用过百度平台的很多AI接口，有些场景下，效果确实不错。
按照很多公司的数据和算法能力，确实很难达到相同水平。
不可否认，随着数据，算力，算法的发展，AI行业也快速在发展，甚至在十四五规划中，上升到了国家战略。
但接触AI行业越久，越发现国内的很多AI公司，很多都是表面光鲜。
融资估值很高，但是公司的盈利能力却还有很大的提升空间。
以国内最近准备上市的5家头部AI公司为例：
（注：旷视科技2019年报告期为1-6月份，2020年数据缺失；云天励飞2020年报告期为1-9月份。下同。）
大家会发现，每家公司每年的亏损金额都很大。
因为AI行业需要投入大量的技术研发人员，人力成本是AI公司最大的开支。
但投入巨额人力开支的背后，盈利能力却不容乐观。
由上图可见，5家公司经营活动现金流无一为正。
其中现金流状况最不佳的是依图科技。从2017年至2020年上半年，依图经营活动所获得的现金流净额累计达到-26.12亿元。
导致经营活动现金流为负，很大一个原因是当公司为客户提供产品或服务后，无法及时收到现金。
如果从事AI行业的同学都知道，AI行业很多的客户都是面向B端，或者政府端。
不同的场景应用需求很分散，很难将不同场景的泛化性做的很好。
到了最后，做了大量的POC项目，但真正落地的却不是特别多。
但是，大白并不是唱衰AI行业，反而觉得这其中才更加孕育机会。
因为大家都在摸索，如何找到能够制定标准，可以快速复制的能力，占领市场，是比较关键的一步。
举个大白之前做过的芯片检测计数的例子，仅供参考：
比如对上百种芯片进行检测计数，如果按照AI行业的工作流程：拍照->标定->训练->检测。
一方面训练数据很少，我们很难收集如此大量的图片。
另一方面因为有上百种芯片，样本肯定会不均衡，这种情况下，效果并不是很好。
但如果制定标准，人为的去生成和现场很像的几十万张图片训练，采用图像生成+少量标注的方式，不同场景下的泛化性却很不错。
因此，找到不同行业的一些关键点，使用逆向思维去复制落地能力，也是一个不错的突破口。
祝愿大家在AI行业的摸索中，都能找到自己的一席之地。
之前的周报，大白会将每周的精华内容汇总起来，整理到《大白AI周报精华汇总》中，。
后期需要哪方面的项目知识，可以直接去对应阅读。
大白也在不断收集更新各个项目算法作者及从业经验的视频分享，希望能让大家提高一些探索的效率，。
整理汇总：江大白
内容周期：2021.3.22-3.29 同步公众号：江大白目录
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