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科大訊飛|邁入強AI時代，科大訊飛如何找到價值支點？( 三 )

科大訊飛


從0到N ， “系統性創新”賦能百業而生如果從1956年的達特茅斯會議正式提出“人工智能”這一概念算起 ， 六十余年的技術浪潮里 ， 人工智能已經歷了三次迭代升級 。 從以模型突破為主要目的運算智能時代 ， 崇尚技術實用化的感知智能時代 ， 目前AI發展正跨入認知智能時代 。
在這場AI技術的第三次浪潮中 ， 認知智能更強調技術的可推理與可解釋性 ， 對AI企業在算法、算力與大數據等技術能力上也提出了更高的要求 。
換言之 ， 在認知智能時代 ， AI實現產業化與商業化不再是從0到1的單點技術突破 ， 而是從0到N的大規模產業化實踐 。
如何實現大規模的產業化實踐？科大訊飛給出的解法是“系統性創新” 。 劉慶峰曾總結實現系統性創新的三個關鍵要素：一是 ， 關鍵的核心技術效果要跨越技術鴻溝 ， 達到應用門檻；二是 ， 深度融合創新鏈條上的各個關鍵技術 ， 激發創新能力；三是 ， 針對重大的歷史命題社會命題進行系統性解析 ， 并將其轉化為科學問題 。



不難看出 ， 比起單點技術突破與落地 ， “系統性創新”是一個更綜合、更系統、更全面的概念 。 隨著人機耦合不斷發展 ， 在重大歷史命題面前 ， AI能力一方面需要在底層關鍵技術領域融合 ， 這是一個縱向深入的過程；另一方面也要與產業鏈上下游的資源、數據與管理實現協同聯動 ， 這是一個橫向覆蓋的過程 。
縱向深入、橫向拓展 ， 均離不開技術投入 。 2021年 ， 相關研發投入29.36億元 ， 較2020年同比增長21.50% 。
值得一提的是 ， 2021年科大訊飛增加人員儲備3301人 ， 劉慶峰同時表示 ， 2022年科大訊飛人員將會有5%-10%的小幅增長 ， 不會再大幅擴張 。



從大幅擴張到小幅增長 ， 轉變的背后是科大訊飛人才戰略的進一步聚焦 。 在業績說明會上 ， 劉慶峰用“毛竹”的比喻來解釋這種轉變：“就像山上的毛竹一樣的 ， 有大年小年之分 ， 一年快速增長 ， 一年要控制、培訓 ， 要用好 。 ”
事實上 ， 從更宏觀的角度看 ， 科大訊飛對人才的重視順應著當下“人才紅利”的大勢 。 從曾經的世界工廠到如今的技術強國 ， 人才優勢將在未來釋放更多的價值 。
而依靠“系統化創新”戰略 ， 科大訊飛不僅實現了“從0到N”的轉身 ， 也讓AI技術實實在在地扎根于產業土壤中 。
從弱AI到強AI：科大訊飛的價值支點但相較于其他賽道的科技股 ， 在過去的一段時間里 ， AI技術企業的股價似乎都進入了箱體震蕩階段 。
某種程度上來說 ， 這是“科技股”的周期性使然 ， 受“政策+技術”因素影響 ， 本身就是一個長坡厚雪的賽道 。 “根據地業務”與“系統性創新”所帶來的穩健增長 ， 讓科大訊飛也收獲了一眾券商分析師的看好 。
年報發布后 ， 包括國盛證券、天風證券、平安證券等專業券商機構都給予了科大訊飛“買入”評級 。
學者雷·庫茲韋爾曾指出 ， 人類創造技術的節奏正在加速 ， 技術的力量也正以指數級的速度在增長 ， 與摩爾定律下線性增長邏輯不同 ， 指數級的增長具有迷惑性 ， 往往始于極微小的增長 ， 隨后才以不可思議的速度爆炸式的增長 。
技術的爆炸性增長影響著企業長期價值的想象空間 ， 這也是AI的技術價值所在 。
但由于不同細分領域內 ， AI商業化的難度不同 ， 因此AI賽道的估值邏輯存在著一個明顯的悖論：即能實現商業化落地的 ， 但技術價值層面的想象空間不大；以“技術強密度”為護城河的 ， 商業化難度又很大 。


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