格灵深瞳主要提供哪些领域的图灵对人工智能的贡献产品及解决方案？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-10-25 05:05 标签： 图灵对人工智能的贡献

格灵深瞳登陆科创板，人工智能视觉创新机

3月17日，人工智能企业北京格灵深瞳信息技术股份有限公司（以下简称“格灵深瞳”）以发行价人民币39.49元/股登陆科创板，股票代码为688207。

提到国内的计算机视觉创企，目前格灵深瞳的AI技术已在城市管理、智慧金融和商业零售等领域落地，其在体育健康、轨交运维等新领域的产品及解决方案也已进入客户验证阶段。从2021年6月22日IPO获受理，到2022年3月17日成功上市，格灵深瞳只用了9个月左右的时间。

格灵深瞳最初规划将计算机视觉中的场景识别技术应用到实体零售行业，通过分析消费者的行为来建立用户画像，帮助线下零售企业用户优化公司的业务战略。但是，在2013年左右，线下零售行业正在遭受电商的冲击，各地出现实体店铺关店潮，从而影响到了格灵深瞳的技术商业化进程。

后来，格灵深瞳决定切换其技术落地的行业赛道，开始尝试安防、金融等等。公司技术研发重点也从“三维视觉”转向当时主流的“深度学习+人脸识别”。

2020年，格灵深瞳为应对新冠疫情，推出了双光温测智能识别设备。当年该设备销售额为4716.02万元，占当年营收的19.43%，一定程度抵消了因为疫情给公司带来的不利影响。随着疫情得到控制，2021年1-6月，双光温测智能识别设备销售数量减少，该设备的销售收入为133.22万元。

格灵深瞳营收主要来源于城市管理、智慧金融、商业零售等领域。2018年至2021年上半年，格灵深瞳营收中占比最高的是城市管理产品及解决方案，是公司的主要收入来源，占比最低的为商业零售产品及解决方案。

在采购方面，公司所需原材料采购主要分为标准硬件采购、定制化硬件采购、服务类采购和配套软硬件采购。

格灵深瞳的主要供应商有天宇三鼎科技、凌云光、北京华盛天成科技、广东天波信息技术、宗立科技、海康威视、睿创微纳、思腾合力、乌鲁木齐天利信通、成都金科信科技、深圳奥比中光科技、天津四通创源科技、北京神州天阳科技、广州市九安智能14家企业。

报告期内，格灵深瞳主营业务收入主要来源于三大领域：城市管理、智慧金融、商业零售，为企业用户提供以计算机视觉技术和大数据分析技术为核心能力的AI产品和解决方案。此外，格灵深瞳在体育健康和轨交运维领域的解决方案也进入了客户验证阶段。

格灵深瞳自主研发的AI产品主要包括智源智能前端产品、灵犀数据智能平台和深瞳行业应用平台。这些产品既可以单独销售，也可以以整体行业解决方案的形式向企业用户交付。

格灵深瞳掌握多项计算机视觉核心算法技术。目前，格灵深瞳已形成了基于深度学习的模型训练与数据生产技术、3D立体视觉技术、自动化交通场景感知与事件识别技术、大规模跨镜追踪技术和机器人感知与控制技术等五大技术方向。

根据招股书，截至报告期末，格灵深瞳总共已取得29项专利授权，其中发明专利授权19项。同时，格灵深瞳还获得了77项软件著作权。

在格灵深瞳五大技术方向中，大规模跨镜追踪技术方向发明专利数量最多，为9项，其次是3D立体视觉技术方向，发明专利数量为6项。目前，格灵深瞳还有8项算法技术相关的在研项目、13项与应用场景相关的在研项目，不断尝试将技术更深入地应用落地。 

继商汤科技成功登录港交所之后，几经风雨的格灵深瞳终于在科创板成功上市。其他一些知名AI企业距离上市也只差最后一步，AI明星企业们迎来一波IPO小高峰。

其实像格灵深瞳一样的AI创企还有很多，现有营收并不能满足高额连续的研发投入。在这个背景下，成功上市不能等于有盈利能力，这些AI创企的未来之路充满各种不确定性，技术商用化还任重道远。

TAG：格灵深瞳|广东天波|视觉技术|计算机视觉|深度学习|人脸识别

（本文来源自网络，侵权即删）


无论是从上市或融资的角度来看，AI 赛道从不缺热度，四小龙之一的商汤科技登陆二级市场后，紧接着格灵深瞳也迎来了上市。

3 月 17 日，北京格灵深瞳信息技术股份有限公司（以下简称 " 格灵深瞳 "）在上交所科创板上市。

不过，格灵深瞳在开盘首日就出现了破发，当日收盘价 37.46 元，跌幅 5.14%，成交额 10.06 亿元，换手率高达 64.14%，振幅 15.85%，总市值 69.29 亿元。

可以说，首日破发或许是受大盘波动影响，但深究品牌背后，实际上更多的是格灵深瞳并不被市场所看好。

格灵深瞳泡沫的膨胀与破灭，也是看到国内人智能赛道从疯狂回归理性的一扇窗口。

一、从线下零售到安防领域

2013 年，格灵深瞳创始人赵勇在真格基金徐小平的鼓励之下，将创业赛道锁定在了其所擅长的 AI 领域，成立了格灵深瞳。

在格灵深瞳创立之初，AI 赛道还处在初创时代，此时的赛道尚未形成四小龙格局。但从企业成立时间看，全球人工智能企业的创业潮集中在 2014 到 2016 年，AI 赛道也因此形成了风口。

诚然，所谓有风口的地方，就一定会有风险投资。

于是在成立不到一年的时间内，格灵深瞳迎来了红杉资本数千万美元的 A 轮投资，此后几年更是拿到多轮投资。

在各种巨头纷纷布局 AI 领域的当下，AI 赛道的确火热，但与其说格灵深瞳受市场欢迎，倒不如说彼时的格灵深瞳在 AI 赛道具有强大的想象力。

首先，拥有智能领域基因的企业，是资本所看重的原因之一。

而格灵深瞳创始人赵勇本硕皆毕业于国内知名高校，又在美国布朗大学拿到博士学位，之后便供职于谷歌，是谷歌智能眼镜项目立项的最初七人之一。

其次，在多次投资 AI 赛道的真格基金看好之下，直接引来红杉资本的青睐。

最初格灵深瞳的创业构想，是以线下零售为切入点，通过计算机视觉技术来分析消费者的行为，为线下零售商赋能，在这样的思路之下，他们拿出来了第一款产品——皓目行为分析仪。

但问题也随之显现，当时的线下零售，一方面正面临着线上电商的快速崛起和冲击，正好又赶上巨头开始纷纷布局 O2O 赛道，线下零售市场的目标客户普遍悲观，忙着关店。

而另一方面，格灵深瞳早期研发的产品，并没有准确击中线下零售商的痛点，于是格灵深瞳在线下零售市场的发展并没有太大的起色。

线下零售市场的不如意，格灵深瞳开始转变发展方向，不得不把一部分精力放在安防项目上，幸运的是，2018 年格灵深瞳中标了农业银行安防项目。

在那个 " 无米之炊 " 的处境下，农业银行安防项目成为了格灵深瞳的最大收入来源，而格灵深瞳也逐渐意识到了安防领域对企业当下的重要性，于是开始主打安防领域。

但在 年间，造势与补贴双重红利加持下，中国人工智能领域投资出现快速增长，同样以安防、智慧金融起家的 AI 四小龙格局正式形成，其中商汤在业务模式上与格灵深瞳更加类似，格灵深瞳的安防生意显然并不好做。

二、连年亏损，营收体量小

有数据显示，全球近 90% 的 AI 公司仍处于亏损状态，中国 AI 产业链中 90% 以上的企业也处在亏损阶段。

持续性亏损是 AI 领域的通病，更是格灵深瞳的常态。

然而格灵深瞳成立以来的亏损，最终都体现在财务数据上。据招股书显示，2018 年 -2021 年 1-6 月，格灵深瞳的营业收入分别为 5196.35 万元、7121.07 万元、24,271.56 万元和 7218.80 万元。

从整体报表上看，目前国内的 AI 行业公司并未能实现规模性盈利，格灵深瞳 年的归母净利润也呈现亏损状态。

另一方面，格灵深瞳主营业务占比过大，倘若营收不及预期，将会拉低整体营收额。

根据招股书显示，城市管理和智慧金融领域的销售收入合计占公司营业收入的比例分别为 91.9%、86.3%、83.0%、95.3%，是公司主要收入来源。

事实上，格灵深瞳主要营收项目城市管理和智慧金融领域的实际营收金额并不高。

此外，在 AI 赛道不断迎来融资的关键时刻，加大其他业务的研发来提升营收额，似乎变得越来越不现实。

有数据显示，在 2015 人工智能元年，投资总额达到了 450.7 亿元，同比增长 306%，并在 2016 年和 2017 年持续增加频次。

招股说明书显示，格灵深瞳此次募资主要资金的用途在算法和创新应用的升级，同时加大营销服务体系的升级。

体育健康、轨交运维作为格灵深瞳重点布局的两大创新领域，也是本次募集资金重点投入的研发项目。

那么，格灵深瞳在本次 IPO 上市募资 10 亿后，能否实现破局？

三、主攻安防真的是最终解吗？

AI 企业是 AI 技术发展和创新的主要推动群体之一，国内 AI 企业主要分为三类：互联网巨头、传统软硬件厂商、AI 独角兽企业。

其中，安防龙头海康威视就是硬件厂商之一。

可以说，在龙头已然形成的安防领域，格灵深瞳主攻安防领域这条路并不算好走，竞争异常激烈。

A 股安防龙头属海康威视，2020 年营收规模为 635 亿，是格灵深瞳的几百倍，市值为 4113 亿，从体量上来看，超过格灵深瞳几十倍不止。

另外，传统软硬件厂商行业耕耘时间已久，有着稳固的客户关系和渠道，通过硬件开发、软件开源的合作形式，提供软硬件定制服务，发挥产业集群效应。

或许这些都在格灵深瞳早已了解，于是面对巨头，格灵深瞳曾坦然自己不是一家硬件公司。在发展方向上，只要市场上别的厂商能做的硬件，格灵深瞳就尽量不做。

也同样以海康能做的硬件，格灵深瞳绝不做为原则。简单的来说，相对于市场上的厂商，格灵深瞳更想走一条属于自己的发展道路。

不过，站在格灵深瞳的角度上看，错位竞争就一定可行吗？

目前，格灵深瞳有五大专利技术，深度学习的模型训练与数据生产技术、3D 立体视觉技术、自动化交通场景感知与事件识别技术、大规模跨镜追踪技术和机器人感知与控制技术。

技术布局几乎都是涉及安防领域，主要集中于摄像机、视频分析、车辆识别等技术领域。

其中 3D 立体视觉技术在全国中小学推广规划，但目前格灵深瞳这这一领域并未产生实质性的盈利能力。

而深度学习的模型训练与数据生产技术领域，数据通过摄像头采集后，通过算法进行一系列处理，选出了有用的部分数据（一些重要片段或者图片），极大程度降低了交警或公安在搜寻肇事逃逸以及犯罪嫌疑人逃跑路线中所需要的巨额工作量。

实际上，在未来也可以应用在自动驾驶的道路路况采集中，整体来说，该技术的商业化场景的想象空间是十分巨大。

不过需要注意的是，这对算法识别的准确率要求较高，同时在目前相对较少的研发人员基数上，在提升准确率上，格灵深瞳需要花费大量的时间和资金的双重投入。

综上，从长期来看，错位竞争或许对于格灵深瞳来说是一个不错的选择，但在发展前期，格灵深瞳需要面临的挑战并不小。

但好在格灵深瞳的量级并不算大，一来在挑战面前也相对的更好把握。

不过，二级市场相对于一级市场更为严谨，品牌的发展、市场估值也可能存在低估或回归理性。

格灵深瞳后续发展的一举一动都会成为用户、股民 " 参考对象 "。

为此，当下的格灵深瞳更像是负重前行。

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