车载AI视觉“狼多肉少”

【编者按】经过混战的人工智能企业，提起算法与深度学习再无性感可言，便瞄准了最先落地的AI视觉，汽车出行无疑是一个匹配的落地场景，可狼多肉少。

文章转载自高工智能汽车，作者头条报道；由车师傅编辑，供行业人士参考。

出身于AI视觉的公司，进入智能驾驶领域的情况，并不鲜见。

刚刚在科创板上市的虹软科技（市值约250亿人民币），从2016年开始，就在智能驾驶视觉解决方案领域开始投入，在智能驾驶视觉解决方案及其他IoT智能设备视觉解决方案的投入中，近三年的研发人员分别为6/12/62人。

2018年由于公司业务快速发展，从智能手机视觉领域拓展至智能汽车、IoT等领域，因此虹软科技招聘了大量通用基础算法研发人员，为公司未来在各领域的业务发展进行研发人才储备。

虹软科技的智能驾驶视觉解决方案，包括车内安全驾驶预警、驾驶员身份识别、车内安全辅助、辅助驾驶预警、自动泊车等众多解决方案。
按照公司的公开信息，融合虹软科技多年积累的暗光高反差拍摄、防抖等影像视频增强算法技术，即使在车内光线不佳、人脸角度多变、车辆晃动等特殊情况下，也能够很好地完成车辆周围环境监测和车内人员监测等功能。

按照计划，虹软科技在杭州滨江区公司也计划投入近4亿元，为后续推出驾驶员监控系统（DMS）、高级驾驶辅助系统（ADAS）、自动泊车系统（AP）、全景式监控影像系统（AVM）；以及针对商用车的盲区检测系统，针对工程车、商用车的驾驶员状态监控、疲劳检测等系统做准备。

虹软提供的视觉人工智能解决方案，主要应用于智能手机行业。因为公司主营业务收入中智能手机业务占比较大，为应对手机市场见顶饱和，投入精力于更广范围的智能设备市场，其中智能驾驶视觉方案就是战略业务。
2019年3月27日，公司以1000万入股开易（北京）科技有限公司，持股3.47%，后者主营业务包括主动安全智能终端（ADAS+DMS+人脸识别）、SDK软件服务以及硬件整体解决方案。

虽然从技术的本质上而言，视觉识别大抵相同，但在业务上，不同领域的商业模式却大相径庭。

成立于2014年的商汤科技，主要产品包括人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等视觉算法，产品主要应用于安防、金融服务、手机、移动应用等领域。目前估值官方宣称超过70亿美元。

官方披露中，商汤科技为戴姆勒提供人脸识别公有云服务，利用身份验证技术助力奔驰金融及共享车等领域的业务拓展，帮助戴姆勒用户在借款、借车、用车等场景中刷脸完成身份验证，获得更完善、更安全的用户体验。
上述是座舱内的视觉识别产品。舱外的，商汤科技则是与本田签订了为期5年的长期合作协议，共同深耕自动驾驶技术，加速智能汽车的研发进程，共同发力适合乘用车场景的L4级自动驾驶方案。

另一家AI视觉公司旷视科技同样提供软件SDK、 AI 引擎、整体解决方案、人脸比对服务、身份验证服务、驾驶员碰撞预警系统等，并收取相应软件使用费和服务费。

2016年底旷视科技完成1亿美元的C轮融资后，估值至20亿美元。2017年C轮融资4.6亿美元，今年5月，公司完成了7.5亿美元的D轮融资，目前估值约40亿美元。

旷视科技车载AI视觉解决方案立足于深度学习算法引擎MegBrain，可支持20多种静态、动态手势识别，以及人脸识别，可广泛应用于乘用车、客运车、货物运输车、危化品运输车、共享出行/分时租赁等场景。
但这些企业目前在车载业务上的营收规模仍然较小。

而传统视觉代表，就是安防巨无霸海康威视（市值接近2500亿人民币），其于三年前出资1.5亿元人民币成立杭州海康汽车技术有限公司，并整合其他两家公司业务，布局车载视觉领域，涉及行车记录仪、AVM、泊车、DMS及ADAS前后装市场。

数据显示，截至2018年底，海康汽车已经通过了20家OEM的审核并成为其合格供应商，公司的主要客户包括一汽集团、北京汽车、上汽荣威、上汽名爵、本田汽车等。
但从目前海康威视年报中还无法看到海康汽车电子的业务营收情况，其还未成为贡献主要业绩的业务板块。

虽然传统视觉巨头和AI视觉方案厂商，都在纷纷砸钱进入智能驾驶领域，但这个领域的赚钱效应还没有充分显现出来。

虹软科技在2018年，才获得智能驾驶业务板块的营收，与其它IoT智能设备视觉方案一并获得367.95万元营收。

2019年虹软正在进行的订单中，给华阳、清智、车厘子等公司提供了智能驾驶相关的视觉方案。这部分是预期中给智能驾驶相关提供的方案，在2018年获得营业收入后，2019年营收也会继续增长。当然在利润率和规模上，还不会形成较大的改变。

在虹软的上市说明中，目前智能驾驶及其他IoT智能设备视觉解决方案业务发展速度与同行业公司基本处于同一水平，行业内大部分公司均主要处于研发阶段，相关产品仍处于试运行阶段，尚没有十分成熟的产品出现。虹软科技技术水平未滞后于市场其他竞争对手。

目前市场尚未全面打开，相关产品仍未在市场上实现大规模应用，因此目前公司在该类业务销售收入相对较低。

相比消费领域、安防、智慧城市等领域，车载领域缺乏用户基础，也缺乏买单者。这些业务短期内给公司造血盈利的可能性较低。
因此即使是AI视觉巨头，过去几年在智能驾驶领域的投入也比较审慎。2019年以来，这一情况已经有所改善，订单主要是围绕在座舱监控及交互领域，但整体市场还未起量。

大规模的汽车保有量与持续的新车市场增长空间，为智能汽车、智能驾驶系统的发展提供了巨大的市场基础。
预计到2020年，国产ADAS市场规模将达到200亿元以上，但却不及任何一家AI视觉独角兽公司的估值，而这些公司目前的主要优势仍然仅限于舱内感知，除了商汤涉及自动驾驶。

这种局面势必会在未来几年被打破。伴随着部分AI视觉公司的ADAS业务逐步产生一定的营收，势必会加大在车载领域的投入，包括但不限于研发、营销、资本等层面，逐步覆盖后装到前装、商用车到乘用车、存量市场到增量市场的空间。
而在市场逐渐增长扩大的过程中，赛道机会也将会逐渐缩小，许多中小型创业公司以及车载业务无法取得突破的AI视觉“独角兽”将会退出市场。

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