思必驰回复第二轮审核问询,如何与科大讯飞、阿里巴巴“虎口夺食”?
2023-03-26 18:49:34
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3月21日,思必驰科技股份有限公司(以下简称“思必驰”)更新上市申请审核动态,已回复上交所第二轮审核问询函,回复了涵盖关于实际控制人的认定、关于预计持续亏损及关于业务等在内的14项问题。

思必驰IPO进度 资料来源:上交所科创板官网

去年7月,思必驰递交招股说明书,中信证券为其独家保荐人。此次IPO思必驰拟募集资金10.33亿元,具体投向“全链路对话式AI平台建设及行业应用解决方案项目”、“面向物联网的智能终端建设项目”和“研发中心建设项目”,余下用于补充流动资金。

思必驰募集资金运用计划 资料来源:招股说明书

想要真正了解一个企业,业务板块至关重要。本文就上交所问询函中关注的几个核心问题进行梳理,来揭开思必驰神秘的面纱。

规模快速增长,语音语言类技术服务举足轻重

据公开资料显示,思必驰是一家国内专业的对话式人工智能平台型企业,基于自主研发的全链路智能对话系统定制开发平台和人工智能语音芯片,围绕“云+芯”进行布局,提供软硬件结合的人工智能技术与产品服务,实现普适的智能人机信息交互。

自称拥有“自主研发芯片”的思必驰,也引来上交所好奇,“其芯片是否有自研能力?”

思必驰也做出了说明,表示“2019年正式发布第一代人工智能专用语音芯片TH1520”。TH1520是思必驰针对智能硬件领域的语音交互需求,结合AI算法能力,选择最合适的主流DSP芯片架构后进行自定义设计,最终集成了思必驰全链路智能对话技术并进行模块化封装,并为AI语音算法定制了大量AI加速指令,属于AI专用的双核增强型低功耗DSP芯片。

不仅如此,思必驰还表示,“相较于其他芯片公司采用Arm Cortex A系列芯片,公司自研的AI语音芯片,是AI算法定义硬件的体现,在保证低功耗的同时,算力得到增强,并基于公司智能语音语言技术优势,能够支持更多的创新语音功能,包括声纹辨识,多方言,多语种,直面唤醒等。”

目前TH1520已投产,应用于多款智能家电、智能汽车、消费电子等领域的智能终端,主要应用产品包括海信电视、美的空调、长虹美菱空调、华为-盯盯拍行车记录仪、雅迪电动车等。

另外,上交所还要求思必驰说明相关业务的交付方式、收费模式、收入及占比等情况。

2019年至2021年及2022年上半年,思必驰主营业务收入分别为11,458.47万元、23,656.98万元、30,743.31万元和15,705.68万元,呈现出快速增长趋势,近年来语音语言类技术服务对收入的贡献率持续在50%左右,无疑是最主要收入来源。

思必驰主要产品收入占比情况 数据来源:招股说明书

其中,思必驰语音语言类技术服务又可分为技术授权服务和定制开发服务两种产品形态。

所谓技术授权服务,是将思必驰自主研发的相关技术进行单点或模块化授权给客户使用,同时已针对相关技术申请了专利或形成了部分非专利技术。收费模式包括SaaS云服务、License授权服务。

具体来看,SaaS云服务是思必驰为客户提供以云端公有云调用为主,主要是为客户提供一句话识别、实时识别、录音转写、声纹验证、标准音色的语音合成、语义理解以及对话管理等技术授权服务,按在云端相关技术调用时长或调用并发计费的形式获取服务收益。

License授权服务是思必驰为客户提供以“云端+本地”综合算法为主,主要是为客户提供对话式AI单点技术和模块化技术授权服务,License授权服务属于标准化服务,客户下载SDK后,需到服务端获取授权证书,通过密钥管理控制该授权证书的使用模块和有效时间。客户在其产品系统中安装SDK并正常运行后则代表验收,后续客户根据需求以订单形式下单。以客户购买的云端或本地端使用量按照阶梯价获取收益。

而定制开发服务,是思必驰根据客户提出的针对特定场景的终端产品需求或应用服务需求,定向设计并开发对话系统,包括私有云部署、打通控制服务、引入长尾内容以打造特定的AI技能,并提供相关配套的AI模组硬件、AI终端智能硬件。收费模式为,思必驰为客户提供单点、模块化或整体交付的定制化开发服务,在定制成果交付客户并经客户验收后确认收入。

人工智能大行业高景气度,凭借差异化打法小有成就

思必驰规模快速增长,与人工智能大行业的高景气度不无关系。

根据《中国银行宏观观察2022年第41期》指出,人工智能产业链中,底层基础层是人工智能产业基础,主要包括AI芯片等硬件设施及大数据、云计算等计算系统技术的数据资源和基础设施;核心技术层是人工智能产业的核心,以模拟人的智能相关特征为出发点构建技术路径,主要包括算法理论、开发平台和应用技术;产品应用层是人工智能产业与传统产业部门深度融合的延伸,通过集成一类或多类人工智能基础应用技术,面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。

人工智能行业产业链结构 数据来源:中国银行宏观观察2022年第41期。

但值得一提的是,思必驰从人工智能核心技术层切入,但缺乏基础层的计算力及支撑性服务的硬件平台,上交所也关注到了这点。

思必驰首先给出了明确答案,“不会对核心竞争力和持续经营能力有重大不利影响”,并从行业发展趋势入手给出了解释。

算法、算力、数据共同助推,AI行业投资热度高以及政策大力支持等多方因素推动下,AI产业高速增长。根据艾瑞咨询预测,2025年人工智能核心产业规模预计达到4,532.6亿元;2025年人工智能带动产业规模预计达到16,648.3亿元。

2019-2025年中国人工智能产业规模 数据来源:艾瑞咨询

人工智能与实体经济的结合越来越多,与应用场景的深度结合将产生更大的商业价值,近几年,人工智能语音语言技术在各行业的应用已十分广泛,下游领域包括家电、汽车、消费电子、金融、物流、房产、政务、医疗等。2020年智能语音技术在各垂直行业应用的核心产品规模达到57.70亿元,带动相关产业规模达317.70亿元,预计2025年核心产品规模达到159.1亿元,带动相关产业规模达到875.1亿元。

2019-2025年中国智能语音垂直行业应用核心产品及带动相关产业规模 数据来源:艾瑞咨询。97

根据IDC报告显示,2021年思必驰在中国人工智能之语音语义市场份额排名第四,占比约3%,行业前三位分别为科大讯飞(占比11%)、阿里(占比7%)和百度(占比6%)。虽然思必驰较行业龙头还有一定差距,但相比2020年的第六已经有所提升。

尽管与互联网巨头头科技企业相比,思必驰的确存在竞争劣势,但在技术储备和业务重点布局上展开差异化竞争成为破圈“杀手锏”。

思必驰与科大讯飞应用场景较为接近,与寒武纪的应用场景存在极大差异,与云从科技、云天励飞、虹软科技相比,虽应用场景有重叠,但技术方向截然不同,思必驰是从智能语音语言交互技术为主,而另外三家是以计算机视觉为主。相对于科大讯飞的广泛布局,思必驰将物联网领域相关业务作为发展重点,聚焦于车和家两个场景,积极扩大业务规模和寻找新的市场机会,以长远利益为目标,不断提高市场占有率。

符合行业发展规律,未来市场空间有望进一步扩大

上交所还关注到,在“群雄逐鹿”的人工智能语音市场,随着玩家的不断涌入,思必驰固有的缺乏基础层计算力及支撑性服务硬件平台等弊端,要求说明这些是否实质影响其核心竞争力和持续经营能力。

思必驰从发展战略和方向进行了说明,表示“这是符合物联网时代智能硬件和场景化人工智能发展的行业趋势的”,近年相关的市场空间显著扩大并在持续增长,语音及对话交互的渗透率和普及率持续提升,行业客户和终端用户认知接受度明显增强,多行业语音及对话交互智能化需求处于高速扩张之中。

围绕智能语音语言技术,思必驰已形成了覆盖音频信号处理及分析、语音及说话人识别、语音合成、自然语言理解及分析、知识图谱、问答及自然语言生成、对话管理及智能推理决策、多模态交互等闭环人机对话的完整技术链条。这些关键核心技术,在技术赋予机器认知、感知和学习功能的过程中,能够实现标准化、自动化和模块化,具有较强的通用性,能够与应用场景快速结合。

不仅如此,考虑到应用场景的复杂性和多样性,思必驰还针对智能语音语言核心技术体系完成了模块化的拆分与整合,不断沉淀产品和解决方案的通用能力,并开发通用性中间件(DUI中台),形成标准化的开发模式,以此提高技术成果的复用率、降低整体开发成本、全面提升其核心技术面对各应用情景的规模化定制能力。DUI中台已定制支持14种芯片架构,产生16,000多个场景化对话技能,支持数亿设备终端的智能语音交互,积累了大量场景化定制经验,以及潜在的AI硬件客户群体。

未来,思必驰还表示,将围绕智能语音语言技术,不断提升语音产品解决方案能力,加快物联网智能终端市场的持续规模化以及数字政企行业的落地速度。

总结

当然,思必驰也给出了未来具体布局方向。

重点布局物联网“车+家”场景,提升规模化能力和市场占有率。要知道,物联网领域是思必驰产品的重点及优势应用领域之一,以智能终端客户为主,涵盖智能家电、智能汽车、消费电子,同时一直将物联网领域相关业务作为发展重点,聚焦于车和家两个场景,积极扩大业务规模和寻找新的市场机会,以长远利益为目标,不断提高市场占有率。

加快数字政企市场的落地速度,提升场景化集成综合方案能力。结合数字政企智能助理软件产品和软硬一体化的产品能力,思必驰大力发展场景化集成的综合方案能力,并从智能终端类客户逐渐拓展至数字政企类客户合作,目前已实现金融服务、交通物流、地产酒店、政务民生、医疗健康等行业场景下的应用突破。

加强AI终端建设,提升市场综合竞争力。当前思必驰AI终端均系围绕家居生活、汽车驾驶、商旅办公三大场景展开,业务领域较为集中,且与其重点业务领域一致。

若思必驰成功上市,在资本助力下,或许能加快赶超头部企业的进度。

文:恒远 / 数据猿

 
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