过去一个月，AI赛道可谓日新月异，技术、产品的加速迭代，让整个行业不断升温。身处其中，每个企业则有不同的定位，有新玩家高调入场，奔着掘金而来，也有老玩家选择埋头实干，继续长期耕耘。
　　近日，创新奇智对外发布了AIGC引擎——奇智孔明AInnoGC。根据介绍，“奇智孔明AInnoGC” 旨在把AIGC的能力带到以制造业为主的垂类场景中，从而推动产品/行业解决方案创新。
　　据悉，“奇智孔明AInnoGC”之所以能够生成高质量的垂直行业内容，主要源于创新奇智高质量的工业预训练大模型。但是，不同于ChatGPT这样的依托于公开互联网数据的通用预训练大模型，创新奇智工业预训练大模型是基于行业（或企业）内部的业务数据知识而打造。
　　创新奇智执行董事、CEO徐辉反复强调，“创新奇智做的不是通用型大模型，而是跨垂类的行业模型”。在业界争相攀附AI大模型的时候，创新奇智却选择走行业垂直化道路，这是因为在徐辉的价值观中，“一家ToB企业，深耕、积累和务实才是长久发展的真谛”。
　　确定性的增长
　　创新奇智的务实，在财报中也得以体现。2022年，创新奇智实现营收15.58亿元，同比增长80.9%；毛利额为5.07亿，同比增长89.7%；扣除股份支付及上市开支等项目后的经调整净亏损为1.38亿，同比缩窄46.1%。
　　在充满挑战的2022年，创新奇智取得这样的成绩并不容易。但实际上，自2018年成立以来，创新奇智每一年都达到或者超过了预设目标，在不确定的市场环境下，创新奇智体现出了高成长和高确定性。
　　究其原因，是因为创新奇智在战略层面就非常明确，面对复杂多变的市场，需要用自己的确定性来对冲和平衡市场的不确定性。而创新奇智的确定性，来自于在财务上，明确不做只会烧钱的人工智能企业，绝对不做增收不增效、增收不增利的企业；在业务上，创新奇智则专注于“AI+制造”行业的深耕。
　　在制造领域，创新奇智聚焦的重点细分领域包括钢铁冶金、面板半导体、3C高科技、工程建筑、汽车装备、能源电力、食品饮料&新材料以及智造实训。徐辉表示，制造其实是一个非常大的概念，在中国大概有40多个工业分类，创新奇智目前只选择了其中的8个，是因为创新奇智不要去横着长，而是纵着长，做专精特新的企业。
　　“宝剑锋从磨砺出，只有垂类才能把技术研发、产品、行业场景和工程化、商业化全部打通，形成一个最佳实践”，徐辉说道。2022年，创新奇智的来自制造业的收入为9.48亿元，同比增长111.2%，占总营收的比重则从2021年的52.2%提升到60.9%。
　　对业务的专注也帮助创新奇智换来了市场的正向反馈。2022年，创新奇智的客户数量从2021年的159家增长到292家，其中，年收入贡献超过450万元的白金客户数从2021年的42家增长到71家，年增长率达69%。值得一提的是，这71家白金客户贡献了创新奇智2022年总收入的86.7%，客单价增长至1903万元，但最大客户的营收贡献不超过10%，这也说明创新奇智不存在过度依赖单一客户的风险。
　　另外，创新奇智的务实还体现在其对现金流的管理上。2022年，创新奇智的应收账款周转天数为121天，这远远低于行业的平均水平。徐辉表示，就像在飞机上遇到紧急情况戴氧气面罩一样，在帮助别人之前自己得先戴好，所以创新奇智在帮助别人降本增效前，也要证明自己能降本增效。
　　“在目前的市场环境下，对应收账款的管理尤其重要。可能不同公司有不同的战略方向和市场定位，但创新奇智非常坚定的是，要像珍惜血液一样珍惜我们的现金流，我们要为客户和股东创造价值”，徐辉说道。
　　而在总结过去五年时，徐辉认为，创新奇智就做了一件事，即证明自己非常擅于将技术与实体的行业场景相结合，“技术能高效务实地产品化、场景化、商业化、工程化，这就是创新奇智的特点”。
　　拥抱AI 2.0
　　当然，作为一家AI公司，AI能力依然是创新奇智最看重的核心壁垒。截至2022年底，创新奇智累计申请1064项AI相关专利，其中发明专利占比约80%达850件，成功注册361件。2022年新增申请430项专利。
　　得益于技术创新方面的优异表现，创新奇智于2022年荣获国家知识产权局颁发的“国家知识产权优势企业”认定，同时，根据IDC数据，创新奇智在2022年被列入了中国工业数据智能市场的领导者象限，并连续三年位居中国第二大AI工业质检厂商。同时，创新奇智也是中国第四大计算机视觉、第四大机器学习平台厂商，成为唯一在AI领域的两个技术分支均跻身四强的企业。
　　对于整个AI技术的演进，徐辉表示，2018年到2022年，可以定义为AI 1.0时代，人工智能遍地开花，各家公司也在ToG、ToB、ToC领域积极寻找落地场景，创新奇智也是创立于这个阶段，并坚定的选择了ToB方向。
　　“在1.0时代，AI的价值逐渐得以体现，但是在发展过程中，也暴露出数据标注成本大、单领域模型难以跨领域使用等问题，而且这个阶段的AI尚未形成真正的智慧”，徐辉说。但随着ChatGPT等大模型技术的推出，人类进入AI2.0时代，并带来巨大机遇，“大模型具备通用能力强、生成能力强、可迁移性强等特性，可以降低各领域数据收集和模型开发成本”。
　　与此同时，徐辉也清晰地认识到，AI大模型作为通用平台技术，它的数据需求大，算力成本大，研发投入也是巨大的。所以，他提出，创新奇智会积极的拥抱AI 2.0时代，但更会扬长避短，选择继续务实、高效的做好技术、产品、场景和商业的平衡发展。
　　具体而言，创新奇智在AI 2.0阶段首先会积极应用市场上先进的大模型平台，自研AIGC引擎，将之率先应用于金融及工业软件等信息智能领域，打破垂类信息孤岛。然后，创新奇智会基于大模型平台技术，自研工业预训练大模型，将之应用于多模态、跨垂类的行业场景，为制造、金融等行业打造软硬结合的全栈行业解决方案。
　　创新奇智CTO张发恩表示，在AI 1.0阶段，人工智能技术驱动了一大批产品解决方案给客户带来了实际的经济效应，而且在未来相当长的时间内，制造业中很大一部分需求仍然是1.0的产品解决方案。
　　目前，创新奇智拥有自主知识产权的“MMOC人工智能技术平台”，这也是创新奇智的核心技术平台。该平台能端到端支持AI 解决方案创新、研发和交付，平台内置了产品缺陷质量检测、生产现场安全管理、智能生产计划、智能化运维等垂类场景算法模型和功能模块，可为多种AI解决方案的落地提供技术支撑。
　　但是看向未来，张发恩认为，AI 1.0带来的是分析能力，AI 2.0则是生成的能力，它会生成各种各样的内容，创新奇智也会将这种生成式能力带到产品解决方案中为客户服务。
　　据张发恩透露，创新奇智目前正在打造的工业预训练大模型。“我们主要面向B端的制造业，所以不会盲目追求参数数量，而是更加关注服务能力，以及带来的经济效益”。
　　徐辉表示，在AI 2.0时代，创新奇智给自己的定位是坚定去做运用大模型技术的行业应用公司，“我们希望把技术的前瞻性和市场视野的前瞻性结合在一起，去做大模型和行业应用的一面创新旗帜”。
（文章来源：21世纪经济报道）