对于AI“四小龙”各自的上市之路，人们一直都有着相比其他AI企业更高的关注度。

AI企业由于研发投入较大，而各家企业争夺的应用场景往往有交叉重叠，市场竞争激烈，众多AI企业中成功走上IPO之路的依然是少数。AI“四小龙”中，商汤科技已经先行一步在港交所上市，而云从科技也于5月27日成为第一个登陆科创板且具备全内资背景的AI企业，开盘价24元，较15.37元的发行价上涨56.15%。

上交所5月19日公布云从科技申购情况及中签率，由于网上申购倍数为3105.6倍，高于100倍遂启动回拨机制，回拨机制启动后，网上中签率最终为0.048%。

作为中签率不到万分之五的新股，众多投资者对云从科技的信心来自哪里？作为AI“四小龙”中第二个成功上市的企业，云从科技有着怎样的优势与特点？在当前AI赛道的去泡沫化阶段，云从科技如何围绕人机协同操作系统建构上下游产业链，成为AI行业的Tier1厂商？

在AI这一竞争激烈赛道，只有找准定位才能突破关卡

创立于2015年的云从科技，彼时面对的，是一个蓬勃发展正处于起步阶段的中国AI市场——投资金额、次数、参与投资机构数量开始大幅增加，AI商业化落地不仅有政策扶持，也有着数字化转型阶段的实际需求。

在AI产业大爆发时期，云从科技的第一单业务，就是基于云从科技的视觉技术，为海通证券开发远程开户系统。此后云从科技一路研发，其集成生物识别平台已经覆盖了全国超过100家银行。

除了银行，云从科技还将产品部署到公安。2016年，云从科技就为广东省公安厅打造了火眼、鹰眼，这也使得广东成为国内首个大规模应用AI技战法的省份。目前，云从科技已为全国30个省市公安提供智能服务。

到2018年之时，云从科技已经成为我国银行业人工智能第一大供应商。但在某一个细分领域占领第一，并不能保证公司就此高枕无忧。云从科技也在为自己的AI技术拓展更多应用领域。

在公安、金融行业站稳脚跟后，云从科技也开始切入包括政府端、商业端等“泛安防行业”。实际上，也正是因为此前云从科技服务公安部门，更了解公安部门的实际需求——很多时候，人脸识别算法受限于摄像头分辨能力，在放大之后像素点过小难以识别，哪怕通过图像超分辨率重建等技术，依然存在强光照下的曝光过度、阴影区域等问题。

因此，云从科技在人脸识别技术的基础上，研发了跨镜追踪技术（Re-ID），即利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人，无需人脸，根据穿着、体态、发型就能识人。实际上，行人因疫情普遍戴上口罩之后，此类跨镜追踪技术便有更多用武之处。云从科技正在人脸识别之外，挖掘人体轮廓、运动特征等蕴藏更丰富信息的机器视觉领域。

同时，在5G和AI技术协同发展下，超高清视频应用也让未来人脸识别、行为识别、车牌识别、目标分类等AI算法有了更准确的原素材保证，使得计算视觉技术的应用边界进一步拓宽。不管是人体轮廓还是人脸识别，更高清的分辨率都将有助于提高识别准确率。

基于此，云从科技以5G与AI技术为主导的4K视频应用解决方案，就针对要事安保、城市综治、智慧港口、智慧矿区、智慧出行、智慧环保、智慧消防、智慧制造、智慧配电房、智慧物流等场景，进行智能安防体系的重构。

为了实现AI技术与通信行业的深度融合与共赢，2016年以来，云从科技还与中国电信在生物识别、智能化安全服务、DICT应用（DT大数据技术与IT信息技术、CT通讯技术深度融合）等方面展开合作，并通过成立联合实验室等形式,共同打造AI技术生态。

AI技术并不限于安防。云从科技已经和中国电信等运营商围绕雪亮工程、智慧社区、智慧园区、智慧校园、智慧工地等更多领域展开深度合作。

技术永远都要领先于产品发布。很多时候，未来哪个技术方向更有成长潜力并不明确。但在多个技术方向的预研上，云从科技都有着较为精准的判断。

比如，苹果于2017年10月发布iPhone X之后，3D结构光开始成为行业热点。而实际上，云从科技从2015年成立后仅几个月，在当时国内结构光技术发展相对落后的情况下，便开始研究3D结构光技术，成立3D结构光研发项目。

因此，在iPhone X开启3D结构光人脸识别技术爆发性应用之后，云从科技对结构光的算法知识和技术储备也已经比较成熟，通过算法技术与结构光硬件采集设备的反复打磨、测试，2018年1月，云从科技正式发布了自己3D结构光人脸识别技术。云从科技3D结构光算法前置模组等产品和解决方案，不仅在多个金融领域场景得到应用，也在哈尔滨、郑州、西安等城市地铁中得以应用。

云从科技创始人周曦曾经用“三次浪潮”理论描述AI产业的发展趋势。第一浪由单点技术爆发驱动，计算机视觉尤其是人脸识别技术，催生了AI的初步应用。云从科技通过自己的技术优势成功抓住了第一浪的技术红利期，奠定了市场领先地位。

而第二浪以技术闭环与AI工程化为主，第三浪以平台生态化为主。从单点技术到多点技术再到平台化，是人工智能技术发展的客观趋势。

针对第二次浪潮，云从科技的战略核心，则是其自主研发的全球首款人机协同操作系统CWOS。

从机器视觉领域多个技术方向的AI算法、终端产品、解决方案再到人机协同操作系统，云从科技也在不断突破着自己的定位，从一家AI技术应用型公司走向AI平台型公司。

长坡厚雪，AI操作系统赛道为什么更能高增长

据招股书，云从人机协同操作系统属于算法算力平台和知识中台相结合的产品。算力算法平台目前主要参与企业和代表性产品为腾讯云智天枢平台、百度智能云AI中台、华为Model Arts、第四范式 Sage AIOS等，知识中台主要参与企业和代表性产品有百度智能云知识中台、华为知识计算解决方案等。

算法算力平台能够通过算法、算力、数据等AI资源的调度，实现企业各项业务效率提升。而“知识中台”则是一个帮助企业改善前台与后台之间矛盾的概念，一方面为前台减负，恢复前台的响应力；另一方面能够将系统的通用化能力进行打包整合，通过接口的形式赋能到外部系统，快速支持企业新业务拓展。

作为两者相结合的平台型产品，云从人机协同操作系统一方面能够更加系统地解决复杂业务问题，而非仅满足客户的单点需求；另一方面，这种结合也要求人工智能企业具有感知、认知、决策的全链人工智能技术去解决复杂业务问题。这种较高的门槛实际上也使得后进厂商产品的竞争力形成周期更长，而先涉足者的技术积累则有助于巩固竞争优势。

云从科技期望通过人机协同操作系统兼容传统操作系统与AI操作系统，分别与硬件、软件解耦，占据第二浪发展的技术先机。而人机协同操作系统这一“蓝海”市场，相比一些竞争早已“红海”的AI技术应用领域，也确实有着更大的增长空间。

首先就是因为，AI行业操作系统与2C领域的操作系统有着本质的区别，后者几乎被Windows、Android、IOS这三款操作系统垄断。而人机协同等AI操作系统竞争格局还没有形成，由于面对众多B端、G端客户，每个客户需求千差万别，需要极强的专业性去打造满足不同客户需求，市场也很难被垄断。AI操作系统，未来（5-10年）在可见的维度内更可能会呈现多个操作系统并行发展的局面，并将对社会、经济各层面提升效率发挥重要作用。

以疫情防控为例，零星散发和局部聚集性疫情小暴发往往交替出现，让基层人员疲于应对，且应急防控过程中往往存在涉疫数据孤立、底数不清、数据反复统计等问题，防控过程中多部门协作流程繁杂等，也需要更有针对性的AI技术整合应用才能提升整体防疫效率和精准度。

而拥有人机协同操作系统等核心产品的云从科技，作为智慧城市运营商，就可以充分发挥在技术研发、AI规模化生产平台与行业经验等方面的独特优势，围绕“数字城市”整合多项技术能力应用到主要场景中，就能够大大缩短项目流转时间，提升生产效率、降低边际成本。

疫情造成的经济损失是巨大的，更需要利用AI技术尽可能挽回一些损失。

德国伊福经济研究所（IFO）最新数据表明，两年以来新冠疫情已对德国经济造成3300亿欧元（约2.3万亿人民币）的经济损失，相当于2019年德国经济产值的10%。

据国家统计局数据，2020年中国GDP达到101.6万亿元，同比增长2.3%。而北京大学光华管理学院2020年初发布的《2020年中国经济展望》曾预测当年GDP增长将达到6.1%，和实际增长率差了3.8%。当然，相比于主要经济体当年GDP的负增长，中国的成就已经非常惊人。但仅仅GDP的3.8%，也相当于3.8万亿元人民币的损失。

通过AI技术优化抗疫各环节效率，减少疫情造成的经济损失，其意义是十分巨大的。

而云从科技作为人工智能行业收入规模超10亿的科创板唯一投资标的，具有全链AI技术整合能力以及规模化高效AI生产力的人机协作操作系统，且已经实现了“最近三年复合增长率超30%、最近五年复合增长率超100%”的超强业绩增长，未来三年实现40%左右的预期增长率，从商业规律上将也并非不可能。

这其中，云从科技能够沉淀通用技术与方案的操作系统是实现快速商业拓展的关键。

其实，定制化和标准化一直是AI行业中的重要矛盾，不同的场景需要定制化去适配，但大规模多场景普及AI应用又需要标准化予以降低成本和企业使用门槛。而云从科技通过ToB/G项目沉淀多种定制化技术与方案能力到人机协同操作系统中，有助于快速覆盖中长尾应用场景，满足当下与未来的可持续商业发展。

通过将定制化经验转为标准化知识，再进一步输出定制化解决方案的人机协作操作系统，目前云从科技业务领域已经扩展到医疗、海关、风控、应急防控等领域，而且还在智能制造、智慧能源、元宇宙、企业管理软件等领域初步形成解决方案。如智能制造解决方案，目前已经锁定数字孪生、安全生产管理以及工艺路线生产执行伴随的三角支撑解决方案。

目前，深度学习平台和AI操作系统的标准化、自动化和模块化特征越来越显著，这也意味着，人机协作等AI操作系统更需要在多重场景得到应用，才能证明自己的产业普适性，以及赛道市场空间的潜力可期。

“操作系统”将城市空间数字化

AI行业“挤泡沫”阶段，怎样的企业才能穿越周期

当下的AI赛道，早已过了“闭着眼投资”的疯狂期，开始进入估值收缩、比拼落地应用、比拼“续航能力”的“挤泡沫”阶段。大浪淘沙，怎样的企业才能穿越周期？

穿越周期，首先就需要企业做好核心“武器”的打磨。据招股书，云从科技此次募集资金投入项目分为三大块：人机协同操作系统升级项目、轻舟系统生态建设项目、人工智能解决方案综合服务生态项目。如果本次募集资金超过项目资金的需要，则公司将会将超募资金用于补充流动资金等其他与主营业务相关的业务上。

人机协同操作系统升级项目是云从科技核心竞争力的主要表现，其升级能够为轻舟系统生态建设打下技术基础。而轻舟系统生态建设项目则是为了建设人工智能领域的人机协同开放平台，通过平台聚集更多的开发者、供应商、科研机构和用户等，为人工智能解决方案综合服务提供丰富的产品、场景和流量。

正是在操作系统和协同开放平台的基础之上，旨在面向以智慧金融、智慧治理、智慧出行和智能商业等领域的人工智能解决方案综合服务生态项目，才能通过产品和技术的广泛落地，为人机协同操作系统提供数据资源、场景反馈和价值评估，促进操作系统持续提升和演进。

云从科技的核心“武器”有不少，人机协同操作系统、轻舟平台和隐私计算平台作为云从科技最具代表性的产品，相比于市场同类产品也有着自己的优势。

2020年世界互联网大会特别推荐云从科技人机协同操作系统

人机协同操作系统作为数字基座，具备海量异构智能化设备管理，训练、推理一体化的算法生产工厂，融合感知业务数据、行业专家知识的数知识计算平台，智能化的业务流程编排与执行等功能，为搭载在其之上的应用平台提供基础能力。

CWOS 和解决方案的产品形态

轻舟平台是面向B端市场的通用开放平台，提供AI标准场景应用、方案以及二次开发能力；支持上百项AI能力，包括各类人脸、人体、活体、OCR、车辆等。同时该平台支持不同品牌和类型的loT设备接入，拥有功能完备的应用集和专属的行业解决方案，典型场景无须定制，可直接交付。

2020年世界人工智能大会轻舟平台发布会

云从隐私计算平台产品通过密码学、大数据、人工智能、分布式等技术融合，旨在提供一套在保护用户隐私和数据安全前提下实现多方协同计算、联合建模分析，完成跨领域、跨机构的数据安全共享、数据价值最大化的安全计算平台。

云从隐私计算系统架构

技术领先，才能拿到最大的订单。据报道，2020年10月，云从科技中标《广州市南沙区卫生健康局中山大学附属第一（南沙）医院信息基础设施与智能化管控平台建设项目》，项目标的额高达3.12亿，成为目前公开可查询数据中AI企业最大订单。

穿越周期，还需要企业保持较高的增长速度，并尽快扭亏为盈。

目前AI赛道高投入的特征，使得亏损成为全行业的普遍特征。但云从科技在同行业可比公司中，亏损额属于比较轻微的。在很多人对于AI赛道仍然充满疑惑之时，云从科技却给出了一个明确的承诺：预计扭亏为盈时点为2025年。

要做到这一承诺，需要云从科技未来三年营收持续增长，毛利率持续提高，且期间费用增幅要低于营收和毛利。

挑战自然不小。但目前挤水分、去泡沫的AI赛道，也在期待估值真实、没有水分的企业。在这个阶段，资本也更青睐瘦身之后，更具有高成长可能的企业。

在平台化发展、多元化应用的基础上，云从科技依然在持续进行较高的研发投入，以保证未来的高增长。招股书显示，2019年-2021年，云从科技的研发费用分别是4.54亿元、5.78亿元和 5.34亿元，占年度营收比例分别为56.25%、76.59%、49.67% 。而且，云从科技2021年摊薄后静态市销率为10.58倍，远远低于同行业可比公司2021年静态市销率41.49平均水平。

2022年一季度，云从科技营收超2亿元，同比增长超过58%；2022年全年预计实现收入16.82亿元。疫情期间，取得这样的高增速殊为难得。截至2022年一季度，云从科技在手订单总计9.91亿元，在跟踪意向项目总计21.24亿元等。可以说，在比拼场景化落地和在手订单上，云从科技已经占据了较大的先机。

如果周期以三年计算，三年之后恰好就是见证云从科技“扭亏为盈”的时间点。而不到万分之五的中签率，也意味着当下的诸多投资者，已经为云从科技三年后的可期目标，押下了自己的筹码。