7月2日，依图科技撤回科创板上市申请。7月20日，云从科技科创板IPO成功首发过会。9月9日，旷视科技科创板首发上市获通过。眼下，一众AI企业纷纷进入IPO排队阶段，市场风向到底如何？
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AI不是“万金油”
进入IPO排队阶段后，企业仍将经历较长时间。前有分拆上市、四轮问询的案例，后有来自二级市场的声音，多方因素影响着AI企业的何去何从。在2020世界人工智能大会“人工智能联结全球资本市场”圆桌讨论会上，国内外各大交易所纷纷对人工智能企业发出热情“邀请”。而当下的一大问题是，市面上的众多AI应用场景同质化过高。但挑战也是机遇，这彰显着人工智能行业已经进入了下一阶段——抛弃概念，进入实战。
虽然前景无量，但现在的人工智能还没到无所不能的地步，仍在弱人工智能的阶段，离取代人类尚早。AI企业现在最大的无奈是，赛道空前紧张，而想象力已经几乎触顶，技术又无法拉开质的差距。人工智能行业面向的又是极其务实的客户，对他们来说，应用效果、落地体验才是根本。
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对于AI行业而言，通用场景已经过分拥挤，细分场景才是更能体现价值的地方，而这考验着公司结合行业Know-How、客户需求痛点以及数据的能力。
人工智能是事关发展全局和国家安全的基础核心领域，根据普华永道预测，到2030年，人工智能对全球经济的贡献可能高达15.7万亿美元。只要肯挖掘，还有大量的领域等待着AI去赋能、去加持。
广阔天地，大有可为。
高大上的AI，接地气的应用
某一线城市交通指挥中心里，管理人员看着眼前的屏幕，有条不紊地进行操作。这里的智慧交通管理系统由闪马智能提供，接入了该区的道路监控。
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在经历反复的业务讨论、驻场测试等诸多流程后，闪马智能发现了客户真正的诉求——他们不要浮于表面的智能化。简化视频查看流程固好，但仍然属于工具范畴，真正的“智能”应该做到更多，把“预警-处置-分析-规划”的整条链路打通，深究根本，解决实际问题。不然，只是查违章，发罚款，能真正处理好交通问题吗？
带着这样的答案，闪马智能开始了长期的调查，从业务逻辑到使用习惯、规划思路，闪马智能对方案进行重新升级，把种种细节纳入其中，将获取的视频分析结果进行数据处理，从中搜寻管理者真正想要的信息：即时的情况和未来的态势、出现问题的原因和对应的处理建议。在闪马智能智慧交通管理平台上，管理者可以一站式解决从事件出现到派单、归档、最后统计报告的全部内容。
从小作坊到流水线
想要实现智能识别，必需的就是数据训练成的算法模型。以往的学习大多是在TensorFlow这样的海外平台上进行，在当下的国产化背景下，想要保持自主，必须要有自己的一套体系。而实现AI与实业的大范围结合，势必需要巨量、高效的模型产出，就像福特的流水线取代了手工拼装，算法的大规模工业化生产才是智能时代的基础。
闪马智能ATOM深度学习平台
经过多年的优化与迭代，闪马智能自研的ATOM深度学习平台累计训练了300+算法模型，在这样一个平台上，算法科学家实现了模型的开发、调参、训练、验证、发布全套流程，自外部而来的新鲜数据源源不断地整理成训练集流入ATOM，迭代模型再投入应用，确保了应用的随时而变、应需而变。
继续快速奔跑
专注细分领域是AI行业的良策，但细分行业同样不是温柔乡。当前市场追求AI的场景化能力，发展更好的公司有望获取更多数据资源，反哺模型迭代形成竞争壁垒，不久就会形成一超多强的局面。
闪马智能五线产品架构
闪马智能选择了城市空间智能管理的赛道，在成立2年多的时间里，团队扩充到了300多人，并分别完成了5800万元、近亿元、2亿元的三轮融资，与如此迅猛的发展速度相配套的是愈发强大的产品化、落地化能力，截至目前，闪马智能的智慧交通、岗位规范管理、大客流管理、城市环境治理、互联网内容安全五线产品已在200+城市落地应用，全国绝大多数省份都已有闪马智能的足迹。
AI行业迎来了属于它的“大过滤器”，只有真正具有场景化能力、为客户创造价值的企业才能通过这场考验，谁会成为赢家，结果终将分明。
标签：智能,AI,模型,IPO,闪马,人工智能,风向 来源： https://blog.csdn.net/weixin_52659304/article/details/120494063
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