1956年4月26日，美国新泽西州的纽沃克港，在一百多名嘉宾的注目下，起重机把五十八个集装箱（也叫货柜）依次装载到名叫Ideal-X 的货轮上。这艘货轮，隶属卡车司机出身的企业家Malcom McLean。一个货柜的装载不到七分钟完成，几个小时后，轮船驶离港口，五天后抵达南部的休斯顿港。
这是集装箱改变世界的开始。集装箱，就是一个标准化尺寸的金属盒子，看似平淡无奇，突然使机械装卸的效率大大提高。
回到那个时间点，我们会发现当时每一个物流链上的节点，都有大量的人在卸货、包装、装货，非常复杂。而当有了集装箱，装货、卸货，包括整个商品包装行业的上下游，都发生了改变。
得出的结论是，当我们重新发明一个“容器”，整个行业的很多节点和链条其实都改变了，它代替了很多原有节点，产生了新的机会。
某种程度上说，观察AI产业的逻辑大致也是如此。
AI技术含量的高低，不是改变生产力的核心因素。只有在通过新的工具，也就是在应用场景落地的产品，去重塑节点和业务流程，才是AI技术的终局。
受限于大多AI公司尚未上市，我们不能观察到AI产业链全貌，这其中科大讯飞是个例外。
不久前，科大讯飞（002230.SZ）发布了2018年年报。
2018年，公司营业收入79.17亿，同比增长45.41%；期间净利润5.42亿，同比增长24.71%。
其中，值得注意的是，在To C市场，2018年科大讯飞的业务收入25.17亿，同比增长96.54%，To C收入占比30%；实现毛利12.96亿，同比增长70.77%。更重要的是，通过其翻译机产品，公司基本补足了过去To C硬件的短板。
在政法等部分细分领域，落地产品的规模效应开始显现。2018年政法业务收入10.35亿，同比增长85.96%。考虑到政法业务的起步是在2016年，短短两年，这样的增长速度值得关注。
换句话说，通过应用场景落地的产品，去重塑节点和业务流程这件事，正在科大讯飞身上发生。
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2018年收入近80亿，连续7年收入增长超30%
观察AI行业，收入肯定是*核心的因素。
从2018年年报来看，科大讯飞仍然延续了过去的高增长。
2018年，公司营业收入79.17亿，同比增长45.41%；期间净利润5.42亿，同比增长24.71%。这是科大讯飞连续第7年收入增长超过30%。
2012年到2018年，科大讯飞的收入从7.84亿增长到79.17亿，翻了近10倍。其稳定增长的背后，很大程度上受益于AI技术在应用场景的渗透加速。
这不难理解。深度学习的算法是个高容量模型，只是需要大量的数据去喂。随着互联网的崛起，大量的数据产生，这个问题随之被解决。其次，算力的增长使得AI技术的应用打破了空间的限制。也正因为如此，To B的行业应用和个人应用的推广变得更加容易。
在大多数AI企业还未真正实现商业化的当下，科大讯飞连续7年收入增长30%，意义深远。要知道，处于AI这样高速增长的行业，企业收入的意义要远远大于利润的增长。
因为利润是建立在收入基础上的产物，更重要的是，收入决定了你在行业的占有率。互联网都是winner takes all，赢家通吃。细分行业的老大，和其他level的公司估值也是完全不一样的。
从收入规模来讲，科大讯飞可以说是整个AI行业*大的公司之一。
当然，收入是一回事，能不能把收入规模转换为产业中的竞争优势，带来更多的净利润，又是另外一回事，这也是科大讯飞之后需要做的。
如果说，科大讯飞收入的增长是个表象。那么，通过观察其收入结构的变化，你会看到更多东西：
*，B端收入高速增长，垂直领域出现规模效应。
截至目前，旗下智学网已覆盖全国32个省级行政区超过15000所学校。2018年，智学网已在全国逾700所中学商业化运营，服务学生超过80万名，日生产个性化作业30万份。同年，科大讯飞在教育产品和服务收入20.15亿，同比增长45%。
在政法领域，科大讯飞的业务目前已覆盖31个省市自治区，1500个政法单位。2018年政法业务收入从5.57亿增长到10.35亿，同比增长85.96%。
第二，To C业务收入占比提高。
2018年，科大讯飞To C业务收入25.17亿，同比增长96.54%；实现毛利12.96亿，同比增长70.77%。更重要的是，整个To C业务在整体营收中占比达31.80%，较2017年的25%，提升了接近7个百分点。
这些数据增长背后更深层次的产业逻辑是什么？
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政法收入破10亿，B端业务飞轮效应开始显现
先来说B端的收入增长，我们以政法业务为例。
之所以用政法业务做例子。一方面，因为政法业务在科大讯飞在业务中的地位越来越高，2018年收入更是超过10亿。另一方面，政法业务是科大讯飞2016年才开始做的，代表了其变化的表现，成长逻辑也能清晰反映到其他行业。
先简单介绍一下政法业务。
在具体应用场景中，科大讯飞技术主要应用在法院庭审、公安审讯和检察院的刑事案件智能辅助系统等方面。
以智慧庭审系统为例，公司通过声学处理、语音识别、语义理解等技术，可实现庭审语音的实时转录，生成庭审记录，将庭审时长缩短28%，文本效率提升10%，合议效率提升25%。极大提升了智能语音助力司法庭审,大幅提高办案效率。
对AI公司来说，像这样的AI行业解决方案的门槛在于两点。一是，庭审、审讯等复杂场景存在大量噪声、打断、多个声源等，因此对语音技术要求较高。二是，这些场景下，存在大量的专业词汇，前期需要一定的数据积累，以此优化模型准确率。
考虑到政法行业数据获取难度很大，一旦产品在某一领域打造出成功案例后，后续会收到越来越多的项目订单。同时，这些项目订单会带来更多的数据，从而加深科大讯飞对场景的理解，提升产品的效率，反过来再推动项目订单的增长，形成飞轮效应。
飞轮效应，是AI的B端服务市场的典型特征。早年间，科大讯飞布局了医疗、教育、汽车等领域。而这些领域的先发优势，可能会在之后逐渐显现。
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补足硬件短板，To C收入占比30%
科大讯飞C端业务快速增长，尤其是翻译机的增长，使其原有C端产品能力得到补足。
说起科大讯飞的To C业务，必须要提两个产品——讯飞翻译机和讯飞听见，前者代表硬件消费品，后者代表面向个人用户的线上服务。
先来说说翻译机。2018年，科大讯飞智能硬件收入从3亿增长到8.13亿，增幅高达171.93%。如此巨大的增长，很大程度要归功于其翻译机的销售。
科大讯飞2018年三季度投资者交流会上，科大讯飞董秘江涛透露，截至三季度，翻译机营收增长接近200%，并且在翻译智能硬件市场上保持了份额*。
事实上，这并不是科大讯飞*次做个人电子消费品，早前还做过智能音箱，不过结果不尽如人意。
去年，董秘江涛在反思当年智能音箱业务失利的原因时，这样说道：“智能音箱确实科大讯飞起步比较早，是全球*批推出的智能音箱产品，但是在业务过程中出现了一些问题。因为采用合资公司的模式，双方在资源匹配，如何形成合力方面，存在很多需要复盘的地方，所以在一定程度上错失了机会。我们刚开始做智能硬件链条比较谨慎，尤其涉及到物料等等渠道各个环节。”
如果说智能音箱的失利，是因为当时的科大讯飞不具备打造个人消费品硬件的能力。那么翻译机的成功，恰恰说明了科大讯飞的进步。
通过打磨翻译机这个产品，公司逐步补齐了智能硬件相关能力链条上的短板，包括设计、产品、运营、营销、渠道、供应链管理等。
以渠道为例，过去的智能音箱几乎全部在网上销售，反观讯飞翻译机则大为不同。截至目前，讯飞翻译机2．0已经进驻线下超过1800家门店，覆盖国内主流的机场体系、国美、苏宁、宏图三胞、数码潮流门店以及通讯和IT渠道门店等。
换句话说，科大讯飞原有较弱的C端产品能力得到进一步补足。长期来看，这样的进化将进一步加强其To C硬件业务的确定性。
反过来说，任何一家AI公司，想要进入智能硬件领域，都会经历和科大讯飞早期一样的阵痛期。
而与其他AI公司不同的是，科大讯飞还有像讯飞听见这样的个人线上服务。一方面，将进一步刺激收入的增长。另一方面，也有利于提升用户对科大讯飞的品牌认知度和忠诚度，反过来促进硬件业务的增长，形成软硬件双轮驱动的局面。
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标准化率提升，可能带来To B业务的规模效应
对所有To B公司来说，能不能把服务企业的应用变成标准化产品，是判断其商业模式好坏的核心逻辑。
为什么大家都觉得云计算是个好生意？除了市场规模大以外，不就是因为大多数情况下云计算厂商只需要提供标准化产品。也就是说，只要熬过前期高研发投入的阶段，随着服务企业数量的增加，规模效应将得到显现。
回到科大讯飞上，To B产品的标准化率也是公司未来的成长逻辑之一。
这个数据公司没有披露，但我们或许可以从公开资料得到一些有用的信息。在去年的投资者交流会上，董秘江涛提到过这样几点：
1.前三季度营收53亿中，标准化产品的占比很大。
2.无论是政法，还是教育，每个事业群都有可以标准化的典型产品。
3.公司也在努力推进标准化产品占比。比如，将地方云平台定制化率从60%-70%，控制到20%以内，数字化校园的定制化控制在15%。
换句话说，随着科大讯飞产品的标准化率提高，其毛利率有可能获得提升。这一点，在其他AI公司上也同样适用。
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如何看待资本在AI产业中的价值
在A股市场，投资者看好科大讯飞，往往是出于AI标的的稀缺性。那么，从另一个角度来说，大量资本的青睐，是不是也有可能转换成公司的优势呢？要知道，在任何行业的竞争中，资本的因素往往起着很大的作用。 现在，我们能够在AI技术和行业应用发展过程中发现一个明显的趋势——多技术融合。比如，做语音或计算机视觉，可能一开始的时候，主打是某一个技术，但到*后具体的应用场景里面，其实并不依靠单一技术，大多数情况下是多技术的融合。
以优必选的机器人为例，当你在客厅看电视感到口渴时，告诉机器人，它就会自己从客厅走到厨房，找到桌上的水杯，拿起来，再送到你面前。这似乎跟我们理想中的家庭服务机器人十分接近。
但是，这个对我们人类来说再简单不过的动作，对于机器人而言并不容易，它包含了声源定位、降噪、语音识别、自然语言理解、深度场景识别、实时三维地图构建与自主定位导航、物体识别、壁障、抓取等一系列复杂技术。
这对创业公司是个巨大的难题。因为大多数AI创业公司的团队往往早期是基于单一技术的研发，当应用场景需要其他技术时，他们往往束手无策。
这就形成了一个怪圈：如果他们没有去掌握其他技术，他们就无法实现商业化。商业化受限，反过来又制约了其进行新技术的投入。
相比而言，像科大讯飞这样的公司就不同了。现有成熟的业务带来现金流，可以支撑其持续的搞研发投入。同时，海量的资本也帮助其在AI产业链上完成了远超其他竞争对手的布局。
根据网络资料显示，科大讯飞对外投资的公司多达数十家，涉及教育、医疗、车联网、IoT、机器人、服务业等众多领域。但其共同特点是，都与科大讯飞的业务线有关联。其中，包括商汤科技、优必选以及寒武纪等知名公司。
随着AI技术渗透加速，这些布局的价值究竟能对科大讯飞带来多少帮助，我们拭目以待。
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