月份: 2023 年 1 月

OpenAI發表新的，該模型功能更強大成本更低，且使用起來也比較簡單，可取代了文字搜尋、文字相似性和程式碼搜尋等5個獨立模型，比起之前最強大的模型Davinci，價格更是便宜了99.8％。

官方解釋，嵌入是指將概念的數字表示轉換成數字序列，這使電腦能夠簡單理解概念之間的關係。從OpenAI的嵌入端點推出以來，許多應用程式都運用嵌入來進行個人化、推薦和搜尋內容。

新模型text-embedding-ada-002效能更強大，無論是在文字搜尋、程式碼搜尋還是語句相似性任務上，表現都優於舊的嵌入模型Davinci。

Text-embedding-ada-002在能力表現上也更一致，過去要分散5個獨立模型各別處理文字搜尋、文字相似性和程式碼等任務，現在統一合併使用text-embedding-ada-002就能夠完成，官方提到，text-embedding-ada-002的單一表示，在不同的文字搜尋、語句相似性和程式碼搜尋基準測試，都比過去的嵌入模型表現還要好。

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選擇示波器的10 項考量因素

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另外，text-embedding-ada-002也能夠處理更長的上下文，是舊模型長度的4倍，從2048增加到8192，用戶能夠更簡單地處理長文件。text-embedding-ada-002還擁有較小的嵌入大小，新嵌入只有1536維，是davinci-001嵌入的八分之一，較小的嵌入使向量資料庫更具成本效益。

與相同大小的舊模型相比，text-embedding-ada-002價格降低了90％，只要0.2％的舊模型價格，就可以獲得和Davinci更好或是類似的效能。

整體來說，新模型是更強大的自然語言處理和程式碼任務工具，但仍存在一些限制，像是在SentEval線性探測分類基準的表現不如text-similarity-davinci-001，對於需要在嵌入向量上訓練輕量級線性層，以進行分類預測的任務，OpenAI建議用戶可以先比較新舊模型的表現，以選出最符合需求的模型。

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儘管Meta Reality Labs部門每季虧損持續擴大，全力投資元宇宙技術，使Meta的2022年過得比預期還要困難，甚至連股東都要Meta縮減元宇宙開發成本，但是在，Meta將堅持元宇宙發展，繼續大規模投資Reality Labs部門押寶混合實境。

Meta於10月的時候，發布在臺灣要價1,649.99美元的高階混合實境裝置Quest Pro，官方提到，該裝置有兩項重要性，第一，混合實境裝置是實現全增強實境的關鍵，第二，其所採用的眼部和臉部追蹤技術，是增強實境裝置技術堆疊的重要部分。

混合實境不只是在頭戴裝置中顯示周圍環境的即時影像，Andrew Bosworth細數發展混合實境所需要開發的新技術，包括裝置需要將四周理解為3D空間，辨識周圍表面和物體，以及與虛擬物件互動的方法，也要發展空間錨點（Spatial Anchors）等技術，使虛擬物體能夠占據物理世界的固定空間，還有用於虛擬重建物理空間的場景理解技術。而要讓使用者透過頭戴裝置，感受更真實舒服的物理世界，還需要發展立體色彩直通技術。

Andrew Bosworth認為，隨著時間的發展，混合實境裝置成為筆電和桌機的替代品，能夠模擬家用電腦裝置，並且可放在背包中在任何地方使用。Meta在2023年，還將公開更多眼睛和臉部追蹤技術的應用，包括發展替身系統，讓人們在虛擬世界，能夠以更接近真實世界的臉部表情，改進溝通表達的品質。

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Andrew Bosworth表示，增強實境頭戴裝置還需要多年發展成熟，使裝置足夠輕巧，運算能力更強大，同時需要消耗更少的電量，並且產生更少的熱量，而當裝置足夠智慧，將能夠僅在用戶注視的小區域，繪製高解析度圖形，而這將會帶來重大的效率提升。目前Quest Pro已經搭載眼動追蹤技術，接下來幾年，相關技術將會持續發展並被擴大應用。

在虛擬實境裝置的視覺呈現，Meta也花費了大量的研發資源，Andrew Bosworth談到，這些顯示技術超過目前電腦、電視和手機螢幕所用，除了顯示解析度之外，系統解析度、銳利度、對比和顏色範圍都扮演重要的部分，光學堆疊更是如此，從透鏡、塗層和鍍膜都是學問，他們相信這些投資在未來將相繼取得回報。

Andrew Bosworth認為，虛擬實境發展正處在特殊的時刻，新的硬體和技術堆疊基礎在今年首次進入市場，開發者和創作社群，他相信2023年這些發展只會更好，同時也會有新裝置發表。Meta接下來還會繼續投資混合實境技術，就像是第三季財報所顯示的，總投資的80％會用於支援核心業務，而剩下的20％將會用在Reality Labs，並且有一半的Reality Labs營運經費，會用於增強實境計畫。

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圖片來源: 

Google

醫師處方或診療紀錄往往很難看得懂，Google將開發AI模型來看懂醫師手寫的文字，以加速醫療紀錄的數位化。

Google是在本周於印度舉行的大會上宣布此事。該公司已著手一項複雜過程，將建立一套AI輔助模型來辨識醫師處方箋的手寫內容。除了幫助藥局或藥劑師更容易解讀醫師的手寫內容，也能協助醫護作業的數位化。

，Google已和藥師合作展開這項計畫。未來的成果將是Google Lens新功能之一，讓使用者可以Android手機拍攝處方箋或其他文字的照片後，由Google Lens的AI模型即時自動辨識文字，還能將醫囑內藥物資訊著重顯示。

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示波器探測執行效能最佳化的8大秘訣

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目前這項計畫還在原型階段，Google並未說明時程。

此外，Google也計畫開發一套能涵蓋100多種印度方言語言和文字的統一模型。這項模型將用於何種產業或應用則不得而知，但可能也是用於醫療流程的數位化。

紙本醫療紀錄數位化，或是語音辨識及轉錄是近年雲端業者重點之一。例如AWS可協助處理非結構化醫療紀錄的、以及能自動萃取文字內容的。，也計畫將其技術整合到Cloud+AI事業群。

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12月28日，在新年年關即將來臨之際，中國知名人工智能芯片初創公司地平線（Horizon Robotics）宣布吉利全新博越L將搭載其征程3芯片，實現一系列高階行車與泊車功能。

這一新聞無疑給到行業一劑興奮劑。但是細心的人能發現這筆合作實際來自投資者的“饋贈”。

果然是背靠大樹好乘涼。

就在今年9月26日，地平線（Horizon Robotics）官宣獲得奇瑞汽車的戰略投資並完成交割。

同時，雙方官宣在目前車載智能交互領域合作基礎上，正式開啟面向高階輔助駕駛領域的全新合作。這距離8月初彭博社報道地平線正考慮籌集1億至2億美元新資金的消息僅僅過去1個月時間。

在奇瑞高調戰投后，地平線目前估值約為80億美元。毫無疑問，地平線是人工智能領域的明星公司，在其一路發展進程中，也屢屢傳出上市消息，但遲遲未見其上岸苗頭，儘管背靠着豪華投資團，但地平線前路似乎有些迷茫。

01 7個月7輪融資熱錢投不進的明星公司

焦點在哪裡，熱錢就在哪裡。

由前國際知名機器學習專家、百度IDL常務副院長，百度研究院副院長余凱創立的地平線，是一家明星公司。

公開信息显示，地平線自2020年12月至2021年6月間，創造了連續7個月，每月一輪融資的記錄。2022年9月之前，地平線已經完成了高達15億美元的C輪融資，估值達50億美元。其背後集結了一支包括長城汽車、比亞迪、寧德時代、五源資本、高瓴創投等企業和機構在內的史上最強的VC/PE和產業資本隊伍。其中，僅C輪融資就從C1融到了C7輪。另一家同類型的芯片企業黑芝麻智能也於8月宣布完成C+輪融資，募資總規模超5億美元，估值高達20億美金。

所有人都認為，汽車是未來。在未來，汽車可以扮演的角色有很多：是除房子之外的必需品，是移動的房子、辦公場所、電影院，是給人類帶來具有私密性情感體驗的場域。前百度總裁陸奇博士講過，智能電動汽車是下一代科技革命最大的母生態。這個母生態意味着它通過一個產業，牽動很多很多的科技行業，無論是材料、新能源，還有半導體、傳感器、軟件、基礎設施等等，包括人工智能，整個人工智能的技術，它牽動所有的這些最核心的技術去往前發展。

汽車和芯片結合最直接的結果就是智能汽車芯片領域，而這個賽道也一直被很多投資機構認為是“萬億級”的大賽道。在這個賽道中的公司估值也呈現火箭速度般增長。

很多投資人也曾經感慨：“地平線現在太貴了。”

那麼這麼貴的地平線到底值不值？國產的“芯片平替”們是否能完成中國芯片自主化的歷史使命？

02‍ 拳打英偉達，腳踢Mobileye野心與現實的碰撞‍‍‍‍‍‍

隨着美國芯片停供新聞襲來，業界曾經認為這對地平線，以及國產芯片公司來說是個好事。

2022年8月31日，全球著名的芯片設計公司英偉達，稱被美國政府要求限制向中國出口兩款被用於加速人工智能任務的最新兩代旗艦GPU計算芯片A100和H100。當然，即便英偉達芯片的對華出口限制暫時不會影響中國電動車的發展（因為智能汽車系統不需要使用被限制的芯片產品），但是國產芯片和世界級选手的差距卻應當被更客觀看待。

可以看到的是，在汽車智能芯片領域，大算力芯片的門檻和競爭壁壘正在被打破。

上百TOPS算力甚至上千TOPS算力的產品都開始出現，算力之爭愈加激烈：英偉達今年大規模交付的Orin系統級芯片號稱算力高達200TOPS，是一個既覆蓋從L2到L5自動駕駛全場景，也包含可視化、数字儀錶、車載信息娛樂及交互的高性能AI平台；英特爾子公司Mobileye發布的面向L4級自動駕駛芯片EyeQ Ultra，最高算力達176TOPS；地平線發布的最新征程5芯片算力達128TOPS…所以，算力並不是決定芯片能力的唯一標準。

對於車企來說，選用英偉達、高通這種國際大牌，還是地平線這類國產新秀的芯片，更多需要考慮的是技術的穩定程度、易用程度。

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比如2021年理想ONE發布時，宣布將此前的芯片供應商Mobileye替換成地平線，成為一時的大新聞，人們似乎看到國產芯片崛起的曙光，但是在2022年理想L9高端車型發布時，又改用英偉達 Orin芯片。

理想ONE售價30萬元左右，用的是地平線征程3芯片，支持相當於L2等級的自動駕駛。而理想L9售價在50萬元左右，對自動駕駛的需求更高，而英偉達Orin芯片從綜合表現上更符合其要求，所以理想果斷拋棄地平線。

由此可見，國產芯片表面榮光背後，其實是“性價比”的代名詞。只有在中低端車型上，才具有自己的發展空間，而在高端車型和高動機自動駕駛的需求天枰還是傾向英偉達。

談及技術能力的差別，國產芯片公司和英偉達、高通到底差在哪裡，很多人諱莫如深。但是業內一位資深工程師曾經戲謔地說：“地平線和英偉達之間，大概隔了十個黑芝麻”。這大概就是不可名狀的技術壁壘帶來的品牌信任度。

地平線內部人士告訴零態LT，余凱曾在內部激昂放話稱，要做到“拳打英偉達，腳踢Mobileye。”

但即便技術的差距在不斷地縮小和追趕，但像地平線這樣的自動駕駛芯片新秀公司能否保持高速增長？能否真正做到“萬億級”市場規模？還要燒幾多錢才能撐到上市？這些都是不得不面對的現實問題。

03‍ 業務觸及天花板遙遙無期上市夢

談及地平線為何遲遲不上市，一位地平線內部員工對零態LT直言不諱：“老闆認為港股盤子小，流動性差，赴港只能是流血上市，這筆買賣肯定不值。事實上，老闆更希望去美股上市，他有一顆走向國際的心。”

毫無疑問，近兩年港股不景氣現象有目共睹，即便能夠拉高估值的人工智能企業，也沒能逃脫估值倒掛的命運。寒武紀上市後市值蒸發500億，商湯上市即破發等新聞，也在無意中打擊了致力於AI技術的公司赴港積極性。

但美股市場當下也並非好去處，甚至可以說，正在成為遙不可及的奢望。從特朗普政府禁止美國企業投資受到美國政府制裁的中資企業股票和基金，到拜登政府美國證券交易委員會（SEC）已經全面暫停處理中國企業赴美上市事宜，種種來自地緣的限制，也讓中國企業不斷打起退堂鼓。

這也使得地平線等一眾企業，不得不無限期推遲上市動作，當然，這算屬無奈之舉。

除了大環境交惡，地平線自身的業務處境也正面臨着天花板。

根據中國2015～2021年汽車保有量統計，平均每年市場新增汽車為2800萬輛左右，假如這些汽車都是智能汽車，每量汽車需要安裝2片智能駕駛芯片。地平線征程5芯片的售價為200美元/片，那麼整個市場價值為2800萬*200美元*2=112億美元。假如地平線能拿下10%的市場份額，收入規模就是11.2億美元。

這個收入表面上看起來是不錯，但是這隻是紙麵價值。

一顆芯片的實際出貨價格大概在30美元左右。華為余承東接受媒體採訪時也表示，目前汽車芯片價格現雪崩式下跌，某些廠商，已經將其調整為不漲價前的30元一顆左右。 如果按照實際情況來計算，地平線佔據10%的市場份額，能達到的收入規模是2800萬*30美元*2*0.1=1.7億美元。

當然，這還是最理想的狀態。

地平線每年的研發運營成本為25億元左右，理想收入扣除成本開支，目前依然是巨額虧損狀態。如果繼續投入研發，推高業務規模，就需要其一輪一輪進行融資，直到其IPO上市。

而當前在大環境不景氣趨勢下，選擇估值更高的美股已然遙遙無期。退而選盤子小、流通性差的港股似乎也不是地平線的理想目標。要想做到在變化的環境下尋找確定性，變成了一個無解難題，持續虧損情況下，當下首先要努力活下去，想要更堅韌活下去的唯一依靠就剩下了——繼續融資、繼續燒錢。

余凱曾經激昂地說過，要做到“拳打英偉達，腳踢Mobileye”，國內也有不少玩家認為地平線會成為下一個寧德時代，但目前來看，無論是余凱的希冀，還是外界的願景，離現實都有較長一段距離。 

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今日，一位生於1988年的年輕人帶領一家半導體企業登陸了科創板，這便是佰維存儲，開盤后，佰維存儲股價高開高走，漲幅達22%，市值逼近75億。

佰維存儲主要從事半導體存儲器的存儲介質應用研發、封裝測試、生產和銷售，主要產品及服務包括嵌入式存儲、消費級存儲、工業級存儲及先進封測服務。

2018年12月，成立八年的佰維存儲才等來了自己的首位投資方——達晨投資，這次達晨投資了約1億元，此後佰維存儲加快了融資節奏，幾乎每隔5個月便能完成一輪融資，截至上市前，其共進行了10輪融資，融資總額超15億元，華芯投資、深創投、尚頎、東方富海等均是佰維存儲的股東。

根據招股書显示，佰維存儲本次計劃募資8億元，其中3億元用於惠州佰維先進封測及存儲器製造基地建設項目，2億元用於先進存儲器研發中心項目，3億元用於補充流動資金。但佰維存儲的最終定價13.99元/股，計劃發行約4303.29萬股，占發行后總股本的10%，照此計算，募集資金總額約為6.02億元，扣除7937萬元發行費用后，預計募資資金凈額為5.23億元，比計劃募資金額少了近3億。

儘管計劃募資金額減少了3億，佰維存儲最終還是成功登陸科創板，然而市場對於佰維存儲的擔憂並未停止，佰維存儲在招股書里足足寫了8頁的風險因素，包括控制權不穩定、下游需求疲軟、原材料被“卡脖子”、存貨跌價、經營活動產生的現金流量凈額為負等，這些可以說都是佰維存儲的硬傷。

01 子承父業，二代hold不住管理層

想成為一家高技術含量的半導體企業，技術背景的CEO和穩定的管理團隊似乎成了標配，而佰維存儲這些都是欠缺的。

佰維存儲的董事長兼實控人孫成思，直接持有公司20.90%的股份，據招股書披露，孫成思生於1988年，英國牛津布魯克斯大學商務與管理專業本科學歷。

這樣一個年紀輕輕，還是商科專業的人，卻帶領着一家半導體企業闖關科創板，並且還成功了，這着實讓人匪夷所思，這背後隱藏着什麼故事呢？

原來，孫成思並非佰維存儲的創始人，創始人是其父孫日欣。公開資料显示，1986年，孫日欣畢業於西南交通大學，學的是計算機系自動控制，畢業后他進入了鐵道部第一設計院計算機運用中心。這是中國第一大設計院，工程師級別以上的員工超4000人。

90年代受創業大潮的影響，1995年，他創辦了BIWIN（佰維存儲的前身），起初做的是貿易（只買賣產品），產品為机械硬盤、軟性磁盤。而後轉向代工（2000年），開始涉及產品的研發、生產、銷售。

與許多代工廠一樣，孫日欣並不滿足於單純的代工，而是通過代工積累的經驗開始嘗試將代工模式升級為推出自主品牌，於是在2010年，孫日欣與徐林仙、盧偉、周正賢共同成立了佰維有限。

為公司奮鬥多年的孫日欣或許是想退休了，2012年孫成思一畢業，便被安排到自家公司上班，入職便是副總經理，在這一職位上，孫成思幹了三年，后在2015年升任公司董事長兼總經理，孫日欣也在2016年股份公司設立後退出了股東行列。

老孫退出了，小孫似乎有些控制不住場面了，佰維存儲管理層出現了大幅動蕩，2019年以來，佰維存儲董事、高管分別變更5次、4次。

2019年10月1日，佰維存儲董事包括孫成思、徐騫、徐健峰等7人；當年10月28日，新增趙昆峰、張鵬兩人為董事。

2020年4月30日，徐健峰、李振華、馮偉濤辭去董事職務，新增常軍鋒、陳實強和恭弘=恭弘=恭弘=恭弘=叶 恭弘 恭弘 恭弘 恭弘秀進為公司獨立董事；2020年10月15日，方吉檳接任恭弘=恭弘=恭弘=恭弘=叶 恭弘 恭弘 恭弘 恭弘秀進擔任公司獨立董事；2021年7月，董事張鵬辭職，張帥補任；2021年9月，譚立峰接任陳實強擔任公司獨立董事。

如果說董事的變動對佰維存儲的業務影響還算有限，那核心技術人員的變動會直接讓佰維存儲傷筋動骨。
佰維存儲的3名核心技術人員中有兩名入職不滿3年，對其研發的貢獻度有限。王燦、徐永剛兩人分別於2020年8月、10月入職佰維存儲，而這兩人均曾來自於廣東華晟數據固態存儲有限公司，其中王燦任該公司董事、副總經理，目前該公司已進入破產清算程序。

此外，佰維存儲的多位高管也相繼離職。2019年12月15日，劉曉斌辭去副總經理職務。2020年1月7日，盧洪豐辭去董事會秘書職務。同年8月11日，李振華辭去副總經理職務。

在招股書里，佰維存儲也明確表示了公司可能存在控制權不穩定的風險，可見小孫的地位還遠未穩固。除了內控，下游需求疲軟也是佰維存儲不得不面對的嚴峻局面。

02 VC投資國產替代，但下游需求疲軟致高增速不再

佰維存儲面臨着近百億美元的市場空間，巨大等國產替代機遇。

半導體存儲器行業是全球集成電路產業規模最大的分支，市場規模接近1,600億美元，據WSTS預測，2022年存儲器市場規模將達到1,716.82億美元，同比增長8.55%，繼續保持高速增長。

佰維存儲主要從事的NAND Flash和DRAM存儲器領域是半導體存儲器中規模最大的細分市場，規模均在數百億美元以上，合計占整個半導體存儲器市場比例達到 95%以上。然而作為存儲芯片最大等終端使用國，國產存儲芯片的佔比卻不足5%。

可以說，佰維存儲所切入的賽道是半導體行業里難得的一塊“肥肉”，這也使得不少VC瞄上了這個賽道。

2018年12月，達晨投資率先出手，成為佰維存儲的第一個投資方，這一出手便是一個億，達晨投過的項目，自然會吸引不少投資機構的“抄作業”，佰維存儲也迎來了融資的高潮，達晨出手後到上市前，佰維存儲以每5個月一輪的節奏，足足融資了10輪，融資額達到了15億元，除達晨外，深創投、尚頎、東方富海等頭部投資機構均是佰維存儲的股東。

然而資本的瘋狂湧入，許多企業估值變得越來越高。

尤其是從2021年開始，這個現象愈演愈烈。但事實上，VC行業已經出現大部分中低端芯片價格高於價值，而少數高端芯片項目搶不到的現象。這也導致最近一兩年，大家在看項目時，非常注重估值。

在估值不斷增高的同時，競爭也在加劇。同質性的芯片廠商間競爭激烈，逐漸出現了產能過剩的情況，更糟糕的是下游消費电子需求疲軟，出貨量連創新低，此前的高增速更是難以維持，佰維存儲的財務表現說明了這一問題。

根據招股書，2019年-2021年，佰維存儲實現營收分別為11.74億元、16.42億元、26.09億元，分別同比增長-7.95%、39.90%、58.92%，三年營業收入的年複合增長率高達26.96%，然而2022年上半年，佰維存儲的營收為13.84億元，同比增長僅為3.35%，營收增長斷崖式下跌，這主要是因為下游消費电子需求不振造成的。

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佰維存儲有四大產品線，主要包括嵌入式存儲、消費級存儲、工業級存儲、先進封測服務四大板塊，其中嵌入式存儲產品類型覆蓋了 ePOP、eMCP、eMMC、 UFS、 BGA SSD、LPDDR、 MCP、SPI NAND 等，廣泛應用於手機、平板、智能穿戴、無人機、智能電視、筆記本電腦、智能車載、機頂盒、智能工控、物聯網等領域。

消費級存儲包括固態硬盤、內存條和移動存儲器產品，主要應用於消費电子領域。

工業級存儲包括工規級 SSD、 車載 SSD 及工業級內存模組等，主要面向工業類細分市場，應用於 5G 基站、智能汽車、智慧城市、工業互聯網、高端醫療設備、智慧金融等領域。

子公司惠州佰維是佰維存儲的先進封測及存儲器製造基地，產能主要服務於母公司，富餘產能也向存儲器廠商、IC 設計公司、晶圓製造廠商提供代工服務。

從收入結構來看，2022年上半年，嵌入式存儲、消費級存儲、工業級存儲、先進封測服務分別實現10.42億元、2.67億元、3631.53萬元、209.53萬元，嵌入式存儲和消費級存儲是其最主要的業務，2020-2022年上半年，這兩項業務佔總營收的比重均保持在9成以上，而這兩項業務的下游近年來進入了下行周期。

據Counterpoint數據，2022年第三季度，全球智能手機市場營收年同比下降3%，略高於1000億美元，整個手機市場的出貨量三季度同比下降12%。中國的數據也不樂觀，信通院數據显示，2022年1-10月，國內市場手機總體出貨量累計2.20億部，同比下降21.9%，其中，5G手機出貨量1.73億部，同比下降17.7%。

PC與電視的出貨量同樣呈下滑趨勢，據IDC估計，2022年第三季度個人電腦銷量同比下降15%。TrendForce預測，2022年全球電視機總出貨量僅2.2億台，年增長為-3.9%，創下近十年來電視行業的最差出貨量記錄。

下游需求不振的宏觀影響對於佰維存儲來說是系統性風險，受影響的並非只有佰維存儲一家，而持續性的經營性現金流為負的風險對於佰維存儲來說更為緊迫。

03 高速發展背後是現金流緊張，發展質量不高

危機往往蘊藏在高速發展之中。

前幾年的高速發展讓佰維存儲採取了積極的備貨策略，當然除了高速發展所需還有一個重要原因，那就是原材料被“卡脖子”。

中美關於半導體的爭端愈演愈烈，而佰維存儲的核心原材料存儲晶圓主要採購自三星、美光、西部數據、鎧俠、英特爾、長江存儲等存儲晶圓廠商。

出於對中美半導體爭端的擔憂，佰維存儲採取了積極的備貨策略，存貨的快速增長給現金流帶來巨大壓力。

2019-2022年上半年，佰維存儲存貨賬麵價值分別為6.01億元、 7.59億元、15.95億元和 20.00億元，占流動資產的比例分別為 63.77%、56.85%和 73.63%和 81.83%，呈持續增長趨勢。其中原材料賬面餘額分別為1.73億元、2.43億元、6.50億元和6.81億元，占存貨餘額比重分別為 23.78%、29.06%、37.74%和 32.35%，保持着較快的增長。

龐大的存貨導致佰維存儲面臨較大的存貨跌價風險。2019-2022年上半年，佰維存儲的存貨跌價準備分別為 1.26億元、 7,573.54 萬元、1.27億元和 1.05億元，存貨跌價準備計提比例分別為 17.28%、 9.07%、7.38%和 5.00%。

與同行相比，佰維存儲的跌價準備比例僅次於兆易創新。

對於原材料的支出金額的不斷提高，使得佰維存儲的經營活動產生的現金流量持續為負，2019-2022年上半年，經營活動產生的現金流量凈額分別為-1.18億、-2.72億元、-4.88億元、-2.27億元。

此外，佰維存儲雖然獲得的快速發展，但卻不是高質量的，這主要體現在其毛利率水平上。在芯片行業，判斷一個企業是否真的有科技含量，毛利率是個重要指標。

2019-2022年上半年，佰維存儲的毛利率水平分別為15.62%、11.21%、17.55%、14.95%，而同期同行可比公司毛利率平均值分別為22.02% 、22.2% 、28.16%、27.61%。

在凈利率方面，2019年-2021年，佰維存儲的凈利率僅為1.59%、1.67%、4.47%、3.58%，而行業龍頭兆易創新2021年凈利潤率高達27.46%，比佰維存儲的毛利率還要高出許多。

另一個判斷髮展是否是高質量的指標是研發。2019-2022年上半年，佰維存儲的研發費用分別為4536.00萬元、5752.31萬元和1.07億元、6040萬元，研發費用率分別為3.87%、3.50%、4.10%、4.36%，遠低於行業6%左右的研發費用率。

招股書显示，截至2021年12月31日，佰維存儲的研發人員共計311人，其中大專以下學歷人數142人，佔比高達45.66%。這對於一個知識密集型的芯片行業來說，研發人員的質量有待提升。

佰維存儲的發行市盈率為51.64倍，高出行業平均不少，市場此前預測其可能存在破發風險，雖然今日開盤，股價表現還不錯，但是面對下游需求疲軟，原材料被卡脖子，管理層動蕩等諸多風險，小孫總的考驗才剛剛開始。 

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2018年至今，NLP領域經歷了非常大的變化，Transformer、ELMO、BERT、GPT-3，再到最近的ChatGPT（GPT 3.5的微調）的突破，NLP在預訓練大模型的暴力拆解路上越走越遠，這也讓各行業開始相信：很多之前無法做到的場景、效果，現在可以有新的解法和落地。

智能客服，是NLP和深度學習技術落地的重要領域之一。客服可以基於提前設定好的規則，對用戶意圖進行判斷並生成對應的固定話術。文本機器人、外呼機器人，可以替代掉原有重複性比較強的人工動作，逐漸轉變為相對日常的落地場景。比如你日常所接聽到的快遞客服電話，訂單諮詢的對話框等等，背後都有來自客服機器人的驅動。

但在對客服要求比較高的企業級場景中，對多輪對話理解用戶意圖和知識專業度要求高，現有的客服機器人仍有很大提升的空間。

• 一是系統整體搭建的維護成本比較高，效率比較低，因為大多數的企業級智能客服的知識庫不是流程化的，而是技術知識庫，需要人工/半自動的方式進行搭建。
• 二是業務場景複雜，專門知識門檻會更高，往往會涉及不同客戶的應用場景，與業務流程相關的複雜場景。
• 三是持續突破比較難，邊際效益遞減明顯，一般在良好技術知識庫的支撐下，企業級智能客服的起步較快，但受制於方法論的影響，前期需要投入的大量人力、算力和數據，而到一定階段則會陷入提升的瓶頸。

這樣的問題也曾經困擾浪潮信息的客服系統研發人員。

近日，鈦媒體App對話浪潮信息服務總監陳彬、浪潮信息AI軟件研發總監吳韶華，圍繞智能客服市場當前解決的難題，以AI大模型的實際落地應用為視角，進行深入交流。

具體來講，浪潮信息以AI大模型“源”為智能引擎，和InService智能服務平台，搭建出了“智能客服大腦”。

據介紹，“智能客服大腦”學習了2萬餘份產品文檔和用戶手冊的數據，並結合百萬條浪潮信息專家工程師服務對話、數十萬份日誌、工單數據等算法訓練，具備語言理解、數據分析、自主學習和智能推理等能力，支持自然語言交互服務、已授權IT設備的智能運維與診斷、以及備品備件等資源的智能管理和調度。

AI大模型在應用過程中必然會面臨各個行業的應用落地。在此之前，浪潮AI大模型“源”已經在人機交互、知識檢索、語言翻譯、文學創作等領域有所應用。

以大模型作為基礎能力，通過大模型的蒸餾實現相關的小模型，不僅實現的速度更快，智能化水平更高，從技術角度來講，大模型在落地過程中呈現出了與以往模型非常不同的技術特徵，也帶來了更好的智能化水平。不論對大模型進行微調，還是引入領域知識庫的方式，均是業界在探索的路徑。

在浪潮信息AI軟件研發總監吳韶華看來，“大模型想要在某個方向上訓練得更好，智能化水平更高，確實需要在具體落地場景引入額外的領域知識，才能解決實際問題。AI大模型有其自身特點，訓練時使用的數據集主要來自互聯網，在通用知識和領域知識的分佈上存在不均，會影響其在具體行業的應用。”

舉個例子，在浪潮信息服務所面臨的主要客戶問題，包括諮詢和故障報修兩大類：前者如各類的產品服務政策、設備使用、以及複雜的技術諮詢，如技術諮詢方面其實比較常見的是如何做系統安裝、Raid配置等，因為這個過程比較複雜，常出現各種問題；產品諮詢包括購買產品的內存配置、保修時長等等；故障報修相對會比較有針對性、更多元，例如無法開機、硬盤故障、內存故障等等。

在浪潮信息的諮詢客戶中，有80%的用戶為非專業工程師，智能客服需要在準確理解用戶、精準定義問題的基礎上，通過多輪迴答解決技術問題，給予客戶滿意的答案。對於客戶而言，如若智能客服所給予的答案過於標準和冗餘，卻無法快速幫客戶解決具體問題，客服所給予的答案只可被定義為對的答案而不是好的答案。

實際上，浪潮信息從4、5年前就開始進行客服的数字化轉型和探索，並且在2019年開始着手應用業內在探索的FAQ、任務式對話、知識圖譜等NLP領域相關技術，對客服系統進行了一定程度的改造和提升。

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但當時遇到的瓶頸也十分明顯，主要在於兩方面：“一是企業產品信息更新快，造成模型訓練任務非常大，加之模型知識庫的封閉，在訓練效果上也受到制約；二是機器人需要對上下文結合語境進行語義理解，引導客戶提問並且精準識別問題，在專業知識領域的IT行業，難度非常高。”浪潮信息服務與實施部總監陳彬指出。

除了在大模型的落地中引入領域知識外，浪潮智能客服在研發過程中還重點考慮了其他幾點因素：

第一，客服系統是不是真正地理解客戶，是否能夠通過多次對話了解到客戶真實的服務意圖。企業級場景中，客戶有個報修問題，但無法用專業的技術語言對服務場景進行準確描述時，就非常考驗客服系統的理解能力。

第二，是否需要投入額外和高昂的人力成本讓客服機器人具備自主學習、迭代的能力。讓專業工程師做重複的模型訓練工作，既不符合企業成本要求，也不符合企業建設專家型團隊的長期規劃。

第三，B端客戶對企業的服務體驗、服務口碑要求高，訓練出的客服系統是否能夠讓更多的客戶接受、信任並滿意地使用。

相較於傳統的智能客服採用多模型、多數據庫的架構，浪潮信息智能客服系統最終實現統一架構支持多任務解決問題。而此前完成一套客服動作，往往涉及FAQ、任務式知識圖譜、知識檢索等模塊，需要在多個知識庫、模型之間進行任務調度，架構複雜且維護難度比較大。

此外，由於在模型訓練上實現了自進化、快進化學習，而不是原有需要人工或半人工搭建和訓練模型的過程，在人工標註和訓練成本上得到了極大降低。

從浪潮信息數據中心服務的成效來看，在應用智能客服系統后，客戶問答的匹配率（即覆蓋率）達到92%，對常見的複雜問題的解決率目前能達到80%以上，平均解決率是65%左右。此外，服務整體人員規模占浪潮信息總人員規模的4%，而業內一般都佔比15%到20%左右，在整體人均效能上得到了一定提升。

“服務作為一個公司的重要窗口業務部門，也是和客戶交互最緊密的平台。所以我們首先考慮的是怎麼把實際業務和AI算法結合在一起。本身IT的服務場景非常複雜，且面對是更多大量的B類客戶，我們當初也在討論，是否真的需要花這麼大的精力，把傳統的服務場景，做AI的相關技術和算法的落地，在項目初期也是比較有爭議的。”陳彬表示。

但從目前取得的成效來看，當初的投入是值得的。

結合鈦媒體的觀察，客服機器人的背後仍是複雜的AI技術棧作為支撐。涉及語音識別、語義理解和生成、人機交互等等，存在系統搭建成本較高。如AI的邊際成本，模型訓練中對人工標註數據的成本，加之企業多數存在二次開發的定製化要求，導致部署交付成本也難以避免。

企業對技術的投入和成熟與否直接決定了體驗的高低，而如今浪潮AI大模型“源”在智能客服場景的實際落地應用，為業界提供了一種另一種可參考的解決方案。

（本文首發鈦媒體APP 作者 | 楊麗）

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包裝設計實際上涵蓋了多種設計範疇，需要高度設計專業，以酒為例，酒瓶上的標籤設計是包裝設計的一種，需考量美觀與形塑產品特色提供充足資訊等，至於酒的外盒，提袋等，同樣是包裝設計的範疇，但更必須思考運送、保護、送禮、便利性與價值感等不同層面之問題。

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12月28日，2022年中國上市公司投資價值峰會暨中國投資基金群星峰會在深圳盛大舉行，峰會由中國工業合作協會、濟安金信、鈦媒體聯合舉辦，邀請監管部門代表、經濟學家、上市公司代表、大型公募基金管理人等眾多重磅嘉賓，共同聚焦“上市公司可持續發展與價值新發現”與“投資基金——信任的力量與價值重塑”兩大主題。

中國工業合作協會理事長田玉萍表示，中國工業合作協會從創建開始就和中國的金融事業密切相連。新時期，中國工業合作協會努力搭建各類平台，促進創新驅動發展，中國工業合作協會理事會專門成立金融和發展專業委員會，此次峰會是專委會成立后的第一次大型活動，未來將通過強大的金融及信息技術專家團隊為政府、行業會員單位提供優質服務，助力實體經濟發展，為我國金融行業綠色、高質量可持續發展貢獻力量。

中國工業合作協會理事長田玉萍

深圳市地方金融監督管理局局長何傑表示，長期以來深圳高度重視資本市場的發展，持續推進多層次資本市場體系的打造。近些年來深交所的交易量和IPO數量一直居全球第三位，2021年和2022年上半年深圳證券業的收入凈利潤位居全國第一。對於疫情后的經濟發展，何傑表示需要注意幾個“釘子效應”：一是對於樂觀精神和承擔風險意願的衝擊。從世界歷史上來看，每一次經濟不景氣之後人們的創新活動都會減少，相應地可能會影響一些創新性產業的發展。二是對勞動力供應鏈和產業鏈的衝擊。產業鏈、供應鏈發生了很大的變化，以前是全球化，現在更多是產業的內向化，更強調安全和可控。三是對社會債務的影響。未來，一方面需要靠經濟的自愈功能，也就是休養生息，這可能是傷口癒合的基礎，另一方面需要靠政策的支持，即藉助外力的作用。

深圳市地方金融監督管理局局長何傑

中國人民大學金融信息中心主任、中國工業合作協會金融與產業發展專委會主任、濟安金信科技有限公司董事長楊健，分享了對價值投資的看法，他表示，價值投資是一種觀念，投資價值則是一個確定的估值，能夠排序和證偽。中國的股票是有投資價值的，價值投資是可行的。楊健還分享了濟安金信的內在價值定價模型、絕對價值定價模型、相對價值定價模型、市場博弈定價模型和反身性定價模型。楊健表示，價值投資、長期投資、理性投資的理念漸成市場主流。希望中國有更多的人願意投資上市公司，能夠耐得住寂寞和上市公司一起成長。

中國人民大學金融信息中心主任、中國工業合作協會金融與產業發展專委會主任、濟安金信科技有限公司董事長楊健

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鈦媒體集團創始人&CEO趙何娟表示，從分工提升效率到效率競爭倒逼產業規模提升和技術顛覆式創新，每一次產業變革的背後都有公司的力量。公司是技術創新的主體，而技術創新又藉助資本市場槓桿作用大力助力實體經濟的發展。在她看來，未來，隨着科技推動各行各業的快速發展和變革，未來幾年資本市場泛科股類的上市公司佔比會越來越高，也相信所有公司都會成為帶有科技屬性的上市公司。鈦媒體作為財經科技信息服務平台，期待未來更多地跟上市公司、金融服務機構進行更多的合作。

鈦媒體集團創始人&CEO趙何娟

中國社會科學院原副院長、國家金融與發展實驗室理事長李揚表示，創業投資體系是一國資本市場的重要組成部分，是創新的重要引擎，創投實力是一國的軟實力之一，股權投資也在一定意義上引導着一國資本市場的結構變化，中國需要大力發展創業投資，引領創新發展。李揚還表示，健全資本市場功能，提高直接融資比例，改善上市公司結構，提高現代科技公司佔比，對我國資本市場而言也尤為重要。

中國社會科學院原副院長、國家金融與發展實驗室理事長李揚

中共中央組織部幹部調配局原局長、全國黨建研究會特邀研究員、清華大學蘇世民學院講席教授劉曄華從國有企業領導人員建設方面，分享了持續深化國資、國企改革，推動國有企業做強做優做大的方法建議。國務院國資委原研究中心主任楚序平，墨爾本皇家理工大學原副校長、墨爾本大學中國研究中心榮譽教授研究員譚安傑，著名經濟學家、財政部財政科學研究所原所長賈康，著名經濟學家、中國政法大學資本金融研究院院長、中國上市公司協會獨董會副主任劉紀鵬等專家學者從全球經濟走勢、財政政策和貨幣政策展望、企業創新要素、企業ESG評級標準等影響資本市場宏觀環境和上市主體發展的方面進行了分享。華大集團CEO尹燁、華致酒行總裁李偉、通威股份董事會秘書嚴軻分別分享了大健康、白酒、新能源等行業發展的最新趨勢。在“中國製造業的智造與創造”圓桌環節，招商局創投總經理呂克儉，招商局科技集團原董事長、平安集團原監事長顧立基，TCL中環副總經理、董事會秘書秦世龍，華商國際總裁王勇，天齊鋰業副總裁、董秘張文宇等嘉賓分享了未來中國製造業的發展趨勢和新機會。華致酒行作為峰會指導用酒單位，也對活動給予了大力支持。

中國投資基金群星峰會上，中國人民大學金融信息中心主任、中國工業合作協會金融與產業發展專委會主任、濟安金信科技有限公司董事長楊健，中央財經大學教授、中國銀行業研究中心主任郭田勇，上海金融與發展實驗室主任曾剛對資管行業的現狀、趨勢進行了全面解析；在公募基金論壇環節，濟安金信基金評價中心主任王鐵牛、博時基金管理有限公司董事長江向陽、興證全球基金副總經理秦傑對公募基金的業績表現、產品結構和發展趨勢進行了解讀；在銀行理財機構論壇環節，濟安集群輪值董事長韋洪波、平安理財有限責任公司首席產品官劉凱對銀行理財產品設計邏輯和表現進行了分享；在養老金管理人論壇環節，濟安金信養老金研究中心主任閆化海、平安養老保險股份有限公司董事長甘為民、長江養老保險股份有限公司副總經理楊奇華對養老產業的發展機遇、養老金產品結構和投資建議進行了介紹；在公募基金與私募基金精英對話環節，貓頭鷹基金研究院總經理矯健、南方基金基金經理張延閩、融通基金基金經理萬民遠、平安基金基金經理李化松，對2023年基金行業的發展進行了展望。

作為峰會的重要環節，由中國工業合作協會金融與產業發展專業委員會、濟安金信等起草單位共同發起的《企業的環境、社會、治理和企業價值（ESG-V）評價規範》（簡稱：《ESG-V評價規範》）團體標準正式立項啟動，並計劃於2023年10月正式對外發布。中國工業合作協會金融與產業發展專業委員會副秘書長陳鋼介紹，《ESG-V評價規範》團體標準是在ESG評價體系之上，將財務因素和非財務因素有機整合，促使ESG評價和價值有機結合，通過ESG識別風險、規避風險，通過濟安定價發現、實現企業的價值。陳鋼表示，中國工業合作協會誠摯期待並熱烈歡迎各上市公司、投融資等機構積極踴躍地加入到《ESG-V評價規範》團體標準的起草工作中來。

峰會現場，中國上市公司投資價值“金梧桐”獎正式重磅發布。獎項在上市公司自薦和專家評審團推薦資料的基礎上，綜合專業數據機構數據、行業品牌影響力以及未來發展潛力三大核心標準，歷時兩個月，最終評選得出。中國上市公司投資價值“金梧桐”獎包括“金梧桐” 最具競爭優勢上市公司、“金梧桐” 最具創新力上市公司、“金梧桐”最佳內部治理上市公司、“金梧桐” 最佳投資者關係管理上市公司、“金梧桐” 最佳董事會秘書、“金梧桐” 最具社會責任上市公司、“金梧桐” 最具成長潛力上市公司、“金梧桐” 最具投資價值上市公司八大獎項，旨在表彰那些不斷創新、為社會和股東持續創造價值的行業翹楚們。

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針對傳統醫療體系，美國耶魯大學教授William Kissick曾提出著名的“不可能三角”：在既定的約束條件下，一個國家的醫療系統很難同時兼顧“提高醫療服務質量、增加醫療服務可及性和降低醫療服務的價格”。要打破傳統醫療體系的“不可能三角”，唯有引入新的技術增量和模式增量。蓬勃發展的数字醫療因此被認為是破解“醫療不可能三角”的“創新處方”。

近十年來，我國数字技術的大發展帶動了数字醫療的發展，並已打下堅實的信息化基礎。数字醫療已逐漸開始在醫療干預中發揮作用，即將邁向更高階的模式顛覆。

為記錄数字醫療的宏偉變革過程，併發掘数字醫療未來的巨大潛在可能，動脈網與蛋殼研究院對2022年数字醫療的現狀及發展趨勢進行了整理，製作了《2022数字醫療年度創新白皮書》，以期釐清数字醫療創新如何在2022年推動產業發展，記錄数字醫療創新的“中國故事”，打造醫療健康創新“中國範本”。

以下為白皮書簡要內容。

数字醫療的定義及其演進路徑

在不同的具體背景下，数字醫療定義會有所區別。一般認為，数字醫療是把現代数字信息技術應用於整個醫療過程的一種新型醫療方式，是公共醫療的發展方向和管理目標。

在早期階段，数字醫療幾乎等同於电子醫療（eHealth），代表了信息及通信技術在醫療領域的應用。近年來，移動醫療（mHealth）的概念也被加入其中，並將對大數據應用和分析、人工智能、物聯網等先進数字技術也包含進來。

美國斯坦福数字健康中心（The Stanford Center for Digital Health）認為数字醫療包含5類数字醫療技術：1、人工智能（AI——Artificial Intelligence）、機器學習（ML——Machine Learning）及包括深度學習、影像處理及高級分析等各種人工智能算法；2、醫療信息化、基礎設施和包括电子健康記錄系統（EHR——Electronic Health Record）在內的數據管理系統；3、包括SaaS平台、基於雲的軟件工具和社交應用在內的移動應用和網絡應用；4、包括遠程醫療、患者參與和醫患互動在內的新興臨床護理模式；5、包括可穿戴設備、傳感器和其他物聯網硬件設備。

数字醫療包括疾病的治、控、診、防、康

這也成為了目前較為公認的数字醫療的覆蓋範圍，並被廣泛認可並根據具體情況進行調整后應用到具體場景中。借鑒這些定義，白皮書研究的数字醫療覆蓋範圍主要包括疾病的預防、診斷、控制、治療和康復管理等流程中對数字技術的應用。

数字醫療可以對醫療產生巨大的好處。從支持醫生每天做出的臨床決定的移動醫療應用程序和軟件到人工智能和機器學習，数字技術一直在推動醫療保健的革命。總的來說，数字醫療的引入可以提升醫療服務的可及性、效率、有效性和公平性。

数字醫療的四個演進階段

在具體體現上，数字醫療主要體現在醫療設備的数字化和網絡化、醫院管理的信息化、醫療服務的便利化及個性化四個方面，大體上可劃分為数字化、網絡化、智能化、醫療模式變革四個階段。

隨着数字化、網絡化和智能化的遞次實現，醫療模式變革有了相應的基礎。通過量變最終實現質變，醫療制度和服務模式將得到改變，服務質量也將得到提升，當前階段理想的数字醫療也將得以實現。

我國在数字醫療的發展上起步較晚，且早期由於数字技能能力的局限，進展較慢。不過，近幾年我國在信息技術及通信技術領域實現了跨越式的發展，在数字醫療的進展上也已經有了不小的進步。

目前，我國醫療信息化已進入區域互聯互通實現大數據分析，人工智能賦能輔助診療的4.0階段，並實現了從個體到整體、從局部到廣域的發展，內涵與功能得到強化，服務範圍不斷延伸。這使得我國数字醫療的底座已經得到了完善。

不斷積累的數據為人工智能和数字療法等新興数字醫療手段的發展奠定了基礎。其中，基於計算機視覺的醫療影像AI輔助診斷引人矚目——在2015-2020年這個區間之內，數百家企業湧入這個賽道，超過百家企業從一級市場獲得融資。

目前，隨着越來越多的AI醫療器械證獲批，AI影像已經逐漸邁過如果說1.0時代屬於覆蓋式創新，主要目的是盡可能覆蓋更多的領域；2.0階段的創新則是以1.0階段創新成果為基礎的單點式創新。

與人工智能一樣，醫療信息化及智能化這一数字底座的不斷完善同樣為数字療法的激活鋪平了道路。這一新生事物被研究人員用於直接介入疾病治療以改善臨床治療，並衍生出多種截然不同的数字療法類型助力疾病的篩查、診斷、治療及康復。但整體而言，其仍處於初期探索階段。

總的來說，我國数字醫療經過多年多個階段的信息化建設，目前已基本完成了数字化、網絡化；並實現了一定程度的智能化。藉助信息化打造的数字基礎底座，人工智能和数字療法正快速崛起，推動数字醫療從單純的服務和管理向更加核心的診斷治療等領域演進。

用數據分析2022年的数字醫療

2022年数字醫療領域在政策、市場和資本等關鍵外部影響因素上取得了哪些進展？代表了何種趨勢？本章我們將分析政策、投融資及市場等方面的數據予以說明。

我國是典型的“大政府”，事無巨細皆有政府參與。同時，公立醫療在我國醫療服務中佔據絕對比重，帶有政府背景的醫保也是主要的支付方。因此，政府政策對於数字醫療的發展而言極為重要。目前，通過多年持續的政策引導，我國已經在数字醫療上營造出良好發展環境，實現了對相關行業人才培養及企業發展的支持。

中央政策主要具有行業綱領性和指導性的特點，以為行業發展指引方向。我國数字醫療建設規劃呈現階段性特點，與“五年規劃”密切結合，圍繞規劃形成一系列宏觀政策。在“十四五”期間，政策則將推動“普惠民生”為核心的数字醫療加速推進，打造以患者為中心的衛生醫療體系，並同步建設智慧生態醫療。

根據動脈橙數據，截至2022年11月10日，我國中央政府在2022年共發布了59條與数字醫療相關的政策。這些政策主要圍繞加快平台標準化、一體化建設，深化新場景、新技術應用，推動醫療體系高質量發展等方向展開。

2022年我國数字醫療中央政策不完全統計

2022年是實施“十四五”規劃的關鍵一年，数字經濟的重要性在我國已形成共識，其中，数字醫療是重要的組成部分。因此，圍繞“十四五”規劃中数字醫療相關領域的落實，我國中央政府在2022年也頒布了多條相關政策，如《“十四五”公共服務規劃》《“十四五”数字經濟發展規劃》《“十四五”中醫藥信息化發展規劃》《“十四五”衛生健康標準化工作規劃》和《“十四五”全民健康信息化規劃》等一系列中央政策。

除了圍繞“十四五”規劃的宏觀政策，包括衛健委、中醫藥局、葯監局和醫保局等醫療行業的主管部門也需要就各自的職能範圍內，就数字醫療所涉及的人工智能、信息化和数字療法等領域發布包括具體規章、制度及標準在內的支撐政策，以實現相應的管理職能並推動数字醫療不斷髮展。

各地也根據中央政策的推行和深入，基於當地實際情況改進衍生而來了不少針對数字醫療的地方政策；並在涉及到地方政策的落實細則時將政策落實到具體的執行部門，並明確任務分工及時間要求。

此外，各地也會根據實際，在中央給定的框架下提出自己的目標、創新做法或是試圖打造的“亮點”。比如，北京市在2022年頒布了多條與養老、康復相關的政策中都提到了要大力利用数字醫療提升服務效率和服務水平。上海則較為重視產業扶持和發展，且人工智能作為上海市重點打造的先導產業，其與醫療場景的結合在多條當地政策中也得到了充分體現。浙江則頗為務實，以患者為中心，盡可能通過一站式服務提升醫療服務的便利性。海南則將数字療法作為未來健康產業發展的重點之一，併發布了多條相應政策。

2022年，已經切入到臨床領域的AI影像和数字療法在監管審批上也迎來了爆發。

根據動脈網對NMPA官網的不完全統計，截至2022年11月，NMPA共發出了25張AI三類證，是歷年來AI三類證獲批最多的一年。隨着各種監管的規範，AI三類證的審批正走入快車道。一些頭部企業表現突出，甚至已經拿下多張AI三類證。不難發現，AI醫療原本百花齊放的行業格局正在逐漸向更高的行業集中度緩慢演進。

在数字療法領域，行業尚處於探索階段，也存在一些分歧，但在数字療法需要獲得醫療器械審批這一觀點上正逐漸達成共識。事實上，無論是最嚴格的定義或是較為寬泛的定義中，獲得醫療器械認證對於数字療法而言都是更具說服力的。根據動脈網對公開信息的統計，截至2022年11月，NMPA共發出了30張符合数字療法定義的二類證，是歷年來数字療法醫療器械獲批最多的一年。

此外，2022年数字醫療在一級市場也有不錯的表現。根據動脈橙數據的不完全統計，符合本白皮書要求的、以信息化、人工智能、数字療法為主的数字醫療領域在2022年共有108家企業完成投融資事件共125起，有16家企業僅僅在一年內就完成了超過一次融資。

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這其中，披露了投融資金額的投融資事件有81起，投融資總額達到42.9億元。25起融資的融資金額大於或等於1億元，累積融資總額達到了34.75億元，所統計的融資總額中比重達到81%之多，充分體現了“8020”原則。

2022年國內数字醫療融資事件按輪次分佈

從融資輪次看，A輪融資事件是最多的，共有46次；其他融資事件緊隨其後，共有35次；天使輪和B輪融資事件則分別有16次和13次；C輪和D輪融資事件最少，各有3次。從融資事件輪次不難看出，数字醫療大部分仍然處於中早期發展階段。

2022-2032全球数字醫療市場規模預測（億美元）

雖然数字醫療的市場規模根據統計口吻的不同而不一，且其所覆蓋的範圍之廣也令估算較為困難。但大體上各統計機構都對数字醫療巨大的市場規模和巨大的發展潛力表示高度認可。根據Future Market Insights的數據，2022年全球数字醫療市場規模為2242.4億美元，預計2022-2032年間將以27.7%的複合年增長率（CAGR）增長，預計2032年市場規模達到25859.8億美元的巨大市場規模。這無疑是一個巨大的市場。

五大熱點凸顯2022年数字醫療發展趨勢

2022年，数字醫療獲得了長足的發展。一方面，因為政策原因，数字醫療得到了越多的推動。另外一方面，諸如大數據、5G、物聯網、AR/VR等数字技術的進步，数字醫療也在越來越多的醫療應用場景實現落地。通過關鍵詞的方式，我們或許可以整理出数字醫療在2022年的發展脈絡。

● 信息化方面，雲架構與互聯網正推動新一階段信息化建設

目前，經過多年政策推動，公立三級醫院已基本達成院內信息化的目標，信息化建設的重點正逐漸向區域及基層信息化建設挺進。

基於SaaS模式的雲 HIS逐漸成為基層醫療機構信息化建設的新思路。在提供高質量產品和服務的同時，雲HIS可以幫助基層醫療控制信息化成本投入，使其不用像傳統HIS那樣，投入大量的資金配置機房和服務器等硬件設施。同時，雲HIS還體現出了在數據互聯互通上的優勢。這使其正越來越廣泛地被應用到區域醫療信息化建設之中。

比如，東軟承建的襄陽市衛生健康信息化能力提升工程就是這一進程的典型代表。項目縱向打通市、縣、鄉、村四級醫療單位，橫向覆蓋全市居民、醫護人員、行政管理人員等群體，是全國首個採用以地市級一體化設計模式開展二級及以下醫療衛生機構業務系統建設的項目。

以雲原生架構為底座，華卓科技提出了針對區域醫療信息化建設的“HaaS（Health as a Service）”平台概念。平台包含 “一朵雲”（區域醫療混合雲）、“一套系統”（雲原生架構全院信息化系統）和“一個平台”（醫療健康大數據平台），可覆蓋全區各類醫療衛生機構業務系統，實現數據互聯互通協同共享。

在2022年，公立互聯網醫院的建設與升級呈現明顯的加速。目前，公立互聯網醫院在全國互聯網醫院中約佔70%，數量上已佔據絕對優勢；以大三甲為代表的公立互聯網醫院運營也開始漸入佳境。另一方面，隨着年底疫情政策的調整，遠程問診及處方的需求暴增已成定局，互聯網醫院信息系統也較以往更受重視。

比如，如奈特瑞互聯網醫院系統一樣的典型互聯網醫院信息化系統可通過提供預約掛號、線上門診繳費、圖文問診、視頻問診、遠程會診、AI輔助診斷等方式助力企業流程優化和患者輕鬆就醫，並集成診前、診中、診后全流程所有為患者提供的便民服務，幫助企業和醫院加速互聯網+醫療的轉型及升級。

● 2022年，AI影像迎來了新突破

無論是所支持的適應症，還是所基於的影像設備，AI影像獲批的產品在2022年迎來了爆發：包括顱內出血CT、頭頸CTA、多類型胸部骨折CT、結腸內窺鏡、腦缺血CT及MR、青光眼眼底、肺結核X射線、顱內動脈瘤X射線等創新產品的出現都進一步拓寬了AI輔助診斷的適用範圍，展示了数字醫療的巨大可能性。

同時，針對多適應症的AI影像醫療器械逐漸湧現。無論是通過對已獲批的單適應症產品進行進一步的改進，使其支持更多的適應症；還是選擇從開始階段就支持多適應症，都代表AI應用多適應症將是未來的趨勢。

目前，AI正在走向基層，真正實現数字醫療助力基層的目標。比如，九峰醫療針對基層醫療機構影像設備仍然以X射線設備為主的現狀，研發了肺結核X射線圖像輔助評估軟件，不僅拿下了國內第一張關於肺結核的AI三類證，也是第一張肺部疾病X射線AI三類證，對基層結核病防治的薄弱環節提供了突破性解決方案。

此外，除了輔助醫生實現疾病分診、評估及診斷工作，AI對現有產品的賦能加速作用也不容小覷。如深透醫療的SupMR一般，可通過AI技術直接提升現有MRI設備的性能，加速成像過程且提升圖像質量與分辨率，並可無縫兼容多種現有MRI設備，在不影響放射科醫師日常工作流程的情況下完成產品部署與自動化圖像增強。此類AI賦能產品正越來越多，並獲得醫療機構的廣泛歡迎。

● 数字療法挺進臨床，正在更多的適應症上生根發芽

数字療法正逐漸受到關注，並越來越切入醫療核心的臨床醫治。藉助多種数字技術的融合，数字療法已經逐漸跳脫僅在個別適應症上有效的刻板印象，並在更多的適應症显示出可能性。儘管仍顯稚嫩，但卻显示出的強大生命力和近乎無窮盡的可能性不容忽視。

比如，鉑桐醫療就是國內第一個数字醫療賦能的疼痛管理平台，針對癌痛和非癌痛布局了多個產品，已啟動了包括對疼痛的多維評估、可穿戴的院內外疼痛管理数字療法產品、對骨轉移/骨質疏鬆人群的骨折風險預測等4個產品管線；並創建了PAINICU新理念，建立了CPDP體系賦能醫療機構。

数字療法也可以很好地為言語障礙診斷和康復賦能，如培聲自主研發的DREAM兒童語言評估干預数字療法系統則是率先被納入國家衛健委《精神障礙診療規範》的兒童語言評估干預数字軟件工具，其指導個性化干預的初步療效也率先在《中華兒科雜誌》發表。

如速眠CBTI一樣的線上CBTI数字療法則兼顧了院內居家的多種場景，患者遠程居家自助即可完成，有效降低患者的時間和交通成本，為CBTI在國內落地提供了切實的幫助。同時，其也與知名三甲醫院合作，為其提供一體化管理方案，使其可為患者提供個性化、一對多的遠程管理服務，具有更高的管理效率。

冰片醫療科技則針對呼吸系統過敏性疾病的環境過敏原、刺激物評估和干預方法的数字療法，已完成院內處方、OTC 和消費市場的全場景商業閉環，並與醫院共建数字療法（DTx）研發平台及真實世界研究數據應用平台，為持續研發打下紮實的基礎。

● 物聯網應用使得智能院外健康管理漸成現實

居家和社區健康管理等院外管理也依靠物聯網等技術的突破迎來了實際落地的大潮。2022年，諸如院外慢病及健康管理、智能健康社區等以往被認為只是宏偉藍圖的應用場景已成為現實。藉助對多種醫療健康物聯網設備的組合應用，甚至打造出嶄新的院外健康管理新模式。

如京東方健康科技的數智康養解決方案就聚焦社區和居家多場景健康管理，通過健康物聯網平台實現“人-物-服務”的智慧化連接並完成数字化健康社區的構建。它還將專業醫療服務與社區健康管理場景有機融合，讓優質醫療服務通過互聯網和物聯網技術惠及社區居民。

以往被認為天然與数字技術存在鴻溝的老年人也通過物聯網與人工智能的結合實現了突破。比如，漸健家醫通過對其產品生態最核心能力的AI數智健康大腦的進一步強化，實現了對老年人健康狀況的移動化、標籤化、智能化管理，並將家庭醫生、葯械供應、醫康養護服務端與老年居民、家庭醫生、各級醫院、監管部門等進行無縫鏈接。

● 数字醫療細分領域技術融合大潮風起雲涌

最後，数字技術的不斷進步往往是数字醫療得以落實到越來越多應用場景中的重要因素。尤其是数字療法的背後涉及了大量数字技術，如無線網絡、傳感器、微處理器和集成電路、人工智能、雲計算及大數據、VR/AR/MR技術等。這些数字技術與数字醫療的結合也是2022年数字醫療的一大看點。

在VR領域，凝動醫療的特定恐懼心理康復訓練軟件就打造出一個虛擬現實場景，醫師可根據患者情況選擇合適強度的任務，幫助患者識別和糾正非理性焦慮恐懼心理、對抗迴避反應並進行相應放鬆訓練，最終實現減輕焦慮及恐懼癥狀和改善生活質量的治療效果。

在AR領域，術康則針對6-12歲兒童的⼤腦發育遲緩、ADHD、ASD打造出心、腦、體綜合提升的数字療法就引入了AR互動提升遠程干預的依從性和趣味性，並可結合手勢識別、眼動偵測、聲紋識別及運動安全與風險建模等機器視覺/聽覺技術幫助患者實現動作安全和執行達標，確保治療效果。

啟益醫療則在2022年接連拿下人工智能領域賽事的大獎。依託其人工智能研發能力，加上近1000萬名患者的臨床數據資源，啟益醫療已研發出機器學習算法方舟平台“Oneark”。藉助人工智能的導入，啟益醫療正聚焦慢阻肺社會認知不足、診斷治療不足及患者管理不足等痛點。

此外，諸如復動肌骨的“悅行動”這樣以数字療法、物聯網傳感器為核心，並結合人工智能賦能的遠程康復系統可以在骨科疾病與運動損傷的康復治療中發揮巨大的作用，從而實現設備、患者、機構互聯互通的一體化精準康復觸達，打破了空間及人員的限制，為醫生、治療師及患者提供遠程康復支持。

這些探索正在從量變轉化為質變。“其實地上本沒有路，走的人多了，也便成了路。”這些数字醫療的創新先驅們正在用自己的實際行動為後來者們蹚出一條創新之路，並打造出数字醫療的“中國範本”。

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作為去年最火的硬科技產業，半導體行業在2022年的處境可謂急轉直下。當供應鏈危機緩解，庫存上升的現象變得愈發突出，昔日躺着數錢的半導體巨頭們也不得不放下身段，為清庫存、搶市場祭出各種手腕。

包括壟斷手機芯片市場的高通和聯發科，也開始不淡定了。據多家媒體報道，高通正計劃在明年下調其中端和入門級手機處理器價格，其中包括驍龍400和驍龍600系列。

一直以來，高通都在高端市場佔據優勢，除iPhone之外的中高端旗艦手機幾乎全都投入驍龍芯片的懷抱。聯發科則在入門級和中低端市場實現大包大攬，佔據全球最高的手機處理器市場份額。

兩大巨頭本來各佔山頭，雖摩擦不斷但並未形成大規模正面衝突。如今高通降價搶生意，新一輪芯片價格戰蓄勢待發，和聯發科之間的矛盾激化已無可避免。

只不過，對於正處於寒冬之中的智能手機行業來說，這場潛在的價格戰是福是禍，實難預料。

庫存高企疊加業績壓力，高通主動求變

降價促銷的消息雖然來得有些突然，但也不是毫無預兆。

一方面，高通今年早些時候已在各種公開場合暗示其庫存問題。隨着供應鏈緊張狀況得到緩解，且年內的智能手機出貨量一再下滑，來到年底高通的庫存狀況變得更加糟糕。

早在二季度，就有媒體爆出高通削減代工訂單的消息。在今年三季度的財報電話會上，高通CFO Akash Palkhiwala也坦承客戶還有約10周左右的庫存有待消化，這將對高通的短期財務表現產生負面影響。

潮電智庫的數據显示，截止今年上半年中國智能手機庫存已經超過3000萬部，其中2000萬部為成品，另外還有近1000萬部的半成品和核心部件庫存。在下半年出貨量依舊疲軟的情況下，庫存狀況相信不會有太大改善。

一般來說，芯片廠商的備貨周期一般比下游手機廠商提前半年左右。這就意味着，手機出貨量下滑、庫存上升的狀況傳導到上游的芯片產業鏈存在一定的時間差，後者的反應相對滯后。以當前的庫存水平來看，高通要消化掉多餘的產品、恢復正常庫存水位，至少需要兩個季度的時間。

另一方面，高通的業績壓力也在上升。投資者耐心有限，市場也不願給高通太多時間解決庫存難題。

當地時間11月3日發布的最新財報显示，高通2022財年（截止2022年9月底）總營收為442億美元，同比增長32%；凈利潤錄得90.43億美元，同比增長了43%。雖然全年下來仍維持較為平穩的增速，但過去幾個季度營收增速持續下滑也是不爭的事實。

根據歷史數據，過去四個季度高通營收分別為107.05億、111.64億、109.36億和113.96億美元，對應的同比增速分別錄得29.99%、40.69%、35.68%和22.07%。剛剛過去的三季度（按自然年劃分），是高通今年表現最差的一個季度，營收增速也出現了兩連跌。

利潤端的情況更加糟糕。三季度，高通凈利潤僅為29.23億美元，同比微增4.47%，只相當於此前兩個季度的零頭。而高通對於四季度的業績預期，也顯著低於分析師預期。

在財報出爐后，高通股價短線急挫，就充分體現了資本市場的不滿。面對這樣的情況，高通的高層們不能無動於衷，必須對股東作出交代。

眾所周知，高通的營收主要來自技術集團和授權集團兩個板塊，前者佔據絕對統治地位。三季度，高通授權業務營收、利潤分別錄得63.58億美元和46.28億美元，和去年同期基本持平，增長空間已接近於無。

這樣一來，高通只能將希望寄托在CDMA技術集團，也就是自己最核心的芯片業務上。

Counterpoint統計的數據显示，截止今年二季度高通在價格超過500美元的高端和300-499美元的中高端安卓手機處理器市場佔有率達到71%，較去年年底的65%進一步提升。兩相比較之下，高通在高端市場的地位穩固、市場份額接近巔峰。反倒是中低端、入門級處理器市場，仍有很大進步空間。

說到這，高通降價促銷這件事就完全不讓人意外了。只不過，在中低端市場還有另外一尊大神聯發科的存在。

和聯發科搶生意並不容易，高通真的做好準備了嗎？

芯片價格戰，終將兩敗俱傷？

拋開此次降價傳聞不談，高通發力中低端市場也不是什麼新鮮事。在過去幾年，高通已經作出了針對性補強，中低端產品矩陣也變得更加豐富。

早在2020年，高通就推出了首款針對中低端市場的5G SoC驍龍690。雖然定位在中端市場，但驍龍6系列產品的性能、配置還是誠意滿滿——初代產品驍龍690都採用8nm先進製程，120Hz显示和最高1.92億像素的拍照功能也一應俱全。

同年發布的小米10青春版，則搭載了高通另一款聚焦中低端市場的處理器驍龍765G。雖然性能和高端產品有差距，高通還是在一些細節上進行了創新，比如全新的充電標準QC3.0+。

到了去年，高通進軍中低端市場的野心明顯膨脹，一口氣推出了多款新品。驍龍6系列的695 5G和680 4G，還有驍龍778G 5G和驍龍480 5G四款新處理器就在去年10月扎堆上市，小米、OPPO等老客戶也第一時間發來了訂單。

受晶圓代工產能不穩定、下游需求等因素影響，高通在去年一直優先保障驍龍7和驍龍8系列高端芯片供應，這也保證了其高端市場份額的增長。但在2022年供應鏈狀況得到改善後，高通對中低端產品線也給予了更多重視，擴大生產供應。

可惜智能手機市場的疲軟程度超出了高通的預期，導致如今出現庫存上漲的局面。更關鍵的是，和高通相比，聯發科在入門級和中低端市場的份額優勢很大，也擠壓了前者的生存空間。

來自知名數據機構Counterpoint的報告显示，今年三季度聯發科位居全球智能手機AP市場佔有率榜首，份額為35%，高通則錄得31%，接下來依次是蘋果、展銳和三星。但如果將目光收窄到中低端市場，聯發科的佔有率仍超過半數，高通則徘徊在20%左右。

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雖然天璣9000和天璣8000系列幫助聯發科打開了高端市場的大門，但其主陣地依舊在100-299美元入門級市場和300-499美元的中低端市場。其中，聯發科在100-299美元區間的安卓手機處理器市場佔有率超過60%，價格低於99美元的LTE SoC市場份額也達到了47%。

（圖片來自Counterpoint）

聯發科的統治牢不可破，高通想出降價這一招，希望靠性價比搶奪客源也就不足為奇了。

那麼降價這一招有沒有用？價值研究所認為會有一定效果，但也可能出現副作用。

客觀地說，中低端智能手機消費者確實很注重性價比，手機廠商也會想盡辦法壓縮成本，為定價留出更大彈性。芯片是智能手機採購成本最高的零部件之一，手機廠商當然也會對其價格額外敏感。從這個角度看，降價當然有機會幫高通搶到更多訂單。 

但需要注意的是，從聯發科、高通兩家芯片巨頭的利潤率對比中就能看出，高端處理器毛利水平遠高於中低端系列產品。聯發科之所以能賺錢，是因為其市場份額足夠高，芯片出貨量夠大。但高通即便降價，也無法短時間內達到聯發科的佔有率水平，反倒會讓原本微薄的利潤進一步縮水。 

高通目前主打的幾款中低端芯片，生產成本其實並不低，尤其是在晶圓代工環節。其中，驍龍695 5G採用的6nm先進製程晶圓，入門級的驍龍480+ 5G也採用8nm技術。

雖然8nm和6nm晶圓的生產成本和5nm不在一個層級，但也不是一筆小數目。美國CSET的一份報告就指出，台積電為蘋果代工7nm工藝的A13芯片時，一塊12寸的晶圓報價就高達9346美元。三星的代工價格，相信也是不相上下。

從成本效益的角度講，中低端手機處理器要是真的打起價格戰，對高通、聯發科來說都不是一件好事，只會變相拉低雙方的利潤，治標不治本。庫存和業績的壓力固然令高通很頭疼，但價格戰並不是一條好出路。

高端市場，半導體、手機廠商的共同希望

高通們的緊張甚至焦慮，完全可以理解——畢竟下游手機行業的情況，確實不容樂觀。從各大機構的前瞻報告來看，2023年智能手機出貨量將延續疲軟狀態，留給各家大廠的增長空間依舊有限。

以中國市場為例。IDC日前發布的《2023年中國智能手機市場洞察》就預測，2023年中國智能手機出貨量將同比下滑0.9%，降幅雖較2022年有所收窄，但想觸底反彈至少得等到2024年。

此外，IDC還推測，由於手機性能過剩、新品創新不足、系統和軟件也沒有出現令人眼前一亮的更新，消費者換機周期將進一步增長至34個月。在此大環境下，IDC預計供應鏈價格將繼續下降——到那時候，高通可能就不是主動降價搶市場，而是要走到被迫降價去庫存的地步了。

不過在價值研究所看來，中低端市場利潤空間一直相當有限。無論對於機廠商、芯片廠商還是消費者而言，智能手機的未來都應該寄托在高端市場身上。

同樣來自Counterpoint的報告就指出，今年三季度全球智能手機平均售價同比增長10%，消費升級趨勢相當明顯。其中，售價在500美元以上的高端5G手機貢獻了全球智能手機市場近80%的收入，遠高於去年同期的69%。

毫無疑問，高端市場承載着手機廠商和半導體巨頭的共同希望。對於高通、聯發科，以及一眾安卓陣營的手機廠商來說，當務之急就是打破蘋果對高端市場的壟斷。

在三季度，蘋果ASP同比增長7%，幾乎佔據5G手機市場一半的收入。反觀高通、聯發科的客戶們，除了三星Galaxy系列和Fold系列銷售額、ASP出現增長外，小米、OPPO、vivo等廠商仍舊沒有擺脫高端市場的邊緣角色定位。

（圖片來自Counterpoint）

對於下游手機廠商們的競爭，高通能做的事情很有限。但有一件事是肯定的：芯片技術的創新和升級，是吸引用戶的王牌。尤其是在近期蘋果芯片團隊人事動蕩，A系列芯片性能遭到質疑的情況下，高通、聯發科更應該迎頭趕上。

據外媒報道，蘋果芯片部門前段時間出現嚴重的人才流失，導致A16仿生芯片開發後期遇到不少麻煩，iPhone 14 Pro機型的處理器性能也未能達到預期。

高通和聯發科當前的高端旗艦芯片分別為驍龍8 Gen2和天璣9200，性能都較上一代產品有大幅提升，但和蘋果A系列芯片相比並不具備優勢。不過在一些細節上，這兩款高端芯片已經找到一些突破口——比如對光線追蹤技術的應用。高通方面就表示，OPPO、iQOO都對光追技術充滿期待，預計將顯著提升移動端遊戲用戶的體驗，成為一個新賣點。

當然，想搶走蘋果在高端市場的份額難度還很大。芯片廠商也好，手機廠商也罷，都需要繼續付出更多努力，實現更多技術突破。

寫在最後

雖然高通如今的處境不算理想，但CEO克里斯蒂亞諾·安蒙還是充滿信心。安蒙認為，高通不會局限在手機處理器這個圈子，除了已經具備一定地位和市場份額的汽車產業外，PC也會成為高通的下一個增長點。

“2024年，將成為Windows PC使用驍龍CPU的拐點，我相信驍龍處理器一定會在這一年大放異彩”，11月初接受媒體採訪時，安蒙放出這番豪言。

無可否認，智能手機最輝煌的年代正在過去，高通需要適應正在惡化的市場環境，並積極尋找新出路。不過智能手機處理器這條賽道，還遠沒到徹底衰落的階段，作為一代霸主的高通依舊大有可為。在不斷開闢新戰場的同時，高通還是要把更多精力放在自己的老本行上。

說到底，技術缺乏進步，是消費者不願換新手機的重要原因。除了手機廠商需要下苦功的操作系統、影像功能，芯片升級也是打動消費者的重要法寶。如果高通、聯發科們能讓芯片技術更上一個台階，對它們自己和下游的手機廠商來說，都是一樁喜事。

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“未來十年，計算機架構領域將迎來下一個黃金時代”，當2017年圖靈獎獲得者David Patterson與John Hennessy提出這一觀點時，很多人還沒有認識到潛藏在背後的巨大變化。

自上世紀90年代到21世紀初，計算機體繫結構創新開始放緩，隨之摩爾定律和登納德縮放比例定律遭遇挑戰，處理器性能提升顯著減速，簡單來說，算力的增長和大數據、人工智能等新業務增長並不同步，只能靠堆芯片數量來彌合算力缺口。

於是，行業已經不得不開始重新思考新的計算機架構。

David Patterson在接受採訪時表示，“未來一定是軟硬協同開發并行的。從前，人們認為做軟件很酷，少有人兩者都涉獵，硬件創業公司也屈指可數。然而近年來從業者和投資人們都發現，無論是做機器學習還是之後深度學習、強化學習，只做軟件或者硬件都是不夠的。體繫結構設計者不僅需要了解底層器件、芯片工藝等，更需要了解編譯器和編程語言，軟硬結合才是后摩爾時代適用的新方法。”

同樣的變化也發生在雲計算領域，通過虛擬化技術，雲計算把計算機抽象為資源池，通過削峰填谷的運營策略獲取規模效應，不過這並沒有從根本上解決算力的挑戰。

成千上萬的計算機、數十乃至上百個數據中心連接在一起，構成了以雲為中心的計算體繫結構，逐漸成為行業採用算力的主流方式，也給了雲廠商前所未有的全局視角，從這個視角看雲，某種程度上，雲就是一台超大型計算機。

相對於計算機本身而言，雲囊括了更多的軟硬件，向上對接各種行業應用，向下推動硬件變革雲廠商具備了更大的話語權，掌握了更多的技術主動權，來提升面向複雜業務負載的處理能力。

雲也進入到了一個體系創新的黃金時代。

未被定義的雲

十餘年前，雲計算剛剛興起，把服務器集中到雲廠商，再由雲廠商提供雲服務，只是商業模式層面的創新。因此，雲計算彼時只是一門規模生意，但考慮到萬億算力產業規模，僅僅是從提高計算利用率的維度評估雲的商業價值，也足夠值得一搏，何況亞馬遜已經做出了表率。

在舊有的技術體系下，虛擬化、網絡和存儲等技術基本成熟，讓雲的商業模式成為可能。有觀點認為，這些降本增效的創新，即便沒有雲計算，也會通過另一種方式兌現。

比如計算機技術依舊向前發展，體系創新帶來更大的算力、更高的投入產出比，沒有雲計算，算力也能繼續增長。

以過去的視角來看，雲計算確實沒有革命性的改變，但是，雲計算通過這些過程完成了技術的集聚，原來不同軟硬件技術分散在不同的主體，有聚合卻難同頻進化，雲計算曆經十年完成了體系創新的前期準備，從商業模式創新過渡到技術模式創新。

一個全新的商業模式可以改變產業競爭規則，雲計算行至新的階段，開啟了算力增長的另一條路徑。

在集團副總裁侯震宇與鈦媒體聯合創始人劉湘明的對話中，侯震宇提到，對於中國的雲計算廠商來說，現在確實是一個戰略的發展期，過去幾年眾多客戶都已經加速上雲，更多關注自己本身業務的邏輯，他們就把基礎的軟硬件環境全部交給了雲服務廠商。

這意味着雲廠商其實同時掌握了基礎的軟件和硬件環境，可以做軟硬一體的優化，加速整合變成了可能。另外，雲廠商的資源規模越來越大，逐步地影響了整個IT的產業鏈和供應鏈，雲是IT行業最旺盛的需求，在軟硬一體的大背景下，新一代以雲為中心的計算體繫結構逐步湧現。

誠如侯震宇所言，雲廠商左手行業需求，右手技術創新，形成了技術到業務的產業循環，雲成為計算產業的一个中心環節，也面臨着最嚴峻的產業挑戰。如果還用老一套的方法做雲計算，不從根本上提高雲的效率和質量，就會在下一次行業洗牌中最先被淘汰。

如今的雲，是一朵未被定義的雲。頭部雲廠商都看到了體系創新的大機會，也試圖定義未來的雲的模樣。

有趣的是，計算機體繫結構的創新和以雲為中心的計算體系創新，正在同步發生，尤其在人工智能領域，專用硬件和深度學習算法等快速發展，David Patterson也認為，對新的計算機體系架構和語言來說，對算力要求極高的機器學習或許是最適合的應用場景。

雲智一體的體系創新，是一個具有高度確定性的機會。

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雲智一體，從卷算力到卷智能

企業上雲的動力由商業層面進化到業務層面，過去企業上雲是為了不用採買服務器，快速開展業務，他們的出發點就是為了降本增效，而現在的企業上雲，當然也會考慮成本，更重要的是，他們不是把降本增效當做最終的目標，而是優先從業務角度思考，雲計算能帶來傳統IT不能實現的價值。

企業通過上雲實現了業務的改造，摒棄了傳統低效、緩慢的業務模式，特別是大數據、人工智能賦能業務之後，業務具備了以往沒有的屬性，典型如智能調度、自動駕駛、工業化聯網等智能化產業應用的不斷普及，這是“人有我優”和“人無我有”的差別。

所有企業都希望擁有“人無我有”的業務能力，由客戶需求傳導至供應商競爭維度，決定了雲廠商“卷”的方向。侯震宇認為，雲計算行業基本上從過去“卷”算力的時代，發展到了一個拼智能的時代，開始用整個基礎設施的能力和人工智能的能力為行業客戶加成。

在2022智算峰會上，智能雲發布了AI大底座，它涵蓋了崑崙芯，飛槳AI框架以及文心大模型等核心能力以及百舸平台，AI中台等平台方案，實際上就是雲智一體的體系創新。

具體來看，AI大底座的AI IaaS層整合自研的AI芯片“崑崙芯”，在AI計算、存儲、加速、容器方面進行系統優化，提供高性價比的算力，承載海量數據的處理、超大模型的訓練和推理。

在AI PaaS層（AI中台）整合兩大核心自研產品（飛槳深度學習框架、文心大模型），打通的樣本中心、模型中心、AI開發平台、AI服務運行平台，實現從數據存儲到模型訓練、生產、部署、測試的全鏈路、批量化生產，面向企業模型開發的全生命周期提供完整解決方案。

AI大底座聚齊了人工智能應用的全要素，並且將這些全要素深度耦合，如果只是簡單的產品兼容，市面上其他產品或多或少都能拼湊出一個AI底座，AI大底座的所有部件均為自研，這就給了非常大的施展空間和自由度，來實現端到端優化。

AI大底座能夠全要素、端到端的整合的AI優勢，為產業提供最強的智能計算基礎設施支持，滿足產業對於低門檻、快速部署等智能計算需求。

在客戶的現實需求，以及行業增長壓力的驅動下，體系創新成為計算行業的潮水湧向，智能雲的雲智一體，踩准了產業發展的周期與節奏。

深入產業，絕知此事要躬行

“雲智一體，深入產業”是智能雲的戰略，在智能雲看來，創新不是閉門造車，是反饋驅動創新。創新需要躬身入局，深入產業，不斷獲得用戶和客戶的反饋，然後倒逼產品和解決方案不斷優化，不斷創新，讓客戶越用越好。

從中可以看出，智能雲試圖建立一個能夠持續反饋並不斷進化的雲，AI大底座源自於在產業界的打磨，之後端到端的AI能力進一步沉澱到AI大底座中，AI大底座必然要在產業中兌現價值。

例如國網福建通過AI大底座建設了“兩庫一平台”智能基礎設施，“兩庫”指模型庫、樣本庫，“一平台”指包含運行環境和訓練環境的人工智能平台。

在巡檢一線，無人機可自主完成輸電線路巡檢作業，並將智能識別後的巡檢結果快速推送給相關責任人，基於AI的智能識別算法將識別準確率提升了30個百分點，識別效率提升了5倍；在變電站，運維人員從線上接入智能調控系統，採用“一鍵順控”操作，無需人員到場便可完成千伏變電站的倒閘操作，效率提升了40—60倍，啟動送電時間縮短了80%。

基於與智能雲的合作，國網福建電力有望實現全鏈條國產化AI基礎能力建設，構建科學系統的人工智能管理和應用體系。

在AI大底座深入產業的實踐中，芯片解決算力問題，框架解決算法開發問題，大模型解決模型泛化問題，應用解決落地收益問題，是為全要素。

僅僅只是物理覆蓋全要素還不夠，還需要多層之間深度融合，產生化學反應，進行端到端的整合優化，例如建立效果反饋的閉環機制，通過模型驅動算子優化、算子驅動硬件設計，更好的提升整個系統的性能，是為端到端優化。

如上所述，包括國網福建等企業，智能化升級的全要素都可以在AI大底座找到，每一層能力都可以基於真實業務反饋，不斷調優實現智能雲的體系創新，這是雲智一體的最大差異化。根據諮詢機構IDC最新的數據，AI Cloud市場佔有率連續七次市場第一。

在雲計算技術創新百花齊放的階段，企業往往要自我搭配技術並耗費人力資源來實現智能升級，但是效果依舊不盡如人意，智能雲AI大底座能夠實現更好地循環迭代，讓雲智一體在深入產業的過程中，不同技術能力更加可控，進而讓企業實現掌控業務的效果。

雲的體系創新，讓雲計算從狹義上的技術進步，成為廣義上的體系革命，在技術和場景之間承前啟后，蔓延到整個產業。以製造業為例，通過人工智能去重新賦能傳統產業，是跨越不同技術和產業的周折，僅靠單點無法實現產業重塑，雲智一體給產業界提供了全新的抓手。

就像兩位圖靈獎獲得者在報告中所提及的——“黎明前最黑暗”，数字經濟時代，所有產業都正在或者即將經歷類似的智能遷移，雲智一體時代的體系創新，僅僅是開始。

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