1月27日，“AI+制造”第一股创新奇智（股票代码：2121.HK） 在港交所正式挂牌。截至当日收盘，创新奇智股价收报19.6港元/股，总市值109.62亿港元。

创新奇智CEO、联合创始人徐辉在上市仪式致辞中表示，当前，“AI+”时代加速到来，传统产业升级撬动的将是千亿级企业智能化大蓝海市场。在探索“AI+制造”的道路上，创新奇智将对内夯实“技术产品”，对外深耕“行业场景”，用长远眼光坚持做正确的事，打造长期价值。

作为国内AI+制造领域的龙头，创新奇智向制造、金融等行业提供全栈式AI产品和解决方案，包括AI平台、算法、软件、AI赋能设备及相关服务。

招股书显示，2018-2020年，创新奇智的营收分别为收3720 万元、2.29 亿和4.62 亿，复合年均增长率 252.5%，增速大幅优于同行。2021年前三季度，创新奇智营收达5.53亿元，同比增长85.8%。

根据市场研究机构Frost & Sullivan的报告，如果按2020年的收入计算，创新奇智已经快速成长为中国制造业AI解决方案市场最大的AI技术驱动型解决方案供应商，以及中国企业级AI解决方案市场上第3大AI技术驱动型解决方案供应商。

短短四年的时间里，创新奇智从一家初创公司逐渐成长为细分行业龙头，并成为第二家在港交所挂牌的人工智能公司。在普遍落地难、困于行业泡沫的AI行业，这是一个值得高度注意的突围样本。

这家公司究竟是如何实现高速增长的？

“我会用4个词来概括创新奇智的DNA，成长性、差异性、稀缺性和务实性，这也是我们能够高速增长的关键”，在接受媒体采访时，创新奇智CEO徐辉说道。

不攻安防攻制造

如果细数AI领域的明星公司，会发现它们大多都选择了安防这条赛道。由于AI技术逻辑与安防行业高度吻合，AI+安防也是目前AI技术落地发展最快、市场容量最大的主赛道之一。但相应地，安防领域的竞争也堪称激烈。

而在成立之初，创新奇智就选择了一条与众不同的核心赛道——“AI+制造”。，制造业不仅辛苦，而且是一条慢热型赛道，准入门槛高，前期投入大，且场景碎片化，短时间内不易形成规模效应，需要制造业服务商耐住寂寞和具有“风物长宜放眼量”的眼光。

创新奇智的策略是务实性的聚焦六个数字化程度相对较高、智能化升级需求强劲的垂直领域——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。值得一提的是，这六大细分赛道行业，中国均在全球占据主导地位。这也意味着，这是一条规模天生庞大的市场。

当今制造企业普遍有着迫切的降本增效需求，纷纷谋求向数字化、智能化转型。而人工智能在制造企业的“产品质量控制一致性、流程管理效率、人工成本、安全管控、一体化管理能力”等方面均有助益和渗入，是制造企业推动数字化转型中落地应用最多的新技术之一。 

值得注意的是，尽管AI在制造业的部分环节中已有应用，但整体渗透率仍处于较低水平。第三方研究报告显示，AI在流程制造行业智慧车间渗透率在50%左右，但在具有更大想象空间的离散制造行业，渗透率仅在20%左右，增长空间巨大。

徐辉表示，创新奇智在制造业拥有较高的技术壁垒。比如，制造过程中常常会有检测环节，其基于深度学习的智能检测技术，比传统的检测技术精度高出35%-50%。“这个技术壁垒要真正落地，一定要结合具体场景，这对原生型的技术公司是毕竟大的挑战，创新奇智有非常多复合型人才，我们愿意躬身入局，倾听客户需求，这也是我们的优势和机会。”

政策同样为创新奇智送来东风。《“十四五”智能制造发展规划》中明确，到2025年70%的规模以上制造业企业基本实现数字化网络化。此外，创新奇智的六大制造业细分赛道，与新基建七大领域中的人工智能、智能制造和大数据中心不谋而合，这也是创新奇智在赛道选择上与行业的最大差异所在。

根据沙利文报告，预计到 2025 年，中国制造业的人工智能解决方案市场预计将达到约人民币 649 亿元，2020 年至 2025 年的复合年增长率为48.3%。作为头部厂商，创新奇智有望进一步获得增长。

2020年，创新奇智在制造业的收入在总收入中占比42%。2021年前三季度，这个数据爬升到51%，另外超过30%来自于金融行业，两大行业构成了公司绝大部分的收入体量。另据招股书，创新奇智制造业的客戶数量从2018年的16名大幅增加至2020年的93名，客户总数从2018年的50名增加至2020年的157名。

技术底色

从招股书来看，创新奇智拥有颇为浓郁的技术底色，创始团队均来自国内外顶尖技术企业。其中，CEO徐辉曾在微软、SAP、IBM大中华区及万达担任高管，在制造、金融、零售等行业均有客户服务经验。

此外，创新奇智拥有约 255名研发技术人员，研发人员占比为69.1%。成立至今，公司累计申请超过 634项 AI 相关专利，125件发明专利，其中 AI 相关发明专利授权率80%（2020年我国发明专利授权率47.32%）。

值得一提的是，创新奇智是中国少数几家具备专有深度学习平台的公司之一，其它大多来自百度、腾讯等互联网大厂，这也是创新奇智相较于行业最大的竞争优势之一。

基于计算机视觉和机器学习技术，创新奇智独立开发了三大专有 AI 平台：创新奇智 ManuVision（机器视觉智能平台）、MatrixVision（边缘视频智能平台）、Orion（分布式机器学习平台）（以下简称“MMO”）。

三大平台是创新奇智的技术“地基。基于三大平台，创新奇智已经开发积累了近2000项技术资产，包括数据集、算子、算法模型、硬件组件和软件模组等。徐辉介绍，这些技术资产就像乐高积木的最小单元，它们能够根据不同的客户需求，基于三大平台组成定制化的AI产品及解决方案。

创新奇智的产品和解决方案有两种策略，ABS（基于资产的解决方案）与RDP（快速部署产品）。以ABS为例，它的特点是资产化和可复用。就像武汉疫情时能够快速搭建火神山、雷神山医院一样，只要有了标准的供电、供水模块，加上一定的定制化，就能够在短时间内快速交付两家完整的医院。

基于这一思路，创新奇智能够很快地将其积累的技术资产预组装成标准化模块，加上定制化工作，就能够满足行业客户的具体要求。随着 AI 平台上 的 ABS 及 RDP 的持续沉淀和迭代，这种基于技术资产的方式能够确保用最短时间、较少工程量、更低的成本， 打造可交付的解决方案。

“这其中的定制化，实现了客户的具体要求，也融合了行业的know-how，慢慢形成我们的另外一种壁垒”，徐辉说道。

 “农夫”式深耕细作，“高复购”和“高复用”牵引高成长

商业化落地能力是所有AI公司的一大挑战。而在这件事上，创新奇智从一开始就找到了差异化打法。

相比于安防、零售等行业，制造场景面临更多行业碎片化需求。不同于很多其他AI企业采用先建立AI平台，再寻找落地领域的“top-down”平台化模式；创新奇智选择了相反的“bottom-up”策略，即从应用场景切入，然后做横向、纵向复制，最后再沉淀出适合制造业场景的底层技术平台。

面对不同行业的差异和需求，创新奇智往往会从某一应用场景切入，先打造一个标杆项目，即”破冰“，再快速向行业复制，这也被称为“1+N”模式。

“在短时间内让客户看到降本、增效，或者业务流程的改变，一旦在第一个项目上实践成功，就会激发更多客户的兴趣和信任。这样我们就能很快地拿下第二个、第三个、第四个、第N个”，徐辉说。

过去的项目实践表明，这种模式提升了创新奇智的的客户满意度、多场景复购和Value Share，通俗地说就是单一客户愿意花更多钱为更多产品和解决方案买单。

招股书的数据展现出了创新奇智的高复购率和高复用率。过去服务的400多家客户中，创新奇智提供的解决方案复用性高达96%，这推动了项目的交付和执行速度。另外，占到整个公司80%以上营收的优质客户复购率也达到100%以上。在徐辉看来，这就是创新奇智区别于行业的“稀缺性”。

一个典型案例是，创新奇智为一家大型钢铁制造企业建立了全球首套智能铁水运输系统，该系统降低了现场人员的健康及安全风险，人力成本降低近 70%，一个熔炉场地每年节省超人民币 400 万元。这套方案成为是钢铁行业智能化自动化改造的突破性变革，目前已经在多个钢铁厂成功落地。

“1+N”被证明是一个行之有效的商业模式。在向不同客户推广复制的过程中，创新奇智自身的技术和产品也得以反哺完善，进一步标准化和成熟化，从而更加容易复制，最终提升交付效率、缩短交付周期，形成一个完整的闭环。

“创新奇智的定位不是单一产品的供应商，更不想做猎手，哪里有机会就到哪里去。我们要做农夫，和客户一起成长，这样我们才能够春播、夏耕、秋收、冬藏，这也是创新奇智的耕耘之道”，徐辉表示，这一独特的商业化策略，是创新奇智能够高速成长的主要原因之一。

这种务实，也是科技企业持续成长的底气。在新基建和智能制造政策的推动下，一家以“AI+制造”出牌、坚定为传统企业赋能的硬科技公司，必将成为中国制造业数字化转型大潮的重要注脚。