知情郎·眼|侃透公司专利事儿

最近有家AI公司第四范式很幽默，三次给港交所递招股说明书，锲而不舍要IPO。

可人家港交所就是无动于衷，一副默不表态的样子，不知道是默拒，还是不满公司材料编纂浮夸问题。

总之，就是让公司自己琢磨去，把大伙儿都逗乐了。

事情是这样的。

AI明星公司第四范式去年就递了招股书，今天2月，IPO状态显示失效。

隔了几天后，人家又递交了招股书，半年后，即8月，又显示失效。

9月5日，人家不依不饶，第三次向港交所递招股书。

这深深的IPO执念！

相信港交所要是持续沉默不给个明确态度，人家还会第四次、第五次！

知情郎笑笑，不是牛二代关系户，就只能靠业务能耐说服人家放行，人家也是公事公办。

01第四范式很百度、不商汤

第四范式，是百度系工程师扎堆的公司，核心高管多来自百度。

公司成立于2014年9月，由戴文渊联合杨强、陈雨强以及胡时伟三位好友联合成立，他们都曾在百度工作过。

CEO戴文渊曾就职于百度和华为，在迁移学习的领域论文引用数世界第二；曾是百度机器学习的领军人物，担任过百度凤巢系统的负责人，指导了百度相关搜索、百度大脑、个性化营销等多个产品。

担任第四范式首席研究科学家的陈雨强曾在百度凤巢主持架构了世界上第一个商用的深度学习系统；

首席架构师胡时伟在百度任职期间作为系统架构负责人，主持了百度商业客户运营、凤巢新兴变现、商业知心搜索、阿拉丁生态等多个核心系统的架构设计工作。

在第四范式逐渐开发出机器学习平台——先知，一个可以让技术小白都能使用AI的软件系统，资本也由此开始对其疯狂追逐。

人家都是代码高手，算法牛人！

也因为这公司是百度明星工程师组队，有技术能力也有百度成熟落地商业经验。

自成立时，公司就受到一级市场投资者的青睐。

根据招股书，自成立至今，第四范式先后完成了11轮融资，总金额超过10亿美元，其D轮融资的金额就高达7亿美元，投资方包括红杉中国、创新工场等知名投资机构。

同时，第四范式还是第一家获得了中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行五大行共同投资的AI企业。

在资本助力下，第四范式近年的业务扩张速度也十分惊人，收入从2018年的1.28亿元增长259.7%至2019年的4.6亿元，并进一步增长105%至2020年的9.42亿元，2021年的收入为20.18亿元，同比增幅同样超过100%。

但值得注意的是，第四范式2022年上半年收入10.58亿元，同比增幅大幅下降至34.3%。与此同时，第四范式也陷入了AI公司普遍面临的亏损怪圈。

报告期内（2018-2021年以及2022年上半年），第四范式的亏损净额分别为3.72亿元、7.18亿元、7.5亿元、18.02亿元及5.84亿元，累计亏损超过40亿元。

与商汤、云从科技等AI同行一样，越亏越多。

02决策类人工智能是啥？

比较幽默的是，为了差异化破圈，避开与头部商汤等AI企业的竞争，公司自我定义是决策类人工智能公司。

并强调自己是以平台为中心的决策类人工智能市场份额第一名！

知情郎看了这话，差点没笑出声来，绕开与主流AI公司的竞争，曲线救国拆分出个细分概念市场称王称霸，这有点自说自话。

在人家的理念里，中国人工智能行业可按照应用范畴分为四大领域：

决策类人工智能、视觉人工智能、语音及语义人工智能和人工智能机器人。

• 决策类人工智能识别数据中的隐藏规律，指导基于数据洞察的决策过程， 并解决与核心业务运营密切相关的问题。典型应用包括但不限于智慧营 销、风险管理及供应链管理优化。典型公司有第四范式；

• 视觉人工智能基于视觉数据识别、追踪和测量物体，并将这些信息转化为 洞察和判断。典型应用包括但不限于智能门禁、公共安全监控、光学字符 识别（「OCR」）。典型公司商汤-W(HK:00020)；

• 语音及语义人工智能 旨在与人类识别、生成和交换语音、文本等语言信 息，以在某些重复的沟通场景中节省人力。典型应用包括但不限于智能客 服、智慧转录、交互式语音应答。典型公司有科大讯飞(SZ:002230)；

• 人工智能机器人旨在代替人类执行某些重复性高或危险的任务。典型的人 工智能机器人应用包括但不限于工业无人机、自动导引车（「AGV」)、手术 机器人。

上述这定义是人家公司自己定义的，AI同行们未必认同。

早些年AI四小龙：商汤科技与旷视科技、依图科技、云从科技，其实业务也挺杂，混迹江湖多年，各种路径业务都尝试过。

之前风尖浪口的商汤好声势浩大的搞出了企业方舟、城市方舟项目，号称上万种AI模型链接各行各业构建数字化AI平台。

人家就差没说AI技术领域，我啥都能干了！

第四范式画大饼编故事的功力，不如同行啊。

03具体业务是啥？

具体从业务来看，第四范式主要通过提供先知平台及产品、应用开发服务等人工智能技术与服务获取收入，其中先知平台及产品产生的收入占比从2018年的4.1%增加至2019年的55.3%，并进一步增加至2020年65.7%，去年降至50.3%，今年上半年为50.2%。

核心的开发工具如下：

◆Sage AIOS：一个类似于Windows一样的可视化操作系统，能够提高算力使用效率，为“搭积木”提供场地。

◆HyperCycle：内置在先知平台的无代码开发工具。按照提示说明拼接AI组件就可以完成AI学习的数据闭环。使用难度约等于照着葫芦画个瓢。

◆Sage Studio：可提供不同编程难度选择的AI模型编辑工具。可以根据不同业务需求编写或创造AI模块并可以组建的形式添加进原有的业务数据模型。

◆先知应用：先知系统上可以直接使用的开发好的应用，如同手机APP。

换成通俗点的表述来说，这公司的核心业务还是帮助客户降低代码开发成本，同时沿袭了百度一贯的作风，帮企业营销推广降低获客成本。

比如在营销端，为企业开发智能推荐、智能搜索、智能推送、智能客服、数据治理等多功能的运营工具，使企业能够改善在线运营、优化用户体验 及提升用户留存，并实现业务增长。

同时，在推荐、营销、维持用 户活跃度、用户画像、预测、用户获取和定价 等各种场景中，以人工智能技术为动力，使企 业能够分析销售数据并配置营销策略，从而增加其销售额。

知情郎看多了他家招股书里业务披露，越看越像早年百度的业务模块介绍，好尴尬。

04专利量、研发投入？

一样混AI，收入差距大。

截至2021年三季度末，第四范式共有员工1477人，其中研发1062人，占比72%。按此计算，包含股份支付在内的研发人员平均薪酬为25.8万元，月薪2.15万元。

这一薪酬远低于同行业。2021年上半年，商汤科技员工平均薪酬超过50万元；2019年上半年，旷视研发人员的平均年薪为43万元。

在需要持续研发投入的AI领域，第四范式研发费用走低、员工薪水较低的操作确实令人意外。招股书多个指标也显示，第四范式目前的研发成果和商业化数据于同行相比有一定差距。

从年报看，截至2021年末,商汤拥有的全球专利资产(包括已申请了专利的技术及已获批的专利技术)累计11494件。

第四范式有多少专利？

在德高行全球专利数据库中，中国专利625件，包括412件发明公开、96件发明授权、4件实用新型、113件外观设计。PCT专利66件。

公司发明和实用新型专利的技术主要分布在：电数字数据处理；基于特定计算模型的计算机系统；数据识别；专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法。

与顶部AI企业商汤一比，单从专利数量也能明显看出，2家公司的研发能力差距。

商汤的AI故事、长期价值故事，到现在已被投资人用脚投票，股价无限跌。

行业老大都如此，第四范式能混？

资本寒冬要来了，赶紧现金为王

05AI时代的经典竞价排名专利

这公司早期是靠金融大客户银行系统起家，所以为银行量身定做了许多AI业务，特别是反欺诈、反洗钱和异常预测这块功能做的很细。

之后，随着业务扩张，零售广告竞价业务模块也多了起来，这在专利申请上也有体现。

这公司本身百度系团队，创始人还是百度广告竞价系统的构建者，按理说，最擅长的还是广告系统构建这一领域。

对于百度的广告竞价系统，无数人痛恨无数人赞美，这技术戏路真是开创了商业竞价之先河，关键词居然如此重要，那么值钱！

知情郎专门查了下公司相关专利，发现确实不少广告推荐专利，分享个老工程师对AI时代广告推荐竞价系统的理解！

专利名称	竞价预测模型的生成以及广告投放自动出价方法和装置
公开号	CN111091218A
公开日	20200501
专利摘要	本发明提供了一种竞价预测模型的生成以及广告投放自动出价方法和装置。所述自动出价方法包括：生成广告投放竞价预测模型；基于目标用户集、待投放广告的广告投放相关信息和不同的出价价格生成预测样本数据；使用所提取的特征作为预测数据输入到所述广告投放竞价预测模型，得到该模型输出的在不同的出价价格下所述目标用户集中每个用户的竞价成功概率；以预设的广告投放支出的总金额为限制，并以竞价成功的用户数量最大化为目标，确定针对所述目标用户集中的每个用户的出价价格，按照所确定的价格进行出价。

技术背景以及解决的现实问题

随着互联网应用的高速发展，在互联网上发布广告逐渐成为一种主流方式。这种通过互联网发布广告方式的优势在于覆盖范围广、主动性强等，因此在互联网发布广告的方式越来越受到各商家的青睐，由此为智能终端提供内容的流量型平台逐渐发展起来，在用户终端请求获取其平台内容时，向该用户终端投放或推送广告成为这类平台的主要盈利手段之一。

关于互联网发布广告的现有应用中，广告主通过竞价的方式获得平台提供的广告流量，即通过竞价获得在平台用户使用的智能终端上进行广告展示的机会。竞价方式为谁出价高就能获得相应的广告流量。

例如，深受用户欢迎和使用的浏览器APP上会提供广告位，例如首页顶部的广告位，广告主想通过所述广告位展示广告，需要出价竞争。现在流行的互联网广告投放模式主要是实时竞价广告的投放形式。

但是，现有的出价方式都是人工方式提出购买广告位的价格，为了赢得广告位，提出的购买价格较高，即出价较高。然而，在巨额的广告费投入之后，所赢得的广告展示机会转化为对商品的实际购买行为后的营收额能否最终盈利是个问题；即便最终是盈利的，但盈利额是否达到预期目标依然是个问题。可以将这些问题归纳为一个问题：商品销售的收入额与广告费的支出额之间的利润率如何实现最大化？现有的竞价广告的投放方法对这个问题没有很好的解决办法。

鉴于现有技术的上述技术问题，有必要开发新的投放广告的出价方法和装置。

根据本发明提供的广告投放竞价预测模型的生成方法和装置，以及基于该广告投放竞价预测模型的广告投放的自动出价方法和装置，通过使用历史广告投放竞价数据集，或者通过使用历史广告投放竞价数据集和用户画像数据集，采用机器学习方法来生成广告投放竞价预测模型，使用该预测模型能够针对广告投放媒体平台的广告位来预测待投放广告的不同出价价格的相应竞价成功的概率。使用以该广告投放竞价预测模型为基础的广告投放的自动出价方法和装置，在竞价广告商业模式中，尤其是实时竞价广告商业模式中，能够实现在预测竞价成功的用户数量最大化的条件下确定出针对目标用户集中的每个用户的出价价格，按照所确定的价格自动出价，这使得商品销售的收入额与广告费的支出额之间的利润率最大化成为可能，能够给广告主带来更高的经济效益。

【转载请注明德高行·知情郎】