$云从科技-UW(SH688327)$ $神州泰岳(SZ300002)$ $拓尔思(SZ300229)$
摘录几个重点数据；
人工智能解决方案根据产品服务类型划分包括软硬件组合和技术开发，具体如下：
中软硬件组合是公司利用自身的核心技术能力，对软硬件产品进行一系 列的测试、调整和适配，以满足客户智能化升级的需求，从客户需求看具有不可 分割性。因此，该类软硬件组合业务合同虽然对软件和硬件产品进行了单独定价， 相关产品不可明确区分，整体构成一项履约义务。
公司软硬件组合业务根据合同单独定价的情况，对智能 AIoT 设 备、第三方软硬件、自研软件及服务拆分如下：
相关自主研发的软件和智能 AIoT 设备以及技术开发服务均划分为核心技术收入。第三方 软硬件产品虽然属于人工智能解决方案的组成部分，对于解决方案的功能实现、 使用效率和用户体验发挥重要作用，但相关收入不纳入核心技术收入。 报告期内，公司核心技术收入及占比情况如下：
公司智能 AIoT 设备按照外协加工模式划分包括 OEM 模式、JDM 模式和 ODM 模式，具体构成情况如下：
公司主要面向智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商业领域客户提供产品和服务。公司分应用领域的主营业务收入情况如下：(泰岳目前主要深耕的是公安系统)
人工智能解决方案中：
人机协同操作系统及其应用产品为公司自主研发的软件产品；
智能 AIoT设备主要为公司自主研发或与供应商联合开发的硬件产品， 公司主要参与AI算法开发、硬件设计等核心环节和生产环节质量控制，委托外部合作伙伴实施硬件加工、生产、组装等非核心生产环节；
第三方软硬件主要为人机协同操作系统及应用产品运行的计算平台和前端感知数据获取设备，以及行业专用设备、智能穿戴设备、网络设备等根据解决方案配套提供的第三方硬件设备和应用软件，主要包括以下类型：
目前国内人工智能领域技术研究仍与国际先进水平存在一定差距，主要体现在基础层和技术层，其中技术层的深度学习算法理论、深度学习框架等领域差距明显。
在深度学习算法理论领域，近10年来最为重要的研究成果，如AlexNet、 Seq2Seq、生成对抗网络、残差神经网络、Transformer模型等，仅残差神经网络来自中国学者。
在深度学习框架领域，根据全球最大的开源项目托管平台 Github 的数据， 目前最为流行的深度学习框架为谷歌的 TensorFlow 和脸书的 PyTorch。关注度排 名前十的深度学习框架中，国内企业只有百度飞桨在列。 基础技术需要较长周期的持续投入以及大量应用实践的反馈才能形成足够竞争力，国内人工智能领域起步稍晚，目前处于追赶阶段。
(包括云从在内，IPO列出的主要公司，除了海康盈利强劲，科大讯飞能赚点钱，很多亏损都很严重。这也是一个很烧钱的行业)
2020年没有什么大项目，前5大客户合集才28%，而2021年第一大客户就有3.4亿。这个非常有意思。泰岳2022年可能AI收入依然不高，但这种项目型业务模式下，在需求爆发或热点刺激下，如果有1、2个较大的客户，那么一年收入2、3亿，突然大增就有实现的可能性了。
