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$Faraday Future(FFIE)$ 给国产新能源代工，然后就地卖给老美。保证股票涨一千倍。

06-07

$Faraday Future(FFIE)$ 把国产车出口到海外。

2022-01-05

开始收割了，还吹

商汤科技上市三天股价翻倍：经历大风大浪，AI价值如何重估？

2021-11-23

$Lucid Group Inc(LCID)$继续空

2021-11-19

$Lucid Group Inc(LCID)$可以空了

2021-08-11

这篇文章不错，转发给大家看

@生财小王子:阿里、腾讯、百度、字节、京东、美团薪资职级大比拼2021年最新版

2021-06-30

$和黄医药(00013)$卧槽还在涨

2021-02-05

快手的都财务自由了啊

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{"i18n":{"language":"zh_CN"},"userPageInfo":{"id":"3568976416665701","uuid":"3568976416665701","gmtCreate":1605887084974,"gmtModify":1625033301231,"name":"ameri小顽童","pinyin":"amerixwtamerixiaowantong","introduction":"","introductionEn":"","signature":"","avatar":"https://static.tigerbbs.com/f664c492ee7c8e16acaf775e4362bd69","hat":null,"hatId":null,"hatName":null,"vip":1,"status":2,"fanSize":1,"headSize":31,"tweetSize":8,"questionSize":0,"limitLevel":999,"accountStatus":4,"level":{"id":2,"name":"无畏虎","nameTw":"無畏虎","represent":"初生牛犊","factor":"发布3条非转发主帖,1条获得他人回复或点赞","iconColor":"3C9E83","bgColor":"A2F1D9"},"themeCounts":2,"badgeCounts":0,"badges":[],"moderator":false,"superModerator":false,"manageSymbols":null,"badgeLevel":null,"boolIsFan":false,"boolIsHead":false,"favoriteSize":3,"symbols":null,"coverImage":null,"realNameVerified":null,"userBadges":[{"badgeId":"e50ce593bb40487ebfb542ca54f6a561-2","templateUuid":"e50ce593bb40487ebfb542ca54f6a561","name":"资深虎友","description":"加入老虎社区1000天","bigImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/0063fb68ea29c9ae6858c58630e182d5","smallImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/96c699a93be4214d4b49aea6a5a5d1a4","grayImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/35b0e542a9ff77046ed69ef602bc105d","redirectLinkEnabled":0,"redirectLink":null,"hasAllocated":1,"isWearing":0,"stamp":null,"stampPosition":0,"hasStamp":0,"allocationCount":1,"allocatedDate":"2023.08.19","exceedPercentage":null,"individualDisplayEnabled":0,"backgroundColor":null,"fontColor":null,"individualDisplaySort":0,"categoryType":1001},{"badgeId":"02aa7f16703b4ce4ace6f1a7665789cc-1","templateUuid":"02aa7f16703b4ce4ace6f1a7665789cc","name":"知识体验官","description":"观看学堂课程满5节","bigImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/fb5ae275631fb96a92d475cdc85d2302","smallImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/c2660a1935bd2105e97c9915619936c3","grayImgUrl":null,"redirectLinkEnabled":0,"redirectLink":null,"hasAllocated":1,"isWearing":0,"stamp":null,"stampPosition":0,"hasStamp":0,"allocationCount":1,"allocatedDate":"2022.08.06","exceedPercentage":null,"individualDisplayEnabled":0,"backgroundColor":null,"fontColor":null,"individualDisplaySort":0,"categoryType":2006},{"badgeId":"228c86a078844d74991fff2b7ab2428d-2","templateUuid":"228c86a078844d74991fff2b7ab2428d","name":"投资总监虎","description":"证券账户累计交易金额达到30万美元","bigImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/9d20b23f1b6335407f882bc5c2ad12c0","smallImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/ada3b4533518ace8404a3f6dd192bd29","grayImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/177f283ba21d1c077054dac07f88f3bd","redirectLinkEnabled":0,"redirectLink":null,"hasAllocated":1,"isWearing":0,"stamp":null,"stampPosition":0,"hasStamp":0,"allocationCount":1,"allocatedDate":"2021.12.28","exceedPercentage":"80.13%","individualDisplayEnabled":0,"backgroundColor":null,"fontColor":null,"individualDisplaySort":0,"categoryType":1101},{"badgeId":"976c19eed35f4cd78f17501c2e99ef37-1","templateUuid":"976c19eed35f4cd78f17501c2e99ef37","name":"博闻投资者","description":"累计交易超过10只正股","bigImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/e74cc24115c4fbae6154ec1b1041bf47","smallImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/d48265cbfd97c57f9048db29f22227b0","grayImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/76c6d6898b073c77e1c537ebe9ac1c57","redirectLinkEnabled":0,"redirectLink":null,"hasAllocated":1,"isWearing":0,"stamp":null,"stampPosition":0,"hasStamp":0,"allocationCount":1,"allocatedDate":"2021.12.21","exceedPercentage":null,"individualDisplayEnabled":0,"backgroundColor":null,"fontColor":null,"individualDisplaySort":0,"categoryType":1102},{"badgeId":"518b5610c3e8410da5cfad115e4b0f5a-1","templateUuid":"518b5610c3e8410da5cfad115e4b0f5a","name":"实盘交易者","description":"完成一笔实盘交易","bigImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/2e08a1cc2087a1de93402c2c290fa65b","smallImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/4504a6397ce1137932d56e5f4ce27166","grayImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/4b22c79415b4cd6e3d8ebc4a0fa32604","redirectLinkEnabled":0,"redirectLink":null,"hasAllocated":1,"isWearing":0,"stamp":null,"stampPosition":0,"hasStamp":0,"allocationCount":1,"allocatedDate":"2021.12.21","exceedPercentage":null,"individualDisplayEnabled":0,"backgroundColor":null,"fontColor":null,"individualDisplaySort":0,"categoryType":1100},{"badgeId":"35ec162348d5460f88c959321e554969-3","templateUuid":"35ec162348d5460f88c959321e554969","name":"传说交易员","description":"证券或期货账户累计交易次数达到300次","bigImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/656db16598a0b8f21429e10d6c1cb033","smallImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/03f10910d4dd9234f9b5702a3342193a","grayImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/0c767e35268feb729d50d3fa9a386c5a","redirectLinkEnabled":0,"redirectLink":null,"hasAllocated":1,"isWearing":0,"stamp":null,"stampPosition":0,"hasStamp":0,"allocationCount":1,"allocatedDate":"2021.12.21","exceedPercentage":"93.97%","individualDisplayEnabled":0,"backgroundColor":null,"fontColor":null,"individualDisplaySort":0,"categoryType":1100}],"userBadgeCount":6,"currentWearingBadge":null,"individualDisplayBadges":null,"crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"locatio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tg-height=\"620\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>商汤正式登陆香港联交所</p><p><b>平衡术：技术进步与商业化</b></p><p>AI的进步从来都不是一蹴而就。总体来看，<b>以AI技术为创业根基的企业经历了单纯追求技术进步的阶段，来到了兼顾技术进步与场景落地的应用阶段。</b>而在这个阶段，AI企业的平衡术成为了评估其能力前景的重要维度——只有技术没有应用，产品再好也对商业世界没有意义；只讲应用没有技术，则是短视的竭泽而渔。</p><p>在单纯拼技术的阶段里，技术人才是最为核心的竞争力。商汤创始人汤晓鸥是麻省理工的博士、香港中文大学多媒体实验室的创立者，曾是微软亚洲研究院视觉计算组的负责人。汤晓鸥在学界一呼百应的能力为商汤招揽了许多人才。</p><p>截至2021年6月30日，商汤科技有40位教授、3593名科学家和工程师（包括250多名博士和博士生），占据了公司人数的三分之二以上。</p><p>商汤CEO徐立曾在采访中开玩笑：“阿里巴巴从十八罗汉开始，我们从十八教授开始。”他也曾是港中文多媒体实验室的成员。</p><p>也正是因为有了这些顶尖头脑，商汤才得以在AI竞赛的第一个阶段赢得一席之地。</p><p>2014年3月，汤晓鸥的团队发布GaussianFace算法将人脸识别算法的准确率提高到了98.52%，突破工业红线，首次超越了人眼的识别能力（97.53%），也超过了Facebook发布的DeepFace算法(97.35%)。6月，实验室发布的DeepID系列算法，逐步将人脸识别准确率提升至99.15%。那一年，港中文多媒体实验室入选了世界十大人工智能先锋实验室，成为亚洲区唯一入选的团队。成立之后的商汤，2015年和2016年在ImageNet大赛上拿下多项冠军，并开始自主研发深度学习框架。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d624c53918c51934e5895fcd7c005389\" tg-width=\"924\" tg-height=\"610\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>商汤创始人汤晓鸥</p><p>人才储备是第一步，但是AI的赛点在于落地，在于对未来场景的思考。博士坐镇的“天才AI公司”不少，通常带着光环出生，但是一开始切入的赛道，容易正面遇到互联网厂商的模式创新，如电商、O2O的发展大潮，导致之后需要长时间的恢复期。在2016、2017年，商汤就开始了与车企和手机厂商的合作，提供自动驾驶、人脸识别等技术。</p><p>这无疑是艰难的。<b>从实验室走出到应用场景中，技术遭遇水土不服。各行业客户的需求存在很大差异，导致人工智能解决方案往往定制化程度高，很难规模化、标化。越来越激烈的竞争又令行业进入价格战。</b></p><p>随着资本热情的冷却，风口的转移，机器人、半导体、新能源等赛道的涌现让纯AI公司的光芒黯淡了不少。市场的冷静期给予商汤时间思考——如何最大化地实现技术的价值？AI-as-a-Service的路是否能走通？</p><p><b>商汤的答案是——“平台化”。</b>在招股书中，商汤将自身定位为一家“人工智能软件平台型公司”，商业模式是人工智能软件平台的销售，其中包括软件许可、人工智能软硬一体产品及相关服务，旗下有：</p><ul><li><p>面向智慧商业的SenseFoundry-Enterprise（商汤方舟企业开放平台）</p></li><li><p>面向智慧城市的SenseFoundry（商汤方舟城市开放平台）</p></li><li><p>面向智慧生活的SenseME、SenseMARS及SenseCare平台</p></li><li><p>面向智能汽车的SenseAuto（商汤绝影智能汽车平台）四大平台</p></li></ul><p><b>这一平台体系符合商汤自2017年提出的“1</b>（基础研究）<b>+1</b>（产品及解决方案）<b>+X</b>（行业）<b>” 战略。不同于瞄准某一个行业，商汤的构想是在基础研究底层之上，赋能各行各业，在最大程度上发挥AI的价值。</b></p><p>在AI落地时，产业认知、真实场景、业务需求等都是必不可少的，但是方式方法也同样重要。</p><p>不得不承认，AI正从一门主要to B/to G的生意，向更广范围的to C领域延伸。这类生意的难点在于单价高、决策流程长、研发成本高、落地成本高、还要求技术提供方有很强的行业认知和服务能力，AI产品很难标准化，成本居高不下，企业的利润空间被无限压缩。</p><p>商汤突破这一瓶颈的思路就是做平台。AI模型是AI技术应用于各行业、各业务场景的基础，但是AI模型的生产效率低，大多数工业级应用所需的高性能AI模型生产成本极高，所需的训练周期长。AI由此成为了一个人力密集的行业。</p><p>平台化打法的优势在此突显。</p><p><b>商汤的平台使之成为“AI工厂”，目的就是降低AI模型的生产成本，加速AI技术大规模地落地应用行业，走出难规模化的围城。</b></p><p>而“平台化”的基石，是商汤耗时数年研发的SenseCore商汤AI大装置 ，徐立称之为“人工智能的粒子对撞机”。这是一个由算力层、平台层和算法层三部分组成的架构体系，三者之间互相连接、协同，使得AI模型能以自动化、自适应的方式进行生产和落地。在实际应用中，从前，因需而制的AI模型产出需要大量的人力，而SenseCore作为一个基础设施，自动化了研发的许多步骤，AI模型得以实现量产。</p><p><b>SenseCore AI大装置的形成，是将原来基于项目定制化开发转向规模化落地的关键一步。</b>商汤每年的商用模型数逐步提升，2019年生产1152个模型，2020年生产9673个模型，2021年仅仅上半年就生产了8377个模型。截止2021年6月30日，商汤累计产生超过22000个模型，适用于多个垂直行业。基于这样的高效率运营杠杆，所以商汤才能在这样的高研发投入下，增强盈利能力。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/33db9c430a21e1c300e889d4baffe996\" tg-width=\"924\" tg-height=\"524\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>SenceCore通用AI基础设施支撑商汤“AI工厂”的高效运转</p><p><b>平台化的打法带来的另一个优势是有效解决应用中的“长尾问题”。</b></p><p>这些长尾场景的特点是，范围广、差异大、频次低，往往缺乏大规模的数据，基于场景定制的思路，实现成本高，是以往难以全面覆盖的。但是AI大装置可以推动通用型技术的研发，弥补AI价值链中缺失的环节。</p><p>据招股书数据，截至2021 年6月30日，商汤的AI软件平台已在超过15个国家及地区及多个垂直行业部署，客户数超过2400家，其中包括超过250家《财富》500强企业及上市公司，119个城市以及超过30余家汽车企业，同时赋能超过4.5亿部手机及200多款手机应用程序。</p><p><b>极强的商业落地能力让商汤在营收规模上远超国内其他的AI公司。</b>2018年、2019年、2020年，2021年上半年，商汤营收分别为18.5亿元、30.3亿元、34.5亿元，16.52亿元。过去三年间，商汤的营收是旷视的两倍，是云从、依图的三倍甚至更多。而其营收也已进入规模化增长阶段，最近半年同比增幅91.8%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a82a1ba05a1f4fb110f0f47669a6c2b9\" tg-width=\"928\" tg-height=\"658\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>AI的价值如何重估？</b></p><p>不过，不得不承认的是，AI和所有硬科技一样，在研发方面的投入都是巨大的。从2018年至今年上半年，商汤的研发开支总和近70亿元，占营收比例为70%。</p><p>而这也引出了新的矛盾点——<b>研发投入高、周期长是以AI为代表的硬科技行业的特点，一级市场为技术潜力买单，但绝大多数投资基金本身也有时间周期和退出压力，当接力棒交到二级市场手里，AI面对的估值逻辑完全变了。</b></p><p>二级市场更为“保守”，交易频率更高，这就使得二级市场的耐心稍显不足。一二级市场估值倒挂，迷茫之中，如何衡量AI以及硬科技企业的长期价值再次成为中心问题。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cc04d0c07869d441fee20813fcadfa08\" tg-width=\"930\" tg-height=\"612\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>如果以PS（市销率）为一个观察切口，你会发现AI在一级市场和二级市场上可谓“冰火两重天”——</p><p>一级市场上，AI公司的PS倍数普遍在20倍以上。</p><ul><li><p>2020年，云从在上市前完成最后一轮融资后，估值接近250亿元。据其招股文件，同年预计营业收入为7.58亿元，对应PS接近33倍；</p></li><li><p>据《2020胡润全球独角兽榜》，依图科技估值140亿元，2019年收入7.17亿元（2020上半年为3.81亿元），对应PS为20倍；</p></li><li><p>云知声创办至今经历 8 轮融资，其一级市场估值达到 70 亿元，2019 年其收入为 2.19 亿元，对应 PS 接近 32倍；</p></li><li><p>旷视2019年完成最后一轮融资，估值已达300亿元，2019年收入为12.6亿元（2020年前三季度为7.2亿元），PS约为24倍。</p></li></ul><p>但在二级市场上，PS倍数通常为个位数：安防巨头海康威视市值4893亿元，去年营收达635亿元，对应PS为8倍；智慧物联解决方案提供商大华股份市值706亿，2020年营收265亿元，PS仅为3倍；就连科大讯飞目前市值1230亿元，去年实现营收130亿元，PS为9倍。考虑到公司未来下一年营收的增长，公司PS倍数其实更低。</p><p>截至1月4日，商汤收盘市值为2729亿港元，远超上市前的一些预测。由此可见，一方面，商汤是区别于其他垂直AI应用企业、海康、大华这类计算机视觉智能软硬件企业的新物种。另一方面，商汤的上市或许是拉小一二级市场差距的一次良机——头部公司用业绩说话教育市场，<b>同时，二级市场更透明稳健的投资逻辑也将传导回一级市场，一二级市场将形成更良性的互动。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a04e661d565151c22d72e0c62493c797\" tg-width=\"930\" tg-height=\"634\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>历史总是惊人的相似。英伟达、AMD这些当红明星公司，在上市之初、行业处于相对早期的阶段亦是面对着无人问津的局面。但在过去五年里，英伟达股价涨了13倍，AMD股价涨了13倍，涨幅的快速拉升是在近两年发生的，而这两家公司上市都是千禧年之前的事了，没有长线思维的投资人无法观察到技术储备带来的潜力。</p><p>移动互联网时代，一夜成名的例子太多，但互联网的投资逻辑和硬科技截然不同。站在互联网与硬科技的交界处，AI的估值逻辑更显复杂。一方面它的基座是硬科技，周期较长、投入较大，长线思维；另一方面，当技术的拐点到来，它又像互联网，爆发式的增长值得期待。</p><p><b>这其实是一种更为高阶的平衡术。在单一财务数据之外，资本市场需要更多元的维度去评估硬科技公司的价值，比如人才储备、技术积累、产业资源、团队文化等等。</b></p><p>商汤2014年创办以来，累计拿下70多个全球冠军，600多篇顶级学术论文，拥有8000多项AI发明专利，在全球三大计算机视觉会议上发表的论文总数全球排名第一。在产学研结合方面，做了完整的人才培养体系，与MIT、港中文、浙大、交大、清华等都形成了合作。<b>这些很难被量化的公司重要组成部分，恰恰是硬科技企业实现弯道超车的源动力。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0563d96b4489874f26ee3cb930fa9163\" tg-width=\"930\" tg-height=\"516\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>未来走向何方？</b></p><p>当下AI企业的状态和此前的SaaS有些许相似。早期，SaaS太新了，很难给出准确估值，但伴随着Salesforce等一批头部企业的上市，资本市场逐渐琢磨出一套可靠的分析指标，而这些思考维度又会反过来指引行业走向正确的发展路径。</p><p>商汤上市，让资本市场看到AI公司的造血能力，也给后续资本市场对于硬科技类企业的估值提供了一个对标样本。</p><p>从毛利率看，2018年、2019年、2020年及2021年上半年，商汤相应毛利率分别为56.5%、56.8%、70.6%及73.0%，逐年稳步提升。其经调整净亏损（非国际财务报告准则计量）分别为人民币1.5亿元、人民币11.55亿元、人民币7.08亿元及人民币5.78亿元，近几年明显收窄。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1bfe40648ffa08f88cb5adaa2b0b4633\" tg-width=\"898\" tg-height=\"564\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>AI行业从一项前沿科技到现在大规模落地经历起起伏伏，在过去一年里，“元宇宙”等尚属于概念期的迷雾一时风头无两，待到市场少些许鼓噪，最终还是要看技术落地带来的实际变革。坚持长期主义的商汤在资本市场上取得突破，将有助于市场焦点回归到能落地、正在积累跬步的“实干企业”身上。</p><p>更深层来看，<b>当下的中国经济发展模式处于从人口红利向创新红利的转型期，移动互联网的增量红利逐步消退之后，是属于底层科技进步、基础研究追赶的时代。</b>因此，AI、芯片、清洁能源、材料、量子计算等具有的变革性和引领性的领域里，研究者和创业者大有可为。</p><p>七岁的商汤选择在这个时间节点上市，或许对其自身的发展来说只是小小的一步，但是对于行业来说意义重大——让市场了解商汤、认知AI、认知硬科技。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5773d70c8a141532a64b6b61a86a1a0a\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>商汤CEO徐立在2021世界人工智能大会上演讲</p><p>徐立在2018年的时候曾做出一个判断：现代企业的发展，在相同行业内做底层技术的，发展曲线在开始阶段可能会相对缓慢；而注重做商业模式或前端应用的，发展曲线往往会比较快，在最初会超过做底层技术并能快速见到效果。但两类企业的曲线会有相遇的时候，只要超过那个点再往后，一般是做底层技术的有更大机会。</p><p>现在看来，AI已经走到了那个转折点。这既意味着更广阔的舞台上天高任鸟飞，也同样意味着更加严格、苛刻的目光审视。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>商汤科技上市三天股价翻倍：经历大风大浪，AI价值如何重估？</title>\n<style 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17:15</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>在过去一年的时间里，商汤、依图、旷视、云从、海天瑞声、云天励飞、格灵深瞳、云知声等“AI概念股”扎堆涌向IPO。在听了太多关于人工智能（以下简称AI）的坏消息之后，这个行业终于迎来了好消息。</p><p>12月30日上午9点30分，商汤集团股份有限公司（以下简称“商汤科技”；股份代码：0020.HK）正式登录香港联合交易所。首日股价最高涨幅超过20%，市值超过1500亿港元。1月3日，商汤迎来上市之后的第三个交易日，股价延续前两个交易日的涨势。其开盘涨近9%，盘中股价继续拉升，涨幅一度超40%，三日累计涨幅近90%，总市值超2500亿港元。“AI第一股”上市三天股价翻倍，无疑给行业带来了信心。</p><p>很难想象，就在20天前，商汤遭遇突然的“狙击”，原定于12月17日的上市计划被迫调整。</p><p>商汤的成功上市给市场一个契机重新审视AI的价值。AI曾在Alpha Go战胜人类的时候享誉高光，也在层出不穷的新概念中身陷浮沉，从1956年那群计算机先驱在达特茅斯小镇的激烈讨论开始，一批批学者、科学家、创业者躬身入局，而人工智能业已走过一轮甲子。</p><p>未来已来，那么在当下，AI基础设施化已是确定性趋势，AI将向何处去？现在又该如何判断AI企业的价值？商汤的成功上市意味着什么？下一个关键点是什么？行业的长期价值又该往何处寻？</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d1eadf2baa00d8b9c4663c5b7b3ea289\" tg-width=\"924\" tg-height=\"620\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>商汤正式登陆香港联交所</p><p><b>平衡术：技术进步与商业化</b></p><p>AI的进步从来都不是一蹴而就。总体来看，<b>以AI技术为创业根基的企业经历了单纯追求技术进步的阶段，来到了兼顾技术进步与场景落地的应用阶段。</b>而在这个阶段，AI企业的平衡术成为了评估其能力前景的重要维度——只有技术没有应用，产品再好也对商业世界没有意义；只讲应用没有技术，则是短视的竭泽而渔。</p><p>在单纯拼技术的阶段里，技术人才是最为核心的竞争力。商汤创始人汤晓鸥是麻省理工的博士、香港中文大学多媒体实验室的创立者，曾是微软亚洲研究院视觉计算组的负责人。汤晓鸥在学界一呼百应的能力为商汤招揽了许多人才。</p><p>截至2021年6月30日，商汤科技有40位教授、3593名科学家和工程师（包括250多名博士和博士生），占据了公司人数的三分之二以上。</p><p>商汤CEO徐立曾在采访中开玩笑：“阿里巴巴从十八罗汉开始，我们从十八教授开始。”他也曾是港中文多媒体实验室的成员。</p><p>也正是因为有了这些顶尖头脑，商汤才得以在AI竞赛的第一个阶段赢得一席之地。</p><p>2014年3月，汤晓鸥的团队发布GaussianFace算法将人脸识别算法的准确率提高到了98.52%，突破工业红线，首次超越了人眼的识别能力（97.53%），也超过了Facebook发布的DeepFace算法(97.35%)。6月，实验室发布的DeepID系列算法，逐步将人脸识别准确率提升至99.15%。那一年，港中文多媒体实验室入选了世界十大人工智能先锋实验室，成为亚洲区唯一入选的团队。成立之后的商汤，2015年和2016年在ImageNet大赛上拿下多项冠军，并开始自主研发深度学习框架。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d624c53918c51934e5895fcd7c005389\" tg-width=\"924\" tg-height=\"610\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>商汤创始人汤晓鸥</p><p>人才储备是第一步，但是AI的赛点在于落地，在于对未来场景的思考。博士坐镇的“天才AI公司”不少，通常带着光环出生，但是一开始切入的赛道，容易正面遇到互联网厂商的模式创新，如电商、O2O的发展大潮，导致之后需要长时间的恢复期。在2016、2017年，商汤就开始了与车企和手机厂商的合作，提供自动驾驶、人脸识别等技术。</p><p>这无疑是艰难的。<b>从实验室走出到应用场景中，技术遭遇水土不服。各行业客户的需求存在很大差异，导致人工智能解决方案往往定制化程度高，很难规模化、标化。越来越激烈的竞争又令行业进入价格战。</b></p><p>随着资本热情的冷却，风口的转移，机器人、半导体、新能源等赛道的涌现让纯AI公司的光芒黯淡了不少。市场的冷静期给予商汤时间思考——如何最大化地实现技术的价值？AI-as-a-Service的路是否能走通？</p><p><b>商汤的答案是——“平台化”。</b>在招股书中，商汤将自身定位为一家“人工智能软件平台型公司”，商业模式是人工智能软件平台的销售，其中包括软件许可、人工智能软硬一体产品及相关服务，旗下有：</p><ul><li><p>面向智慧商业的SenseFoundry-Enterprise（商汤方舟企业开放平台）</p></li><li><p>面向智慧城市的SenseFoundry（商汤方舟城市开放平台）</p></li><li><p>面向智慧生活的SenseME、SenseMARS及SenseCare平台</p></li><li><p>面向智能汽车的SenseAuto（商汤绝影智能汽车平台）四大平台</p></li></ul><p><b>这一平台体系符合商汤自2017年提出的“1</b>（基础研究）<b>+1</b>（产品及解决方案）<b>+X</b>（行业）<b>” 战略。不同于瞄准某一个行业，商汤的构想是在基础研究底层之上，赋能各行各业，在最大程度上发挥AI的价值。</b></p><p>在AI落地时，产业认知、真实场景、业务需求等都是必不可少的，但是方式方法也同样重要。</p><p>不得不承认，AI正从一门主要to B/to G的生意，向更广范围的to C领域延伸。这类生意的难点在于单价高、决策流程长、研发成本高、落地成本高、还要求技术提供方有很强的行业认知和服务能力，AI产品很难标准化，成本居高不下，企业的利润空间被无限压缩。</p><p>商汤突破这一瓶颈的思路就是做平台。AI模型是AI技术应用于各行业、各业务场景的基础，但是AI模型的生产效率低，大多数工业级应用所需的高性能AI模型生产成本极高，所需的训练周期长。AI由此成为了一个人力密集的行业。</p><p>平台化打法的优势在此突显。</p><p><b>商汤的平台使之成为“AI工厂”，目的就是降低AI模型的生产成本，加速AI技术大规模地落地应用行业，走出难规模化的围城。</b></p><p>而“平台化”的基石，是商汤耗时数年研发的SenseCore商汤AI大装置 ，徐立称之为“人工智能的粒子对撞机”。这是一个由算力层、平台层和算法层三部分组成的架构体系，三者之间互相连接、协同，使得AI模型能以自动化、自适应的方式进行生产和落地。在实际应用中，从前，因需而制的AI模型产出需要大量的人力，而SenseCore作为一个基础设施，自动化了研发的许多步骤，AI模型得以实现量产。</p><p><b>SenseCore AI大装置的形成，是将原来基于项目定制化开发转向规模化落地的关键一步。</b>商汤每年的商用模型数逐步提升，2019年生产1152个模型，2020年生产9673个模型，2021年仅仅上半年就生产了8377个模型。截止2021年6月30日，商汤累计产生超过22000个模型，适用于多个垂直行业。基于这样的高效率运营杠杆，所以商汤才能在这样的高研发投入下，增强盈利能力。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/33db9c430a21e1c300e889d4baffe996\" tg-width=\"924\" tg-height=\"524\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>SenceCore通用AI基础设施支撑商汤“AI工厂”的高效运转</p><p><b>平台化的打法带来的另一个优势是有效解决应用中的“长尾问题”。</b></p><p>这些长尾场景的特点是，范围广、差异大、频次低，往往缺乏大规模的数据，基于场景定制的思路，实现成本高，是以往难以全面覆盖的。但是AI大装置可以推动通用型技术的研发，弥补AI价值链中缺失的环节。</p><p>据招股书数据，截至2021 年6月30日，商汤的AI软件平台已在超过15个国家及地区及多个垂直行业部署，客户数超过2400家，其中包括超过250家《财富》500强企业及上市公司，119个城市以及超过30余家汽车企业，同时赋能超过4.5亿部手机及200多款手机应用程序。</p><p><b>极强的商业落地能力让商汤在营收规模上远超国内其他的AI公司。</b>2018年、2019年、2020年，2021年上半年，商汤营收分别为18.5亿元、30.3亿元、34.5亿元，16.52亿元。过去三年间，商汤的营收是旷视的两倍，是云从、依图的三倍甚至更多。而其营收也已进入规模化增长阶段，最近半年同比增幅91.8%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a82a1ba05a1f4fb110f0f47669a6c2b9\" tg-width=\"928\" tg-height=\"658\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>AI的价值如何重估？</b></p><p>不过，不得不承认的是，AI和所有硬科技一样，在研发方面的投入都是巨大的。从2018年至今年上半年，商汤的研发开支总和近70亿元，占营收比例为70%。</p><p>而这也引出了新的矛盾点——<b>研发投入高、周期长是以AI为代表的硬科技行业的特点，一级市场为技术潜力买单，但绝大多数投资基金本身也有时间周期和退出压力，当接力棒交到二级市场手里，AI面对的估值逻辑完全变了。</b></p><p>二级市场更为“保守”，交易频率更高，这就使得二级市场的耐心稍显不足。一二级市场估值倒挂，迷茫之中，如何衡量AI以及硬科技企业的长期价值再次成为中心问题。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cc04d0c07869d441fee20813fcadfa08\" tg-width=\"930\" tg-height=\"612\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>如果以PS（市销率）为一个观察切口，你会发现AI在一级市场和二级市场上可谓“冰火两重天”——</p><p>一级市场上，AI公司的PS倍数普遍在20倍以上。</p><ul><li><p>2020年，云从在上市前完成最后一轮融资后，估值接近250亿元。据其招股文件，同年预计营业收入为7.58亿元，对应PS接近33倍；</p></li><li><p>据《2020胡润全球独角兽榜》，依图科技估值140亿元，2019年收入7.17亿元（2020上半年为3.81亿元），对应PS为20倍；</p></li><li><p>云知声创办至今经历 8 轮融资，其一级市场估值达到 70 亿元，2019 年其收入为 2.19 亿元，对应 PS 接近 32倍；</p></li><li><p>旷视2019年完成最后一轮融资，估值已达300亿元，2019年收入为12.6亿元（2020年前三季度为7.2亿元），PS约为24倍。</p></li></ul><p>但在二级市场上，PS倍数通常为个位数：安防巨头海康威视市值4893亿元，去年营收达635亿元，对应PS为8倍；智慧物联解决方案提供商大华股份市值706亿，2020年营收265亿元，PS仅为3倍；就连科大讯飞目前市值1230亿元，去年实现营收130亿元，PS为9倍。考虑到公司未来下一年营收的增长，公司PS倍数其实更低。</p><p>截至1月4日，商汤收盘市值为2729亿港元，远超上市前的一些预测。由此可见，一方面，商汤是区别于其他垂直AI应用企业、海康、大华这类计算机视觉智能软硬件企业的新物种。另一方面，商汤的上市或许是拉小一二级市场差距的一次良机——头部公司用业绩说话教育市场，<b>同时，二级市场更透明稳健的投资逻辑也将传导回一级市场，一二级市场将形成更良性的互动。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a04e661d565151c22d72e0c62493c797\" tg-width=\"930\" 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referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>未来走向何方？</b></p><p>当下AI企业的状态和此前的SaaS有些许相似。早期，SaaS太新了，很难给出准确估值，但伴随着Salesforce等一批头部企业的上市，资本市场逐渐琢磨出一套可靠的分析指标，而这些思考维度又会反过来指引行业走向正确的发展路径。</p><p>商汤上市，让资本市场看到AI公司的造血能力，也给后续资本市场对于硬科技类企业的估值提供了一个对标样本。</p><p>从毛利率看，2018年、2019年、2020年及2021年上半年，商汤相应毛利率分别为56.5%、56.8%、70.6%及73.0%，逐年稳步提升。其经调整净亏损（非国际财务报告准则计量）分别为人民币1.5亿元、人民币11.55亿元、人民币7.08亿元及人民币5.78亿元，近几年明显收窄。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1bfe40648ffa08f88cb5adaa2b0b4633\" tg-width=\"898\" tg-height=\"564\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>AI行业从一项前沿科技到现在大规模落地经历起起伏伏，在过去一年里，“元宇宙”等尚属于概念期的迷雾一时风头无两，待到市场少些许鼓噪，最终还是要看技术落地带来的实际变革。坚持长期主义的商汤在资本市场上取得突破，将有助于市场焦点回归到能落地、正在积累跬步的“实干企业”身上。</p><p>更深层来看，<b>当下的中国经济发展模式处于从人口红利向创新红利的转型期，移动互联网的增量红利逐步消退之后，是属于底层科技进步、基础研究追赶的时代。</b>因此，AI、芯片、清洁能源、材料、量子计算等具有的变革性和引领性的领域里，研究者和创业者大有可为。</p><p>七岁的商汤选择在这个时间节点上市，或许对其自身的发展来说只是小小的一步，但是对于行业来说意义重大——让市场了解商汤、认知AI、认知硬科技。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5773d70c8a141532a64b6b61a86a1a0a\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>商汤CEO徐立在2021世界人工智能大会上演讲</p><p>徐立在2018年的时候曾做出一个判断：现代企业的发展，在相同行业内做底层技术的，发展曲线在开始阶段可能会相对缓慢；而注重做商业模式或前端应用的，发展曲线往往会比较快，在最初会超过做底层技术并能快速见到效果。但两类企业的曲线会有相遇的时候，只要超过那个点再往后，一般是做底层技术的有更大机会。</p><p>现在看来，AI已经走到了那个转折点。这既意味着更广阔的舞台上天高任鸟飞，也同样意味着更加严格、苛刻的目光审视。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/3b2be8352a2da2e1aeca513d0b204831","relate_stocks":{"00020":"商汤-W"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1129803651","content_text":"在过去一年的时间里，商汤、依图、旷视、云从、海天瑞声、云天励飞、格灵深瞳、云知声等“AI概念股”扎堆涌向IPO。在听了太多关于人工智能（以下简称AI）的坏消息之后，这个行业终于迎来了好消息。12月30日上午9点30分，商汤集团股份有限公司（以下简称“商汤科技”；股份代码：0020.HK）正式登录香港联合交易所。首日股价最高涨幅超过20%，市值超过1500亿港元。1月3日，商汤迎来上市之后的第三个交易日，股价延续前两个交易日的涨势。其开盘涨近9%，盘中股价继续拉升，涨幅一度超40%，三日累计涨幅近90%，总市值超2500亿港元。“AI第一股”上市三天股价翻倍，无疑给行业带来了信心。很难想象，就在20天前，商汤遭遇突然的“狙击”，原定于12月17日的上市计划被迫调整。商汤的成功上市给市场一个契机重新审视AI的价值。AI曾在Alpha 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B/to G的生意，向更广范围的to C领域延伸。这类生意的难点在于单价高、决策流程长、研发成本高、落地成本高、还要求技术提供方有很强的行业认知和服务能力，AI产品很难标准化，成本居高不下，企业的利润空间被无限压缩。商汤突破这一瓶颈的思路就是做平台。AI模型是AI技术应用于各行业、各业务场景的基础，但是AI模型的生产效率低，大多数工业级应用所需的高性能AI模型生产成本极高，所需的训练周期长。AI由此成为了一个人力密集的行业。平台化打法的优势在此突显。商汤的平台使之成为“AI工厂”，目的就是降低AI模型的生产成本，加速AI技术大规模地落地应用行业，走出难规模化的围城。而“平台化”的基石，是商汤耗时数年研发的SenseCore商汤AI大装置 ，徐立称之为“人工智能的粒子对撞机”。这是一个由算力层、平台层和算法层三部分组成的架构体系，三者之间互相连接、协同，使得AI模型能以自动化、自适应的方式进行生产和落地。在实际应用中，从前，因需而制的AI模型产出需要大量的人力，而SenseCore作为一个基础设施，自动化了研发的许多步骤，AI模型得以实现量产。SenseCore AI大装置的形成，是将原来基于项目定制化开发转向规模化落地的关键一步。商汤每年的商用模型数逐步提升，2019年生产1152个模型，2020年生产9673个模型，2021年仅仅上半年就生产了8377个模型。截止2021年6月30日，商汤累计产生超过22000个模型，适用于多个垂直行业。基于这样的高效率运营杠杆，所以商汤才能在这样的高研发投入下，增强盈利能力。SenceCore通用AI基础设施支撑商汤“AI工厂”的高效运转平台化的打法带来的另一个优势是有效解决应用中的“长尾问题”。这些长尾场景的特点是，范围广、差异大、频次低，往往缺乏大规模的数据，基于场景定制的思路，实现成本高，是以往难以全面覆盖的。但是AI大装置可以推动通用型技术的研发，弥补AI价值链中缺失的环节。据招股书数据，截至2021 年6月30日，商汤的AI软件平台已在超过15个国家及地区及多个垂直行业部署，客户数超过2400家，其中包括超过250家《财富》500强企业及上市公司，119个城市以及超过30余家汽车企业，同时赋能超过4.5亿部手机及200多款手机应用程序。极强的商业落地能力让商汤在营收规模上远超国内其他的AI公司。2018年、2019年、2020年，2021年上半年，商汤营收分别为18.5亿元、30.3亿元、34.5亿元，16.52亿元。过去三年间，商汤的营收是旷视的两倍，是云从、依图的三倍甚至更多。而其营收也已进入规模化增长阶段，最近半年同比增幅91.8%。AI的价值如何重估？不过，不得不承认的是，AI和所有硬科技一样，在研发方面的投入都是巨大的。从2018年至今年上半年，商汤的研发开支总和近70亿元，占营收比例为70%。而这也引出了新的矛盾点——研发投入高、周期长是以AI为代表的硬科技行业的特点，一级市场为技术潜力买单，但绝大多数投资基金本身也有时间周期和退出压力，当接力棒交到二级市场手里，AI面对的估值逻辑完全变了。二级市场更为“保守”，交易频率更高，这就使得二级市场的耐心稍显不足。一二级市场估值倒挂，迷茫之中，如何衡量AI以及硬科技企业的长期价值再次成为中心问题。如果以PS（市销率）为一个观察切口，你会发现AI在一级市场和二级市场上可谓“冰火两重天”——一级市场上，AI公司的PS倍数普遍在20倍以上。2020年，云从在上市前完成最后一轮融资后，估值接近250亿元。据其招股文件，同年预计营业收入为7.58亿元，对应PS接近33倍；据《2020胡润全球独角兽榜》，依图科技估值140亿元，2019年收入7.17亿元（2020上半年为3.81亿元），对应PS为20倍；云知声创办至今经历 8 轮融资，其一级市场估值达到 70 亿元，2019 年其收入为 2.19 亿元，对应 PS 接近 32倍；旷视2019年完成最后一轮融资，估值已达300亿元，2019年收入为12.6亿元（2020年前三季度为7.2亿元），PS约为24倍。但在二级市场上，PS倍数通常为个位数：安防巨头海康威视市值4893亿元，去年营收达635亿元，对应PS为8倍；智慧物联解决方案提供商大华股份市值706亿，2020年营收265亿元，PS仅为3倍；就连科大讯飞目前市值1230亿元，去年实现营收130亿元，PS为9倍。考虑到公司未来下一年营收的增长，公司PS倍数其实更低。截至1月4日，商汤收盘市值为2729亿港元，远超上市前的一些预测。由此可见，一方面，商汤是区别于其他垂直AI应用企业、海康、大华这类计算机视觉智能软硬件企业的新物种。另一方面，商汤的上市或许是拉小一二级市场差距的一次良机——头部公司用业绩说话教育市场，同时，二级市场更透明稳健的投资逻辑也将传导回一级市场，一二级市场将形成更良性的互动。历史总是惊人的相似。英伟达、AMD这些当红明星公司，在上市之初、行业处于相对早期的阶段亦是面对着无人问津的局面。但在过去五年里，英伟达股价涨了13倍，AMD股价涨了13倍，涨幅的快速拉升是在近两年发生的，而这两家公司上市都是千禧年之前的事了，没有长线思维的投资人无法观察到技术储备带来的潜力。移动互联网时代，一夜成名的例子太多，但互联网的投资逻辑和硬科技截然不同。站在互联网与硬科技的交界处，AI的估值逻辑更显复杂。一方面它的基座是硬科技，周期较长、投入较大，长线思维；另一方面，当技术的拐点到来，它又像互联网，爆发式的增长值得期待。这其实是一种更为高阶的平衡术。在单一财务数据之外，资本市场需要更多元的维度去评估硬科技公司的价值，比如人才储备、技术积累、产业资源、团队文化等等。商汤2014年创办以来，累计拿下70多个全球冠军，600多篇顶级学术论文，拥有8000多项AI发明专利，在全球三大计算机视觉会议上发表的论文总数全球排名第一。在产学研结合方面，做了完整的人才培养体系，与MIT、港中文、浙大、交大、清华等都形成了合作。这些很难被量化的公司重要组成部分，恰恰是硬科技企业实现弯道超车的源动力。未来走向何方？当下AI企业的状态和此前的SaaS有些许相似。早期，SaaS太新了，很难给出准确估值，但伴随着Salesforce等一批头部企业的上市，资本市场逐渐琢磨出一套可靠的分析指标，而这些思考维度又会反过来指引行业走向正确的发展路径。商汤上市，让资本市场看到AI公司的造血能力，也给后续资本市场对于硬科技类企业的估值提供了一个对标样本。从毛利率看，2018年、2019年、2020年及2021年上半年，商汤相应毛利率分别为56.5%、56.8%、70.6%及73.0%，逐年稳步提升。其经调整净亏损（非国际财务报告准则计量）分别为人民币1.5亿元、人民币11.55亿元、人民币7.08亿元及人民币5.78亿元，近几年明显收窄。AI行业从一项前沿科技到现在大规模落地经历起起伏伏，在过去一年里，“元宇宙”等尚属于概念期的迷雾一时风头无两，待到市场少些许鼓噪，最终还是要看技术落地带来的实际变革。坚持长期主义的商汤在资本市场上取得突破，将有助于市场焦点回归到能落地、正在积累跬步的“实干企业”身上。更深层来看，当下的中国经济发展模式处于从人口红利向创新红利的转型期，移动互联网的增量红利逐步消退之后，是属于底层科技进步、基础研究追赶的时代。因此，AI、芯片、清洁能源、材料、量子计算等具有的变革性和引领性的领域里，研究者和创业者大有可为。七岁的商汤选择在这个时间节点上市，或许对其自身的发展来说只是小小的一步，但是对于行业来说意义重大——让市场了解商汤、认知AI、认知硬科技。商汤CEO徐立在2021世界人工智能大会上演讲徐立在2018年的时候曾做出一个判断：现代企业的发展，在相同行业内做底层技术的，发展曲线在开始阶段可能会相对缓慢；而注重做商业模式或前端应用的，发展曲线往往会比较快，在最初会超过做底层技术并能快速见到效果。但两类企业的曲线会有相遇的时候，只要超过那个点再往后，一般是做底层技术的有更大机会。现在看来，AI已经走到了那个转折点。这既意味着更广阔的舞台上天高任鸟飞，也同样意味着更加严格、苛刻的目光审视。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1194,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":875945645,"gmtCreate":1637597037876,"gmtModify":1637597037876,"author":{"id":"3568976416665701","authorId":"3568976416665701","name":"ameri小顽童","avatar":"https://static.tigerbbs.com/f664c492ee7c8e16acaf775e4362bd69","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3568976416665701","authorIdStr":"3568976416665701"},"themes":[],"htmlText":"<a 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9 家互联网大厂的详细薪资、职级、考核、晋升条件资料，堪称跳槽参考必备，也是了解互联网行业的一大利器一起来看看大厂是怎样设置薪资职级体系的吧~各大互联网公司职级薪资对应表（技术线）如下所示：△ 图片数据来源：知乎上面的表格不排除有很极端的收入情况，但至少能囊括一部分同职级的收入。这个表是“技术线”新入职员工的职级和薪资情况，非技术线（如产品、运营、销售等）以及老员工的情况会和图中的范围有所出入。以校招生为例，产品线收入大概是技术线的80%，运营线收入大约是技术线的65%。具体到各大互联网公司则如下所示👇 👇 👇一、阿里巴巴1.全球员工总数：员工总数约为12W人。2.岗位职级：阿里巴巴集团采用双序列职业发展 一套体系是专家路线【P序列=技术岗】，程序员、工程师，某一个专业领域的人才，一共分为14级，从P1到P14，目前校招最低从P4开始； 一套体系是M路线，即管理者路线【M序列=管理岗】，从M1到M10。 阿里巴巴集团采用双序列职业发展一般来说，应届毕业生刚入职到阿里为P5，工作1-3年之后升职到P6，阿里一般到P7才给配股票。目前阿里需求量最大的职级范围分布在P6-P8，这也是阿里集团占比最大的级别。P6级别的程序员title是高级工程师，P7便已经是专家级别，P8则是高级专家。一般而言，江湖上行走小有名气的阿里程序员至","listText":"前言以BAT为代表的互联网大厂，一直是求职者眼中的香饽饽，“大厂经历”在国内就业环境中无异于一块金子招牌。BAT三大巨头对于企业和HR来说，大厂的职级规则也是整个行业的标杆，从中小微企业到大型企业，大家都希望能在其中找到可以参考和学习的地方。说实话，如果不是认证整理，仔细分析，很多大厂员工自己都不知道行业的职级、薪资标准情况。在这里小编帮大家整理了一份「互联网大厂职级对应薪资一览表」，此外还准备了阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动、华为、京东、美团、滴滴、小米 9 家互联网大厂的详细薪资、职级、考核、晋升条件资料，堪称跳槽参考必备，也是了解互联网行业的一大利器一起来看看大厂是怎样设置薪资职级体系的吧~各大互联网公司职级薪资对应表（技术线）如下所示：△ 图片数据来源：知乎上面的表格不排除有很极端的收入情况，但至少能囊括一部分同职级的收入。这个表是“技术线”新入职员工的职级和薪资情况，非技术线（如产品、运营、销售等）以及老员工的情况会和图中的范围有所出入。以校招生为例，产品线收入大概是技术线的80%，运营线收入大约是技术线的65%。具体到各大互联网公司则如下所示👇 👇 👇一、阿里巴巴1.全球员工总数：员工总数约为12W人。2.岗位职级：阿里巴巴集团采用双序列职业发展 一套体系是专家路线【P序列=技术岗】，程序员、工程师，某一个专业领域的人才，一共分为14级，从P1到P14，目前校招最低从P4开始； 一套体系是M路线，即管理者路线【M序列=管理岗】，从M1到M10。 阿里巴巴集团采用双序列职业发展一般来说，应届毕业生刚入职到阿里为P5，工作1-3年之后升职到P6，阿里一般到P7才给配股票。目前阿里需求量最大的职级范围分布在P6-P8，这也是阿里集团占比最大的级别。P6级别的程序员title是高级工程师，P7便已经是专家级别，P8则是高级专家。一般而言，江湖上行走小有名气的阿里程序员至","text":"前言以BAT为代表的互联网大厂，一直是求职者眼中的香饽饽，“大厂经历”在国内就业环境中无异于一块金子招牌。BAT三大巨头对于企业和HR来说，大厂的职级规则也是整个行业的标杆，从中小微企业到大型企业，大家都希望能在其中找到可以参考和学习的地方。说实话，如果不是认证整理，仔细分析，很多大厂员工自己都不知道行业的职级、薪资标准情况。在这里小编帮大家整理了一份「互联网大厂职级对应薪资一览表」，此外还准备了阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动、华为、京东、美团、滴滴、小米 9 家互联网大厂的详细薪资、职级、考核、晋升条件资料，堪称跳槽参考必备，也是了解互联网行业的一大利器一起来看看大厂是怎样设置薪资职级体系的吧~各大互联网公司职级薪资对应表（技术线）如下所示：△ 图片数据来源：知乎上面的表格不排除有很极端的收入情况，但至少能囊括一部分同职级的收入。这个表是“技术线”新入职员工的职级和薪资情况，非技术线（如产品、运营、销售等）以及老员工的情况会和图中的范围有所出入。以校招生为例，产品线收入大概是技术线的80%，运营线收入大约是技术线的65%。具体到各大互联网公司则如下所示👇 👇 👇一、阿里巴巴1.全球员工总数：员工总数约为12W人。2.岗位职级：阿里巴巴集团采用双序列职业发展 一套体系是专家路线【P序列=技术岗】，程序员、工程师，某一个专业领域的人才，一共分为14级，从P1到P14，目前校招最低从P4开始； 一套体系是M路线，即管理者路线【M序列=管理岗】，从M1到M10。 阿里巴巴集团采用双序列职业发展一般来说，应届毕业生刚入职到阿里为P5，工作1-3年之后升职到P6，阿里一般到P7才给配股票。目前阿里需求量最大的职级范围分布在P6-P8，这也是阿里集团占比最大的级别。P6级别的程序员title是高级工程师，P7便已经是专家级别，P8则是高级专家。一般而言，江湖上行走小有名气的阿里程序员至","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/792d8afc539aa382d575d56c4f980d51","width":"789","height":"450"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/bf698c0704d53c93500501b2a5264c7a","width":"1080","height":"563"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/b6911cc57be637d0ff0136f172a4400f","width":"720","height":"910"}],"top":1,"highlighted":2,"essential":2,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/898834233","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":28,"langContent":"CN","totalScore":0},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1964,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":153595437,"gmtCreate":1625032523329,"gmtModify":1625033135864,"author":{"id":"3568976416665701","authorId":"3568976416665701","name":"ameri小顽童","avatar":"https://static.tigerbbs.com/f664c492ee7c8e16acaf775e4362bd69","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3568976416665701","authorIdStr":"3568976416665701"},"themes":[],"htmlText":"<a 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9 家互联网大厂的详细薪资、职级、考核、晋升条件资料，堪称跳槽参考必备，也是了解互联网行业的一大利器一起来看看大厂是怎样设置薪资职级体系的吧~各大互联网公司职级薪资对应表（技术线）如下所示：△ 图片数据来源：知乎上面的表格不排除有很极端的收入情况，但至少能囊括一部分同职级的收入。这个表是“技术线”新入职员工的职级和薪资情况，非技术线（如产品、运营、销售等）以及老员工的情况会和图中的范围有所出入。以校招生为例，产品线收入大概是技术线的80%，运营线收入大约是技术线的65%。具体到各大互联网公司则如下所示👇 👇 👇一、阿里巴巴1.全球员工总数：员工总数约为12W人。2.岗位职级：阿里巴巴集团采用双序列职业发展 一套体系是专家路线【P序列=技术岗】，程序员、工程师，某一个专业领域的人才，一共分为14级，从P1到P14，目前校招最低从P4开始； 一套体系是M路线，即管理者路线【M序列=管理岗】，从M1到M10。 阿里巴巴集团采用双序列职业发展一般来说，应届毕业生刚入职到阿里为P5，工作1-3年之后升职到P6，阿里一般到P7才给配股票。目前阿里需求量最大的职级范围分布在P6-P8，这也是阿里集团占比最大的级别。P6级别的程序员title是高级工程师，P7便已经是专家级别，P8则是高级专家。一般而言，江湖上行走小有名气的阿里程序员至","listText":"前言以BAT为代表的互联网大厂，一直是求职者眼中的香饽饽，“大厂经历”在国内就业环境中无异于一块金子招牌。BAT三大巨头对于企业和HR来说，大厂的职级规则也是整个行业的标杆，从中小微企业到大型企业，大家都希望能在其中找到可以参考和学习的地方。说实话，如果不是认证整理，仔细分析，很多大厂员工自己都不知道行业的职级、薪资标准情况。在这里小编帮大家整理了一份「互联网大厂职级对应薪资一览表」，此外还准备了阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动、华为、京东、美团、滴滴、小米 9 家互联网大厂的详细薪资、职级、考核、晋升条件资料，堪称跳槽参考必备，也是了解互联网行业的一大利器一起来看看大厂是怎样设置薪资职级体系的吧~各大互联网公司职级薪资对应表（技术线）如下所示：△ 图片数据来源：知乎上面的表格不排除有很极端的收入情况，但至少能囊括一部分同职级的收入。这个表是“技术线”新入职员工的职级和薪资情况，非技术线（如产品、运营、销售等）以及老员工的情况会和图中的范围有所出入。以校招生为例，产品线收入大概是技术线的80%，运营线收入大约是技术线的65%。具体到各大互联网公司则如下所示👇 👇 👇一、阿里巴巴1.全球员工总数：员工总数约为12W人。2.岗位职级：阿里巴巴集团采用双序列职业发展 一套体系是专家路线【P序列=技术岗】，程序员、工程师，某一个专业领域的人才，一共分为14级，从P1到P14，目前校招最低从P4开始； 一套体系是M路线，即管理者路线【M序列=管理岗】，从M1到M10。 阿里巴巴集团采用双序列职业发展一般来说，应届毕业生刚入职到阿里为P5，工作1-3年之后升职到P6，阿里一般到P7才给配股票。目前阿里需求量最大的职级范围分布在P6-P8，这也是阿里集团占比最大的级别。P6级别的程序员title是高级工程师，P7便已经是专家级别，P8则是高级专家。一般而言，江湖上行走小有名气的阿里程序员至","text":"前言以BAT为代表的互联网大厂，一直是求职者眼中的香饽饽，“大厂经历”在国内就业环境中无异于一块金子招牌。BAT三大巨头对于企业和HR来说，大厂的职级规则也是整个行业的标杆，从中小微企业到大型企业，大家都希望能在其中找到可以参考和学习的地方。说实话，如果不是认证整理，仔细分析，很多大厂员工自己都不知道行业的职级、薪资标准情况。在这里小编帮大家整理了一份「互联网大厂职级对应薪资一览表」，此外还准备了阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动、华为、京东、美团、滴滴、小米 9 家互联网大厂的详细薪资、职级、考核、晋升条件资料，堪称跳槽参考必备，也是了解互联网行业的一大利器一起来看看大厂是怎样设置薪资职级体系的吧~各大互联网公司职级薪资对应表（技术线）如下所示：△ 图片数据来源：知乎上面的表格不排除有很极端的收入情况，但至少能囊括一部分同职级的收入。这个表是“技术线”新入职员工的职级和薪资情况，非技术线（如产品、运营、销售等）以及老员工的情况会和图中的范围有所出入。以校招生为例，产品线收入大概是技术线的80%，运营线收入大约是技术线的65%。具体到各大互联网公司则如下所示👇 👇 👇一、阿里巴巴1.全球员工总数：员工总数约为12W人。2.岗位职级：阿里巴巴集团采用双序列职业发展 一套体系是专家路线【P序列=技术岗】，程序员、工程师，某一个专业领域的人才，一共分为14级，从P1到P14，目前校招最低从P4开始； 一套体系是M路线，即管理者路线【M序列=管理岗】，从M1到M10。 阿里巴巴集团采用双序列职业发展一般来说，应届毕业生刚入职到阿里为P5，工作1-3年之后升职到P6，阿里一般到P7才给配股票。目前阿里需求量最大的职级范围分布在P6-P8，这也是阿里集团占比最大的级别。P6级别的程序员title是高级工程师，P7便已经是专家级别，P8则是高级专家。一般而言，江湖上行走小有名气的阿里程序员至","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/792d8afc539aa382d575d56c4f980d51","width":"789","height":"450"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/bf698c0704d53c93500501b2a5264c7a","width":"1080","height":"563"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/b6911cc57be637d0ff0136f172a4400f","width":"720","height":"910"}],"top":1,"highlighted":2,"essential":2,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/898834233","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":28,"langContent":"CN","totalScore":0},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1964,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":317553000,"gmtCreate":1612457073800,"gmtModify":1703762283159,"author":{"id":"3568976416665701","authorId":"3568976416665701","name":"ameri小顽童","avatar":"https://static.tigerbbs.com/f664c492ee7c8e16acaf775e4362bd69","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3568976416665701","authorIdStr":"3568976416665701"},"themes":[],"htmlText":"快手的都财务自由了啊","listText":"快手的都财务自由了啊","text":"快手的都财务自由了啊","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/d696d5397f5c7a05f14910d831bc780c","width":"1080","height":"2340"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/317553000","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1483,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":1,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[]}