增收靠补贴！营收再放缓，科大讯飞何时能“喂饱”(2)

汽车赛道上的博弈，科大讯飞的某些商业化场景的信息化程度是不够的。例如无人驾驶、车路协同，需要的不仅是汽车内部信息数据化，还需要车路动态实时信息、道路信息等数据化等信息，仅凭科大讯飞一己之力难以完成。

另外公司汽车业务表现不佳，收入减少或是进军自动驾驶的时间过晚。自动驾驶技术经过多年的发展，逐渐从L2向L3、L4等更高级别自动驾驶迈进。传统主机厂、造车新势力等均在逐步完善自己的自动驾驶产业链，自动驾驶出租车、环卫物流等各个自动驾驶

此时科大讯飞进入自动驾驶行业虽说可以减少许多的试错成本，但想从一众自动驾驶先行玩家口中夺食，无异于虎口夺食，绝非易事。

对于科技公司要入局自动驾驶，在技术上是可以实现的，但是因为跨界，公司对汽车本身的理解普遍不足，技术发展不可一蹴而就，前期所需的大量研发投入也是一道难关。

商业化场景落地仍需努力

科大讯飞无疑是国内人工智能的先行者。不过，AI产业商业化一直是困扰AI企业的难题，科大讯飞也不例外。

在科大讯飞的商业化落地项目之一，重推的AI学习机，据市场反馈也较多问题。在黑猫投诉上搜索有关科大讯飞学习机可以发现，相关投诉从今年6月到8月不绝于耳：“互联网不通，产品成废铁”、“科大讯飞X2-PRO学习机，买了不到三个月，频繁出现质量问题”、“售后推诿”等声音很多。而京东平台上关于AI讯飞学习机硬件和软件鸡肋的差评也多达百余条。消费者最多反应的问题是学习机屏幕质量差以及软件更新困难。

AI技术与具体行业的结合有门槛，而到达能盈利的技术成熟期是AI企业共同探索而来的。例如科大讯飞在2001年就确定了专注语音产业的发展方向，可一直到2017年之后智能音箱的走红才使得智能音箱普及。

不难发现人工智能技术从出现到深入进产业链中，往往需要经历一段时间。全球权威技术咨询机构加德纳曾提出一个技术成熟曲线，将技术从出现到应用分为5个阶段，分为萌芽期、过热期、低谷期、复苏期、成熟期。人工智能从技术到应用的过程，大多都离不开这一技术成熟周期。科大讯飞也是受制于此。

可能正是因为商业化落地难的问题，科大讯飞布局了多个赛道。虽然说没有道道开花，但也说明公司在为以后的表现蓄力。毕竟AI行业想要增强盈利能力，打破高估、低估循环，还需继续努力提升赛道信息化，积极与应用场景融合，才能蓬勃发展。