AI四小龙A股第一股之争终于尘埃落定，不久前，云从科技顺利通过注册。

而此时的云从，是一家成立仅7年的年轻企业，也是国内AI三驾马车中，唯一一家具备全内资背景的企业。

如果从2015年才正式成立开始回顾，这家公司一路走来可谓是被时代眷顾的优等生的典范：

成立之初，带着中科院的背景;发展过程中，是AI史无前例的产业大爆发与国家层面的重点关注;上市之时，恰逢科创板、北交所相继完善，为高科技企业的资本发展，铺开了扩张的通路。

云从科技发展模式非常清晰，围绕人机协同操作系统提供解决方案服务，再沉淀通用技术与方案去覆盖中长尾场景。有关云从科技基础信息，可以参考云从科技招股书与问询回复，而云从科技的竞争力，则可以从这些细节去窥探。

数读云从

关于云从科技的竞争力，有一系列关键数字值得一提，这些数字从一些细节上描绘出云从科技的发展轮廓。

【1、3、5】：云从科技的核心竞争力可以用这三个数字来解读。

1意味着以人机协同操作系统为核心;

3意味着“技术力”、“生产力”、“商业力”三个方面的融合，使得云从科技打造的全球首款人机协同操作系统具有全链的AI技术整合能力以及规模化高效的AI生产力，可以通过生态合作来覆盖长尾用户，进行技术的快速转化。

因此云从近五年复合增长率超100%，以及未来三年预期增长率近50%。

5则是AI头部企业有能力围绕智慧金融、智慧治理、智慧商业、智慧交通以及数字基建、大健康等4+N领域整合优势以及提高生产效率。

云从科技作为一家纯内资的AI企业，DNA其实很简单。

【科学稳定的纯内资股权结构】：从架构上看非常清晰，云从由周曦为代表的创业团队，国有、政府基金共同占股，汇聚了中网投、国新资本、海尔、顺为等产业投资人和知名机构，同时也实现核心员工共同持股。周曦直接和间接持股为24.0075%，并通过常州云从通过直接持股部分在股东大会拥有64.60%表决权。

也就是说，周曦作为创始人在云从上市后拥有决策权，这对创业公司和股东来说是一件好事。

【高人效产能】：云从科技针对多业务线的科学稳定的经营管理，组织架构持续优化，人均创收由2019年的40余万元上升到2021年的96.71万元。

【997个】：客户数量

2018年-2021年，云从科技实现收入的客户数量从324个增长到997个，总营收将近30亿元人民币。

公司资产负债率由2018年的49.03%，下降至2021年的22.76%，综合毛利率从2018年的21.7%提升到了2021年的37.01%。

亏损进一步收窄，从2020年8.1亿元减少到2021年的6.3亿元。

【114.21亿】：这是云从为自己设定的目标，云从在对上市后的5年里进行了相对保守的规划。

随着人工智能行业应用场景的不断深入以及人工智能技术的不断成熟，人工智能市场规模不断增长，云从科技基于在人机协同操作系统以及人工智能解决方案方面的技术深耕，业务规模持续扩大，根据目前在手订单以及对未来业务的谨慎预测，预计未来4年(2022-2025年)营业收入规模分别为16.82亿元、25.01亿元、32.27亿元和40.11亿元，复合增长率为33.60%。

云从科技董秘李胜刚在网上路演交流会上表示，22年一季度营收超过2亿元，同比增长超过58%，2022年全年预计实现收入16.82亿元。

另据媒体报道，截至2022年3月31日，云从在手订单总计9.91亿元，在跟踪的意向项目总计21.24亿。

【600】云从研发人员数量

公司在创始人周曦博士的带领下已经建立了成熟的研发团队。公司拥有近600名研发人员，研发人员占比超过50%，核心研发人员拥有丰富的行业经验和扎实的技术功底，研发团队结构合理、技能全面，形成了技术人才壁垒，有力地支撑了公司的技术创新和产品研发。同时，公司高度重视人才的培养和研发队伍的建设，制定了完善的人才选拔机制和丰富的人才培养方案，保证源源不断的人才供给和内部人员的能力提升。

2019年、2020年及2021年云从科技的研发费用分别为4.54亿元、5.78亿元和5.34亿元，占各期营业收入的比例分别为56.25%、76.59%和49.67%，2021年研发支出的绝对金额有所收缩，而随着收入规模的扩大，研发费用的收入占比也大幅下降了约17个百分点。

随着营业收入的增长，规模经济效应下，包括研发费用在内的2021年期间费用率由2020年156.89%降至106.89%，销售净利率为-61.75%，较2020年的-111.81%和2019年的-85.73%均明显收窄。如果营业收入保持增长，毛利率相对稳定，期间费用率在规模经济效应下逐步下降，盈利只是时间的问题。

AI工程学与新基建

这一块需要单独拿出来讲，云从将营收分为新基建与非新基建。通常情况下类似新基建的项目需要大量定制，可复制性不强。

但根据云从的描述，人机协同操作系统可以实现技术与应用的工程化、模块化，方便不同场景的快速定制和适用。

Gartner高级研究总监吕俊宽认为,两大趋势的核心让AI逐步走向产业：一是AI可以用规模化生产的方式来降低产业使用门槛，使技术成本可接受，即“AI民主化”;二是AI可以