诺比侃公司专注于AI软硬件综合解决方案的研发，其发展潜力巨大。然而，公司同样遭遇了不少挑战。在这样的机遇与挑战并存的环境中，我们今天将深入探讨其核心价值所在。
诺比侃的业务架构
诺比侃的业务结构明确，主要分为三大板块：NBK平台、AI行业模型和AI解决方案。他们整合了深度学习平台与大数据平台，构建了NBK算法库，以此为基石，培育了行业模型，促进了产业化的发展。尽管这个过程表面上看起来简单，实则需要强大的技术基础和丰富的数据资源。在众多研发中心和团队的共同努力下，逐步构建起一个相对完善的体系，这也是诺比侃在市场上稳固地位的关键。
诺比侃的成长轨迹十分明显，它是在不断尝试中成长的。起初，它处于探索阶段；而现在，它已相对成熟。在这一过程中，它不断调整策略，以应对市场的变动，同时积累技术经验，稳步向前。
创业的前奏与发展历程
廖先生，作为诺比侃的缔造者，他在成都锐之狮科技有限公司担任要职的2009年2月至2016年8月间，开始了他的创业之旅。这段经历为他积累了宝贵的知识和经验，对诺比侃的创立和成长起到了关键作用。2018年，诺比侃将人工智能技术应用于轨道交通，标志着公司进入了新的发展阶段。公司还与国内众多铁路局达成了合作，业务范围已遍及超过80%的铁路局。在供电分段领域，业务覆盖面也达到了超过60%的市场。在这一过程中，诺比侃成功解决了众多技术难题和商务对接的挑战。
诺比侃继续利用AI模型的广泛适用性，在2021年和2022年，他成功将业务领域延伸至城市管理与能源领域。这一举措持续增加了公司的收入渠道。这种策略，对于一家追求发展的企业来说，显然是一种明智的决策。每一项行动，都展现了他对市场动向的精准把握。
业务依赖与市场份额现状
诺比侃的业务主要面向大型客户，其中政府和公司是主要客户群体，这导致了一定的风险。以“AI供电系统检测监测解决方案”为例，虽然其市场份额为6.9%，位居第二，但第一名的市场份额高达11%，整个行业前五名的总和仅为22%。在“AI轨道交通”领域，其市场份额更小，仅占1.3%，排名第七，而行业前十名的总份额约为20%。由此可见，尽管诺比侃能够进行业务拓展，但市场竞争激烈，市场分布广泛，要想提升竞争力并保持业务稳定，面临的挑战很大。
此外，若政企客户订单出现调整或遇到资金难题，诺比侃的业务将受到重大冲击。这种状况对企业持续发展构成了挑战。
业务收益与成本压力
诺比侃的“AI+交通”业务在2021至2024年上半年，毛利率维持在约90%，这个比例相当高，仿佛一座藏有大量金子的矿。但在这笔丰厚利润的背后，存在一些令人担忧的问题。首先，业务过分依赖少数几个大客户；其次，成本控制方面也有问题，这一点不能忽视。
业务拓展导致数据需求显著增长，这主要是因为模型更新需要大量数据来支持。诺比侃公司只能购买外部数据，这直接导致过去两年研发成本中的“数据服务费用”大幅提高。再者，随着计算能力和数据样本需求持续爆炸式增长，预计未来成本还将持续上升，届时原有的利润空间可能会受到持续压缩。
“AI+”业务的实际应用与挑战
诺比侃在“AI+”领域进行了多次探索。其中，AI在交通领域的运用尤为引人关注，例如城市交通管控和机场智能停车系统。这些系统在城市日常交通管理中表现出色，有效改善了交通状况。在机场运营方面，智能泊车系统更是效率提升的关键。然而，这些应用在实际操作中仍遇到了不少难题。
外部环境多变复杂，特别是模型在快速变化的环境中应用时，诺比侃的模型需不断强化。然而，基础设施薄弱，数据获取成本高昂，这使得提升模型性能变得更加困难。
AI模型中的数据问题
诺比侃公司承接的业务种类繁多，众多项目都依赖孪生数据进行风险评估。以铁路螺丝松动为例，这种情况较为罕见，案例较少，我们只能借助算法进行模拟。此外，一旦模型训练完成，若要扩大业务范围，不仅需要大量数据支持，还需投入大量运营资金。这表明，他们在数据领域遇到了不少挑战，必须逐一克服，以确保业务的持续发展，并构建一个更加成熟和稳固的盈利体系。
各位好，关于诺比侃公司如何调整对大客户的依赖，大家有何高见？期待在评论区看到大家的意见。此外，也请大家给这篇文章点个赞，并帮忙转发一下。
