曠視、依圖、云從“排隊”IPO，AI離錢真的近了？

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文|王勛

來源|智能相對論（aixdlun）

從震驚棋壇的阿法狗，才藝雙絕的微軟小冰，到疫情期間智能送餐機器人，及如今各地加緊上路的自動駕駛，在今天，AI幾乎無處不在。

9月15日，上海證監(jiān)局官網(wǎng)公示了Yitu Limited(以下簡稱“依圖科技”)輔導(dǎo)備案公示文件。文件顯示，AI“獨角獸”依圖科技與國泰君安證券簽署輔導(dǎo)協(xié)議，擬以公開發(fā)行中國存托憑證（CDR）的方式在A股上市。

又一家AI“獨角獸”要上市了。

2019年8月曠視科技向港交所遞交了招股說明書；今年8月，云從科技啟動A股上市輔導(dǎo)。至此，多次被傳言上市的AI“四小龍”商湯、曠視、依圖和云從，除商湯外，其余三家均已正式啟動了IPO計劃。

在計算機視覺應(yīng)用領(lǐng)域，被稱為“四小龍”的商湯、曠視、云從、依圖，已經(jīng)搶占了超過60%的市場份額，估值都已過百億。AI“獨角獸”企業(yè)排隊IPO，屬于AI公司的時代到來了嗎？

還遠(yuǎn)沒有。

根據(jù)Gartner預(yù)測，2022年全球AI芯片的市場規(guī)模將從2018年的42.7億美元上升到2023年的323億美元，2019-2023年平均增速約為50%。但翻過硬幣的另一面卻又是另一番殘酷的市場現(xiàn)狀。億歐報告顯示，2018年全年，近90%的人工智能公司處于虧損狀態(tài)，另外10％則是給傳統(tǒng)行業(yè)巨頭打輔助，扮演著技術(shù)提供商的角色，勉強維持溫飽。AI公司前景雖美，但AI公司的落地場景、商業(yè)化、行業(yè)競爭力等方面都需要打一個問號。

一、前景很美好，商業(yè)化落地難

人工智能，本質(zhì)上還是一種技術(shù)工具，人工智能進(jìn)入一個行業(yè)將會激活傳統(tǒng)行業(yè)的市場，幫助傳統(tǒng)行業(yè)獲得更高的生產(chǎn)效率，但是，如果這種生產(chǎn)效率沒能獲得更高的收益，AI公司賦能的商業(yè)價值也就很難體現(xiàn)出來。

在AI公司“必爭之地”安防行業(yè)，?？?、大華等巨頭搶占了大部分市場，客戶更換設(shè)備的成本非常高，涉及到同步更新服務(wù)器、平臺，遷移歷史數(shù)據(jù)等問題。如果沒有大幅度的技術(shù)優(yōu)勢，客戶更換設(shè)備的動力非常小。

算法是AI公司切入安防行業(yè)的利器，不過，在安防領(lǐng)域，傳統(tǒng)巨頭也在組建自研團隊，機器視覺的識別成功率能夠達(dá)到95％，AI公司的算法即便更先進(jìn)，能夠達(dá)到97％的識別率，但是對于大多數(shù)客戶而言95％已經(jīng)足夠滿足需求，更精準(zhǔn)的識別率與所付出的成本不成正比。因此，大多數(shù)客戶并不會為了這不易感知的提升而付出更多預(yù)算。

曠視科技安防事業(yè)部技術(shù)總經(jīng)理那正平曾有過這樣的預(yù)判“安防這個行業(yè)內(nèi)的玩家基本已經(jīng)固定了，其他的創(chuàng)業(yè)者們再想入局也難度極大。”

對于醫(yī)療行業(yè)而言，理論上只要給AI“喂”足夠豐富的數(shù)據(jù)，便可以極大提高醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的測定和分析過程的自動化程度，從而大大提高工作的速度，減輕醫(yī)生的工作強度和減少主觀隨意性。

比如在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域，AI公司可以通過建立模型，對數(shù)據(jù)大量訓(xùn)練從而對各病種進(jìn)行篩查，減少醫(yī)生的工作量，但是問題恰恰處在數(shù)據(jù)上，使得實際應(yīng)用有些尷尬。

中國科學(xué)院院士、上海交通大學(xué)Bio-X中心主任賀林表示，國內(nèi)醫(yī)院現(xiàn)有業(yè)務(wù)產(chǎn)出的醫(yī)療數(shù)據(jù)質(zhì)量普遍不高，特別是病歷數(shù)據(jù)，不同醫(yī)院寫法不同，詳略質(zhì)量參差不齊，同一個病人在不同醫(yī)院就診的數(shù)據(jù)無法鏈接、整合、形成隊列，碎片化程度高。

在2020全球人工智能產(chǎn)品應(yīng)用博覽會上，李蘭娟院士也提出過同樣的擔(dān)憂“大數(shù)據(jù)與AI的平臺一定要開放共享。數(shù)據(jù)據(jù)平臺如果不開放、不共享，這些數(shù)據(jù)都是沒有價值的。”

除了數(shù)據(jù)“孤島”問題，AI診斷對數(shù)據(jù)標(biāo)注的專業(yè)性也提出非常高的要求。對影像數(shù)據(jù)而言，圖片質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)化程度低，帶專業(yè)標(biāo)注的影像圖片更需要大量專業(yè)醫(yī)師額外制作，這些都給進(jìn)一步優(yōu)化現(xiàn)有人工智能產(chǎn)品帶來了阻礙。

并且，賀林院士也指出，醫(yī)療是強監(jiān)管的行業(yè)，尤其對于臨床輔助產(chǎn)品，需經(jīng)過藥監(jiān)局認(rèn)證才可以推向市場。目前國內(nèi)尚且沒有企業(yè)拿到新一代醫(yī)療AI產(chǎn)品的醫(yī)療器械注冊證。“智能相對論”發(fā)現(xiàn)，更多的AI公司還是以科研、合作的名義游走在監(jiān)管邊緣。

在智能語音行業(yè)，2017年2月，韓國首爾世宗大學(xué)舉行了一場人類對抗AI翻譯比賽。參賽選手包括從業(yè)經(jīng)驗在5～20年的4位專業(yè)翻譯員、谷歌翻譯、韓國NAVER翻譯程序Papago、自動翻譯國際企業(yè)SYSTRAN。最終結(jié)果顯示，在滿分為60分的比賽中，AI翻譯平均得分為20分，而人類譯員平均得分49分，遠(yuǎn)超人工智能。

國內(nèi)人工智能語音技術(shù)幾大巨頭如科大訊飛、搜狗、騰訊等公司對外宣傳技術(shù)準(zhǔn)確率已達(dá)到97％以上，但在實際應(yīng)用中，如非常重要的傳譯場景下準(zhǔn)確率流暢度均不如人意。在2018年創(chuàng)新與新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展國際會議中，科大訊飛曾被實錘為利用人工傳譯內(nèi)容冒充AI機器翻譯。

2018年博鰲論壇采用了騰訊AI同傳服務(wù)，同樣出現(xiàn)許多翻譯不準(zhǔn)確，詞匯重復(fù)、短語誤用情況，甚至將“Yes,please.”這樣的小學(xué)生日常對話用語，翻譯成了“是的，求你了”，也一度成為了翻譯權(quán)的新笑料。

二、護(hù)城河較淺，跨行競爭大

在一個應(yīng)用場景下，AI公司所能占據(jù)的市場不僅要防著同行競爭，BAT以及?？?、華為等大頭的各類科技公司都有機會搶奪。

這是由人工智能產(chǎn)業(yè)鏈所決定的。人工智能產(chǎn)業(yè)鏈大致分為三層。最底層是基礎(chǔ)層，硬件、云計算、數(shù)據(jù)資源；中間層是技術(shù)層，如學(xué)習(xí)框架、算法模型；在網(wǎng)上應(yīng)用層即行業(yè)賽道，具體的解決方案，通常是傳統(tǒng)行業(yè)巨頭占據(jù)。

其中，基礎(chǔ)層門檻非常高，芯片、開源框架和云計算有英偉達(dá)、高通、英特爾、谷歌、亞馬遜、微軟、華為、阿里巴巴等巨頭把持。AI創(chuàng)業(yè)公司無法突破。

AI公司主要集中在技術(shù)層，這一層也是串聯(lián)上下兩層的關(guān)鍵要塞，是當(dāng)下巨頭打造生態(tài)的必爭之地，AI公司以從語音識別、圖像識別等算法切入市場，如今隨著各家算法逐漸成熟，門檻逐步降低，在算法沒有足夠差異化的情況下，拼的就是數(shù)據(jù)量了。

AI公司既沒有非常底層的核心技術(shù)，又沒有足夠強大的數(shù)據(jù)獲取能力，巨頭跨界打劫只是時間問題。

非常典型的一個案例是在語音識別領(lǐng)域。稱之為“中國人工智能第一股”科大訊飛，聲稱掌握了語音識別核心技術(shù)，在業(yè)內(nèi)有著近20年的積累。而在2015年，百度開始布局語音技術(shù)領(lǐng)域，僅兩年后，2017年百度便宣布語音技術(shù)全系列接口永久免費開放，且提供語音識別、語音合成、語音喚醒多平臺SDK（軟件開發(fā)工具包），全方位支持開發(fā)者和合作伙伴，順利與華為達(dá)成合作。

而后不久，阿里也宣布自研了語音技術(shù)，并在淘寶、支付寶等app上應(yīng)用；而二線互聯(lián)網(wǎng)公司搜狗曾是科大訊飛的合作伙伴，在幾年的研發(fā)投入后，語音識別率和科大訊飛不相上下。

互聯(lián)網(wǎng)公司擁有強大的研發(fā)實力，海量用戶數(shù)據(jù)天然優(yōu)勢，及更貼近用戶使用場景，科大訊飛20年的技術(shù)沉淀就這樣被互聯(lián)網(wǎng)巨頭在數(shù)年間輕易追趕上了。

同樣的事情也出現(xiàn)在知名AI公司寒武紀(jì)身上。

2017年，寒武紀(jì)與華為麒麟達(dá)成合作，在華為Mate 10手機的麒麟970芯片上集成寒武紀(jì)1A處理器（16nm制程）作為其核心人工智能處理單元。但華為也僅僅將寒武紀(jì)的IP當(dāng)做是一個過渡方案，僅一年后，華為達(dá)芬奇架構(gòu)發(fā)布，采用更先進(jìn)的7nm工藝制程，隨之與寒武紀(jì)分手。

可以這么說，在終端項目上，華為與寒武紀(jì)既是競爭又是合作關(guān)系，后者曾以AI算法領(lǐng)先，華為選擇寒武紀(jì)可以節(jié)省成本和研發(fā)時間。然而，如今算法已經(jīng)成為行業(yè)的通用技術(shù)能力，重要性不言而喻，并且自研芯片和算法更有利于內(nèi)部調(diào)試優(yōu)化，于是華為轉(zhuǎn)投自研了“達(dá)芬奇架構(gòu)”，性能還略勝寒武紀(jì)。華為是全生態(tài)的大玩家，具備上游芯片設(shè)計開發(fā)能力以及手機、服務(wù)器等終端應(yīng)用優(yōu)勢，很顯然，在實際應(yīng)用上，寒武紀(jì)這類AI公司非常被動。AI賽道是殘酷了，興也技術(shù)敗也技術(shù)，一旦技術(shù)落后就很容易被坑殺。

三、技術(shù)“沖鋒戰(zhàn)”轉(zhuǎn)變?yōu)橘Y本“堡壘戰(zhàn)”

曾經(jīng)的“人工智能第一股”科大訊飛上市多年以來業(yè)績大頭仍舊靠地方政府的教學(xué)軟件、政法軟件采購上位，與AI并無直接關(guān)系。更可笑的是在2018年時曾被央視曝光以 "AI" 為名在各地儲備地皮，興建科技園區(qū)賺取高昂利潤，令這家人工智能企業(yè)落下了“不務(wù)正業(yè)”的笑柄。

被華為“拋棄”的寒武紀(jì)，為保住200億高估值快速上市，更是不惜以集成商的身份承擔(dān)西安和珠海的政府項目及建造數(shù)據(jù)中心，成為政府信息化項目的“包工頭”。寒武紀(jì)2019年收入4.4億元，80%來自這兩個地方政府IDC項目，其中，AI芯片營收僅占15％。

隨著AI公司的朦朧面紗逐步被揭開，回歸理性免不了要“掉幾塊肉”。有了寒武紀(jì)和科大訊飛等前輩的“前車之鑒”，對于這些AI“獨角獸”而言，當(dāng)務(wù)之急或許只能是搶在高估值回落之前，加速將技術(shù)“沖鋒戰(zhàn)”轉(zhuǎn)變?yōu)橘Y本“堡壘戰(zhàn)”，在資本寒冬中選擇上市是最優(yōu)解。

從“四小龍”之一曠視科技招股書的數(shù)據(jù)里我們得以窺視行業(yè)現(xiàn)狀。截止去年9月份，曠視科技完成了9輪融資，總計融資金額達(dá)到13.5億美元。其主營業(yè)務(wù)為政府智慧城市物聯(lián)網(wǎng)中的安防行業(yè)，2019年，政府項目的“大禮包”收入為6.9億元，占比為73.2％。政府項目占比過大，應(yīng)收賬期較長，應(yīng)收賬款多，對于這樣一家高融資、高估值的企業(yè)而言，收入結(jié)構(gòu)非常不理想。

億歐智庫《2018中國人工智能商業(yè)落地報告》，2017年中國AI創(chuàng)業(yè)公司累計獲得超過500億元人民幣融資，但其中累計產(chǎn)生收入?yún)s不足100億元人民幣。2018年全年，近90%的人工智能公司處于虧損狀態(tài)。

“智能相對論”發(fā)現(xiàn)，資本已經(jīng)開始對AI公司失去興趣。

億歐智庫《2018中國人工智能商業(yè)落地報告》，2017年中國AI創(chuàng)業(yè)公司累計獲得超過500億元人民幣融資，但其中累計產(chǎn)生收入?yún)s不足100億元人民幣。2018年全年，近90%的人工智能公司處于虧損狀態(tài)。

從投中研究院與崇期資本聯(lián)合發(fā)布的《2019中國人工智能產(chǎn)業(yè)投融資白皮書》可以發(fā)現(xiàn)一些端倪，國內(nèi)人工智能領(lǐng)域的總體融資規(guī)模從2015年的458億元增加至2018年的1189億元，但這一數(shù)字在2019年迅速回落，2019年前三個季度，融資規(guī)模僅為577億元。

在一級市場的資本已經(jīng)對“慢熱且疲態(tài)”的AI開始失去興趣時，對這樣一些高估值、低營收、低增長的“燙手山芋”，推動其上市“及時止損”是必然的?；蛟S錯過這一班列車，AI公司沒有新的故事可以講了。

華為、阿里、騰訊、百度、?？低暤染揞^依然在各賽道扮演著“導(dǎo)師”的角色，引領(lǐng)科技市場的潮流。各個AI“獨角獸”更像是初入門的“練習(xí)生”，雖然與“導(dǎo)師們”同臺共舞，但暫時還無法與其一決高下。在此期間，“獨角獸們”需要做的，就是把估值轉(zhuǎn)化為成績，讓資本和消費者看到AI公司的實力。AI的美好前景毋庸置疑，但是屬于AI公司的時代還未到來。

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