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)局官網公示了Yitu Limited(以下簡稱“依圖科技”)輔導備案公示文件。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。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。

在計算機視覺應用領域，被稱為“四小龍”的商湯、曠視、云從、依圖，已經搶占了超過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？

還遠沒有。

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

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

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到95％，AI公司的算法即便更先進，能夠達到97％的識別率，但是對于大多數客戶而言95％已經足夠滿足需求，更精準的識別率與所付出的成本不成正比。因此，大多數客戶并不會為了這不易感知的提升而付出更多預算。

曠視科技安防事業(yè)部技術總經理那正平曾有過這樣的預判“安防這個行業(yè)內的玩家基本已經固定了，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”足夠豐富的數據，便可以極大提高醫(yī)學數據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)學影像領域，AI公司可以通過建立模型，對數據大量訓練從而對各病種進行篩查，減少醫(yī)生的工作量，但是問題恰恰處在數據上，使得實際應用有些尷尬。

中國科學院院士、上海交通大學Bio-X中心主任賀林表示，國內醫(yī)院現有業(yè)務產出的醫(yī)療數據質量普遍不高，特別是病歷數據，不同醫(yī)院寫法不同，詳略質量參差不齊，同一個病人在不同醫(yī)院就診的數據無法鏈接、整合、形成隊列，碎片化程度高。

在2020全球人工智能產品應用博覽會上，李蘭娟院士也提出過同樣的擔憂“大數據與AI的平臺一定要開放共享。數據據平臺如果不開放、不共享，這些數據都是沒有價值的。”

除了數據“孤島”問題，AI診斷對數據標注的專業(yè)性也提出非常高的要求。對影像數據而言，圖片質量標準化程度低，帶專業(yè)標注的影像圖片更需要大量專業(yè)醫(yī)師額外制作，這些都給進一步優(yōu)化現有人工智能產品帶來了阻礙。

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品，需經過藥監(jiān)局認證才可以推向市場。目前國內尚且沒有企業(yè)拿到新一代醫(yī)療AI產品的醫(yī)療器械注冊證。“智能相對論”發(fā)現，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，韓國首爾世宗大學舉行了一場人類對抗AI翻譯比賽。參賽選手包括從業(yè)經驗在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，遠超人工智能。

國內人工智能語音技術幾大巨頭如科大訊飛、搜狗、騰訊等公司對外宣傳技術準確率已達到97％以上，但在實際應用中，如非常重要的傳譯場景下準確率流暢度均不如人意。在2018年創(chuàng)新與新興產業(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容冒充AI機器翻譯。

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

二、護城河較淺，跨行競爭大

在一個應用場景下，AI公司所能占據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。

這是由人工智能產業(yè)鏈所決定的。人工智能產業(yè)鏈大致分為三層。最底層是基礎層，硬件、云計算、數據資源；中間層是技術層，如學習框架、算法模型；在網上應用層即行業(yè)賽道，具體的解決方案，通常是傳統(tǒng)行業(yè)巨頭占據。

其中，基礎層門檻非常高，芯片、開源框架和云計算有英偉達、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層，這一層也是串聯上下兩層的關鍵要塞，是當下巨頭打造生態(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，拼的就是數據量了。

AI公司既沒有非常底層的核心技術，又沒有足夠強大的數據獲取能力，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，在業(yè)內有著近20年的積累。而在2015年，百度開始布局語音技術領域，僅兩年后，2017年百度便宣布語音技術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，順利與華為達成合作。

而后不久，阿里也宣布自研了語音技術，并在淘寶、支付寶等app上應用；而二線互聯網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。

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

同樣的事情也出現在知名AI公司寒武紀身上。

2017年，寒武紀與華為麒麟達成合作，在華為Mate 10手機的麒麟970芯片上集成寒武紀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的IP當做是一個過渡方案，僅一年后，華為達芬奇架構發(fā)布，采用更先進的7nm工藝制程，隨之與寒武紀分手。

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

三、技術“沖鋒戰(zhàn)”轉變?yōu)橘Y本“堡壘戰(zhàn)”

曾經的“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軟件、政法軟件采購上位，與AI并無直接關系。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“不務正業(yè)”的笑柄。

被華為“拋棄”的寒武紀，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西安和珠海的政府項目及建造數據中心，成為政府信息化項目的“包工頭”。寒武紀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”。有了寒武紀和科大訊飛等前輩的“前車之鑒”，對于這些AI“獨角獸”而言，當務之急或許只能是搶在高估值回落之前，加速將技術“沖鋒戰(zhàn)”轉變?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據里我們得以窺視行業(yè)現狀。截止去年9月份，曠視科技完成了9輪融資，總計融資金額達到13.5億美元。其主營業(yè)務為政府智慧城市物聯網中的安防行業(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，應收賬期較長，應收賬款多，對于這樣一家高融資、高估值的企業(yè)而言，收入結構非常不理想。

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，但其中累計產生收入卻不足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，資本已經開始對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，但其中累計產生收入卻不足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合發(fā)布的《2019中國人工智能產業(yè)投融資白皮書》可以發(fā)現一些端倪，國內人工智能領域的總體融資規(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“導師”的角色，引領科技市場的潮流。各個AI“獨角獸”更像是初入門的“練習生”，雖然與“導師們”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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