文|智能相對論（aixdlun）

作者|一希

5月17日，《廣東省社會信用條例》發布，明確禁止采集疾病、生物識別等自然人信息。早前，天津、杭州、南京等多地開始立法嚴控人臉識別，甚至要求拆除售樓處、物業等人臉識別設備。

2020年下半年以來，關于強制使用人臉識別的抗議聲越來越高漲。今年央視3·15晚會，爆出包括科勒、寶馬、名創優品等全國2353家企業安裝上百萬個人臉識別攝像頭，涉嫌在用戶不知情前提下，搜集上億用戶面部信息，更是掀起一波涉及個人隱私問題的輿論危機。

包含人臉識別在內的人工智能圖像識別場景是AI四小龍的主賽道。早在2014年，曠視就成功抓住支付寶尋找“刷臉支付”技術提供商的機會，找到了第一個商業化落地場景。無獨有偶，依圖、云從、商湯也是從“刷臉”起步，從安防、金融等領域打開市場。由于表現出色，彼時在國內的人工智能領域中，它們被并稱為“AI四小龍”。

如今，人臉識別的商業場景面臨整改風險，AI四小龍除了不得不面臨越來越大的政策和輿論的阻力以外，與此同時，長期巨額虧損、高管出走、上市多次遇阻等問題也一并被暴露在鎂光燈下。

5月20日，AI四小龍比慘大甚至會登上了脈脈熱榜。不難發現，曾受資本簇擁的四小龍幾年間早已跌落神壇，AI企業的日子實際上過得也大不如前。如今，AI行業已然步入深水區,未來如何找到更合適的前進路徑，成為了全行業共同關注的焦點。

資本往后 市場往前

今年以來，曾經爭做“人工智能第一股”的獨角獸們紛紛折戟IPO。3月11日，依圖科技突然主動申請中止IPO。短短一天后，曠視科技就被曝出在港股IPO擱淺后轉戰科創板。近日，云從科技IPO也因“發行上市申請文件中記載的財務資料已過有效期”而中止審核。商湯科技還沒有披露上市計劃，云知聲、禾賽科技等企業也終止上市。

前幾年，經常有個說法：下個十年是AI的十年。在大批投資人看來，人工智能是繼蒸汽機、內燃機和互聯網之后的第四次生產力革命。彼時，AI賽道的融資猶如競技比賽，融資金額也被一遍又一遍地刷新。公開數據顯示，2017年國內各色的AI企業累計達到600多家，2018年中國AI企業融資規模在達到頂峰的1485億元。

“智能相對論”從天眼查看到，依圖科技從2012年9月至2020年6月共經歷了10次融資，戰略投資方包括紅杉資本中國、高瓴資本等；商湯科技2014年11月至2018年9月共經歷了9次融資，投資方包括軟銀愿景基金、厚樸投資、銀湖資本、阿里巴巴、Temasek淡馬錫、IDG資本等；云從科技從2015年4月至2020年5月共經歷了10次融資，投資方包括中網投、上海國盛集團、南沙金控、工商銀行(5.200, -0.04, -0.76%)、眾安資本、順為資本等；曠視科技從2011年11月至2019年5月共經歷了7次融資，投資方包括工銀資管有限公司、阿布扎比投資局、中銀投資、麥格理資本、阿里巴巴、螞蟻金服、聯想創投等。

然而，高估值和高投入之下，四小龍都遠未實現盈利。根據招股書，2017年、2018年、2019年上半年，曠視科技經營活動所得現金流金額分別為-1.5億元、-7.2億元和-6.8億元。依圖披露的招股書也顯示出了巨額虧損，2019年的凈虧損為36.47億元，2010年上半年的凈利潤仍然虧損13.03億元。云從的招股書披露，經過調整后的虧損凈額，2017年、2018、2019年分別凈虧損-10631.63萬元、-18,067.52萬元、-170,801.61萬元，而2020年上半年，該凈虧損達到-28,620.22萬元。在融資計劃書中，商湯科技2019年的負債率也高達102.35%.

“智能相對論”看到，商業化進展緩慢而燒錢能力驚人的現狀讓四小龍等人工智能企業的商業模式及變現能力成為了市場質疑的焦點。人工智能行業投資回報周期長、投入高的認知，也已經廣為人知。

2020年以來融資事件數量及規模較大幅度地下降。據CB Insights，2020年第一季度的整體AI融資交易數量從上一季度的542起降到了506起，而2019年第三季度待交易數量是660起 。依圖科技最近披露融資金額為2020年3月由潤城產業領航基金投的3000萬美元，已經不及此前最高數額C++輪的六分之一。即使是被稱為是融資機器的商湯科技也已經兩年沒有新的資本入駐了。

如今人工智能的浪潮已經逐漸褪去。AI企業一級市場募資愈發困難，且歷經數輪大額融資后一級市場也已經很難承擔體量這樣體量的公司，為了籌集資金推動業務發展，四小龍中先后走上IPO之路。

另外，資本之外，市場也在進化。在上一波資本紅利期，AI應用場景尚未成熟，并未過多得到市場驗證。當時，AI公司都處于基礎技術積累階段，核心驅動因素是團隊、人才。如今，AI行業的發展進入了新的階段，只做簡單的技術生意，沒法帶來足夠的想象空間。

“今年，我們確實已經很少看純AI的項目了，我們關注得更多的是AI跟金融、物流、醫療這些行業的結合能力，公司有多少復合型人才，對行業理解程度有多深”“投資人除了看重技術和產品，也重視整個業務各個環境的競爭力，包括運營、客戶關系、生產制造等。在AI產業發展中，場景比技術更為重要”一位長期關注硬科技的投資人對記者說道。

資本往后，市場往前。AI行業早已不拘泥于算法層面的研發和落地，而是向芯片、行業方案、生態等多方面發展。在技術升級、模式升級和方法升級的過程中，一定會有一批新AI公司顯現，當然也會有一批企業逐漸落伍淘汰。

從+AI到AI+,行業邏輯完全變了

經過五六年的發展，AI目前已經在眾多垂直領域實現應用，目較為成熟的領域包括家居、金融、交通、醫療等。通過與諸多垂直領域相結合，人工智能技術可以通過兩方面進行產業賦能：一方面提高生產效率、降本增效，即“+AI”；二是創造新的需求和增長點，即“AI+”。

從“+AI”方面來說，AI細分賽道是否可以商業化，和所有2B行業類似，取決于到底產業效率提高了多少、是否帶來增加的收入，或者說AI技術解決的痛點有多痛。在商業化上，決定是否付費有個很直接的考察邏輯：這個AI產品到底有沒有幫助其提升生產力并有效的解決了某個問題？節省了多少成本？提升了多少收入？

所以，與過去以技術單點為發力方向，抓住某一場景持續燒錢獲取、處理、訓練數據的方式不一樣，AI企業需要為客戶提供越來越精準化的服務,這需要團隊具備前沿技術與商業邏輯的結合能力，最大程度滿足企業降本增效等需求。另外，在如今同質化競爭非常激烈的情況下，也需要企業擁有優秀的B端渠道運營能力。

“現在的趨勢是做一體化、規?；慕鉀Q方案，AI只是集成在其中的一個能力。”有業內人士向記者介紹。當下，僅靠技術對推動AI公司估值的增長已經非常有限了。說到底，AI公司面臨的轉變是從技術服務商，向整體解決方案提供商轉變，核心驅動因素由團隊和算法技術，逐漸轉變為數據和場景，對于創業團隊以科學家為主的AI公司們來說，獲客能力、服務能力、議價能力等都是新的挑戰。

另外，在同濟大學副研究員馬云龍看來，AI中臺會是未來的一大趨勢。他認為：“AI中臺融合了城市數字化轉型場景中的多種復雜算法，提高了產品的場景適應性，更加貼近用戶和市場的需求?！?/p>

據“智能相對論”了解，AI中臺是商湯、依圖、百度、阿里等公司的強項。企業不需要具備太高的AI開發能力，便可以在AI中臺的基礎上，快速將這些AI能力賦能于自己的企業系統。

而從AI+方面來說，百度和淘寶已經用AI圍繞自己的搜索業務做智能應用，科大訊飛語音領域一家獨大，其他的互聯網巨頭們也用社交互動、電商、網約車、信息推薦等業務場景讓AI技術落地。

一直以來，數據量的多與少，被認為是構成AI企業核心的技術壁壘，這意味著具備數字化能力的互聯網巨頭將會更有優勢。除了本身的數據與場景優勢之外，相關領域的數字化巨頭將會以更低的成本實現破局，且應用也會更加精細順暢。

在落地階段，進入行業如何抗衡行業玩家，贏得市場份額，這是AI企業面臨的巨大挑戰。

目前AI商業化落地高度集中。據艾媒咨詢發布的《2020年中國人工智能產業研究報告》，安防和金融是AI賦能實體經濟市場份額最多的前兩大領域，占比分別達到53.8%、15.8%，合計近70%。以曠視科技為例，招股書顯示，以安防為主的城市物聯網業務貢獻了曠視73.2％的收入。然而這兩個領域都面臨著激烈的競爭。

在安防業務領域，相比于大華、宇視、海康威視等老牌大廠，四小龍在品牌、渠道、議價空間上難言有競爭力。安防領域除了價格因素，更重要的是硬件能力，比如，攝像頭傳感器涉及產業鏈上下游，整合好難度很大。AI四小龍只能從軟件能力切入，軟件又很難盈利。據了解，?？低曔€自建了算法團隊，在?？祱@區外的馬路上布局著密密麻麻的攝像頭，自己收集測試數據。在金融領域，“AI四小龍”被巨頭奪食，比如螞蟻金服發布刷臉支付硬件“蜻蜓”，微信支付緊隨其后推出同類產品“青蛙”，算法均來自阿里和騰訊自家的算法團隊。

值得注意的是，盡管四小龍在硬件上也有所布局，但在安防、金融領域面臨的競爭目前依然主要是視覺圖像相關業務的競爭。先前的四小龍，一直把AI業務停留在相對容易實現的層面上，如語音、圖像識別等。然而過兩年的發展后，受制于算法瓶頸、同質化、落地場景難深入、政策等因素，計算機視覺領域后勁不足。

早在2019年，一位AI技術大拿從AI創業公司離職后就說過：“幾年前，一套人臉識別算法賣上千萬，現在只值40萬元?！本揞^下場后，圖像識別算法的門檻越來越低，人臉識別算法也不值錢了?！澳壳皣鴥瘸艘恍┯蠫端資源的安防視覺公司以外，視覺公司基本都是沒有盈利的?！鼻嗤┵Y本投資總監陳鵬仁此前在接受媒體采訪時說道。

目前AI淺水區的果子已被摘完，面臨更大的深水區，AI企業們正在積極尋找更多的商業化場景，挖掘更深層次的行業需求，以差異化發展路徑實現自我造血。

正如曠視CEO印奇所說，在經歷了五六年的早期爆發期后，AI產業如今進入“深水區”，不帶來真實價值的AI企業將被淘汰出局。在現在這個AI產業落地的深水區，誰能最先實現價值閉環、產業落地，誰就將有生存下去的權利，而市場留給它們的時間，剩下不多了。

獨角獸們將如何進化？

隨著市場環境的變化以及模式、戰略的轉變，“AI四小龍”正在從狹義的人臉識別公司變成更加綜合的公司。

“智能相對論”了解到，曠視從單點計算機視覺切入機器人AIoT領域，將物流業務視為未來的增長點，具體業務來看，分為個人物聯網、城市物聯網和供應鏈物聯網。例如針對城市物聯網曠視建立了攝像頭、邊緣服務器、云端服務器三大硬件體系，推出了30多款攝像頭。在供應鏈物聯網方面則開發了多款自動化設備，專門執行物流及倉儲任務。去年，曠視一舉發布7款適配物流倉儲環節的AI+智能硬件產品，并宣布推出軟件智能機器人操作系統河圖2.0。據了解，曠視正在構建中的全球柔性服裝類智能倉，依托河圖系統，能連接并調度10類近4000臺智能物流裝備。

曠視機器人產品全家福

與曠視相似，依圖科技同樣強化了軟硬一體化思路，進入2020年以來，算力取代原來的視覺定位，轉型算法+芯片廠商。去年，依圖科技發布了求索芯片，并在后續發布基于求索芯片的原石系列服務器、前沿系列邊緣計算設備，在其招股書中依圖科技不僅多次提及競爭對手英偉達、寒武紀，還表示上市募資很大一部分資金也用于芯片相關產品研發。據了解，目前計算機視覺公司的算力支撐主要依賴于英偉達高性能的GPU系列芯片，而AI公司自研芯片不僅能夠降低成本，也能夠針對應用場景進行性能優化、更好地滿足客戶需求，加速AI產品的推廣速度。實際上，造芯是不少AI企業共同的選擇，商湯、寒武紀、科大訊飛等均通過自研或外部合作研發芯片。云知聲、云天勵飛、思必馳等也將AI芯片視為提升未來競爭力的核心要素。

依圖毛利率水平與可比上市公司對比情況

從招股書來看，自研芯片為依圖帶來新的增長動力。2020年上半年依圖軟硬件組合業務占營收60.78%，而2017年軟硬件組合營收占比僅為10.32%，過半營收依賴軟件業務。造芯使得依圖的綜合毛利率也有所提升，主營業務總體毛利率上升至70.99%。

云從科技，則將最核心的技術集成在人機協同操作系統，一方面,包括根據不同應用場景客戶需求提供的多種人機協同應用產品和整體操作系統，服務于客戶單點業務效能提升和整體業務升級；另一方面也包括通用服務平臺“輕舟平臺”。

據招股書介紹，“輕舟平臺”融合了自主研發的AI技術和戰略客戶服務經驗，集合了自動化算法訓練、開源的標準應用解決方案等通用的能力模型、場景應用和行業應用，是一款輕量化的通用服務平臺。通過招股書可以看到，人機協同操作系統經過四五年時間的沉淀，收入貢獻占比越來越高，2020年上半年，已接近5成占比。同時，還帶動毛利率的增長，最新數據已經達53%。

而與其他公司深耕優勢場景、打磨主營業務有所不同，商湯提出的是“1+1+X”的平臺化戰略，其中1代表研發和技術產業化，X則代表賦能百業。商湯科技在多個垂直領域布局，業務涵蓋智能手機、互聯網娛樂、汽車、智慧城市、教育、醫療、金融、地產等多個行業。有媒體曾經報道稱，商湯科技成立以來，在組織架構上經歷四次變革。最新一次調整中，業務分為智慧城市、移動、商業洞察和創新。另外，商湯科技將自己定位為“AI工廠”，而為了支撐整個“工廠”的不斷運轉，商湯科技投入了約50億元的資金用于建超算中心、開源核心算法。

隨著AI落地逐漸走進深水區，AI四小龍從單點業務到多線程業務全面鋪開，從業務戰略、打法上走向了「三岔路口」。如今，大部分人工智能企業面臨著與四小龍相似的困境，如商用落地周期長、競爭激烈、現金流承壓、依賴大客戶、數據危機等等。去除神話光環，AI落地還有很長的路要走。

*本文圖片均來源于網絡

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