AI “獨角獸”排隊上市，但屬于AI公司的勝利還沒有到

　　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(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)，�？怠⒋笕A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(shù)客戶而言 95%已經(jīng)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(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)學影像領(lǐng)域，AI 公司可以通過建立模型，對數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)上，使得實際應(yīng)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(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(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)準確率已達到 97%以上，但在實際應(yīng)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(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)許多翻譯不準確，詞匯重復(fù)、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(quán)的新笑料。

　　二、護城河較淺，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 以及海康、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，如學習框架、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、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(gòu)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(guān)系，后者曾以 AI 算法領(lǐng)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(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 " 達芬奇架構(gòu) "，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(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) "

　　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(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)。

　　但資本已經(jīng)開始對 AI 公司失去興趣。

　　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。或許錯過這一班列車，AI 公司沒有新的故事可以講了。

　　華為、阿里、騰訊、百度、�？低�視等巨頭依然在各賽道扮演著 " 導師 " 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(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。

　　來源：智能相對論 王勛