經歷大風大浪 AI企業(yè)活得還好嗎？

2020年11月，網上廣泛流傳著一個視頻：一位濟南男子為保護個人信息，戴著頭盔去看房。媒體聞風而動，調查發(fā)現不少房企采取人臉識別與買房折扣掛鉤政策，才出現這種極端“藝術行為”。

不僅房企，今年大型合家歡打假節(jié)目央視3.15晚會，又爆出全國2353家企業(yè)安裝上百萬個人臉識別攝像頭，包括科勒、寶馬、名創(chuàng)優(yōu)品這種遍布各大商場的品牌店鋪，涉嫌在用戶不知情前提下，搜集上億用戶面部信息。真可謂“我一心把你當高大上黑科技，你卻一心想著掃我的臉賺錢”。

與此同時，今年組隊上市的AI企業(yè)，遭遇科創(chuàng)板嚴厲審查：3月11日，AI四小龍之一的依圖科技主動中止科創(chuàng)板審核。更早前，沖擊“AI語音第一股”的云知聲撤回IPO，思必馳傳了多次上市仍未有新進展。

在前有侵犯大眾隱私，后有科創(chuàng)板IPO不順的情況下，那些曾在大眾記憶留下黑科技印象的AI公司，實際上日子過得大不如前。

短短幾年，AI行業(yè)就經歷了大起大落：它曾被無數資本簇擁風光無限，一時間大量AI項目蜂擁而起，但無法順利產業(yè)落地的硬傷，又將它快速拉下神壇。隨著盈利壓力越來越大，中國AI行業(yè)走到今天已經進入十字路口。

本文將聚焦解決兩個問題：

1. AI企業(yè)近年到底經歷了什么?

2. 曾經輝煌的AI行業(yè)，為什么發(fā)展到如今局面？

01AI企業(yè)經歷了什么？

曠視科技CEO印奇在2020年中媒體會曾說，現階段所有AI企業(yè)正步入死亡之谷。他判斷：穿越死亡谷周期，可能在未來18到24個月之間[3]。

墜入死亡谷的AI企業(yè)這幾年到底經歷了什么？

首先是缺錢，2019年是AI投資由熱轉冷的分水嶺，與熱火朝天的2018年相比，2019年中國AI企業(yè)融資金額由1484億元下降到967億元，下降幅度34.8%，融資數量從737下降到431起，下降幅度達到4成[1]。

而估值動輒幾十過百億的AI企業(yè)，投資人想脫身也并不容易。《財經》雜志報道，一家頭部的AI公司，老股東想按現有估值7折轉手，找不到賣家，“6折，且能確定很快上市，才有可能賣出去”[2]。

一級市場融資無路可走，那么通過上市補血這條路是否可行？

很遺憾，事實證明沒那么容易。

在上市補血這條路上，AI四小龍可謂“全村的希望”。然而，早在2019年8月，曠視科技就向港交所提交過IPO申請，但最后無疾而終，直到今天仍在沖擊科創(chuàng)板。

去年11月，依圖科技也嘗試上科創(chuàng)板，但由于公司業(yè)務、家族信托等47個問題，被上交所首次質詢時進行靈魂拷問，今年3月主動申請中止上市審核。身為國家隊的云從科技，在招股書披露后，更被業(yè)界質疑三年半虧損23個億。

作為天之驕子的AI小巨頭，上科創(chuàng)板怎么就這么難？

翻開曠視、云從以及依圖等AI企業(yè)的招股書會發(fā)現，伴隨三家企業(yè)緩慢爬坡的營收，是止不住的虧損。

業(yè)績不佳，二級市場自然也不待見。而虧損的重要原因之一是：AI企業(yè)特有的高科技、高人才、高研發(fā)的“三高”富貴病魔咒。上述三家AI企業(yè)，它們近幾年的研發(fā)費用，少則占到總營收一半，多則高達146.94%。

如果搞研發(fā)投入是虧損的核心原因之一，那么艱難的業(yè)務轉型，則是提升業(yè)績必須承受的陣痛。

比如，靠人臉識別起家依圖，已經轉型醫(yī)療和AI芯片；而AI芯片起家的地平線，索性把整個AIoT芯片業(yè)務線砍掉，轉做別的業(yè)務。開拓市場渠道也成為頭等大事，AI芯片小巨頭寒武紀，就在招股書中說明自己前五大客戶位居第一的是某地方管委會，貢獻收入占營收總額46.65%[4]。

伴隨業(yè)務轉型而來的，還有人員的動蕩，裁員不算新鮮，高管也有離職。比如，2017年，格靈深瞳CEO何博飛離職，在社交電商領域創(chuàng)業(yè)；36氪報道，今年初，前依圖科技CTO顏水成加盟東南亞電商Shopee；2019年云天勵飛核心技術骨干CTO田第鴻離職。

從融不到錢到上市不順，到虧損試圖轉型，再到高管離職，AI企業(yè)的發(fā)展似乎進入了難以突破的瓶頸。

那么，曾經的資本寵兒為什么會發(fā)展到如今這個地步？背后的原因是什么？

02AI企業(yè)為什么不賺錢？

決定AI成敗有三大關鍵元素，分別是：團隊、資本和技術。國內的AI企業(yè)發(fā)展到如今地步，是因為這三個問題嗎？

看團隊，AI四小龍中，曠視科技三位創(chuàng)始人來自清華大學、培養(yǎng)世界一流計算機學科人才的“姚班”。依圖科技CEO朱瓏師從美國計算機視覺權威回國創(chuàng)業(yè)。云從科技CEO周曦，創(chuàng)業(yè)前則是中科院重慶信息所副所長。

再看資金和技術，AI行業(yè)不僅在2014到2018年經歷了投資熱潮，本身也擁有國際首屈一指的AI技術，比如云從科技創(chuàng)始人周曦，就曾帶領團隊七次奪得世界人工智能識別大賽冠軍。

團隊、資本和技術都很能打，問題的關鍵到底出在哪里?答案很可能是落地和競爭問題。具體有以下三大核心原因：

第一大原因：互聯網巨頭降維打擊

在AI這個新產業(yè)，BAT等互聯網大廠一早就建立自己的AI實驗室和技術團隊，在大數據、資金、業(yè)務場景方面比AI創(chuàng)業(yè)公司更具備優(yōu)勢。

首先是大數據，以智能搜索為例，大數據是AI搜索推薦的燃料，而在百度和淘寶，每天都會產生海量的搜索信息，對互聯網巨頭來說，它天然就有足夠多的數據，去建立充分數量的模型，從而更好地用大數據提煉自己的AI技術。

然后是資金方面，財雄勢大的互聯網大廠，用高薪獲取AI人才不是什么難事。AI投資最火的時候，媒體報道“應屆生年薪50萬，沒出校門被搶光”的新聞比比皆是[9]。

最后從業(yè)務場景來說，BAT、TMD這些大廠當中，有做社交互動、電商、網約車以及信息推薦，不僅有豐富業(yè)務場景讓AI技術落地，同時還可以驗證、迭代更多數據模型。

有時候，BAT甚至可以用業(yè)務場景達到搶奪AI企業(yè)客戶的目的。對企業(yè)客戶來說，部署AI,不僅需要算法，也需要算力。以云計算為例，當企業(yè)客戶購買了BAT的云服務，后者還會給前者配套AI技術。所以，對企業(yè)來說，買一送一的服務難道不是更香么？

第二大原因：AI企業(yè)自身“不爭氣”

大部分AI企業(yè)早期都有一個通病：理論與實踐距離太遠。AI技術在打榜競賽的理想環(huán)境使用沒問題，但在落地時，如果沒有結合實際場景應用，就會出現很多負面后果。

比如，36氪曾報道，格靈深瞳2015年推出產品“皓目行為分析儀”，由于沒有結合具體場景情況，在廣場測試時，出現在人流密集區(qū)遮擋嚴重、強光情況，連人數都數不清楚的問題[5]。

不僅落地有難度，落地的場景也有限。目前AI行業(yè)能夠視線商業(yè)化落地領域，無非是搜索、語音、人臉識別和自動駕駛等。

當AI企業(yè)苦惱落地的時候，百度和淘寶已經用AI圍繞自己的搜索業(yè)務做智能應用；語音領域方面，科大訊飛一家獨大；連安防也是傳統(tǒng)大廠?？低?/u>和大華的大本營。也正是如此，四小龍才會在成立后不斷轉型業(yè)務，本質上，仍然是因為沒有自己的造血根據地。