AI企业活得还好吗？

2020年11月，网上广泛流传着一个视频：一位济南男子为保护个人信息，戴着头盔去看房。媒体闻风而动，调查发现不少房企采取人脸识别与买房折扣挂钩政策，才出现这种极端“艺术行为”。

不仅房企，今年大型合家欢打假节目央视3.15晚会，又爆出全国2353家企业安装上百万个人脸识别摄像头，包括科勒、宝马、名创优品这种遍布各大商场的品牌店铺，涉嫌在用户不知情前提下，搜集上亿用户面部信息。真可谓“我一心把你当高大上黑科技，你却一心想着扫我的脸赚钱”。

与此同时，今年组队上市的AI企业，遭遇科创板严厉审查：3月11日，AI四小龙之一的依图科技主动中止科创板审核。更早前，冲击“AI语音第一股”的云知声撤回IPO，思必驰传了多次上市仍未有新进展。

在前有侵犯大众隐私，后有科创板IPO不顺的情况下，那些曾在大众记忆留下黑科技印象的AI公司，实际上日子过得大不如前。

短短几年，AI行业就经历了大起大落：它曾被无数资本簇拥风光无限，一时间大量AI项目蜂拥而起，但无法顺利产业落地的硬伤，又将它快速拉下神坛。随着盈利压力越来越大，中国AI行业走到今天已经进入十字路口。

本文将聚焦解决两个问题：

1. AI企业近年到底经历了什么?

2. 曾经辉煌的AI行业，为什么发展到如今局面？

01

AI企业经历了什么？

旷视科技CEO印奇在2020年中媒体会曾说，现阶段所有AI企业正步入死亡之谷。他判断：穿越死亡谷周期，可能在未来18到24个月之间[3]。

坠入死亡谷的AI企业这几年到底经历了什么？

首先是缺钱，2019年是AI投资由热转冷的分水岭，与热火朝天的2018年相比，2019年中国AI企业融资金额由1484亿元下降到967亿元，下降幅度34.8%，融资数量从737下降到431起，下降幅度达到4成[1]。

而估值动辄几十过百亿的AI企业，投资人想脱身也并不容易。《财经》杂志报道，一家头部的AI公司，老股东想按现有估值7折转手，找不到卖家，“6折，且能确定很快上市，才有可能卖出去”[2]。

一级市场融资无路可走，那么通过上市补血这条路是否可行？

很遗憾，事实证明没那么容易。

在上市补血这条路上，AI四小龙可谓“全村的希望”。然而，早在2019年8月，旷视科技就向港交所提交过IPO申请，但最后无疾而终，直到今天仍在冲击科创板。

去年11月，依图科技也尝试上科创板，但由于公司业务、家族信托等47个问题，被上交所首次质询时进行灵魂拷问，今年3月主动申请中止上市审核。身为国家队的云从科技，在招股书披露后，更被业界质疑三年半亏损23个亿。

作为天之骄子的AI小巨头，上科创板怎么就这么难？

翻开旷视、云从以及依图等AI企业的招股书会发现，伴随三家企业缓慢爬坡的营收，是止不住的亏损。

业绩不佳，二级市场自然也不待见。而亏损的重要原因之一是：AI企业特有的高科技、高人才、高研发的“三高”富贵病魔咒。上述三家AI企业，它们近几年的研发费用，少则占到总营收一半，多则高达146.94%。

如果搞研发投入是亏损的核心原因之一，那么艰难的业务转型，则是提升业绩必须承受的阵痛。

比如，靠人脸识别起家依图，已经转型医疗和AI芯片；而AI芯片起家的地平线，索性把整个AIoT芯片业务线砍掉，转做别的业务。开拓市场渠道也成为头等大事，AI芯片小巨头寒武纪，就在招股书中说明自己前五大客户位居第一的是某地方管委会，贡献收入占营收总额46.65%[4]。

伴随业务转型而来的，还有人员的动荡，裁员不算新鲜，高管也有离职。比如，2017年，格灵深瞳CEO何博飞离职，在社交电商领域创业；36氪报道，今年初，前依图科技CTO颜水成加盟东南亚电商Shopee；2019年云天励飞核心技术骨干CTO田第鸿离职。

从融不到钱到上市不顺，到亏损试图转型，再到高管离职，AI企业的发展似乎进入了难以突破的瓶颈。

那么，曾经的资本宠儿为什么会发展到如今这个地步？背后的原因是什么？

02

AI企业为什么不赚钱？

决定AI成败有三大关键元素，分别是：团队、资本和技术。国内的AI企业发展到如今地步，是因为这三个问题吗？

看团队，AI四小龙中，旷视科技三位创始人来自清华大学、培养世界一流计算机学科人才的“姚班”。依图科技CEO朱珑师从美国计算机视觉权威回国创业。云从科技CEO周曦，创业前则是中科院重庆信息所副所长。

再看资金和技术，AI行业不仅在2014到2018年经历了投资热潮，本身也拥有国际首屈一指的AI技术，比如云从科技创始人周曦，就曾带领团队七次夺得世界人工智能识别大赛冠军。

团队、资本和技术都很能打，问题的关键到底出在哪里?答案很可能是落地和竞争问题。具体有以下三大核心原因：

第一大原因：互联网巨头降维打击

在AI这个新产业，BAT等互联网大厂一早就建立自己的AI实验室和技术团队，在大数据、资金、业务场景方面比AI创业公司更具备优势。

首先是大数据，以智能搜索为例，大数据是AI搜索推荐的燃料，而在百度和淘宝，每天都会产生海量的搜索信息，对互联网巨头来说，它天然就有足够多的数据，去建立充分数量的模型，从而更好地用大数据提炼自己的AI技术。

然后是资金方面，财雄势大的互联网大厂，用高薪获取AI人才不是什么难事。AI投资最火的时候，媒体报道“应届生年薪50万，没出校门被抢光”的新闻比比皆是[9]。

最后从业务场景来说，BAT、TMD这些大厂当中，有做社交互动、电商、网约车以及信息推荐，不仅有丰富业务场景让AI技术落地，同时还可以验证、迭代更多数据模型。

有时候，BAT甚至可以用业务场景达到抢夺AI企业客户的目的。对企业客户来说，部署AI,不仅需要算法，也需要算力。以云计算为例，当企业客户购买了BAT的云服务，后者还会给前者配套AI技术。所以，对企业来说，买一送一的服务难道不是更香么？

第二大原因：AI企业自身“不争气”

大部分AI企业早期都有一个通病：理论与实践距离太远。AI技术在打榜竞赛的理想环境使用没问题，但在落地时，如果没有结合实际场景应用，就会出现很多负面后果。

比如，36氪曾报道，格灵深瞳2015年推出产品“皓目行为分析仪”，由于没有结合具体场景情况，在广场测试时，出现在人流密集区遮挡严重、强光情况，连人数都数不清楚的问题[5]。

不仅落地有难度，落地的场景也有限。目前AI行业能够视线商业化落地领域，无非是搜索、语音、人脸识别和自动驾驶等。

（编辑：开发网_开封站长网）

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