从+AI到AI+，旷视、依图们什么时候学会赚钱？

文|智能相对论

作者|一希

5月17日,《广东省社会信用条例》发布,明确禁止采集疾病、生物识别等自然人信息。早前,天津、杭州、南京等多地开始立法严控人脸识别,甚至要求拆除售楼处、物业等人脸识别设备。

2020年下半年以来,关于强制使用人脸识别的抗议声越来越高涨。今年央视3·15晚会,爆出包括科勒、宝马、名创优品等全国2353家企业安装上百万个人脸识别摄像头,涉嫌在用户不知情前提下,搜集上亿用户面部信息,更是掀起一波涉及个人隐私问题的舆论危机。

包含人脸识别在内的人工智能图像识别场景是AI四小龙的主赛道。早在2014年,旷视就成功抓住支付宝寻找“刷脸支付”技术提供商的机会,找到了第一个商业化落地场景。无独有偶,依图、云从、商汤也是从“刷脸”起步,从安防、金融等领域打开市场。由于表现出色,彼时在国内的人工智能领域中,它们被并称为“AI四小龙”。

如今,人脸识别的商业场景面临整改风险,AI四小龙除了不得不面临越来越大的政策和舆论的阻力以外,与此同时,长期巨额亏损、高管出走、上市多次遇阻等问题也一并被暴露在镁光灯下。

5月20日,AI四小龙比惨大甚至会登上了脉脉热榜。不难发现,曾受资本簇拥的四小龙几年间早已跌落神坛,AI企业的日子实际上过得也大不如前。如今,AI行业已然步入深水区,未来如何找到更合适的前进路径,成为了全行业共同关注的焦点。

资本往后 市场往前

今年以来,曾经争做“人工智能第一股”的独角兽们纷纷折戟IPO。3月11日,依图科技突然主动申请中止IPO。短短一天后,旷视科技就被曝出在港股IPO搁浅后转战科创板。近日,云从科技IPO也因“发行上市申请文件中记载的财务资料已过有效期”而中止审核。商汤科技还没有披露上市计划,云知声、禾赛科技等企业也终止上市。

前几年,经常有个说法:下个十年是AI的十年。在大批投资人看来,人工智能是继蒸汽机、内燃机和互联网之后的第四次生产力革命。彼时,AI赛道的融资犹如竞技比赛,融资金额也被一遍又一遍地刷新。公开数据显示,2017年国内各色的AI企业累计达到600多家,2018年中国AI企业融资规模在达到顶峰的1485亿元。

“智能相对论”从天眼查看到,依图科技从2012年9月至2020年6月共经历了10次融资,战略投资方包括红杉资本中国、高瓴资本等;商汤科技2014年11月至2018年9月共经历了9次融资,投资方包括软银愿景基金、厚朴投资、银湖资本、阿里巴巴、Temasek淡马锡、IDG资本等;云从科技从2015年4月至2020年5月共经历了10次融资,投资方包括中网投、上海国盛集团、南沙金控、工商银行(5．200, -0．04, -0．76%)、众安资本、顺为资本等;旷视科技从2011年11月至2019年5月共经历了7次融资,投资方包括工银资管有限公司、阿布扎比投资局、中银投资、麦格理资本、阿里巴巴、蚂蚁金服、联想创投等。

然而,高估值和高投入之下,四小龙都远未实现盈利。根据招股书,2017年、2018年、2019年上半年,旷视科技经营活动所得现金流金额分别为-1．5亿元、-7．2亿元和-6．8亿元。依图披露的招股书也显示出了巨额亏损,2019年的净亏损为36．47亿元,2010年上半年的净利润仍然亏损13．03亿元。云从的招股书披露,经过调整后的亏损净额,2017年、2018、2019年分别净亏损-10631．63万元、-18,067．52万元、-170,801．61万元,而2020年上半年,该净亏损达到-28,620．22万元。在融资计划书中,商汤科技2019年的负债率也高达102．35%．

“智能相对论”看到,商业化进展缓慢而烧钱能力惊人的现状让四小龙等人工智能企业的商业模式及变现能力成为了市场质疑的焦点。人工智能行业投资回报周期长、投入高的认知,也已经广为人知。

2020年以来融资事件数量及规模较大幅度地下降。据CB Insights,2020年第一季度的整体AI融资交易数量从上一季度的542起降到了506起,而2019年第三季度待交易数量是660起 。依图科技最近披露融资金额为2020年3月由润城产业领航基金投的3000万美元,已经不及此前最高数额C++轮的六分之一。即使是被称为是融资机器的商汤科技也已经两年没有新的资本入驻了。

如今人工智能的浪潮已经逐渐褪去。AI企业一级市场募资愈发困难,且历经数轮大额融资后一级市场也已经很难承担体量这样体量的公司,为了筹集资金推动业务发展,四小龙中先后走上IPO之路。

另外,资本之外,市场也在进化。在上一波资本红利期,AI应用场景尚未成熟,并未过多得到市场验证。当时,AI公司都处于基础技术积累阶段,核心驱动因素是团队、人才。如今,AI行业的发展进入了新的阶段,只做简单的技术生意,没法带来足够的想象空间。

“今年,我们确实已经很少看纯AI的项目了,我们关注得更多的是AI跟金融、物流、医疗这些行业的结合能力,公司有多少复合型人才,对行业理解程度有多深”“投资人除了看重技术和产品,也重视整个业务各个环境的竞争力,包括运营、客户关系、生产制造等。在AI产业发展中,场景比技术更为重要”一位长期关注硬科技的投资人对记者说道。

资本往后,市场往前。AI行业早已不拘泥于算法层面的研发和落地,而是向芯片、行业方案、生态等多方面发展。在技术升级、模式升级和方法升级的过程中,一定会有一批新AI公司显现,当然也会有一批企业逐渐落伍淘汰。