AI 浪潮下，最明星的莫過于 AI 的四大獨角獸——商湯科技、曠視科技、依圖科技、云從科技了。 從高估值到猛燒錢，AI 故事的鋪天蓋地，給了投資人和大眾一個 “造夢” 的好場景。 商湯科技累計融資額已超 30 億美元，估值超 70 億美元，是全球估值最高的 AI 獨角獸。曠視科技總融資額也達 12.3 億美元。不僅在中國，在世界范圍內，這樣的資本造星實力都令人咂舌。

圖 | 2009 年以來，全球 AI 領域的交易金額及數量（來源：CB Insights）

AI 的觸角伸向了各個場景 但對于 AI 獨角獸，到 2020 年，高估值已不能滿足市場的想象力，投資者和市場迫切想看到這些 AI 公司具體有哪些落地可能。 從 AI 落地的幾大主要場景中，可以看到，AI 四小龍的觸角已伸向各個方面。 消費電子，如手機，就是 AI 試水的第一站。商湯、曠視都曾因在手機上實現高精度的人臉識別而名聲大噪。手機廠商也是目前商湯、曠視的主要客戶之一。曠視的手機客戶包括 OPPO、vivo、小米、諾基亞、榮耀、錘子等，但 OPPO、vivo、小米等同時也是商湯的客戶。同時，這一市場還有虹軟科技等深耕更久的計算機視覺廠商，AI 企業難以形成穩固的護城河。 另外，安防是 AI 落地的最主要、也是最有錢的場景。從前端的人臉、車臉識別到后端的視頻智能分析，再到平臺級、城市級場景的打通。從硬件到軟件，AI 安防或將孕育出一個近萬億、也是全球最大的安防市場。但由于傳統安防勢力，以及華為、阿里等的跨界競爭，加之 AI 滲透率低，AI 企業直接參與的人臉及其他項目多呈散點狀分布。AI 企業也被拖入開發硬件、工程建設等境地，在苦戰安防。 而如零售等場景，智慧零售也是 AI 愿景中常提及的部分之一。但目前應用最廣泛的還是 “數人臉” 的客流統計上，而人工智能賦予零售的價值是在數據收集后的數據分析、挖掘層面。目前布設多個攝像頭的高成本，以及尚不甚明顯的效果，讓 AI 賦能零售還在逐步試水。 金融、機場等場景的人臉識別和軌跡識別等，是目前場景中需求相對明確且較易處理的。金融、機場對人臉識別安全要求都較高，且基本為主動配合式的人臉識別，受光線、遮擋等影響較小。但拿到此類項目并不容易，這是 “國家隊” 云從的主攻場景。 另外，在不同于其他主要依賴人臉識別的醫療場景，AI 影像的有效性已得到初步驗證，但可解釋性和對多病種的普及等依然是未來深入的難點。四小龍中最早專攻此項的依圖科技正在這一領域深耕，但也要面對其他 AI 醫療企業的競爭，以及騰訊等巨頭的挑戰。

平臺 + 硬件，AI 四小龍的路越走越遠 除場景外，四小龍還選擇布局基礎設施。 如四小龍之首商湯選擇打造城市級平臺，提出“1＋1＋X”，要賦能百業。曠視也提出了 AI 平臺 Brain++，并發力智能硬件。二者還分別自研了深度學習框架 SenseParrots、MegEngine。依圖則聯合自身投資的公司 ThinkForce 推出了自己的第一款芯片“求索”，走硬軟結合路線。 場景落地是企業發展的必由之路，做平臺、做芯片等是布局基礎設施，為日后賦能各行各業打基礎。但目前場景落地中的問題在于，AI 整體的行業滲透率有限，AI 被賦予的科技革命中的顛覆性作用目前還并未明顯顯現。而AI 企業們賦能各行各業，選擇多行業并行，每個行業的逐步落地中，都會遇到深水區，很難深入改造。 做城市級平臺、芯片，則無疑是在打造基礎設施層面。既要遇到如阿里、華為、平安、海康等巨頭都紛紛搶占地盤，又要在 “萬眾造芯” 的背景下實現突破，并不容易。

AI 四小龍主要財務狀況 場景落地和布局的難點，也反映在財務數據上。從披露不多的數據上，可以看出AI 企業的表現并沒有預期中那么驚艷。 以率先披露招股說明書的曠視科技來說，其主要營收數據 2016 年、2017 年和 2018 年，分別為 6780 萬元、3.13 億元和 14.27 億元，虧損為 3.43 億元、7.58 億元和 33.52 億元。到 2019 年上半年，營收 9.49 億元，虧損為 52 億元，毛利率在 60% 左右（64.6% ），低于其主攻手機領域的競爭對手虹軟科技的 90%，高于安防領域海康威視的 50%。

圖 | 曠視科技 2016-2019 上半年三大業務營收（來源：曠視科技招股說明書，CB Insights China 整理） 另外，商湯最近也被曝又有新一輪融資并籌備上市，融資后估值為 100 億美元。援引知情人士消息稱，商湯預測 2019 年營收將達7.5 億美元，意味著同比增長超 200%，雖低于前幾年的 400%，但市場擔心的是這一體量的營收最終能否達到。

圖 | 曠視科技提供的解決方案（來源：曠視科技招股說明書） AI 企業的商業模式外界一直看不清摸不透。而從曠視招股說明書中可以看到，其核心業務分為個人物聯網、城市物聯網、供應鏈物聯網，其中城市物聯網占最大比例。而商湯則可分為安防、消費電子、文娛及汽車等；依圖是安防、醫療、金融及零售業務；云從則主要面向金融、安防、機場及零售等場景。 曠視的個人物聯網業務可以對標虹軟的手機軟件業務，城市物聯網可以對標海康、大華等的安防軟硬一體業務，而工業、物流等新的場景尚有不同想象力。但從中也可以看出，AI 企業的商業模式與其他行業賽道內企業并無太大不同，場景落地與毛利率依然很大程度上受限于市場實際需求和產品形態。而在整體滲透率不足和行業改造步入深水的情況下，AI 企業尚未展現“魔法效應”。 AI 企業改造行業的節奏并沒有預期中快有很多因素。但令人詬病的一點的是其估值過高，這吸引了更多 AI 初創公司盲目入局。商湯的估值已超 70 億美元，據傳最新估值達 100 億美元，曠視也達到 40 億美元。按照目前其實際營收在十億級別估算，其 PS 市銷率、PE 市盈率仍然過高。 以目前 AI 落地程度推算，AI 獨角獸若不上市恐難以持續的研發投入以及應對資本市場的信心。但即使上市，場景落地依然是一個漫長的過程，商業模式還需要更充分的時間驗證。

四小龍之外的 AI 企業 AI 四小龍的商業愿景和落地場景無疑都極具代表意義。但 CB Insights 中國認為，除了這些布局各個行業的 AI 公司外，更多落地于具體行業層面上的公司也值得關注和借鑒。 如在計算機視覺上，還有其他細分領域的 AI 廠商在推動市場。如人社領域的智慧眼；手機領域的虹軟，交通、零售領域的文安智能；安防領域的海康、大華等，這些廠商都更專注于具體場景，且有多年的數據和場景經驗積累。 這一輪 AI 浪潮中，中國的數據優勢、市場熱情以及先發速度，都被看作是企業在新一代技術革命下彎道超車的機會。但對標中國以外的 AI 獨角獸，如美國的 UiPath、Automation、C3 等，他們多基于機器人自動化、工業、醫療健康、自動駕駛等具體場景落地。具體場景下，無論是市場機會，技術投入以及行業落地和競爭壓力，都更為可控。 AI 四小龍在初期布局各行各業的打法后，也開始轉向先聚焦某幾個重點領域。行業也更希望看到，AI 企業首先在某個具體領域體現出更大的實效和潛力。

結語 2019 年 7 月虹軟登陸科創板；今年 7 月，AI 芯片廠商寒武紀科創板上市。 而曠視、商湯以及其他 AI 初創企業能否躍入龍門依然是未知數。AI 落地將是一場漫長的戰役。 從行業角度而言，AI 成熟要看技術落地等各種要素；從資本角度而言，要看市場對 AI 是否有足夠耐心。改變勢在必行，但顛覆卻還尚早。從這個角度來說，風口可能很快過去，產業需要的是能不斷自我更新升級的公司，而不只是抓住風口的幸運公司。

原文標題：從資本競逐到落地找場景，數說四小龍的AI戰役

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