人工智能最强上市公司-旷视科技赴港IPO进展缓慢上市之路仍被笼罩

2020年1月6日，路透社报道旷视科技赴港IPO已获港交所批准，有望成为中国人工智能的“上市第一股”，但遗憾的是最终未能通过。而IPO的出师不利，也让创新工厂等股东们纷纷退出，李开复也离开了旷视科技董事会。2021年3月12日，旷视科技在科创板的上市申请获受理，但目前进展缓慢，上市之路仍被笼罩在阴霾之中。

令人有些疑惑的是，曾有媒体对比旷视在港交所和科创板提交的两份招股书，发现2018年的营收分别为14.27亿与8.54亿。按照后一份招股书来看，其营收有明显的缩水。

图片来源：旷视招股书（上为港交所，下为科创板，单位万元）

2020年，有145家企业登陆科创板。其中，有119家企业选择以“标准一”上市，即企业最近两年净利润均为正，且累计净利润不低于人民币5000万元，或最近一年净利润为正且营业收入不低于人民币1亿元，预计市值不低于人民币10亿元。

但普遍且持续的亏损是“AI独角兽”们上市最大的困难，比如前不久过会的云从科技，选择的上市标准就是“标准二”，即预计市值不低于人民币 50亿元，且最近一年营业收入不低于人民币 5 亿元。但符合这一标准并不意味着就不需要考虑盈利，监管机构依旧会从盈利模式、未来盈利情况预测等方面，对“AI独角兽”的可持续经营能力进行拷问。

另一方面，政策的收缩也很明显。在今年年初，证监会就有针对性地强调“加强监管和风险防范，坚决防止资本无序扩张”等，DoNews通过采访券商内部人士了解到，目前科创板的监管力度明显加强，因此上半年，许多自知上市希望较小的企业纷纷选择主动撤回上市申请。

比如同为“AI四小龙”之一的依图科技，在问询阶段主动要求中止审核，智能语音领域的AI独角兽云知声主动撤回上市申请。“没把握就撤回来，下次还可以再上，但要是没通过，一般要再上市就很难了。”一位券商人士解释道。

他进一步告诉DoNews，对估值较高的AI独角兽们来说，投资机构已经很难通过上市以外的途径退出，但留给它们上市的选择也不多。“AI四小龙”以及部分AI企业都已经被列入美国实体清单，在海外上市风险太大，因为亏损，也无法满足国内主板上市的条件，实际剩下的选项就只有科创板、港交所了。因此在科创板也收紧之后，AI行业一度陷入低迷。

虽然近期云从科技和云天励飞的接连过会，给行业打了一剂强心针，但这并不意味着监管标准的骤然放松。无论是为了上市还是更长远的发展，“AI独角兽”们都必须表现得更加“成熟”。

从争投资到抢上市

2016年3月，AlphaGo机器人通过围棋击败了世界冠军李世石，带动了国内人工智能产业的发展。“而国内人工智能企业早期的竞争像是在‘内斗’，是在争抢投资。”云知声IoT事业部总裁谢冠超直言。

2015年年底，谢冠超加入智能语音人工智能企业云知声，完整地经历了国内投资人工智能的这波热潮。在他看来，科技创业公司“内斗”式的竞争，经常体现在参加竞赛、刷新纪录、发表论文等方面，但在产品上人工智能最强上市公司，大多商用化程度较低，与其说是拿来“卖”的，不如说是拿来“秀”的。但这种竞争又有其必要性，“就算你当时不需要，也要先拿下来，不然投资就被别竞争对手拿走了，你要怎么办？”

“AI四小龙”不乏类似的履历。比如2014年，商汤科技自研的DeepID人脸识别算法人工智能最强上市公司，曾以98.52%的准确率超越Facebook，创下全球首次超过人眼识别准确率、突破工业化应用红线的记录；2017年，依图科技在由美国国家标准技术局（NIST）主办的全球人脸识别测试（FRVT）中夺得第一，在千万分之一误报下达到识别准确率95.5%，是当时全球工业界在此项指标下的最好水平；云从科技及核心技术团队曾先后 9 次摘得国内外智能感知领域桂冠，并于 2018年获得了“吴文俊人工智能科技进步奖一等奖”……

但专注于吸引融资，难免会打乱企业正常发展的节奏，而投资机构为了自身利益，也会逼着企业往前走。安泽告诉DoNews：“‘AI独角兽’基本都存在这个问题，之前投资他们的基金可能会跟他们签有关上市或者业绩的对赌，然后资本就会逼着企业上市。独角兽估值太高，也有反稀释的条款，很难降价往外卖，只能也咬牙往前跑，可能实际上场景没跑通，需求端也没打通。”

2019年，商汤科技曾经和他所在的投资机构接触过，机构内部讨论后的结果是“投不起”，因为当时商汤的估值已经达到近80亿美元。

另外一个重要的原因，是当时人工智能已经开始“祛魅”。

“我们的首席投资官觉得，商汤能做的，其他公司其实也能做。虽然商汤技术更先进一些，但可能就相差了3个月到半年。而且一线AI公司收入虽然高，但存在单一占比过高的强关系型客户，这体现的实际是在行业里的人脉资源比较广，不是建立起了真正的行业壁垒。”安泽告诉DoNews，之后他们选择性地投资了几家同样做计算机视觉的二线创业公司，因为性价比更高，也更专注特定的场景。

对此，谢冠超也有相同的看法。加入云知声之前，他曾在AMD、联想、飞索半导体、闪迪等芯片企业任职20多年。和人工智能领域出身的学者型创业者不同，他的优势是帮助公司在底层和商业化的方向突破，这也是当时云知声的股东们最需要的。

“我们当时就是一个技术创业的公司，技术很好，收入来自项目交付。但我个人不太喜欢这种模式，因为没办法规模化，收入规模跟人工不是成等比，甚至规模越大，效益会越低。”当时，智能音箱刚刚兴起，云知声曾做出了一款智能音箱，腾讯AI团队过来看过了，表示技术上要比他们领先至少半年以上，但谢冠超一直认为：“智能音箱就是一个伪命题，不是我们长期要做的事情。”

云知声的招股书显示，2017年智能语音交互产品占公司的主营收入比重高达96.93%，但在2020年上半年，这一比例已经降到了28.18%。谢冠超不看好智能音箱最根本的原因是，在尝试过十几款不同的智能音箱后，他依旧不认可智能音箱要比“智能手机+蓝牙音箱”的效果更好。其次，他认为做创业公司做智能音箱，早晚会输给跨界的巨头。

“学术上，识别准确率从95%提高到96%很有意义，但在产品上，用户根本感受不到差异，反而可能让成本变得更高，技术上的领先，没办法转化成竞争的壁垒。”智能音箱行业之后的发展印证了他当时的判断——在阿里和百度入局后，行业迅速被打成了红海，残酷性不仅体现在价格上，还有巨头对技术不惜代价的投资上。

“我有一次和中国平安的高层交流，他跟我说，平安每年可以拿出几十亿来投资技术，这个数字，一般的创业公司根本不敢想，而他们的股价上涨一下，这笔钱就从资本市场上赚回来了。”

谢冠超将这一类的巨头称之为“场景”公司，如果说之前的竞争像是技术创业公司之间的“内斗”，随着人工智能逐渐普及，技术公司不得不和“场景公司”进行“外战”，而转换战场的创业公司，不少表现出“外战外行”的窘态。

“所有的资源，包括场景、数据，都在他们手中，甚至连技术，虽然我们现在还是领先的，但只要他们肯投资，早晚能追上来。而且只要他们可以做，他们大概率也是会做的。”谢冠超如是说。

今年7月，京东人工智能研究院副院长梅涛在2021世界人工智能大会接受DoNews的采访时也表示：“即使你的技术很领先，但在人工智能快速发展的今天，高手之间对决其实也就半年甚至几个月的时间。技术再好，也就是一个时间窗口的问题。”

京东人工智能事业部于2018年成立，从时间上来说落后于绝大多数AI独角兽，目前基本聚焦在和供应链相关的场景上，据梅涛介绍，他手下的科研人员曾经在工厂待过几个月：“如果不在供应链场景下，我们基本上不会试，因为场景太多了，我们只会做有优势的场景，行业Know how的优势就是数据优势和算法优势。”

据CIC灼识咨询的报告显示，中国企业在AI方面的支出已经从2016年的人民币154亿元，增至2020年的1280亿元，年均复合增长率达69.7%，预计2025年将达到人民币6095亿元，年均复合增长率为36.6%。

而这个预期虽然可以支撑起企业的估值，但“AI独角兽”们若要过IPO这道关，资本市场要的不是花拳绣腿，而是真正的实力派。

安泽认为，AI的竞争力要表现在两点：一是提高效率，二是降低成本。只有两点同时达到，才有商业化落地的价值。有些场景，比如智能客服、票据扫描等已经实现了AI对人工的替代，还有更多的场景，现在仍是AI商业化落地的“深水区”。而AI公司从自身出发，除了这两点外，还要构建强大的壁垒，才能在“荒田无人耕，耕熟了有人争”的未来，在市场发展中占据一席之地。

潮水再至，独角兽冲刺

眼下，几乎所有的AI创业公司都意识到，仅靠技术而不落地场景，技术会成为无根之木。

在定位上，AI企业其实更类似 to B 解决方案提供商或者ISV（独立软件开发商），需要与行业深度结合。梅涛在采访中也表示：“技术再尖端，也一定要是在行业里面去发挥作用的。因为光有技术，没有数据、没有场景、没有行业的话，很难成为一个很大的公司。”

2016年底，云知声曾与格力合作，发布了语音控制的空调。在谢冠超看来，用语音取代遥控器，依旧缺乏价值，但如果语音可以控制几十件智能设备，那么就富有想象力了。“我坚持认为，做智能语音不应该只做音箱，更大的价值是作为整体解决方案的交互中控，比如智能酒店、智能家居等场景。”

真正的商业化，不该是为了某项技术而去发明产品，而是为了具体场景去研发技术。

几年前，云知声开始探索长远的商业化路径。当时云知声有几百个项目，他们在每个项目结束的时候进行取舍，如果认为有可能产生较大的商业突破，就做下去，没有就放弃，再也不做了，医疗语音录入就是被确认为未来方向的项目之一。谢冠超解释：“我们在选定的少数场景，大规模投入深耕，就是为了能够真正立足。”

目前云知声的语音录入病历，使用良好的情况下，能让医生每天处理病历的时间从3小时降到2小时。这一业务对标同样以电子病例为重点业务的美国语音识别企业Nuance，根据其财报，2020年Nuance 的营收达到14.79亿美元，利润达到2139万美元。医疗解决方案也成为云知声收入增长较快的业务，占到了总营收的近30%。

在规模化上，可以在底层算法和场景之间构建标准化的中间件，以在不同的产品形态之间对算法进行迅速的排列组合。“比如车内的交互有一个硬件交互模组，人机对话、自然语言我都有，这样只要再针对车型进行开发就好了，这样时间会缩短，在特定场景上我们更具备优势。”

在与医院系统的数据对接上，由于医院都有着独立的HIS系统，每对接一个医院就相当于一个独立的项目，通过标准化中间件的思路，构建了专门的一套工具：“我们的同行对接一个医院，如果说需要10个人干6个月，我们可能两个人一个月就行。这里面有我们在自然语言方面长期技术积累的原因，但更多体现的是，基于场景构建全面解决方案的能力。”谢冠超说。

追求规模化以提高效率、降低成本，并深耕具体的场景和行业，已经成为主流AI企业构建壁垒，对抗原本就深耕行业的“场景”公司的共识。目前“AI独角兽”几乎都有各自专注的领域，如医疗之于云知声，云从科技在其招股书中也写到“多年深耕垂直行业，广泛布局智慧金融、智慧治理、智慧交通和智慧商业四大业务领域……培育出针对不同行业特有的数据分析和应用能力，积累了对行业的深度理解和核心服务能力，建立了较高的业务壁垒。”

刚刚提交招股书的第四范式专注在AI决策领域，尤其深耕金融领域，是第一家由中国工商银行、中国农业银行、中国银行、交通银行、中国建设银行五大国有银行投资的AI创业公司。除了AI独角兽的身分外，第四范式越来越像一家企业解决方案提供商。

在2019年7月入职的总裁裴沵思，之前曾任SAP全球副总裁，在管理软件领域有近20年的行业经验。在入职时他曾接受采访并表示，早在三年前他就与第四范式接触过，并逐渐感受到，这会是比传统管理软件更先进的to B模式。

在招股书中，第四范式就强调其企业级AI生产服务赋能平台“先知”（Prophet）配备人工智能开发套件，可以快速、大规模部署定制化的人工智能应用，其竞争对手也直接指向百度、阿里、腾讯和华为等巨头。