每經記者：丁舟洋 溫夢華 每經實習記者：李佳甯 朱鵬 每經編輯：董興生
幾番折戟後，商湯科技終于不用把沖刺上市的目标留到2022年了。
12月20日，商湯科技在港交所重新開機公開招股，共籌資約60億港元，預計将在12月30日正式挂牌上市。以颠覆夏朝開辟商周曆史的“商湯”命名，不難看出這家公司的野心。
人工智能會是改寫人類文明史的革命性科技嗎？和商湯科技成立之初的2014年比起來，如今大家都享受到了人工智能帶來的各種便利。掃臉就能開門和支付，流水線上機器臂打孔和檢測比人更精準，智慧安防讓犯罪無處遁形……但尴尬的是，和七年前相比，資本市場對人工智能的熱情已大幅降溫。
解析“人工智能（AI）四小龍”之一商湯科技的财務情況，就不難了解資本變臉的原因。一方面是每年擴張的業務和增長的營收，一方面是居高不下的人力成本和連續數年的巨幅虧損，曾經在一級市場備受追捧的AI企業盈利遙遙無期。通過幾輪融資參與其中的金主們的耐心正在耗盡，沖刺上市是解決眼下困境的唯一出路。從一級市場燒錢“畢業”的AI企業，來到二級市場後表現如何？
“AI行業處在一個高速發展的景氣賽道，是可以觀察和跟蹤的狀态。但落實到具體個股和标的，就需要冷靜地對待了。”天風證券傳媒網際網路資深專家秦和平在接受《每日經濟新聞》記者采訪時表示。
三年半虧損超240億
獨角獸也是“吞金獸”
12月13日，距離港股IPO隻差“臨門一腳”的AI獨角獸商湯科技釋出公告宣布，全球發售及上市将會延期，所有申請款将不計利息悉數退還給申請人。在12月10日被列入美國财政部一份投資限制清單後，商湯科技一度暫緩了IPO程序。
圖檔來源：商湯科技官網
12月20日，商湯科技重新開機公開招股。商湯科技也将成為“AI四小龍”（商湯科技、曠視科技、雲從科技、依圖科技）中第一個正式登陸資本市場的企業。
2014年，還在從事計算機視覺研究工作的商湯科技聯合創始人徐立，遇到了從2001年就開始研究深度學習的香港中文大學教授湯曉鷗。一次詳聊讓兩位“藏身”象牙塔的教授，萌生了把技術轉化成商業的想法。這一年，創始團隊釋出了自主研發的DeepID系列人臉識别算法，準确率達到98.52%，全球範圍内首次超過人眼識别準确率。這一成果震驚世界，也意味着人臉識别技術開啟了商業化落地時代。随後，IDG資本慕名前來，投資數千萬美元，商湯科技由此成立。
在此後如雨後春筍般成立的人工智能公司和蹭人工智能熱度的公司中，商湯科技一直被認為是人工智能領域的“硬科技”公司。商湯科技相信“長闆理論”，把大量的錢花在招聘博士、教授，購買硬體，建超級計算平台上。
當工作原理為“深度學習”的AI機器人AlphaGo先後戰勝世界圍棋冠軍李世石、柯潔時，資本市場對AI的想象力也達到沸點。2017年7月，商湯科技完成4.1億美元B輪融資，創下當時全球人工智能單輪融資最高紀錄。
但通過長期研發投入換來的技術壁壘，仍難掩短期内的大幅虧損。
在今年的招股說明書上，商湯科技首次披露近年營收資料，2018年~2021年上半年，公司淨虧損總計超過240億元。虧損的核心原因，是巨額人力投入。“人工智能公司是最費人工的智能公司。”這句玩笑話在“AI四小龍”各家招股書中一一印證，當年融資一家比一家厲害的四家公司，财務資料卻一家比一家難看，且商湯科技的虧損額度最大。
商湯科技在招股書中稱，導緻虧損的主要原因在于研發支出和優先股公允價值的虧損。招股書還預計，由于同樣的原因，2021年虧損淨額将大幅增加。
商湯科技的現狀是AI行業的折射。WIND資料顯示，截至12月20日收盤，35家人工智能概念股企業年初至今股價累計上漲的共有21家，但盈利情況普遍不理想。2021年前三季度，人工智能概念股平均歸母淨利潤為6.55億，35家公司中僅8家達到平均值，其中海康威視歸母淨利潤109.66億元，遠超第二名昆侖萬維的22.46億元。此外，近70%公司歸母淨利潤不足5億元，其中有5家公司處于虧損狀态，13家公司歸母淨利潤同比下滑。
在談到人工智能“又費人力又費錢”的現狀時，深蘭科學院研究員劉彬彬對每經記者表示：“我們說新能源汽車減少了排放污染，更多是指終端車輛，如果算整個産業鍊就是一個複雜的公式。同樣，人工智能的應用也是一個複雜的鍊條，在鍊條的每個節點都需要不停創新而達到一個共同願景，算法的軟體工程會縮減人力成本，計算架構的突破縮減計算成本，資源的節約和可再生能源的利用是整個人類為生存環境做出的努力。更重要的是，我們要看投入所産生的回報。對于人類社會而言，我們無法放棄電、計算機、汽車等回到農耕時代，雖然這些産業都會消耗巨大的資源，當我們認為回報的意義要遠大于投入時，剩下的事情就是優化。”
泡沫已破滅了幾輪
AI是産業的賦能，而非産業本身
1956年的夏天，一場主題為“如何用機器模拟人的智能？”的學術會議在美國達特茅斯大學召開。多年以後，這場會議被認定為全球人工智能研究的起點。
1997年，IBM的超級計算機深藍戰勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，當時人們并不知道這與自己能有什麼關系。
近十年來，當移動網際網路的紅利開始消退，人工智能作為科學技術和現實世界融合的媒介，帶來場景變革的機遇。
“目前，人工智能處于應用階段，逐漸找到落點，開始投入到産業的最前線，能夠産生經濟效益，但還很有限。”在談到人工智能的發展現狀時，從事該領域研究二十多年的清華大學計算機系教授朱小燕對每經記者謹慎地表示。
有的學者，甚至一下說不好人工智能的範圍。“機器人學習、自動化、神經元網絡，好像什麼都能算做人工智能。一個行業大會，鋪天蓋地那麼多人工智能專家。我們有的老師開玩笑說，幹了幾十年了，突然發現我原來是做人工智能的。”一位不願具名的科研人員向每經記者感歎道。
在朱小燕的感覺中，人工智能被資本推上風口又重重摔下來，已是幾起幾落。“2016年3月，AlphaGo戰勝兩大圍棋冠軍，讓越來越多的人重視人工智能。那兩年，各種各樣的人都湧過來，我的辦公室都成會客廳了。”朱小燕說，“我主要給他們答疑、科普，人工智能不是在所有領域都能用得上。要弄明白需要你的企業解決什麼問題，是不是真的能用到人工智能技術？不能隻是老闆要求做就來做。就像是談戀愛，要你情我願、認認真真的，并非家長說必須談戀愛，就談戀愛。”
“人工智能每次都被捧上去，然後又摔下來。但這次回落不會像前幾次那麼慘了，因為大環境好多了，大家确實看到了一些技術的落地。”朱小燕表示，“人工智能是技術助力，能為産業賦能，未來它還可以為人類做很多事情，但它本身談不上是一個産業。對它的期待一定要和它的本質相關聯，才不會失望。”
“很多情況下，大衆是把技術當成一個整體來看的，其實相同的技術應用在不同場景會表現出不同的成熟程度。是以AI必須是場景中的AI，脫離場景談AI并不全面。”劉彬彬認為，目前人工智能的确是“弱人工智能”階段，更多是針對特定環境和場景的應用，而完全開放場景的應用可能還需要很長時間才能做到完美，這也是AI商業落地的重點。
除了刷臉還能做什麼？
卡在更細分的應用場景
無論是正在沖刺上市的“AI四小龍”，還是貼上人工智能新概念的老牌上市公司，目前真正成熟的應用場景還十分有限。
其中應用最為廣泛的場景，就是“AI+安防”。億歐智庫資料顯示，2020年我國安防産業整體規模超過8000億元，其中“AI+安防”市場規模約為453億元，智能安防滲透率達5.5%。
截至12月20日收盤，A股35家人工智能概念企業的平均市值為417.66億元，其中3家公司市值在千億級别以上，而海康威視（002415.SZ）以4795.80億的總市值成為當之無愧的“龍頭”。
成立于2001年的海康威視，最初的定位隻是傳統視訊監控提供商，2011年就已坐上全球視訊監控市場的頭把交椅。随後海康威視開始在人工智能、大資料、雲計算等領域布局，将AI技術與安防相結合。12月13日，海康威視旗下智能家居錄影機公司螢石網絡在科創闆遞交的招股書被上交所受理，正式開啟上市之路。
“AI四小龍”均主攻計算機視覺，也都主要從安防場景切入，它們的看家本領“刷臉技術”在城市治理、園區管理、交通出行等“大安防”領域已有比較大規模的落地。
圖檔來源：攝圖網
但規模并不等于成熟度，清華大學人工智能研究院視覺智能研究中心主任鄧志東告訴每經記者：“視覺、自然語言處理、語音識别等領域都還存在着語義了解挑戰。要能實作人類水準般的了解，需要下一代人工智能，即認知智能和通用人工智能有所突破。目前的AI是資料驅動的弱人工智能，其主要使命是讓機器看、聽、讀得更清晰。”
在更為複雜的自動駕駛、醫療等行業，突破弱人工智能的局限是必然目标，但其道路也非一蹴而就。
以自動駕駛為例，目前國内出台了《汽車駕駛自動化分級》，共有6級，從全人工駕駛的L0級到全自動駕駛的L5級。鄧志東表示，L2、L3的自動駕駛車都有量産，大衆可能更關心諸如L4級别的RoboTaxi（指自動駕駛計程車）的大規模商業化何時到來。當談及全自動化的L5級自動駕駛時，鄧志東表示，産業界目前其實并不關注。“在認知智能沒有真正突破之前，L5級的無人駕駛應該還遙遙無期。L5的商業化價值太大了，是真正的颠覆性技術，但它本質上受限于人類水準認知智能的突破性發展。”
AI的發展以人為主導，但其在深度學習過程中會存在有别于人類智能的演進機制。“資料智能是一種新物種，未必以人類的智能機理進行演進，但能帶來産業價值就行。就像我們不能要求大型飛機采用鳥一樣的飛行原理。”鄧志東稱。
目前AI産業滲透的深度和寬度都在持續推進中，但行業痛點和難點也很明顯。鄧志東認為，關鍵是對細分應用場景的選擇和資料的打磨。不能設想有某種靈丹妙藥般的人工智能突然降臨。“現在AI泡沫很厲害，到處都說自己的産品很‘智能’。就像很多服務機器人，在感覺、決策方面都沒有多大的突破，使用者體驗較差，更多像‘巨嬰’。其實沒有什麼AI，更多的是企業的PR。”
一級市場趨于飽和
誰來為高估值買單？
根據西南證券研報，自2019年開始，我國AI企業早期投融資次數顯著下降，同時中後期投資占比大幅提升，C輪投融資占比超過50%。2020年，AI企業平均單筆融資金額從1億元提高到3.3億元。
中娛智庫創始人兼首席分析師高東旭對每經記者表示，随着人工智能的不斷發展，已經很少有突破性的新技術出現，是以一級市場趨于飽和的情況下，也促使有融資需求的企業紛紛謀求在二級市場吸納更多資金。
經過一級市場的數輪融資，人工智能公司的高估值是懸在這些AI獨角獸們頭上的一把劍。
“今年總體上人工智能賽道以及整個科技行業都沒有那麼熱，在國内強監管的趨勢下，以網際網路公司為代表的中國科技行業闆塊的整體估值實際上是下調的。新出台的《資料安全法》和《個人資訊保護法》等法律，對涉及人臉采集的業務提出了更嚴格的監管要求，一定程度上影響到了一些人工智能産品。”秦和平告訴每經記者，但長遠來看資料環境的規範化有利于行業良性發展。
在秦和平看來，從風口到逐漸回落是人工智能在資本市場上必然經曆的階段。“任何一個新技術出來，在資本市場都會有一個追漲殺跌的階段，所有資金都會撲上去。不過，今年資本市場對人工智能的關注度相比前幾年有所下降，二級市場上人工智能的公司估值将趨于理性。未來人工智能與傳統行業的結合将越來越深，資本市場對人工智能将保持持續高警惕、高關注。”
“之前百花齊放，你覺得寫個程式就能做人工智能，但現在門檻肯定變得更高了。”星瀚資本創始合夥人楊歌表示，“2020年~2025年，哪家公司能把标準化、通用性強的人工智能晶片做出來，誰就是促成AI整體發展的佼佼者。今年我就投了兩家AI晶片公司。”
楊歌認為，投資人工智能除了關注技術本身，也應關注市場概念。“我是純技術出身，後來轉型做投資。我也懷着很大的技術理想和抱負，但我認為如果投資者将注意力完全放在技術上，而不注重概念，會産生很大的偏差。因為單有技術不能形成新的市場，概念是銜接技術和市場的過渡橋梁，使得社會群體對一種比較模糊的感覺産生具象化的認知，這反過來對技術的發展提供了非常重要的土壤。”
“數字化、資訊化、智能化，這些技術一定會被幾乎所有産業用到，但能不能入投資人的眼，能不能按資本的邏輯做成一個很大的企業，就是另一回事了。”朱小燕說。
每日經濟新聞