巨虧、裁員、流血上市、隱私危機“AI四小龍”困囿淺灘

“AI四小龍”新一輪競賽開始了，誰會是第一家上市的AI獨角獸？最新消息顯示，依圖科技中止科創(chuàng)板上市，曠視科技港股IPO擱淺，轉(zhuǎn)戰(zhàn)科創(chuàng)板，云從科技回復(fù)科創(chuàng)板首輪問詢，商湯科技也傳出A+H股上市。答案未知，變數(shù)多多。

業(yè)績普遍虧損、估值普遍較高的“AI四小龍”，參加二級市場“考試”時，被聚光燈照射后露出艱難的真相。

消極信號接連釋放。同一時間，京東科技、云知聲、禾賽科技、優(yōu)必選等人工智能賽道上的企業(yè)或終止上市，或撤回招股書。

翻看招股書，財務(wù)狀況不佳應(yīng)是上市遇阻的主要因素。依圖科技與曠視科技的資產(chǎn)負債率都達到或接近300%，業(yè)績連年巨虧，開源難，虧損趨勢也不見收縮。甚至上市前夜，有獨角獸高管放棄豐厚股權(quán)回報選擇離職，而為了“流血上市”，裁員成為選項。

3月23日，百度回港二次上市，妥妥拿走“AI第一股”的名頭。

雪上加霜的是，在四小龍主賽道，人工智能圖像識別場景受到政策和輿論的阻力也越來越大。2020年下半年，對于強制使用人臉識別的抗議聲越來越高漲。今年央視3·15晚會，借智慧零售之名，無感“偷臉”的使用場景，又掀起一波涉及個人隱私問題的輿論危機。

圖源：央視

業(yè)內(nèi)人士向《IT時報》記者透露，3·15晚會之后，新零售場景下公共區(qū)域的攝像頭AI應(yīng)用可能會被禁止，人臉識別的一些商業(yè)場景面臨整改風(fēng)險。

以“AI四小龍”為代表的人工智能企業(yè)，下一個穩(wěn)妥且賺錢的場景落在哪里？

01

上市前夜

曠視、云從、依圖三家正在“流血上市”，招股書顯示，曠視四年虧損超130億元，依圖三年半虧損超70億元，云從三年虧損超20億元，依圖的研發(fā)投入占比幾乎是100%。

對高科技企業(yè)而言，人才就是資源，據(jù)大師兄App數(shù)據(jù)顯示，2019年，依圖科技公司員工的平均月薪達到28225元，比行業(yè)均值高出144個百分點。

然而，就在上市前夜，裁員、高管出走的傳聞逐漸成真。

上市中止、裁員、高管出走

3月11日依圖科創(chuàng)板上市中止，圖源：上交所科創(chuàng)板官網(wǎng)

在脈脈等社交平臺上，依圖裁員20%，云從上市前優(yōu)化等傳聞不脛而走，一批依圖前員工的履歷在2021年2月至3月間戛然而止，離職的人員集中于杭州醫(yī)療銷售團隊以及各地非核心研發(fā)崗。部分依圖、云從在職員工對《IT時報》記者表示，“這是正常優(yōu)化，上市前的主動調(diào)整”。

不過，“AI四小龍”放出的招聘崗位數(shù)量拉開了差距，在百度百聘聚合招聘平臺上，截至3月24日，曠視、依圖、云從的招聘崗位數(shù)量分別為13、14和38個，唯獨沒有公布具體上市時間表的商湯放出了411個招聘崗位。

可佐證的是，同在AI安防領(lǐng)域的兩家傳統(tǒng)硬件廠商�？低�視和大華股份，分別放出103、50個招聘崗位。

對于這些裁員、上市中止的傳聞，同為AI創(chuàng)業(yè)人員的譚謙（化名）并不感到意外，“上市前，CTO卻走了，肯定有問題，難道高管放著錢不要嗎？”

依圖申請IPO之際，原依圖科技CTO顏水成離職，甚至離開國內(nèi)人工智能圈，加入東南亞電商平臺Shopee。

原依圖科技CTO顏水成，圖源：依圖官網(wǎng)

無獨有偶，已開始上市輔導(dǎo)的AI企業(yè)格靈深瞳，其CTO鄧亞峰也被傳言離職。

人工智能圈之小，幾乎所有技術(shù)大拿都能與微軟亞洲研究院、姚班這些“黃埔軍�！碑a(chǎn)生聯(lián)系，人才至今仍是“AI四小龍”講好資本故事的重要砝碼。核心高管的離職，讓AI企業(yè)除了上市，暫時無路可退。

前幾年，隨著資本的瘋狂注入，“AI四小龍”估值水漲船高，但二級市場能否撐起“AI四小龍”動輒趨百億的估值？

公開資料顯示，商湯是“AI四小龍”中最吸金的公司，10輪融資累計金額約40億美元，另外三家融資總額分別為曠視約13.5億美元、云從約35億人民幣、依圖超4億美元。

2020年7月，世界人工智能大會召開時，商湯上市的傳言已經(jīng)發(fā)酵，言談之間，投資人和二級市場保薦機構(gòu)走向兩端，前者委婉地表達了想要盡快退出的意愿，后者則認為著急上市對需要長時間、高投入的人工智能企業(yè)來說并不是一件好事。

價值千萬的算法 跌價九成多

不上市，對于AI獨角獸來說，的確有點撐不下去了。

2017年至2018年，“AI四小龍”大多靠算法講故事。當(dāng)時間來到2019年，基于計算機視覺的AI賽道進入資本寒冬，融資規(guī)�？s水嚴重，據(jù)獵豹全球智庫數(shù)據(jù)，2019年國內(nèi)AI企業(yè)的融資金額比2018年下滑了34.8%。

與2018年相比，國內(nèi)AI企業(yè)2019融資金額下降幅度達到34.8%，融資數(shù)量下降幅度達到4成，圖源：獵豹全球智庫

“幾年前，一套人臉識別算法賣上千萬，現(xiàn)在只值40萬元�！�2019年，一位AI技術(shù)大拿從AI創(chuàng)業(yè)公司離職后說道。

仿佛一夜之間，人臉識別算法不值錢了，圖像識別算法的門檻越來越低，特別是在巨頭下場后。

百度率先提出All in AI并推出了“百度大腦”，找到了自動駕駛這條賽道；騰訊提出AI in all并創(chuàng)立優(yōu)圖實驗室；阿里則祭出了達摩院。這些動作都意味著，巨頭感知到自己手中數(shù)據(jù)的價值，他們試圖甩開AI算法公司，自建AI算法團隊。

螞蟻金服發(fā)布刷臉支付硬件“蜻蜓”，微信支付緊隨其后推出同類產(chǎn)品“青蛙”，算法均來自阿里和騰訊自家的算法團隊。

圖源：東方IC

在巨頭擁有的數(shù)據(jù)和渠道優(yōu)勢面前，AI公司幾乎沒太多還手之力。

“幾年前，廠商們還在依靠其專有的高級分析庫進行競爭，現(xiàn)在所有的入門級技術(shù)都可以通過開源庫獲得。即便是沒有AI經(jīng)驗的企業(yè)都可以駕馭這些算法�！� Gartner研究總監(jiān)孫鑫告訴《IT時報》記者，根據(jù)2020年Gartner人工智能調(diào)查報告，只有53%的AI算法原型最終被落地部署，這些算法需要不斷迭代。

中國工廠標(biāo)準(zhǔn)化水平低，一個工廠信息化就得要重新定制一套解決方案，其中投入的人力、研發(fā)和時間成本都非常高�！跋癜⒗锔�擅長于做可復(fù)制、規(guī)�；�的解決方案，應(yīng)用層驅(qū)動云產(chǎn)品的銷售，AI只是集成在其中的一個能力罷了�！睒I(yè)內(nèi)人士說道。

圖源：阿里云

AI中臺是阿里、華為、百度、商湯、依圖等平臺公司的強項�！癆I中臺融合了城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型場景中的多種復(fù)雜算法，提高了產(chǎn)品的場景適應(yīng)性，更加貼近用戶和市場的需求�！� 在同濟大學(xué)副研究員馬云龍看來，AI中臺會是未來的一大趨勢。

剛剛二次上市的百度，早在2020年5月中旬便發(fā)布了AI中臺，包括AI能力引擎、AI開發(fā)平臺兩大核心能力以及管理平臺。

圖源：百度

據(jù)《IT時報》記者當(dāng)時了解，AI能力引擎可以為企業(yè)提供百度已有的250多項成熟AI能力，也就是說，企業(yè)不需要具備太高的AI開發(fā)能力，便可以在百度AI中臺的基礎(chǔ)上，快速將這些AI能力賦能于自己的企業(yè)系統(tǒng)。

02

巨虧背后

AI企業(yè)普遍虧損，2020年，工信部賽迪研究院副總工程師、人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟秘書長安暉公布過一個數(shù)據(jù)，全球近90%的人工智能公司仍處于虧損狀態(tài)，中國AI產(chǎn)業(yè)鏈中90%以上的企業(yè)也處在虧損階段。

至于虧損的原因，AI獨角獸們說法略有不同，但不外乎投入研發(fā)、拓展業(yè)務(wù)、擴大團隊等原因。究其根本，是渠道、成本之戰(zhàn)。

盛世到寒冬：BAT下場奪食

“AI四小龍”的第一筆大單，或多或少與安防、金融有關(guān)。

當(dāng)支付寶尋找“刷臉支付”技術(shù)提供商時，曠視當(dāng)機立斷，拿下了第一個落地場景。

云從的第一單是幫海通證券做遠程開戶的身份認證系統(tǒng)，由此突圍金融領(lǐng)域。

依圖第一個大單在安防領(lǐng)域，憑借“蜻蜓眼系統(tǒng)”為蘇州市公安局破獲一起入室搶劫。在公安部門的支持下，依圖建立起全球最大的人像對比平臺，主要用于刑偵破案、反恐情報、治安防控和出入境管理等。

商湯的第一筆商業(yè)化大單來自中國移動的3億人手機實名制。

但隨著技術(shù)門檻降低，政府?dāng)?shù)據(jù)監(jiān)管趨嚴，輿論對隱私越來越關(guān)注，AI公司需要尋求更多落地場景賺錢，卻正面遇到了BAT。

分手故事早已上演，去年，在澄清李開復(fù)關(guān)于螞蟻金服為曠視提供人臉數(shù)據(jù)的“口誤”時，螞蟻金服透露，支付寶刷臉支付早已不再與曠視合作，雙方當(dāng)年的合作僅限曠視授權(quán)其圖像識別算法能力給螞蟻單獨部署與使用，螞蟻沒有將任何數(shù)據(jù)給曠視。

圖源：螞蟻集團微博

據(jù)曠視招股書顯示，2017年和2018年，曠視與阿里在個人物聯(lián)網(wǎng)解決方案的關(guān)聯(lián)交易分別為2064萬元和2616萬元，占曠視當(dāng)年相關(guān)業(yè)務(wù)營收的14.8%和15%，名副其實的大客戶。

圖源：曠視招股書

搶下“AI第一股”的百度，在智能交通、智慧金融、智慧城市、智能制造、智慧能源等多個賽道中快速擴張，且標(biāo)桿性案例眾多。以智能交通為例，2020年8月時，Apollo中標(biāo)廣州4.6億元新基建項目為例，該項目或是2020年國內(nèi)智能交通領(lǐng)域的最大訂單。

人臉識別這一賽道被巨頭奪食后，“AI四小龍”不得不重新尋找垂直賽道，那些BAT不涉足的領(lǐng)域。

難過“海華關(guān)”

安防，是“AI四小龍”都曾涉足的領(lǐng)域，但如今，傳統(tǒng)硬件廠商�？低�視、大華、宇視等企業(yè)的市場地位仍舊堅如磐石。

據(jù)艾媒咨詢發(fā)布的《2019年中國人工智能產(chǎn)業(yè)研究報告》，安防和金融領(lǐng)域成為人工智能賦能實體經(jīng)濟市場份額最多的兩大領(lǐng)域，占比分別為53.8%、15.8%。也就是說，安防是兵家必爭之地。

圖源：艾媒咨詢

“AI四小龍”和�？低�視、大華等傳統(tǒng)攝像頭硬件廠商近身肉搏，在這場渠道為王的戰(zhàn)役中，政府和B端客戶更愿意為硬件買單，“AI四小龍”被倒逼著做起了軟硬件集成的解決方案，甚至招兵買馬開拓渠道。

相似的故事再次上演，只是商戰(zhàn)的對手從BAT平臺公司變成了“海華”兩大硬件廠商。

�？低�視大數(shù)據(jù)方面專家告訴《IT時報》記者：“我們早就自建了算法團隊，但沒聽說過有數(shù)據(jù)中心。”

�？祱@區(qū)外的馬路上，布局著密密麻麻的攝像頭，自己收集測試數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)監(jiān)管趨嚴的當(dāng)下，連海康威視這些硬件企業(yè)都難以拿到充足的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練算法，特別是面向政府端的城市治理數(shù)據(jù)。

醫(yī)療數(shù)據(jù)訓(xùn)練成本高

疫情期間，依圖、商湯等AI公司，阿里云、華為云等平臺公司，不約而同地切入AI閱片這個細分賽道。

依圖是第一個跳出人臉識別賽道的，它能在新冠疫情暴發(fā)時，利用三天時間上線AI閱片系統(tǒng)，在上海市公共衛(wèi)生臨床中心上線并進行臨床實驗，就是基于在醫(yī)療影像分析領(lǐng)域布局早。

依圖AI閱片系統(tǒng)在上海公共衛(wèi)生臨床中心上線，圖源：依圖

AI輔助新冠肺炎的CT閱片，是一個典型基于小樣本數(shù)據(jù)進行AI訓(xùn)練的場景，依圖采用遷移學(xué)習(xí)和增強學(xué)習(xí)等算法建立模型，將誤診率控制在1%。

醫(yī)學(xué)影像分析的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，比我們熟悉的人臉識別、物體識別乃至語音識別的門檻都高，前者不僅需要資深的影像科醫(yī)生進行數(shù)據(jù)標(biāo)注，數(shù)據(jù)的獲取也非常困難。

據(jù)依圖公開的招股書顯示，其智能醫(yī)療臨床決策平臺在開發(fā)階段投入了1.17億元，這一平臺便是對不同類型的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)進行專家標(biāo)注，再通過深度學(xué)習(xí)使機器可以進行結(jié)構(gòu)化解析。

AI醫(yī)療數(shù)據(jù)訓(xùn)練的成本之高，僅次于其AI芯片及硬件產(chǎn)品的3.40億元開發(fā)成本以及城市視覺中樞平臺（針對城市治理開發(fā)的算法算力平臺）的6.08億元開發(fā)成本。

圖源：依圖招股書

投入高成本訓(xùn)練數(shù)據(jù)有其必要性，3月15日，劍橋大學(xué)領(lǐng)銜的一項最新研究發(fā)現(xiàn)，62個AI算法存在算法偏見和不可重復(fù)性等重大問題，都不具有新冠臨床診斷價值。因為這62個算法都存在一個普遍問題：缺乏影像科醫(yī)生和臨床醫(yī)生的參與。

AI公司每換一個主力賽道，數(shù)據(jù)訓(xùn)練成本就增長一波。

變換賽道的信號已傳導(dǎo)到生態(tài)鏈底層，早在2018年末，楊植（化名）的AI數(shù)據(jù)標(biāo)注團隊已經(jīng)接不到人臉識別標(biāo)注的訂單。2019年，他們團隊開始為自動駕駛的圖像識別標(biāo)注。如今，標(biāo)注的圖像變成了雷達圖案，對熟練的數(shù)據(jù)標(biāo)注工人來說，相較于圖像識別的簡單打點拉框，標(biāo)注一張雷達圖的單價漲了30%。

AI發(fā)展初期，基于圖像識別的數(shù)據(jù)標(biāo)注門檻低，多在小作坊中完成。這些數(shù)據(jù)可能會存在一定的污染和偏見，隨著數(shù)據(jù)標(biāo)注的專業(yè)門檻提高，數(shù)據(jù)標(biāo)注和訓(xùn)練的成本也越來越高。

“數(shù)據(jù)訓(xùn)練成本增高只是一部分原因，一般來說，業(yè)務(wù)不聚焦，銷售主導(dǎo)型的AI公司都活得越來越差�！苯佑|了越來越多的AI企業(yè)后，楊植摸到了一些門道。

03

下一個必爭之地

圖源：《攻守道》劇照

基于小數(shù)據(jù)的算法，長尾的場景，是平臺公司和普通大數(shù)據(jù)公司還不會侵入的領(lǐng)域。

而未來城市治理必然需要深入城市的毛細血管中，這種長尾小眾需求將是“AI四小龍”可競爭的領(lǐng)域。

長尾應(yīng)用成新藍海

在上海市長寧區(qū)，記者模擬了一次共享單車亂停放，12分鐘后便有志愿者將共享單車�；亓酥付▍^(qū)域。亂丟垃圾9分鐘后，也完成了從發(fā)現(xiàn)到被處置全過程。

商湯共享單車違停、亂丟垃圾檢測，圖源：商湯

疫情期間，西班牙政府限制大家出行，但允許遛狗，于是有人遛起了玩具狗，有的人甚至扮起了狗。

圖源：Twitter

在這些場景面前，AI還是弱智的。

一家電信運營商人士也向《IT時報》記者透露，此前上海市政府部門也曾提出一個檢測居民是否牽狗繩的需求，但經(jīng)過技術(shù)評估后發(fā)現(xiàn)，為了解決這個小眾場景需求，人力、算力等成本都會呈指數(shù)級增長，沒有辦法將此類場景做成一個通用的產(chǎn)品，同時，缺乏數(shù)據(jù)也成為一個新問題。

共享單車違停、亂丟垃圾、遛狗合規(guī)性等等場景，都是一些小眾、長尾需求，但如果按照現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)方式，會遇到缺乏數(shù)據(jù)，場景不夠聚焦的挑戰(zhàn)，成本更高。

2020年世界人工智能大會，商湯CEO徐立沒有花太多時間介紹投入50億建成的AI超算中心，卻花了大篇幅介紹長尾應(yīng)用。

圖源：商湯

在BAT都斥巨資打造超算中心、數(shù)據(jù)中心的當(dāng)下，商湯在算力上的優(yōu)勢在被逐漸追平，它希望在長尾應(yīng)用場景上，會比BAT、云平臺公司更具競爭力。

政府推動數(shù)據(jù)開放

2035年，上海將建成具有世界影響力的“國際數(shù)字之都”。

上海政府傳達出明確的信號，“政府希望在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中把AI等新技術(shù)用到城市治理方面，在提高政府的運行效率的同時，也為本土AI企業(yè)提供了豐富的實驗平臺�！瘪R云龍認為。

城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型，AI企業(yè)的機會在哪里？

圖源：《關(guān)于全面推進上海城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意見公布》

馬云龍解讀稱，政府在轉(zhuǎn)型規(guī)劃中提出的對態(tài)勢全面感知、風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警、資源統(tǒng)籌調(diào)度、行動人機協(xié)同等需求，分別對應(yīng)仿真技術(shù)、預(yù)測技術(shù)、優(yōu)化技術(shù)和自動化技術(shù)等，這些技術(shù)在以往落地時，總會有一定難度，但現(xiàn)在來看，城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求更強調(diào)全面態(tài)勢和預(yù)判，這將引導(dǎo)政府和企業(yè)服務(wù)商加快技術(shù)開發(fā)和信息化投入，而高校也有望通過更靈活的機制，將技術(shù)產(chǎn)業(yè)化。

缺乏數(shù)據(jù)怎么辦？公共數(shù)據(jù)又將如何開放？

以前企業(yè)如果想從政府手中得到部分數(shù)據(jù)，在保證數(shù)據(jù)安全性的前提下，企業(yè)需要經(jīng)過一整套成熟和復(fù)雜的申請流程，最后通過立項甄選企業(yè)。如今，上海市普陀區(qū)政府正在嘗試建立數(shù)字化轉(zhuǎn)型實驗室等方式，優(yōu)化開放流程數(shù)據(jù)。

馬云龍也看好上海各區(qū)政府開放數(shù)據(jù)的嘗試，“一旦這種模式在上海發(fā)展成熟，將會復(fù)制到長三角區(qū)域，甚至可以在全國范圍內(nèi)進行推廣”。

對“AI四小龍”來說，上市是拐角，穿過“死亡的幽谷”，才是“成年典禮”。守好用戶數(shù)據(jù)和個人隱私的生死線，尋找新的城市治理、金融風(fēng)控等場景，才有長尾應(yīng)用誕生的可能性。