商汤科技IPO，被资本热捧的AI到底是不是一门好生意？

今天，AI已经成为了一个所有人耳熟能详的名词了，各种各样的AI公司层出不穷，行业中最耀眼永远只是塔尖上的少数……

旷视 科技 、依图 科技 、云从 科技 和商汤 科技 就属于这一类少数派，这四家企业也被称为“AI四小龙”。

最近商汤 科技 开始IPO，我们就从它谈起，来看看AI这项业务到底行不行。

商汤 科技 属于含着金钥匙长大的邻家小孩，学习能力出众，自然也特别受到金主爸爸的疼爱，从来都不缺钱，喊一声，就有资本送钱来了。

商汤 科技 成立之初就在全球首次突破了人眼识别能力，自研算法在人脸数据库中的识别准确率高达9852%，3个月后，商汤把这一数字提高到了9955%。

根据天眼查的数据显示，商汤 科技 从成立到现在，共获得了12轮融资，融资总额超过52亿美元，投资人遍布国内外。

其中不乏阿里、苏宁这样的国内互联网巨头，还有招商证券、中金证券、东方证券这样的国资券商，还有高通创投、软银这样的国外顶级创投机构，厉害的是，这里面还出现了万达的身影。

简单来说，商汤 科技 既被国内看好，同时也被国外看好，即被互联网行业看好，还能被传统行业的房地产商看好，大有未来 科技 之光的架势。

当然，它也确实用一系列的实力证明了自己。

2016年，商汤 科技 研发的自动驾驶平台刷新了行人及车辆识别领域的世界纪录，2020年，商汤 科技 又完成了首个专业用人工智能芯片STPU流片，2021年，商汤又建造了世界上最大的计算机视觉模型，参数超过了300亿个。

我们过去的文章里经常说，研发是一个 科技 企业的立身之本，商汤 科技 确实是做到了。

招股书上显示，从2018年到2020年，商汤 科技 的研发费用占比分别是46%、63%、71%，他一家公司就囊括了40位教授、250多名博士，以及3593名科学家和工程师。

但是，在光芒的背后，是一谈到赚钱就掉链子，这也确实挺尴尬的。

在充足资金与研发人员的投入之下，商汤 科技 在全球的各类竞赛中拿到了70多个冠军，发表了超过600篇顶级学术论文，拥有8000多个专利申请。

但是，根据商汤 科技 的招股书显示，从2018年到2021年上半年，商汤 科技 的营收分别是185亿、303亿、345亿、1652亿。

看着还不错，但同期他们分别亏损了3428亿、4963亿、12158亿和3703亿，三个财年加上今年上半年总共亏损达到了24252亿。

融资来的52亿美元基本上快亏得差不多了。

一边是技术的绽放与资本的热捧，另一边是长期陷入利润不佳的窘境，商汤 科技 的问题到底出在哪里了呢？

我们从技术，市场供需这两个纬度来看。

第一、再好的技术落地都需要时间。

我们在过去的文章里谈过关于产研结合的问题。

科技 的发展，企业的壮大是需要让更多的研究和专利能落地商用的。

虽然商汤 科技 在顶级期刊上发表了诸多论文，而且专利数量也相当庞大，但作为一家企业来说，研究的目的是为了能让技术落地，并且推向市场，被市场所接受，而不是单纯的秀论文数量。

而且，在技术深度方面，商汤 科技 拥有自己的独占技术其实并不多。

它的很多技术和专利是根据公开论文，开源代码的基础上实现的应用，虽然读懂这些公开论文的门槛很高，但对于人才济济的 科技 大厂来说，这不是什么太深的护城河。

比如在活体识别这个领域，玩家不仅只有商汤，云从这样的AI 科技 ，百度、腾讯也拥有深厚的技术积淀。

百度钱包用的就是自家的技术，腾讯的微众银行用的也是自家的技术。

前边提到的人脸识别准确率，百度在2015年达到了9977%，刷新了商汤的纪录。

面对BAT这样的老牌大厂，商汤的技术护城河仍然是一个问题。

第二、市场供需还未爆发，业务领域细分且垂直。

不了解AI的人仿佛都觉得AI是个筐，啥都能往里装，万物皆可AI。

客观来说，AI是未来没错，但它并不是对现有产业的颠覆，更多的是一种赋能，高效的赋能。

比如用AI赋能垃圾分类，用智能化监管代替人工监管；比如AI赋能药物研发，谷歌就专门推出了可识别蛋白质结晶的AI系统，用于药物开发。

本质上，AI的价值是提高传统产业的生产效率，解放生产力。

AI这个赛道非常的广阔，实际上的业务十分细分、垂直。

目前被应用最多的是计算机视觉识别。

2020年中国的计算机视觉识别市场规模也不足150亿，这个规模的产业，无论是深度还是广度上都远远不能和手机、 汽车 这些万亿产业相比。

小池塘也很难养出大鱼来。

另一方面，国内AI产业化高度依赖于政府项目，比如智慧城市、智慧生活、智慧商业几大板块。

商汤 科技 的业务中，87%的业务都是来自于智慧商业和智慧城市两大板块。

但这也牵扯到了另一个问题，AI四小龙并没有独立获取项目的能力，项目真正的来源都在一些央企总包方手里。

智慧城市听上去很美好，可城市的智能化改造是一项大工程，项目周期至少需要3年，涉及的流程繁多，商汤等AI新兴势力所做的事只是诸多环节之一。

由于AI产业的碎片化特征，这就导致不同的用户需求不同，无法用同一个标准去面对所有人，这自然就很难形成规模化。

项目之间的差异，使得上一个项目的方案在这个项目无法适用，亏损就成为了常态。

从市场竞争的层面上看。

华为、腾讯、百度这些平台型巨头都在切入AI领域，甚至传统的半导体企业，比如德州仪器、英特尔、英伟达都在半道研发自己的AI解决方案。

举个简单的例子，在AI被广泛应用的安防行业当中，安防行业的原生巨头海康威视也在研发自己的AI解决方案，而且相对于商汤 科技 来说，海康威视本身就是终端生产商，更具有拿项目的优势。

仅以营收比较，2020年，商汤的营收245亿，而海康威视的营收635亿，换句话来说，商汤的规模只有海康威视的5%不到，海康威视对商汤具有碾压优势。

上面所说的这些问题，不仅仅是针对一家商汤 科技 ，而是整个AI产业的企业都需要面对的问题。

其实，我们仔细对比一下AI四小龙，会发现这几家的处境都出奇的相似。

从过往的财报来看，AI四小龙都是亏损比营收多，营收越多，亏损越大。

这四家企业的崛起，都和中国安防摄像头的升级息息相关，简单地说就是吃到了政府升级安防项目的红利。

面对越来越多的亏损，投资人很着急，四小龙也很着急，所以在最近一年多时间里，四小龙都在集体冲击IPO。

作为 科技 企业，四小龙大书特书的都是自己的研发投入，旷视 科技 、云从 科技 和依图 科技 ，研发占比都超过了50%，商汤 科技 的研发占比更是高达70%。

在这些漂亮数字的背后，还得回到怎么样找到盈利模式这个本质的问题上来。

我们可以把视线转向另外一家AI企业，号称AI芯片第一股的寒武纪。

当年风光无限，成功登陆科创板的寒武纪，最高市值高达1191亿。

但后来，整个股价一路走跌，市值只剩下406亿，跌去6成之多。

寒武纪也是长期在研发上高投入，在AI芯片产业同样面对来自华为、百度这些巨头的夹击，自身造血能力不够，导致市场不看好。

对于一个 科技 企业来说，它跟平台型企业不一样。

京东持续亏损了12年，但它的商业模式很清晰，京东用12年的亏损回答了市场一个问题， 淘宝天猫跟我竞争，我凭什么能活下去？

答案是京东用巨资砸出来的基础物流设施，这是京东底层的护城河。

不解决根本的盈利和路线问题，即使上市融到了更多的资金，企业也只是拖延时间而已。

当前AI四小龙们还没有一条明确、长远的盈利模式。

不管是从技术上，还是未来的发展路径上，并没有一个可以信服的指引给到市场，自然也很难得市场认可。

在过去的文章中，我经常说技术是 科技 企业的立身之本，但我们也要时常问问自己，这些技术是不是我们的客户真正需要的？假如腾讯和阿里也要做这项业务，凭什么我能活下去？

回顾一下前辈们，台积电的技术很牛逼，全球第一，但这项技术的根基是在台积电创新的晶圆代工模式。

明白客户需要什么，比追求产品技术的先进性，可能更为重要，利润思维，一定不能舍去。

当然，AI未来一定是一门大产业，现在它仍然具有一定的超前性。

市场还没有快速发展到那一步，还需要更多的积累。

我们的AI企业还需要时间，需要尽快找到自己的商业模式和领域，助力和赋能更多的相关企业实现产业的升级。

但是，这个前提是路要扎扎实实地走，别贪快，贪快就容易摔倒。

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责任编辑 | 罗英凡

“推动数字经济与实体经济的融合是非常有必要的。以商汤 科技 来说，单说人工智能（AI）技术本身意义不大，只有做‘AI+’——把AI应用到具体领域、具体场景的时候才能发挥出它真正的价值。”11月13日，2021（第十九届）中国企业竞争力年会周在京举办，商汤 科技 首席营销官金俊在参与“求索·新发展——2021中经前沿 科技 与创新发展论坛”时如是表示。

谈及新型实体企业，金俊认为应该具备两个重要特征。第一是具备极强的数字 科技 创新能力，即所谓的“硬核 科技 ”，第二个是需要对服务的实体企业的具体使用场景和领域具有非常深刻的理解，能够将数字 科技 能力应用到各个行业中，推动实体经济高质量发展。

AI+ 加速落地应用

金俊指出，商汤 科技 作为一家AI软件公司，面临最重要的挑战和考验在于如何加速AI在实体企业中的落地。目前来看，商汤 科技 已覆盖的行业领域非常广泛，包括智慧商业、智慧城市、智慧生活、智能 汽车 四大板块，而每个板块又涵盖了各种具体的应用场景，不乏分散的、非常长尾的应用。

以智能制造为例，金俊透露，商汤 科技 在过去几年的摸索中，从销售到技术，再到运营等各个环节的工作人员都需要去深入一线场景，与场景需求方联合创新，将AI技术与实用场景结合起来。比如在 汽车 生产线的金属冲压工艺过程中，传统模式下，单靠质检人员很难发现金属零件中种类众多且细微的缺陷，再加上不同的质检人员在熟练程度上的差异，极大地影响了制造效率，而当商汤 科技 面向智慧商业的“商汤方舟企业开放平台”应用在这样具体的长尾场景后，能够在6~12秒之内自动检测到超过34种缺陷，检测率超过 99%，从而保障了 汽车 企业的生产线高稳定性地全天候运行。

除此之外，AI赋能工业实体经济的典型场景还包括电网、高铁巡检等的基础设施维护、工厂园区安全管理等，在很大程度上，AI技术代替了一些比较危险的工作，一方面解决用工难的问题，另一方面也保障了工人的生命安全。

与此同时，商汤 科技 还践行 科技 普惠，AI+教育、AI+医疗的落地能够使边远地区的普通人更平等地享受到相对稀缺的优质教育和医疗资源，希望通过AI+推动数字经济和实体经济融合的同时，能够更深刻地改变人类生活。

投入56亿元建立大型人工智能计算与赋能数据中心AIDC

AI+赋能千行百业的基础是商汤 科技 不断提升自身的AI技术及创新能力。金俊介绍道，就在今年7月份，商汤 科技 发布了自公司创立之初就不断打磨的AI基础设施——SenseCore商汤AI大装置，即打通了算力、算法和平台，能够大幅度降低人工智能各个生产要素的成本，帮助企业客户实现降本增效。

“商汤 科技 目前正在上海临港打造一个AI数据中心，投入金额达56亿元，建成之后它将成为亚洲最大的AI算力中心之一。”金俊如是说。

栾青认为， AI是把现实世界数字化的重要工具。有了人工智能，就可以在虚拟世界里更快生成人、物、场景，大大降低元宇宙的构建门槛和成本 。AR/VR与AI的结合，能跨行业解决很多不同问题。除了 游戏 、社交外，在工业、建筑、医疗等产业数字化领域，也有比较多的应用空间。

不过，栾青也指出，目前相关产业还是处于初期发展的阶段，不管是硬件体验、内容生成平台，还是所涉及的经济系统、授权认证系统等均需时间来建立。 五年通常被认为是硬件的一个迭代周期，而最终的成熟时间依然很难预测 。但在终极的数字世界建立之前，会有比较多的雏形形态，能够解决日常生活中的一些问题。

人工智能的核心，在于持续把现实世界数字化

栾青：不管是称其为元宇宙，还是叫混合现实，或者数字世界也好，类似的概念已经存在非常久了。目前来看，AI所起到的作用主要包括三个方面。

首先，人需要拥有一个新的身份，AI将帮助大家以数字分身Avatar，更好地进入到虚拟世界里；其次是虚拟世界的多模态人机交互体验，即这些数字人对不同的虚拟世界、不同服务进行人机的交互；第三，虚拟要与真实结合，AI可以更快速地构建虚拟世界。

《科创板日报》：当下已经有哪些落地的应用场景？

栾青：目前所基于的载体是各类屏幕、电子设备，比如手机、电脑、大屏，当然还有开始初步应用的VR和AR眼镜。

在To C的应用方面，包括了各种各样的VR社交应用、会议系统等。在To B的方向，较为常见的是通过智能数字人，来替代某一项服务的重复性劳动。比如在商场、银行、医院等，数字人可以帮助前台来完成刷卡、来访登记等这些简单、重复的工作。

AI还能实现三维内容的快速生成，比如通过无人机或者手机快速扫描，就可以把现实场景在数字空间里建立起来。这在智慧城市的管理，智能遥感技术的应用已经非常多了。

在今年冬奥会期间，我们就对冰壶赛场冰立方的整个场馆进行了三维数字化。通过AI技术捕捉冰壶在三维场景中的位置，成功实现了在超大空间范围内，远距离精准检测并识别定位跟踪可能被遮挡的运动冰壶。不仅如此，我们还通过“虚实结合”的方式，在现场大屏和咪咕视频还原冰壶的运动轨迹曲线。这不仅可以帮助运动员分析研判对战形式，适时调整战术，还能让观众更好地了解和感受冰壶运动的精髓。

《科创板日报》：完成对水立方场景的三维数字化重建，大概需要多久时间？

栾青：我们在场馆内走一圈的时间大概是十几、二十分钟，然后在两个小时之内就能把整个水立方冰壶比赛场馆进行完整建模。这还是普通服务器的建模速度，如果使用性能更强的服务器，还有可能会更快。

《科创板日报》：AI为现实世界数字化所带来的效率提升，您有没有相关的数据？

栾青：比如， 过去建立一个数字人，平均时长大概剩3-4个月。通过AI的优化之后，在初步情况下可达到一个月以内。未来我们还将会把整个流程优化到以天为单位的级别 ，这样可以让很多行业高效率使用自己的虚拟形象代言人，这是我们正在努力的方向。

可以说，现实世界数字化，是AI最核心在做的事情。如何更快生成人、物、场景，降低成本和门槛，而不是需要专业的设计师花很长时间才能做完。

《科创板日报》：所谓现实世界数字化，在产业化场景也有应用空间，比如说像工业领域一直在提的数字孪生。

栾青：是的， 三维建模和数字化管理是比较通用的技能，可以跨行业解决很多不同问题 。在工业、建筑、医疗等等，都有比较多的可能性。

其中，工业是非常典型的场景。我们也实现了许多工厂，包括对工业园区、工业厂房等的快速三维建模。通过快速三维建模后，对现有的各种摄像头设备或者其他分配的信号进行连接，就形成了一个典型的数字孪生场景。

AI的优势在于，不需要设计师进行场景的三维重建 ，这是一项较为劳动力密集的工作。我们用 普通的民用摄像头产品，甚至手机围绕现场走一圈就可以把场景快速地建立出来 。

而且这些部署的摄像头，可以实现三维高清定位，快速地标定至三维的空间位置中，这样不管厂区还是园区的数字化管理就会非常高效地进行。

数据化和硬件体验是两大挑战

《科创板日报》：“AI+XR”的结合应用还是处于初期发展阶段，您觉得可能还存在哪些挑战？

栾青：挑战主要有两个方面。

首先是体验。这是需要全行业一起解决的事情，包括大家常说的VR或AR内容生态，依赖整个行业一系列的技术提升，把整个体验和内容建立起来。

其次则是数据化。虚拟世界或者说数字世界的存在，最终要帮助到真实世界解决实际的问题。但挑战在于，很多的场景是具有长尾效应。比如在工厂，有些设备是在别的厂区见不到的，或者在这个特殊行业才拥有的，那就需要进行一系列长尾内容的数据化。 如何高效率低成本识别不同的内容，并且实时的数据化到我们系统当中，这也是一大挑战 。

《科创板日报》:虚拟现实应用要真正发展起来的话，可能涉及到哪些关键产业链？

栾青：首先 硬件的产业链肯定是第一步 。必须采用大家习惯、能够日常使用的体验方式，才能普及。就像手机如果非常重，又很昂贵，那么大家不太可能用起来，很多应用也无从落脚。

所以，硬件成本的降低，以及重量、散热、耗能等的提升，仍然要不断去攻克的瓶颈。由此来看， 光学显示，包括轻量化的芯片等，应该都会有较强的发展空间。同时，基于硬件的各种智能化，包括手势识别、面部驱动，三维人建模等内容工具，也亟待发展 。

内容生成平台也非常关键 。三维比二维的内容制作要复杂很多。以前可能只有 游戏 厂商，需要做复杂的三维内容，但投入也是非常大的。 如果我们希望走向全民普适，比如银行、商场、办事大厅等，都进入到三维数字世界之中，你发现成本就会变得非常巨大 。各种各样高效的内容生产工具和平台也会有一轮需要被突破的过程。

此外，如果所有人都需要在三维互联网进行更深入地交流，那么大规模云端的协同性计算，也会有一个巨大的发展契机。当然，还包括经济系统、授权认证系统等，都要在这个体系下被建立起来。

看好数字文创和数字人

《科创板日报》：您预估成熟期需要多久呢？

栾青：现在还比较难预测。不过， 在终极的数字世界建立之前，会有比较多的雏形形态，可以解决日常生活中比较多的问题 。

比如刚才提到的数字人在垂直领域的应用，已经可以消除很多服务体验和效率上的难点。并不一定非要有全新的硬件或者不同的内容生产生态。只要在专业领域做得比较好，就可以有效地提升生产效率。这种行业级别的应用，我们认为已经到来了。

而 全民的、普适性的三维互联网级别，可能还需要一定的发展周期，大家常说5年是一个硬件迭代周期，我们也拭目以待 。

《科创板日报》：目前比较有前景的应用，除了数字人之外还有哪些？

栾青：数字世界需要各种各样的内容，人是一方面，物是另一方面。把很多现实物品进行数字化，也已经成为一个重要的体验环节。

在这方面，数字文创拥有比较大的发展契机。我们已经与敦煌、故宫等大型IP合作，来进行数字内容的体验提升，更好地展示中国传统文化的魅力。

事实上，数字世界可以有更大的创造空间，展示现实文创产品展现不了的内容。 过去是数字赋能实物，现在是实物赋能数字，通过AI/AR的方式，把虚拟的数字内容附着在实体上面，这是我们对数字文创的定义 。

《科创板日报》：您在人工智能从事研究工作多年，您认为人工智能对人类而言，所具有的最大意义是什么？

栾青：人工智能本质上模拟了人类大脑处理信号的方式。在人工智能出现之前，计算机只能处理数字化的信号，没有办法表达自己的思想，依然需要人对这些信号进行解析，才让其变得有意义。

人工智能出现，首先是把现实世界数字化。这样计算机在很多领域就能看懂现实世界的信号，而不用依靠人力。计算机可以自动地、主动去做一些事情，这样提升了数据处理的效率。 其核心是解决了信息入口的问题。也就是原先需要人进行输入，现在整个世界的数据信息不断自动地流入到计算世界里。

当然，人工智能不只是解决入口问题，还要进行各种三维数字内容生成，这是另一价值所在。这方面，人工智能可以把许多重复性劳动替代掉，也是我认为未来重要的发展方向。

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