依图中止，旷视受理，谜一般的中国AI公司正在经历什么？

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撰文 | 段超

3月11日，因发行人及保荐人主动要求，上交所中止审核依图科技科创板上市申请。

而就在依图科技按下暂停键的时候，3月12日，“AI四小龙”之一的旷视科技，首次公开发行存托凭证并在科创板上市的申请获受理。

目前从“AI四小龙”上市进度看，依图科技中止IPO，旷视科技受理，云从科技IPO已被问询，而商汤科技暂未对外披露上市计划。“AI视觉第一股”花落谁家，还需拭目以待。

但这背后有一个问题已经充分暴露，那就是中国人工智能企业的商业模式到底是什么？其可持续盈利增长点到底在哪里？在商业上，创造的价值到底是什么？

核心竞争力到底是什么？

2016 年、2017 年和 2018 年，旷视分别亏损人民币 3.428 亿元、7.588 亿和 33.516 亿。之后2019 年上半年由于优先股公允值变动亏损人民币 52.002 亿元，暂不进入考虑范畴。

总之一句话，一直在亏损。而且营收越大，亏损越多，这和卖机械臂何其相似。

再来看一下旷视科技的主营业务，招股书显示目前其主营业务是深度学习框架Brain++与全栈解决方案（个人物联网、城市及社区物联网、供应链物联网）。

旷视科技各部分主营业务占比 

来源：旷视科技招股说明书

个人物联网基本上就是手机的摄像头能做的事，图片处理、美化等，还有就是多camera的方案，总的来说就是AI+camera。

城市及社区智能主要提供城市管理方案和智能社区管理方案一大一小两套方案，大致来说就是云平台+智慧城市/社区等系统性整合分析的方案，主要接政府单子。

供应链物联网基本可以理解为物流系统改造，机器人操作系统--河图，此外还投资或收购了包括鲸仓科技、艾瑞思机器人等数家物流机器人公司。

总之，现阶段旷视科技就是一个不折不扣的解决方案公司，主要竞争力就是算法，但是现阶段，算法能作为核心竞争力吗？业内现在也是众说纷纭。

但有一点可以肯定，在未来算法趋同的时代，对商业模式的理解和认知才是解决问题的关键。

所以旷视科技在招股书中尤其强调，公司所经营的行业竞争十分激烈，且在多个主要业务领域面对竞争。倘我们未能在现有或日后竞争对手中脱颖而出，则我们的业务、财务状况及经营业绩或会受到重大且不利影响。

其中除了和同类型其他公司的竞争之外，和已涉足的各垂直领域内并非专注人工智能的现有参与者的竞争将会是重中之重。

技术与落地：从软到硬的蜕变

为了与这些产品已经落地的企业竞争，旷视在产品与技术布局上由软转硬的趋势愈加明显。

近年来，人工智能算法出身的技术公司越来越意识到一个真理：相比大同小异的算法软件，摄像头和服务器才是更为硬核的资产，是创收的主力军。

在城市物联网领域，旷视已经深入摄像头、边缘服务器、云端服务器三大硬件领域，相继推出 30 余款 MegEye 系列摄像头，用于城市道路、 商业网点等不同场景。边缘服务器 MegBox 可同时支持最多 16 路摄像头捕获的 1080P 分辨率视频流的实时分析。

此外，旷视还提供第三方设计及制造服务器以支撑云端任务。这些服务器安装了旷视的平台软件和应用软件，并针对目标场景进行专项优化。

这块的直接竞争对手就是以海康威视为首的国内安防巨头。

2017年，公司进入供应链物联网领域，随后推出了智慧物流操作系统“河图”，并自研包括AMR机器人、SLAM导航智能无人叉车、人工智能堆垛机等多款智慧物流硬件。在供应链物联网领域，公司已向鞋服、医药、智能制造、零售电商等多个行业的客户提供了仓库、工场及零售店的智能化升级改造。

直接竞争对手包括海康机器人、极智嘉、快仓、斯坦德机器人、优艾智合、迦智科技、灵动科技、隆博科技等一众国内物流机器人企业。

公司自主研发的供应链AIoT操作系统通过统一管理物流作业流程、仓库库存库位、各类机器人和自动化装备，借助AI智能调度的算法能力优化物流作业效率，可以为物流场景打造高效率、低成本的解决方案。

该系统具备“同构仿真”能力，让项目在落地之前可以在数字模拟坏境中得到充分验证，从而大幅提升项目的最终实施效果。

例如，为了模拟物理世界中的AMR，旷视科技会在数字世界中建立AMR模型，并在此基础上进行全面的物理校正，包括异常、物理参数等等，从而实现高度真实的模拟。

旷视科技创始人兼 CEO 印奇在致投资者信中表示：“我们希望成为各行各业的大脑创建者，为物联网行业上下游企业提供核心技术，对旷视来说，强化核心技术优势比扩大业务规模更重要。”

但是，要成为行业大脑显然不是单纯依靠深度学习技术就能够实现，哪怕在人工智能领域也不应该只有深度学习技术的分支在起作用。尤其对于旷视科技的供应链业务来讲，to B的业务一定要深入现场，与工艺紧密相连才能产生价值。

一位不愿意透漏姓名的物流机器人从业者也表示：“近年来，旷视科技基于其强大的逻辑算法，从集成项目入手向上游本体布局发展，逻辑上OK。但是工业行业大量存在非标需求，需要对客户现场有着充分理解，虽然近年来，旷视科技在业内高薪挖人，但是对其成长性和可持续性还是持怀疑态度。”

做专与做精背后

这样的技术布局不免让人产生疑问：是否会让旷视出现技术发展路线过于狭窄的问题？

其实这也是现在中国AI企业普遍的一个大问题：怎么样商业落地？选择的赛道小了，商业落地撑不起估值，单纯的讲故事，难盈利。现阶段，难盈利就难上市，难上市资本就拿不到回报，拿不到回报，资本就着急上火，就倒逼公司管理层，管理层在不作假的办法下好像也没有啥思路。

乍一看，好像是个死结。

由于AI必须结合具体行业或场景落地，在结合A场景完成产品化落地后，随之而来的问题必然是如何快速迁移到B场景、C场景……而规模化迁移实际包含的是业务、数据和模型三者的迁移，不同行业间的业务、关注的数据以及构建的AI模型也有所差异。

对于大部分AI公司而言，技术落地与实现商业化，任重而道远。公司在融资期需要“讲故事”，但现在需要拿出真实的落地数据和商业化方案，AI公司必须将重心从融资转向业务。这也是2019年至今，融资热度大幅下降的原因之一。

2021年，AI行业将加速洗牌，难以规模化或技术落地的企业，将被淘汰出局。而此次依图中止后，投资人的口袋更紧了，也更理性了，不烧钱下的商业盈利，即将成为必选项。

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