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豹变|AI创业明星失速：融资乏力，“病急乱投医”，商汤怎么了？


豹变|AI创业明星失速：融资乏力，“病急乱投医”，商汤怎么了？
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「核心提示」
技术的光环褪去 ， 资本的热情消散 ， AI四小龙旷视、依图、云从、商汤不得不在产品上厮杀 ， 让投资人看到盈利的可能性 。 然而 ， 在没有持续投资的情况下 ， 加快上马的新业务 ， 只能让本不富裕的公司 ， 更加雪上加霜 。 商汤需要停下来想一想 ， 自己的核心竞争力到底是什么 。
作者｜木宇
编辑｜张洋
2018年11月 ， 香港中文大学教授汤晓鸥 ， 被邀请参加民营企业座谈会 ， 他落座后 ， 身边是一水的明星大佬 ， 马化腾、李彦宏、雷军、张近东、宗庆后齐聚一堂 。。
会上 ， 有十位企业家发言 ， 有万向集团的总裁鲁伟鼎 ， 有恒瑞医药的董事长孙飘扬 ， 跟他们相比 ， 汤晓鸥显得默默无闻 ， 不过他也是发言人之一 ， 身份不再是教授 ， 而是商汤科技的董事长 。
他主要谈人工智能 ， 发言时间不长 ， 准备的发言稿只有1124个字 。 关于人工智能 ， 汤晓鸥提了两条建议：科学规划 ， 布局人工智能发展；鼓励国企与民企联手 ， 推动国际合作 。
会议结束后 ， 汤晓鸥还在央视露脸 ， 谈到他参与座谈会的感受是：“信心”满满 。
那一年 ， 商汤科技是资本圈炙手可热的公司 ， 一年之内完成C轮、C+轮和D轮融资 ， 狂揽超过22亿美元（约合人民币150亿元） ， 软银、淡马锡、老虎基金抢着跟投 。
从香港中文大学一个没有电话、没有工位的“皮包公司” ， 到知名投资机构抢投 ， 商汤科技只用了四年时间 ， 如今估值已经超过100亿美元 。
今年7月份 ， AI芯片第一股寒武纪登录科创板 ， 首日开盘上涨290% ， 市值突破1000亿元 ， 所有AI赛道的创业公司耳旁都响起了一个倒计时——何时才能上市？
AI四小龙之一 ， 有“融资机器”之称的商汤科技 ， 自然被推到了风口浪尖 。 彭博社报道 ， 商汤科技正考虑在香港、上海两地进行IPO ， 另有媒体报道 ， 商汤科技计划在年内完成10-15亿美元的新一轮融资 。
面对外界的议论纷纷 ， 商汤保持了缄默 。 时至今日 ， 新一轮融资尚未落地 ， “商汤太贵”的论调却已甚嚣尘上 。
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“融资机器”乏力
资本的狂热褪去 ， AI行业是否有利可图成为衡量的标准 ， 融资变得更加困难 。
商汤科技已经近两年没有融资了 。
2020年 ， AI四小龙之中 ， 依图科技完成2亿美元融资 ， 云从科技完成18亿元的融资 ， 旷视科技则在等待上市中 ， 唯独商汤科技的融资至今还没落地 。
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商汤科技的上一轮融资 ， 还停留在2018年9月 ， 软银一举投了10亿美元 。 这笔巨额投资既为商汤提供了充足弹药 ， 也将其置于一个尴尬的境地 ， 此轮完成后 ， 商汤成为了业内估值最高的独角兽 ， 外界质疑接踵而来——真的值这么多钱吗？
这其实是整个AI行业都面临的问题 ， 只不过商汤被推到了潮水的最前方 。
分水岭在2016年3月 ， 一场预谋已久的AI事件彻底改变了一切——谷歌研发的AlphaGo击败了围棋世界冠军李世石 ， 世人震惊于算法的威力 ， 资本嗅到了不寻常的气息 。 与此同时 ， 移动互联网商业模式创新也走到了尽头 ， 山头已现 ， 泡沫丛生 ， 一片狼藉 ， 资本从这块根据地批量撤出 ， 转向以技术为核心驱动力的AI创业公司 。
在此之前 ， 商汤还只是一家小有名气的AI创业公司 ， 刚完成两轮融资 ， 每轮还停留在几千万美元的额度 。 之后 ， 各路资本纷纷登门拜访 ， 当年12月的新一轮融资 ， 投资方数量便已倍增 ， 次年7月 ， 再次倍增 ， 并且一发不可收拾 ， 淡马锡、深创投、软银 ， 这些国际一线资本争先恐后上船 ， 唯恐被落下 。
2016.12-2018.9 ， 不到两年时间 ， 商汤就完成了8轮融资 ， 成为名副其实的“融资机器” 。
投资人们可能看不懂复杂高深的AI论文 ， 但他们却拥有梦幻般的想象力 。
除了商汤 ， 其它AI创业公司也备受各路资本青睐 ， 资本一投就是一个赛道的习惯 ， 早已在互联网界耳熟能详 。 这期间 ， 旷视科技、云从科技、依图也在疯狂吸金 ， “AI四小龙”格局初现 。
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据风投调研机构CB Insights的数据显示 ， 2017年全球共有152亿美元资金流向AI初创企业 ， 中国AI创业者获得了73亿美元投资 ， 占比为48% 。 其中 ， 对AI企业的投资主要集中在面部识别与芯片领域 。
资本助推下 ， AI行业风起云涌 ， 科学家们纷纷下海创业 ， 算法工程师身价倍增 。
除了垂直领域的创业公司 ， BAT等互联网巨头也开始自建团队 ， 分别成立自己的AI研发部门 ， 错过移动互联网浪潮的百度更是宣布All in AI ， 资本与人才大战一触即发 ， 行业硝烟弥漫 。
疯狂之下 ， 皆是虚妄 。
2018年 ， 李开复在《AI·未来》中谈到 ， AI的概念很火 ， 不少公司都想借AI来包装自己 ， 这给AI行业带来不少泡沫 。 随着行业的发展和落地 ， 相关概念和常识的普及 ， AI创业开始“袪魅” ， 说到底就是一个大数据+深度学习的软件 ， 具体商业落地场景还需要探索 。
时光轮转 ， “互联网+”变成了“AI＋” ， 都要面临业务场景的问题 ， 相比之下 ， 后者在“烧钱”方面还有过之而无不及 ， 盈利问题凸显 。
亿欧报告显示 ， 2018年全年 ， 近90%的人工智能公司处于亏损状态 ， 而10%赚钱的企业基本是技术提供商 。 以旷视科技为例 ， 其提交的招股书显示 ，2017年到2019年上半年 ， 公司亏损分别达到7.58亿元、33.52亿元、51.97亿元 。
2018年 ， 新一轮金融危机袭来 ， 一级市场开始闹钱荒 ， 冷静下来的资本开始追问AI创业公司的盈利情况 ， 外界也期盼能尽快看到AI的商业成果 ， 资本的徘徊与犹疑 ， 让整个人工智能行业的融资数量和金额呈现出断崖式的下跌 ， 到2019年 ， AI创业公司迎来倒闭潮 ， 到处都是梦碎的声音 。
2019年整年 ， 商汤并未融资 ， “去年大部分时间都在用C轮融到的20亿美元扩大研发和市场投入 ， 做增长 ， 也在频繁跟资本市场路演讲述公司故事 。 ”这一年 ， 商汤奋力将营收做到了50亿 ， 相比2018年增长了147% 。
这背后 ， 无疑是资本的巨大压力 。
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“病急乱投医”的业务布局
AI技术积累的红利消耗殆尽 ， 人工智能公司只能拼产品、拼运营 。
世界上没有任何钱是好拿的 ， 尤其是资本的钱 。
甜蜜期过后 ， 面对投资回报率的灵魂拷问 ， AI公司们陷入了挣扎 ， 一面是需要大量投入的技术研发 ， 一面是压力巨大的业务营收 。
面对营收压力 ， 商汤科技给出的解决方案是多面出击 ， 不断扩大业务范围 。 根据官网显示 ， 其业务覆盖智慧城市、智能手机、泛文化娱乐、智能汽车、智慧健康、企业业务、教育和广告八大领域 。
抛开眼花缭乱的产品线 ， 商汤的主要收入源于两大块——安防和智能手机 。
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安防是作为计算机视觉起家的商汤最主要的应用场景 ， 也是其最重要的收入来源 ， 这背后是全国各地兴起的“智慧城市”项目 ， 下游市场巨大 ， 号称“万亿”级别 ， 但这块“蛋糕”并不是那么好切的 。
一是安防作为传统行业 ， 早已经有海康威视、大华安防这种巨头盘踞多年 ， 其产品的成熟度远非商汤这种新兴创业公司所能比拟 ， 在政府关系上 ， 也远不如二者积累深厚 。
二是政府采购项目 ， 天然存在回款周期长的问题 ， 加上庞大的项目体量 ， 对AI创业公司的资金链压力不小 ， 如果遇到领导换届 ， 项目还会存在烂尾的可能性 ， 风险较大 。
而在智能手机领域 ， 据虹软科技招股书显示 ， 在手机厂商采购量最大的AI拍照算法市场 ， 虹软科技在安卓主流手机市场的占有率超80% ， 也就是说 ， 商汤和其它AI算法公司只能瓜分剩下的20%的市场 ， 算下来总共只有1.4亿的市场规模 。
不难推测的是 ， 也正是因为安防和智能手机这两大块市场竞争受阻 ， 商汤急于在其它领域进行突围 。
问题的关键在于 ， 商汤起家的核心技术——计算机视觉 ， 经过了5年发展 ， 神经网络算法在这一领域的潜力基本已经被开发殆尽 。
更深层次的麻烦在于 ， 神经网络这个技术本身 ， 在短期内很难有所突破 ， 正如原腾讯副总裁吴军所言：“人工智能技术20年内恐怕很难再有重大突破 ， 因为今天的人工智能已经用光了40年来所积累的技术红利 。 ”
AI虽然是近几年才火起来 ， 但人工智能其实并不是什么新技术 ， 它已经诞生了超过50年 ， 深度学习只是其中一个算法 ， 得益于移动互联网的急速发展和大数据的积累 ， 被时代选中了而已 。
在可预见的未来里 ， 商汤和一众AI公司都将陷入同质化产品的红海竞争泥沼中 ， 谁也不具备更独特的技术竞争优势 。 所以无论商汤进入哪一个新领域 ， 都要面临同样的市场困境 ， 商务能力和工程服务能力要比技术研发能力更重要 。
笼罩在商汤身上的高科技光环正在散去 ， 其庞大的明星研发团队反而成了一个尴尬的存在 ， 既要源源不断进行输血 ， 又不能立竿见影产生市场价值 。
科学家创业团队 ， 终究还是要拿起刺刀 ， 冲进波谲云诡的商场比拼运营能力 。
技术改变世界的梦想 ， 一旦照进真实的世界 ， 都难免化为一堆无趣乏味的名词——成本控制、财务规划、渠道建设、客户服务 ， 终归沦为职业经理人的竞技场 。
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从“科幻故事”到“商业故事”
科学家创业者们 ， 对市场有多大、增速有多快没有概念 ， 需要经历漫长的交学费期 ， 才能从科技思维转化为商业思维 。
汤晓鸥和商汤科技CEO徐立在创立公司时 ， 就有一个共识：“不做高高在上的技术 ， 而是要把技术转化成商业和生产力” 。
然而 ， 技术一旦进入产业落地 ， 无可避免会走进同一个宿命——如何成为一家能够盈利的商业公司？
马斯克能成为“钢铁侠” ， 并非其对技术的狂热 ， 而在于他无与伦比的商业落地能力 ， 在新能源、火箭技术、电动汽车等高科技领域都构建了成功的商业公司 。
让“钢铁侠”一度飞不起来的 ， 也并非技术的研发阻力 ， 而是资金的压力 。
创业者们最开始都会葆有一个初心 ， 只要能为社会创造价值 ， 市场自然会给予丰厚的回报 ， 这是一条颠扑不破的底层逻辑 ， 也是广为流传的热血鸡汤 。 真实的世界 ， 远没有如此简单 ， 你要真信了这句话 ， “初心”不改 ， 那多半活不到“初心”实现的时候 。
活下来 ， 比什么都重要 ， 而怎么活下来 ， 就是问题的关键了 。
人工智能火的那几年 ， 包括资本和科学家创业团队 ， 可能都没有想清楚这个问题 ， 但先下手为强似乎是没错的 ， 花一大笔钱 ， 把一大批牛人先圈养起来 ， 至于怎么变现 ， 到时候再说 。
在AI创业圈子里 ， 大多都是以商汤为代表的科学家带队的创业团队 ， 见过大量科学家的投资人都会发现：科学家们往往会低估商业 。 “这个事情基本市场有多大、增速有多快 ， 他们可能都是没太大概念的 。 ”
汤晓鸥虽然一开始就定下商业的基调 ， 但仍旧没能逃脱科学家创业的窠臼 ， 不断跟“技术思维”做斗争 ， 为“产品思维”交学费 。
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相对于互联网创业 ， 人工智能创业有着根本的逻辑差异：前者是先确立一个商业场景 ， 然后通过技术进行产品落地 ， 后者是根据自己所掌握的核心技术 ， 寻找匹配的商业场景 。
换句话说 ， 当一个互联网创业项目诞生时 ， 它的产品形态多半就已经出来了 ， 而一个人工智能创业项目诞生时 ， 它很可能还只是一堆发表在学术期刊上的paper ， 打比方的话 ， 就好比产品经理主导的创业和程序员主导的创业 ， 切入点是不一样的 。
【豹变|AI创业明星失速：融资乏力，“病急乱投医”，商汤怎么了？】 能否成功完成“产品思维”洗礼 ， 并落地为新的业务增长点 ， 决定了商汤的生死存亡 ， 包括一众AI创业公司 ， 都要学会如何从讲一个“科幻故事”变成讲一个“商业故事” ， 一个有商业逻辑支撑的AI产业 。


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