中國AI公司是龍還是蟲？術語“高大上”， 賺錢靠安防
時間：21-10-14 來源：晚點精選
中國AI公司是龍還是蟲？術語“高大上”，
賺錢靠安防
“淺白易懂”
“簡明扼要”
“邏輯清晰”
“具有可讀性和可理解性”
“避免使用艱深晦澀、生僻難懂的專業術語 ”。
2019 年 3 月，證監會發布科創板公司的招股書準則，其中第十條規定招股書要寫得能讓人看懂。
之后兩年多，300 多家公司在科創板上市，絕大多數也沒有在 “簡明清晰、通俗易懂” 這一條上遇到太多麻煩。但隨著 2020 年 11 月人工智能公司開始密集沖刺上市，幾乎每一家都遇到了問題。
其中云從科技被問的最多。從 2020 年 12 月遞交招股書，到今年 7 月通過審核，上交所就 “淺白易懂” 解釋云從的生意，連續追問了三輪：
2021 年 3 月 5 日：
上交所：以簡明清晰、通俗易懂的語言描述業務實質、產品或服務形態、產品與業務的對應關系、業務流程、生產模式、盈利模式、主要客戶群體和采購用途。
云從科技：（以上省略約 1.5 萬字）城市智慧公交運營管理解決方案基于城市現有公交調度系統、公交 ERP 管理系統、公交移動辦公系統及公交車場站系統等，通過輕舟平臺能力賦能，提升城市公共交通感知實時性和分析精準度。（以下省略約 6600 字）
2021 年 6 月 25 日：
上交所：用通俗易懂的語言披露輕舟平臺與人機協同操作系統、人工智能解決方案在產品形態、業務模式等方面的差異。
云從科技：公司立足于人機協同操作系統，推出了以 “輕舟平臺” 為代表的通用服務平臺 ......(省略約 650 字）。
2021 年 7 月 13 日：
上交所：請進一步補充披露，以簡明易懂的語言清晰說明主要產品人機協同操作系統的具體內容。
云從科技：云從人機協同操作系統指運行在通用操作系統或云操作系統之上 ......（省略約 850 字)。
被連番追問、上市一度中止、9 月底再次向證監會補充材料的云從科技，已經是上市過程較順利的中國人工智能公司。不出意外，它將是中國第一家登上二級市場的人工智能公司。
依圖在沖刺上市大半年后主動放棄，商湯在 8 月底向港交所遞交了招股書，9 月通過科創板上市審核的曠視，也曾在 2019 年沖刺香港上市未果。
每家公司都在說一個智能世界的宏大故事，也都有 “頂級學術會議與期刊” 發表論文的記錄證明技術實力。
但一提及公司具體做什么生意，文字就變得令人費解，互聯網大廠員工自嘲的黑話十級也難以相比：
通過充分融合治理條線中各角色的需求，以綜合應用體系為抓手，打造包括分析、決策、執行、反饋、優化的行業化、場景化、個性化的解決方案閉環，全面助力社會治理現代化建設。
喬治·奧威爾曾在《政治與英語》里總結說，不清晰的表達往往是掩飾手段，“當一個人聲稱的目標和他實際想法有偏差，他自然會投入到浮夸和冗長的懷抱。”
不論有何種宏偉愿景，一家商業公司的最基本職責還是賺錢回報股東。收入和收入增速也是二級市場評估一個公司價值的最主要標尺。但人工智能公司的這個關鍵指標并不好看。
據企名片 Pro 數據，從 2011 年 10 月至今的 10 年中，中國人工智能行業共獲得 2169 億元人民幣融資，97% 發生在 AlphaGo 擊敗圍棋世界冠軍之后。
其中融資最多、估值最高的是被并稱為 “人工智能四小龍” 的商湯、曠視、云從和依圖。四家公司在遞交招股書前總共籌集了約 75 億美元——跟同期成立的字節跳動在 2020 年之前的融資總額差不多。
同樣規模的投入，帶來的產出大不相同。字節跳動 2020 年，收入達到 2366 億人民幣。而四家人工智能公司，2020 年總收入差不多是字節跳動 3%。至于盈利更是不可預期。
從這幾家公司總計 2300 多頁的招股書里，我們挑出一些頻繁出現的名詞。翻譯這些詞將幫助我們理解這個隨 AlphaGo 大熱的行業，目前究竟處在怎樣的狀態。
“智慧城市”、“智慧治理”、“城市管理”……安防有了各種別名
人工智能四小龍的過半收入，來自 “智慧城市”、“智慧商業”（商湯）、“城市物聯網”（曠視）、“智慧治理”（云從）、和 “城市管理”（依圖）。
根據云從招股書，“智慧治理” 指：
首先，通過提供豐富的 AIoT 設備，全面感知場景中人、車、物、電等動態信息，并提供針對業務具體場景的人機交互設備，打造服務于人的場景應用小閉環。
其次，通過匯聚場景全量數據，利用云從人機協同操作系統進行視圖解析、數據分析，并結合業務專家的經驗，生成面向治理決策的知識體系和服務體系。
在上交所發出首輪問詢后，云從科技補充披露解決方案的構成：“AIoT 設備”+“操作系統”。前者是智能抓拍相機、人臉識別終端等安防攝像頭設備，后者是指具備人臉識別、活體檢測等能力的軟件系統，來實現與人、車等有關的風險防控和管理。
多位人工智能從業者稱，行業里面一般稱之為 “安防”，換說法可能是為了顯得 “高大上一些”。
不只是云從不怎么提安防。商湯遞交給港交所的 672 頁招股書中，只提及一次安防。依圖在 584 頁的招股書中，只提到安防 7 次，稱其承擔政府的安防科研項目、有安防相關的軟件著作權等。相比之下，僅為它帶來不到 2% 收入的 “醫療” 出現了 589 次。
在它回復上交所問詢時，安防也只在介紹競爭對手、經銷商、客戶和供應商時出現。
“安防” 的確是一個沒有多少想象空間的詞語。這個行業已經有了極具優勢的巨頭——海康威視，2020 年收入達 635 億人民幣，是四小龍收入之和的十倍。
截至 10 月 8 日，海康威視市值為 5273 億元人民幣，是其去年收入的 8.3 倍。如果資本市場將人工智能巨頭們歸為安防公司，以同樣比例估值，云從的價值為 62 億元人民幣；商湯則將是 286 億元人民幣——其最后一輪融資估值的三成。“如果按照這個估，商湯的投資人要瘋了”，一名投資人評價。
為了不陷入安防的估值邏輯，人工智能四小龍也在進入更多行業，但成效不大。商湯最激進，面向十多個行業提供了 31 個解決方案。不過即便算上早些年跟手機廠商合作，其與安防無關的收入占比也不到 20%。
依圖從 2015 年開始拓展金融、醫療、互聯網服務，整體貢獻的占比還不到 5%。據《中國經營報》 8 月份報道，依圖已將醫療相關業務打包出售。
盡管沒有一家公司說自己做的是安防生意，但曠視、云從、依圖都在招股書將海康威視列為直接競爭對手。
云從科技在回復上交所問詢時稱，其 “智慧治理” 業務中競爭對手包括海康威視等傳統安防企業，對方目前處于領先地位，云從的收入規模與之相比較小。
人工智能公司不僅收入規模小于傳統安防公司，在于產業鏈的話語權也更弱。
缺少護城河的 “解決方案”
像大多數企業服務一樣，人工智能四小龍將對外出售的產品統稱為 “解決方案”。
曠視稱，其可以針對 “同一客戶在不同場景的不同需求或是對不同客戶的不同需求做出快速且完善的應用解決方案。” 首次回復上交所問詢時，曠視提到 “解決方案” 的次數比 “人工智能” 還要多 200 多次。
將人臉識別等算法授權給支付寶使用，是 “云端 SaaS 類消費物聯網解決方案”；為手機廠商定制人臉識別軟件，是 “移動終端類消費物聯網解決方案”。
只提供算法、軟件包的方案，符合軟件領域 “邊際效益為零” 的特征，毛利較高。曠視去年該業務毛利率達到了 81%，是安防相關業務 “城市物聯網” 的 3 倍，“供應鏈物聯網” 的 14 倍。
但在這些場景，人工智能公司的產品很容易被廠商自己替代。2019 年，支付寶終止與曠視達 5 年的合作，選擇自研人臉識別算法。
商湯曾為抖音等平臺提供短視頻濾鏡服務，后來字節自研算法，雙方合作終止。2020 年 6 月，字節通過火山引擎對外提供視頻濾鏡服務，與商湯競爭。
2014 年底，人工智能剛熱起來，天使投資人王童在點評曠視科技稱，人臉識別技術是識別技術中的一個重要的方向，技術門檻相對較高。
資本方的看法已經發生變化。曠視科技早期投資人、啟明創投創始主管合伙人鄺子平 2019 年參加一場科技活動時說，一個創業公司如果專做人臉識別、語音識別，“競爭壁壘、技術壁壘其實并不是那么深。”
人工智能的開發工具 TensorFlow、PyTorch 等日趨成熟，而前沿論文、技術都會開源，人工智能技術的門檻過去幾年不斷降低。
2019 年 7 月，創新工場創始人李開復在接受《21 世紀商業評論》采訪時說，以前學人工智能，可能要讀博士，再練 3 年才能用。現在計算機背景的學生，哪怕不太懂人工智能，花 5 周就能訓練成人工智能工程師。
隨著門檻降低，人工智能公司開始為客戶提供更完整的解決方案，而不只是軟件和算法。它們通常會從第三方公司采購攝像頭、服務器等硬件，再搭上軟件及算法打包賣給客戶。
打包的解決方案中，往往有一半收入來自第三方生產的攝像頭、服務器。這部分毛利率極低，云從在 2020 年只有 7.5%——扣除自身成本，人工智能公司轉賣硬件不賺錢。
最終，整套解決方案毛利率也不高。以云從為例，過去幾年，其軟硬件組合的毛利率在 20% 左右。傳統企業服務公司，比如 Salesforce 的毛利率超 70%，同為安防公司的海康、大華的毛利率也在 40 % 以上。
一位人工智能從業者對《晚點 LatePost》說，低利潤做項目可能是為了獲得更多的收入，這能換來更高的估值。
低利潤率也沒有換來高復購。人工智能行業的 “解決方案” 主要是賣給政府、企業，是按照項目來執行，獲得的收入往往是一次性的。從各家招股書中披露的大客戶來看，很少有公司能從單一客戶處連續 3 年獲得大量收入。以商湯為例，過去 3 年的前五大客戶，只有 1 個三年都出現。
在這些客戶面前，人工智能公司也沒有多少議價權。
人工智能四小龍在招股書中稱，自己靠 “直銷” 獲取收入。這種“直銷”，大多數情況不會直接接觸最終的客戶。
在人工智能公司的商業模式中，“直銷” 有兩種情況：一是把 “解決方案” 賣給政府部門、事業單位及企業等客戶；二是賣給 “具有集成能力、較強實力和一定知名度的上市公司或國有企業” 的中大型集成商，然后再由它賣給終端客戶。
人工智能安防公司云天勵飛干脆在招股書中說，這是 “行業慣例”。
多名人工智能從業者稱，政府、事業單位或大型企業有使用人工智能技術的需求后，通常會招標選擇一家大型上市公司（比如華為、阿里等），或電信運營商（比如中國移動）等有國資背景的企業購買，行業中稱它們為 “總集成商”、“總包”。
之后，這些集成商會根據客戶的需求拆分為若干個部分，自己完成或是交由第三方完成。
人工智能公司在這個鏈條中通常屬于第三方。根據云從回復上交所問詢時披露的數據，其超過 70% 的收入來自集成商。
跟集成商做生意，人工智能公司能獲得客戶，但不一定能賺錢。
一名人工智能創業者稱，掌握終端客戶需求的總集成商，會追求利潤最大化，壓價在行業中屬于常態。尤其是多家公司競爭同一個項目時，基本都沒有利潤空間，一些公司為了競爭優質客戶樹標桿，還主動降價，甚至賠錢入局。
他認為，根本的原因是人工智能技術未能建立足夠高的壁壘，導致在整個商業化鏈條中，掌握客戶、場景的一方才是關鍵。
把人工智能做成“操作系統”，但操作系統里沒幾個應用
人工智能公司目前的處境，已經跟前些年技術火熱時的預判有了極大差別。
2012 年，人工智能科學家們提出的深度卷積神經網絡技術，讓人們看到了技術超越人類的可能性。這在后續的發展得到證實，機器識別人臉的精度在 2014 年超越人眼。
一些大公司也開始研究可以像人一樣解決問題的人工智能，它們稱之為 “大腦”，比如 Google Brain、百度大腦等。
沖刺上市的人工智能四小龍延續了 “大腦” 的思路，想做成一個平臺，稱其可以幫人做各種工作。
這些平臺被包裝成“操作系統”。伴隨地緣政治沖突，人們擔心操作系統“卡脖子”的語境下，操作系統聽起來比平臺更重要。
目前通過科創板審核的曠視和云從，在打造操作系統上最為積極。
僅曠視一家就有 4 個操作系統，分別用于城市、建筑、供應鏈和新零售場景。云從干脆把 “人機協同操作系統” 列為了主要收入板塊，2020 年營收達 3 億元，占整體三成。
Windows、iOS 和 Android 等廣為人知的操作系統都是讓電腦或者手機可以方便安裝數以萬計的軟件，完成多種多樣的工作。
人工智能公司的操作系統也希望可以實現同樣的目標，在平臺上安裝不同的人工智能功能，解決政府、企業遇到的現實問題。
但幾家一線公司的操作系統能提供的應用都很有限。以云從為例，操作系統有多個平臺，如 “集成生物識別平臺”、“視圖匯聚解析平臺”、“機場綜合服務平臺”、“輕舟平臺”，人臉識別仍是核心應用。
“操作系統” 的應用有限，人工智能四小龍還嘗試講述另一重構建技術壁壘的故事——配合自研的算法研究芯片，整體 “解決方案” 效果。到現在只有依圖和商湯兩家做出了芯片。
商湯的布局鏈條更長，還投入大量資金建立了計算中心，稱之為 “大裝置”。商湯認為，這能幫助人工智能算法解決更多場景中的問題。當然大多數還是與人臉識別等計算機視覺有關。
人工智能四小龍在技術上的嘗試與突破，反饋到財務報表上，研發投入甚至比同期收入還多。
巨額投入研發但沒有產生巨額回報，這是人工智能領域過去 70 多年來重復遭遇的困境。
所有公司都在做人工智能
但能賺錢的并不是人工智能公司
人工智能的概念緊跟著電子計算機誕生。計算機先驅馮·諾依曼、艾倫·圖靈都提出過關于計算機思考的假設。“人工智能”、“機器學習”、“神經網絡” 這些概念也都在 1950 年代相繼提出。
之后六十多年間，人工智能經歷了兩次大狂熱。每一次，伴隨研究的新突破，研究人員和企業家都曾相信想人一樣思考的計算機智能即將到來。每一次，熱情和投資也最終被艱難的現實驅散——所謂 “AI 寒冬”。
商湯、曠視等公司趕上了第三輪人工智能熱潮。與前兩次相比，技術突破更大——機器在識別圖像上超過了人眼。落地場景從一開始就更多——2012 年，Google 投入開發無人車，Facebook 花近億美元買了一家做人臉識別的創業公司 Face.com。
更讓人們有明顯感知的事件發生在 2016 年，Google DeepMind 研發的圍棋人工智能 AlphaGo 擊敗了世界冠軍李世乭，徹底引爆人工智能。
宏大的概念與足夠顛覆的前景，人工智能的想象空間被不斷擴大。人工智能公司們順著這股浪潮成為了資本的寵兒，成為了一個又一個融資機器。
五年之后，投入數百億元研發的人工智能公司們，在目前和可以預見的將來，距離宏大愿景實現還有很遠。“AI 寒冬” 的說法再次出現。
但這些公司陷入困境的同時，它們參與推動的技術、培育的人才也在加速人工智能的快速普及。
人工智能的開發工具 TensorFlow、PyTorch 等日趨成熟。各類人工智能公司參與推進的前沿論文、技術也都會開源，這類人工智能技術的門檻過去幾年不斷降低。
每一個用智能手機的人，每天都得接觸數十上百次人工智能的應用。雖然期間幾乎沒有什么產品會提醒你，它正在用人工智能技術。
今天行駛在數百萬家庭中的掃地機器人，通過圖像識別更有效地認路、避障。抖音、Facebook 用深度學習算法，為用戶推薦更對口味的視頻、圖片和廣告，吞噬著每個人的時間。當人們舉起智能手機拍照，按下快門的前后，數百次拍照已經悄然完成，圖像算法將不同照片的細節拼湊在一起，自動 P 出一張更好的照片。
與先掌握技術再找客戶的人工智能公司不同，這些使用人工智能的公司已經在為消費者和客戶提供服務。人工智能算法幫這些公司為用戶提供了更好的服務、賺到了更多錢，也讓它們更有資本在長遠投入人工智能。
對于商業上成功的公司來說，技術不是最終目的，是和產品、運營、營銷、設計等能力一同帶來好產品，獲得商業回報的手段。
一旦人工智能算法成了一個實用的功能，它們也就有了一個更容易理解的名字，比如掃地機器人的 “路徑規劃”、或者抖音的 “個性化推薦引擎” 、手機里的 “人像模式”。
正如 Google 工程總監、親歷人工智能大多數發展歷程的未來學家雷蒙德·庫茨魏爾（Raymond Kurzweil）在 2001 年接受采訪時稱：“但凡一項技術能夠發揮實際作用，就不會被認為是人工智能了”。
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