商湯的另一面
時間：22-08-03 來源：光子星球
商湯的另一面
作為AI行業的龍頭企業，商湯科技當下受市場關注的程度，說是AI賽道的“晴雨表”也不為過。這使得其無論是融資還是上市，一舉一動均為外界所津津樂道。
而商湯科技限售股解禁后的股價波動，再度引發了外界對AI賽道的質疑與擔憂。一夜之間，互聯網語境就為曾盛極一時的AI賽道釘上了“袪魅”的標簽。
在此背景下，商湯科技可謂動作頻頻，不僅在解禁當日公告宣布管理層延長股份鎖定期，亦在近日以1407萬港元回購670萬股。值得注意的是，這是商湯上市以來的首次回購。
從商湯的視角來看，前述動作動機有二，一是消弭市場噪音，緩解外界對AI的悲觀情緒；二是從公司層面表露對股票價值、業務前景、戰略及長遠發展的信心。
一面是互聯網語境的“袪魅”，一面是公司層面的“自證”。在當下這個噪音彌漫的市場，雙方究竟誰更加清醒？
AI沒有鬼故事
其實，在商湯股價波動之前，市場對于AI賽道的質疑聲就從未消停過。
AI玩家們大規模IPO前，“看衰派”主要針對明星企業們的財報開炮，指責其遲遲未能擺脫虧損的泥淖；而隨著商湯、云從陸續上市，更為直觀的股價表現瞬間成為了質疑的焦點，無論是格靈深瞳還是寒武紀，抑或是股價波動的商湯，均被推至輿論的風口浪尖。
市場低迷、中概股普跌的大環境下，大眾為何會對AI玩家格外嚴苛，或許同其背負的高預期有關。
曾幾何時，人們對于AI的討論度絲毫不亞于當下的元宇宙及Web3.0，彼時，令大眾焦慮的“AI取代論”更是層出不窮。 而今，面對AI企業們不算靚麗的業績報表與股價表現，看客們已將AI視作跌落風口的“豬”。
事實真是如此嗎？拋卻淺層信息帶來的干擾，嘗試去理解其背后的深層邏輯就會發現， AI賽道其實也沒有那么多“鬼故事”可言。
以AI龍頭商湯科技為例，首先需要明確，商湯科技還未實現盈利，及解禁后的股價波動均是客觀事實，既然“結果”毋庸置疑，那自然是“原因”方面引起了大眾的誤解。
從股價來看，商湯股價波動實際上是基于禁售期前后流通股的變化，解禁前，商湯自由流通的股份占總股本不到2%，而解禁總量涉及252.87億股，占其總股本的75.91％。顯然，這并非“泡沫”破碎導致的崩盤，而是放量、流動性降低的結果，尚屬意料之中。
其次，針對老生常談的虧損問題，市場亦對商湯存有誤解。單看虧損額，商湯2019年-2021年分別虧損49.6億元、121.6億元、171.4億元，但其中需要考慮到公允價值變動帶來的異常擾動，所謂的大額虧損很大程度源于財務規范層面的操作，而非商湯的實際業務虧損。剔除公允價值變動，商湯2021年經調整虧損凈額僅14.2億元。
一旦理解了前述兩層邏輯，我們就會發現，籠罩于商湯科技的行業陰云其實并不可怕。事實上，面對互聯網語境的質疑聲，投資機構已經給出了與之相反的結論。
限售股解禁事件后，除商湯自身宣布回購外，匯豐、光大等多家機構給予商湯增持評級，中平資本、鼎暉投資等早期投資者亦發聲力挺，表明對商湯長期發展前景的認同。中平資本方面曾指出，商湯的股價波動為長期投資者在人工智能領域的布局提供了難得的入場機遇。
在消極情緒充斥的當下，這或許會被解讀為機構抱團為商湯站臺，但倘若分析商湯業務層面的轉變，投資機構的預判與評級則并不顯“空洞”，反而有跡可循——洗去“浮華”的商湯，正在重塑AI信心的路途上。
商湯何以自證
商湯回購、機構給與增持評級，投資人看好表態的背景下，評估商湯是否“自證”成功，儼然需要回答AI產業的兩大亙古難題——財務表現及商業化落地進程。
業績表現層面，2021年，商湯科技營收47億元，同比上漲36.39%；毛利達32.78億元人民幣，同比上漲34.77%，繼續保持增長態勢。
不過，財務數據的增長只是結果，業務層面的脫虛向實才是主因，這亦是重塑AI信心的核心邏輯。
回看國內AI賽道過去的十年，商業化難題無疑是橫亙在產業發展路徑上的一座大山，這亦是商湯這類脫胎于實驗室的AI企業此前所存在的共性問題：技術跑在商業化前面，卻難以適配到行業，商業化出口亦略顯單一。
以AI賽道四家頭部企業為例，四位玩家均起家于CV（計算機視覺）賽道，不免有人調侃，AI廠商兜兜轉轉還是“攝像頭”那點生意。調侃歸調侃，倘若真要深究，CV方向細分場景眾多，單論人臉識別與醫學圖像分析兩種場景便足以打破同質化濾鏡，豈可只用“攝像頭”一詞來簡單概括。
調侃的背后，或許出于外界仍保有AI產業“沉溺于科研而忽視落地”的刻板印象，畢竟在大眾認知里，AI尚屬“空中樓閣”，同其生活場景仍顯得割裂。殊不知，當下的AI賽道變得更加多元，悄然分布在各個為人熟知的領域。
比如主打“標記我的生活”的小紅書，同知乎、貼吧這類UGC內容社區相比，更著重于圖文混合輸出的小紅書在照片呈現、美化方面優勢顯著，這也使之成為備受用戶喜愛的“種草”平臺。
表面上，小紅書同AI看不出任何關系，實際上，小紅書用戶每每通過其豐富的圖文創作工具編輯內容，就會使用到來自商湯的關鍵點跟蹤、高級美顏、貼紙特效等技術。
再比如工業領域，上至鐵路、電網等工業基礎設施的智慧化管理，下到流水線的產品缺陷檢測，以及產線工人的生產安全防護，商湯AI工業引擎的應用隨處可見。
而在關乎溫飽問題的農業領域，AI的價值正在逐漸釋放。以小麥生產監測場景為例，過去常用的遙感影像技術很容易將小麥與其他農作物混淆，監測效率也很低。商湯則是將自身AI能力與遙感結合，不僅能精準識別小麥分布，亦能準確監測小麥生長變化，從而提升監測治理效率。
同樣的邏輯，亦體現在商湯科技新業務線的兩大主角——智能汽車與元宇宙中。二者均為當下最火熱的賽道，不免讓人懷疑是否有著“蹭概念”的意味，但隨著商湯各端場景的落地，外界的猜疑也越來越少。
事實上，雖說商湯智能汽車事業群在今年一季度方才成立，但SenseAuto商湯絕影智能汽車平臺打磨已有5年之久，光是2021年，其便同超過30家車企建立合作關系。
本田中國兩款純電首發車型里，就不乏商湯的身影。據悉，其搭載的“DMC駕駛員狀態感知系統”能夠感知駕駛員疲勞駕駛、駕駛分神等行為，并通過人車交互系統及時預警，有效規避行車途中的危險情況。該系統正是基于SenseAuto商湯絕影智能汽車平臺的AI感知算法能力構建而成。
如果說，推進智能汽車業務，是商湯科技對當下風口的把握，那押注路途更長遠、更曲折的元宇宙，便是商湯基于長線思考的增長邏輯。
不過，相比跑在路上的智能汽車，元宇宙尚處雛形階段，就像商湯CEO徐立所說：“在元宇宙當中，我們更難找到所謂的答案。”
面對巨大的不確定性，商湯選擇的打法是多線布局。文創方面，商湯借由AI+AR技術將徐悲鴻名作《宋人匹馬長嘯詞意》等藝術藏品重塑為數字文創產品，上架至旗下的數字貓文創平臺；技術范疇，商湯接連步入虛擬人、線下AR/MR等領域，通過SenseMARS火星混合現實平臺的能力打破虛實邊界。
眾多元宇宙場景中，同智能汽車交融的商湯AR小巴正在扮演更加重要的角色。雖說AR并不是什么新鮮事，但受限于技術及成本，此前的AR應用往往偏向實驗性質，不僅在內容上過于粗糙，產品端也缺乏實用價值。
商湯AR小巴則不然，其以車窗為屏幕，將車外航拍、車內錄屏等多種畫面組合為虛實相生的視覺奇景，乘客只需在車內即可一覽各種城市人文景觀，實現了AR技術沉浸感與功能性的平衡。
不管是DMC駕駛員狀態感知系統，還是AR小巴，都不難窺見商湯科技AI哲學的轉變——將一篇篇論文，升級為一個個應用場景。
基于此，商湯向智能汽車與元宇宙挺進，或許并非像外界猜測那般漫無目的地追風，而是在充分思考“AI能做什么”后給出的行業解答。這也意味著，當下的商湯科技已然從“實驗室”走出，向一家成熟的AI企業演進。
年輕的AI，仍需耐心
盡管商湯已通過多元化的落地案例“自證”成功，但AI產業仍將面臨漫漫長路。
舉一個簡單的例子，盡管AR小巴能自主接駁乘客，但其自動駕駛僅限于劃定范圍內的固定路線，并不滿足互聯網語境對自動駕駛的終極預期。換言之，AI具備價值雖是確定性的，但現階段AI產業距離普羅大眾的終極目標尚有差距。
只是，不同于一夜迸發的“商業靈感”，技術領域的演進從始至終都需要堆砌金錢與時間。
根據Gartner所提出的新興技術成熟度曲線理論，新興技術從誕生到落地，都需要經歷萌芽期、期望膨脹期、泡沫破裂低谷期、穩步恢復期及生產成熟期五大階段，而這一過程尤為漫長。這也是為什么時空跨越40年，《銀翼殺手》里的仿生人瑞秋卻仍只能存活于科幻電影里的原因。
除技術進程緩慢外，AI產業還面臨著“商業化瓶頸”，這里所說的瓶頸并非廠商們找不到商業化出口，而是業界基于成本與效益的矛盾，暫不愿為“不經濟”的解決方案買單。畢竟對于中小企業老板而言，最關心的不是技術多么先進，而是能不能只花小錢，就把大事辦了。
顯然，當下的AI應用很難達到老板們的預期，不然也就不會有“AI祛魅”一說了。這背后的邏輯則在于，AI廠商難以滿足各行業、公司迥異的商業化需求。
以CV場景為例，由于AI廠商們欠缺量產高可用AI模型的能力，海量數據標注清洗仍需人工來完成，儼然淪為“人力密集型產業”，導致解決方案成本較高，難以切入更廣泛的市場。這一點從各家AI廠商的財報即可一窺究竟——ToG業務始終占據著半數江山，長尾場景則難以登上臺面。
但換個思路，一旦有玩家端出可用性、經濟性皆具的“殺手級技術”，便可突破當下的桎梏。一眾AI企業高額投入的目的就在于此，畢竟誰能率先走出“黑障區”，誰就能吃到螃蟹。
環顧整個AI賽道，第一批吃到螃蟹的玩家一定是當下布局最為完善的廠商，商湯無疑就是其中之一。究其原因在于商湯找準了AI落地的正確路徑——平臺化。
早在兩年多以前，商湯便高舉“平臺化”大旗，尋找擺脫行業內人力密集現狀的出口。時至今日，商湯已然搭建起涵蓋算力層、算法層、平臺層的SenseCore AI大裝置，將戰略落實到實際應用領域。
據悉，商湯AI大裝置具備完整的、規模化的算法生產能力，基于此，AI解決方案成本降幅明顯，進而使各行各業的企業在預算有限的狀況下進行AI部署，實現AI的規模化落地。
而眾多案例中，商湯AI在《星際爭霸2》游戲中的表現值得一提。
由于特殊的游戲機制，一直以來，《星際爭霸2》的對抗強度在一眾游戲中都屬“天花板”般的存在，過去的AI技術只能通過作弊勉強達到普通玩家的水準——曾在圍棋項目擊潰人類的“阿爾法狗”，初探《星際爭霸2》時甚至不敵游戲內置的“簡單人機”。
而借由AI大裝置，商湯的AI模型DI-star僅用5周的時間便完成了約一億局對戰，最終在同人類頂尖職業玩家的對局中展露出不遜于一線職業選手的微操與決策能力。而這樣的決策智能，未來可以在智慧交通領域海量的決策型AI應用場景中發揮奇效。
數據顯示，基于AI大裝置，商湯科技每位研發人員年均生產商用模型數量從2019年的0．44個陡增至7.96個。可見，商湯AI大裝置實現了AI模型生產效率與可用性的雙重提升。
長期主義的堅持、對AI商業化的由虛向實，對AI基礎設施的不懈投入終達成AI模型工業化量產，等等這些均表明，當下的商湯，已不再是互聯網語境里那個技術“裸泳”的愣頭青。相反，不惜用利潤為技術進步買單，其自身也正逐漸邁入“收獲季”。行業和市場，在多維度審視AI路上玩家們的同時，也應該給予其更多時間。
摘自-光子星球
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