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人臉識別輿情四起,AI四小龍什么時候能賺錢?

2021-05-25 15:08
智能相對論
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文|智能相對論

作者|一希

5月17日,《廣東省社會信用條例》發(fā)布,明確禁止采集疾病、生物識別等自然人信息。早前,天津、杭州、南京等多地開始立法嚴控人臉識別,甚至要求拆除售樓處、物業(yè)等人臉識別設備。

2020年下半年以來,關于強制使用人臉識別的抗議聲越來越高漲。今年央視3·15晚會,爆出包括科勒、寶馬、名創(chuàng)優(yōu)品等全國2353家企業(yè)安裝上百萬個人臉識別攝像頭,涉嫌在用戶不知情前提下,搜集上億用戶面部信息,更是掀起一波涉及個人隱私問題的輿論危機。

AI落地步入深水區(qū) , 曠視、依圖、云從、商湯該學會賺錢了

包含人臉識別在內(nèi)的人工智能圖像識別場景是AI四小龍的主賽道。早在2014年,曠視就成功抓住支付寶尋找“刷臉支付”技術提供商的機會,找到了第一個商業(yè)化落地場景。無獨有偶,依圖、云從、商湯也是從“刷臉”起步,從安防、金融等領域打開市場。由于表現(xiàn)出色,彼時在國內(nèi)的人工智能領域中,它們被并稱為“AI四小龍”。

如今,人臉識別的商業(yè)場景面臨整改風險,AI四小龍除了不得不面臨越來越大的政策和輿論的阻力以外,與此同時,長期巨額虧損、高管出走、上市多次遇阻等問題也一并被暴露在鎂光燈下。

AI落地步入深水區(qū) , 曠視、依圖、云從、商湯該學會賺錢了AI落地步入深水區(qū) , 曠視、依圖、云從、商湯該學會賺錢了

5月20日,AI四小龍比慘大甚至會登上了脈脈熱榜。不難發(fā)現(xiàn),曾受資本簇擁的四小龍幾年間早已跌落神壇,AI企業(yè)的日子實際上過得也大不如前。如今,AI行業(yè)已然步入深水區(qū),未來如何找到更合適的前進路徑,成為了全行業(yè)共同關注的焦點。

資本往后 市場往前

今年以來,曾經(jīng)爭做“人工智能第一股”的獨角獸們紛紛折戟IPO。3月11日,依圖科技突然主動申請中止IPO。短短一天后,曠視科技就被曝出在港股IPO擱淺后轉(zhuǎn)戰(zhàn)科創(chuàng)板。近日,云從科技IPO也因“發(fā)行上市申請文件中記載的財務資料已過有效期”而中止審核。商湯科技還沒有披露上市計劃,云知聲、禾賽科技等企業(yè)也終止上市。AI落地步入深水區(qū) , 曠視、依圖、云從、商湯該學會賺錢了

前幾年,經(jīng)常有個說法:下個十年是AI的十年。在大批投資人看來,人工智能是繼蒸汽機、內(nèi)燃機和互聯(lián)網(wǎng)之后的第四次生產(chǎn)力革命。彼時,AI賽道的融資猶如競技比賽,融資金額也被一遍又一遍地刷新。公開數(shù)據(jù)顯示,2017年國內(nèi)各色的AI企業(yè)累計達到600多家,2018年中國AI企業(yè)融資規(guī)模在達到頂峰的1485億元。

“智能相對論”從天眼查看到,依圖科技從2012年9月至2020年6月共經(jīng)歷了10次融資,戰(zhàn)略投資方包括紅杉資本中國、高瓴資本等;商湯科技2014年11月至2018年9月共經(jīng)歷了9次融資,投資方包括軟銀愿景基金、厚樸投資、銀湖資本、阿里巴巴、Temasek淡馬錫、IDG資本等;云從科技從2015年4月至2020年5月共經(jīng)歷了10次融資,投資方包括中網(wǎng)投、上海國盛集團、南沙金控、工商銀行(5.200, -0.04, -0.76%)、眾安資本、順為資本等;曠視科技從2011年11月至2019年5月共經(jīng)歷了7次融資,投資方包括工銀資管有限公司、阿布扎比投資局、中銀投資、麥格理資本、阿里巴巴、螞蟻金服、聯(lián)想創(chuàng)投等。

然而,高估值和高投入之下,四小龍都遠未實現(xiàn)盈利。根據(jù)招股書,2017年、2018年、2019年上半年,曠視科技經(jīng)營活動所得現(xiàn)金流金額分別為-1.5億元、-7.2億元和-6.8億元。依圖披露的招股書也顯示出了巨額虧損,2019年的凈虧損為36.47億元,2010年上半年的凈利潤仍然虧損13.03億元。云從的招股書披露,經(jīng)過調(diào)整后的虧損凈額,2017年、2018、2019年分別凈虧損-10631.63萬元、-18,067.52萬元、-170,801.61萬元,而2020年上半年,該凈虧損達到-28,620.22萬元。在融資計劃書中,商湯科技2019年的負債率也高達102.35%.

“智能相對論”看到,商業(yè)化進展緩慢而燒錢能力驚人的現(xiàn)狀讓四小龍等人工智能企業(yè)的商業(yè)模式及變現(xiàn)能力成為了市場質(zhì)疑的焦點。人工智能行業(yè)投資回報周期長、投入高的認知,也已經(jīng)廣為人知。

2020年以來融資事件數(shù)量及規(guī)模較大幅度地下降。據(jù)CB Insights,2020年第一季度的整體AI融資交易數(shù)量從上一季度的542起降到了506起,而2019年第三季度待交易數(shù)量是660起 。依圖科技最近披露融資金額為2020年3月由潤城產(chǎn)業(yè)領航基金投的3000萬美元,已經(jīng)不及此前最高數(shù)額C++輪的六分之一。即使是被稱為是融資機器的商湯科技也已經(jīng)兩年沒有新的資本入駐了。

如今人工智能的浪潮已經(jīng)逐漸褪去。AI企業(yè)一級市場募資愈發(fā)困難,且歷經(jīng)數(shù)輪大額融資后一級市場也已經(jīng)很難承擔體量這樣體量的公司,為了籌集資金推動業(yè)務發(fā)展,四小龍中先后走上IPO之路。

另外,資本之外,市場也在進化。在上一波資本紅利期,AI應用場景尚未成熟,并未過多得到市場驗證。當時,AI公司都處于基礎技術積累階段,核心驅(qū)動因素是團隊、人才。如今,AI行業(yè)的發(fā)展進入了新的階段,只做簡單的技術生意,沒法帶來足夠的想象空間。

“今年,我們確實已經(jīng)很少看純AI的項目了,我們關注得更多的是AI跟金融、物流、醫(yī)療這些行業(yè)的結(jié)合能力,公司有多少復合型人才,對行業(yè)理解程度有多深”“投資人除了看重技術和產(chǎn)品,也重視整個業(yè)務各個環(huán)境的競爭力,包括運營、客戶關系、生產(chǎn)制造等。在AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展中,場景比技術更為重要”一位長期關注硬科技的投資人對記者說道。

資本往后,市場往前。AI行業(yè)早已不拘泥于算法層面的研發(fā)和落地,而是向芯片、行業(yè)方案、生態(tài)等多方面發(fā)展。在技術升級、模式升級和方法升級的過程中,一定會有一批新AI公司顯現(xiàn),當然也會有一批企業(yè)逐漸落伍淘汰。

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