这个领域永远都不会缺少暗流涌动、商业模式迭代，以及新的商机。

在上市这条路上，大多数AI企业都吃了闭门羹。

在外界看来，2021年是AI企业“上市元年”，但却事与愿违。如今，有这种看法的人都被浇了一头冷水。

几个接连的信号是，早在2019年就申请在港股上市的旷视科技，今年1月份的时候，再次冲击IPO，但至今仍未有进展。紧接着云知声在2月份的时候主动撤IPO申请，依图科技在本月因发行人及保荐人的主动要求，中止科创板IPO审核。此外，禾赛科技、柔宇科技也相继撤回招股书。

一系列的信号不禁让人怀疑，包括AI四小龙在内的企业们还能踏上IPO的跳板吗？2021年，除了AI四小龙其他企业能不能出圈？

面对严格的上市考核，AI企业们需要重新审视自己。从技术到商业，等待他们的是更漫长且实际的上市之路。

涂鸦：“跃龙门”

让人意外的是，最先上市的AI第一股，不是百度，也不是声名远扬的AI四小龙，而是已经成立七年的涂鸦科技。

3月18日，IoT云平台涂鸦智能成为一匹黑马，正式登陆纽约证劵交易所。

涂鸦智能交出的上市成绩单是：超2亿台赋能智能设备，26.2万开发者，超5000家客户，2700多个品牌，1100种智能设备种类，业务遍布220个国家和地区。

如今的涂鸦，和最开始的业务模型已经有了巨大差别。

2014年的涂鸦智能专注于连接品牌、OEM 厂商、开发者和连锁零售商的智能化需求, 为客户提供一站式人工智能物联网的 PaaS 级解决方案。

现在的涂鸦智能，定位于全球化AI+IoT平台，通过连接消费者、制造品牌、OEM厂商和零售连锁的智能化需求，为客户提供一站式人工智能物联网解决方案。

另外，与AI四小龙不同的是，涂鸦的主要布局点采取“先海外，再国内”的策略；涂鸦在做一门全球化的生意，如今业务遍布日本、美国、德国、哥伦比亚和印度。

涂鸦这么大盘子的背后，离不开资本的引入，一轮一轮的融资，保送涂鸦走上上市之路。

其实在涂鸦刚刚创立的时候，市场还处于普遍不看好IoT赛道的年代，其中一个误判就是认为loT没有很大的机会，很多的非从业人员也会认为loT是一个相对较小的领域，此外，在VC的圈子里，也很难得到认可。

王学集在谈到融资难问题的时候回忆道：“资本方是希望两三年可以看到具体回报的，会倾向选择商业模式清晰，快速变现的领域，所以除非是着眼于长期收益的风投基金，他们才可能会选择进入这个赛道。”

仅仅一年，涂鸦就让资本改变了想法。

2015年，由天使投资人吴泳铭，阿米巴资本投资数百万人民币；同年涂鸦完成A轮融资，NEA恩颐投资数千万美元；到2017年，NEA恩颐投2000万人民币，涂鸦进行了Pre-A ；也是这一年，越来越多的资本看到了涂鸦，中金公司、东方富海、NEA恩颐投资、QUADRILLE Capital助力涂鸦过亿人民币，完成B轮融资；2018年，涂鸦完成C轮融资，由Future Fund、NEA恩颐投资、中金硅谷基金、CBC宽带资本、Quadrille Capital、香港查氏家族基金共同投资2亿美元。

不过，即使涂鸦完成鲤鱼跃龙门，其上市后也不能一劳永逸，涂鸦融资的速度远远跟不上烧钱的速度。

通过分析涂鸦近两年的业绩，虽有增长态势，但公司的增长动能是否具备持续性，仍让人怀疑。

从涂鸦智能的总体营收表现来看，2019年及2020年公司营收分别为1亿美元（约6.5亿元人民币）和1.8亿美元（约11.71亿元人民币），2020年较2019年同比增长80%。

其净亏损分别约为7048万美元和6691万美元，两年累计亏损近1.4亿美元（约近9亿元人民币），净亏损率分别为-66.6%、-37.2%。

增长的背后，也不能掩盖涂鸦亏损9亿元的事实。

表面上看，公司的亏损面有所收窄，但公司何时才能扭亏为盈，仍是未知之数。

究其亏损原因，主要是高额的研发投入，2019年投入5200万美元，2020年，涂鸦智能的研发投入达到7700万美元。

另外，在涂鸦智能招股书中可看出，目前涂鸦的条件或许不足以支撑其未来运营，为保持增长，需扩大业务并加强技术基础架构，吸引更多客户、研发人员，同时还需要完善运营、财务和管理等。

如果无法有效实现业务扩展，其成本和支出可能会比计划的增长更快。

对于涂鸦智能来说，最好的办法是进一步合理地控制成本，把每一项业务板块都扎实地做好，并提升市场竞争力，一味追求多元化发展未必是好事 。

商汤：融资“机器”背后的落地难

“AI四小龙”中，商汤可谓是“高开低走”。

时间拉到2014年，在AI产业还是冷门的时候，商汤科技就已经占到先机，先行成立。

当初商汤推出了一款DeepID系列人脸识别算法，逐步将人脸识别准确率提升至99.55%，开启了整个人脸识别行业技术落地的时代。

该算法准确率在诞生之初便超过了Facebook，被业内外称为最强人脸识别算法。

当时的商汤是一家人脸识别公司。

商汤科技成立伊始，就先后拿下小米、华为、美图秀秀以及图聊软件FaceU、Snow等客户。

此后的商汤更是突飞猛进，被业内称为“融资机器”的五年来，一路融资长达九次，其中不乏有阿里巴巴、银湖资本、老虎基金、淡马锡等大牌机构的参与。

不过最近一次融资定格在2018年5月，这次融资商汤完成6.2亿美元C+轮融资，当时估值超过45亿美元。

从商汤自身原因来看，融资节奏放缓主要是由于四大AI公司一同瓜分市场，估值往上顶的速度自然放缓；其次是全球经济问题导致资金活性下降；最后是，市场预期减慢，已在盘内的资金已经实现了一部分预期价值，从而融资速度放缓。

从资本角度出发，现在为什么不投了？因为商汤不值“100亿美元”。

曾经有PE感慨到：“他们找过我们很多次，但我们的机构并不打算参与，‘100亿美元’的估值太贵了，简直是天价”。

在商汤科技的三大板块里，毛利率由高到低，依次是软件业务、定制服务业务、硬件业务。

让人意外的是，最赚钱的软件业务却占比最小，毛利率较低的定制服务在营收中的占比最大，“超过50%”。如果按毛利最高的软件业务，营收2亿美元，按15倍PS，对应30亿美元估值；其它收入总体给20亿美元的估值，不管怎么算，都算不到100亿美元。

归根结底，商汤一路高开低走，甚至目前估值落后于寒武纪的主要原因也是商业化难落地。

对商汤而言，连续不断的融资带来的是外界对其实际落地能力的质疑。

如何在融资背后实现更大范围的落地，是如今商汤必须要考虑的方向，也是商汤上市前必须完成的一步。

依图、旷视：我们都一样

业内有投资人曾给出过一个判断：“AI企业的问题都懂，现在应该想想如何救救AI独角兽？”

如今，AI独角兽们都在上市这条路上面临集体“淹没”的危险。披露招股书的云从、旷视、依图、云知声都普遍亏损，更大的压力在于，这些拿了很多融资的AI独角兽，并不能在二级市场获得匹配融资时的高估值。

要想上市，一看企业的盈利能力，二看企业是否能持续成长。AI企业的潜力值，一直在经受着考验。

拿旷视来说，迄今为止，旷视仍未实现盈利，这意味着背后资本逐利的本质只能通过更高的估值实现。

旷视是AI四小龙里最先启动IPO的，但截止目前，还没有实质性的进展。

此前，有报道称，旷视推迟港股上市的主要原因包括，收入质量不够健康、创始人持股比例较低、控制权不稳定、关联交易等。

旷视联合创始人兼CEO印奇回应：“IPO的不可控，确实感受到了压力，所有的AI创业公司现在都很累，越走越重，又不得不往前走。所谓‘往前走’，即越来越硬件化，越来越可落地。”

将技术落地为商业，并产生持续的收入和利润，是AI公司集体面临的终极挑战。

眼下，这些公司无一例外地都处于亏损状态。

本质上，AI企业们都一样，分析旷视推迟港股上市的主要原因，对比行业其他AI公司同样面临这样的问题。

第一，面对巨大的投入，如何保证现金流，管好钱包的能力很重要。

我们都知道技术研发费用是AI公司最大的开支，依图、云知声、柔宇的研发投入占比都超过100%。云知声早在2017年的时候，研发费用就占营业收入的比例甚至达到163.55%。就连寒武纪刚上市的时候，其研发投入为2.8亿元，比营收的3倍还要多。

芯片流片很烧钱，多家AI芯片企业因为亏损无法登陆科创板的情况下，其2021年下半年赴科创板上市的目标，就未必能实现了。

现金流同样也是需要关注的重点指标。

巴菲特说：“现金是氧气，99%的时间你不会注意它，直到它没有了。”

良好的现金流，尤其是经营活动现金流，反映出公司对上下游有很好的掌控能力，且能够将产品或者服务的收入能够转化为未来增长的动力。

其中现金流状况最不佳的是依图科技。从2017年至2020年上半年，依图经营活动所获得的现金流净额累计达到-26.12亿元。

第二，技术向商业化转向？探索如何盈利是王道。

科创板监管加强后，很多AI独角兽主动释放要“更新”招股书数据的意图，在上市前审查过程中主动逃离。背后透露出的是依图、云知声、地平线等多家AI独角兽商业化成问题，AI将全线崩溃。

目前比较纯粹的AI 算法企业，都没有找到爆发性增长的应用行业。对于那些AI硬件企业来说，也面临同样的问题。

AI企业难做营收的根本原因，源于每家的主力产品都是AI解决方案。这意味每个方案都有差异化诉求，加上本身AI方案的效果就难说。

例如，依图科技研发的“蜻蜓眼”人像大平台也已应用于公共安全领域，同时也为海关总署及中国边检等提供人像比对系统。其次，依图科技可利用完整的实名认证解决方案，依靠人脸比对及活体检测技术，为金融企业提供从柜面到自助设备再到移动端的全渠道解决方案。

目前，依图的困局就是计算机视觉在商业化领域的落地难题。而这个难题，在AI四小龙中普遍存在。

现在的依图，杭州医疗团队业务差不多裁了70%，销售差不多已经崩盘。但在部分员工看来，依图是在为上市进行的主动调整，一边通过缩减人员减少人力成本，一边将业务转向芯片和自动驾驶，以待来时。

成立最早的旷视就是如此，在港股撤回过招股书，3月12日又转战科创板。不仅资本市场的经历比依图丰富，业务调整的也比依图频繁，从最早的To C 到现在的 To B，刚刚形成自己的三大支柱业务。

旷视科技赵明对商业化的难题看出：客户最终决定采购AI解决方案，还是看多大程度能够代替人力，多大程度能够提升效率。

所以To G比To B好做 ，智能视觉比智能语音好做。

AI公司毛利率的高低取决于，产品形态，软件、硬件、软硬件结合三种不同的形态，一般来说软件毛利率偏高、硬件偏低；其次是跨行业应用的通用性，AI公司的应用领域一般横跨几个细分市场，如果通用性强，则标准化程度高，产品复用会让毛利率提升，反之则毛利率低。

现在的旷视背靠阿里，为支付宝客户端提供人脸识别登录功能支持，同时也为多家互联网金融公司和商业银行提供人脸识别服务。

第三，客户集中度高，需寻新的造血能力。

对于芯片行业公司，客户集中度高，对于大客户依赖程度高也是监管机构关注的重点。

对于个别公司，前五大客户在报告期贡献收入甚至超过95%以上。一旦上游大客户业务出现问题，采购量下降或者换到其他供应商供货，发行人业务很可能出现断崖式下跌。

例如，寒武纪就曾被质疑早期大量依赖华为，而当华为自研芯片后，寒武纪业务量出现大幅下滑的情况。

寒武纪是谁？

“寒武纪是5-6亿年前一个非常有意思的地质纪年。在这个时期，物种多样性出现了空前的提升。我们取这个名字是希望看到，人工智能时代也能出现各种技术的大爆发。”创始人陈天石曾这样解释寒武纪这个名字的由来。

寒武纪：跟随易，造血难

2016年，陈天石、陈云霁两兄弟，创立了寒武纪科技，专注AI芯片的研发。陈天石担任公司CEO，陈云霁为寒武纪的首席科学家。

令其名声大噪的是2017年华为在“全球首款手机AI芯片”麒麟970中集成了寒武纪的全球首款智能处理器IP产品1A。这是全球手机行业首次引入人工智能概念。

后来的事实证明，搭载寒武纪1A的华为麒麟970以每分钟识别2005张照片击败了苹果A11芯片每分钟的889张照片。

用陈天石的话来说，“这一成功合作已成为全球手机和智能芯片发展史中的标志性事件，吹响了手机进入智慧时代的号角，为中国高科技公司的商业合作树立了典范。”

彼时，寒武纪刚刚成立一年，就能够与有着超大全球手机出货量、对质量要求严苛的华为建立合作。

此后，寒武纪拿到了上亿元的订单。同时，寒武纪获得了国投创业、阿里巴巴、联想创投、国科投资等共计1亿美元的A轮融资，仅用一年时间，寒武纪估值已达10亿美元，成为全球智能芯片领域诞生的第一个独角兽公司。

人无远虑必有近忧，寒武纪没有跟上时代的步伐，随着华为踏上自研AI芯片的上升而衰退。

2018年10月，华为公布了“达芬奇计划”，一口气发布了两款AI芯片：昇腾910、310。2019年又推出了新款手机芯片麒麟990、810，并全面采用了自研的智能处理器IP产品。

华为高管表示：“华为需要的产品是从云到各种物联网终端的全场景支持，寒武纪很好，但是没法支持我们所需要的全场景。”

2017到2019年，华为海思对寒武纪处理器IP授权业务的销售贡献为100.00%、97.94%和92.56%。有专家认为，寒武纪必须找到新的业绩支撑点，改变对单一大客户的依赖，才能顺利进入资本市场。

此时，寒武纪面对的挑战是如何找到自己新的造血点。

未来的路

未来，AI企业们如何走？

目前，资本市场再次提高准入门槛，AI企业们上市无门，必须另谋出路。从目前看，AI企业们正通过三种方式做营收，以求自救。

一是和互联网公司合作。例如旷视科技和阿里，百度和云知声，腾讯和依图科技、小米和地平线。

二是做自动驾驶。大家都认为自动驾驶市场规模大，资本也看好，商业化也将临近。

三是推进硬件占比。对比营收过百亿的几家企业，他们主要是硬件收入占了大部分，而大多数AI企业都在卖解决方案。

当下，仅靠技术对推动AI公司估值的增长已经非常有限了。说到底，AI公司面临的转变是从技术服务商，向整体解决方案提供商转变，核心驱动因素由团队和算法技术，逐渐转变为数据和场景，对于创业团队以科学家为主的AI公司们来说，获客能力、服务能力、议价能力等都是新的挑战。

目前，众多业界高手一起涌入AI芯片市场，造成激烈竞争。其中不乏，百度和三星合作，推出自研的昆仑AI芯片；阿里的平头哥芯片公司，先后推出自研的玄铁910CPU、含光各AI芯片；华为推出手机芯片麒麟990、810；此外还有Mobileye、地平线等新兴企业。

春暖花开之后，可能又是新一轮的抢夺、投入、上市的轮回。