每经记者：丁舟洋 温梦华 每经实习记者：李佳宁 朱鹏 每经编辑：董兴生

几番折戟后，商汤科技终于不用把冲刺上市的目标留到2022年了。

12月20日，商汤科技在港交所重启公开招股，共筹资约60亿港元，预计将在12月30日正式挂牌上市。以颠覆夏朝开辟商周历史的“商汤”命名，不难看出这家公司的野心。

人工智能会是改写人类文明史的革命性科技吗？和商汤科技成立之初的2014年比起来，如今大家都享受到了人工智能带来的各种便利。扫脸就能开门和支付，流水线上机器臂打孔和检测比人更精准，智慧安防让犯罪无处遁形……但尴尬的是，和七年前相比，资本市场对人工智能的热情已大幅降温。

解析“人工智能（AI）四小龙”之一商汤科技的财务情况，就不难理解资本变脸的原因。一方面是每年扩张的业务和增长的营收，一方面是居高不下的人力成本和连续数年的巨幅亏损，曾经在一级市场备受追捧的AI企业盈利遥遥无期。通过几轮融资参与其中的金主们的耐心正在耗尽，冲刺上市是解决眼下困境的唯一出路。从一级市场烧钱“毕业”的AI企业，来到二级市场后表现如何？

“AI行业处在一个高速发展的景气赛道，是可以观察和跟踪的状态。但落实到具体个股和标的，就需要冷静地对待了。”天风证券传媒互联网资深专家秦和平在接受《每日经济新闻》记者采访时表示。

三年半亏损超240亿

独角兽也是“吞金兽”

12月13日，距离港股IPO只差“临门一脚”的AI独角兽商汤科技发布公告宣布，全球发售及上市将会延期，所有申请款将不计利息悉数退还给申请人。在12月10日被列入美国财政部一份投资限制清单后，商汤科技一度暂缓了IPO进程。

12月20日，商汤科技重启公开招股。商汤科技也将成为“AI四小龙”（商汤科技、旷视科技、云从科技、依图科技）中第一个正式登陆资本市场的企业。

2014年，还在从事计算机视觉研究工作的商汤科技联合创始人徐立，遇到了从2001年就开始研究深度学习的香港中文大学教授汤晓鸥。一次详聊让两位“藏身”象牙塔的教授，萌生了把技术转化成商业的想法。这一年，创始团队发布了自主研发的DeepID系列人脸识别算法，准确率达到98.52%，全球范围内首次超过人眼识别准确率。这一成果震惊世界，也意味着人脸识别技术开启了商业化落地时代。随后，IDG资本慕名前来，投资数千万美元，商汤科技由此成立。

在此后如雨后春笋般成立的人工智能公司和蹭人工智能热度的公司中，商汤科技一直被认为是人工智能领域的“硬科技”公司。商汤科技相信“长板理论”，把大量的钱花在招聘博士、教授，购买硬件，建超级计算平台上。

当工作原理为“深度学习”的AI机器人AlphaGo先后战胜世界围棋冠军李世石、柯洁时，资本市场对AI的想象力也达到沸点。2017年7月，商汤科技完成4.1亿美元B轮融资，创下当时全球人工智能单轮融资最高纪录。

但通过长期研发投入换来的技术壁垒，仍难掩短期内的大幅亏损。

在今年的招股说明书上，商汤科技首次披露近年营收数据，2018年~2021年上半年，公司净亏损总计超过240亿元。亏损的核心原因，是巨额人力投入。“人工智能公司是最费人工的智能公司。”这句玩笑话在“AI四小龙”各家招股书中一一印证，当年融资一家比一家厉害的四家公司，财务数据却一家比一家难看，且商汤科技的亏损额度最大。

商汤科技在招股书中称，导致亏损的主要原因在于研发支出和优先股公允价值的亏损。招股书还预计，由于同样的原因，2021年亏损净额将大幅增加。

商汤科技的现状是AI行业的折射。WIND数据显示，截至12月20日收盘，35家人工智能概念股企业年初至今股价累计上涨的共有21家，但盈利情况普遍不理想。2021年前三季度，人工智能概念股平均归母净利润为6.55亿，35家公司中仅8家达到平均值，其中海康威视归母净利润109.66亿元，远超第二名昆仑万维的22.46亿元。此外，近70%公司归母净利润不足5亿元，其中有5家公司处于亏损状态，13家公司归母净利润同比下滑。

在谈到人工智能“又费人力又费钱”的现状时，深兰科学院研究员刘彬彬对每经记者表示：“我们说新能源汽车减少了排放污染，更多是指终端车辆，如果算整个产业链就是一个复杂的公式。同样，人工智能的应用也是一个复杂的链条，在链条的每个节点都需要不停创新而达到一个共同愿景，算法的软件工程会缩减人力成本，计算框架的突破缩减计算成本，资源的节约和可再生能源的利用是整个人类为生存环境做出的努力。更重要的是，我们要看投入所产生的回报。对于人类社会而言，我们无法放弃电、计算机、汽车等回到农耕时代，虽然这些产业都会消耗巨大的资源，当我们认为回报的意义要远大于投入时，剩下的事情就是优化。”

泡沫已破灭了几轮

AI是产业的赋能，而非产业本身

1956年的夏天，一场主题为“如何用机器模拟人的智能？”的学术会议在美国达特茅斯大学召开。多年以后，这场会议被认定为全球人工智能研究的起点。

1997年，IBM的超级计算机深蓝战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，当时人们并不知道这与自己能有什么关系。

近十年来，当移动互联网的红利开始消退，人工智能作为科学技术和现实世界融合的媒介，带来场景变革的机遇。

“目前，人工智能处于应用阶段，逐步找到落点，开始投入到产业的最前线，能够产生经济效益，但还很有限。”在谈到人工智能的发展现状时，从事该领域研究二十多年的清华大学计算机系教授朱小燕对每经记者谨慎地表示。

有的学者，甚至一下说不好人工智能的范围。“机器人学习、自动化、神经元网络，好像什么都能算做人工智能。一个行业大会，铺天盖地那么多人工智能专家。我们有的老师开玩笑说，干了几十年了，突然发现我原来是做人工智能的。”一位不愿具名的科研人员向每经记者感叹道。

在朱小燕的感知中，人工智能被资本推上风口又重重摔下来，已是几起几落。“2016年3月，AlphaGo战胜两大围棋冠军，让越来越多的人重视人工智能。那两年，各种各样的人都涌过来，我的办公室都成会客厅了。”朱小燕说，“我主要给他们答疑、科普，人工智能不是在所有领域都能用得上。要弄明白需要你的企业解决什么问题，是不是真的能用到人工智能技术？不能只是老板要求做就来做。就像是谈恋爱，要你情我愿、认认真真的，并非家长说必须谈恋爱，就谈恋爱。”

“人工智能每次都被捧上去，然后又摔下来。但这次回落不会像前几次那么惨了，因为大环境好多了，大家确实看到了一些技术的落地。”朱小燕表示，“人工智能是技术助力，能为产业赋能，未来它还可以为人类做很多事情，但它本身谈不上是一个产业。对它的期待一定要和它的本质相关联，才不会失望。”

“很多情况下，大众是把技术当成一个整体来看的，其实相同的技术应用在不同场景会表现出不同的成熟程度。所以AI必须是场景中的AI，脱离场景谈AI并不全面。”刘彬彬认为，目前人工智能的确是“弱人工智能”阶段，更多是针对特定环境和场景的应用，而完全开放场景的应用可能还需要很长时间才能做到完美，这也是AI商业落地的重点。

除了刷脸还能做什么？

卡在更细分的应用场景

无论是正在冲刺上市的“AI四小龙”，还是贴上人工智能新概念的老牌上市公司，目前真正成熟的应用场景还十分有限。

其中应用最为广泛的场景，就是“AI+安防”。亿欧智库数据显示，2020年我国安防产业整体规模超过8000亿元，其中“AI+安防”市场规模约为453亿元，智能安防渗透率达5.5%。

截至12月20日收盘，A股35家人工智能概念企业的平均市值为417.66亿元，其中3家公司市值在千亿级别以上，而海康威视（002415.SZ）以4795.80亿的总市值成为当之无愧的“龙头”。

成立于2001年的海康威视，最初的定位只是传统视频监控提供商，2011年就已坐上全球视频监控市场的头把交椅。随后海康威视开始在人工智能、大数据、云计算等领域布局，将AI技术与安防相结合。12月13日，海康威视旗下智能家居摄像机公司萤石网络在科创板递交的招股书被上交所受理，正式开启上市之路。

“AI四小龙”均主攻计算机视觉，也都主要从安防场景切入，它们的看家本领“刷脸技术”在城市治理、园区管理、交通出行等“大安防”领域已有比较大规模的落地。

但规模并不等于成熟度，清华大学人工智能研究院视觉智能研究中心主任邓志东告诉每经记者：“视觉、自然语言处理、语音识别等领域都还存在着语义理解挑战。要能实现人类水平般的理解，需要下一代人工智能，即认知智能和通用人工智能有所突破。当前的AI是数据驱动的弱人工智能，其主要使命是让机器看、听、读得更清晰。”

在更为复杂的自动驾驶、医疗等行业，突破弱人工智能的局限是必然目标，但其道路也非一蹴而就。

以自动驾驶为例，当前国内出台了《汽车驾驶自动化分级》，共有6级，从全人工驾驶的L0级到全自动驾驶的L5级。邓志东表示，L2、L3的自动驾驶车都有量产，大众可能更关心诸如L4级别的RoboTaxi（指自动驾驶出租车）的大规模商业化何时到来。当谈及全自动化的L5级自动驾驶时，邓志东表示，产业界目前其实并不关注。“在认知智能没有真正突破之前，L5级的无人驾驶应该还遥遥无期。L5的商业化价值太大了，是真正的颠覆性技术，但它本质上受限于人类水平认知智能的突破性发展。”

AI的发展以人为主导，但其在深度学习过程中会存在有别于人类智能的演进机制。“数据智能是一种新物种，未必以人类的智能机理进行演进，但能带来产业价值就行。就像我们不能要求大型飞机采用鸟一样的飞行原理。”邓志东称。

当前AI产业渗透的深度和宽度都在持续推进中，但行业痛点和难点也很明显。邓志东认为，关键是对细分应用场景的选择和数据的打磨。不能设想有某种灵丹妙药般的人工智能突然降临。“现在AI泡沫很厉害，到处都说自己的产品很‘智能’。就像很多服务机器人，在感知、决策方面都没有多大的突破，用户体验较差，更多像‘巨婴’。其实没有什么AI，更多的是企业的PR。”

一级市场趋于饱和

谁来为高估值买单？

根据西南证券研报，自2019年开始，我国AI企业早期投融资次数显著下降，同时中后期投资占比大幅提升，C轮投融资占比超过50%。2020年，AI企业平均单笔融资金额从1亿元提高到3.3亿元。

中娱智库创始人兼首席分析师高东旭对每经记者表示，随着人工智能的不断发展，已经很少有突破性的新技术出现，因此一级市场趋于饱和的情况下，也促使有融资需求的企业纷纷谋求在二级市场吸纳更多资金。

经过一级市场的数轮融资，人工智能公司的高估值是悬在这些AI独角兽们头上的一把剑。

“今年总体上人工智能赛道以及整个科技行业都没有那么热，在国内强监管的趋势下，以互联网公司为代表的中国科技行业板块的整体估值实际上是下调的。新出台的《数据安全法》和《个人信息保护法》等法律，对涉及人脸采集的业务提出了更严格的监管要求，一定程度上影响到了一些人工智能产品。”秦和平告诉每经记者，但长远来看数据环境的规范化有利于行业良性发展。

在秦和平看来，从风口到逐渐回落是人工智能在资本市场上必然经历的阶段。“任何一个新技术出来，在资本市场都会有一个追涨杀跌的阶段，所有资金都会扑上去。不过，今年资本市场对人工智能的关注度相比前几年有所下降，二级市场上人工智能的公司估值将趋于理性。未来人工智能与传统行业的结合将越来越深，资本市场对人工智能将保持持续高警惕、高关注。”

“之前百花齐放，你觉得写个程序就能做人工智能，但现在门槛肯定变得更高了。”星瀚资本创始合伙人杨歌表示，“2020年~2025年，哪家公司能把标准化、通用性强的人工智能芯片做出来，谁就是促成AI整体发展的佼佼者。今年我就投了两家AI芯片公司。”

杨歌认为，投资人工智能除了关注技术本身，也应关注市场概念。“我是纯技术出身，后来转型做投资。我也怀着很大的技术理想和抱负，但我认为如果投资者将注意力完全放在技术上，而不注重概念，会产生很大的偏差。因为单有技术不能形成新的市场，概念是衔接技术和市场的过渡桥梁，使得社会群体对一种比较模糊的感觉产生具象化的认知，这反过来对技术的发展提供了非常重要的土壤。”

“数字化、信息化、智能化，这些技术一定会被几乎所有产业用到，但能不能入投资人的眼，能不能按资本的逻辑做成一个很大的企业，就是另一回事了。”朱小燕说。