郭晶晶代言、九次迭代、首个消费级人工智能产品，近日，在叠了数个buff的发布会上，商汤推出了新产品：一款名为“元萝卜SenseRobot”的AI下棋机器人，标准版1999元，Pro版2499元。

“筷子都准备好了，就给端来个这。”这款机器人一经亮相，前期的高期待霎时变为失望，更是引来业内人士的热议：

“看来AI商业化真的很难，搞出了这么个伪需求的东西”

“典型的拿着锤子找钉子的产品设计思路”

“门面性质的东西罢了”……

吐槽之外，更有华尔街财经媒体《CapitalWatch》CEO朱江对商汤科技业绩的质疑，其在朋友圈表示：

既然请郭晶晶代言，商汤的这款产品“销售业绩”应该有2亿收入，他们一般是这样操作：找一家中间第三方公司，拿2亿元以入股的方式“投资”给四五家公司，最后，这四五家公司在充当商汤的代理商，给商汤转去2亿元销售款……

该推论的严谨性且先不论，客观来说，这款下棋机器人确实会面对两大现实困境：

其一，与象棋相比，国内类似的围棋产品更具备商业化的基础，象棋机器人应用场景有限；其二，娱乐功能、社交属性才是象棋对弈的真正吸引之处，而AI机器人显然难以做到。

截至发稿前，在京东平台预售界面，这款机器人在开售的数天时间里，只有约258人预订了“元萝卜SenseRobot”，低开之局显然难以抵消前期投入的巨大成本。

商汤似乎下了一步臭“棋”。

对于商汤而言，为何多次“大动干戈”造势，销售业绩是否存疑，商汤的表现是否间接扯下AI行业的遮羞布？这是本文的跟脚所在。

“多元”叙事为哪般？

结合商汤的现状，倘若将“元萝卜SenseRobot”视为给投资机构、二级市场看的站台产品，或者说是一场为保市值的投机行为，一切都似乎合理起来。

作为集万千宠爱的人工智能企业，为何要如此行事？这个叙事逻辑的前提是，常年亏损和业务基本盘受制是商汤的先天不足。

从财报来看，2018-2021年，商汤的营收分别为18.53亿元、30.27亿元、34.51亿元、47亿元，实现了逐年增长。但与此同时，其净利润却持续亏损。

招股书显示，2018-2020年，公司净亏损分别为34.33亿元、49.68亿元、121.58亿元。而在上市后的第一份财报中，剔除公允价值变动，经调整后2021年亏损额14.18亿元，商汤难以止血。

另一方面，商汤近年来业务基本盘受制。根据财报，其业务主要分为智慧商业（41.7%）、智慧城市（45.6%）、智慧生活（8.8%）和智能汽车（3.9%）（括号内为2021年收入占比）。

显然，智慧商业和智慧城市是商汤两大主力收入来源，合计贡献了87.3%的营收。这两大业务本质上属于安防业务，而安防这个容量有限的市场，早已经变成了一片红海。

现如今，尽管商汤等AI头部公司在人工智能算法和模型等技术方面拥有很强实力，但近年整个AI行业的进入门槛大幅降低，技术越发普及，在商业落地上，各家厂商的技术差距正在缩小。

随着安防领域内的老牌玩家，如海康威视、大华股份、宇视科技不断补齐自身的短板，和这些在渠道、供应链等方面具有优势的传统软硬件厂商相比，AI公司的算法优势反而被削弱。

对于商汤而言，持续的亏损，加上安防领域发展瓶颈，无疑使得很多投资者对商汤的实力产生质疑。摆在商汤面前的，是必须要找到安防之外的第二增长曲线。

最先盯上的是在四大业务中营收垫底的智能汽车业务。2021年初，新能源汽车行业备受关注，商汤随即推出了智能汽车解决方案SenseAuto绝影。

公开资料显示，在汽车智能化要素上，商汤从智能座舱到ADAS辅助驾驶，再到L4高阶自动驾驶，几乎涉猎整个电动汽车智能化下半场所有环节。从技术路径来看，商汤也对单车智能和车路协同各有关注。

可问题是，业务大而全的商汤科技能否做到广而精？面对产业链中做精做专的蘑菇车联、小马智行等独角兽公司和有着产业影响力的百度、华为等大厂的夹击，商汤想在智能汽车领域开拓的困难程度可想而知。

2021年，商汤智能汽车业务实现营收1.8亿，占比4.6%。尽管营收同比有所上涨，但营收占比下降，侧面说明商汤对安防业务的依赖并未减弱。

既然汽车业务还不足以讲成一个宏大的故事，商汤继而又把眼光瞄向元宇宙。在招股书中，47次提及了“元宇宙”，更是表示商汤是最大的元宇宙赋能平台。

不过，现阶段的元宇宙概念一直存在争议。中信证券发布的《元宇宙的未来猜想和投资机遇》分析称，元宇宙初期产品往往争议较大，商业化效果具有较强不确定性；全球各国对元宇宙的政策和监管的不确定性等等。

研报最后称，当前距离终极元宇宙还有较长的发展路径，亦具有较多不确定性。对于商汤而言，元宇宙这张牌太过虚幻，且反应到财务数据上，元宇宙所属的智慧生活板块，并未带来更多的营收。

恰恰相反，智慧生活业务板块出现了营收同比减少的情况。财报显示，2021年商汤智慧生活板块营收为4.15亿元，占总营收8.8%，而2020年这一板块营收为4.33亿元，占总营收12.6%。

基于以上，寻求认可的商汤无疑需要一次次地刺激市场，此次饱受非议的“元萝卜SenseRobot”亮相，也就不难理解。

“销售业绩造假”惹争议

此次朱江朋友圈发言对业绩造假的质疑，亦可能成为引发商汤更深层次幻灭的导火索。

《CapitalWatch》和商汤算是老冤家，在今年3月就发布了《AI神话爆破九问商汤科技》做空报告，对于商汤的销售业绩质疑也来源于此。在上述报告中，据调查，商汤有两大宗关联交易最可疑：

第一是关联公司软银（SoftBank)，它是商汤科技主要股东之一，2020年商汤科技向软银的销售额高达1.879亿元人民币，为当年总收入的5.5%。

软银全资子公司JapanComputerVisionCorp.(JCV)于2019年5月注册，同年8月30日便与商汤科技签订分销协议，成为商汤科技的代理商，2020年为商汤科技带来1.64亿元人民币收入，时间差有违常理。

第二是上海益邦智能技术股份有限公司。2019年，商汤科技对上海益邦的销售额为3529.3万元人民币，2020年商汤科技投资上海益邦，持股11.3%，入股后一年销售额暴增至1.24亿元人民币。

这两单没有向外透露详情的关联交易，共同特质都是短时间内建立关系后交易额就暴增，不免让人质疑商汤是否是在上市之前粉饰账面。

除了关联交易外，报告同样指出招股书显示，商汤科技的客户同时也身兼供应商，重叠身份情况常见，账面销售也是和商汤相互来往。

其中，涉及公司包括阿里云计算有限公司、Alibaba Cloud (Singapore) Private、杭州商警云智能科技有限公司、上海益邦智能技术股份有限公司、北京物灵科技有限公司、青岛轰轰智能机器人有限公司。

此外，根据《(2020)苏(0903)民初(1048)号》民事裁定书显示，原告商汤公司、被告精仪达公司及上海易华电子商务有限公司三方之间为循环贸易，此案出现“走单、走票、不走货”的情形。

行内出现“走单、走票、不走货”的情形，即采购过程出现确认收货的单据及开出发票，却没有交付实际货物。根据这些披露的信息，此次朱江对于商汤销售业绩造假的质疑，并不是空穴来风。

抛开商汤不谈，这种一连串的交易操作似乎正在成为AI行业内的潜规则，“AI四小龙”之一的旷视科技亦曾受到类似质疑。「科技新知」曾在《旷视印奇，天才少年的坎坷上市路》一文中分析：

根据招股书，城市物联网业务是旷视收入的核心支柱，而旷视在城市物联网较大的客户是上市公司易华录。2019年，易华录作为第一大客户，贡献了8570.11万元的营业收入，占比6.80%。

但在2020年，易华录则成为旷视的供应商，提供“光磁一体化平台、服务器、基础设施平台、中台平台等”，交易额共计1.19亿元，采购金额占比达10.88%，成为旷视第二大供应商。

有意思的是，旷视2020年第一大供应商是“皓雷科技股份有限公司”，亦是易华录蓝光光盘的经销商，旷视向其采购易华录的蓝光光盘共计1.45亿元。

这意味着，旷视科技2020年向易华录直接及间接采购金额至少为2.64亿元，大概占易华录2020年全年收入的9%。总之，通过股权层面绑定关系，再进行大额交易，成为旷视科技扩大营收的惯用技巧。

深究可知，旷视、商汤财务数据频现猫腻背后，与AI公司普遍面临的盈利瓶颈脱不了干系。

商汤扯下AI遮盖布

商汤叙事逻辑的失败，其实已经被验证过了。今年6月30日，在禁售期到来之际，商汤科技股价大跌，截至出稿，报收2.250港元，跌破发行价，市值较最高时蒸发了2000多亿港元。

股价暴涨暴跌背后的机制已经被解读过多次，但商汤泡沫的破裂，也意味着整个AI行业的遮羞布被撕开一角。

从行业侧来看，作为人工智能软件市场规模最大的领域，计算机视觉的不堪表现，其中面临最大的问题就是难以量化。

原因在于，计算机视觉需要通过深度学习训练来提升，而深度学习的基础是对海量样本进行训练，不断迭代优化准确度，因此对样本的依赖性极强。而当跨场景导致训练样本彻底改变，就需要重新训练。

根据《财新》测算，2018-2020年，“AI四小龙”四家公司的研发、销售、管理三大期间费用在总收入中占比高达135%，其中，总收入中约75%花在了人力成本上。

这意味着，四家公司在每挣1元钱的同时，仅雇人就花掉0.75元。可以说，正由于其技术场景的普适性不高，人工智能公司几近沦为高劳动密集型公司。

对于普适性问题，商汤曾声称，“我们打造了行业内前所未有的通用人工智能基础设施通用平台SenseCore，实现了多功能超高精度AI模型的大规模量产。”

但事实却是，商汤建立的平台技术难以泛化应用，所做的生意多以项目定制化为主，即是因应不同客户去度身定制相应产品，导致成本居高不下。

除了普适性之外，另一掣肘之处是先天的“局限性”。AI通用技术（比如语音、计算机视觉）本身并无商业价值，AI公司需要花费更多时间将自己研发的AI技术落地到客户场景中，才能给客户带来价值。

而这就意味着，当AI公司必须进入到一个与产业结合的市场，事实上也进入到一个由原本产业中的巨头所主导的领域。AI公司在拓客的同时将面临不断补齐AI能力的竞争对手，且后者在产业链上下游更具优势。

当下，根据Gartner技术成熟度曲线，业界人士认为，人工智能正处在“死亡之谷”的泡沫期，即“微笑曲线”谷底往上爬的阶段，AI行业正在加速出清。

旷视联合创始人印奇，在2020年7月29日的一场交流会上，推测穿越“死亡之谷”的周期大概在18-24个月，而现在这一时间周期刚好结束，可行业拐点仍旧没有出现。

从更大的周期来看，人工智能仍有诸多瓶颈尚未突破，行业是在等待下一轮技术浪潮，还是停滞不前，未来的时间会证明一切。