欢迎关注“创事记”的微信订阅号：sinachuangshiji
文/寇敏 杨旭
来源：远川科技评论（ID：kechuangych）
2020年11月，网上广泛流传着一个视频：一位济南男子为保护个人信息，戴着头盔去看房。媒体闻风而动，调查发现不少房企采取人脸识别与买房折扣挂钩政策，才出现这种极端“艺术行为”。
不仅房企，今年大型合家欢打假节目央视3.15晚会，又爆出全国2353家企业安装上百万个人脸识别摄像头，包括科勒、宝马、名创优品这种遍布各大商场的品牌店铺，涉嫌在用户不知情前提下，搜集上亿用户面部信息。真可谓“我一心把你当高大上黑科技，你却一心想着扫我的脸赚钱”。
与此同时，今年组队上市的AI企业，遭遇科创板严厉审查：3月11日，AI四小龙之一的依图科技主动中止科创板审核。更早前，冲击“AI语音第一股”的云知声撤回IPO，思必驰传了多次上市仍未有新进展。
在前有侵犯大众隐私，后有科创板IPO不顺的情况下，那些曾在大众记忆留下黑科技印象的AI公司，实际上日子过得大不如前。
短短几年，AI行业就经历了大起大落：它曾被无数资本簇拥风光无限，一时间大量AI项目蜂拥而起，但无法顺利产业落地的硬伤，又将它快速拉下神坛。随着盈利压力越来越大，中国AI行业走到今天已经进入十字路口。
本文将聚焦解决两个问题：
1. AI企业近年到底经历了什么?
2. 曾经辉煌的AI行业，为什么发展到如今局面？
01. AI企业经历了什么
旷视科技CEO印奇在2020年中媒体会曾说，现阶段所有AI企业正步入死亡之谷。他判断：穿越死亡谷周期，可能在未来18到24个月之间[3]。
坠入死亡谷的AI企业这几年到底经历了什么？
首先是缺钱，2019年是AI投资由热转冷的分水岭，与热火朝天的2018年相比，2019年中国AI企业融资金额由1484亿元下降到967亿元，下降幅度34.8%，融资数量从737下降到431起，下降幅度达到4成[1]。
而估值动辄几十过百亿的AI企业，投资人想脱身也并不容易。《财经》杂志报道，一家头部的AI公司，老股东想按现有估值7折转手，找不到卖家，“6折，且能确定很快上市，才有可能卖出去”[2]。
一级市场融资无路可走，那么通过上市补血这条路是否可行？
很遗憾，事实证明没那么容易。
在上市补血这条路上，AI四小龙可谓“全村的希望”。然而，早在2019年8月，旷视科技就向港交所提交过IPO申请，但最后无疾而终，直到今天仍在冲击科创板。
去年11月，依图科技也尝试上科创板，但由于公司业务、家族信托等47个问题，被上交所首次质询时进行灵魂拷问，今年3月主动申请中止上市审核。身为国家队的云从科技，在招股书披露后，更被业界质疑三年半亏损23个亿。
作为天之骄子的AI小巨头，上科创板怎么就这么难？
翻开旷视、云从以及依图等AI企业的招股书会发现，伴随三家企业缓慢爬坡的营收，是止不住的亏损。
业绩不佳，二级市场自然也不待见。而亏损的重要原因之一是：AI企业特有的高科技、高人才、高研发的“三高”富贵病魔咒。上述三家AI企业，它们近几年的研发费用，少则占到总营收一半，多则高达146.94%。
如果搞研发投入是亏损的核心原因之一，那么艰难的业务转型，则是提升业绩必须承受的阵痛。
比如，靠人脸识别起家依图，已经转型医疗和AI芯片；而AI芯片起家的地平线，索性把整个AIoT芯片业务线砍掉，转做别的业务。开拓市场渠道也成为头等大事，AI芯片小巨头寒武纪，就在招股书中说明自己前五大客户位居第一的是某地方管委会，贡献收入占营收总额46.65%[4]。
伴随业务转型而来的，还有人员的动荡，裁员不算新鲜，高管也有离职。比如，2017年，格灵深瞳CEO何博飞离职，在社交电商领域创业；36氪报道，今年初，前依图科技CTO颜水成加盟东南亚电商Shopee；2019年云天励飞核心技术骨干CTO田第鸿离职。
从融不到钱到上市不顺，到亏损试图转型，再到高管离职，AI企业的发展似乎进入了难以突破的瓶颈。
那么，曾经的资本宠儿为什么会发展到如今这个地步？背后的原因是什么？
02.AI企业为什么不赚钱
决定AI成败有三大关键元素，分别是：团队、资本和技术。国内的AI企业发展到如今地步，是因为这三个问题吗？
看团队，AI四小龙中，旷视科技三位创始人来自清华大学、培养世界一流计算机学科人才的“姚班”。依图科技CEO朱珑师从美国计算机视觉权威回国创业。云从科技CEO周曦，创业前则是中科院重庆信息所副所长。
再看资金和技术，AI行业不仅在2014到2018年经历了投资热潮，本身也拥有国际首屈一指的AI技术，比如云从科技创始人周曦，就曾带领团队七次夺得世界人工智能识别大赛冠军。
团队、资本和技术都很能打，问题的关键到底出在哪里?答案很可能是落地和竞争问题。具体有以下三大核心原因：
第一大原因：互联网巨头降维打击
在AI这个新产业，BAT等互联网大厂一早就建立自己的AI实验室和技术团队，在大数据、资金、业务场景方面比AI创业公司更具备优势。
首先是大数据，以智能搜索为例，大数据是AI搜索推荐的燃料，而在百度和淘宝，每天都会产生海量的搜索信息，对互联网巨头来说，它天然就有足够多的数据，去建立充分数量的模型，从而更好地用大数据提炼自己的AI技术。
然后是资金方面，财雄势大的互联网大厂，用高薪获取AI人才不是什么难事。AI投资最火的时候，媒体报道“应届生年薪50万，没出校门被抢光”的新闻比比皆是[9]。
最后从业务场景来说，BAT、TMD这些大厂当中，有做社交互动、电商、网约车以及信息推荐，不仅有丰富业务场景让AI技术落地，同时还可以验证、迭代更多数据模型。
有时候，BAT甚至可以用业务场景达到抢夺AI企业客户的目的。对企业客户来说，部署AI,不仅需要算法，也需要算力。以云计算为例，当企业客户购买了BAT的云服务，后者还会给前者配套AI技术。所以，对企业来说，买一送一的服务难道不是更香么？
第二大原因：AI企业自身“不争气”
大部分AI企业早期都有一个通病：理论与实践距离太远。AI技术在打榜竞赛的理想环境使用没问题，但在落地时，如果没有结合实际场景应用，就会出现很多负面后果。
比如，36氪曾报道，格灵深瞳2015年推出产品“皓目行为分析仪”，由于没有结合具体场景情况，在广场测试时，出现在人流密集区遮挡严重、强光情况，连人数都数不清楚的问题[5]。
不仅落地有难度，落地的场景也有限。目前AI行业能够视线商业化落地领域，无非是搜索、语音、人脸识别和自动驾驶等。
当AI企业苦恼落地的时候，百度和淘宝已经用AI围绕自己的搜索业务做智能应用；语音领域方面，科大讯飞一家独大；连安防也是传统大厂海康威视和大华的大本营。也正是如此，四小龙才会在成立后不断转型业务，本质上，仍然是因为没有自己的造血根据地。
第三大原因：源源不断的竞争者
竞争者不断增加的重要原因来自于算法的开源。算法开源无疑降低了AI技术的使用门槛，比如开发者和企业就可以通过百度大脑等平台，获得技术和解决方案。
这种情况就导致，中小企业使用AI技术升级时会产生一个想法：AI技术那么贵，开源算法已经能够满足自己的需求，我为什么要花钱去买AI公司的技术？这无疑又给AI企业商业化一记重击。
AI企业如今面临的局面，可以用一句话形容：前有虎狼，后有追兵，自己还不够争气。但往深一层思考，这能完全怪AI企业吗？是谁制造了如今这个局面的？
03. 谁制造了AI泡沫
就在两三年前，很多顶级投资人仍然迷信，凭借一流的资金支持，只要创业公司有一流创始人和技术，配合能把猪吹上天的风口，拿下AI神话绝对不在话下。
于是，天量的资本在极短时间密集砸向了AI行业。AI创业公司也明白天下没有免费午餐，为了给资本一个交代，原本十年才能完成的技术转化，在两年内就要展现出成果。
资本狂热是制造现在AI局面的重要因素之一。但如果跳出资本圈子，从历史角度看，就会发现造成AI泡沫的根本问题在于：人类对AI日益增长的美好愿望与实际落地效果的矛盾。
而事实是，AI泡沫在历史上并不是第一次出现。
AI的第一波浪潮，始于1956年达特茅斯学院的暑期会议，世界第一座AILab实验室开始。自此后的十年，AI领域一片红火：美国政府投资了数百万美元、西洋跳棋程序诞生并战胜了人类大师、会文本聊天的机器人、专家系统、根据指令抓积木的机器人相继诞生。
然而，这波热潮却在1973年被一份报告泼了冷水、湿得透透：到目前为止，该领域的任何发现都没有产生当初承诺的重大影响。随后学术界进行了一轮深刻的批评与自我批评，AI的研究进入平静阶段。
1976年，AI第二波热潮兴起，诞生了十余年的专家系统，终于开始在商业中发挥作用，借助数据库积累参与医疗诊断咨询。
在这轮AI研究高峰，日本政府拨款8个多亿美元支持研发、英国耗资3亿多英镑打造AI工程。然而，又过了十年后，人们遗憾发现，机器专家也不灵光，AI研发再次陷入低谷。
1960年代、1980年代，两次产业的迸发与消退、人类的狂喜与失望，归根结底就是一句话：机器没有人们期望的那么智能。
最新一轮的AI浪潮，则由中美两国在2014年掀起。
只不过，即便是被视为最有希望在AI医疗取得突破的沃森健康系统，这家在2014到2017年为IBM提供接近200亿美金收入的AI公司，由于与美国知名肿瘤科医院MDAnderson合作失败，发展仍然存在很大挑战。
AI的发展历程告诉我们，人类必须正确看待这个产业：AI，作为颠覆人类最大的技术，它所需要发展的时间必定会更长。在人们急于催熟它的时候，也只会产生更多泡沫。
04. 尾声
如果说有一个产业，是历史上那些著名科幻影视作品都会聚焦的，那就只有AI了——比如《黑客帝国》《终结者》，甚至连日本动画《哆啦A梦》，主角其实也是一个机器人。这在某程度反映，人类对AI抱有足够长时间的好奇和期望。
回到残酷的现实世界，在AI发展的漫长过程中，无数AI企业从先驱变成先烈，活下来的正奋力穿越死亡谷。毫无疑问，每一家真心为AI行业做实事的企业都是值得尊敬的。
但AI企业也必须意识到，企业的运作不仅要有技术，更需要有效的经营方法。一个企业要成为产业巨头和红利享受者，必须花更多时间思考和探索，才是长久之计。
