来源：新闻周刊
作者/苏舒
AI技术的关键在于所带来的效率提升是否于成本投入
不到四年累计亏损140多亿元，电商行业对线下零售产生了巨的冲击：新的商业模式、支付方式变更、消费者行为的不断变迁…… 以上种种向线下零售业展现了一个「残酷事实」：需要力拥抱新兴技术了。 相比电商，公司估值约为400亿元，线下零售本身场景真的没有优势吗？并非如此，一边巨额亏损，用户在门店的购物体验是线下实体店独有的——利用技术来实现门店的数字化升级以及用户体验的优化，一边出现高估值，重获顾客的青睐。那么，这是旷视科技招股书中曝出来的现实。
旷视的亏损在人工智能企业中并不是个例，什么技术是最合适帮助线下零售业进行智慧转型的呢？ 近水楼台必先得月。边缘计算因更靠近设备端、用户端，同为“AI四小龙”的依图、云从以及最新提交招股书的格灵深瞳同样面临巨额亏损的问题，这就注定了它在实时处理方面的独特优势，从招股书来看，满足零售业主们对实时业务处理、优化及存储的高效率需求。 将数据价值在边缘端实现，这三家企业三年亏损累计分别为72.68亿元、22.81亿元、5.62亿。
除了额度的亏损外，可以帮助线下零售业走出迷。「云边端」打通全链路数据价值，这些企业的上市之路同样曲折坎坷。依图、云从、云天励飞、旷视、云知声等人工智能企业先后申报上市。今年2月，英特尔AI BOX助力零售业数据化转型事实上，云知声撤回IPO申请文件。3月，零售业智慧转型的成功关键，依图主动申请中止IPO，在6月30日，上交所宣告终止其上市发行审核。此前，从港股失意而归后，旷视向科创板提交了上市申请。到今年6月，商汤再一次传出赴港上市的传闻；云从科技被上交所恢复IPO审核；格灵深瞳在科创板冲刺IPO获受理。
人工智能可谓最火的风口之一。然而，为什么站在时代最前沿的企业，却始终难以站上A股市场的舞台？是巨额的亏损，还是落地场景不清晰，抑或是技术带来的数据隐私问题已经逐渐被认知？当资本的热度已然退却，当初那些头顶“清华姚班”、MIT博士、数篇论文和专利等光环，曾经高喊着AI赋能全行业的企业们，现在到底过得如何？
亏损之谜
亏损，几乎是人工智能企业的共性。旷视作为行业的独角兽之一，或许能从其招股书中，窥见AI行业的一隅。
旷视招股书显示，截至 2020 年 9 月末，旷视累计未弥补亏损为 142.5亿元。旷视最新招股书披露，2017年-2020年9月，归属于母公司所有者的净亏损分别为7.75亿元，28亿元、66.4亿元及28.46亿元。
为什么会在不到四年时间亏损上百亿？旷视在招股书中解释道，优先股以公允价值计量导致的账面亏损，以及公司正处于发展期投入量资源用于研究创新及市场开拓。
旷视招股书显示，2017年-2020年9月公允价值变动收益分别为-5.89亿元、-20.96亿元、-54.7亿元、-18.56亿元。除去优先股以公允价值计量导致的账面亏损，旷视的亏损分别为1.85亿元、7.04亿元、11.7亿元、9.9亿元。
在除去优先股以公允价值计量导致的账面亏损之后，亏损数额看似幅减少，但累积来看，四年时间里，旷视归母净亏损合计依旧高达30.49亿元左右。
30多亿元，亏在哪里？这显然备受瞩目。高额的营业成本，或许能解释一二。
数据显示，旷视2017年-2020年9月营业总成本为5.53亿元、12.58亿元、23.92亿元及17.53亿元，累计营业成本59.56亿元。
营业总成本很一分花销在于销售费用、管理费用以及研发费用。其中，旷视研发费用分别为2.02亿元、5.98亿元、9.33亿元、6.6亿元。分别占营收比例的66%、70%、74%、92%。换句话说，旷视的营收的“活水”基本上用于研发之后就难以再支撑其他开销。而剩下的成本缺口，则相应转化成了亏损。
作为技术驱动型企业，旷视在研发上的投入呈现上升的趋势，但从营收占比来看，旷视的研发投入占营收比重同样逐年攀升，甚至研发投入接近全年营收总额。
旷视在招股书中也坦言，由于人工智能行业的特殊性质，在不断探索新解决方案和新应用场景时，由于技术迭代速度较快、研发项目的进程会导致结果的不确定性。
艾媒咨询CEO认为，目前人工智能企业在不断地开拓新业务试图拉高营收数据，但营收增长的同时，利润却没有得到同步增长，也就意味着营收带有一定的泡沫。
营业成本居高不下，营收回血跟不上烧钱速度，也直接导致了旷视现金流数据不容乐观。报告期内，旷视经营活动产生的现金流量净额分别为-1.68亿元、-7.47亿元、-15.91亿元以及-8.18亿元。旷视解释其原因称，主要系持续投入研发创新和市场开拓成本升高，以及经营规模扩人力成本增加。
在创道投资咨询总经理步日欣看来，过去快速成长起来的一批人工智能企业都带有互联网的基因，前期靠着资本疯狂投入，这些企业开始不计成本地投入、开拓市场，进而被“催熟”。所以呈现出看似市场规模很，但却亏损不断的现象。
盈利之殇
通常而言，巨额亏损的原因都是两点，一是成本高，二是盈利跟不上。
旷视招股书显示，2017年-2019年期间，旷视营业收入分别为3.04亿元、8.54元、12.6亿元，年均复合增长率超100%，2020年前三个季度旷视营收为7.16亿元。但整体来看，旷视离盈利尚远。旷视在招股书中坦言，预计未来很长一段时间无法盈利。
为什么无法盈利？从业务来看，旷视将其主要业务分成类，分别是消费物联网、城市物联网和供应链物联网。而旷视面临的第一个难题，就是几乎所有的业务都面临着和新老玩家共同竞争市场份额的情况。
旷视在回复科创板申请文件的审核问询函中也提到，在消费物联网移动终端领域，旷视和虹软科技、汇顶科技、商汤等形成了直接竞争；在云端SaaS类，旷视则和腾讯、百度迎头相对；在城市物联网领域，商汤、依图、云从、云天励飞、海康威视等都与旷视业务有重合的分；在供应链物联网领域，旷视则与Daifuku、海康机器人、极智嘉等软件、硬件企业针锋相对。
此外，旷视在AI技术架构的布上，无论是算法层面或是开源框架上，百度、华为等综合型科技企业也利用自身数据和技术优势顺势而上，百度喊出“All in AI”的口号，而华为则利用其芯片优势发力AI业务。
不过，旷视也在回复函中回应称，百度、华为等企业与旷视科技有着不同的技术发展路径和侧重的细分应用领域，和旷视科技形成差异化竞争的关系；公司与海康威视等此类厂商在技术能力的优势、产品方案的构成以及商业策略等方面有所不同。
在步日欣看来，相比人工智能企业老牌企业或是互联网厂，旷视并没有太多竞争优势，海康威视、华股份等在安防领域深耕数年具备了绝对的话语权，而互联网厂则凭借其自身业务优势积累了量可训练数据。
影响营收的，还有毛利率。招股书显示，2017年至2020年前三季度，旷视科技的主营业务产品毛利率分别为50.96%、62.23%、42.55%、44.24%。近两年来，其毛利率已有所下降。
尤其值得注意的是，在其业务构成中，由于消费物联网解决方案的成本以软件为主，毛利率较高，基本维持在80%，但其对应的收入占比却呈现逐年下滑趋势，平均仅为30%。
目前，旷视城市物联网和供应链物联网都是软硬件组合的方式进行交付，即底层算法、操作系统等核心软件由旷视自研；服务器、摄像头等解决方案硬件载体通过采购第三方产品或由ODM/OEM厂商代工生产。尽管城市物联网收入逐年上升，但毛利率也因此逐年下滑。
“现在即使是一些小的创业公司都可以做出一款小的产品拿出去卖，这样来看其实目前在计算机视觉领域的企业并没有太技术壁垒。目前市场呈现出来的是技术的趋同，并且没有哪一家的技术是绝对的领先。而这也一定程度上加剧了计算机视觉红海市场的到来。”步日欣说道。
数据安全成隐患
从旷视针对科创板的问询函做了长达560页的回复，也能隐约看见目前人工智能企业在发展中存在的问题。
除了业务、技术以及同行业竞争对手等常规的问询回复外，旷视对招股书中“世界级、业界顶尖”等相关表述也进行了修改或调整。
此外，旷视也一再被爆出港股招股书和A股招股书在营收、毛利率和客户上的数据存在差异的情况。旷视回复问询函时称，主要是由于报告期内发行上市的两地所适用的新金融工具准则、新收入准则及新租赁准则在首次执行时间上存在差异；其次是根据获取的信息重新调整了过往年度的收入确认判断标准与收入确认金额等导致。
更重要的是，问询函中还提到了关于人脸识别的数据滥用和信息安全等相关问题，而这也是旷视不得不面对的问题之一。人脸识别作为计算机视觉最成熟的应用，旷视、商汤、云从、依图等都是从人脸识别切入到市场中，对于以计算机视觉技术为主导的人工智能企业来说，数据合规和科学问题成了他们必须首先要解决的问题。
此前，旷视早期投资人、创新工场董事长李开复在HICOOL全球创业者峰会上发言称，创新工场曾帮助旷视科技从美图、蚂蚁金服（现改为“蚂蚁集团”）拿到量人脸数据，帮助他们分析各个行业怎么切入。
李开复的一句话，让外界对人工智能企业的数据安全问题提出了质疑。有意思的是，在李开复演讲结束后没多久，蚂蚁集团、旷视科技官微都做出紧急回应，否认了李开复的说法。李开复也立即致歉称，口误，深感抱歉。
对此，步日欣谈到，人脸识别应用的发展离不开人脸数据的训练，而此前国内对数据保护并没有过多的法律和政策限制进而加速了人脸识别的应用。但反观国外因为对数据使用的限制，反而在人脸识别应用场景上没有国内发展快。
此外，今年315也被曝出商家违法盗用人脸识别信息作精准营销，数据安全与保护再一次引起关注。6月10日，《数据安全法》正式通过，也是开启严管数据安全的标志性事件。
商汤在回复新闻周刊关于数据安全问题时表示，商汤在数据获取方面严格遵循相关规定，在研发过程中商汤严保数据安全。
旷视也曾回复称，发行人的数据来源中不包含向供应商采购数据的情形。但不得不考虑的是，需要量数据进行训练的人工智能技术，必然会面临应用场景收窄和规范使用的问题。步日欣坦言，未来图像识别和人脸识别的应用场景都会受限。
AI企业市值泡沫：理想很美满，现实很骨感
当下人工智能再度陷入质疑浪潮。
“现在几乎没有企业不用到AI的技术，但是如果说哪个企业把AI拿掉后活不下去，这样的企业也很少。这是我们认为人工智能最的挑战，虽然有用，但是没有特别的用处。”人工智能企业第四范式创始人兼CEO戴文渊在企业年度峰会时坦言，科技对产业的改变，最重要是找到临界点。今天绝多数企业走在路上，已经找到了一些场景，获得了价值提升，但还没有到达临界点。
在步日欣看来，目前人工智能企业最的问题并不在于落地场景太少，更重要的是，人工智能技术所带来的效率提升是否于成本投入。“AI+是一个强化升级的过程，但AI+所带来的行业转变，才是验证AI技术是否真正有用的关键所在。”
找不到AI技术赋能的临界点，成了外界对人工智能企业再一次发起质疑的核心问题。此外，资本市场同样开始质疑人工智能企业的价值。
早前，人工智能企业目前已经在一级资本市场逐渐受冷。商汤最后一轮融资停留在2018年，而旷视则停留在2019年，依图和云从停留在了2020年。
而二级资本市场同样对这些企业持怀疑态度。从2019年旷视向港交所提交招股书开始，本轮人工智能企业的上市潮已然开始。但无论是在港股还是科创板，目前还没有一家企业成功上市。
资本热浪退却，但盈利却仍旧遥遥无期。“人工智能企业上市潮已经持续两年了，紧抓这个时间点上市，是他们最后的机会了，因为现在已经是人工智能行业最后的窗口期。”在步日欣看来，人工智能企业的市值已经出现了泡沫。这些企业在一级资本市场的估值被抬得很高，但是目前在二级资本市场受冷，到后期很容易出现市值幅缩水，市值倒挂的现象。
“理想很丰满，现实很骨感。”步日欣谈到，目前分应用场景都处于探索阶段，能不能实现人工智能的赋能，还有待时间的验证。而现在人工智能企业更重要的事情是，开源节流然后上市，活下去才是最重要的。
新闻周刊就亏损、盈利、数据安全等问题采访旷视，旷视回复称“不予置评”。
