剛剛進(jìn)入解禁期,商湯科技的股價(jià)就經(jīng)歷了*式的下跌。
對(duì)于這樣的結(jié)果,外界并未有太多的詫異。AI領(lǐng)域的投融資事件數(shù)量在2019年時(shí)就已經(jīng)顯著下降,“四小龍”的上市路可謂一波三折,在市場整體不樂觀的環(huán)境下,機(jī)構(gòu)投資者的撤離可以說是預(yù)料之中的結(jié)果。
比起股價(jià)的一時(shí)漲跌,不少人看不懂的是:為何曾經(jīng)的“寵兒”到了被“遺棄”的地步,而且同樣命運(yùn)的遠(yuǎn)不止商湯一家,幾乎所有靠計(jì)算機(jī)視覺起家的AI創(chuàng)業(yè)者,都走向了一條高開低走的下坡路。
問題的答案絕不只是“大環(huán)境不好”可以解釋的,理清楚行業(yè)崛起的過程中犯了哪些錯(cuò),新故事為何無法挽回投資者信心,以及創(chuàng)業(yè)者們自我救贖的機(jī)會(huì)在哪里,對(duì)AI市場的方向有著不可或缺的作用。
01 一場華麗的夢
回顧人工智能的進(jìn)化歷程,2014年是個(gè)重要的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。
2012年的ImageNet挑戰(zhàn)賽上,深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet橫空出世,由此開始了計(jì)算機(jī)視覺的黃金時(shí)代。隨后的兩年時(shí)間里,國內(nèi)外的研究團(tuán)隊(duì)不斷刷榜,到了2014年的時(shí)候,計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率首次超過了肉眼識(shí)別。
這一事件的影響力雖不像AlphaGo那樣出圈,卻直接影響了人工智能的商業(yè)進(jìn)程,國內(nèi)的曠視、商湯、云從、依圖、格靈深瞳等企業(yè)均在同一時(shí)段入局。即便“計(jì)算機(jī)視覺”還是大多數(shù)人感到陌生的技術(shù)詞匯,單單是AI識(shí)別文字、人臉、物體、場景的描述,就能讓人產(chǎn)生無限的遐想。
最為直接的場景就是安防市場。在雪亮工程、智慧城市等概念的推動(dòng)下,大量的攝像頭被布置在社區(qū)樓宇和交通路口,車輛識(shí)別、人臉識(shí)別、行為分析等技術(shù)的應(yīng)用,對(duì)安防賽道的增值不言而喻。
比如2012年成立的依圖科技,第二年就通過“蜻蜓眼系統(tǒng)”幫助蘇州警方破獲一起入室盜竊,接下來很快就建立起了全球最大的人像對(duì)比平臺(tái),被應(yīng)用于刑偵破案、反恐情報(bào)、治安防控、出入境管理等場景。
有些巧合的是,曠視的印奇、云從的周曦、商湯的湯曉鷗、依圖的朱瓏,不少AI企業(yè)的創(chuàng)始人都有著“科班出身”的背景,他們對(duì)技術(shù)創(chuàng)新有著深刻的洞察,但對(duì)商業(yè)的理解普遍有所欠缺,導(dǎo)致很多公司迷信于研發(fā)SDK,只要研發(fā)出標(biāo)準(zhǔn)化的模塊,被集成在下游公司的解決方案里,就能形成穩(wěn)定的營收。而且SDK被集成越多,對(duì)應(yīng)的邊際成本就越低,利潤率也就越可觀。
類似的商業(yè)邏輯牢牢抓住了資本市場的胃口,特別是見證了互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)盛宴的投資者,對(duì)AI的商業(yè)化有著特殊的偏愛。
一個(gè)著名的插曲就是徐小平和沈南鵬在2014年對(duì)格靈深瞳未來市值的激烈爭論,分別開出了1000億美元和5000億美元的加碼,最后妥協(xié)在3000億美元的“中間數(shù)”。給一家剛滿周歲的企業(yè)開出比肩騰訊的估值,淋漓盡致地詮釋了資本市場對(duì)于AI的樂觀態(tài)度。
兩位資本大佬沒有料到的是,格靈深瞳在2022年跌跌撞撞走進(jìn)了“科創(chuàng)板”的大門,市值卻只有70億元,一個(gè)月內(nèi)股價(jià)就跌了40%。早期的AI創(chuàng)業(yè)者充滿了理想主義的色彩,可理想終歸要面對(duì)現(xiàn)實(shí)。
02 戰(zhàn)友變成宿敵
技術(shù)派背景的創(chuàng)業(yè)者們,或多或少會(huì)低估商業(yè)市場的復(fù)雜性。
在AI起步的黃金時(shí)代,拋來橄欖枝的除了投資機(jī)構(gòu),還有誠意滿滿的“大客戶”。曠視的第一個(gè)落地場景是支付寶的“刷臉支付”,云從的第一個(gè)訂單是幫海通證券做遠(yuǎn)程開戶的身份認(rèn)證系統(tǒng),商湯的第一筆商業(yè)化大單來自中國移動(dòng)的手機(jī)實(shí)名制……以至于很多創(chuàng)業(yè)者產(chǎn)生了一種錯(cuò)覺:只要在算法精度上保持優(yōu)勢,客戶自然會(huì)聞?dòng)嵍鴣怼?/p>
相當(dāng)長的一段時(shí)間里,AI創(chuàng)業(yè)者把資金砸在了研發(fā)上,算法人才的待遇也水漲船高。而這種打法并非沒有效果,不少創(chuàng)業(yè)公司頻頻出現(xiàn)在各種人工智能會(huì)議的得獎(jiǎng)名單上,相關(guān)論文的數(shù)量急劇增長。幾乎沒有“劇中人”意識(shí)到,算法的精度在不斷刷新,可應(yīng)用場景卻止步在了安防領(lǐng)域。
2015年到2018年的三年時(shí)間里,不少AI公司將戰(zhàn)場壓在了安防賽道。
根據(jù)艾瑞咨詢的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),2017年中國計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)的市場構(gòu)成中,安防影像的占比高達(dá)67.9%;艾媒咨詢在2019年發(fā)布的《中國人工智能產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告》中揭示,安防和金融是人工智能市場份額最大的領(lǐng)域,占比分別為53.8%和15.8%。
計(jì)算機(jī)視覺是安防行業(yè)的剛需應(yīng)用,但市場本身高度碎片化,并且以政府訂單為主,同時(shí)賽道的深度并不大。就在創(chuàng)業(yè)者們想要尋找更多落地場景賺錢的時(shí)候,兩類“野蠻人”不經(jīng)意間闖進(jìn)了市場。
一群是BAT代表的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。在百度、阿里、騰訊的戰(zhàn)略布局中,很少直接提及“安防”的概念,取而代之的是城市大腦、WeCity、AI生態(tài)企業(yè)等名詞,可安防市場恰恰是核心的技術(shù)出口和業(yè)務(wù)延伸方向。
另一群是海康、大華、宇視等傳統(tǒng)安防巨頭。作為安防市場的主導(dǎo)者,??低暤绕髽I(yè)不再滿足于銷售攝像頭,同樣參與到了智慧城市等“基建”中,并且為了彌補(bǔ)算法上的短板,紛紛招兵買馬增強(qiáng)自研能力。
BAT們的高舉高打,不斷沖擊算法的價(jià)格,原本價(jià)值千萬的人臉識(shí)別算法,迅速跌到了幾十萬的維度;海康們有著天然的渠道優(yōu)勢,深知政府和B端客戶更愿意為硬件買單,搶占AI創(chuàng)業(yè)公司的市場可謂水到渠成。
標(biāo)志性的轉(zhuǎn)折是李開復(fù)的一次“口誤”,螞蟻金服在聲明中刻意強(qiáng)調(diào),支付寶的“刷臉支付”早已不與曠視合作,替代方案是螞蟻金服獨(dú)立研發(fā)的產(chǎn)品。曾經(jīng)的親密“戰(zhàn)友”,悄然間成了搶市場的宿敵。
03 泡沫一夜破碎
AI公司就像一襲華美的長袍,光環(huán)褪去后發(fā)現(xiàn)爬滿了“虱子”。
安防行業(yè)嗷嗷待哺的需求,撐起了AI創(chuàng)業(yè)的黃金時(shí)代,可在這場渠道為王的戰(zhàn)役中,不少創(chuàng)業(yè)公司亂了陣腳。譬如為了和??祩冑N身肉搏,被迫放棄兜售SDK的想法,做起了軟硬件集成的解決方案,同時(shí)招攬人才開拓渠道。
結(jié)果卻只能說差強(qiáng)人意。按照IDC在2019年下半年發(fā)布的《中國人工智能軟件及應(yīng)用跟蹤》報(bào)告,“AI四小龍”的市場份額從2017年的69.4%下滑到了51.4%。可傳統(tǒng)的安防領(lǐng)域照舊被??怠⒋笕A、宇視把持著八成左右的市場份額,AI創(chuàng)業(yè)公司只能在逼仄的剩余市場空間里扎堆競爭。
安防市場是蜜糖,也是砒霜。當(dāng)安防賽道從藍(lán)海駛向紅海,AI創(chuàng)業(yè)公司隨即遇到了商業(yè)化困局,曾經(jīng)的范式已然成了原罪。正如海康威視總裁胡揚(yáng)忠的吐槽:“用高成本的人力去跑安防,就像拿步槍打蒼蠅一樣,投入與產(chǎn)出是非常不匹配的。”
過去為了拿到“大客戶”的訂單,AI公司需要付出龐大的人力和算力成本進(jìn)行定制化研發(fā),然后以項(xiàng)目制的方式進(jìn)行交付。市場競爭不激烈的時(shí)候,這樣的服務(wù)邏輯無可厚非,可當(dāng)行業(yè)趨于惡性競爭,壓價(jià)已經(jīng)成為一種行業(yè)常態(tài)的時(shí)候,利潤率被大幅壓縮,大多數(shù)AI公司深陷虧損的窘境。
再加上安防行業(yè)的客戶主要是政府和國企,付款審批流程普遍比較長,導(dǎo)致項(xiàng)目的回款周期較慢,進(jìn)一步重創(chuàng)了AI創(chuàng)業(yè)公司的現(xiàn)金流,商業(yè)化進(jìn)程遭遇了獲客周期長、實(shí)施成本高、重人力交付等弊病。
悲觀情緒傳導(dǎo)到資本層面,一級(jí)市場迅速收緊了錢袋子。
2014年到2018年期間,國內(nèi)人工智能領(lǐng)域的融資事件和規(guī)模逐年增長,2019年首次出現(xiàn)了回落,2020年連AI獨(dú)角獸也不再被市場看好。正是從這個(gè)時(shí)候開始,頭部玩家陸續(xù)披露招股書,估值過高、燒錢嚴(yán)重、商業(yè)化落地難等痛點(diǎn)被越來越多人討論。
即使商湯、格靈深瞳等陸續(xù)完成了IPO,市值已無法和高峰時(shí)同日而語,反倒是質(zhì)疑聲越來越盛。
為數(shù)不多的利好大概就是“死亡之谷”的說法,在Gartner經(jīng)典的技術(shù)曲線理論中,一個(gè)行業(yè)總會(huì)經(jīng)歷高峰到低谷的轉(zhuǎn)折期,預(yù)示著泡沫的破裂和參考的淘汰賽,唯有熬過“死亡之谷”的企業(yè),才能進(jìn)入穩(wěn)定爬升的成長期。
04 敢問路在何方
想要挽回市場的信心,還需要找到有價(jià)值的新出路。
其實(shí)在2018年前后,冷暖自知的AI創(chuàng)業(yè)公司就意識(shí)到了問題的嚴(yán)重性,為了避免在安防市場內(nèi)耗,紛紛調(diào)整自身的戰(zhàn)略方向。云從開出了“人機(jī)協(xié)同操作系統(tǒng)”的藥方,曠視加速了AI物聯(lián)網(wǎng)的布局,依圖科技將醫(yī)療和芯片作為主打牌,商湯試圖講一個(gè)平臺(tái)化的故事,相繼展開了令人眼花繚亂的業(yè)務(wù)布局。
擺脫對(duì)安防場景的依賴,似乎并不是一件容易的事。至少商湯科技的招股書顯示,2021年智慧城市板塊的營收占比為45.6%,照舊是商湯最大的營收來源。比市場轉(zhuǎn)移更難的,則是走出安防時(shí)代的路徑依賴。
就像很多公司將目光定在了金融、醫(yī)療等領(lǐng)域,切入市場的做法卻和安防如出一轍,算法研發(fā)到落地部署都需要巨額的成本投入,而且很多算法的落地過程不順利。何況現(xiàn)階段的AI在許多行業(yè)并非剛需,起到的只是錦上添花的作用,定價(jià)過高,客戶不會(huì)買單,定價(jià)太低,直接影響產(chǎn)品的利潤率。
“高不成低不就”的死循環(huán),儼然不只是AI公司的錯(cuò)。需求側(cè)場景的碎片化是不爭的事實(shí),決定了AI公司很難做出標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品,雖然行業(yè)內(nèi)已經(jīng)出現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)框架、算法工廠等新業(yè)態(tài),AI落地的市場門檻已經(jīng)在某種程度上降低,同樣存在著市場教育的挑戰(zhàn),短期內(nèi)無法像電力那樣即調(diào)即用。
對(duì)大部分AI公司來說,可以描繪出AI應(yīng)用的誘人前景,但無法回答具體的時(shí)間周期。畢竟在語音賽道上摸爬滾打十余年的科大訊飛,早已嘗試了這樣或那樣的商業(yè)路徑,可變現(xiàn)能力依舊不容樂觀。這大抵就是基石投資者紛紛拋售商湯們的原因,面對(duì)一個(gè)充滿不確定的商業(yè)化環(huán)境,他們已經(jīng)沒有耐心繼續(xù)等下去。
確切地說,行業(yè)內(nèi)并不缺少有參考性的建議。
有人認(rèn)為AI公司應(yīng)該在橫向上下功夫,通過核心技術(shù)切入的方式,進(jìn)行持續(xù)的技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品迭代,為某個(gè)場景的客戶提供標(biāo)準(zhǔn)化的平臺(tái)性服務(wù);也有人認(rèn)為應(yīng)該縱向深耕,不斷積累行業(yè)Know- How,提供覆蓋各個(gè)環(huán)節(jié)的解決方案,幫助企業(yè)降本增效。
如果這些聲音出現(xiàn)在2014年前后,或許可以讓一些創(chuàng)業(yè)者審慎思考?,F(xiàn)在的情況是,AI公司往往背負(fù)著研發(fā)、銷售、運(yùn)營、管理的龐大成本,主動(dòng)把節(jié)奏慢下來或者收縮戰(zhàn)線,顯然不是一件容易的事。尤其是在一些AI公司主動(dòng)和元宇宙捆綁時(shí),早已被投資者和所謂的市值綁架。
05 寫在最后
在新一輪人工智能浪潮醞釀時(shí),安防提供了一個(gè)天然的應(yīng)用場景,讓很多人看到了商業(yè)化的潛力,并刺激了中國AI創(chuàng)業(yè)的繁榮度。
但在商業(yè)模式的選擇上,很多創(chuàng)業(yè)者犯了路線上的錯(cuò)誤,照搬互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的商業(yè)邏輯,輕視了AI落地的內(nèi)在規(guī)律。AI不像互聯(lián)網(wǎng)那樣屬于獨(dú)立的產(chǎn)業(yè)體系,必須要和場景深度結(jié)合才能形成價(jià)值。
安防賽道缺少足夠的廣度和深度,無法支撐起高估值獨(dú)角獸的盈利預(yù)期,而且安防這樣的大賽道和大市場并不多,無論是醫(yī)療、金融、教育還是制造,大多是細(xì)碎的長尾場景,在AI進(jìn)階為通用型技術(shù)前,很難喂飽野心十足的創(chuàng)業(yè)者。
過度的樂觀,過高的期望,最終留下了一個(gè)又一個(gè)“傷仲永”的故事。
也許最后會(huì)像曠視創(chuàng)始人印奇說的那樣:“行業(yè)初期想要活下來,必須將所有的事情都做,等到行業(yè)成熟,再退回來,選擇最有價(jià)值的一環(huán)來做。”但愿摔過跟頭的創(chuàng)業(yè)者們,還有機(jī)會(huì)重新出發(fā)。
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