旷视、依图、云从“排队”IPO，AI离钱真的近了？

从震惊棋坛的阿法狗，才艺双绝的微软小冰，到疫情期间智能送餐机器人，及如今各地加紧上路的自动驾驶，在今天，AI几乎无处不在。

9月15日，上海证监局官网公示了Yitu Limited(以下简称“依图科技”)辅导备案公示文件。文件显示，AI“独角兽”依图科技与国泰君安证券签署辅导协议，拟以公开发行中国存托凭证（CDR）的方式在A股上市。

又一家AI“独角兽”要上市了。

2019年8月旷视科技向港交所递交了招股说明书；今年8月，云从科技启动A股上市辅导。至此，多次被传言上市的AI“四小龙”商汤、旷视、依图和云从，除商汤外，其余三家均已正式启动了IPO计划。

在计算机视觉应用领域，被称为“四小龙”的商汤、旷视、云从、依图，已经抢占了超过60%的市场份额，估值都已过百亿。AI“独角兽”企业排队IPO，属于AI公司的时代到来了吗？

还远没有。

根据Gartner预测，2022年全球AI芯片的市场规模将从2018年的42.7亿美元上升到2023年的323亿美元，2019-2023年平均增速约为50%。但翻过硬币的另一面却又是另一番残酷的市场现状。亿欧报告显示，2018年全年，近90%的人工智能公司处于亏损状态，另外10％则是给传统行业巨头打辅助，扮演着技术提供商的角色，勉强维持温饱。AI公司前景虽美，但AI公司的落地场景、商业化、行业竞争力等方面都需要打一个问号。

一、前景很美好，商业化落地难

人工智能，本质上还是一种技术工具，人工智能进入一个行业将会激活传统行业的市场，帮助传统行业获得更高的生产效率，但是，如果这种生产效率没能获得更高的收益，AI公司赋能的商业价值也就很难体现出来。

在AI公司“必争之地”安防行业，海康、大华等巨头抢占了大部分市场，客户更换设备的成本非常高，涉及到同步更新服务器、平台，迁移历史数据等问题。如果没有大幅度的技术优势，客户更换设备的动力非常小。

算法是AI公司切入安防行业的利器，不过，在安防领域，传统巨头也在组建自研团队，机器视觉的识别成功率能够达到95％，AI公司的算法即便更先进，能够达到97％的识别率，但是对于大多数客户而言95％已经足够满足需求，更精准的识别率与所付出的成本不成正比。因此，大多数客户并不会为了这不易感知的提升而付出更多预算。

旷视科技安防事业部技术总经理那正平曾有过这样的预判“安防这个行业内的玩家基本已经固定了，其他的创业者们再想入局也难度极大。”

对于医疗行业而言，理论上只要给AI“喂”足够丰富的数据，便可以极大提高医学数据的测定和分析过程的自动化程度，从而大大提高工作的速度，减轻医生的工作强度和减少主观随意性。

比如在医学影像领域，AI公司可以通过建立模型，对数据大量训练从而对各病种进行筛查，减少医生的工作量，但是问题恰恰处在数据上，使得实际应用有些尴尬。

中国科学院院士、上海交通大学Bio-X中心主任贺林表示，国内医院现有业务产出的医疗数据质量普遍不高，特别是病历数据，不同医院写法不同，详略质量参差不齐，同一个病人在不同医院就诊的数据无法链接、整合、形成队列，碎片化程度高。

在2020全球人工智能产品应用博览会上，李兰娟院士也提出过同样的担忧“大数据与AI的平台一定要开放共享。数据据平台如果不开放、不共享，这些数据都是没有价值的。”

除了数据“孤岛”问题，AI诊断对数据标注的专业性也提出非常高的要求。对影像数据而言，图片质量标准化程度低，带专业标注的影像图片更需要大量专业医师额外制作，这些都给进一步优化现有人工智能产品带来了阻碍。

并且，贺林院士也指出，医疗是强监管的行业，尤其对于临床辅助产品，需经过药监局认证才可以推向市场。目前国内尚且没有企业拿到新一代医疗AI产品的医疗器械注册证。“智能相对论”发现，更多的AI公司还是以科研、合作的名义游走在监管边缘。

在智能语音行业，2017年2月，韩国首尔世宗大学举行了一场人类对抗AI翻译比赛。参赛选手包括从业经验在5～20年的4位专业翻译员、谷歌翻译、韩国NAVER翻译程序Papago、自动翻译国际企业SYSTRAN。最终结果显示，在满分为60分的比赛中，AI翻译平均得分为20分，而人类译员平均得分49分，远超人工智能。

国内人工智能语音技术几大巨头如科大讯飞、搜狗、腾讯等公司对外宣传技术准确率已达到97％以上，但在实际应用中，如非常重要的传译场景下准确率流畅度均不如人意。在2018年创新与新兴产业发展国际会议中，科大讯飞曾被实锤为利用人工传译内容冒充AI机器翻译。

2018年博鳌论坛采用了腾讯AI同传服务，同样出现许多翻译不准确，词汇重复、短语误用情况，甚至将“Yes,please.”这样的小学生日常对话用语，翻译成了“是的，求你了”，也一度成为了翻译权的新笑料。

二、护城河较浅，跨行竞争大

在一个应用场景下，AI公司所能占据的市场不仅要防着同行竞争，BAT以及海康、华为等大头的各类科技公司都有机会抢夺。

这是由人工智能产业链所决定的。人工智能产业链大致分为三层。最底层是基础层，硬件、云计算、数据资源；中间层是技术层，如学习框架、算法模型；在网上应用层即行业赛道，具体的解决方案，通常是传统行业巨头占据。

其中，基础层门槛非常高，芯片、开源框架和云计算有英伟达、高通、英特尔、谷歌、亚马逊、微软、华为、阿里巴巴等巨头把持。AI创业公司无法突破。

AI公司主要集中在技术层，这一层也是串联上下两层的关键要塞，是当下巨头打造生态的必争之地，AI公司以从语音识别、图像识别等算法切入市场，如今随着各家算法逐渐成熟，门槛逐步降低，在算法没有足够差异化的情况下，拼的就是数据量了。

AI公司既没有非常底层的核心技术，又没有足够强大的数据获取能力，巨头跨界打劫只是时间问题。

非常典型的一个案例是在语音识别领域。称之为“中国人工智能第一股”科大讯飞，声称掌握了语音识别核心技术，在业内有着近20年的积累。而在2015年，百度开始布局语音技术领域，仅两年后，2017年百度便宣布语音技术全系列接口永久免费开放，且提供语音识别、语音合成、语音唤醒多平台SDK（软件开发工具包），全方位支持开发者和合作伙伴，顺利与华为达成合作。

而后不久，阿里也宣布自研了语音技术，并在淘宝、支付宝等app上应用；而二线互联网公司搜狗曾是科大讯飞的合作伙伴，在几年的研发投入后，语音识别率和科大讯飞不相上下。

互联网公司拥有强大的研发实力，海量用户数据天然优势，及更贴近用户使用场景，科大讯飞20年的技术沉淀就这样被互联网巨头在数年间轻易追赶上了。

同样的事情也出现在知名AI公司寒武纪身上。

（编辑：应用网_丽江站长网）

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