旷视很难再激起太大的水花，除了上市。
即便是在脉脉上，旷视被曝出裁员的消息也没能激起千层浪，甚至外界还没来得及验证真伪，就已经消失在一片寂静之中。
“沉寂”，并不是旷视一家的状态，而是整个人工智能赛道未能成功上市，甚至是已经成功上市独角兽们的共同境况。
五年前，人工智能赛道有多火热，现在就有多“沉寂”，资本退潮，媒体的聚光灯散去，这群AI独角兽们，最终还是跌落神坛。
AI独角兽们何至于此。有人曾如此解释道，“AI改善人类生活方式并不是那么有市场效益，也并不像移动支付那样，是一次颠覆式的改变。”
等待上市的救赎独角兽们
还有相当大一批AI独角兽们等待二级市场的救赎，旷视不是唯一，但极具代表性。
2010年之后，一大批有着“高学历”、“大背景”的技术人才涌入人工智能赛道。拥有名校光环或是大厂背景创始团队在刚刚决心创业之初，就赢得了不少资本的青睐。
2015年，Google旗下AI创业公司DeepMind发布了人工智能围棋机器人AlphaGo，当年，AlphaGo约战世界围棋冠军并以4：1的成绩击败职业九段棋手李世石而一举成名。也正是因此，让资本、创业者们更加坚信了人工智能的未来。
资本的潮水涌来，这群还在襁褓期的独角兽们被推上了潮水的正中央。
旷视即是如此。从成立开始，旷视几乎每年都可以拿到一笔融资，融资的数额也随着人工智能的热度水涨船高，到2019年D轮时，旷视直接拿到了7.5亿美元融资。不过这样的大手笔融资，在AI赛道上已是常态。
时间来到了2019年8月，旷视向港交所递交招股书，也正式打响了AI创业公司上市的第一枪。但可惜的是，三年时间已过，旷视依旧未能成功上市。
这期间，也历经了不少曲折。六个月后，旷视在港交所招股书失效。没多久，旷视就向科创板发起上市申请，并于2021年9月成功过会。本以为一帆风顺的IPO之路，却在之后面临了一轮又一轮的问询，直到现在，旷视依旧等待着IPO注册批文的到来。
和旷视一样，上市之路多舛的还有依图科技、云天励飞、第四范式等。除了上市之路受阻之外，这些企业招股书中都呈现出一个问题，自我造血能力有限，亏损不断扩大。
此前有不少分析师谈到，人工智能企业上市的窗口期出现在2021年前后，未能在窗口期成功上市的企业，除了要面临资金的压力，还有面对来自早期投资机构退出的压力。即便是在窗口期成功上市的企业，估值倒挂，股价下跌的现象也屡见不鲜。
如此境况之下，这些独角兽们也不得不选择各种方式来降低成本，毕竟活下去才能看到新生的机会。也正是这一段时间，AI企业裁员的消息开始满天飞。隔一段时间就会出现一次，云从、依图、旷视、格灵深瞳等企业都或多或少有裁员消息传出，甚至裁员幅度达到20%-30%。
这一次在脉脉上传出旷视裁员的消息，也并没让外界感到惊讶。不过，旷视官方并没有对此次爆料有所回应，只是最初曝出旷视裁员的脉脉发文，已被删除。
除了裁员之外，高管离职、降薪也成为了这些独角兽们缩减人力成本，优化股权结构的手段之一。
另外，这些独角兽们也开始想尽办法自我救赎，提高自我造血能力，比如投资。近日，第四范式就被曝出开启了投资新业务。
市场消息称，由第四范式连同红杉等其它资本方一同参与的北京范式人工智能股权投资基金（有限合伙）（以下简称“范式基金”）已于近期完成首次关账，一期期望规模为5亿元，目前二关也正在进行中。据悉，第四范式作为范式基金的基石投资人而存在。
从2022年1月至今，已有4家创业公司成为范式基金投资标的，投资轮次均为涵盖天使轮、种子轮、B轮等早期轮次。从投资标的来看，第四范式进军风险投资的意图，除了直接的投资收益之外，更多的还是在于围绕AI进行产业布局，大有打造AI生态之势。
此前，旷视也曾曝出开启了投资行动。天眼查显示，旷视科技目前共有14起投资事件，涉及零售、视觉、大数据、物联网等领域。此外，旷视科技还入股了芜湖旷沄人工智能产业投资基金（有限合伙）和北京城市大脑管理咨询合伙企业（有限合伙）两家公司，其中第四范式曾出资500万入股北京城市大脑管理咨询合伙企业（有限合伙）。
不过，相比于此，上市依旧是现在能够救赎这些独角兽们的关键所在。
现实困境：“一步一坑”中寻找突破点
道理都懂，但在具体实践中，AI公司们面对的是“一步一坑”的现实困境。
和外界所了解的不同，AI服务本质上还是to B的生意，单价高、决策流程长、服务周期长、研发成本高，又重又慢，且更考验专业性以及服务能力，企业只能通过不断开拓新项目来赚钱。但这并不容易。
“每个细分行业都已经有自己的游戏规则，开拓一个新行业需要的时间周期都是按年计算。接下来需求对接、制定方案、交付、打款又是一个漫长过程。”一位AI行业创始人感叹。
以依靠计算机视觉起家的“CV四小龙”为例，虽然发展多年，但从收入结构来看，面向政府、机构的to G业务仍旧是支撑公司营收的核心主力：
• 商汤科技2020年及2021上半年智慧城市业务营收占比分别达39.7%及47.6%；
• 旷视科技2020年城市物联网营收占比为65.82%；
• 云从科技2020年智慧治理业务占总营收比例高达57.75%；
• 依图2019年、2020年智能公共服务收入（包含智慧城市和智慧医疗，后者占营收的比例不足2%）占比分别为90%、58.46%；
To G客户的优点在于订单量大，但缺点则是交付时间长、回款慢，以商汤科技为例，招股书披露，公司应付款的账期已经从2018年的92天增加至2020年的228天。这对于研发投入极高、日出斗金的AI公司来说，并不是一件好事。
不仅如此，在争夺G端客户的智慧城市场景中，以软件起家的AI公司们，也面临原有硬件厂商海康威视、大华股份带来的强势竞争压力。
在这些具有明显渠道和供应链优势的传统软硬件厂商面前，AI企业们的算法长板难以形成真正明显的差异化优势，最终都选择了加持硬件，做软硬件一体的整体解决方案，竞争态势愈演愈烈。熊伟铭向「甲子光年」感叹：“不同因素的影响下，走到现在，四小龙在安防上的技术优势没有体现出来，海康威视等公司如今也完全可以通过自建或者采购获得类似的技术能力。安防到最后变成了一个渠道生意，又回归本质了。”
这使得AI公司们必须寻找新的战场。从发展路径来看，为了实现商业化落地，过去几年“CV四小龙”都在不断拓展新的场景版图，也都走出了各自不同的路线：依图出售此前核心的医疗业务之后，瞄准了自动驾驶新场景；云从定位为人机协同解决方案提供商，在金融领域持续深耕的过程中，也新增了机器人、物联网技术研究投入，试图构建更为标准化的AI产品；旷视则切入AIoT，将物流业务视为未来的增长点。
在2020年媒体发布会上，旷视联合创始人兼CEO印奇强调：“旷视不会成为一家平台化的公司，而是基于1+3战略，打造几个支柱型产业作为立身之本。”目前，旷视已经将供应链物联网领域中的智慧物流场景提到了战略性高度，同时也发布了智慧物流操作系统河图以及相关的智能硬件机器人。印奇表示，旷视要做最硬的AI公司。
效果已经显现，从目前营收数据来看，公司的供应链物联网解决方案业务在总营收中的占比正在不断增加——从2019年的5.56%上升到2020年的15.71%。未来，公司将会与极智嘉、快仓等AGV头部企业在智慧物流细分赛道上直接竞争。
与其他三家相比，商汤的“1+1+X”（1分别代表研发和技术产业化，X 则代表赋能百业）平台化战略却似乎让人更迷惑——这家公司是干什么的？
作为“CV四小龙”中的老大，商汤科技营收明显高于其他三家。招股书数据显示，公司2018年、2019年、2020年和2021年上半年的收入分别为18.53亿元、30.27亿元、34.46亿元和16.52亿元。「甲子光年」测算发现，从近三年的年均营收规模来看，商汤的营收规模相当于旷视的2倍多，云从的4倍，依图的6倍，不过亏损也更多，从近三年的年均净亏损来看，商汤的亏损规模相当于旷视的1.9倍，云从的9倍，依图的4倍。
换句话说，无论是从商业版图、营收乃至亏损规模上看，商汤科技更像是放大版的旷视、云从和依图们。
在招股书中，商汤将自身定位为人工智能软件平台型公司，截至2021年6月30日，商汤科技已经积累了超过2.2万个赋能不同应用的人工智能模型。目前，该公司旗下主要有面向智慧商业的SenseFoundry-Enterprise（商汤方舟企业开放平台）、面向智慧城市的SenseFoundry（商汤方舟城市开放平台）、面向智慧生活的SenseME、SenseMARS及SenseCare平台以及面向智能汽车的SenseAuto（商汤绝影智能汽车平台）四大平台——几乎涵盖了所有的商业、生活、出行场景。
总结起来就是一句话：没有圈定的场景，什么行业都做。
看起来，这也是商汤一直遵循的路径。早在2019年，商汤就进行了新一轮组织架构调整，将国内事业群分为智慧城市综合业务事业群、移动智能事业群和新兴创新事业群，其中新兴创新事业群关注领域并不固定，而是聚焦于行业潜在增长机会，包括医疗健康、教育等团队均源自这一事业群。
这次组织架构调整的另一层意思是，智慧城市是其收入较强的业务板块，值得单独拿出来，这从目前商汤的财报中也可以看得出来。
不过根据招股书，尽管商汤科技智慧城市业务占比在不断增加，但另一面其智慧商业、智慧生活、智能汽车收入占比却都呈收缩态势，特别是智慧生活业务，较之去年同期，2021年上半年收入降半。智能汽车业务虽处于早期探索阶段，但也处于下滑态势
商汤在招股书中强调了公司继续扩张新场景的决心，表示目前已经开始在智慧生活领域探索物联网设备、元宇宙和智慧健康，在自动驾驶领域，商汤的定位则是自动驾驶解决方案制造商，覆盖单车智能和车路协同两大方向，与百度、华为直接竞争。
不难看出，志在“赋能百业”的背后，商汤对于落地的理解是平台化，将自己定位为“AI工厂”，公司对外称，为了支撑整个“工厂”的不断运转，投入了约50亿元的资金用于建超算中心、开源核心算法。
商业化落地大考
无论上市前还是上市后，没有哪个和投资者机构愿意一直投资商业化难以落地的AI企业，尽管AI是科技发展的大趋势，但巨额研发投入与迟迟无法实现盈利形成的巨大反差，还是令不少投资者和投资机构如鲠在喉。
AI算法工程师杨阔试着从日常工作的角度向「子弹财观」解释AI企业难以商业化的原因，“AI是一套底层技术体系，和许多独立且具象化的领域不同，AI需要与应用场景相结合才能体现出价值，其单独存在的意义其实并不大。也就是说，AI的商业化落地离不开定制服务。”
AI企业的发展逻辑是先有技术，然后再进入某个垂直领域取得突破，进而扩散至其他领域，其优势是可以连接各行各业，天花板极高，而劣势则是高度定制化、研发成本居高不下，并且难以实现规模化发展。
“每个细分领域都有不同的规则，开拓一个新细分领域需要的时间周期基本是按年计算，比如AI企业根据客户甲的需求研发了一套算法，这套算法大概率无法再直接卖给客户乙，即便是客户甲和客户乙身处同一领域，但需求不可能完全一致，因此还需要针对特定场景或需求重新训练模型，持续投入人力和时间，在无形之中拉高了成本，商业化难以落地也就成为了现阶段AI企业难以避免的常态。”杨阔进一步解释
定制化打开了AI企业商业化的想象空间，但同时也限制了其商业化落地的进程。
目前，由于计算机视觉技术具备通用性，因此已经与诸多应用场景实现了有效结合，并且从金融和安防两大领域逐步扩展到交通、医疗、机器人、物联网、自动驾驶和风控等领域。
据「子弹财观」了解，相较于计算机视觉赛道，思必驰所在的语音语义赛道与其有着很大差异。
一方面，语音语义赛道由于声音识别难度较高而很难被标准化，规模化发展更是无从谈起；另一方面，语音语义技术需要长时间的训练和数据积累，也需要与不同的应用场景进行深层次融合，导致语音数据集扩充缓慢。
不过，思必驰并不仅仅局限在软件层面，其硬件业务也在发力之中，比如AI语音芯片、智能语音语言交互设备整机等，将其业务范围从智能家电、车载语音交互、智慧医疗等进一步扩大至消费电子、办公硬件等领域。
“目前，AI企业之间的同质化竞争其实已经非常严重，思必驰与不少AI企业存在着业务交织或重叠的现象，因此以差异化的方式深耕某些领域，或是实现扭亏为盈以及构筑护城河的根本。”李磊向「子弹财观」表示。
杨阔也倾向于AI企业应该深耕某些领域，“虽然定制化在业内属于普遍现象，但只要在某个领域做到五个客户时，产品重叠的部分就会越来越多，也就意味着可模块化的部分越来越多，实现以量摊薄成本。”
对于超过90%的AI企业而言，商业化落地仍是一场终极大考。过去AI企业需要“讲故事”，但现在则需要拿出实实在在的商业化落地方案和数据，毕竟“秀肌肉”的时代已经远去。
未来，AI企业之间的竞争不再是单纯的炫技，而是基于算力、数据、算法、应用场景的综合能力的对决，商业化落地也不再是单纯的纸上谈兵，而是一场残酷的、关乎生死存亡的贴身肉搏战。
