一位機器人領域的創(chuàng)業(yè)者,在媒體采訪時對中國的AI公司按照路徑進行了代際劃分:

“第一代AI公司可能就是一批大牛,砸了很多錢做技術,說自己擁有算法、算力,但實際上這些AI公司具體是干什么的,他們自己可能都不清楚,醫(yī)療、安防、自動駕駛可能什么都想做,但都不清晰。雖然第二代公司的創(chuàng)始人大多也都是技術背景出身,但AI只是我們的一個工具和手段,不是因為我懂AI,然后再去找場景�！�

這樣的觀點并不缺少其內在邏輯。當AI“四小龍”代表的第一代AI公司屢屢在資本市場碰壁的時候,機器人行業(yè)的融資潮正在全面升溫,僅2021年上半年國內機器人領域的融資數量就高達174起,超過40起融資的單筆金額過億,甚至有多家創(chuàng)業(yè)公司在過去一年內完成了兩筆及以上的融資。

資本市場的涼與熱,往往是行業(yè)冷暖的晴雨表。只是第二代AI公司是否比前輩們更理性、更長遠、更幸運,似乎還要畫一個問號。

01 第一代AI公司怎么了?

比起第二代AI公司的風頭正盛,第一代AI公司著實有些相形見絀,甚至一些獨角獸級別的企業(yè)正在經歷一場至暗時刻。

IPO征程的跌宕起伏就是最真實的縮影。依圖科技主動“撤單”IPO后,裁員風波愈演愈烈;在科創(chuàng)板上市的云從科技,近30億的虧損多次被外界詬病;IPO大門外兜兜轉轉的曠視、商湯、云天勵飛等企業(yè),同樣在為創(chuàng)收掙扎。

為了提升自身的“造血”能力,第一代AI公司的動作越發(fā)整齊劃一。比如越來越多的企業(yè)打起了芯片的主意,依圖、商湯、云天勵飛等無一缺席;醫(yī)療賽道紛紛成為多方角逐的對象,依圖曾將醫(yī)療視為主要的營收引擎、商湯多次進軍醫(yī)藥研發(fā)等相關領域、曠視瞄準了醫(yī)藥供應鏈、云從將智慧醫(yī)院作為自己的新戰(zhàn)場……零售、金融、交通、醫(yī)療,幾乎所有熱門領域都在進行布局。

可將第一代AI公司視為“理想主義”驅動的技術派,似乎并不確切。無論是依圖、商湯、曠視,還是云從、云天勵飛,可以說是清一色的計算機視覺企業(yè),最早瞄準的都是安防工程和智慧城市等場景,簡單來說就是用自家的計算機視覺算法搭配�？低�視、大華股份、宇視科技等安防廠商的攝像頭,牢牢抓住了一輪市場紅利。

資本市場的反應,佐證了了第一代AI公司的獨到眼光。

2017年到2019年的三年時間里,AI“四小龍”一度占據國內計算機視覺應用市場 60%的份額,僅2018年就獲得了合計超30億美元的融資,占據中國 AI 企業(yè)融資總額五分之一。其中商湯科技的單輪融資就有10億美元,迅速躋身獨角獸陣營,可謂風頭無兩。

然而“技術外包”的商業(yè)模式,注定了這場合作的脆弱性。海康威視、大華股份以及后續(xù)入場的華為,均在推進視覺識別算法的自主研發(fā),以降低算法采購的成本,直接和曠視、依圖等算法廠商產生了利益沖突。

為了營收結構的多元化,第一代AI公司紛紛尋求突圍,主流的思路正是平臺化,即朝硬件+算法的方向轉型,不再是直接售賣代碼的粗狂打法,轉向輸出場景化的解決方案,和阿里、百度等巨頭的策略越發(fā)相似。

可以佐證的是云天勵飛在招股書中對募集資金的規(guī)劃:8億元用于城市 AI 計算中樞及智慧應用研發(fā)項目,3億元用于面向場景的下一代 AI 技術研發(fā)項目,5億元用于基于神經網絡處理器的視覺計算 AI 芯片項目,14億元用于補充流動資金項目。除了用來填補虧損的一部分資金,過半金額在為輸出解決方案鋪路。

只是當前人工智能的落地仍集中在安防、零售、金融等場景,短期內無法滲透進更多的行業(yè),產品落地和商業(yè)化的進度仍存在很大的不確定性,何況還要應對阿里、百度等互聯(lián)網巨頭的挑戰(zhàn)。再加上一些AI公司為了講出新故事,跟風進入造車、元宇宙等新興領域,第一代AI公司“什么都想做”的說法可謂實錘。

02 資本仍愿為場景買單

哪怕曾經是啟明星般的“第一代AI公司”,在被貼上燒錢、內卷等略帶負面的標簽后,逐漸成了資本市場避著走的“棄兒”。

胡潤研究院在《2020胡潤全球獨角獸榜》中,對商湯、曠視、云從、依圖的估值進行了排名,分別為500億元、300億元、200億元和140億元,除了商湯科技的估值比2019年提升了100億元,另外三家的估值幾乎和兩年前持平。

AI“四小龍”終于不再性感,但資本并未對AI關上大門,一大批“找到了場景”的企業(yè)開始被資本所青睞。

瞄準AI制藥的化學合成智能化平臺智化科技,剛剛拿到了源碼資本領投的A+輪融資,1500萬美元的資金將被用于 AI 自動化合成平臺建設和專業(yè)的市場推廣。AI醫(yī)藥被《麻省理工科技評論》評定為 2020 年度“十大突破性技術”,而智化科技找到的場景是利用人工智能和化學大數據解決新藥研發(fā)臨床前的化學合成問題。

同樣歸屬AI制藥賽道的還有深勢科技,不久前拿到了高瓴創(chuàng)投領投的數千萬美元A輪融資,資金將用于以新一代分子模擬平臺為代表的科學計算平臺的建設,以及相關技術在藥物、材料設計等場景的落地。同時這也是深勢科技一年內的第三輪融資,元璟資本、清流資本、百度風投等都曾出現(xiàn)在前面兩輪融資的投資名單中。

如果說醫(yī)藥領域的前景還有麻省理工等機構的背書,一些小眾且細分場景的資本行為足以用“瘋狂”二字來形容。

比如一家主打健身鏡產品的企業(yè),給鏡子加入了動作捕捉、語音識別等算法,為健身人群提供基礎的健身知識和動作糾正,經過網紅們的營銷造勢賣到了近萬元的價格。這家創(chuàng)立于2019年的企業(yè)也趁勢崛起,兩年時間就拿到了3．91億美元的融資,即便每個月的銷量還只有300多臺的規(guī)模。

可以給出的解釋是,第二代AI公司多半屬于產品型公司,即看到了某個待解的痛點,然后利用人工智能去解決問題,有著明確的目標客戶,商業(yè)變現(xiàn)的時間周期相對更短,且容易講出有話題性的商業(yè)故事。

只是“找到場景”只是第一步,后續(xù)仍存在太多的不確定性。譬如正在謀求私有化的流利說,用算法取代了人工成本,在毛利率方面遠高于傳統(tǒng)教培機構,然而定制化的AI交互課程未能吸引到足夠的付費用戶,獲客嚴重依賴市場營銷和廣告,后續(xù)的場景拓展也不順利,以至于股價在三年時間內縮水了9成。

資本的青睞不是什么壞消息,讓人擔憂的卻是資本的態(tài)度,仍在以消費互聯(lián)網的邏輯丈量AI的落地進程,熱衷于回報率高的早期投資,喜歡一窩蜂地涌向所謂的熱門賽道。

典型的例子就是每年數百起融資的機器人賽道,或許可以細分出工業(yè)、家用、配送等不同的細分品類,可在算法和場景的制約下,市場的高度同質化也是不爭的事實,僅配送機器人市場就有幾十家企業(yè)完成了融資,注定有大量的玩家逐步被市場所淘汰。