本周，曠視科技提交招股書，計劃登陸港交所，如果順利上市，曠視將成為中國AI第一股。

如港股上市成功，曠視科技將成為繼小米和美團之后，第三家同股不同權港股上市公司。目前小米仍股價不振較發(fā)行價腰斬，兩天前美團點評才重回發(fā)行價。

人工智能技術一直是創(chuàng)業(yè)的熱門領域，隨著“領跑者”曠視科技率先披露招股書，業(yè)界也得以窺探行業(yè)的個中滋味。

“AI四小龍”多數(shù)有上市計劃

在業(yè)內(nèi)，曠視科技與商湯科技、云從科技、依圖科技并稱為“CV(計算機視覺)四小龍”——“AI四小龍”。

去年中國計算機視覺應用市場達7.5億美元。從市場格局角度，商湯科技居首，市場份額達23%，其次是曠視科技，為20.6%，依圖科技、云從科技緊隨其后。

其融資能力之強，可謂招股書上一大亮點。截至目前，曠視已經(jīng)完成了4輪9次的融資，總計融資金額達到13.49億美元(接近百億元人民幣)。

據(jù)招股書披露，曠視2016年、2017年、2018年營收分別為6780萬元、3.132億元、14.269億元，年復合增長率為358.8%。今年上半年，曠視營收為9.49億元，同比增長210.3%，經(jīng)調(diào)整凈利潤為3270萬元，2018年同期經(jīng)調(diào)整凈虧損為1.369億元。

在IT分析師孫永杰看來，在此時選擇上市，很重要一個原因，是人工智能公司在經(jīng)歷多輪融資后，各方投資者的投資要盡快實現(xiàn)，尤其是在估值很高的情況，再尋找新的投資者接手比較困難。

相比之下，在融資降溫的當下，下一輪融資難度可想而知。根據(jù)IT桔子人工智能趨勢顯示，截至8月，融資事件數(shù)291起，不及去年717起的一半。

中山大學數(shù)據(jù)科學與計算機學院教授賴劍煌也引述CB Insights數(shù)據(jù)時表示，去年90%的人工智能企業(yè)處虧損狀態(tài)，即便是谷歌母公司收購了人工智能公司DeepMind，去年虧損達到5.7億元，而在國內(nèi)，多家AI公司正在賣資產(chǎn)，以及投資人在退出。

在曠視沖刺“人工智能第一股”之際，其他企業(yè)也躍躍欲試。“我們目前在進行一些上市的輔導工作，有考慮科創(chuàng)板，在籌備中，沒有明確的進程可以公開，時間尚不確定。”云從科技相關人士對南方日報記者表示。

此外，依圖科技也曾對外透露，有意把上市標地選定為科創(chuàng)板，而商湯科技則三緘其口。

智慧城市服務仍占主導

去年，四小龍之間的商業(yè)落地策略開始分化：商湯加大平臺化戰(zhàn)略，依圖重點發(fā)力醫(yī)療領域，云從瞄準了金融領域，曠視則選擇了繼續(xù)往前端發(fā)展，推出了各種前端硬件產(chǎn)品，并拓展了供應鏈領域，包括倉儲、物流機器人。

在招股書中，曠視科技稱將自主研發(fā)的人工智能及軟件能力主要組成部分包括Brain++深度學習框架、算法及平臺軟件，主要應用在三個方面：個人物聯(lián)網(wǎng)、城市物聯(lián)網(wǎng)、供應鏈物聯(lián)網(wǎng)。

安防、金融等一直是計算機視覺企業(yè)深耕的領域，面向政府和公共機構(安防)的城市物聯(lián)網(wǎng)營收占據(jù)“半壁江山”，去年和今年上半年營收分別為10.57億元、6.95億元，占比分別為74.1%、73.2%。

曠視于2018年為中國98個本地城市的政府機構及企業(yè)客戶提供城市物聯(lián)網(wǎng)解決方案，而2016年為31個城市，復合年增長率為77.8%。

對初創(chuàng)企業(yè)來說，核心客戶群體占主導可以說是一把雙刃劍。孫永杰說，人工智能企業(yè)最大的風險在于，其所有活動都建立在合作伙伴的業(yè)務之上，自身沒有核心的產(chǎn)業(yè)基礎，以人臉識別為例，其合作伙伴有諸多供應商可選，這意味著任何一家都可能被隨時替代。

算法公司向軟硬結合轉型

對于人工智能公司，始終面臨的一個難題是，技術紅利期很短，領先機會可能稍縱即逝，產(chǎn)業(yè)化落地的路并不平坦。人臉識別商業(yè)化競爭愈加激烈，人工智能算法公司逐步向硬件進軍。

曠視科技2011年成立至今，經(jīng)歷多次業(yè)務轉型，從發(fā)展軌跡可以看出，曠視越來越看重硬件設備，并推出了自主研發(fā)的智能攝像頭，發(fā)力軟硬件一體。

最近，商湯科技在深圳推出了全新智能通行產(chǎn)品——商湯智行人臉識別一體機SensePass Pro，商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、技術執(zhí)行總監(jiān)馬堃告訴南方日報記者，商湯在成立之初，也并沒有打算做硬件，落地應用中，客戶對硬件有需求，我們也開始考慮，將技術集成進一個專用的小硬件里，人工智能落地需要軟硬結合的優(yōu)化方案。

相比之下，依圖則走出了另一個挑戰(zhàn)更大的領域，今年5月，其推出一款云端視覺推理AI芯片“求索questcore”，這也是該公司進入硬件領域后開發(fā)的首款芯片。

“一開始大家都在做人臉識別，后來發(fā)展到最后，加入視覺、語音、人機交互、知識圖譜、語言處理的技術。”云從聯(lián)合創(chuàng)始人溫浩表示，事實上，用“人臉識別公司”或者“計算機視覺公司”標簽已經(jīng)不準確了。

在他看來，各大AI公司都在不斷探索商業(yè)模式的落地，與各行業(yè)賦能，但最終比拼的還是組織能力和管理能力，在公司規(guī)模成長后，能像華為等公司一樣培育出色的管理能力。