編者按：本文來源創業邦專欄產業家，作者山丘，編輯皮爺，創業邦經授權轉載。
在上市這條路上，大多數AI企業都吃了閉門羹。
在外界看來，2021年是AI企業“上市元年”，但卻事與願違。如今，有這種看法的人都被澆了一頭冷水。
幾個接連的信號是，早在2019年就申請在港股上市的曠視科技，今年1月份的時候，再次衝擊IPO，但至今仍未有進展。緊接着雲知聲在2月份的時候主動撤IPO申請，依圖科技在本月因發行人及保薦人的主動要求，中止科創板IPO審核。此外，禾賽科技、柔宇科技也相繼撤回招股書。
一系列的信號不禁讓人懷疑，包括AI四小龍在內的企業們還能踏上IPO的跳板嗎？2021年，除了AI四小龍其他企業能不能出圈？
面對嚴格的上市考核，AI企業們需要重新審視自己。從技術到商業，等待他們的是更漫長且實際的上市之路。
一、塗鴉：“躍龍門”
讓人意外的是，最先上市的AI第一股，不是百度，也不是聲名遠揚的AI四小龍，而是已經成立七年的塗鴉科技。
3月18日，IoT雲平台塗鴉智能成為一匹黑馬，正式登陸紐約證劵交易所。
塗鴉智能交出的上市成績單是：超2億台賦能智能設備，26.2萬開發者，超5000家客户，2700多個品牌，1100種智能設備種類，業務遍佈220個國家和地區。
如今的塗鴉，和最開始的業務模型已經有了巨大差別。
2014年的塗鴉智能專注於連接品牌、OEM 廠商、開發者和連鎖零售商的智能化需求, 為客户提供一站式人工智能物聯網的 PaaS 級解決方案。
現在的塗鴉智能，定位於全球化AI+IoT平台，通過連接消費者、製造品牌、OEM廠商和零售連鎖的智能化需求，為客户提供一站式人工智能物聯網解決方案。
另外，與AI四小龍不同的是，塗鴉的主要佈局點採取“先海外，再國內”的策略；塗鴉在做一門全球化的生意，如今業務遍佈日本、美國、德國、哥倫比亞和印度。
塗鴉這麼大盤子的背後，離不開資本的引入，一輪一輪的融資，保送塗鴉走上上市之路。
其實在塗鴉剛剛創立的時候，市場還處於普遍不看好IoT賽道的年代，其中一個誤判就是認為loT沒有很大的機會，很多的非從業人員也會認為loT是一個相對較小的領域，此外，在VC的圈子裏，也很難得到認可。
王學集在談到融資難問題的時候回憶道：“資本方是希望兩三年可以看到具體回報的，會傾向選擇商業模式清晰，快速變現的領域，所以除非是着眼於長期收益的風投基金，他們才可能會選擇進入這個賽道。”
僅僅一年，塗鴉就讓資本改變了想法。
2015年，由天使投資人吳泳銘，阿米巴資本投資數百萬人民幣；同年塗鴉完成A輪融資，NEA恩頤投資數千萬美元；到2017年，NEA恩頤投2000萬人民幣，塗鴉進行了Pre-A ；也是這一年，越來越多的資本看到了塗鴉，中金公司、東方富海、NEA恩頤投資、QUADRILLE Capital助力塗鴉過億人民幣，完成B輪融資；2018年，塗鴉完成C輪融資，由Future Fund、NEA恩頤投資、中金硅谷基金、CBC寬帶資本、Quadrille Capital、香港查氏家族基金共同投資2億美元。
不過，即使塗鴉完成鯉魚躍龍門，其上市後也不能一勞永逸，塗鴉融資的速度遠遠跟不上燒錢的速度。
通過分析塗鴉近兩年的業績，雖有增長態勢，但公司的增長動能是否具備持續性，仍讓人懷疑。
從塗鴉智能的總體營收表現來看，2019年及2020年公司營收分別為1億美元（約6.5億元人民幣）和1.8億美元（約11.71億元人民幣），2020年較2019年同比增長80%。
其淨虧損分別約為7048萬美元和6691萬美元，兩年累計虧損近1.4億美元（約近9億元人民幣），淨虧損率分別為-66.6%、-37.2%。
增長的背後，也不能掩蓋塗鴉虧損9億元的事實。表面上看，公司的虧損面有所收窄，但公司何時才能扭虧為盈，仍是未知之數。
究其虧損原因，主要是高額的研發投入，2019年投入5200萬美元，2020年，塗鴉智能的研發投入達到7700萬美元。
另外，在塗鴉智能招股書中可看出，目前塗鴉的條件或許不足以支撐其未來運營，為保持增長，需擴大業務並加強技術基礎架構，吸引更多客户、研發人員，同時還需要完善運營、財務和管理等。如果無法有效實現業務擴展，其成本和支出可能會比計劃的增長更快。
對於塗鴉智能來説，最好的辦法是進一步合理地控制成本，把每一項業務板塊都紮實地做好，並提升市場競爭力，一味追求多元化發展未必是好事 。
二、 商湯：融資“機器”背後
“AI四小龍”中，商湯收穫資本加持的背後亟待更多應用場景縱深落地。
時間拉到2014年，在AI產業還是冷門的時候，商湯科技就已經佔到先機，先行成立。
當初商湯推出了一款DeepID系列人臉識別算法，逐步將人臉識別準確率提升至99.55%，開啓了整個人臉識別行業技術落地的時代。該算法準確率在誕生之初便超過了Facebook，被業內外稱為最強人臉識別算法。
當時的商湯是一家人臉識別公司。
商湯科技成立伊始，就先後拿下小米、華為、美圖秀秀以及圖聊軟件FaceU、Snow等客户。
此後的商湯更是突飛猛進，融資情況領跑業內，一路融資長達九次，其中不乏有阿里巴巴、銀湖資本、老虎基金、淡馬錫等大牌機構的參與。
不過最近一次公開披露的融資定格在2018年5月，這次融資商湯完成6.2億美元C+輪融資，當時估值超過45億美元。此後，商湯再未披露進一步融資情況。
從商湯自身來看，四大AI公司一同瓜分市場令競爭加劇，估值往上頂的速度自然放緩；其次是全球經濟問題導致資金活性下降；最後是，市場預期減慢，已在盤內的資金已經實現了一部分預期價值，從而融資速度放緩。
從資本角度出發，現在為什麼不投了？
曾經有PE感慨到：“他們找過我們很多次，但我們的機構並不打算參與，‘100億美元’的估值太貴了，簡直是天價”。
對商湯而言，連續不斷的融資帶來的是外界對其實際落地場景鋪開與拓展的關注。今年以來，商湯在智慧城市、智慧商業、智慧文旅、智慧通行等領域均有項目落地，未來商湯如何在融資背後實現在更多落地場景的縱深發展，以及能給市場帶來多大的想象空間值得關注。
三、依圖、曠視：我們都一樣
業內有投資人曾給出過一個判斷：“AI企業的問題都懂，現在應該想想如何救救AI獨角獸？”
如今，AI獨角獸們都在上市這條路上面臨集體“淹沒”的危險。披露招股書的雲從、曠視、依圖、雲知聲都普遍虧損，更大的壓力在於，這些拿了很多融資的AI獨角獸，並不能在二級市場獲得匹配融資時的高估值。
要想上市，一看企業的盈利能力，二看企業是否能持續成長。AI企業的潛力值，一直在經受着考驗。
拿曠視來説，迄今為止，曠視仍未實現盈利，這意味着背後資本逐利的本質只能通過更高的估值實現。
曠視是AI四小龍里最先啓動IPO的，但截止目前，還沒有實質性的進展。
此前，有報道稱，曠視推遲港股上市的主要原因包括，收入質量不夠健康、創始人持股比例較低、控制權不穩定、關聯交易等。
曠視聯合創始人兼CEO印奇回應：“IPO的不可控，確實感受到了壓力，所有的AI創業公司現在都很累，越走越重，又不得不往前走。所謂‘往前走’，即越來越硬件化，越來越可落地。”
將技術落地為商業，併產生持續的收入和利潤，是AI公司集體面臨的終極挑戰。眼下，這些公司無一例外地都處於虧損狀態。
本質上，AI企業們都一樣，分析曠視推遲港股上市的主要原因，對比行業其他AI公司同樣面臨這樣的問題。
第一，面對巨大的投入，如何保證現金流，管好錢包的能力很重要。
我們都知道技術研發費用是AI公司最大的開支，依圖、雲知聲、柔宇的研發投入佔比都超過100%。雲知聲早在2017年的時候，研發費用就佔營業收入的比例甚至達到163.55%。就連寒武紀剛上市的時候，其研發投入為2.8億元，比營收的3倍還要多。
芯片流片很燒錢，多家AI芯片企業因為虧損無法登陸科創板的情況下，其2021年下半年赴科創板上市的目標，就未必能實現了。
現金流同樣也是需要關注的重點指標。
巴菲特説：“現金是氧氣，99%的時間你不會注意它，直到它沒有了。”良好的現金流，尤其是經營活動現金流，反映出公司對上下游有很好的掌控能力，且能夠將產品或者服務的收入能夠轉化為未來增長的動力。
其中現金流狀況最不佳的是依圖科技。從2017年至2020年上半年，依圖經營活動所獲得的現金流淨額累計達到-26.12億元。
第二，技術向商業化轉向？探索如何盈利是王道。
科創板監管加強後，很多AI獨角獸主動釋放要“更新”招股書數據的意圖，在上市前審查過程中主動逃離。背後透露出的是依圖、雲知聲、地平線等多家AI獨角獸商業化成問題，AI將全線崩潰。
目前比較純粹的AI 算法企業，都沒有找到爆發性增長的應用行業。對於那些AI硬件企業來説，也面臨同樣的問題。
AI企業難做營收的根本原因，源於每家的主力產品都是AI解決方案。這意味每個方案都有差異化訴求，加上本身AI方案的效果就難説。
例如，依圖科技研發的“蜻蜓眼”人像大平台也已應用於公共安全領域，同時也為海關總署及中國邊檢等提供人像比對系統。其次，依圖科技可利用完整的實名認證解決方案，依靠人臉比對及活體檢測技術，為金融企業提供從櫃面到自助設備再到移動端的全渠道解決方案。
目前，依圖的困局就是計算機視覺在商業化領域的落地難題。而這個難題，在AI四小龍中普遍存在。
現在的依圖，杭州醫療團隊業務差不多裁了70%，銷售差不多已經崩盤。但在部分員工看來，依圖是在為上市進行的主動調整，一邊通過縮減人員減少人力成本，一邊將業務轉向芯片和自動駕駛，以待來時。
成立最早的曠視就是如此，在港股撤回過招股書，3月12日又轉戰科創板。不僅資本市場的經歷比依圖豐富，業務調整的也比依圖頻繁，從最早的To C 到現在的 To B，剛剛形成自己的三大支柱業務。
曠視科技趙明對商業化的難題看出：客户最終決定採購AI解決方案，還是看多大程度能夠代替人力，多大程度能夠提升效率。所以To G比To B好做 ，智能視覺比智能語音好做。
AI公司毛利率的高低取決於，產品形態，軟件、硬件、軟硬件結合三種不同的形態，一般來説軟件毛利率偏高、硬件偏低；其次是跨行業應用的通用性，AI公司的應用領域一般橫跨幾個細分市場，如果通用性強，則標準化程度高，產品複用會讓毛利率提升，反之則毛利率低。
現在的曠視背靠阿里，為支付寶客户端提供人臉識別登錄功能支持，同時也為多家互聯網金融公司和商業銀行提供人臉識別服務。
第三，客户集中度高，需尋新的造血能力。
對於芯片行業公司，客户集中度高，對於大客户依賴程度高也是監管機構關注的重點。
對於個別公司，前五大客户在報告期貢獻收入甚至超過95%以上。一旦上游大客户業務出現問題，採購量下降或者換到其他供應商供貨，發行人業務很可能出現斷崖式下跌。
例如，寒武紀就曾被質疑早期大量依賴華為，而當華為自研芯片後，寒武紀業務量出現大幅下滑的情況。
寒武紀是誰？
“寒武紀是5-6億年前一個非常有意思的地質紀年。在這個時期，物種多樣性出現了空前的提升。我們取這個名字是希望看到，人工智能時代也能出現各種技術的大爆發。”創始人陳天石曾這樣解釋寒武紀這個名字的由來。
四、寒武紀：跟隨易，造血難
2016年，陳天石、陳雲霽兩兄弟，創立了寒武紀科技，專注AI芯片的研發。陳天石擔任公司CEO，陳雲霽為寒武紀的首席科學家。
令其名聲大噪的是2017年華為在“全球首款手機AI芯片”麒麟970中集成了寒武紀的全球首款智能處理器IP產品1A。這是全球手機行業首次引入人工智能概念。
後來的事實證明，搭載寒武紀1A的華為麒麟970以每分鐘識別2005張照片擊敗了蘋果A11芯片每分鐘的889張照片。
用陳天石的話來説，“這一成功合作已成為全球手機和智能芯片發展史中的標誌性事件，吹響了手機進入智慧時代的號角，為中國高科技公司的商業合作樹立了典範。”
彼時，寒武紀剛剛成立一年，就能夠與有着超大全球手機出貨量、對質量要求嚴苛的華為建立合作。
此後，寒武紀拿到了上億元的訂單。同時，寒武紀獲得了國投創業、阿里巴巴、聯想創投、國科投資等共計1億美元的A輪融資，僅用一年時間，寒武紀估值已達10億美元，成為全球智能芯片領域誕生的第一個獨角獸公司。
人無遠慮必有近憂，寒武紀沒有跟上時代的步伐，隨着華為踏上自研AI芯片的上升而衰退。
2018年10月，華為公佈了“達芬奇計劃”，一口氣發佈了兩款AI芯片：昇騰910、310。2019年又推出了新款手機芯片麒麟990、810，並全面採用了自研的智能處理器IP產品。
華為高管表示：“華為需要的產品是從雲到各種物聯網終端的全場景支持，寒武紀很好，但是沒法支持我們所需要的全場景。”
2017到2019年，華為海思對寒武紀處理器IP授權業務的銷售貢獻為100.00%、97.94%和92.56%。有專家認為，寒武紀必須找到新的業績支撐點，改變對單一大客户的依賴，才能順利進入資本市場。
此時，寒武紀面對的挑戰是如何找到自己新的造血點。
五、未來的路
未來，AI企業們如何走？
目前，資本市場再次提高准入門檻，AI企業們上市無門，必須另謀出路。從目前看，AI企業們正通過三種方式做營收，以求自救。
一是和互聯網公司合作。例如曠視科技和阿里，百度和雲知聲，騰訊和依圖科技、小米和地平線。
二是做自動駕駛。大家都認為自動駕駛市場規模大，資本也看好，商業化也將臨近。
三是推進硬件佔比。對比營收過百億的幾家企業，他們主要是硬件收入佔了大部分，而大多數AI企業都在賣解決方案。
當下，僅靠技術對推動AI公司估值的增長已經非常有限了。説到底，AI公司面臨的轉變是從技術服務商，向整體解決方案提供商轉變，核心驅動因素由團隊和算法技術，逐漸轉變為數據和場景，對於創業團隊以科學家為主的AI公司們來説，獲客能力、服務能力、議價能力等都是新的挑戰。
目前，眾多業界高手一起湧入AI芯片市場，造成激烈競爭。其中不乏，百度和三星合作，推出自研的崑崙AI芯片；阿里的平頭哥芯片公司，先後推出自研的玄鐵910CPU、含光各AI芯片；華為推出手機芯片麒麟990、810；此外還有Mobileye、地平線等新興企業。
春暖花開之後，可能又是新一輪的搶奪、投入、上市的輪迴。
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