商湯是一面鏡子，照出了中國AI企業的野望與坎坷
終於，中國AI創業公司的上市之路，結出了第一個果實——12月30日上午9時30分，商湯集團股份有限公司正式在香港聯合交易所掛牌上市，股份代號：0020.HK。商湯在上海和香港同步舉行上市慶祝儀式。
截止中午前，商湯的市值是1374.56億港幣，按1港元=0.8169人民幣的匯率換算，相當於1123億元。上市以來，商湯科技的市值最高上漲了23%，收盤上漲了7.27%。
有趣的是，在此次上市儀式中，商湯也炫了一把技術，採用AR技術打造“AR敲鑼”環節，讓嘉賓透過虛實結合方式來參與。在此前釋出的招股書中，商湯就植入了“AR黑科技”，讓投資者跟隨一位虛擬“太空黑羊宇航員”瞭解商湯的各個業務板塊。
商湯集團上市AR招股書
這些技術是基於商湯的SenseMARS平臺，SenseMARS平臺透過三個核心元素SenseMARSReconstruction、SenseMARSAvatar及SenseMARSAgent支援沉浸式及互動式元宇宙體驗。其中，Reconstruction透過3D重建技術實現了物理世界的數字重構；SenseMARSAvatar為人們建立虛擬化身，並提供一個進入虛擬世界的介面；SenseMARSAgent生成軟體智慧體，可與數字世界中的人互動。上三要素的結合，可實現物理世界與數字世界的融合，並與軟體智慧體及彼此的虛擬化身進行互動。
截至2021年6月30日，SenseMARS總共提供超過3500個人工智慧模型。
SenseMARS平臺架構
言歸正傳，既然商湯是國內第一家上市的AI創企，具有很強的代表性。藉此機會，我們對商湯進行深入的分析，瞭解其基本面、財務狀況、業務佈局。商湯作為“AI四小龍”之一，我們對其他三家也進行分析，並就四小龍的核心資料進行橫向對比，綜合分析中國AI企業的生存狀態。最後，對AI的中美競爭態勢做一個判斷。
商湯的基本情況商湯科技創始團隊源於2001年在香港創立的香港中文大學多媒體實驗室，包括湯曉鷗教授及實驗室的核心成員，公司則成立於2014年。2021年6月30日，公司總體員工超過5000人。其中，研發3593人，銷售與營銷925人，行政768人。
商湯人員結構
截至2021年6月30日，商湯客戶數量超過2400家，其中包括約250家《財富》500強企業及上市公司，119個城市以及30餘家汽車企業。在消費者領域，商湯產品應用於4.5億部智慧手機，以及200多款APP。其中，月活使用者超過5億的APP有5個。應該說，這個成績是值得肯定的。
人工智慧公司的核心在於AI演算法模型，尤其是針對各個場景的模型。公司之間的競爭，核心也在於演算法模型的數量和質量。某種程度上，人工智慧公司可以看成演算法模型工廠。那麼，商湯這個模型工廠的產能怎麼樣呢？根據其招股說明書提供的資料，商湯2019年生產了1152個模型，2020年生產了9673個模型，2021年上半年生產了8377個模型。目前，商湯已經積累了22000個演算法模型，研發人員的“人均產能”5.24個。接下來，商湯的目標是生產百萬量級的演算法模型。如果這個目標能夠達到，基本就可以實現全場景的應用覆蓋。
商湯演算法模型年產能（個）
值得提出的是，商湯在大模型方面處於業界領先地位。
訓練超大規模預訓練模型，是人工領域的新時尚。各家對比的指標也很簡單，那就是模型的引數規模。為此，國內外各家公司不斷重新整理引數規模紀錄。目前，紀錄保持者是阿里巴巴，已經把引數規模重新整理到10萬億。
中美預訓練模型競賽
但是，上述萬億級的模型都不是針對特定領域的。單就CV這個領域來看，目前最大的CV模型是商湯的，其引數規模是300億。
商湯的財務表現是騾子是馬，牽出來遛遛。人工智慧已經跨過了單純炫技的階段，需要實際的應用落地。而應用落地情況如何，真實的營收和利潤是“金標準”。產品獲得市場認可，客戶願意掏錢，才算實現了商業價值。
我們統計了商湯科技近幾年的營收和利潤情況，如下表：
從上表可知，商湯的財務狀況喜憂參半。一方面，公司已經實現了幾十億營收，2019年營收就已經超過30億，並且增速超過60%，商業應用初見成效。但另一方面，2020年商湯的營收增速就已經降至13.84%，這個增速並不“漂亮”。
商湯營收增速
根據商湯的招股說明書，截至2018年、2019年及2020年12月31日止年度，以及截至2021年6月30日止六個月，來自其最大客戶的收入分別佔當期間總收入的8.7%、7.7%、11.9%及22.9%；來自前五大客戶的收入分別佔當期總收入的28.4%、26.3%、31.4%及59.3%。可以說，其客戶營收貢獻的集中度並不高。客戶分散，有利其業務的安全。如果高度依賴某幾個客戶，容易陷入被動。另一方面，商湯客戶營收的集中度呈現增高的趨勢，尤其2021年，營收集中度幾乎提高了一倍，這是值得關注的。
商湯客戶營收集中度情況
至於虧損情況，大幅虧損是人工智慧公司的“基本操作”。需要指出的是，人工智慧公司的虧損需要考慮到公允價值變動帶來的異常擾動。單看虧損額，商湯2019年虧了近50億，2020年更是虧損超過100億，即使到2021年上半年也虧了近40億。但這些大額虧損中，大部分是由於公允值變動帶來的，屬於資本操作，並不是實際的業務虧損。剔除公允值價值變動，單看實際的業務經營虧損，財務資料就沒那麼嚇人了。而且，商湯的毛利率較高，2018年、2019年的毛利率的超過50%，2020年和2021年的毛利率進一步改善，超過70%。高毛利，是商湯今後擺脫虧損，實現盈利最重要的基礎。
商湯
對於高速成長階段的企業，用虧損換增長，是普遍特點。商湯能否被資本市場認可，關鍵的問題是其虧損是否能夠換來營收的高增長。目前來看，這是需要打一個問號的。
商湯的業務佈局財務資料只是“果”，而業務才是“因”。接下來，我們來分析下商湯的業務佈局。透過具體業務，來看其未來的發展前景。
近幾年，商湯都保持了高研發投入，2019年研發投入19.16億，2020年24.54億，今年上半年就已經超過17.72億。而且，商談近幾年的研發投入佔總營收的比例呈現逐年上升趨勢，2019年佔比超過60%，2020年超過70%，2021年更是超過100%。
那麼，商湯的這些研發經費，都拿來幹什麼了呢？
目前，商湯構建了算力硬體基礎設施+軟體平臺的產品體系。
商湯產品佈局
一、人工智慧基礎設施（SenseCore）
人工智慧的三要素是算力、演算法、資料，算力是一切的基礎。隨著自動駕駛、VR/AR、高畫質影片、工業網際網路、萬物互聯等應用的快速發展，需要處理的資料呈現指數級增長。圖靈獎獲得者JimGray提出，每18個月全球新增資訊量是計算機有史以來全部資訊量的總和。
高畫質影片、VR等流量預測單位（EB/月）資料來源：IHS華泰證券研究所
另一方面，以深度學習為代表的人工智慧演算法本質是基於機率統計理論的“暴力計算”，對算力的需求更大。據統計，自2012年以來人工智慧訓練任務使用的計算能力每3.5個月提升一倍，目前增長已超過30萬倍。在相當長一段時期內，AI算力的需求與供給將處於“緊平衡”狀態。如果要構建元宇宙，需要的算力更加龐大。
AI算力需求與供給
足夠的算力，是發展人工智慧必不可少的基礎。因此，商湯才耗費巨資打造算力基礎設施SenseCore，這也是商湯能夠訓練300億引數的CV模型的殺手鐧。截至2021年6月30日，商湯已經在主要區域市場建立了23個人工智慧超級計算叢集，擁有超過20000塊GPU，總算力達到每秒1.17百億億次浮點運算。商湯正在建設上海臨港AIDC，將於2022年初完成建設，建成後算力將達到每秒3.74百億億次浮點運算。
二、軟體平臺
在算力基礎設施之上，商湯構建了軟體平臺，也就是面向四個業務領域的“商湯方舟”產品：面向智慧商業的企業開放平臺，面向智慧城市的城市開放平臺，面向智慧生活的SenseME、SenseMARS及SenseCare平臺，面向智慧汽車的商湯絕影智慧汽車平臺。每個平臺上都彙集了大量的演算法模型。
商湯各個軟體平臺的演算法模型數量
近期，研究機構沙利文釋出了中國計算機視覺市場分析報告，給出了中國計算機視覺各個細分領域的市場佔比資料。需要指出的是，該報告是商湯委託沙利文做的市場研究，報告的中立性還有待驗證。我們暫且參考其資料，來大致瞭解下中國的市場情況。
1、面向智慧商業的SenseFoundry-Enterprise（商湯方舟企業開放平臺）
商湯方舟企業開放平臺（以下簡稱“企業方舟”）用於實現互聯、高效及可擴充套件的企業運營。企業方舟是一個一站式軟體平臺，其嵌入了9300多個人工智慧模型，滿足客戶跨場景、跨行業資料感知和流程自動化的業務需求。企業方舟已廣泛應用於諸多垂直行業，包括商業空間管理、住宅物業管理、製造、基礎設施、交通、金融服務。
商湯方舟企業開放平臺架構
2018年、2019年及2020年，商湯方舟企業開放平臺有539名、834名及848名客戶，複合年增長率為25.4%。2021年上半年客戶進一步增長19.4%，有635名。截至2021年6月30日，商湯已經在約6000個客戶站點部署企業方舟，並已連線超過250萬個物聯網裝置。
商湯智慧商業營收及增速
依據沙利文報告的資料，2020年中國面向企業的CV應用領域，商湯佔據了14%的市場份額，位列第一。
2020年中國面向企業應用的計算機視覺軟體供應商的市場份額
2、面向智慧城市的SenseFoundry（商湯方舟城市開放平臺）
商湯方舟城市開放平臺（以下簡稱“城市方舟”）包含14000多個人工智慧模型，與城市的IT基礎設施無縫結合，將原始的城市資料實時轉化成運營洞察、事件警報及管理行動。城市方舟不僅用於公共設施的管理，如消防栓、井蓋、電線杆及道路標誌，亦可用於公共事件的追蹤，如交通事故、火害的影響分析及後續救災措施實施進展的跟蹤。城市方舟亦配備了SenseCore的線上增量訓練引擎，透過該引擎向城市提供人工智慧即服務。
商湯方舟城市開放平臺架構
城市方舟服務的城市數量由2018年的21個增加到2019年的47個，並進一步增加到2020年的94個和2021年6月30日的119個。截至2021年6月30日，城市方舟已經在國內外119個城市部署，連線了超過100萬個物聯網裝置。
商湯智慧城市營收及增速
依據沙利文的資料，2020年中國面向城市管理的CV應用領域，商湯佔據了12%的市場份額，位列第一。
2020年中國面向城市管理應用的計算機視覺軟體供應商的市場份額
3、面向智慧生活的SenseME、SenseMARS及SenseCare平臺
商湯與物聯網裝置製造商、半導體制造商、移動應用程式開發商及遊戲開發商合作，共同構建賦能物聯網裝置和驅動元宇宙（Metaverse）的多層基礎設施，以提升終端使用者體驗。憑藉包括SDK、AI感測器及AIISP晶片在內的系列產品，及超過3500個人工智慧模型，商湯的SenseME軟體平臺賦予物聯網裝置感知智慧和內容（圖象及影片）增強的能力。商湯將人工智慧模型嵌入CMOS影象感測器，透過增強視覺訊號、提升真實世界圖象感知能力、降低裝置耗能和加強隱私保護來全面改善使用者體驗。
SenseME平臺架構
商湯SenseMARS軟體平臺內含3500個人工智慧模型，透過賦能200多款手機、AR和VR裝置、智慧大屏及消費級無人機，實現真實世界和虛擬世界的連線。截至2021年6月30日，SenseME和SenseMARS累計支援了超過4.5億部手機及超過200個手機應用程式。SenseCare軟體平臺，提供多種人工智慧工具，賦能診斷、治療及康復等醫療服務。商湯已就五個SenseCare模組取得三項國家藥監局認證及兩個CE認證。
商湯智慧生活營收及增速
依據沙利文的資料，2020年中國面向消費者的CV應用領域，商湯佔據了9%的市場份額，位列第二。
2020年中國面向消費者應用的計算機視覺軟體供應商的市場份額
4、面向智慧汽車的SenseAuto（商湯絕影智慧汽車平臺）
商湯的絕影智慧汽車平臺（以下簡稱為“絕影”），為汽車廠商提供高階駕駛輔助系統、智慧座艙系統及AI-as-a-Service，幫助客戶開發並增強自動駕駛能力。商湯還推出了L4級的自動駕駛產品SenseAutoRobobus，為車輛運營商提供無人巴士。此外還開發了車路協同產品SenseAutoConnect，實現車輛和道路、交通訊號燈及路側裝置的互動。
商湯絕影智慧汽車平臺技術架構
商湯智慧汽車營收及增速
根據沙利文的報告，對面向自動駕駛CV廠商的核心能力做了對比。對比專案包括L2+ADAS、L4級自動駕駛、Robotaxi/Robobus、智慧車艙、車聯網等。商湯在ADAS、人工智慧驅動的智慧車艙、人工智慧基礎設施服務能力方面，與同行相比具有領先能力。
以上，是商湯各個業務線的具體情況。接下來，我們從收入角度對各個業務線進行橫向對比。
從下圖可知，目前挑大樑的是智慧商業和智慧城市兩個業務，其次是C端的智慧生活，而智慧汽車業務還沒有成長起來，屬於看起來很美好的狀態。
商湯四個業務線營收對比（時間視角）
商湯四個業務線營收對比（業務視角）
從營收增速角度，商湯3條主要業務線的增速都有大幅放緩的跡象。
商湯四個業務線營收增速對比
AI四小龍其他三家情況其實，CV廠商有一個共同的問題，就是業務線越來越多，但營收、利潤情況卻不好。為了更全面的瞭解中國CV市場發展狀況，我們對AI四小龍的其他三家也進行分析，剖析其財務狀況和業務佈局。
一、曠視
曠視科技是一家聚焦物聯網場景人工智慧公司，透過構建完整的AIoT產品體系，面向消費物聯網、城市物聯網、供應鏈物聯網三大核心場景提供經驗證的行業解決方案。公司自主研發了新一代AI生產力平臺Brain++。Brain++包括深度學習框架MegEngine（天元）、深度學習雲計算平臺MegCompute以及資料管理平臺MegData。
2017年末、2018年末、2019年末和2020年9月末，公司員工總數分別為665人、1965人、2526人和2688人。
2020年9月末曠視員工結構
1、財務狀況
曠視的營收在十幾億量級，2019年開始超過10億。2018年營收增長了181.19%，2019年增速掉到47.47%。另一方面，曠視也在經歷持續、大額虧損。即使扣除公允值變動帶來的影響，其經營虧損也和總營收相當，2020年經營虧損甚至超過總營收。
曠視營收與利潤
曠視營收增速
在研發方面，曠視投入較大，研發投入佔營收比例也在持續增加。
曠視研發佔營收比例
2、業務佈局
曠視構建了AIoT產品體系，包括AIoT作業系統、AI重新定義的硬體和AI重新定義的行業應用。AIoT作業系統，實現從IoT連線、資料處理、數字孿生到應用賦能的功能整合。然後，曠視透過“演算法-軟體-硬體”的協同設計模式，構建了由感測器模組、感測器終端與邊緣裝置、機器人和自動化裝備構成的AI重新定義的硬體。曠視還針對特定行業，打造了AI重新定義的行業應用。
在解決方案層面，曠視先後投入消費物聯網、城市物聯網、供應鏈物聯網領域。
2012年，曠視進入消費物聯網領域，以SaaS產品的形式服務全球開發者及企業使用者，為其提供數十種AI能力。
2015年，曠視進入城市物聯網領域，推出了人工智慧攝像頭，並不斷強化硬體能力以配合尖端計算機視覺演算法。公司已累計打造四大品類、數十款硬體產品。
2017年，曠視進入供應鏈物聯網領域，隨後推出了智慧物流作業系統“河圖”，並自研包括AMR機器人、SLAM導航智慧無人叉車、人工智慧堆垛機等多款智慧物流硬體。在供應鏈物聯網領域，曠視已向鞋服、醫藥、智慧製造、零售電商等多個行業的客戶提供了倉庫、工場及零售店的智慧化升級改造。
深入分析曠視的各條業務線，可以發現供應鏈物聯網貢獻主要收入，佔比超過60%，其次是消費物聯網近30%。由於消費物聯網解決方案的成本以軟體為主，毛利率較高，除報告期初外，毛利率均維持在80%左右，導致消費物聯網解決方案業務的毛利貢獻較大。2019年較2018年，曠視綜合毛利率由62.23%下降至42.55%，主要原因系收入佔比最高的城市物聯網解決方案業務毛利率下降。
曠視各產品線營收佔比
曠視各業務線毛利率情況
除了軟體產品，曠視也在佈局硬體領域。公司將AI能力和軟體能力固化到硬體產品中，構建起由感測器模組、感測器終端與邊緣裝置、機器人和自動化裝備構成的AI重新定義的硬體產品體系。比如：AI光學屏下指紋模組，依託AI光感知系統“一體化協同”設計方法研發出的一個核心技術模組；AIISP方案，依託AI光感知系統“一體化協同”設計方法所研發出的核心技術模組。曠視透過影象識別、融合、增強、分割等方式，最佳化拍攝能力、豐富拍攝功能、升級成像質量。此外，曠視還透過OEM方式，推出大量的硬體終端裝置。
曠視AI光學屏下指紋方案示意圖與公司方案效果對比圖
二、依圖
依圖科技，以人工智慧晶片技術和演算法技術為核心，研發及銷售包含人工智慧算力硬體和軟體在內的人工智慧解決方案。依圖提供的人工智慧解決方案從以人工智慧演算法技術為核心的軟體產品，發展到以人工智慧演算法技術為核心的軟體和硬體產品組合，逐步演進到目前以人工智慧晶片和演算法技術為核心的軟體和自研硬體產品組合。
截至2017年12月31日、2018年12月31日、2019年12月31日、2020年6月30日，依圖員工人數分別為479人、1,279人、1,707人和1,507人，截至2020年6月30日，員工的專業結構如下：
1、財務狀況
從財務表現上看，依圖與曠視類似。依圖的營收比曠視要少，在幾億數量級，還沒超過10億。依圖同樣面臨虧損的問題，扣除公允價值變動的影響，其虧損在2017年、2018年都超過營收，不過2019年、2020年經營虧損開始小於營收。依圖的營收增速較快，2018年增長了超過3倍，2019年增長超過1倍。
依圖營收與利潤
依圖營收增速
同樣，依圖的研發投入也很高。基本上，研發投入與總營收持平。
依圖研發投入佔比
2、業務佈局
依圖的解決方案存在軟體產品銷售、硬體產品銷售、軟體和硬體組合銷售等情況。軟體產品銷售係指以純軟體形式銷售，涵蓋了各類演算法應用軟體、視覺中樞等平臺軟體及其他軟體產品；硬體產品銷售主要為內嵌作業系統和基礎功能軟體的伺服器、攝像機等硬體產品；軟硬體產品組合銷售系公司根據專案需求，將軟體產品、硬體產品搭配組合進行銷售。同時，依圖存在少量提供SaaS服務、運營維護服務等產生的技術服務收入。
依圖的銷售分為直銷模式和經銷模式，公司的經銷商主要分為總經銷商和行業經銷商。總經銷商主要係指具備全國性營銷網路、突出的市場開發能力的大型經銷商，行業經銷商主要是指具備區域經銷網路，對行業具備一定場景理解的經銷商。目前由於公司經銷體系仍處於建設階段，主要以行業經銷商為主。
直銷與經銷營收佔比
根據應用場景的不同，依圖的主要業務可以分為智慧公共服務和智慧商業兩大類。
智慧公共服務系列解決方案
智慧公共服務業務覆蓋城市管理、醫療健康等場景，終端客戶包括政府部門、醫療機構及大型企業等。面向城市管理場景的解決方案。公司面向城市管理領域的解決方案透過將海量城市資料接入、識別並關聯，形成城市級知識圖譜，構建城市管理的智慧模型，幫助城市管理者從事後追溯進化到事中決策和事前預判，並輔助其進行城市管理規劃。核心產品，原石系列智慧伺服器、前沿系列邊緣計算裝置、智慧攝像機、智慧識別終端、城市視覺中樞平臺等。智慧社群解決方案，智慧社群管理平臺、前沿系列邊緣計算裝置、智慧攝像機、智慧識別終端等。面向醫療健康服務場景的系列解決方案。care.aiTM系列解決方案包括智慧醫療臨床決策解決方案、智慧醫療大資料解決方案及智慧醫療管理解決方案。
智慧商業系列解決方案
智慧商業業務覆蓋園區管理、網點服務、安全生產、交通出行和網際網路服務等場景，終端客戶包括商業地產、金融業、製造業、交通運輸、網際網路等領域的企業客戶；通用園區解決方案，目標終端客戶，地產企業、教育機構、大型商超連鎖企業等。核心產品，智慧商業開放平臺、原石系列智慧伺服器、前沿系列邊緣計算裝置、智慧攝像機、智慧識別終端、智慧語音硬體等；安全生產解決方案，幫助企業管理者在生產違規操作、危險事件檢測、危險區域管理等；網點全解析解決方案，金融機構、運營商、零售連鎖品牌等，提供面向網點的從客戶服務到風險防控的方案；“一臉通城”解決方案，透過與地鐵自動售檢票系統、清分系統、網際網路業務系統及終端裝置的連線，實現極速刷臉過閘；內容稽核解決方案，提供基於語音公有云平臺的SaaS服務，面向網際網路企業，提供語音公有云平臺。
依圖也在大力進軍晶片和硬體領域。
晶片方面，第一代求索晶片是面向通用人工智慧推理計算、具備端到端處理能力、適用於雲端計算和邊緣端計算場景的人工智慧晶片。依圖尚未對求索晶片進行單獨銷售，而是透過基於求索晶片的智慧伺服器及智慧邊緣計算裝置對外銷售。
硬體方面，依圖提供雲端及邊緣端人工智慧算力硬體，基於求索晶片及演算法技術研發的原石系列智慧伺服器和前沿系列邊緣計算裝置，應用於公司的城市視覺中樞、智慧社群、“一臉通城”等解決方案中進行銷售；終端人工智慧算力硬體，集成了自研人工智慧演算法的系列終端人工智慧算力硬體產品，包括智慧攝像機、智慧識別終端和智慧語音硬體等產品，目前已廣泛應用於城市視覺中樞、智慧社群、通用園區管理、安全生產和網點全解析等解決方案中進行銷售。
三、雲從
雲從科技是一家提供人機協同作業系統和行業解決方案的人工智慧企業，核心技術包括跨鏡追蹤（ReID）、3D結構光人臉識別、雙層異構深度神經網路和對抗性神經網路技術。目前雲從有1746人，其中研發人員佔一半。
1、財務狀況
雲從財務情況與依圖相當，都在幾億量級。同樣的，雲從也在持續虧損，經營虧損額圍繞營收上下波動。雲從的營收增速波動很大，2018年營收增速了6倍，但到2019年營收增速下降到66.77%。
雲從營收與利潤
雲從營收增速
2、業務佈局
雲從自主研發了融合人工智慧技術的人機協同作業系統和部分AIoT裝置，提供人機協同作業系統及其應用軟體。雲從基於上述作業系統和解決方案，逐步推出並完善輕量化的基於人機協同作業系統的“輕舟”通用服務平臺。“千帆計劃”以“輕舟平臺”提供的開源AI核心技術底座為基礎，合作伙伴可以基於“輕舟平臺”自主搭建AIoT裝置、獨立AI應用以及配套的SaaS服務。
在上述人機協同作業系統基礎上，雲從面向智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商業領域客戶提供四解決方案。
雲從的人機協同作業系統，基於公司核心技術的軟體產品銷售、授權及相關服務。人工智慧解決方案根據產品服務型別劃分包括軟硬體組合和技術開發。人機協同作業系統營收佔比上升，人工智慧解決方案佔比下降。人工智慧解決方案，主要是透過銷售軟硬體組合收費
雲從的營收結構
其中，我們再把人工智慧解決方案的營收結構進行拆分，發現軟硬體組合佔比最高，並且近幾年收入佔比在持續提升，技術開發帶來的收入已經大幅度下降。
雲從人工智慧解決方案收入結構
AI四小龍綜合分析上面對AI四小龍的情況分別進行了分析，接下來我們對這四家廠商進行綜合對比。下圖是AI四小龍的營收和利潤對比（利潤已經剔除了公允值變動的影響）。
從下圖可以看到，在四家廠商中，商湯的營收一直領先。2018年和2019年，商湯營收是第二名曠視的兩倍以上。但是，進入2020年，商湯與曠視的營收已經比較接近了。總體上，商湯和曠視要比依圖、雲從高一檔。值得注意的是，雖然商湯的營收超過曠視，但曠視的虧損額卻一直要高於商湯。
AI四小龍營收與利潤對比（時間視角）
換個角度來看，對單個廠商的營收和虧損進行對比。廠商的虧損總額略高於其營收總額，但虧損額在收窄。
AI四小龍營收與利潤對比（廠商視角）
再來對比下幾家廠商的營收增速情況。2018年，營收增長最快的是雲從，其次是依圖，然後是曠視。2019年，增長最快的是依圖，其次是雲從和商湯（兩者很接近），最後是曠視。從總體態勢來看，幾家廠商增速快速下降的態勢都很明顯。
AI四小龍營收營收增速
最後來看看幾家廠商的研發投入，研發佔收入的比例如下表：
單看研發投入佔營收的比例，依圖是比較高的，其次是曠視。雲從研發佔比的波動較大，近幾年在快速提升，2020年已經與依圖、曠視持平。商湯的佔比是最低的。
AI四小龍研發投入佔比
透過上面的財務和業務分析，我們可以發現一些有意思的現象：
AI的故事很性感，但財務資料很骨感。
各個公司都在鉅額虧損，虧損幅度基本都超過營收，並且虧損幅度在增大，目前看不到“止血”的希望。各家公司的營收增速都在急速“收斂”，2018年增速普遍在3位數，2019年都落入兩位數，2020年甚至維持增長都很難。如果不能在財務上證明自己，AI市場很可能會再次進入低谷。
安防是CV廠商的一個重要戰場，作為對比，我們來看看海康威視的情況。
海康威視的營收已經超過500億了，還保持了較高的增速。2020年營收增長了10.14%，進入2021年，海康威視前三季度營收居然增長了32.38%，這說明中國的“攝像頭革命”還遠未結束。很多領域，屬於看起來很美。比如元宇宙，潛在市場是很大，但要想這幾年在元宇宙賺到很多錢，就是另外一回事了。城市攝像頭的更新換代，是一個真實的市場，在未來幾年是可以貢獻大量收入的。這個市場具有很大的確定性，問題只是誰能吃到最大的一塊蛋糕。
海康威視營收情況
目前的情況來看，商湯、曠視、依圖、雲從這類CV企業，對海康威視並沒有造成實質的威脅。海康威視不僅營收增速不錯，利潤情況也很好。2021年前三季度利潤超過100億，增速超過30%。
海康威視利潤情況
此外，海康威視的研發投入也很高。2020年海康威視的研發投入超過60億，而且其研發增速並不低。可以說，要分食傳統安防廠商的蛋糕，CV廠商還有很長的路要走。
海康威視研發投入情況
與其進行廣泛的業務佈局，不如傾力打造一把“殺手鐧”。
對於CV廠商而言，雖然業務佈局眼花繚亂，但本質還是在攝像頭上做文章。賦予攝像頭感知能力，再配合後臺的資料處理分析，讓計算機系統瞭解物理世界。以商湯為例，其有四大業務佈局，分別是智慧商業、智慧城市、智慧生活和智慧汽車。這幾個業務線看起來差別挺大，核心還是攝像頭：智慧城市就不說了；智慧商業的核心還是基於攝像頭的感知能力，進行業務延伸，比如園區、物業的管理；智慧生活，則是一些小型攝像頭的升級，比如手機攝像頭；智慧汽車，則是安裝在汽車上的攝像頭。
以智慧城市為例，其實最核心的就是將遍佈城市各個角落的攝像頭“智慧化”，賦予其部分感知能力，再配合後臺的資料處理、分析系統，實現對城市裡發生事情的感知和分析。主要應用領域有兩個，一個是公安，識別的物件主要是人，用來鎖定犯罪嫌疑人，配合破案；另一個是交通，識別的物件主要是車（車牌），用來了解交通狀況，進而最佳化指揮排程。要讓具備感知和部分資料分析能力的智慧攝像頭，大規模替代目前只具備記錄能力的傳統攝像頭，除了CV演算法層面的最佳化外，關鍵還是要對攝像頭終端進行硬體方面的改造，透過嵌入晶片的方式，賦予其部分資料處理能力。這會大幅度增加攝像頭的成本。所以，能否提供高性價比的智慧攝像頭，是問題的關鍵。
CV廠商的優勢在於演算法，劣勢在於晶片和硬體。要不要大舉進入CV晶片，是一個至關重要的抉擇。如果能夠突破CV晶片，再配合優秀的演算法，就可以做出最具價效比的智慧攝像頭，大幅度降低智慧攝像頭價格，這是問題的關鍵。不然，即使市場蛋糕很大，你也吃不到。比如智慧汽車市場，市場的基本盤已經挺大了，而且增長非常迅速。在CV四小龍中，商湯在智慧汽車領域動作是比較大的，但商湯在智慧汽車上的收入情況並不樂觀，2020年才1.58億。更重要的是，商湯在智慧汽車業務上增速並不高，2019年沒增長，2020年也才13.67%，這與火熱的智慧汽車市場狀態並不符。可以說，汽車產業的智慧化，商湯還沒“上車”。智慧汽車雖是個大產業，但競爭也異常慘烈，除了各個汽車廠商外，單單是提供智慧化軟硬體的企業也很多，華為、百度巨頭就不說了，還有小馬智行這類創業公司，甚至大疆都要透過做鐳射雷達來分一杯羹。
當然，為了在激烈的競爭中突圍而出，CV廠商也在進行多方面的嘗試，具體表現在：
技術實力依然是最大的護城河，AI公司是在真心做研發。AI要落地，還有很多技術難點需要攻克。各家AI公司都在深挖技術護城河：有些打造龐大的算力叢集，比如商湯；有些從軟體著手，研發核心演算法，甚至AI開發框架，比如曠視；有些從硬體著手，研發晶片，比如依圖；有些致力於實現視覺、語音、NLP多種技術的融合，比如雲從。每一個方向都很燒錢，足夠的現金流（無論是商業營收還是融資），依然是關鍵。
軟體廠商逐漸“硬化”。AI企業大多以軟體切入市場，但現在都在做軟硬一體化解決方案，以OEM/ODM方式，開發各種各樣的智慧裝置。硬體產品容易做大的營收，但毛利率低很多。硬體終端，是AI企業避免成為單一技術提供方，從“幕後走向前臺”的重要方式，但會面臨終端廠商的激烈競爭。
佈局AIOT。無論是哪家廠商，物聯網都是大家最看重的領域。智慧家居、智慧城市、智慧可穿戴裝置、智慧網聯汽車、工業網際網路、物流機器人等，都屬於整個大物聯網體系。其中，目前最大的市場就是智慧城市，核心就是安防。此外，自動駕駛是大家比較看重的一個突破口。
單點切入，多模態擴充套件。AI創業型公司大多以單點突破（視覺、語音或NLP），然後透過自主研發+外部整合的方式，提供多樣化解決方案，視覺公司也開始整合語音，語音公司也開始整合視覺。當然，阿里、騰訊這些巨頭從一開始就提供綜合方案。
透過API方式，探索AI+雲。AI廠商提供AI能力的方式有三種，定製化系統、SDK和API。其中，透過呼叫API的方式，是未來雲+AI的重要方式。AI廠商透過打造開放平臺，提供多樣化的AI能力，第三方開發商、企業透過呼叫API方式快速獲取AI能力，將AI模組嵌入其產品或者業務體系中。平臺商依據呼叫的API種類和呼叫次數收費。目前第三方AI廠商提供雲AI服務佔比還較小，曠視的雲端SaaS服務用受佔比只有不到10%；雲從科技面向SaaS的“輕舟平臺”也才剛剛起步，依圖科技、雲知聲面向網際網路企業提供的語音公有云平臺業務佔比也較小。相對而言，阿里雲、騰訊雲、百度雲等綜合雲廠商則大力實施雲+AI策略，將雲平臺作為AI能力輸出的重要方式。計算巨頭，除了綜合實力更強外，藉助雲+AI，很可能是實現對獨立AI廠商降維打擊的重要方式。屆時，現在的第三方AI廠商，將面臨目前傳統軟體企業一樣的尷尬境地。
後記：AI領域的中美競爭就在商湯上市前不久，發生了一個有意思的插曲。根據商湯招股計劃，公司將於12月17日登陸港交所。然而，在10日的時候，美國財政部突然宣佈將商湯加入“中國軍工複合體企業”清單。加入這個清單之後，美國的公民和機構是不被允許投資商湯的。受此影響，原計劃將在12月16日公佈最終發售價的商湯科技IPO被迫按下了暫停鍵。
雖然經受了波折，但商湯於今天（12月30日）成功上市。這個事情說明：美國的打壓的確是有影響的，但這個影響總體可控。
事實上，發生在商湯身上的事情，只是中美在人工智慧領域博弈的一個縮影，以後類似的事情還會發生。從實力角度出發，人工智慧這個領域，美國是老大，除了美國就是中國最厲害，而且中國的上升勢頭很好。所以，能夠在人工智慧領域對美國形成威脅的就是中國。美國將人工智慧視為戰略性產業，決心要在這個領域保持領先，必然會盡力打壓中國AI企業的崛起。
單看計算機視覺這個細分領域，根據沙利文的報告，中國計算機視覺軟體市場預計於2025年將達至人民幣1017億元，自2020年的167億人民幣起的複合年增長率為43.5%，所佔全球計算機視覺軟體市場份額從2020年的18.0%提升至2025年的23.0%。也就是說，在計算機視覺領域，中國已經舉足輕重，而且中國的實力還在持續提升。在計算機視覺領域，中國誕生了大量的創新企業，AI四小龍就是典型代表。
中國計算機視覺軟體市場的市場規模（人民幣十億元，2018年至2025年（預計））
可以預見，今後美國在計算機視覺領域對中國企業的打壓力度，將會有增無減。美國的手段無非是兩招，資本和供應鏈。
資本角度，美國會把中國CV企業列入類似“中國軍工複合體企業”這樣的名單，禁止美國資本給這些企業輸血。這個對中國企業的影響其實已經不大了，因為中國的資本市場已經成長起來，有大量的投資機構，資本市場也逐漸成熟，即使沒有美國人的錢，中國CV企業也不缺資本。
跟資本上的限制相比，我更擔心美國在供應鏈上對中國CV企業“卡脖子”。人工智慧也屬於大的計算產業，而計算產業的基礎是晶片和作業系統。在人工智慧領域，美國英偉達的GPU佔據壟斷地位，谷歌的TensorFlow、Meta（臉書）的Caffe優勢明顯。從這個角度來看，中國人工智慧產業的根基還不夠穩固，還對美國有較強的依賴性，這也是中國CV產業甚至人工智慧產業最大的風險點。
值得欣喜的是，事情正在朝著好的方向改變。中國人工智慧企業也在向下打牢基礎，開始在AI晶片、深度學習開發框架等領域發力。相信假以時日，問題會得到很大的緩解（徹底解決還需要較長的時間）