智東西（公眾號：zhidxcom）
作者 |李水青
編輯 |漠影、心緣
智東西3月12日訊息，剛剛，上交所官網顯示，AI獨角獸曠視科技科創板IPO申請獲受理。
招股書顯示，成立於2011年的曠視科技主要聚焦物聯網場景，在2020行業普遍遭受到疫情衝擊下，其2020年前九個月營收超7億元。
其中，供應鏈物聯網業務是曠視2018年進入的新賽道，短短兩年增長迅速，2020年前三季度收入貢獻比達到了7.5%。
曠視本次擬公開發行不超過2.53億份CDR，擬募集資金60億元，主要用於基礎研發中心建設專案、AI視覺物聯網解決方案及產品開發與升級專案、智慧機器人研發與升級建設專案、感測器研究與設計專案等投入。
我們看到，一方面2021年以來已有幾十家AI及晶片企業撤下IPO，就在昨天一夜之間又有兩家AI獨角獸折戟，另一方面，“沉舟側畔”像曠視這樣的獨角獸仍然激流勇進。IPO的大門下變得更加熱鬧，但賽道上的“抽查”、新規等關卡也更加刺激。
至此，除商湯外，以曠視、雲從、依圖為代表的“AI四小龍”IPO實質進展突進，這無疑是當下科創板“密集撤單”迷霧中的一個正向訊號。
解讀曠視IPO檔案公佈出的招股書“成績單”，更重要的是透過曠視在原創科技業務能力及戰略佈局，看到當下中國智慧科技產業實現技術變現的門道和時局趨勢。
一、三年營收漲超300%，研發佔比超100%曠視招股書顯示，2017~2019年，曠視營收從3億元增長至12.6億元，漲幅超300%，年均複合增長率超100%。
與大多AI獨角獸一樣，曠視尚未實現盈利，招股書資訊顯示主要原因為，優先股公允價值變動、創業期研發創新投入大、銷售費用及管理費用等費用增加等。
在淨利潤方面，公允價值變動收益在2017年、2018年、2019年、2020年1-9月為：-5.9億元、-21.0億元、-54.7億元、-18.6億元。
報告期內，曠視研發投入力度持續擴大。曠視2017年、2018年、2019年、2020年1~9月研發投入分別為2億元+、6億元+、10億元+、7.5億元，分別佔營業收入的67%、71%、82%及104%，在同類型公司中處於領先地位。
截至2020年9月，公司已擁有576項專利（包括境外專利47項）、141項在中國境內登記的計算機軟體著作權、580項商標權。
曠視面向消費物聯網、城市物聯網和供應鏈物聯網三大核心場景提供經過驗證的行業解決方案。
其中，城市物聯網業務發展增速最快，營收從2017年度的1.6億元增長至2019年度的8.3億元，為百餘座國內城市、十餘個國家和地區提供城市物聯網解決方案，營收增幅超過400%。
消費物聯網業務分為雲端SaaS、移動終端兩大類業務，營收從2017年度1.5億元增至2019年的3.6億元，營收增幅超過140%。
供應鏈物聯網作為公司新開拓業務，從2018年業務收入0.46億元增長至2019年0.7億元，收入規模近乎翻倍，2020年1~9月實現收入0.54億元。雖然體量有限，但該業務是曠視CEO印奇口中“最看好”方向。招股書顯示，其收入佔比從2017年的0% ，到2020年1~9月達到7.5%。
曠視在主要客戶的依賴度上相對不強，前五大客戶營收佔比不到30%。
在發展戰略層面，曠視科技將演算法、算力和資料能力融為一體，打造行業領先的人工智慧生產力平臺Brain++，並以此為基礎構建起完整的AIoT產品體系，包括AIoT作業系統、AI重新定義的硬體和行業應用。
經歷過2016~2017年熱錢湧動的融資熱潮，也體驗過2018~2020所謂的“AI資本寒潮”，AI獨角獸終於在2021年初迎來科創板IPO新階段。
當然，這個階段及其特殊，AI行業在技術落地平衡點來臨之前出現階段性“內卷”，科創板IPO的撤單與挺進和安防及數字中國大環境變遷交相輝映，企業命運和產業格局都將發生劇變。
在這樣新舊交替的“大考”之際，我們看待AI企業上市的視角則需要更加清醒地直擊根本問題。
AI到底能做什麼？一家AI企業到底和哪些客戶在一起？AI技術到底解決了什麼實際問題？中國AI會不會飛得越高、摔得越慘？
關於這些問題的答案，曠視可以說是“人間清醒”。
透過此前與曠視CEO印奇、CTO唐文斌及相關業務負責人的交流溝通中，我們發現，曠視作為佔據北京關鍵位置的AI“老炮”企業，無論是對人工智慧演算法的理解，還是對AIoT業務主航道的能力圈閉環構建，都有著更通透的認識。
二、人工智慧產業IPO新階段，曠視盯準AIoT我們稍稍睜眼看看當下的行業狀況，就能有所體會。
當中國這批最攪弄風雲的AI企業平均年齡超過7歲，AI也從2017年阿爾法狗大戰圍棋時的“驚為天人”完成去魅，一個越來越現實的觀點被行業認可，那就是——海量的AI演算法不會覆蓋每個行業，而是在某個行業有很飽和的攻擊。
而從AI企業自身來說，要在軟硬一體的物聯網時代佔據市場，在碎片化的IoT場景中分一杯羹，就必須在具體的場景上有所取捨。換句話說，AI或許能賦能千行百業，但一家企業賦能千行百業，很難做到。
當下，市場更關心的可能是：這家AI公司到底賦能哪個行業，和哪些客戶在一起，產生了什麼價值，做了什麼產品等實際問題。每個AI企業都需要回答這些問題，曠視也不例外。
在2020年中曠視的一場分享會上，曠視CEO印奇亮出曠視的答案：曠視聚焦“AI+IoT”產業化路徑，會選擇聚焦1~2個產業，逐步化擴充套件。
傳統的IoT常等於硬體，但曠視認為，IoT不是簡單的硬體概念，而是包括軟體、硬體、作業系統和應用等在內的軟硬一體化。而AI+IoT，就是將AI能力注入到IoT場景之中。AI是核心能力，IoT是落地場景。
曠視具體聚焦哪1~2個產業落地場景？我們從曠視聚焦的“1+3”戰略就能看到。“1”是指AI生產力平臺Brain++為代表的AI能力，“3”則是指消費物聯網、城市物聯網和供應鏈物聯網三大IoT場景。
具體來說，目前曠視看好的場景，主要在城市公共空間、建築樓宇空間，以及面向工業的物流倉儲空間和工廠空間。可以看到，作為嗅覺敏銳的AI“老炮”，曠視早已在其它對手猶豫之際下場圈地，佈局供應鏈物聯網曠視很果斷。
正如巴菲特關於投資“能力圈”的觀點，AI企業做行業落地也有自身的能力圈。
對手握海量演算法的AI企業來說，能力圈的範圍確實很大，但如何界定邊界更重要。與此同時，能否在界定的能力圈內，打穿場景，實現價值閉環則更加關鍵。就像在遊戲中，高明的殺手能切穿後排血最厚的戰士，低端玩家放技能如刮痧、隔靴搔癢。
曠視對自身AI能力圈邊界是一個近十年的過程，對能力圈內價值閉環的聚焦也由來已久。我們能看到，曠視已在沒有硝煙的AI落地戰爭中搶得先機。
1、十年，從智慧手機到安防、再到物流
在曠視剛成立時，公司門口就放了一臺機器人。
為什麼一家AI演算法公司會放一個機器人？曠視CEO印奇本人是一個機器人愛好者，在哥倫比亞讀博士期間主攻的是硬體、感測器方向，融合本科期間AI演算法的學習經歷，曠視團隊成立之初就懷揣一顆AIoT軟硬一體化的種子。
2012年起，曠視率先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。而後隨著智慧終端的普及，全球現在有10億部手機裡面都有AI的技術，其中大部分用了曠視的面部識別、超畫質、多攝等技術。
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。
截至目前，曠視已累計打造四大品類、數十款硬體產品。同時，基於覆蓋雲邊端的演算法、軟體、硬體能力，公司的城市物聯網解決方案正應用於百餘座國內城市、十餘個國家和地區。
2017年，曠視進入供應鏈物聯網領域，推出了智慧物流作業系統“河圖”。而後，曠視陸續自研包括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，累計向鞋服、醫藥、智慧製造、零售電商等不同行業的近百位客戶提供了倉庫、工廠及零售店的智慧化升級改造。
曠視的AI落地能力圈打造經歷了一個以智慧手機切入，以智慧安防立足，再延申到智慧物流場景的過程，逐漸開疆擴土。
從安防行業來說，當下市場空間剛剛開啟。Omdia釋出2021年安防技術重要趨勢預測，2019年中國市場AI攝像頭（部署深度學習演算法）的出貨量將佔網路攝像頭出貨量的10%，2024年將達到63%。有訊息稱，曠視在這一領域落地規遠高於AI同行，營收空間可想而知。
與此同時，在國家推進產業數字化、數字產業化背景下，以供應鏈物聯網為代表的產業網際網路建設也增長飛快。而以智慧物流為切入點，曠視早在2017年就佈局供應鏈物聯網，目前已成為曠視增長最快的業務。
2、行業很“厚”，曠視如何實現行業價值閉環？
梳理曠視一路走來的發展路線，我們能理解曠視從AI到AI+IoT的路徑是非常明確。從軟體到軟硬一體化的產品力躍遷中，曠視並非一帆風順。
在AI企業剛剛進入安防行業之時，許多傳統企業嗤之以鼻：“行業場景碎片化、場景化，AI企業怎麼搞得定？”
AI落地的兩大要素是技術和場景。對於大多數AI企業來說，往往碰釘子的地方在場景。無論是安防還是物流，任意一個行業都很“厚”，僅從演算法很難單點突破，實現真正的行業落地。
印奇將多年AI行業落地經驗總結為一句話：從演算法到系統整合、到軟體平臺、到最後的軟硬結合，是AI企業實現價值閉環時必經的一個最小路徑。
曠視實現從軟體到軟硬一體化產品的躍遷主要經歷了三個過程：
（1）第一層，最早可能先產生一個新的演算法，演算法在效能上要可用。
在AI創業早期，AI演算法本身的研發就需要團隊絞盡腦汁。2013年，曠視團隊在全球三大人臉識別演算法大賽中獲得第一名，國外壟斷的AI技術競賽冠軍席位首次出現中國身影。時至今日，曠視在深度學習底層演算法上仍在不斷突破邊界。
這就好比王國維的《人間詞話》中所講的成大事業的第一境界：“昨夜西風凋碧樹，獨上高樓，望盡天涯路”。
（2）第二層，AI公司首先成為系統整合商，用系統整合牽引做出軟體平臺，連線所有硬體。
這一階段，AI企業發現演算法訓練並不是全部，如何工程化成為新的溝壑，於是“衣帶漸寬終不悔，為伊消得人憔悴”。
（3）第三層，當軟體做得足夠好，會發現很關鍵的硬體，但沒有一個廠商真正做得非常好。於是AI企業開始做軟硬結合的方案，AI定義硬體。
這一階段，AI企業終於實現從軟體到軟硬一體化產品的躍遷，“眾裡尋他千百度，回頭驀見，那人正在燈火闌珊處”。
目前，曠視在每個業務板塊都在推動軟硬一體化的產品佈局。
舉例來說，在消費物聯網業務板塊，曠視依託AI光感知系統“一體化協同”設計方法，研發出AI光學屏下指紋模組。在城市物聯網板塊，曠視研發的互動型面板機已經實現了完全自研和規模化投放市場，在產品效能上居行業領先地位。在供應鏈物聯網板塊，曠視研發的物流機器人已經實現了體系化產品矩陣，二維碼、VSLAM導航的各類搬運機器人都實現了行業的批次應用。
從具體的案例中更能看到曠視基於“價值閉環”打法為行業帶來真實價值。以曠視最新落地的徐福記工廠智慧物流案例為例，曠視為徐福記量身定製了點到點+貨到人+智慧搬運系統，據稱及時率和準確率達到100%，還降低了異物掉入產品中的風險。
而在另一個名為“儲存易”的新加坡迷你倉智慧升級專案中，藉助曠視提供的包括河圖、智慧安防系統、搬運機器人、智慧電子鎖具等軟硬體一體化的完整智慧物流解決方案，客戶實現了7X24小時自助存取、高安全性、高私密性的使用者體驗，以及3倍空間利用率提升、80%人力成本節約、毫秒級實時掌握儲存情況的部署成效。
只有創造價值，企業才收穫財富。最樸實的創業門道從曠視的IPO招股書營收增長中體現出來，曠視這家學霸團隊越來越像起初稱為對手的傳統行業玩家。
AI獨角獸被“傳統企業化”，是AI技術與產業血脈融合過程中的神奇化學反應，也是行業走向成熟的體現。
四、曠視AIoT戰略定力背後，核心演算法技術的迭代演進當下，隨著AI落地進入深水區，各路AI企業的風格、世界觀和行業打法都在逐漸成型，出現分野。
有的企業轉做晶片，有的企業定位作業系統，也有如曠視聚焦軟硬一體的“AIoT”。儘管各家提法不同，但可以看到AI企業都在觸及同一個核心問題，那就是AI演算法仍是IoT時代的核心技術動力，但僅憑單點技術難以打穿行業、實現價值閉環。
看AI產業不是看綜藝節目，只尋求新鮮感。透過熱門概念背後，我們看到在“演算法-系統整合-軟體平臺-晶片及其它硬體”這條AIoT產品誕生的長鏈路上，每一家AI企業都在選擇多點突破，連點成線。
而這些“多點突破，連點成線”手段的目的，無非是讓AI真正在行業中驗證價值。也就是說，AI企業做晶片不是為做而做，做作業系統不是為做而做，如此來看，曠視選擇盯準“AIoT”戰略實現價值閉環的打法，是一種務實之舉。
而回歸到AI企業安身立命的演算法能力本身，在企業戰略的升級過程中，演算法正隨著企業能力圈的邊界擴大和閉環實現而演變迭代。
曠視的定義裡，“AI 是不斷演進的演算法能力”。以曠視演算法能力的演進和擴充套件為例，從“核心演算法突破”到“演算法生產平臺”，再到“行業演算法創新”的過程。
1、核心演算法突破
演算法變革浪潮下，曠視十年前起家於深度學習和計算機視覺，兩者的交集形成了曠視得以安身立命的技術，其中也包括現在支撐曠視幾乎所有最核心、早期的技術。
（1）核心深度學習演算法包括：雲端深度學習演算法（ResNet）、移動端深度學習演算法ShuffleNet）、邊緣端深度學習演算法（DorefaNet）、自動機器學習技術（AutoML）等。
值得一提的是，在演算法自演化方面，曠視科技已經開發了演算法自演化模型，使得演算法不再一成不變，資料可以不需要監督的，不需要標註，能夠和那些資料迭代自身。通俗講，就像一個孫悟空能變出多個孫悟空寫程式碼一樣，提高開發效率。
（2）計算機視覺演算法方面：聚焦在影象分類、物體檢測、語義分割、影片跟蹤、動作/事件識別等核心基礎問題上。根據資料和場景的不同，曠視每年持續產出數百個細分演算法或演算法提升。
2、演算法生產平臺
在演算法生產平臺方面，曠視已實現演算法規模化供給，滿足行業長尾需求。具體來說：
（1）曠視Brain++是由曠視自主研發的AI 生產力平臺，該平臺是公司科研實力的集大成者，也是工程實踐和產品創新的原點。
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，將演算法、算力和資料能力融為一體。作為AI基礎設施，Brain++助力AI技術實現了從演算法生產到應用的全流程化和規模化供給。
（2）開源深度學習框架天元MegEngine，助力開發者實現“深度學習、簡單開發”。
3、行業演算法創新
曠視認為，未來十年演算法將無處不在。在推動行業演算法升級創新方面，行業演算法用以實現排程最佳化以及資料探勘和分析。雖然這類演算法在行業裡存在已久，但還需要繼續創新。目前，曠視基於行業需求和自身戰略發展的需要，也在不斷推動行業演算法的創新。這其中包括在多裝置排程最佳化、資料探勘和分析等方面的演算法，實現了多裝置之間的高效協同、資料探勘分析和形成決策。
曠視擁有全球規模領先的聚焦於計算機視覺和AIoT領域的研究院。成立以來，曠視在歷次計算機視覺領域的世界頂級賽事中累計贏得40項世界冠軍，並曾連續三年獲得世界上最權威的視覺影象理解大賽COCO的多項冠軍。目前，曠視專利數量在行業內處於領先水平。截至2020年9月30日，公司擁有576項專利權（包括境外專利47項），其中發明專利220項。曠視參與制訂了近20項人工智慧相關的國家、行業及團體標準，並贏得了90餘個全國和全行業獎項。
與此同時，曠視注重在組織陣型上結合網際網路人才與IT人才的符合優勢。目前曠視科技有3000多名員工，AI人才、行業人才、職能部門的比例是大概是4：4：2。各路人才的背景很不一樣，印奇認為要以客戶價值為牽引，從相融、包容到融合。
結語：AI同行紛紛做硬“裝備”，AI圈地戰爭將升級在曠視衝刺IPO大門的節點上，我們透過對曠視的聚焦的AIoT軟硬一體戰略、價值閉環行業落地路徑及核心演算法演變的剖析，看到這家AI獨角獸已經從當年的學霸團隊成長為老練成熟的技術產業賦能者。
跳出個體視角，縱觀AI行業落地一盤棋，在新的AI行業落地圈地運動中，誰能夠率先打穿業務場景，圈地成功，將是一場場新的價值閉環考驗的硬戰。從更加歷史的角度來看，我們發現在浩浩湯湯的以北京、上海、粵港澳大灣區城市躍遷“國際科技創新中心”的新階段，整個AI產業都在變得更加成熟、務實，AI先鋒們勢必成為城市數字經濟發展及十四五階段“社會治安防控體系建設”中的排頭兵。
當然，整個AI演算法行業在何時達到演算法供給與行業需求新的平衡點，使得AI演算法企業再從行業場景中艱辛的歷練中進擊更高層面技術研發創新，值得我們期待。