作者：時代財經 盧潔萍
圖片來源：第五屆企業創新生態圈大會
今年下半年，AI行業被譽為“四小龍”的幾家企業已全部開啟上市程序。
繼曠視科技在港交所遞交招股書之後，11月4日，依圖科技的IPO申請正式在科創版受理；同為AI獨角獸的商湯科技也屢次被媒體報道，正考慮在上海證券交易所“科創板”上市；雲從科技，也已於今年8月辦理輔導備案登記，中信建投擔任輔導機構。
作為四家企業中較為低調的一家，雲從科技一直帶著“低調務實”“全內資”的標籤。對此，雲從科技創始人周曦對時代財經回應表示，不認為這是企業能不能發展好的實質性障礙，最終還是自己能夠堅持初心，把事做好，能在各個行業或者場景裡幫人家解決問題。另外，純內資的架構，也的確對簡化上市步驟有幫助。
面對外界普遍關注的中美“科技戰”問題，周曦表示，“對我們晶片、材料等領域的封鎖，的確對AI行業的發展有一定影響，但中長期來說，這對我國的AI發展也有促進作用，尤其在偏軟體的領域中，中國是比較領先的，我們有很多的資料和應用場景。”
軟硬體整合是“大趨勢”
依圖科技招股書顯示，軟體、硬體、軟硬體組合和技術服務四大營收業務，營收比例分別為14.82%、23.53%、60.78%、0.87%，其中軟硬體組合的收入佔比逐年遞增，從2017年的10.32%一直上升至2020年上半年60.78%，已經替代軟體成為其第一營收來源。相應的，軟體收入則從55.90%佔比跌至14.82%。
一名AI從業人士向時代財經指出，從依圖科技過去幾年的客戶表看，公司每年的客戶都不穩定，實際上反映了行業需求的不穩定。
招股書顯示，此次依圖科技就是希望透過首次公開發行股票募資75億元，將資金投向新一代人工智慧IP及高效能SoC晶片專案、基於視覺推理的邊緣計算系統專案、新一代人工智慧計算系統專案、高階視覺智慧計算平臺專案、新一代語音語義能力平臺專案等。
“影象演算法壁壘低，但軟硬綁一起，就會增加客戶的替換成本，增加自己的行業壁壘，華為就是如此。”上述業內人士指出。
類似的趨勢也發生在其他的AI企業中。
10月25日在接受時代財經採訪時，曠視機器人產品部總經理王宏玉表示，曠視早期業務只做軟體，但是在和硬體合作過程中會有問題，目前移動機器人產品包括單體智慧（單個機器人的智慧化水平）和群體智慧，群體智慧（只做軟體）沒有什麼問題，但是和單體智慧結合上會難以推進。
“雖然我們是開放的態度，但是有些做硬體的企業不一定希望我們去做，因為背後涉及到產品的盈利能力。”王宏玉說道。
雲從科技創始人周曦認為，人工智慧的發展一般遵循兩條路徑，一是工具化，即用機器來替代人完成工作，另一個則是人機協同。“如果做單點技術的話，（AI行業）同質化會很嚴重。但云從是做人機協同作業系統。”其對時代財經表示。
深度科技研究院院長張孝榮告訴時代財經，人機協同系統是AI發展的一個新方向。
“人機協同，說簡單點，就是讓智慧機器輔助人類工作，人類幹複雜的創新性的工作，那些簡單重複的可以自動化實現的讓機器去完成。”張孝榮表示，“（人機協同）相當於機器自動化發展的一個高階階段，也是AI發展的一個必然階段，它如同自動駕駛一樣，按照自動化程度分為L1-L5，這個人機協同，相當於L2L3。”
從人臉識別到人機協同，周曦將雲從科技的發展思路分為三個階段：第一階段是擁有一個能解決問題的單點核心技術，即人臉識別；第二階段是完善AI技術閉環，開始深入理解AI行業在終端市場上的需求。
“這如同打開了一扇窗。雲從科技發現，AI技術在交通治理、金融服務等眾多領域都還有廣泛的應用市場。”第三階段，則是對這些應用行業的理解變深以後，雲從科技開始廣泛深入社會幫助企業、行業做智慧化提升。
整合的下一階段：AI界的作業系統
並稱為“AI四小龍”的雲從、依圖、商湯、曠視，均從計算機視覺起步，先以安防和金融為主要的落地應用場景，隨著愈發激烈和同質化的市場競爭，除依圖外，三家公司都開始發力集軟硬體於一體的人機協同整合體系。
如曠視推出物聯網作業系統“河圖”，商湯提出“智慧城市作業系統”(AI City OS)，雲從則提出了“人機協同作業系統”。
儘管技術路線相似，但由於應用領域不同，實際上各家都搭建起了一定的門檻。一名曠視工作人員向時代財經解釋道，目前各家公司提出來的系統都是針對不同的領域，例如曠視河圖就是針對物流領域提出，為物流、製造等行業提供廠商和多裝置的接入能力。
儘管都是人機協同，但周曦認為，雲從提出的“人機協同作業系統”定義和範圍都更清晰和明確。
“很多公司都在提AI作業系統，但他們的定義很寬泛、不明確。”周曦表示。據其描述，雲從的“人機協同作業系統”邏輯大致類似微軟的Windows，充當基礎設施的角色，但不完全一樣。作業系統作為管理和控制計算機硬體與軟體資源的計算機程式，是人和計算機溝通的媒介，也是使用者與計算機的介面。
智慧海關是該作業系統的典型場景，比如智慧海關AI分析技術中的人體識別，可以實現人員行為分析、人員追蹤、船員未經許可私自下船預警；集裝箱全流程監管中的卡口分流，可以做到貨物在運抵卡口環節進行布控狀態檢查，對查驗、非查驗貨物進行分流操作，減少貨物在場內的翻搗、移箱操作，降低企業物流成本等等。
一個更常見的應用例子是AI醫療。以往的AI醫療基於大資料得出診斷並開藥，而云從科技的人機協同作業系統則是解決專業上的可解釋性問題，以形成人與機器的智慧有效協同。
“我們最後總結，市場最需要的就是人機協同作業系統。”周曦表示，“在這個過程中，雲從科技也會在一些應用層面的東西，但比較有限。可以簡單理解為，微軟做windows系統，但系統上也要做幾個核心應用軟體，比如office辦公軟體，但微軟不會把所用應用軟體都做了。”
深度科技研究院院長張孝榮對時代財經表示，如今許多企業部署AI應用系統，這個過程通常是枯燥而複雜難用，如果有一套工具可以讓這套系統輕鬆上手，甚至做到人人可用，是非常有前景的。
物聯網資深專家楊劍勇對時代財經表示，集軟硬體於一體的人機協同服務體系是整合行業的發展趨勢，軟硬體做的是生意，基於平臺做的是生態。“AI的落地能力過於碎片化，所以需要基於平臺的方式，以開源的方式將自身的AI技術開放給開發者。”
但同時，張孝榮也提到，人機協同平臺或系統面對著各行各業不同的需求。“不同行業業務千差萬別，比如在工廠裡部署的系統，與跟商場部署的系統，肯定不一樣。微軟一個作業系統幾乎可以統一所有計算機，雲從的這個作業系統，能操作多少裝置？這個系統與RPA系統是個什麼關係？都需要進一步解答。”
資本市場持幣觀望
不同於2014-2018年投資機構對人工智慧賽道的狂熱追捧，2019年，中國整體及人工智慧相關的投融資數量都急速下跌。
不過，根據在2019年12月投中研究院和崇期資本聯合釋出的《2019中國人工智慧產業投融資白皮書》，雖然投融資數量下跌，但人工智慧的各個產業市場規模卻加大了增長力度，投融資數量的變化和市場規模變化呈現反比狀態。
這意味，資本對AI領域的投資正迴歸理性，一些具有核心壁壘及優秀落地能力的AI企業市佔率更大，收入更好，投資界的資金也會向這類公司聚集；同時，更多的企業倘若不能找到落地業務場景，恐怕會難以度過這次“寒冬”。
周曦對時代財經表示，“早期投資機構的邏輯是先投掌握核心技術的，再往後的投資熱點是能用智慧打穿應用場景的公司，但現在處於二者之間的過渡階段。”
從目前已經公佈招股書的兩家AI企業看，2017年-2020年上半年，依圖科技營收增長較快，分別達到了6871.89 萬元、3.04億元、7.17億元及3.81億元，但同時虧損規模遠大於營收規模，同期，其淨虧損分別高達11.68億元、11.68億元、36.47億元和13.03億元，三年半累積虧損高達約72億元。此外，公司負債總額、資產負債率均逐年攀高。
依圖科技外，曠視科技也處於虧損狀態，曠視科技招股書顯示，2016年至2019年上半年曠視科技收入分別為6700萬元、3.13億元、14.27億元、9.49億元，但同期淨虧損金額分別為3.428億元、7.59億元、33.51億元及52億元，三年半虧損約百億元。
周曦認為，目前整個資本市場對AI行業正持幣觀望。“在看哪些應用型的公司能跑出來，應用型公司的融資更容易爆發，陣亡的也會很多，而像雲從這樣的基礎型平臺公司，需要更多的耐力。”
而不論是平臺型，還是應用型企業，是做軟硬體整合、作業系統，還是晶片，都只是一個形態問題。最終都會迴歸到一個問題：能不能和成熟、可商業化的業務相結合。
“雖然政府支援，但最終還是要靠資本推動，由企業買單，才能良性發展。”上述AI從業人員感慨道，“但凡依靠AI創造需求，創造應用場景的企業都很難存活。”