解碼AI商業化困局，距離落地還差“臨門幾腳”？
所有人都想當第一個吃螃蟹的人。但卻很少思考一個問題：成百上千年來，又有多少人最后吃到的不是螃蟹，而是蜘蛛？AI行業目前的發展就處于典型的“螃蟹or蜘蛛”的思考時刻中。
AI早期的行業空白不斷刺激資本的涌入，徐小平和沈南鵬在2014年對格靈深瞳未來市值激烈爭論，分別開出了1000億美元和5000億美元的加碼，最后妥協在3000億美元的“中間數”，估值比肩騰訊。
當海水褪去之后，人們才發現行業的真實處境：大多數企業都在裸泳。上市之前企業大都需要經歷一番瘦身、縮水。格靈深瞳撞開了“科創板”的大門后，市值卻只剩下了70億元。云從科技此前上市，也演變成了一場“縮水IPO”......
IPO上岸的AI頭部，讓真實的業績更加蒼白的顯露了出來。如今的AI行業進入越虧越燒，越燒越虧的無止境循環。早期投資人的策略是越虧越投，現在的處境變成了越投越虧，有苦說不出。資本對AI的信心逐漸喪失，AI企業似乎已經被困在了AI里。
AI企業：手拿雷神之錘
創新工場創始人李開復曾在一個公開場合談及AI創業公司表示，有三個AI專家就能估值7億、靠AI概念忽悠投資人的時代已經過去了。
西南證券研報表明，自2019年以來，AI賽道投融資事件數下滑態勢明顯。據天眼查專業版APP數據顯示，目前有融資的人工智能企業相當稀少，絕大部分企業處于無融資的狀態。
從現狀來看，AI企業已經失去了資本的支撐，但仍然深陷在虧損的泥沼中。
在云從科技上市的前兩天，其披露了2022年一季度財報。根據財報，云從科技的營收為2.13億元，凈虧損為1.16億元。同行業的創業者過去紛紛艷羨AI巨頭們家大業大，但現在唯有慶幸，自己體量雖小，但虧損程度相對來說也會更輕。
為何AI企業們在燒掉萬億元后，仍然沒有跳出盈利困境？
時至今日，各路人士為其探尋出多種原因：AI技術商業化困難、落地場景碎片化、AI尚未跨過技術的死亡之谷、AI企業高管大多科班出身等等。
在互聯網江湖看來，AI企業目前的處境其實是被困在了“鐵錘思維”里。
查理·芒格有句話叫做“手拿鐵錘的人，看什么都像釘子”，他稱有這種思維方式的企業為“鐵錘企業”。
AI就像AI企業手中的鐵錘，這不是鐵錘，這簡直就是雷神之錘。在早期由于對AI的迷信，鐵錘在手的AI企業獲得大量資本的青睞，仿佛這把錘子可以輕松在任何產業領域找到釘子，并且砸完之后就會產生商業價值。
事實上，也并不能說這樣的想法一定是錯的。AI確實可以與各行各業相結合，但到底是“AI產業化”還是“產業AI化”，這點仍需仔細斟酌。
錯就錯在AI企業想要拿著鐵錘找釘子，由于思維路徑的本末倒置，企業完全被束縛在了手中的鐵錘（AI）中。
據互聯網江湖觀察專研AI技術的垂直AI商業路徑似乎正變為偽命題，大多數科技公司都已找到了與AI的結合點，并在與AI結合的過程中更有效的釋放了AI的商業價值。
比如新能源汽車領域，無論是特斯拉的NOA，還是小鵬的NGP，亦或者蔚來的NOP，自動駕駛技術已成為評判新能源汽車的核心賣點。自動駕駛技術本身就是AI在汽車領域的一種極致演繹，雖說目前仍未看到終點，但已經在商業化進程上邁出了一大步。
在安防賽道，?？?、大華、宇視等傳統安防巨頭一直是安防市場的主導者，如今?？低暤绕髽I銷售的已不僅僅是攝像頭，同樣參與到了智慧城市、企業數字化轉型的建設中。
雖說這也是目前曠視、云從等AI企業巨頭挖掘最深的領域，但仍然無法和安防企業競爭。按照IDC在2019年下半年發布的《中國人工智能軟件及應用跟蹤》報告，安防領域被?？?、大華、宇視把持著八成左右的市場份額，AI公司只能在剩余市場空間里扎堆競爭。
還有藥物研發上，不少初創AI制藥公司背后的投資方往往是在醫療行業積淀深厚的大型藥企。通過自建AI團隊或收購初創AI技術公司的方式補足技術短板。以藥明康德為例，前后參與Strateos(Transcriptic) 、 EngineBiosciences等多家AI藥物研發初創公司的投資。
本質上，AI正成為各領域科技企業的基礎能力之一，自研AI已成為這些科技企業的必經之路。所帶來的結果就是：AI正滲透進科技公司并成為這些企業不可或缺的“必備組件”。
故事牢籠與造血困局
當AI變得普世化，這意味著AI作為故事所帶來的想象空間正變得急劇坍縮。AI公司如果無法在故事以外挖掘出AI的現世價值的話，也意味著AI公司逐漸失去了存在的意義。
先不說向前發展，如何求存已是當下AI企業都在思考的難題。對于AI企業來說，擺在面前的兩條路：
一個是在AI基礎之上繼續和新故事結合，代表是云從科技。
背靠中科院的云從科技，享有“國家隊”的光環，作為AI巨頭，云從科技的業務矩陣幾乎籠罩了智慧金融、數字新基建、智慧出行、智慧商業等AI大賽道里的每一寸土地。更離譜的是，云從科技對于元宇宙充滿了不切實際的幻想。
今年6月，胡潤研究院在廣州南沙發布《2022胡潤中國元宇宙潛力企業榜》，榜單列出了元宇宙領域最具發展潛力的中國企業，云從科技入選TOP50。
云從科技副總裁徐明曾表示，云從科技在今年加入廣州元宇宙創新聯盟，未來會重點打造元宇宙研發中心。然而，元宇宙相比AI明顯水更深、落地更難，連Meta都不敢預測何時能夠盈利。
對于云從科技，曾有媒體一針見血的指出，“云從科技一直以來都像是一位戴著巨頭面具的獨角獸，我們能看到的只有滿滿的野心，卻讓人看不到賺錢的誠意。”
另一個是尋找現有AI落地方向之外的商業空間，務實的探尋其商業落腳點。這一條路更加艱難泥濘，也更容易讓投資者看清現實。
首先，我們可以思考一個問題，為什么AI四小龍又被稱為CV四小龍，為什么AI巨頭大都被限制在計算機視覺領域里？答案在于復用率三個字。
AI技術如果按落地模式來劃分，第一種是項目制，單價高，但是定制化程度也高，難以復制；第二種就是簡單易復制的AI技術，可以大規模復用，一項技術多次出售。
兩種模式都算不上太好優秀，第一種項目來源不穩定，大多是政企機構，回款周期長，而且需要大量研發費用投入；第二種雖然可以復用增加企業造血能力，但是能夠復用的場景有限。
而計算機視覺是極少數擁有大量可復用場景而市場較為廣闊的領域，不管是智慧城市中的攝像頭，還是金融上的人臉驗證亦或者自動駕駛中的視覺算法方案，都離不開視覺二字。
但即便是占據細分CV這一優勢領域的AI四小龍至今仍未走出虧損泥沼，這意味著在其他AI更沒有優勢的細分領域，AI企業更加難以實現造血。
覆蓋AI領域之廣同樣意味著企業虧損之巨，這也是云從科技為什么一定要講元宇宙故事的原因，因為云從科技們非常清楚，即便其涉足的AI領域初步實現商業化落地，或許仍然難以滿足其虧損的巨口。
AI企業想要求存，必須跨過兩座大山：
一個是行業Know-How問題。在各個細分的工業行業中，必須了解專業知識、經驗與行業壁壘的獨特性，才能構建出真正具備價值的AI解決方案來。而目前AI企業在建立優勢的路徑上，已經習慣了早期階段在理論AI世界中的優勢地位，習慣通過人工智能競賽的比賽成績向資本市場展示AI商業潛力。
另一個是如何打造專屬的商業化出口。也就是說，是AI企業獨有的商業化優勢，而不是任何科技公司都能進來參上一腳。比如，此前長期與曠視科技合作的螞蟻金服已經宣布，公司刷臉系統早已不再與曠視科技合作，而是由螞蟻金服獨立研發。
人工智能的本質是代替人工的智能。諷刺的是，目前的AI具備顯著的勞動密集型產業特征。
AI技術的成本構成中，基本半數以上都是數據成本，而對數據的采集、清洗、標注、增強等處理過程，往往是大量人力堆積的結果。
在互聯網江湖看來，AI實現落地的一個標志在于：AI技術成本小于勞動人力成本，做到與國內產業升級同步同頻。
想要實現這一階段目標，不能“只顧頭不顧尾”，在做好AI軟件算法模型的同時，能夠將AI的硬件設施完善成熟，畢竟AI落地最終還是要落在硬件上。
2020年，工信部賽迪研究院副總工程師、人工智能產業創新聯盟秘書長安暉公布過一個數據，全球近90%的人工智能公司處于虧損狀態，中國AI產業鏈中90%以上的企業也處于虧損階段。其中很重要的一個因素或許就在于硬件能力的不足上。
?？低曉?021年報中也提到智能物聯 （AIOT）戰略，認為智能物聯的場景化需求需要豐富的軟硬件產品的支持。智能物聯的落地應用也需要沉淀各細分行業和領域需求的共通點，需要做更懂場景、更尊重實踐的產品。
比如在高空拋物場景里，除了搭載相應的AI算法，還要解決攝像機在長期仰拍的情況下鏡頭積灰、異物附著、雜光干擾、雨雪覆蓋等問題，所以產品自身還要具備自清潔功能、包絡式遮光罩等，減輕運維成本。
如此看來，在B端和G端，單一的一個產品或一套算法很難“通吃”，靈活的AI能力和定制化、規?；挠布_發、生產能力缺一不可。?？低暷壳癝KU也已上萬有余。
從這里也可以看出，目前的AI獨角獸特別喜歡強調算法定義硬件，更深層的原因或許是難以生產成熟硬件的無奈之舉。
實際上，云從、曠視等AI科技公司的商業化落地之戰和做L4/L5級無人駕駛企業向L1/L2級自動駕駛技術轉型非常相似。
對于自動駕駛來說，從L4/L5到L1/L2，并不意味著企業可以降維打擊。因為L4與L2兩個技術同樣存在較大的差異，不同的技術要求背后，跨界同樣存在一定的門檻；L2為車企賦能，不光要具體軟件能力，硬件規模化能力同樣重要。
比如做Robotaxi的技術針對的道路場景主要是城市道路，而L2級別的技術更多的較為簡單的高速公路去設計，場景的差異帶來技術上更大的差異。
從這個角度來看，目前AI行業需要的不是新故事，而是把AI軟件故事講的差不多了之后，能夠再把AI硬件故事先講透。只有這樣才能夠做到為產業雪中送炭，而不是錦上添花，同時也讓AI企業避免淪為科技公司軟件外包部門的命運。
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