商汤之“伤”，仍待商业检验

文／陈根

2017年7月，商汤科技完成了4．1亿美金的融资，创下全球人工智能（AI）企业单轮融资之最。4年多过去，2021年12月30日，商汤科技正式登陆港交所挂牌上市。作为亚洲最大的AI软件公司，同时拥有业内最顶尖的科学家团队，商汤科技成功将技术落地，其大规模产业化，也引领着人工智能领域的工业革命。

不可否认，无论是算法还是算力，商汤科技在同行业都位列前茅，并且有自研的人工智能专用芯片。但如何在高额研发投入与连续亏损的背景下展现出持续的成长能力，如何将抽象的技术转化为实际生产力和经济价值，如何应对地缘政治因素以及复杂监管环境带来的影响，依然有待关注。

“商汤能否讲好商业化故事”依然备受市场争议。但不论是鲜花着锦还是烈火烹油，属于商汤的故事都才刚开始。

“优等生”的商汤科技

以计算机视觉技术（CV）起家的商汤科技成立于2014年。商汤科技的起步，非常具有“优等生”特色：成绩优异，包揽大奖。

2014年，汤晓鸥领衔的香港中文大学多媒体实验室，发布了名为DeepID的人脸识别算法，准确率高达98．52％，大幅超过了人眼识别能力（97．53％），突破了工业应用标准，港中大的多媒体实验室也由此被称为“计算机视觉界的黄埔军校”。同年，汤晓鸥创立商汤科技，开始把研究成果转化为商业应用的道路。

随后几年内，公司继续深耕AI技术，尤其是CV技术，在ImageNet2015国际计算机视觉挑战赛中，获得检测数量、检测准确率冠军，在ImageNet2016中，获得物体检测、视频物体检测和场景分析三项冠军，技术实力与技术成果丰厚。

实际上，商汤之所以能以“优等生”的身份为人们所知，就在于其背后“优等生”的团队。商汤科技创始团队为香港中文大学工程学院，而商汤科技成立后的最初两年里，人工智能领域中最顶尖的华人科学家几乎都集中在了商汤科技的办公室里，数量一度超过了150人。

目前，公司的核心团队成员主要由两部分组成。一部分是来自麻省理工学院、香港中文大学、清华大学、北京大学的博士、硕士等；另一部分则是来自微软、谷歌、联想、百度等相关领域的从业者。公司核心团队既具备深厚的科研技术实力，又具备丰富的商业化应用能力，为公司的业务拓展与商业变现打下坚实基础。

当然，只停留在实验室的优异成果是不足以支撑商汤科技至今天的，而从实验室成果变成实际应用，第一个需要面对的困难就是规模。实验室、比赛是短时间、局部环境，而一旦要商业应用，将可能是全天候、多场景，这对人才储备、算力基础、算法迭代更新都是巨大的挑战。

为了加快发展，商汤科技开始融资。据此次招股书披露，商汤科技在上市前一共完成了12轮融资，总融资金额高达52亿美元。 回顾商汤融资历程，也可以看出各大投资者对商汤发展的期待，高通创投、阿里巴巴、淡马锡、中金公司、厚朴基金、银湖投资等众多明星投资者都对公司进行了投资。

在融资的同时，商汤科技也不断通过投资的方式辅助布局垂直行业，全面促成Al 技术的商业应用落地。经历了技术沉淀之后，公司开始通过布局垂直行业来实现 Al 技术的商业化，一方面，公司自身探索布局了多种 Al 应用领域，另一方面，公司也通过一定的投资方式辅助布局细分行业。

从投资历程看，公司的投资布局集中在2018 年和 2019年。从公开投资布局来看，公司目前已投资的领域包括房地产服务、医疗健康、汽车交通、智能机器人、文化娱乐等，公司正加速推进 AI 技术与产业的融合，以计算机视觉技术为核心，赋能各传统产业。

事实上，商汤的投资恰集中于人工智能刚进入产业化的初期，彼时，行业内更多看到的是AI技术在解决驾驶、交通管理、人脸识别等局部领域的市场潜能。但凭借对原创技术的坚持和理解，商汤拥有了更长远的视野，因此才能以一个宏大目标“让AI赋能百业”。

在这一使命下， 商汤科技推出了以SenseCore AI大装置为核心的基础平台，并致力于通过创新的AI技术打造以AI作为新的生产力工具和交互工具的“两个工具”。 终于，商汤科技以AI大装置作为基石，支撑底层技术研发，同时抓住生产力和交互这两大核心场景，将AI能力延伸至各行各业，覆盖城市管理、企业服务和个人生活的众多领域和场景，成为一家可以赋能产业发展的硬科技公司。

商汤发展正当时

在全面布局下，商汤科技逐渐建立起独特的优势，并从一众人工智能企业中脱颖而出，展现出其极具潜力的商业价值。

总体来看，商汤科技自2018年以来营收连年增长，2018年、2019年、2020年营收分别为18．534亿元、30．266亿元、34．462亿元。2021年上半年，商汤科技营收达16．518亿元，同比增长91．8％。

与此同时，2018年、2019年、2020年及2021年上半年，商汤科技亏损净额分别为34．327亿元、49．677亿元、121．583亿元及37．129亿元。亏损净额主要源于优先股的公允价值亏损。目前，“亏损”问题是AI行业依然普遍面临的问题。人工智能产业创新联盟秘书长安晖发表的报告显示，全球近90％的人工智能公司仍处于亏损状态，中国AI产业链中90％以上的企业也处在亏损阶段。

究其原因，一方面，在于人工智能产业尚处于起步期，技术还不够成熟，用户接受度低、市场规模小、运营成本高，人工智能企业盈利困难。而这也几乎是所有处于产业起步期的企业都会面临的。

另一方面，为保证持续具有核心竞争力，企业通常需要不断投入研发资金，大额度的研发投入是企业亏损原因之一。近年半里，商汤科技投入近70亿元，甚至一度相当于其他三小龙（旷视、依图、云从）的研发费用之和。2021年上半年，其研发投入已经甚至已经超过了营收。

消除了管理层认为不能反映其经营表现的项目的影响后，其2018年、2019年、2020年及2021年上半年的经调整亏损净额分别为2．205亿元、10．371亿元、8．784亿元及7．262亿元。商汤科技毛利率则由2018年的56．5％、2019年的56．8％增至2020年的70．6％，并由2020年上半年的72．1％增至2021年上半年的73．0％。

从商业化落地来看，目前，商汤的业务已涵盖智慧商业、智慧城市、智慧生活、智能汽车四大板块，每个板块还覆盖各种细分行业和场景。其中，商汤自主研发的人工智能基础设施SenseCore支持人工智能模型的工业级量产。

具体来看，SenseCore是商汤业务可持续拓展的重要基础，也是商汤脱颖而出的主要原因。因为SenseCore平台，商汤在各个赛道里布局业务的人员需求都远比其他企业更少，同时可以获得更多的创新技术成果，并且把这些创新性的技术成果快速进行商业化。

在智慧商业方面，商汤与企业合作构建企业管理运营系统“商汤方舟企业开放平台”，使其工作流程数字化和自动化，目前已经在约6000个客户站点部署。比如，中国一汽集团在应用企业方舟后，能够在6－12秒内自动检测金属零件中的超过34种缺陷，检测率超过99％，而且能够高稳定性地全天候运行，极大提高了生产效率。

在智慧城市方面，商汤方舟城市开放平台上包含14000多个人工智能模型，可与城市的IT基础设施无缝结合，提高了城市的安全性、效率、便利性。截至2021年6月30日，城市方舟已经在国内外119个城市部署。

在智慧生活方面，截至2021年6月30日，商汤科技SenseME和SenseMARS软件平台已累计支持了超过4．5亿部手机及超过200个手机应用程序，包括5个月度活跃用户数超5亿的手机应用程序；SenseCare软件平台提供多种人工智能工具，赋能诊断、治疗及康复等医疗服务，并且已有五个SenseCare模块取得三项国家药监局认证及两个CE认证。

在智能汽车方面，智能汽车的应用场景可以分为两大类：智能座舱、智能驾驶。以智能座舱为例，2019年，商汤与全球汽车座舱电子科技领军企业伟世通合作，助力打造智能座舱，目前已与多家 Tier1达成合作，超过 10家国内和国际的 OEM厂商定点商汤作为车载视觉技术提供方。成果方面，威马 EX5等车型已落地商汤“智能车舱”技术，实现驾驶员身份识别等。

可以看见，商汤的多条业务线已经开始并行发展。根据沙利文的行业报告，基于2020年的收入水平，商汤已成为亚洲最大的AI软件公司。

商汤科技，仍待技术检验

虽然商汤科技算是拥有了一个不错的开始，但如何在高额研发投入与连续亏损的背景下展现出持续的成长能力，如何将抽象的技术转化为实际生产力和经济价值，如何应对地缘政治因素以及复杂监管环境带来的影响，依然有待关注——“商汤能否讲好商业化故事”依然备受市场争议。

如上所述，人工智能纵有千般好，但持续亏损不盈利，始终是人工智能行业的核心痛点。更进一步来看，始终不盈利的根本原因还在于目前的人工智能依然还停留在智能不智的层面。李开复在《AI·未来》中谈到，今天AI不再需要诺贝尔级别的创新，而是将现有技术产品化，商业化，创造出真正的价值。

但由于部分人工智能企业及媒体传播的夸大，导致了人工智能仍然青涩的能力在某些领域存在被夸大的情况。并且，当前的人工智能高度依赖数据，但数据积累、共享和应用的生态仍然比较初级，这直接阻碍着人工智能部分应用的实现。此外，人工智能作为一种新的技术，在市场的应用无疑需要长期与实体世界和商业社会进行磨合，避免意外的情况发生。

更直观的看待，当前的人工智能更像是人工智障。市场对人工智能寄予过高的期望，而实际的产品体验却往往欠佳。人们对人工智能能力、易用性、可靠性、体验等方面的要求都给当前的人工智能技术带来了更多挑战。

目前，人工智能能够真正商业化处理的还只是对数据或者信息的归类、识别，以及一些简单特定问题的机器回复。比如，以交通事故来说，在全程监控的道路上发生交通事故，人工智能需要的是能够读懂交通的判定法规，依据其全程录制的行车与道路情况作出识别，并依据交通法规作出判定，这样的人工智能才是人工智能应该有的样子。

再比如，在线人工智能客服就是很多人都面临的一个尴尬问题。虽然各种在线平台都推出了人工智能的客户，但是这个人工智能客服更直观的理解是标准化问题的程序主动回复，跟人工智能似乎没有什么关系，超出标准化的问题，人工智能就不再智能，而需要人工。

无疑，商业化需要企业利用人工智能技术来解决实际的问题，并通过市场进行规模化变现，这关系到人工智能的技术能力、易用性、可用性、成本、可复制性以及所产生的客户价值。但至今，商业化、产业化的速度、范围和渗透率仍然存在一定的“实验室和商业社会的鸿沟”。

“实验室和商业社会的鸿沟”是商汤成功的原因所在，也是商汤如今依然受到掣肘的原因所在。这意味着，商汤仍需要从早期普遍强调技术优势，过渡到更加注重产品化、更加融合生态、更加解决实际问题的商业化发展阶段。

此外，商汤科技的发展还面临客户集中的风险。商汤科技AI软件平台可跨行业商业化，主要应用在智慧城市、智慧商业、智慧生活和智慧汽车领域。四大业务中，智慧城市业务收入占比是最高的，2018年－2021年中收入占比分别为28．6％、41．9％、39．7％、47．6％，这些收入都依赖于政府部门的采购与支出，属于To G业务。

商汤在IPO前提交的文件也揭示了其对政府的依赖程度。2020年，包括人脸识别和预测性治安管理在内的智慧城市业务贡献了该公司40％的收入。五个最大的客户贡献了其34亿元人民币（合5．25亿美元）收入的近三分之一。这些客户基本上都是商汤所称的服务于城市管理者的“系统集成商”。

同时，中国及其他国家有关隐私及数据保护的法律法规普遍复杂且不断演变，公司面临法律监管的风险。公司的业务高度依赖数据的搜集与分析，一旦未能及时遵守网络安全及数据隐私规定或根本无法遵守，可能会使公司无法使用若于网络产品或服务，并使公司受到政府执法行动和调查。

归根到底，商汤和诸多的风口上的科技企业一样，站在风口获得了资本与市场的青睐，但最终能走多远还是决定于商汤。当商汤能够真正让人工智能具有智能的能力时，商汤或许也将带着其人工智能的产品，真正成为“兴兵伐夏，开创商朝”的“商汤”王朝。

原文标题:陈根：商汤之“伤”，仍待商业检验