3年虧損243億？「AI四小龍」一哥商湯科技怎撐起120億美金估值？

7月20日，「AI四小龍」中的第一股雲從科技在A股過會，即將摘得「AI第一股」名號；8月4日，雲從科技成功註冊了科創板。

如今，商湯科技的現金流問題似乎也找到了解答。

8月27日，商湯科技（證券簡稱為「商湯集團」，本文仍沿用慣稱「商湯科技）向港交所遞交了招股書，將於港股上市，採用同股不同權的股權架構。中金公司、海通國際和滙豐擔任其聯席保薦人。

至此，四家開端於「計算機視覺」的AI公司都已經為了IPO做出了諸多努力，至少分別在IPO門前逛了一遭。

雖然如今衝擊「AI」第一股的是雲從科技，但曠視和依圖都曾經早於雲從發起衝刺，但分別折戟了一次。

其中最早有所動作的是曠視科技，在港交所網站上2019年的8月25日就已經查詢到曠視科技提交的聆訊資料。之後市場上曾經分別傳出聆訊失敗與成功的消息，曠視一直未予正式回應。直到2020年的2月，很多人注意到，港交所網站上，曠視科技的聆訊資料狀態變為「已失效」。

也許是從這次赴港中吸取了教訓，之後的依圖科技與雲從科技都盯準了科創板。2020年11月4日，依圖科技向科創板遞交招股書，成為第二家衝刺IPO的AI玩家。但最終，依圖科技還是撤回了申請材料。

擔起第一股的任務落到了雲從科技身上。雲從科技比依圖晚一個月向科創板遞交招股書，進展相對順利，最新訊息顯示8月4日雲從科技已經成功在科創板註冊，預計離正式招股已經不遠。

2021年3月12日，緊隨依圖與雲從之後，曠視科技正式轉投科創板，遞交了招股書，目前曠視的IPO進展到第二輪迴復問詢。

而商湯科技也終於發起了自己向IPO的第一衝擊。

按照弗若斯特沙利文的報告，以收入為口徑，商湯科技是亞洲最大的AI軟件公司。本次衝擊IPO之前，商湯科技曾經完成了一輪融資，雖然融資金額未披露，但投後估值約120億，也就是說，商湯科技有可能成為當下全球最大的人工智能領域IPO。

故事從2014年開始

商湯科技的故事最早開始於2014年，這在「AI四小龍」中排名倒數第二，僅雲從科技成立的時間比它晚。

2014 年是個很特別的年份，這一年科技巨頭微軟、英特爾、谷歌、Facebook 紛紛加入人工智能的戰局。

已經在人臉識別和計算機視覺領域浸淫已久的湯曉鷗敏鋭地察覺到了這個機會。

事實上，早在上世紀90年代，從中科大畢業的湯曉鷗去美國讀研時就已經第一次接觸了人臉識別。從羅切斯特大學畢業後，他到MIT攻讀博士學位。當時，他加入的實驗室剛剛發現了泰坦尼克號，正在進行的項目是海底機器人，也就是在水下用聲吶和視覺相機來探索海底世界，這一切對湯曉鷗來說「酷極了」。

博士畢業之後，　博士畢業後，湯曉鷗到香港中文大學訊息工程系任教並開始參與組建香港中文大學多媒體實驗室。四年後，因為需要同時兼任微軟亞洲研究院(MSRA)視覺計算組負責人，他開始往返北京和香港兩地工作。

那個時候，湯曉鷗的兒子剛剛2歲，為了彌補自己無法時時陪伴孩子的缺憾，他開始頻繁地給兒子拍攝照片。當照片攢到上萬張時，他發現從中找到某張特定的照片非常困難。於是，他靈機一動，叫來幾位學生開始研究採用 CV 技術手段給相冊分類整理的工作。

這個緩解思念之苦的動作，成為湯曉鷗將人臉識別技術帶向實際應用的開端。2009年，湯曉鷗獲電機及電子工程師學會(IEEE)院士。第二年，他遇到了日後最重要的合夥人，也是他的學生徐立。讀書期間就多次拿過上海市中小學數學奧林匹克競賽金牌的徐立，在上海交大計算機系讀完本碩後，先後在摩托羅拉、歐姆龍、微軟研究院等機構工作，2010 年秋天，當他決定前往香港中文大學多媒體實驗室深造時，註定了自己的未來，將和人臉識別以及湯曉鷗連接在一起。

2014年，當Facebook 開始用 750 萬人的數據對計算機進行訓練後，湯曉鷗團隊才建立起 20 萬人的數據庫。這個時候，他們的方向進行了一個調整。」既然硬件和數據庫都不如對手，那就拼計算能力！」於是開始精進自己的算法。2014 年 3 月，其團隊發布Gaussian Face人臉識別算法，在 LFW 數據庫上準確率達 98.52%，在全球首次突破了人眼識別能力。

計算機的識別準確率首次超過人眼，也讓投資人們慕名而來。IDG的牛奎光飛速抵達香港拜訪，這次拜訪讓IDG資本擲出數千萬美元，也讓商湯科技最終走出了實驗室。

商湯科技成立至今已經完成了至少10輪以上的融資，其股東背景堪稱豪華，包括軟銀、深創投、IDG資本、阿里、銀湖資本、中金公司等。據悉，商湯成立之初很快就獲得了IDG資本數千萬美元的A輪融資，到2017年B輪融資時，其融資額度就高達4.1億美元，其創造了當時人工智能領域融資的新紀錄。 在去年年底完成新一輪融資後，商湯科技估值約為120億美元。

股權結構方面，招股書顯示，商湯科技創始人湯曉鷗持股21.73%，聯合創始人兼CEO徐立持股0.9%，軟銀持股14.88%，淘寶中國持股7.59%。

一處出發，分道揚鑣

雖然「AI四小龍」的名氣很大，但事實上這四家公司都是從同一個非常細分的技術領域——計算機視覺——出發的，也就是我們常說的「人臉識別」。不過隨着時間的推移，由於技術的落地和變現及應用場景同質化問題，四家公司已經開始踏上了不同的征程。

所以要講現在的行業格局，就要先從歷史與本質看起。

計算機視覺在2014年迎來技術上的革新，而伴隨着2015年牛市的到來也迎來了第一波投資上的熱潮。

那段時間不僅一級市場火爆，二級市場的分析師們也紛紛推出「計算機視覺」或「人臉識別」相關專題的研究報告。以「人臉識別」作為關鍵詞為例，在Wind上2015年這一關鍵詞搜索到的行業研究（不含個股研究）報告（僅以Wind數據為例，不保證完全覆蓋）數量為17篇。而在2014年這一數據為0，2018年-2020年，每年都只有1篇。

此外，頭豹發布的《2020年中國人工智能產業投融資報告》顯示，2019年人工智能相關融資金額出現7年來首次下降，為1003.4億元，對比而言，2018年人工智能相關融資金額為1492.6億元。

顯著降温背後的原因其實說簡單也很簡單。

當人臉識別的算法首次獲得突破人眼的成就之時，大家都很興奮，創業者和資本都很興奮。但當為這項技術找一個落地姿勢的時候，就非常明顯地遇到了兩個大問題：

第一個困境是，拋開技術上的衡量指標到底精不精確這個見仁見智的問題來說，人臉識別就算再牛，也只是一個模塊技術。這個屬性意味着，它無法作為一個獨立的業務出現，而大多是為原先的業務做增強服務。比如在金融業務中做人臉校驗加強密碼屬性，比如使用人臉檢索功能加強安防等領域的防控效率，比如相似人臉推薦可以用來做婚介社交和整容設計。

這樣的屬性意味着，如果沒有合適的落地賽道，人臉識別就是空中樓閣。即便找到了合適的落地賽道，人臉識別在其中的價值量佔比也不夠高。因為作為一項輔助技術，在真正落地的應用中，它也會成為一個成本部門，很難為用户帶來實際收益。

第二個困境其實是第一個困境帶來的，由於需要具體的落地場景、價值佔比不夠高，這項技術始終沒有找到比較好的商業模式。

行業中常見的有幾種模式，要麼是直接賣產品、要麼賣人臉SDK授權和API服務，要麼使用後台流量變現。算法再好，也需要產品。沒有真正的標準化產品，它就會淪為項目制中的一個模塊，很難做大規模；甚至有些將它作為免費的額外服務提供。

比如在A股曾經火爆過一陣的人臉識別閘機相關概念股，最後大家發現其實只要達到一定精度（不需要最高），誰都可以做，技術門檻並不高。

也就是說，AI的最終任務是實現在各垂直行業的場景化落地，並找到在其中AI能發揮最大價值、實現良好商業模式的場景賽道。或者，打造一個通用型平台。

所以雖然最初都從人臉識別出發，但最終只有曠視科技還在人臉識別領域選擇一條路走到底，其目前創收主要靠城市網路，2020年前三季度營收佔比為64.35%。

商湯、依圖和雲從都已經逐步轉型了，開始為自己尋找落地方向。

雲從科技從創立一開始，就是唯一一個有「國家隊」背景的公司，它背後站着中科院，目前公司主力業務針對金融，是銀行領域第一大AI供應商，以為客户提供解決方案為主。

依圖則是一開始將計算機視覺業務對接安防的，提供算法產品的輸出。隨着後續項目落地，開始轉向醫學圖像和智能城市業務。目前，依圖的業務重點已經是自研AI晶片了，逐步從純軟件轉向底層硬件+平台結合的路線。

而商湯科技呢，則開始向平台型「操作系統」轉型，試圖擺脱單一賽道帶來的困境。與其他企業專注特定賽道相比，商湯沒有選擇具體的細分賽道。從現在的情況看，它更多是將自己定義為了一個「AI零部件」生產工廠。

從市場規模來看，中國計算機視覺軟件市場預計2025年將達到人民幣1017億元，而其中，商湯科技目前以11%的市佔率佔據行業首位。

平台還是定製化？

根據商湯科技在招股書中的介紹，目前公司的核心技術能力體現是SenseCore，也就是人工智能基礎設施。SenseCore可以提供流暢、標準化、端到端的工業級人工智能模型生產。

目前，不僅商湯科技自身利用SenseCore生產模型，同時也將這一平台能力提供給客户。

基於SenseCore，商湯在其上又為客户開發並提供模塊化的標準軟件平台：

當升級現有模型並推出新模型時，用户可以通過軟件預覽和集成模型及應用，享受標準的、免代碼編寫的體驗。

雖然商湯並未直接將其「標準軟件平台」定義為「操作系統」，但從SenseCore及建立在SenseCore之上的平台特點來看，目前商湯想走的路線已經和我們之前提到過的第四範式有很多相似之處，總而言之是——做平台，給用户賦能。但是在每個平台之上，商湯也都有提供定製化模型的服務。

目前，在SenseCore之上主要有四大模塊標準軟件平台，分別是：

智慧商業：SenseFoundry-Enterprise商湯方舟企業開放平台

商湯方舟企業開放平台簡稱「企業方舟」，其主要目的是滿足客户跨場景、跨行業數據感知和流程自動化的業務需求，面向行業包括製造、基礎設施、交通、商業空間管理、住宅物業管理及金融服務。2021年上半年，商湯科技已經服務了635個智慧商業客户。

智慧城市：SenseFoundry商湯方舟城市開放平台

商湯方舟城市開放平台簡稱「城市方舟」，主要用於2G領域，將城市視覺訊息即時轉化成運營洞察、事件警報及管理行動。據商湯科技介紹，城市方舟已經成為數字城市運營的操作系統，目前已經在國內外119個城市部署。

智慧生活：SenseME、SenseMARS及SenseCare平台

智慧生活領域，主要是面向普通C端消費者的平台，覆蓋包括物聯網、AR及元宇宙、醫療等三個主要方向。SenseMARS上的數字人可以充當NPC或者虛擬導覽；在醫療領域，SenseCare已經取得三項國家藥監局認證和兩個CE認證。

2019年，商湯作為創始人與OPPO、小米及京東在內的頭部公司及大學創建了中國增強現實核心技術產業聯盟，以推動增強現實和混合現實技術共享平台的發展。

智能汽車：SenseAuto商湯絕影智能汽車平台

商湯絕影智能汽車平台簡稱「絕影」，主要是為汽車廠商提供ADAS系統、智能座艙系統及Ai-as-a-Service，幫助用户開發及增強智能駕駛能力。2017年時，公司已經成為本田的戰略合作伙伴，截至2021年6月30日，商湯已經與30餘家車企達成合作，併成為50多個車型的供應商，未來幾年內，將累計向2000多萬輛車供應絕影產品。

如果從商湯科技的描述來看，其將自己定位為「平台公司」，那商湯科技和最初的形象已經發生了根本性改變，也與其他三家「四小龍」公司有了較大不同。

不過比較有趣的一點是，去年華爾街見聞曾經從PE投資人那裏獲悉：

從業務模式來看，商湯科技的主要業務是為政府、央企、其它大型企業完成定製化項目，這種業務的特點是難以複用，導致成本居高不下。

如果這位投資人的描述為真，那就意味着，雖然有做平台的願望，但實際上大部分收入還是來自於定製化服務。

3年半虧243億，高管年薪超千萬

2018年時，商湯曾對外界傳達過已經賺錢的消息，湯曉鷗在一場演講中提及：「學術的東西，如果不能落地也沒有什麼用，好在我們不是燒錢的公司，是能賺錢的公司，可以自負盈虧。」

但從招股書數據來看，這好像只是個美好的願望。

2018-2021年上半年，商湯科技分別實現營業收入18.5億元、30.3億元、34.5億元以及16.5億元。2021年上半年按年增速達到92%。

按照類型劃分，目前智慧城市和智慧商業是商湯兩大主要收入來源，智能汽車目前在收入中的佔比還相當小。

2021年上半年，智慧城市收入佔比47.6%，智慧商業收入佔比39.2%，智慧生活佔比8.9%，智能汽車僅佔比4.3%。

與競爭對手相比，商湯是絕對的一哥，它的收入規模是曠視的2倍，是依圖、雲從的3倍多。

但收入最高的商湯，累計虧損也最多。2018-2020年、2021年上半年，商湯期內虧損分別達到34.33億元、49.68億元、121.58億元、37.13億元，三年半累計虧損242.72億元。

如果扣除由於優先股、員工期權等因素造成的虧損，僅計算經營性虧損，則扣除非經常性損益的虧損，商湯科技經調整虧損淨額降低，分別為2.21億元、10.37億元、8.78億元以及7.26億元，三年半累計扣非淨虧損為28.6億元。

也就是說，大部分虧損來源並非經營性的，而是因為優先股以及期權原因給出去了。

以高管為例，去掉以股份為基礎的薪酬開支外，截至今年6月30日，商湯的高管 （8位董事） 薪酬是4485萬。以此計算，高管平均年薪超千萬。

商湯科技CEO徐立的年薪從2019年開始超過300萬，到目前沒有發生太大變化，主要是年終獎 （酌情花紅） 以及公司向他支付的以股份為基礎的薪酬在成倍增長。

從毛利率來看，2018年-2020年、2021上半年，商湯的毛利率分別為56.5%、56.8%、 70.6%、73.0%。以同樣去年的那篇文章為例，硅谷知名創投 a16z 在一篇文章中提到：

全球大部分AI公司的毛利率都很低，毛利率一般都在50%-60％，而軟件服務行業的毛利率在60%-80％以上。

以這一標準來看，2019年之前的商湯確實落在50%-60%區間內，但2020年出現了明顯增長，達到了70%以上。招股書中對此大幅增長的解釋是：推出了優先推廣軟件產品的策略。

不過在招股書中，未能找到定製化服務的收入所佔比例及毛利率情況，很難就此進行拆解，也很難看出真正變化。分類型的毛利率情況也未披露。

技術投入角度，過去三年半，商湯科技的研發開支分別為8.49億元、19.16億元、24.54億元及17.72億元，分別佔營收的45.9%、63.3%、71.3%、107.3%，合計研發支出達69.91億元。

很顯然，僅研發費用率一項，商湯現在就已經無法覆蓋。

由於缺少「定製化」服務口徑的收入拆分，也沒有分類型的毛利率數據，因此這一問題只能繼續存疑。

至少從數據上看，雖然商湯描述自身業務的時候突出底層基礎設施、平台及標準化，但實際上定製化服務的收入佔比應該是比較高的。

一邊鉅額投入、一邊商業化艱難，這本來就是四小龍「默契」地紛紛尋求IPO的原因。對於AI企業來說，做平台顯然是更優解，因為掌握技術的純AI企業在AI應用上遠沒有巨頭們更有優勢。

網路巨頭的AI技術可以在自身不斷得到驗證，字節的推薦算法可以通過用户點擊數據驗證；美團的算法可以優化騎手路線通過送達時間變化來驗證等。

但同時，做標準化平台又太難了，AI的應用場景過於細碎；定製化的項目裏，那AI僅僅是一個小小的工具。

或許，扎堆IPO才僅僅是行業規範化、產業化的開端。