人工智能对企业的好处越来越少。不信，问问AI四小龙

　　从旷视科技2019年首次申请港股IPO，到今年3月再次登陆科创板，预计9月＂成功＂；然后到今年6月，依图科技终止了IPO进程； 7月，云在科创板取得好成绩。会后； 8月底，商汤科技正式向港交所递交招股书，冲刺IPO——＂人工智能四龙＂上市进程已明朗。
　　从他们上交的公开成绩单来看，他们的存在促进了人工智能对人们生活的渗透，但他们所做的越来越不像是一个好生意。
　　AI史上的四只小龙
　　自今年四龙之首旷视科技成立以来，已经过去了十年。
　　十年前，随着深度学习技术的成熟和计算机算力的增长，沉寂已久的人工智能行业再次沸腾，一大批企业踏上第三波人工智能浪潮，闯入人们的视野.这也让这些人工智能公司在成立之初就能够坚持以业务需求为主导的意愿。
　　商汤、旷视、云从、依图在当时被称为＂人工智能四龙＂。他们都是在计算机视觉领域（ComputerVision，简称CV）起家的公司。其市场占有率常年位居前列。
　　AI独角兽选择计算机视觉领域作为突破口的原因很简单。 2012年至2015年，在代表计算机智能图像识别最前沿发展的ImageNet竞赛（ILSVRC）中，参赛人工智能算法在识别准确率方面取得了飞速的进步。 . 2014年，在识别图片中的人、动物、车辆或其他常见物体时，基于深度学习的计算机程序超过了普通人肉眼的识别准确率。
　　这意味着人工智能已经到了计算机视觉商业化的转折点。许多人工智能公司或多或少地以此作为在市场上站稳脚跟的机会。同时，计算机视觉确实是人工智能中一个高度商业化的领域。自然，当时的人们都在疑惑。人工智能在计算机视觉领域的成功落地，是否预示着人工智能落地的重大转折即将来临？ AI商业化趋势正在席卷社会吗？数以千计的行业正处于人工智能重塑的前夜？
　　几年前，在第三次人工智能爆发初期，人工智能专家李开复认为，与前两次热潮相比，第三次热潮正在从学术研究转向商业需求，这与之前的两次热潮不同。过去学界劝说政府和投资。人们投资资金，第三波多是投资人主动将资金投向热点领域的学术项目和创业项目。因此，人工智能第三波的关键是解决问题。
　　在人工智能最火热的时期，很多人甚至认为，未来20年人工智能将比过去20年的移动互联网发挥更重要的作用。此前，整个移动互联网的兴起是为了连接线上和线下，由此产生的海量数据将推动人工智能优化各种业务流程的效率，实现生产力的大幅提升。
　　用人工智能行业的话来说，就是如何将万物互联时代产生的海量非结构化数据转化为可以进一步利用的结构化数据，并从中获取有效信息来指导和预测社会的行为。 、公司和个人要想实现商业价值，关键是提取有效数据。
　　现在十年期到了，实际情况如何？
　　在拥有高质量数据的行业中，人工智能的进入似乎极其迅速。比如上面提到的计算机视觉领域，仍然是人工智能技术应用比例最高的领域。这个领域是在城市、商业、生活等各个方面。应用也是四家AI公司的主要收入来源之一。
　　以最近提交的商汤科技为例。业务涵盖智慧商业、智慧城市、智慧生活、智慧汽车四大板块。主要提供软件服务、人工智能芯片、传感器等使能AI模型运行的软硬件。商汤的产品和服务是盈利的，其中智慧商业和智慧城市贡献了商汤80%以上的收入。
　　旷视的业务主要包括消费物联网解决方案、城市物联网解决方案和供应链物联网解决方案。依图科技定位为＂算力提供商＂。以人工智能芯片技术和算法技术为核心，开发和销售包括人工智能计算硬件和软件在内的人工智能解决方案。云从科技瞄准智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商业四大领域。人机协同操作系统和人工智能解决方案是其主要收入组成部分。
　　尽管这四家公司对于AI落地的领域以及所销售的主要产品和服务有着不同的名称，但更成熟的落地领域仍然是基于视觉、语音、文本和数据科学相关的AI技术。同时，行业解决方案、企业服务、机器人、医疗、安防等赛道是大多数AI公司的重点投资领域。
　　因此，计算机视觉是应用比例最大的人工智能技术。 AI四小龙的营收排名与他们在计算机视觉领域的营收还是高度相关的。如下图所示，从营收来看，商汤与旷视、云从、依图在年度营收排名上，在CV领域的市场份额不相上下。
　　这也从侧面说明，在CV领域之外，四龙的AI落地还是充满了困难。这些雄心勃勃的希望尚未实现。
　　收入越高，亏损越多
　　从净利润来看，四家公司还在认真＂吞金＂，各家公司都在疯狂烧钱。尤其值得注意的是，公司的亏损并未随着收入的增加而逐渐减少，而是呈现出＂收入越高，亏损越多＂的怪异现象，除了有可能套现导致的＂公允价值＂。未来的员工选择。 ＂亏损＂，四家公司亏损依然严重。
　　以收入和亏损最高的商汤为例。调整后，2018年至2021年6月30日，商汤科技净亏损分别为2.21亿元、10.37亿元、8.78亿元和7.26亿元。元。商汤科技在招股书中表示，未来仍有不盈利的可能。预计公司将继续扩大业务（探索物联网设备、元宇宙、智能健康等）、运营和研发投资、通用人工智能基础设施和地域扩张费用，如商汤上海临港传闻耗资超过40亿元的大规模人工智能计算与使能数据中心（AIDC），供研究人员使用它运行数据需要50万元。
　　从横向来看，四家公司在可能的持续亏损风险方面面临类似的问题。一是都需要在研发和人才招聘上保持高投入；二是在市场拓展和地域扩张上保持高投入。同时，这两个问题也是造成＂收入越高，亏损越多＂的直接原因。
　　人工智能产业是人才和技术密集型产业。企业需要在系统层、算法层、操作系统、AI重新定义硬件等方面投入大量资源的研究与创新，才能在行业中保持竞争优势。同时，随着市场需求的不断迭代更新，公司也需要保持技术进步。
　　创投圈有一个共识：＂要投资人工智能，首先要投资科学家。＂算法工程师之间的技术和经验的差异仍然决定了算法模型的生产力。年薪百万，招聘AI人才在行业内司空见惯。商汤科技创始人徐力甚至表示，公司成立之初，约有一半的资金用于人才招聘。他所在的公司有40名教授，250多名博士和博士生，以及3593名科学家和工程师。因此，这四家公司的研发支出都非常高，甚至有的公司当年的研发支出已经超过了全年的总收入。