AI独角兽的上市困局

光子盒研究院出品

2020年是中国人工智能公司冲击上市的高潮，但今年以来，多家人工智能终止IPO，包括云知声、京东数科、禾赛科技、依图科技等知名AI公司。

先是2月智能语音技术公司云知声主动撤回IPO申请，根据中国证券网消息，接近云知声的内部人士表示，之所以撤回是出于公司战略发展因素考虑。此前，云知声更是与科大讯飞在市场份额方面出现争议。目前云知声融资总额约20亿元，2017-2020上半年，累计亏损金额约7.91亿元。

然后3月有消息称，京东数科（近期更名京东科技）可能放弃科创板上市。一位参与上市讨论的消息人士表示，选择撤回IPO，主要因为自最初提交上市计划以来，其名称、业务和高管团队都发生了变化。2019年，京东数科营收182亿元，净利润7.7亿元。

禾赛科技、依图科技也主动撤回IPO申请。禾赛科技积极布局和自主研发自动驾驶所需的激光雷达，融资总额超过2.25亿美元，2017-2020前三季度，累计亏损2.68亿元。依图科技是计算机视觉“四小龙”之一，融资总额超过25亿元，2017-2020上半年，累计亏损72.68亿元。

多家企业终止IPO，市场好奇中国的人工智能公司究竟怎么了？

根据知了投研，2020年人工智能融资TOP3公司是云天励飞、云从科技和第四范式，分别融资20亿元、18亿元和15亿元，而今年前两个月就刷新了这一记录，TOP3融资分别是第四范式的7亿美元（45.66亿元）、地平线机器人的4亿美元（26.09亿元）和燧原科技的18亿元。

今年前两个半月对外披露金额的30笔人工智能融资合计约120亿元人民币，平均每笔融资4亿元。知了投研数据显示，2018年中国人工智能公司融资597笔1311亿元，平均每笔融资2.2亿元。

2014-2019中国人工智能产业融资情况（来源：知了投研）

今年1月，人工智能平台与技术服务提供商第四范式宣布完成7亿美元D轮融资，本轮由春华资本、博裕资本、厚朴投资领投，并引入国家制造业转型基金、国新国同、国开、建投华科、熙诚金睿、中信建投、海通证券等战略股东，红杉中国、中信产业基金、高盛、金镒资本和方源资本等财务投资机构。这也是2019年5月旷视科技融资7.5亿美元以来最高的一笔融资。

春华资本合伙人张晶表示，以人工智能、机器学习和大数据应用为代表的高科技行业是春华资本长期重点关注的领域，当前国内人工智能产业进入规模化应用阶段，各行业和政府机关都加大了投入，整个市场呈现高速发展态势。

一个月后，第四范式又获得了来自腾讯投资的战略融资。

近期，由著名人工智能科学家李飞飞领导的斯坦福大学“以人为本”人工智能研究院（HAI）发布了《2021人工智能指数报告》，数据显示，2020年全球人工智能研究论文数量同比增长34.5%。而在2019年，这个数字是19.6%。

2000-2020年人工智能论文数量（来源：Microsoft Academic Graph, 2020）

在过去6年里，预印本网站arXiv上与人工智能相关的论文数量增长了6倍多，从2015年的5478篇增加到2020年的34736篇。

中国人工智能论文数量在2004年首次超过美国和欧盟，虽然一度被美国超过，但是近年来又拉开了差距，2020年中国份额为18.0%，其次是美国（12.3%）和欧盟（8.6%）。

2000-2020年中美欧人工智能论文所占份额（来源：Microsoft Academic Graph, 2020）

顶会投稿方面，中国也长期处于领先。例如，去年商汤科技及其联合实验室共有62篇论文入选计算机视觉国际顶会CVPR 2020。本届CVPR大会共收到6656篇投稿，但接收论文只有1470篇，录用率约22%。

人工智能论文数量遥遥领先的同时，论文质量也显著提升，2020年中国（20.7%）首次在人工智能研究论文引用上超过了美国（19.8%）。

2000-2020年中美欧人工智能论文引用所占份额（来源：Microsoft Academic Graph, 2020）

在过去20年中，全世界公布的人工智能专利总数一直在稳步增长，从2000年的21806项增长到2019年的101876项。（报告注：下图中2020年专利统计并不完全）

2000-2020年人工智能专利数量（来源：Microsoft Academic Graph, 2020）

2018年4月，教育部研究制定《高等学校引领人工智能创新行动计划》，并研究设立人工智能专业，进一步完善中国高校人工智能学科体系。2019年3月，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，根据通知，全国共有35所高校获首批“人工智能”新专业建设资格。

华人唯一图灵奖获得者姚期智院士于2005年创办清华学堂计算机科学实验班（姚班），为中国培养了400多名计算机科学顶尖人才，旷视科技的三位创始人印奇、唐文斌和杨沐都出自清华姚班。

2019年，在清华大学的支持下，姚期智院士又创办了清华学堂人工智能班（智班），首批招收的30名学生中，有14人来自奥赛国家集训队，还有考出730分的广西高考理科状元杨晨煜。2020年智班继续招收30名学生。

2020年3月3日，教育部公布2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，在新增备案本科专业名单中，“人工智能”专业新增最多。第二批中国人民大学、复旦大学、北京邮电大学、中国农业大学、北京化工大学等180所高校都新增了“人工智能”专业。

根据美国智库Center for Data Innovation的报告，2017-2018年，中国人工智能公司的融资额占美国人工智能公司的80%。2019年，中国人工智能公司的融资额约为美国同行的40%。这是因为美国人工智能公司2019年的融资比2018年增加了近40亿美元，而中国人工智能公司的融资几乎没有增加。

2019年，美国人工智能公司获得VC/PE融资约143亿美元，领先中国（约56亿美元）和欧盟（约32亿美元）。此外，平均每名员工融资额美国（86.5美元）大幅领先于欧盟（12.8美元）和中国（7.2美元），中国不足美国的1/10。

2019年中美欧人工智能VC/PE融资（来源：Center for Data Innovation）

2020年，获得超过100万美元融资额的活跃人工智能公司数量，美国有2130家，欧盟有890家，中国只有398家。对比中国人工智能论文数量第一的位置，中国人工智能公司的融资是偏少的。

风险投资活跃是美国发展人工智能的一个重要优势，这也让美国人工智能公司有持续亏损的底气，最好的例子就是DeepMind和OpenAI。

DeepMind作为世界上规模最大的人工智能研究机构之一，自2010年成立以来，就从没实现过盈利。2014年1月，谷歌以4亿英镑（按当时汇率计算，约40亿元人民币）完成对DeepMind的收购。2016年首个击败人类围棋选手的人工智能程序AlphaGo就出自DeepMind之手。

2016年之后，DeepMind一改往日高调作风，但是“烧钱”指数还在逐年攀升。2014年至2016年，DeepMind累计亏损1.86亿英镑（约17亿元人民币），2017年至2019年累计亏损12.49亿英镑（约112亿元人民币）。此外，谷歌还免除了其11亿英镑的债务。

2014-2019年DeepMind亏损情况（来源：知了投研）

疯狂烧钱的DeepMind，确实创造了多项重大技术成果。2020年11月，DeepMind公开宣布，生物学界50年来的重大难题——蛋白质折叠预测，已被其成功攻克。

而攻克这一难题的正是其2018年一经推出便震惊科学界的AI系统——AlphaFold。

DeepMind在官方博客中称：AlphaFold的最新版本，在通过氨基酸序列精确预测蛋白质折叠结构方面，已经获得权威蛋白质结构预测评估机构（Critical Assessment of protein Structure Prediction，CASP）的认可。

此消息一出，立刻登上了Nature杂志封面，标题直接评论为：“它将改变一切！”。

谷歌CEO桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）表示：“我对我们在AI方面的研发进度感到很满意。我们是一家技术前沿公司，目前正处于领先地位，这很重要。我为谷歌和DeepMind的研发成果感到骄傲。”

同样专注于“烧钱”的还有OpenAI，这是一家由马斯克联合硅谷企业家于2015年12月创立的人工智能非营利组织，旨在预防人工智能可能带来的灾难性影响，并向公众开放专利和研究成果，到2017年时就募集了约10亿美元的融资。

在2018年与马斯克因特斯拉发展和理念冲突分道扬镳之后，OpenAI宣布从非营利实验室转变为营利性公司，并在2019年7月接受了来自微软高达10亿美元的投资。

国内也有融资超过10亿美元的人工智能独角兽，比如累计融资40亿美元的商汤科技，但与DeepMind、OpenAI不同的是，商汤科技已经产生盈利。

一份融资计划显示，商汤科技2019年收入是50.6亿人民币，并未披露净利润。但披露了2017年与2018年的净利润分别为1100万和5900万。

另一家人工智能公司旷视科技累计融资13.5亿美元，其自成立以来的累计未弥补亏损为142.5亿元人民币，几乎和DeepMind不相上下，但旷视科技的科创板上市申请仍获得了受理。中国对人工智能的包容度似乎不亚于美国。

事实上，无论从哪个方面来看，当前都是人工智能发展势头良好的阶段。

人工智能真正的大滑坡还要追溯到几十年前，人工智能寒冬（AI winter）一词就源于那个时期，形容的是自20世纪60年代开始的研究受挫、资金削减的时期。

冷战时期，美国政府对前苏联的文件和科学报告的自动即时翻译特别感兴趣，因此美国政府从1954年开始大力支持机器翻译。然而，研究人员低估了词义消歧。

1964年，失去耐心的美国国家研究委员会对项目展开调查，他们在1966年的一份报告中得出结论，机器翻译比人类翻译更昂贵、更不准确、更慢。

在花费了大约2000万美元后，美国政府终止了对项目的支持。几年后，科学家们放弃联结主义(Connectionism)，神经网络研究受挫。接二连三的重大失败后，20世纪70年代主要国家开始削减研究资金。

1973年，James Lighthill爵士在英国议会上评估人工智能研究的现状，批评人工智能完全没有实现其“宏伟的目标”。他表示，许多人工智能中最成功的算法在解决现实问题上停滞不前。

该报告导致了英国人工智能研究的彻底崩溃。人工智能研究仅在几所大学继续进行。直到1983年，研究才大规模复苏。

在美国，1969年曼斯菲尔德修正案要求国防高级研究计划局（DARPA）资助“面向任务的直接研究，而不是基础的非直接研究”。到1974年，人工智能项目的资金已经很难找到。

1981年，正值日本经济腾飞时期，日本提出了8.5亿美元的巨额预算，准备开发出第五代计算机，也就是具有人工智能的计算机。然而伴随着国内经济的崩溃，1992年日本第五代计算机项目宣告失败。

对比现在，近年来并未出现人工智能研究的重大挫折，世界各国更没有削减投资，而且投资金额不断增长。

3月1日，美国国家人工智能安全委员会(NSCAI)发布了一份长达756页的最终报告，建议到2026年，将在人工智能研究上的支出翻一番，达到每年320亿美元。

中国政府也提出，“十四五”时期，全社会研发经费投入年均增长7%以上。加快对新一代人工智能、量子信息、集成电路、基因与生物技术、脑科学与类脑研究等的开发和研究。

欧盟“2030数字罗盘”（2030 Digital Compass）计划，承诺在10年内投入1500多亿美元发展下一代数字产业，扩大欧盟在全球半导体市场的份额，而半导体对于人工智能研究至关重要。

几十年前的人工智能寒冬，究其原因是算力不足，如今尽管存在摩尔定律失效的风险，但是还没有出现算力瓶颈，至少超级计算机仍然各国科技发展的重点，量子计算机等新型计算也有望在未来为人工智能提供动力。根据最新的超算TOP500榜单，中国拥有229台，占比45.8%，其次是美国（21.6%）和日本（6.2%）。

可以肯定地说，人工智能目前没有任何寒冬的迹象。中国人工智能产业仍在迅速发展。AI独角兽只是滑了一下。

既然中国人工智能产业发展势头良好，为什么仍有不少人工智能公司上市失败呢？其一可能因为今年众多公司终止IPO打击了AI公司的信心。截至2021年3月15日，A股市场已有188家企业终止IPO。

其二因为中国半导体产业相对落后，人工智能公司在芯片等方面受制于人，当前国际环境下存在被断供的风险。这种情况下，人工智能公司想要打破上市困局，就必须打破产业困局。

芯片是发展人工智能的基础，同时也是中国最大的短板。由于制程的落后，国产通用芯片也受到限制。因此，发展专用集成电路（ASIC）芯片是人工智能公司的选择之一，目前知名的人工智能ASIC芯片包括谷歌的TPU、寒武纪的NPU、地平线机器人的BPU等。

当然，中国人工智能公司主要还是集中在算法研究上，比如计算机视觉领域“四小龙”商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技，智能语音领域思必驰、云知声，深度学习领域第四范式等。

对于这些公司，他们在算力方面依赖英伟达等芯片制造商，在大数据方面依赖BAT等科技巨头。目前，国内有一些人工智能初创公司过于依赖腾讯、阿里、华为等大公司，业务几乎都来自后者，然而由于这些科技公司也在发展自己的人工智能，因此他们存在被大公司抛弃的风险。在发展早期，背靠大树是好事，但也需尽快摆脱对科技巨头的依赖。

建设算力中心、通用人工智能平台乃至整个生态，是很多有实力的人工智能公司的选择。

融资40亿美元的商汤科技斥资56亿元人民币建设国内首个人工智能算力中心，占地面积近80亩，预计于2021年底投入试运营。算力中心建成并投入使用后，总算力规模将超过3700P FLOPS，可同时接入850万路视频，1天即可完成23600年时长的视频处理工作。

商汤科技称，到2024年所有服务器全部到位的时候，商汤智能计算中心国产化的硬件比例将超过50%。

算力中心，只有商汤在做，但通用人工智能平台，已经有越来越多公司参与。

比如，计算机视觉起家的旷视科技打造了一个通用平台Brain++，在架构上包括深度学习框架(天元MegEngine)、深度学习云计算平台(MegCompute)和数据管理平台(MegData)，是一个将算法、算力和数据能力集为一体的AI生产力平台。

旷视科技创始人印奇将算法比喻成为一道菜，而Brain++就是中央厨房，它可以规模化地生产各类美味佳肴。

Brain++平台（来源：旷视科技）

实际上，近年来旷视科技亏损加剧的一个重要原因就是从计算机视觉向通用人工智能公司的转型。2020年3月底，作为Brain++内核组件的深度学习框架旷视天元MegEngine正式对外开源。开源的好处是可以吸引更多的开发者来共同开发，让产品能够迅速迭代升级。

平台搭好之后，下一步是生态建设。目前，我国AI产业发展是建立在以英伟达为主的国外企业构建的软硬件生态基础之上。除了因为在芯片制程及制作工艺上存在代差。另一个重要原因在于英伟达多年培育积累的强大配套基础计算平台（即CUDA）生态。

商汤科技联合创始人杨帆曾说：“国外芯片企业背后都有一个强大的生态体系进行支撑。而国内的现状是专注应用场景的算法厂商较少涉足芯片领域，而芯片厂商反过来又很难接触到行业一线的反馈，没有形成一个迭代的良性闭环，但这恰恰是AI生态建立的必由之路。”

目前是中国人工智能发展的关键节点，正在肆虐的疫情从某种角度上来看也助推了人工智能行业的发展。实际上，在这次抗击疫情的过程中，已经大规模应用了人工智能技术。

比如，智能机器人可以代替人工完成导诊问询、挂号诊疗等工作。在医院等高危险区域布置相关机器人，可以极大减少交叉感染的风险，保障相关人员的安全。

AI独角兽仍将大概率强者恒强。

—End—

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