技术的光环褪去，资本的热情消散，AI 四小龙旷视、依图、云从、商汤不得不在产品上厮杀，让投资人看到盈利的可能性。然而，在没有持续投资的情况下，加快上马的新业务，只能让本不富裕的公司，更加雪上加霜。商汤需要停下来想一想，自己的核心竞争力到底是什么。
2018 年 11 月，香港中文大学教授汤晓鸥，被邀请参加民营企业座谈会，他落座后，身边是一水的明星大佬，马化腾、李彦宏、雷军、张近东、宗庆后齐聚一堂。。
会上，有十位企业家发言，有万向集团的总裁鲁伟鼎，有恒瑞医药的董事长孙飘扬，跟他们相比，汤晓鸥显得默默无闻，不过他也是发言人之一，身份不再是教授，而是商汤科技的董事长。
他主要谈人工智能，发言时间不长，准备的发言稿只有 1124 个字。关于人工智能，汤晓鸥提了两条建议：科学规划，布局人工智能发展；鼓励国企与民企联手，推动国际合作。
会议结束后，汤晓鸥还在央视露脸，谈到他参与座谈会的感受是：" 信心 " 满满。
那一年，商汤科技是资本圈炙手可热的公司，一年之内完成 C 轮、C+ 轮和 D 轮融资，狂揽超过 22 亿美元（约合人民币 150 亿元），软银、淡马锡、老虎基金抢着跟投。
从香港中文大学一个没有电话、没有工位的 " 皮包公司 "，到知名投资机构抢投，商汤科技只用了四年时间，如今估值已经超过 100 亿美元。
今年 7 月份，AI 芯片第一股寒武纪登录科创板，首日开盘上涨 290%，市值突破 1000 亿元，所有 AI 赛道的创业公司耳旁都响起了一个倒计时——何时才能上市？
AI 四小龙之一，有 " 融资机器 " 之称的商汤科技，自然被推到了风口浪尖。彭博社报道，商汤科技正考虑在香港、上海两地进行 IPO，另有媒体报道，商汤科技计划在年内完成 10-15 亿美元的新一轮融资。
面对外界的议论纷纷，商汤保持了缄默。时至今日，新一轮融资尚未落地，" 商汤太贵 " 的论调却已甚嚣尘上。
" 融资机器 " 乏力
资本的狂热褪去，AI 行业是否有利可图成为衡量的标准，融资变得更加困难。
商汤科技已经近两年没有融资了。
2020 年，AI 四小龙之中，依图科技完成 2 亿美元融资，云从科技完成 18 亿元的融资，旷视科技则在等待上市中，唯独商汤科技的融资至今还没落地。
商汤科技的上一轮融资，还停留在 2018 年 9 月，软银一举投了 10 亿美元。这笔巨额投资既为商汤提供了充足弹药，也将其置于一个尴尬的境地，此轮完成后，商汤成为了业内估值最高的独角兽，外界质疑接踵而来——真的值这么多钱吗？
这其实是整个 AI 行业都面临的问题，只不过商汤被推到了潮水的最前方。
分水岭在 2016 年 3 月，一场预谋已久的 AI 事件彻底改变了一切——谷歌研发的 AlphaGo 击败了围棋世界冠军李世石，世人震惊于算法的威力，资本嗅到了不寻常的气息。与此同时，移动互联网商业模式创新也走到了尽头，山头已现，泡沫丛生，一片狼藉，资本从这块根据地批量撤出，转向以技术为核心驱动力的 AI 创业公司。
在此之前，商汤还只是一家小有名气的 AI 创业公司，刚完成两轮融资，每轮还停留在几千万美元的额度。之后，各路资本纷纷登门拜访，当年 12 月的新一轮融资，投资方数量便已倍增，次年 7 月，再次倍增，并且一发不可收拾，淡马锡、深创投、软银，这些国际一线资本争先恐后上船，唯恐被落下。
2016.12-2018.9，不到两年时间，商汤就完成了 8 轮融资，成为名副其实的 " 融资机器 "。
投资人们可能看不懂复杂高深的 AI 论文，但他们却拥有梦幻般的想象力。
除了商汤，其它 AI 创业公司也备受各路资本青睐，资本一投就是一个赛道的习惯，早已在互联网界耳熟能详。这期间，旷视科技、云从科技、依图也在疯狂吸金，"AI 四小龙 " 格局初现。
据风投调研机构 CB Insights 的数据显示，2017 年全球共有 152 亿美元资金流向 AI 初创企业，中国 AI 创业者获得了 73 亿美元投资，占比为 48%。其中，对 AI 企业的投资主要集中在面部识别与芯片领域。
资本助推下，AI 行业风起云涌，科学家们纷纷下海创业，算法工程师身价倍增。
除了垂直领域的创业公司，BAT 等互联网巨头也开始自建团队，分别成立自己的 AI 研发部门，错过移动互联网浪潮的百度更是宣布 All in AI，资本与人才大战一触即发，行业硝烟弥漫。
疯狂之下，皆是虚妄。
2018 年，李开复在《AI · 未来》中谈到，AI 的概念很火，不少公司都想借 AI 来包装自己，这给 AI 行业带来不少泡沫。随着行业的发展和落地，相关概念和常识的普及，AI 创业开始 " 袪魅 "，说到底就是一个大数据 + 深度学习的软件，具体商业落地场景还需要探索。
时光轮转，" 互联网 +" 变成了 "AI＋"，都要面临业务场景的问题，相比之下，后者在 " 烧钱 " 方面还有过之而无不及，盈利问题凸显。
亿欧报告显示，2018 年全年，近 90% 的人工智能公司处于亏损状态，而 10% 赚钱的企业基本是技术提供商。以旷视科技为例，其提交的招股书显示， 2017 年到 2019 年上半年，公司亏损分别达到 7.58 亿元、33.52 亿元、51.97 亿元。
2018 年，新一轮金融危机袭来，一级市场开始闹钱荒，冷静下来的资本开始追问 AI 创业公司的盈利情况，外界也期盼能尽快看到 AI 的商业成果，资本的徘徊与犹疑，让整个人工智能行业的融资数量和金额呈现出断崖式的下跌，到 2019 年，AI 创业公司迎来倒闭潮，到处都是梦碎的声音。
2019 年整年，商汤并未融资，" 去年大部分时间都在用 C 轮融到的 20 亿美元扩大研发和市场投入，做增长，也在频繁跟资本市场路演讲述公司故事。" 这一年，商汤奋力将营收做到了 50 亿，相比 2018 年增长了 147%。
这背后，无疑是资本的巨大压力。
" 病急乱投医 " 的业务布局
AI 技术积累的红利消耗殆尽，人工智能公司只能拼产品、拼运营。
世界上没有任何钱是好拿的，尤其是资本的钱。
甜蜜期过后，面对投资回报率的灵魂拷问，AI 公司们陷入了挣扎，一面是需要大量投入的技术研发，一面是压力巨大的业务营收。
面对营收压力，商汤科技给出的解决方案是多面出击，不断扩大业务范围。根据官网显示，其业务覆盖智慧城市、智能手机、泛文化娱乐、智能汽车、智慧健康、企业业务、教育和广告八大领域。
抛开眼花缭乱的产品线，商汤的主要收入源于两大块——安防和智能手机。
安防是作为计算机视觉起家的商汤最主要的应用场景，也是其最重要的收入来源，这背后是全国各地兴起的 " 智慧城市 " 项目，下游市场巨大，号称 " 万亿 " 级别，但这块 " 蛋糕 " 并不是那么好切的。
一是安防作为传统行业，早已经有海康威视、大华安防这种巨头盘踞多年，其产品的成熟度远非商汤这种新兴创业公司所能比拟，在政府关系上，也远不如二者积累深厚。
二是政府采购项目，天然存在回款周期长的问题，加上庞大的项目体量，对 AI 创业公司的资金链压力不小，如果遇到领导换届，项目还会存在烂尾的可能性，风险较大。
而在智能手机领域，据虹软科技招股书显示，在手机厂商采购量最大的 AI 拍照算法市场，虹软科技在安卓主流手机市场的占有率超 80%，也就是说，商汤和其它 AI 算法公司只能瓜分剩下的 20% 的市场，算下来总共只有 1.4 亿的市场规模。
不难推测的是，也正是因为安防和智能手机这两大块市场竞争受阻，商汤急于在其它领域进行突围。
问题的关键在于，商汤起家的核心技术——计算机视觉，经过了 5 年发展，神经网络算法在这一领域的潜力基本已经被开发殆尽。
更深层次的麻烦在于，神经网络这个技术本身，在短期内很难有所突破，正如原腾讯副总裁吴军所言：" 人工智能技术 20 年内恐怕很难再有重大突破，因为今天的人工智能已经用光了 40 年来所积累的技术红利。"
AI 虽然是近几年才火起来，但人工智能其实并不是什么新技术，它已经诞生了超过 50 年，深度学习只是其中一个算法，得益于移动互联网的急速发展和大数据的积累，被时代选中了而已。
在可预见的未来里，商汤和一众 AI 公司都将陷入同质化产品的红海竞争泥沼中，谁也不具备更独特的技术竞争优势。所以无论商汤进入哪一个新领域，都要面临同样的市场困境，商务能力和工程服务能力要比技术研发能力更重要。
笼罩在商汤身上的高科技光环正在散去，其庞大的明星研发团队反而成了一个尴尬的存在，既要源源不断进行输血，又不能立竿见影产生市场价值。
科学家创业团队，终究还是要拿起刺刀，冲进波谲云诡的商场比拼运营能力。
技术改变世界的梦想，一旦照进真实的世界，都难免化为一堆无趣乏味的名词——成本控制、财务规划、渠道建设、客户服务，终归沦为职业经理人的竞技场。
从 " 科幻故事 " 到 " 商业故事 "
科学家创业者们，对市场有多大、增速有多快没有概念，需要经历漫长的交学费期，才能从科技思维转化为商业思维。
汤晓鸥和商汤科技 CEO 徐立在创立公司时，就有一个共识：" 不做高高在上的技术，而是要把技术转化成商业和生产力 "。
然而，技术一旦进入产业落地，无可避免会走进同一个宿命——如何成为一家能够盈利的商业公司？
马斯克能成为 " 钢铁侠 "，并非其对技术的狂热，而在于他无与伦比的商业落地能力，在新能源、火箭技术、电动汽车等高科技领域都构建了成功的商业公司。
让 " 钢铁侠 " 一度飞不起来的，也并非技术的研发阻力，而是资金的压力。
创业者们最开始都会葆有一个初心，只要能为社会创造价值，市场自然会给予丰厚的回报，这是一条颠扑不破的底层逻辑，也是广为流传的热血鸡汤。真实的世界，远没有如此简单，你要真信了这句话，" 初心 " 不改，那多半活不到 " 初心 " 实现的时候。
活下来，比什么都重要，而怎么活下来，就是问题的关键了。
人工智能火的那几年，包括资本和科学家创业团队，可能都没有想清楚这个问题，但先下手为强似乎是没错的，花一大笔钱，把一大批牛人先圈养起来，至于怎么变现，到时候再说。
在 AI 创业圈子里，大多都是以商汤为代表的科学家带队的创业团队，见过大量科学家的投资人都会发现：科学家们往往会低估商业。" 这个事情基本市场有多大、增速有多快，他们可能都是没太大概念的。"
汤晓鸥虽然一开始就定下商业的基调，但仍旧没能逃脱科学家创业的窠臼，不断跟 " 技术思维 " 做斗争，为 " 产品思维 " 交学费。
相对于互联网创业，人工智能创业有着根本的逻辑差异：前者是先确立一个商业场景，然后通过技术进行产品落地，后者是根据自己所掌握的核心技术，寻找匹配的商业场景。
换句话说，当一个互联网创业项目诞生时，它的产品形态多半就已经出来了，而一个人工智能创业项目诞生时，它很可能还只是一堆发表在学术期刊上的 paper，打比方的话，就好比产品经理主导的创业和程序员主导的创业，切入点是不一样的。
能否成功完成 " 产品思维 " 洗礼，并落地为新的业务增长点，决定了商汤的生死存亡，包括一众 AI 创业公司，都要学会如何从讲一个 " 科幻故事 " 变成讲一个 " 商业故事 "，一个有商业逻辑支撑的 AI 产业。
来源：豹变
