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2020-09-11 07:23
旷视科技:摘下独角兽面具

本文来自公众号:财经十一人(ID:caijingEleven),作者:《财经》记者刘以秦,题图来自:IC photo


到2021年,AI独角兽公司旷视科技就10岁了。这是一个微妙的节点。


人们通常会把创办时间在十年内,估值超过10亿美元,还未上市的热门赛道公司称为“独角兽”——一个代表荣誉和希望的代号。有投资人评估,旷视科技的估值已经达到60亿美元,但这家公司从去年8月开始的IPO之旅并不顺利。


“从我们自身的发展曲线来说,那可能是最好的时机。”今年7月,旷视科技联合创始人兼CEO印奇对《财经》记者说。2011年,23岁的印奇和清华本科同学唐文斌、杨沐一起创了这家“聪明”的公司,但公司和创始人声名鹊起一直要等到2018年,当年,印奇成为《麻省理工科技评论》“2018全球35岁以下科技创新35人”之一,中国进入了AI产业化最热闹的一年。


旷视科技联合创始人兼CEO印奇  受访者供图


2019年8月,旷视科技提交招股书。整个科技行业和创投圈都在等着AI第一股的出现,他们认为这将影响到所有AI公司的发展。


直到今天,IPO仍然悬而未决。但箭在弦上,不得不发。截至目前,旷视科技已经完成了9轮融资,总计融资金额达到13.5亿美元。过往数年,印奇经常被问到一个问题:最有压力的事情是什么?7月底,他对《财经》记者说,IPO的不可控,确实感受到了压力。


去年11月,路透社报道称旷视未能通过港交所聆讯,随后旷视向《财经》记者否认了这一说法。多位券商人士告诉记者,IPO是被延后了。近期,《金融时报》报道称,旷视考虑选择科创板,印奇说,大环境在变化,可以选择的机会越来越多。


资本之外,市场在进化,只做最聪明的脑力公司,无法为独角兽提供符合预期的想象空间。“所有的AI创业公司现在都很累,越走越重,又不得不往前走。”印奇说。所谓“往前走”,即越来越硬(硬件化)越来越实(可落地的技术)


国际咨询公司Gartner发布的2019年人工智能技术成熟曲线呼应了印奇的判断。这条曲线显示,人工智能会经历的五个关键阶段,分别是技术触发期、期望膨胀期、幻觉破灭谷底期、启蒙爬升期和高原期。


此时,人工智能正处在幻觉破灭谷底期,印奇称之为“死亡谷”,如果不能带来真实的落地价值,就将被淘汰出局。独角兽要从备受追捧的AI明星,融入到埋头苦干的政企生意中去。


AI独角兽在过去几年被资本迅速催肥,当成长到一定程度,资本往后退,市场往前走。他们要做的是自我增肌造血,这不是一件容易的事,但必须要做。


一、IPO一波三折


旷视IPO受阻的原因,外界的猜测主要集中在两个方面,一是被美国列入实体清单,二是旷视科技业务结构不够满足现实市场的预期。


2019年10月8日,美国商务部将28家中国公司加入实体清单,包括旷视、商汤等多家AI公司在内。


对于实体清单,以及不断变化的中美关系,印奇判断目前不会有太大影响。旷视科技主要业务在中国,国际业务尚处试水期,目前有10%的收入来自海外,主要来自东南亚。“外面在下雨,我们能做的就是把雨衣穿厚一点,该出门还是要出门。”


他强调,选择在港股上市,也是因为希望变成一家国际化的公共市场公司。


接受《财经》记者采访的多位AI行业人士持相同看法。他们认为,实体清单对于几家AI头部公司的发展影响不大,因为各家公司都已经有自己的算法能力,不太存在类似芯片行业的“卡脖子”问题。


港交所行政总裁李小加此前接受媒体采访时提到旷视IPO问题,他认为,实体清单是美国政府根据自己的要求而设的名单,“这些名单对于港交所来说没有任何关系,港交所只会按照自己的规则来审批上市。只要是通过了,就可以来港上市,即使有人反对,也依旧会上市”。


也就是说,被列入美国政府实体清单,对于IPO临门一脚的旷视科技来说并不会造成实质性影响。


多位券商人士与熟悉旷视的投资人告诉《财经》记者,旷视在过往的融资和发展过程中,遗留了一些问题,对IPO会产生一定影响。


主要问题包括,收入质量不够健康、创始人持股比例较低、控制权不稳定、关联交易等。


旷视招股书显示,随着营收的增长,应收款也在暴增,2017年应收款为1.5亿元,2018年应收款涨至10.9亿元,2019年上半年,涨到了13.8亿元,不仅如此,其中半年至一年期的应收款从2018年的1.2亿元涨到了2019年上半年的6.8亿元。


前述券商人士向《财经》记者分析称,以旷视在招股书里提到的行业地位和技术实力,这样的账期状况并不合理。对比来看,已经登陆科创板的AI视觉公司虹软科技2018年的营收为4.58亿元,应收款4144万元,安防龙头公司海康威视2018年营收498亿元,应收款191.8亿元。


不过,账期时间长,应收款多,是ToG(政府业务)业务以及安防业务的特点,招股书显示,以安防为主的城市物联网业务贡献了旷视73.2%的收入。旷视的难点是应收款占总营收的比例过高。“这会影响对收入质量的判断。”前述券商人士说道。


创始人持股比例较低问题,目前看来已经解决。


2019年5月16日,旷视科技进行了一次工商信息变动,4家企业退出股东,分别是北京纳远明志信息技术咨询有限公司、天津联想之星创业投资有限公司、北京贝鸿眉科技有限公司和云鑫投资管理有限公司。


其中,云鑫是蚂蚁金服的全资子公司,纳远明志的大股东是联想云科技,贝鸿眉的股东是创新工场。联想、蚂蚁金服、创新工场都是旷视的投资方。


通过这些控股公司来担任股东,可以有效地分散风险,是资本市场的正常操作。


从工商信息来看,是创始团队回购了这些股份,变动后,印奇的持股比例高达75%,唐文斌与杨沐各自占股12.5%。


5月时,旷视已经在筹备IPO事宜,上市对于投资方来说就是走到了退出阶段。“正常情况下,投资方不会在上市前退出。”一位投行人士告诉《财经》记者。旷视随后发布公告称,此次工商变动为正常调整,是常规性集团内部结构优化,集团层面没有股东退出。


招股书中提到,股东退出是为了取得电信与信息服务业务许可证,必须由境内主体申请,因此需要“优化”。


旷视招股书中显示,目前蚂蚁金服持股比例为14.33%,淘宝中国的持股比例为15.08%,国风投持股11.3%,创始人印奇的持股比例为8.2%,另外两位创始团队成员持股比例为唐文斌5.9%、杨沐2.7%。


前述投行人士分析,这次工商变动主要是为了规避关联交易的风险。招股书显示,蚂蚁金服和联想都是旷视的大客户。


旷视采用的是A/B股架构,通常A/B股会采用10倍或是20倍的加持,用来稳固创始人的控制权,例如刘强东用15.4%的股权控制了京东79%的投票权。


IPO的顺利与否,并不能决定一家公司的成败,但能决定公司的融资通道。如果没有二级市场的资金支持,旷视需要靠自身业务活下去,就算IPO成功,也需要持续的造血能力。


2016年至今,AI产业已经从被热捧回到了正常的商业逻辑中。AI独角兽们面临的第一个难题是在高研发投入的情况下盈利;第二个难题是,持续盈利;第三个难题是,达到配得上估值的盈利水平


一位旷视的早期投资人曾经对《财经》记者提到,投资旷视时,并没有想清楚以后这家公司会怎么发展,“投的就是这个团队和赛道”。


这样的投资心理很普遍,2018年是AI领域融资的高峰期,投资人们通过各种渠道挤进头部AI公司。受到资本追捧的不仅是旷视,2018年,商汤完成了3轮融资,总计融资金额超过22亿美元,这个数字甚至超过了一些上市公司的市值。


连续的大额融资后,一级市场已经很难承担这个体量的公司,投资人需要退出,IPO迫在眉睫。



与旷视并称“AI四小龙”的四家AI公司都走到这一关键节点,依图科技与云从科技正在计划登陆科创板,今年8月18日云从科技已经提交了上市辅导登记,依图还未有明确的上市时间表。多位投资人向《财经》记者透露,商汤也在准备上市辅导工作,但商汤对外宣称没有具体的上市计划。


投资人们提到,纯AI赛道已经不是他们关注的焦点了,现在是结合AI能力的金融、农业、公安、客服等细分领域。


一些投资人开始私下交易手里的知名AI公司股份,他们发现,现有估值太高,几乎卖不出去。一位参与股份交易的投资人告诉记者,一家头部的AI公司,老股东想按现有估值7折转手,找不到买家,“6折,且确定能很快上市,才有可能卖出去”。


资本正在降温,印奇认为很合理,“这就像你刚认识一个人,你觉得很好,但是再深入接触一下,评价会更加综合。”


旷视联合创始人杨沐认为,IPO是业务发展推动的,旷视的发展经历了三个阶段:2015年之前,一直在做技术和算法的积累;随后开始搭建框架,包括天元MegEngine、Brain++等系统;有了框架系统之后,开始招更多的人,去完成客户对接和交付,“到这一步才算步入正轨,可以IPO了”。


2019年下半年确实是旷视IPO最合适的时机。旷视的收入自2018年开始有大幅度的增加。但是存货压力也在加剧,应收账款金额始终保持在高位。这些问题都需要持续的资金注入,IPO能缓解压力。


“如果IPO失败,还可以退回来继续融资,但是现在是卡在这里了,有点尴尬。”一位投资人说道。


印奇依然乐观,“我们可以找一个更好的时机再去上市,一个上市后股价能保持稳定的时机。”


二、增肌:越来越“硬”


旷视的优势在算法。按照产业链的分工原则,它不涉足硬件,算法优秀,为旷视科技的快速崛起提供了基础,但从去年下半年开始,旷视越来越“硬”。


2017年开始,安防成为“香饽饽”。AI视觉相关公司都一头扎进了安防领域,旷视也不例外,但姿势不同,旷视直接拿出了硬件设备——智能安防摄像头。


选择推出硬件,是在手机领域耕耘的成果。头部手机厂商们对技术创新极度敏感,尤其是摄像头,更好的摄像头是新款手机的最大卖点之一。


手机受限于硬件尺寸,无法替代专业摄像机。基于机器视觉、深度学习,可以实现更好的摄像头效果。


“需要和客户持续沟通。”杨沐说,“很多技术人员会想,只要拿出最好的算法就可以了,走到商业场景中会发现,完全不是这样。”


手机定价分高中低端,不同的系列,每一款手机都有自己的成本区间和毛利控制,这也决定了每一颗摄像头的投入不一样。不仅如此,产业链上下游的工艺水平能不能实现技术人员心中的“最好”,也是问题。


“只有把这些外部变量输入进来,技术团队才能做出好的产品。”杨沐说。


此前,这一领域的主导者是虹软科技。虹软成立于2003年,2019年7月登陆科创板,主营业务是智能手机的视觉解决方案,主要客户包括三星、华为、小米、OPPO、vivo、LG、索尼、传音等手机厂商。


但业内很少有人将虹软当做一家AI公司,上市前,虹软完成了4轮融资,大多来自产业基金和企业。在杨沐看来,虹软是一家传统算法公司,想要从虹软手中分到一块蛋糕,需要提供差异化的产品。


印奇认为,如果只有好的算法,没有可以配合的硬件,很难实现最终的用户体验。


“如果你不多走一步,你就没有竞争力。”印奇决定从硬件上改变摄像头的成像原理。


传统摄像头是单向数据传输,也就是说,前端的镜头采集到的数据如果不够理想,例如光线太暗或模糊,后端的算法只能在这个基础上加工处理。旷视希望摄像的每个环节,都连接起来,一个环节采集到的数据质量不足,其他环节可以立即弥补,用AI重新定义硬件。


这样的做法让旷视挤进了拥挤的手机厂商的合作方行列,基于在手机行业的实践,技术成果可以转化到其他领域。“从手机到安防,再到物流,旷视的三块业务是联动的。”杨沐说。


目前,旷视的主营业务分为三块,个人物联网解决方案、城市物联网解决方案,以及供应链物联网解决方案。



其中,个人物联网解决方案包括AI SaaS服务和消费电子,通过AI赋能摄像头,进行身份验证,可用来解锁设备,线上支付,视频及照片优化等。旷视招股书中提到,2018年发布的国产智能手机中,70%使用了旷视的服务。


城市物联网解决方案主要包括面向政府的智慧城市,以及面向政府和企业的智慧社区,旷视提供算法、软件以及AI传感器。在这一领域,旷视已经建立摄像头、边缘服务器、云端服务器三大硬件体系,相继推出30余款摄像头,用于不同场景。


供应链物联网解决方案是旷视目前最重硬件的业务,主要通过河图操作系统、机器人,提供智慧物流、智慧仓储以及智慧零售解决方案。旷视自主开发了多款自动化设备,专门执行物流及仓储任务,包括于设施内搬运货架、料箱或托盘以及分拣包裹。此外,旷视还投资或收购了包括鲸仓科技、艾瑞思机器人等数家物流机器人公司。


招股书显示,目前以安防业务为主的城市物联网解决方案仍然占旷视的收入大头,2019年上半年,这部分业务的收入6.9亿元,占比73.2%。




印奇决定暂时不再扩展新的领域,他认为物流业务会是旷视未来的增长点。


三、造血:搭建人才体系


2019年,印奇找到了徐庆才,当时旷视正在竞标一个物流项目,希望能够得到他的帮助。


徐庆才在物流行业工作超过20年,曾就职于北京起重运输机械设计研究院,他一直在寻找AI和物流结合的契机,2017年,他离开研究院创办北京中新物流科技有限公司。


见到印奇之前,徐庆才承接了一个物流项目,用到很多机器人、传输车,他们也有自己的算法,但能力不足,他看上了旷视的技术。


那段时间,印奇和唐文斌几乎把物流行业内的资深人士找了个遍,他们需要外部力量的支持来啃下物流这块新业务。


印奇告诉徐庆才,他们竞标的项目已经进入到最后一轮,但项目的交付有一些困难。


交付是AI公司的共同难题,实验室里的研究成果,无法直接匹配到真实场景中,例如厂房改造,每个厂房的建造基础都完全不一样,墙体的高度,地面的情况,哪里要打洞,哪里要填平,电路与信号怎么走。没有行业经验,项目拿不下来。


通过与徐庆才团队的合作,旷视最终拿下了这个订单。


但真正让徐庆才动心的是旷视的“河图”系统,河图是AIoT机器人及物流装备的操作系统,通过IoT技术连接物流各个环节。物流行业长期以来存在软硬件割裂的局面,河图能够提供多设备的接入能力,及多样化设备的智能化管理方案。


“河图是很美妙的,我在几年前就有过类似的想法,但是靠我们自己的团队实现不了。”徐庆才告诉《财经》记者,他选择加入旷视,担任高级副总裁。


另一边,唐文斌找到了王银学,他是徐庆才的老朋友,同样在物流行业工作了20多年,此前曾在京东物流负责“亚洲一号”项目。唐文斌说,旷视想做成国内第一的智慧物流公司,王银学的第一反应是“不可能。”


行业人士普遍认为,一家只懂技术的AI公司,很难把业务做扎实。王银学认为当时的旷视缺少行业经验,他告诉唐文斌,“如果你能把徐庆才找来,我就来。”


旷视从2016年开始,将触角伸向安防领域。为了能够快速把业务跑起来,旷视在杭州成立了分公司,杭州是安防巨头海康威视和大华的所在地,旷视从这两家公司挖了不少人。


想要进军一个新领域,靠自己太慢,必须借助行业内部的力量。一家可能代表新技术趋势的公司,能够吸引到一些传统行业里有先锋理念的人才。


王银学也加入旷视担任副总裁。此外他还有一个身份,是旷视“夜校”的校长,每周四晚上,他会花2个-3个小时,给技术人员上课,讲解行业经验,或请行业专家进行授课。


以最重物流的电商行业为例,电商行业的订单越来越零碎,SKU越来越多,再加上即时消费,传统的物流系统很难适应。


“我们把行业的情况和难点讲出来之后,技术人员很快能找到他们需要关注的重点,比如电商公司一分钟会接到多个订单,所以整个系统一分钟都不能停,交付的时候一定要重视稳定性和可靠性。”王银学说。


传统仓库里都是固定设备,某一个设备坏了,要花时间去维修、替换,但整个物流系统不能停,柔性系统至关重要。


过去两年,柔性制造在工业界备受关注,实现柔性的关键在于需要打造一套操作系统,连接所有的设备,但很少有公司能够做到这一点。


旷视在物流领域最新的案例是为一家大型服装企业改造的智慧仓,近4万平方米的仓库里有10类近4000台智能物流装备,其中包括700多台移动机器人。


能够承接这样的项目证明了旷视的能力,但更多时候,客户并不愿做如此大规模的改造。一些企业会先试着改造一条产线,或是用更低的价格,采购智能化程度不那么高的设备,尝试看看。


“每个客户的需求都是完全不一样的。”王银学说道,他遇到过各种各样的客户,有些客户希望可以降本增效;有些想通过智能化改造,向内传递公司的创新精神;还有一些客户,想提升品牌形象。


早期的河图系统做得非常大,因此交付时经常遇到困难。王银学和徐庆才加入后,将河图系统改造成积木式,以便满足各类需求。


将技术融入行业,靠的是人。多位AI行业人士都提到,AI落地目前仍然是一个劳动密集型的工作,哪怕是很小的订单,都需要有一个团队来专门对接


印奇提到,“当AI落地时,对组织的密度和阵型要求是极高的。”他有自己的团队配置方案,由四类人组成一个项目团队,包括CEO、CTO、CAIO(首席AI官)和CMO。


除了首席AI官,另外三类人都需要有一定的行业经验,尤其是CMO。一开始,印奇希望内部培养出这些合适的人才,他将技术人员送去“前线”,让他们在行业里扎根,但还是太慢,至少要在行业里泡2年~3年才能开始理解行业,“培养人才的速度跟不上公司发展的速度”。


他只能“无所不用其极”,内部培养,外部挖人。越来越多像徐庆才和王银学这样的行业人士加入旷视,他们看重的是旷视手里的“弹药库”——大量的技术专家提供更先进的算法和底层技术、系统,希望可以在新的公司与新趋势接轨。


印奇称,目前旷视3000人的团队中,AI人才、行业人才与职能人才的比例是4∶4∶2。他认为这是旷视目前发展最合适的组织架构。


引入行业资深专家,是所有科技公司想产业落地的特定动作。不仅是AI公司,科技巨头也加入了人才争夺战。找到最适合的人不容易,让他们融入公司更难。这个问题没有标准答案,但无论组织结构如何创新,任何一家公司都会面临一个又一个的问题。


四、训练生如何站上舞台


AI产业被寄予厚望,2017年,国务院发布《新一代人工智能发展规划》,将人工智能上升到国家战略层面。中国在基础技术领域一直未能做到世界领先,AI独角兽们聚集了大量的技术专家和资金,拥有相对宽松的数据获取渠道,可以专注地进行基础技术突破,成为中国新一轮技术突破的一支奇军。


遍观中国科技产业史,在AI时代,中国历史性地形成了全球“中美两极”的状况,和这一批中国AI公司的异军突起有重大关系。


不过,在AI产业化趋势明朗以后,大型平台性科技公司快速布局,结合已有的平台、商业和资金优势,迅速卡位,总体来看,商业化落地比创业公司们更宽、更厚。


“AI公司还没登上舞台,舞台上的还是华为、阿里巴巴、腾讯、美团这些公司。”印奇说,“我们还只是舞台下面的训练生。”


或许这一代AI独角兽不能引领潮流,但它们的存在给传统产业链带来了新的冲击,为数字化和智能化的进程造桥铺路。


经过几年高速扩张,旷视员工数量已经超过3000名,原来的中关村办公室已经坐不下了,又在金隅制造工厂开设了新的办公地点。


新办公楼的楼下,有一片模拟实验仓库,各种机器人和设备在这里完成交付前的准备工作。看起来和一些工厂里的自动化产线很像。


“这是自动化。”旷视北京机器人实验室测试基地工作人员告诉《财经》记者,“但融入了视觉识别的技术,例如有货品掉落,有人突然进来,郊区的仓库可能会有小动物钻进来,摄像头可以识别到并报警。”


这与AI刚刚起步时的想象差得很远,丝毫没有科幻电影里呈现出的科技感和未来感,机器的运转依然需要人力的配合,最终的效果没人能确定。


一位物流公司老板告诉《财经》记者,他们有足够的利润可以去做智能化改造,但是并没有选择投入。“听起来很酷炫,但我不确定能带来多少收益,毕竟现在外部环境也不乐观。”


行业的不确定性源于行业还处于初期阶段,更难的是,处于初级阶段的AI公司们,需要活下去,它们要证明自己能赚钱,资本市场才愿意掏钱。


印奇认为,AI产业落地最大的挑战是“价值闭环”,产品形态的三层演进,是实现价值闭环的唯一路径,从AI算法到系统集成,再到软件平台,最后到软硬结合。


他解释,第一步是从0到0.1,是最基础的技术研发工作,技术成型后,需要打造一个可用的产品,并触达客户,就实现了从0.1到1,最后,从1到N就是规模化应用。


“至少需要2年~3年的时间,才能走完这个闭环。”印奇说,“这是AI落地的最小路径。”


过去几年,AI行业出现了“扎堆”的现象,从智能音箱到智慧安防再到AI芯片,小热潮一波接一波,但落地难题仍然待解。


“这是行业不成熟的表现,成熟的行业会有明确分工。”一位AI公司创始人说道,“AI产业是一个非常长的链条,不是简单的视觉识别、语音识别就能概括,仅仅是数据分析这个环节,就有很多问题没有解决。”


他提到的数据分析,是指多元化数据打通的问题。许多人认为,人脸识别技术已经相对成熟,但在现实的应用中,仅有人脸识别功能解决不了问题。“类似酒店前台的人脸识别,是拿身份证里的照片和本人做对比,那不是人工智能,那是数据比对。”


现实场景中有的远远不止人脸,以城管的工作为例,他需要解决一条街道上可能出现的问题,占道经营,沿街晾晒,机动车与非机动车乱停乱放,垃圾堆放,非法小广告,公共设施损坏,违章建筑等等,识别每一项都需要大量的数据和算法。


但一个有经验的城管沿街走一遍就能发现所有的问题。


这一个个的项目,看似简单,但需要一个公司从底层到应用,从数据到算法,全部走一遍。做完之后,也无法复制到新项目上。


多位AI行业人士都认为,想要实现规模化,首先需要产业的高度分工,然后在某一个环节提供差异化价值,并把这个价值发挥到最大。


印奇也认同,行业初期,想活下去,必须自己把所有的事情都做了,等到行业成熟了,再退回去,选择最有价值的那一环来做。


每个细分行业都已经有自己的游戏规则,几乎大的行业都有固定的总包公司,2G行业的总包需要有政府发放的牌照,例如安防资质等。无论怎么宣传,一家新公司进入行业的路径是一致的,参与招投标,拿出产品名录,建立销售渠道。总包公司会根据客户的需求,采购来自不同公司的产品。


多位AI行业人士透露,因为做项目太难、太慢,AI公司们创造收入的方法有很多,主要包括政府补贴、外部收购、投资换订单等,这已经成为行业内公开的秘密。


一位AI公司创始人告诉《财经》记者,当一家AI公司开始考虑怎么赚更多钱的时候,他很难再把精力放在新技术研发上,“赚钱太难了,要盯紧产品和销售团队,光这件事,就要耗费所有的精力”。


“如果头部的AI公司都只想做收入,它们拿了市场上那么多的资金,这对行业发展没有好处。”该创始人说道。


一位头部投资机构的合伙人也提到,“我们重金投入AI公司,是希望它们可以引领下一个时代,而不是变成一家普通的2B公司。但现在似乎看不到方向,很多公司只能选择找一个领域落下来,赚钱养活自己。”


资本市场对AI的热情下滑,是因为他们发现“时机”还不到。投资能否获利,关键在于投进和卖出的时机,AI的前景毋庸置疑,但此时,还不是属于AI公司的时代。


印奇希望,有一天AI公司也可以站上舞台,不需要在舞台中央,能够站上去就够了。“过去的三次技术浪潮中,都是美国公司在做基础设施,中国公司做的都是上层应用,未来十年,中国也会出现提供基础设施的公司,虽然不一定是我们。”


本文来自公众号:财经十一人(ID:caijingEleven),作者:《财经》记者刘以秦,原载2020年9月7日《财经》杂志

本内容为作者独立观点,不代表虎嗅立场。未经允许不得转载,授权事宜请联系 hezuo@huxiu.com
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