人工智能先驱的挫折
原标题:人工智能先驱的挫折
2004年，图灵奖创立以来唯一的亚洲获奖者姚期智辞去了他在普林斯顿大学的职务，毅然回到清华大学全职任教，并于2005年成立了清华大学计算机科学实验班，被称为“姚班”。清华也有一句谚语，“全国一半的人才在清华，而清华一半的人才在姚班”。
2011年，来自姚班、33,354 Inky、唐文斌和杨牧的三名学生创建了师旷科技。当时，它成为国内少数几家专门从事人工智能的企业之一，经过多年的发展，它成为国内领先的人工智能企业之一。
2016年，谷歌深度思维公司开发的深度学习机器人阿尔法围棋(Alpha Go)以其“深度学习”原则击败了围棋世界冠军李世石，向世界展示了人工智能的强大能力。这不仅让阿尔法围棋出名，也让人工智能成为未来的新趋势。
2019年，同样研发深度学习框架的独角兽企业旷视科技，在八年的耕耘发展之后，将IPO提上日程，预备在港股上市，希望成为AI上市第一股。但并不成功的“第一股刷脸”，也预示了旷视科技的IPO之路充满坎坷。
AI第一股的坎坷IPO
作为影响首次公开募股的第一波人工智能，师旷科技的首次公开募股过程一直备受关注。2019年8月，师旷科技向香港交易所提交了在香港主板上市的申请，预计融资规模为10亿美元。
然而，10月份，美国商务部将包括师旷技术公司在内的28家中国机构和公司列入了美国出口管制的“实体名单”。此举对师旷科技产生了一些负面影响，也阻碍了其上市进程。港交所上市委员会要求师旷对此进行解释并补充相关材料。
师旷的首次公开募股并不是一个好的开始，这也导致许多师旷的股东退出。联想风险投资、创新工场和其他股东赎回了他们的优先股，并退出了股东行列。李开复，作为师旷技术委员会的成员，最终选择了离开。然而，这些老股东的退出也引发了资本市场对师旷IPO的担忧。
同年11月，有消息称师旷科技未能通过港交所听证会，但随后师旷回应称该消息为“不实报道”。然而，2020年2月，有报道称师旷科技在香港的首次公开募股申请已经到期。师旷立即回应道:“上市过程仍在正常进行，材料也在更新。”
然而，这种流行病的影响再次给首次公开募股过程增加了“障碍”。据报道，香港交易所在2月份批准了师旷科技的首次公开募股申请，但同时受疫情影响，原本计划在2月份发行股票的师旷暂时推迟了上市计划。
不难看出，旷视科技的IPO之路确实坎坷。
根据师旷科技和其他公司招股说明书中的数据，师旷科技的收入正在快速增长。2016年至2018年，师旷科技收入分别为6800万元、3.132亿元和14.269亿元，年均复合增长率为358.8%。2019年上半年，公司收入为9.49亿元，同比增长322.1%。
就毛利而言，师旷科技2016年至2018年的毛利分别为2100万元、1.63亿元和9.3亿元，相应的毛利率分别为31%、52.1%和65.2%。不难看出，毛利也呈现出逐年上升的良好趋势。
然而，投资者最关心的是盈亏问题。根据招股说明书中的数据，2016年至2018年，师旷科技亏损3.428亿元、7.588亿元和33.516亿元，仅2019年上半年就亏损52.00亿元。
师旷对如此巨大损失的解释是由于优先股公允价值变动造成的损失。调整后，2018年净利润为3220万元，2019年净利润为3270万元。这说明师旷科技已经实现了盈利，这是由于师旷对实现人工智能的不断探索。
与阿里渐行渐远的旷视
人工智能领域是一个疯狂烧钱的领域，它的盈利能力吸引了投资者的注意力，也让市场认识到了忽视的能力。
在过去的7年里，师旷共获得了9轮融资，总额超过70亿元。在去年5月宣布的最后一轮融资中，该公司的估值飙升至逾4美元
当然，最值得注意的是师旷科技背后的庞大“明星股东集团”，包括阿里巴巴、鸿海精密、阳光保险等一流机构。
招股说明书显示，三位创始人占16.83%的股份，蚂蚁金服占15.08%，淘宝中国占14.33%，国鑫控股占11.33%。不难看出，阿里是师旷科技的最大股东，总持股近30%。
阿里和师旷的渊源不仅仅是资本关系。2015年，马云在德国汉诺威信息展开幕式上通过刷面支付技术成功购买了一枚1948汉诺威纪念邮票。但是这种刷面支付技术是由师旷技术公司提供的。
马云展示了刷面支付技术后，蚂蚁金服为师旷科技增加了约2200万美元。同年，师旷CEO因基成为阿里巴巴湖大学的第一批学生，马云也成为了他的老师。
从师旷和阿里之间的暧昧关系不难看出，师旷技术能够在基于云的人脸识别解决方案中取得如此有利的地位，这与阿里的协助是分不开的。2017年和2018年，师旷和阿里在个人网络解决方案方面的关联交易分别为2064万元和2616万元，分别占当年师旷相关业务收入的14.8%和15%。
移动支付在手机中的渗透率已经达到95%以上，但刷脸支付的渗透率依旧较低，这巨大的市场空间依旧等待着旷视科技的涉足。但意外的是，本应该前景大好的业务，却出现了意外。
2019年被称为刷面付款的第一年，但此时，师旷科技与阿里的关联交易下降了56%。然而，阿里并没有停止推广洗脸业务。支付宝推出了一款新的刷脸支付设备——蜻蜓，并给了它20亿元的补贴。
似乎师旷的技术和一直支持其发展的阿里也在渐行渐远，这不可避免地将师旷带入了一个更加尴尬的境地。在和阿里渊源颇深的匡视技术背后，腾讯自然有充分的理由不选择其产品。阿里不爱腾讯的尴尬局面迫使这家快速发展的科技公司寻求新的发展方向。
但这也为师旷提供了一个改变的机会。
从开放视觉的角度来看，仅仅依靠提供人脸识别解决方案来盈利是不理想的。基于2018年的收入，师旷已经成为中国最大的基于云的人脸识别认证解决方案提供商。尽管它占据了60%以上的市场份额，但它只带来了1.2亿元的收入。
不难看出，单一的收入模式难以满足师旷发展的需要，但这也使师旷开始进行更深层次的探索。
转变之路：从Face++到Brain++
起初，师旷的《三剑客》只是想将计算机视觉应用到游戏中，并不打算创业。相反，他们让这款游戏变得流行起来，在《乌鸦来了》发布当天，下载量超过10万次，在苹果手机游戏排行榜上名列前五。
师旷建国后，因基去了美国留学。在国外学习期间，他发现谷歌、脸书和其他巨头都在押注人脸识别业务。他立即将公司的业务定位于企业和公司的计算机视觉，推出Face平台，欢迎第一批客户。
面子取得了良好的效果。师旷也已成为该行业最大的单人企业，但师旷不仅对人工智能在浅视野中的发展和应用感到满意。大脑的引入是对人工智能的更深层次的挖掘。
开发逻辑很好理解。将人工智能的发展与儿童教育相比较，计算机视觉相当于让儿童睁开眼睛来看和描述世界，语音交互相当于教儿童如何听和说。然而，这些只是技能，不是智力。只有学习能力不断提高，智力水平才能不断提高。
这也促使旷视从Face++到Brain++的发展。
Brain是师旷推出的新一代人工智能生产力平台。它致力于深入学习和开发，帮助企业和开发人员提高人工智能生产效率和标准化生产流程。师旷使用大脑作为统一的底层框架，为算法训练和模型改进提供重要支持。它开发了一个先进的深度神经网络，可以部署云、移动和边缘计算平台。
大脑的核心能力分为三类:数据处理、清理和管理能力、计算能力共享、调度和分配能力，以及算法训练、推理和部署能力。通过逐步开放核心框架、开放计算能力和数据平台，人工智能生产力将与企业、大学和研究机构的开发者、教师、学生和学者共享。
总之，三大核心能力主要涵盖数据、计算能力和算法，分别以梅格数据管理平台、梅格计算机深度学习计算平台和天元梅格引擎人工智能深度学习框架为标志。最重要的是天元的深度学习框架。
2014年，师旷完成了从全深度学习算法到天元的转换。此后，师旷的众多商业算法和众多国际锦标赛算法都是在天元的基础上完成的，这也成为对师旷人工智能业务和技术能力的最强支持。
这让外界承认师旷科技开发的天元深度学习的确有很强的能力，也打消了外界对它的疑虑。3月25日，师旷通过网上会议宣布，他决定免费开放他的人工智能生产力平台脑的核心深度学习框架天元。
对于这个免费的开源软件，师旷首席执行官因基表示，它与人工智能产业的发展有着直接的关系。在他看来，人工智能公司的核心是基于平台的能力，也就是说，比竞争对手能够批量、高效、及时地提供高质量的算法。师旷科技过去用它的开源框架来支持它的所有业务。
师旷试图通过开源以及用户和企业的共同努力来提高其生态和商业能力，也就是说，使大脑更加完善和智能。
大脑的逐渐形成也是一个逐渐改变收入模式的过程。师旷也在改变，并通过登陆——找到了另一种实现人工智能的方法，为终端b提供解决方案。
旷视落地和变现的壁垒
分析师旷科技的计划书，不难发现“解决方案”比“人工智能”出现得更频繁。这不难看出，与纯粹的科技机构相比，师旷科技更注重如何实现人工智能。
这也可以从师旷科技今天的主营业务中得到证明。师旷现在依靠基于人工智能的个人网络、城市物联网和供应链物联网，城市物联网占收入的70%以上，个人网络占20%。
作为人工智能技术商业化的先行者，思想开放的城市物联网解决方案使各种城市场景能够实现物联网设备的智能部署和管理。通过高效、准确的可视化数据分析，加强公共安全和便利，优化交通管理，改善城市资源。
城市物联网部门占师旷技术收入的大部分。其业务主要包括为科技公司、银行、智能手机公司、第三方系统集成商、政府机构、物业管理公司和物流公司提供服务。其中，政府机构仍然是师旷技术最重要的支付者。
师旷的物联网解决方案已经应用于中国100多个城市，推动了整体收入的快速增长。根据招股说明书中的数据，2017年、2018年和2019年上半年，师旷科技的物联网收入分别为1.68亿元、10.57亿元和6.95亿元。他们分别占同期总收入的53.6%、74.1%和73.2%。
但问题仍然存在。尽管支持政府，师旷还是获得了不错的收入。仅在2018年，政府就补贴了师旷9200万元。然而，政府能带来的市场规模总是有限的。在短期内政府市场需求疲软的情况下，师旷如何保持稳定增长？
旷视科技与商汤科技、云从科技、依图科技一起被称为“AI四小龙”。虽然四小龙业务主打的赛道有所差异，但是同质化依旧相当严重。他们的主要业务都集中在安防、金融、零售、汽车、医疗等领域。
面对人工智能领域的众多参与者，师旷科技尚未在相关垂直领域形成特别强大的竞争优势。人工智能行业在这块蛋糕上太富有了，其他行业的企业都在觊觎这块蛋糕。我们怎样才能保证总是能切进更多的蛋糕
市场对深度学习框架也有广泛的需求。许多企业表示，他们正在使用开源深度学习框架来训练算法模型。然而，在市场上，深度学习框架的提供商还包括谷歌、脸书和百度等巨头，它们在中国拥有近80%的市场份额。
虽然它有一个广受欢迎的天元框架，但面对大企业占据绝大部分市场的局面，它又如何能脱颖而出呢？
然而，人工智能将采用什么样的模式来进行大规模的社会运作是一个需要考虑的问题。尽管师旷技术在商业应用、登陆、客户、研发等方面取得了一定的进步，但仍然是人工智能企业登陆和实现的障碍。
市场趋冷，但AI仍然是未来
同样，资本市场人工智能热潮的逐渐冷却也是人工智能公司在考虑自身发展障碍时需要担心的问题。
2019年，资本市场对被炒作的人工智能行业充满了疑虑，投资热潮也趋于平静。与2018年相比，2019年人工智能企业融资金额从1484.53亿元下降到967.27亿元，下降34.8%，融资金额也从737倍下降到431倍，下降40%。
在此之前，国内人工智能企业的融资额保持了18年的增长。
从Alpha Go掀起的人工智能热潮开始，各种各样的人工智能企业在中国如雨后春笋般涌现。人工智能走过投资市场，经历了从技术投资到应用投资的阶段。企业家们也将注意力从技术转移到了应用上，过去两年里，这个行业的主要方向是在高空中实现人工智能。
从资本市场技术的发展来看，短期内人们往往高估了技术的发展，行业也将经历一个从狂热到逐渐回归理性的过程，近年来逐渐出现的人工智能泡沫理论就是证明。
必须承认，人工智能代表了未来科技发展的趋势，并将成为一种基础设施。然而，由于人工智能的兴起，许多行业的投资者蜂拥而至。这是不可避免的，浮躁的情绪将会在行业中出现，人工智能将会被宣传为一触即发的泡沫。
一些公司将不可避免地将好莱坞电影中的场景作为人工智能的噱头，称之为公司希望实现的未来和核心发展目标。他们依靠熟练的讲故事技巧，而不是精湛的技术力量。对他们来说，技术和才能不如理想和口才重要。
这种混水摸鱼的企业把整个人工智能市场搅成了浑水，这也成为资本市场冷却人工智能行业的原因之一。
另一个原因是人工智能商业化的局限性。人工智能技术的复杂性和不同行业人工智能的垂直化决定了垂直技术商业化的局限性。人工智能领域需要高研发成本和丰富的产业形态作为基础，这使得人工智能技术难以快速满足所有行业的精细化需求。
然而，人工智能仍然是未来发展的趋势。人工智能是引领新一轮科技革命和产业转型的战略性技术。它具有“雁行”效应，具有很强的溢出效应。将人工智能纳入基础设施建设和实施国家人工智能战略，长期以来一直是科学界和投资界的共识。
不可否认，人工智能产业确实受到了一些不良企业的污染，人工智能发展的阶段还很浅。但是人工智能的确是未来，这是无可争议的，尽管这个未来何时会到来还不得而知。
疫情影响了IPO，但拉近了未来
如前所述，由于疫情的影响，师旷的首次公开募股被推迟了。然而，推迟首次公开募股对师旷来说并不一定是一件坏事。师旷技术在疫情中的表现见证了市场在人工智能领域的宝贵成就。
今年2月4日，师旷仅用十天时间就推出了“明基智能体温筛查联动系统”，应用于地铁等拥挤场所的温度监测。
开放式视觉通过人像聚类和人体ReID技术，将红外测温卡口摄像头、人脸卡口摄像头和公安卡口采集的体温、人脸图像和人体图像数据进行整合和链接，实现对人员轨迹的实时跟踪和定位。解决了机场、车站等人员流动性大的地区跟踪管理困难的问题。
然而，这些辉煌的成就和社会认可可以想象为对师旷正在进行的首次公开募股过程产生了有益的影响。这种流行病不仅会影响首次公开募股，还会影响整个行业的未来。
疫情的“黑天鹅”事件使得“在线”成为一种迫切的需求，这反映了对5G、人工智能等新基础设施的巨大需求。流行病引发的非接触经济将物联网、智能终端、在线医疗和自动检测等应用行业推到了前沿。
疫情的爆发引发了AI行业的一次变革，似乎AI终于走出了推荐、搜索、广告和互联网“三板斧”，可以在更大的范围内得到市场的认可。无人送货、智能测温、智能医疗检测等技术的应用，更是彰显了AI在社会生活中的重要性。
突发疫情使各行各业都意识到人工智能在提高生活质量和经济运行中的重要作用。师旷作为人工智能领域的先驱之一，是所有国家和地区的重要伙伴。然而，他在防疫运动中的出色表现进一步证明了他的人工智能技术的优势和能力。
然而，疫情总是一个短期的意外。在短期需求爆发后，人工智能行业能否继续维持目前的需求仍是一个问题。
尽管前方的道路未知，我们仍然需要前进和探索。正如英格在他的计划书中所说，“我们是人工智能领域的先驱，经常会遇到前所未有的问题。我们尊重疯狂的想法，喜欢那些让它不可能实现的想法。”
文/刘旷，ID：liukuagn110
