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ameri小顽童
2022-01-05

开始收割了，还吹

商汤科技上市三天股价翻倍：经历大风大浪，AI价值如何重估？

在过去一年的时间里，商汤、依图、旷视、云从、海天瑞声、云天励飞、格灵深瞳、云知声等“AI概念股”扎堆涌向IPO。在听了太多关于人工智能（以下简称AI）的坏消息之后，这个行业终于迎来了好消息。12月30

商汤科技上市三天股价翻倍：经历大风大浪，AI价值如何重估？

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referrerpolicy=\"no-referrer\"/>商汤正式登陆香港联交所平衡术：技术进步与商业化AI的进步从来都不是一蹴而就。总体来看，以AI技术为创业根基的企业经历了单纯追求技术进步的阶段，来到了兼顾技术进步与场景落地的应用阶段。而在这个阶段，AI企业的平衡术成为了评估其能力前景的重要维度——只有技术没有应用，产品再好也对商业世界没有意义；只讲应用没有技术，则是短视的竭泽而渔。在单纯拼技术的阶段里，技术人才是最为核心的竞争力。商汤创始人汤晓鸥是麻省理工的博士、香港中文大学多媒体实验室的创立者，曾是微软亚洲研究院视觉计算组的负责人。汤晓鸥在学界一呼百应的能力为商汤招揽了许多人才。截至2021年6月30日，商汤科技有40位教授、3593名科学家和工程师（包括250多名博士和博士生），占据了公司人数的三分之二以上。商汤CEO徐立曾在采访中开玩笑：“阿里巴巴从十八罗汉开始，我们从十八教授开始。”他也曾是港中文多媒体实验室的成员。也正是因为有了这些顶尖头脑，商汤才得以在AI竞赛的第一个阶段赢得一席之地。2014年3月，汤晓鸥的团队发布GaussianFace算法将人脸识别算法的准确率提高到了98.52%，突破工业红线，首次超越了人眼的识别能力（97.53%），也超过了Facebook发布的DeepFace算法(97.35%)。6月，实验室发布的DeepID系列算法，逐步将人脸识别准确率提升至99.15%。那一年，港中文多媒体实验室入选了世界十大人工智能先锋实验室，成为亚洲区唯一入选的团队。成立之后的商汤，2015年和2016年在ImageNet大赛上拿下多项冠军，并开始自主研发深度学习框架。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/d624c53918c51934e5895fcd7c005389\" tg-width=\"924\" tg-height=\"610\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>商汤创始人汤晓鸥人才储备是第一步，但是AI的赛点在于落地，在于对未来场景的思考。博士坐镇的“天才AI公司”不少，通常带着光环出生，但是一开始切入的赛道，容易正面遇到互联网厂商的模式创新，如电商、O2O的发展大潮，导致之后需要长时间的恢复期。在2016、2017年，商汤就开始了与车企和手机厂商的合作，提供自动驾驶、人脸识别等技术。这无疑是艰难的。从实验室走出到应用场景中，技术遭遇水土不服。各行业客户的需求存在很大差异，导致人工智能解决方案往往定制化程度高，很难规模化、标化。越来越激烈的竞争又令行业进入价格战。随着资本热情的冷却，风口的转移，机器人、半导体、新能源等赛道的涌现让纯AI公司的光芒黯淡了不少。市场的冷静期给予商汤时间思考——如何最大化地实现技术的价值？AI-as-a-Service的路是否能走通？商汤的答案是——“平台化”。在招股书中，商汤将自身定位为一家“人工智能软件平台型公司”，商业模式是人工智能软件平台的销售，其中包括软件许可、人工智能软硬一体产品及相关服务，旗下有：<ul><li>面向智慧商业的SenseFoundry-Enterprise（商汤方舟企业开放平台）</li><li>面向智慧城市的SenseFoundry（商汤方舟城市开放平台）</li><li>面向智慧生活的SenseME、SenseMARS及SenseCare平台</li><li>面向智能汽车的SenseAuto（商汤绝影智能汽车平台）四大平台</li></ul>这一平台体系符合商汤自2017年提出的“1（基础研究）+1（产品及解决方案）+X（行业）” 战略。不同于瞄准某一个行业，商汤的构想是在基础研究底层之上，赋能各行各业，在最大程度上发挥AI的价值。在AI落地时，产业认知、真实场景、业务需求等都是必不可少的，但是方式方法也同样重要。不得不承认，AI正从一门主要to B/to G的生意，向更广范围的to C领域延伸。这类生意的难点在于单价高、决策流程长、研发成本高、落地成本高、还要求技术提供方有很强的行业认知和服务能力，AI产品很难标准化，成本居高不下，企业的利润空间被无限压缩。商汤突破这一瓶颈的思路就是做平台。AI模型是AI技术应用于各行业、各业务场景的基础，但是AI模型的生产效率低，大多数工业级应用所需的高性能AI模型生产成本极高，所需的训练周期长。AI由此成为了一个人力密集的行业。平台化打法的优势在此突显。商汤的平台使之成为“AI工厂”，目的就是降低AI模型的生产成本，加速AI技术大规模地落地应用行业，走出难规模化的围城。而“平台化”的基石，是商汤耗时数年研发的SenseCore商汤AI大装置 ，徐立称之为“人工智能的粒子对撞机”。这是一个由算力层、平台层和算法层三部分组成的架构体系，三者之间互相连接、协同，使得AI模型能以自动化、自适应的方式进行生产和落地。在实际应用中，从前，因需而制的AI模型产出需要大量的人力，而SenseCore作为一个基础设施，自动化了研发的许多步骤，AI模型得以实现量产。SenseCore AI大装置的形成，是将原来基于项目定制化开发转向规模化落地的关键一步。商汤每年的商用模型数逐步提升，2019年生产1152个模型，2020年生产9673个模型，2021年仅仅上半年就生产了8377个模型。截止2021年6月30日，商汤累计产生超过22000个模型，适用于多个垂直行业。基于这样的高效率运营杠杆，所以商汤才能在这样的高研发投入下，增强盈利能力。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/33db9c430a21e1c300e889d4baffe996\" tg-width=\"924\" tg-height=\"524\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>SenceCore通用AI基础设施支撑商汤“AI工厂”的高效运转平台化的打法带来的另一个优势是有效解决应用中的“长尾问题”。这些长尾场景的特点是，范围广、差异大、频次低，往往缺乏大规模的数据，基于场景定制的思路，实现成本高，是以往难以全面覆盖的。但是AI大装置可以推动通用型技术的研发，弥补AI价值链中缺失的环节。据招股书数据，截至2021 年6月30日，商汤的AI软件平台已在超过15个国家及地区及多个垂直行业部署，客户数超过2400家，其中包括超过250家《财富》500强企业及上市公司，119个城市以及超过30余家汽车企业，同时赋能超过4.5亿部手机及200多款手机应用程序。极强的商业落地能力让商汤在营收规模上远超国内其他的AI公司。2018年、2019年、2020年，2021年上半年，商汤营收分别为18.5亿元、30.3亿元、34.5亿元，16.52亿元。过去三年间，商汤的营收是旷视的两倍，是云从、依图的三倍甚至更多。而其营收也已进入规模化增长阶段，最近半年同比增幅91.8%。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/a82a1ba05a1f4fb110f0f47669a6c2b9\" tg-width=\"928\" tg-height=\"658\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>AI的价值如何重估？不过，不得不承认的是，AI和所有硬科技一样，在研发方面的投入都是巨大的。从2018年至今年上半年，商汤的研发开支总和近70亿元，占营收比例为70%。而这也引出了新的矛盾点——研发投入高、周期长是以AI为代表的硬科技行业的特点，一级市场为技术潜力买单，但绝大多数投资基金本身也有时间周期和退出压力，当接力棒交到二级市场手里，AI面对的估值逻辑完全变了。二级市场更为“保守”，交易频率更高，这就使得二级市场的耐心稍显不足。一二级市场估值倒挂，迷茫之中，如何衡量AI以及硬科技企业的长期价值再次成为中心问题。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/cc04d0c07869d441fee20813fcadfa08\" tg-width=\"930\" tg-height=\"612\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>如果以PS（市销率）为一个观察切口，你会发现AI在一级市场和二级市场上可谓“冰火两重天”——一级市场上，AI公司的PS倍数普遍在20倍以上。<ul><li>2020年，云从在上市前完成最后一轮融资后，估值接近250亿元。据其招股文件，同年预计营业收入为7.58亿元，对应PS接近33倍；</li><li>据《2020胡润全球独角兽榜》，依图科技估值140亿元，2019年收入7.17亿元（2020上半年为3.81亿元），对应PS为20倍；</li><li>云知声创办至今经历 8 轮融资，其一级市场估值达到 70 亿元，2019 年其收入为 2.19 亿元，对应 PS 接近 32倍；</li><li>旷视2019年完成最后一轮融资，估值已达300亿元，2019年收入为12.6亿元（2020年前三季度为7.2亿元），PS约为24倍。</li></ul>但在二级市场上，PS倍数通常为个位数：安防巨头海康威视市值4893亿元，去年营收达635亿元，对应PS为8倍；智慧物联解决方案提供商大华股份市值706亿，2020年营收265亿元，PS仅为3倍；就连科大讯飞目前市值1230亿元，去年实现营收130亿元，PS为9倍。考虑到公司未来下一年营收的增长，公司PS倍数其实更低。截至1月4日，商汤收盘市值为2729亿港元，远超上市前的一些预测。由此可见，一方面，商汤是区别于其他垂直AI应用企业、海康、大华这类计算机视觉智能软硬件企业的新物种。另一方面，商汤的上市或许是拉小一二级市场差距的一次良机——头部公司用业绩说话教育市场，同时，二级市场更透明稳健的投资逻辑也将传导回一级市场，一二级市场将形成更良性的互动。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/a04e661d565151c22d72e0c62493c797\" tg-width=\"930\" tg-height=\"634\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/>历史总是惊人的相似。英伟达、AMD这些当红明星公司，在上市之初、行业处于相对早期的阶段亦是面对着无人问津的局面。但在过去五年里，英伟达股价涨了13倍，AMD股价涨了13倍，涨幅的快速拉升是在近两年发生的，而这两家公司上市都是千禧年之前的事了，没有长线思维的投资人无法观察到技术储备带来的潜力。移动互联网时代，一夜成名的例子太多，但互联网的投资逻辑和硬科技截然不同。站在互联网与硬科技的交界处，AI的估值逻辑更显复杂。一方面它的基座是硬科技，周期较长、投入较大，长线思维；另一方面，当技术的拐点到来，它又像互联网，爆发式的增长值得期待。这其实是一种更为高阶的平衡术。在单一财务数据之外，资本市场需要更多元的维度去评估硬科技公司的价值，比如人才储备、技术积累、产业资源、团队文化等等。商汤2014年创办以来，累计拿下70多个全球冠军，600多篇顶级学术论文，拥有8000多项AI发明专利，在全球三大计算机视觉会议上发表的论文总数全球排名第一。在产学研结合方面，做了完整的人才培养体系，与MIT、港中文、浙大、交大、清华等都形成了合作。这些很难被量化的公司重要组成部分，恰恰是硬科技企业实现弯道超车的源动力。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/0563d96b4489874f26ee3cb930fa9163\" tg-width=\"930\" tg-height=\"516\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>未来走向何方？当下AI企业的状态和此前的SaaS有些许相似。早期，SaaS太新了，很难给出准确估值，但伴随着Salesforce等一批头部企业的上市，资本市场逐渐琢磨出一套可靠的分析指标，而这些思考维度又会反过来指引行业走向正确的发展路径。商汤上市，让资本市场看到AI公司的造血能力，也给后续资本市场对于硬科技类企业的估值提供了一个对标样本。从毛利率看，2018年、2019年、2020年及2021年上半年，商汤相应毛利率分别为56.5%、56.8%、70.6%及73.0%，逐年稳步提升。其经调整净亏损（非国际财务报告准则计量）分别为人民币1.5亿元、人民币11.55亿元、人民币7.08亿元及人民币5.78亿元，近几年明显收窄。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/1bfe40648ffa08f88cb5adaa2b0b4633\" tg-width=\"898\" tg-height=\"564\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>AI行业从一项前沿科技到现在大规模落地经历起起伏伏，在过去一年里，“元宇宙”等尚属于概念期的迷雾一时风头无两，待到市场少些许鼓噪，最终还是要看技术落地带来的实际变革。坚持长期主义的商汤在资本市场上取得突破，将有助于市场焦点回归到能落地、正在积累跬步的“实干企业”身上。更深层来看，当下的中国经济发展模式处于从人口红利向创新红利的转型期，移动互联网的增量红利逐步消退之后，是属于底层科技进步、基础研究追赶的时代。因此，AI、芯片、清洁能源、材料、量子计算等具有的变革性和引领性的领域里，研究者和创业者大有可为。七岁的商汤选择在这个时间节点上市，或许对其自身的发展来说只是小小的一步，但是对于行业来说意义重大——让市场了解商汤、认知AI、认知硬科技。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/5773d70c8a141532a64b6b61a86a1a0a\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>商汤CEO徐立在2021世界人工智能大会上演讲徐立在2018年的时候曾做出一个判断：现代企业的发展，在相同行业内做底层技术的，发展曲线在开始阶段可能会相对缓慢；而注重做商业模式或前端应用的，发展曲线往往会比较快，在最初会超过做底层技术并能快速见到效果。但两类企业的曲线会有相遇的时候，只要超过那个点再往后，一般是做底层技术的有更大机会。现在看来，AI已经走到了那个转折点。这既意味着更广阔的舞台上天高任鸟飞，也同样意味着更加严格、苛刻的目光审视。</body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/f5b431abf34240f5bf6064f88f02fa9d);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n深响 \n2022-01-04 17:15\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body>在过去一年的时间里，商汤、依图、旷视、云从、海天瑞声、云天励飞、格灵深瞳、云知声等“AI概念股”扎堆涌向IPO。在听了太多关于人工智能（以下简称AI）的坏消息之后，这个行业终于迎来了好消息。12月30日上午9点30分，商汤集团股份有限公司（以下简称“商汤科技”；股份代码：0020.HK）正式登录香港联合交易所。首日股价最高涨幅超过20%，市值超过1500亿港元。1月3日，商汤迎来上市之后的第三个交易日，股价延续前两个交易日的涨势。其开盘涨近9%，盘中股价继续拉升，涨幅一度超40%，三日累计涨幅近90%，总市值超2500亿港元。“AI第一股”上市三天股价翻倍，无疑给行业带来了信心。很难想象，就在20天前，商汤遭遇突然的“狙击”，原定于12月17日的上市计划被迫调整。商汤的成功上市给市场一个契机重新审视AI的价值。AI曾在Alpha Go战胜人类的时候享誉高光，也在层出不穷的新概念中身陷浮沉，从1956年那群计算机先驱在达特茅斯小镇的激烈讨论开始，一批批学者、科学家、创业者躬身入局，而人工智能业已走过一轮甲子。未来已来，那么在当下，AI基础设施化已是确定性趋势，AI将向何处去？现在又该如何判断AI企业的价值？商汤的成功上市意味着什么？下一个关键点是什么？行业的长期价值又该往何处寻？<img src=\"https://static.tigerbbs.com/d1eadf2baa00d8b9c4663c5b7b3ea289\" tg-width=\"924\" tg-height=\"620\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>商汤正式登陆香港联交所平衡术：技术进步与商业化AI的进步从来都不是一蹴而就。总体来看，以AI技术为创业根基的企业经历了单纯追求技术进步的阶段，来到了兼顾技术进步与场景落地的应用阶段。而在这个阶段，AI企业的平衡术成为了评估其能力前景的重要维度——只有技术没有应用，产品再好也对商业世界没有意义；只讲应用没有技术，则是短视的竭泽而渔。在单纯拼技术的阶段里，技术人才是最为核心的竞争力。商汤创始人汤晓鸥是麻省理工的博士、香港中文大学多媒体实验室的创立者，曾是微软亚洲研究院视觉计算组的负责人。汤晓鸥在学界一呼百应的能力为商汤招揽了许多人才。截至2021年6月30日，商汤科技有40位教授、3593名科学家和工程师（包括250多名博士和博士生），占据了公司人数的三分之二以上。商汤CEO徐立曾在采访中开玩笑：“阿里巴巴从十八罗汉开始，我们从十八教授开始。”他也曾是港中文多媒体实验室的成员。也正是因为有了这些顶尖头脑，商汤才得以在AI竞赛的第一个阶段赢得一席之地。2014年3月，汤晓鸥的团队发布GaussianFace算法将人脸识别算法的准确率提高到了98.52%，突破工业红线，首次超越了人眼的识别能力（97.53%），也超过了Facebook发布的DeepFace算法(97.35%)。6月，实验室发布的DeepID系列算法，逐步将人脸识别准确率提升至99.15%。那一年，港中文多媒体实验室入选了世界十大人工智能先锋实验室，成为亚洲区唯一入选的团队。成立之后的商汤，2015年和2016年在ImageNet大赛上拿下多项冠军，并开始自主研发深度学习框架。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/d624c53918c51934e5895fcd7c005389\" tg-width=\"924\" tg-height=\"610\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>商汤创始人汤晓鸥人才储备是第一步，但是AI的赛点在于落地，在于对未来场景的思考。博士坐镇的“天才AI公司”不少，通常带着光环出生，但是一开始切入的赛道，容易正面遇到互联网厂商的模式创新，如电商、O2O的发展大潮，导致之后需要长时间的恢复期。在2016、2017年，商汤就开始了与车企和手机厂商的合作，提供自动驾驶、人脸识别等技术。这无疑是艰难的。从实验室走出到应用场景中，技术遭遇水土不服。各行业客户的需求存在很大差异，导致人工智能解决方案往往定制化程度高，很难规模化、标化。越来越激烈的竞争又令行业进入价格战。随着资本热情的冷却，风口的转移，机器人、半导体、新能源等赛道的涌现让纯AI公司的光芒黯淡了不少。市场的冷静期给予商汤时间思考——如何最大化地实现技术的价值？AI-as-a-Service的路是否能走通？商汤的答案是——“平台化”。在招股书中，商汤将自身定位为一家“人工智能软件平台型公司”，商业模式是人工智能软件平台的销售，其中包括软件许可、人工智能软硬一体产品及相关服务，旗下有：<ul><li>面向智慧商业的SenseFoundry-Enterprise（商汤方舟企业开放平台）</li><li>面向智慧城市的SenseFoundry（商汤方舟城市开放平台）</li><li>面向智慧生活的SenseME、SenseMARS及SenseCare平台</li><li>面向智能汽车的SenseAuto（商汤绝影智能汽车平台）四大平台</li></ul>这一平台体系符合商汤自2017年提出的“1（基础研究）+1（产品及解决方案）+X（行业）” 战略。不同于瞄准某一个行业，商汤的构想是在基础研究底层之上，赋能各行各业，在最大程度上发挥AI的价值。在AI落地时，产业认知、真实场景、业务需求等都是必不可少的，但是方式方法也同样重要。不得不承认，AI正从一门主要to B/to G的生意，向更广范围的to C领域延伸。这类生意的难点在于单价高、决策流程长、研发成本高、落地成本高、还要求技术提供方有很强的行业认知和服务能力，AI产品很难标准化，成本居高不下，企业的利润空间被无限压缩。商汤突破这一瓶颈的思路就是做平台。AI模型是AI技术应用于各行业、各业务场景的基础，但是AI模型的生产效率低，大多数工业级应用所需的高性能AI模型生产成本极高，所需的训练周期长。AI由此成为了一个人力密集的行业。平台化打法的优势在此突显。商汤的平台使之成为“AI工厂”，目的就是降低AI模型的生产成本，加速AI技术大规模地落地应用行业，走出难规模化的围城。而“平台化”的基石，是商汤耗时数年研发的SenseCore商汤AI大装置 ，徐立称之为“人工智能的粒子对撞机”。这是一个由算力层、平台层和算法层三部分组成的架构体系，三者之间互相连接、协同，使得AI模型能以自动化、自适应的方式进行生产和落地。在实际应用中，从前，因需而制的AI模型产出需要大量的人力，而SenseCore作为一个基础设施，自动化了研发的许多步骤，AI模型得以实现量产。SenseCore AI大装置的形成，是将原来基于项目定制化开发转向规模化落地的关键一步。商汤每年的商用模型数逐步提升，2019年生产1152个模型，2020年生产9673个模型，2021年仅仅上半年就生产了8377个模型。截止2021年6月30日，商汤累计产生超过22000个模型，适用于多个垂直行业。基于这样的高效率运营杠杆，所以商汤才能在这样的高研发投入下，增强盈利能力。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/33db9c430a21e1c300e889d4baffe996\" tg-width=\"924\" tg-height=\"524\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>SenceCore通用AI基础设施支撑商汤“AI工厂”的高效运转平台化的打法带来的另一个优势是有效解决应用中的“长尾问题”。这些长尾场景的特点是，范围广、差异大、频次低，往往缺乏大规模的数据，基于场景定制的思路，实现成本高，是以往难以全面覆盖的。但是AI大装置可以推动通用型技术的研发，弥补AI价值链中缺失的环节。据招股书数据，截至2021 年6月30日，商汤的AI软件平台已在超过15个国家及地区及多个垂直行业部署，客户数超过2400家，其中包括超过250家《财富》500强企业及上市公司，119个城市以及超过30余家汽车企业，同时赋能超过4.5亿部手机及200多款手机应用程序。极强的商业落地能力让商汤在营收规模上远超国内其他的AI公司。2018年、2019年、2020年，2021年上半年，商汤营收分别为18.5亿元、30.3亿元、34.5亿元，16.52亿元。过去三年间，商汤的营收是旷视的两倍，是云从、依图的三倍甚至更多。而其营收也已进入规模化增长阶段，最近半年同比增幅91.8%。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/a82a1ba05a1f4fb110f0f47669a6c2b9\" tg-width=\"928\" tg-height=\"658\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>AI的价值如何重估？不过，不得不承认的是，AI和所有硬科技一样，在研发方面的投入都是巨大的。从2018年至今年上半年，商汤的研发开支总和近70亿元，占营收比例为70%。而这也引出了新的矛盾点——研发投入高、周期长是以AI为代表的硬科技行业的特点，一级市场为技术潜力买单，但绝大多数投资基金本身也有时间周期和退出压力，当接力棒交到二级市场手里，AI面对的估值逻辑完全变了。二级市场更为“保守”，交易频率更高，这就使得二级市场的耐心稍显不足。一二级市场估值倒挂，迷茫之中，如何衡量AI以及硬科技企业的长期价值再次成为中心问题。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/cc04d0c07869d441fee20813fcadfa08\" tg-width=\"930\" tg-height=\"612\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>如果以PS（市销率）为一个观察切口，你会发现AI在一级市场和二级市场上可谓“冰火两重天”——一级市场上，AI公司的PS倍数普遍在20倍以上。<ul><li>2020年，云从在上市前完成最后一轮融资后，估值接近250亿元。据其招股文件，同年预计营业收入为7.58亿元，对应PS接近33倍；</li><li>据《2020胡润全球独角兽榜》，依图科技估值140亿元，2019年收入7.17亿元（2020上半年为3.81亿元），对应PS为20倍；</li><li>云知声创办至今经历 8 轮融资，其一级市场估值达到 70 亿元，2019 年其收入为 2.19 亿元，对应 PS 接近 32倍；</li><li>旷视2019年完成最后一轮融资，估值已达300亿元，2019年收入为12.6亿元（2020年前三季度为7.2亿元），PS约为24倍。</li></ul>但在二级市场上，PS倍数通常为个位数：安防巨头海康威视市值4893亿元，去年营收达635亿元，对应PS为8倍；智慧物联解决方案提供商大华股份市值706亿，2020年营收265亿元，PS仅为3倍；就连科大讯飞目前市值1230亿元，去年实现营收130亿元，PS为9倍。考虑到公司未来下一年营收的增长，公司PS倍数其实更低。截至1月4日，商汤收盘市值为2729亿港元，远超上市前的一些预测。由此可见，一方面，商汤是区别于其他垂直AI应用企业、海康、大华这类计算机视觉智能软硬件企业的新物种。另一方面，商汤的上市或许是拉小一二级市场差距的一次良机——头部公司用业绩说话教育市场，同时，二级市场更透明稳健的投资逻辑也将传导回一级市场，一二级市场将形成更良性的互动。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/a04e661d565151c22d72e0c62493c797\" tg-width=\"930\" tg-height=\"634\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/>历史总是惊人的相似。英伟达、AMD这些当红明星公司，在上市之初、行业处于相对早期的阶段亦是面对着无人问津的局面。但在过去五年里，英伟达股价涨了13倍，AMD股价涨了13倍，涨幅的快速拉升是在近两年发生的，而这两家公司上市都是千禧年之前的事了，没有长线思维的投资人无法观察到技术储备带来的潜力。移动互联网时代，一夜成名的例子太多，但互联网的投资逻辑和硬科技截然不同。站在互联网与硬科技的交界处，AI的估值逻辑更显复杂。一方面它的基座是硬科技，周期较长、投入较大，长线思维；另一方面，当技术的拐点到来，它又像互联网，爆发式的增长值得期待。这其实是一种更为高阶的平衡术。在单一财务数据之外，资本市场需要更多元的维度去评估硬科技公司的价值，比如人才储备、技术积累、产业资源、团队文化等等。商汤2014年创办以来，累计拿下70多个全球冠军，600多篇顶级学术论文，拥有8000多项AI发明专利，在全球三大计算机视觉会议上发表的论文总数全球排名第一。在产学研结合方面，做了完整的人才培养体系，与MIT、港中文、浙大、交大、清华等都形成了合作。这些很难被量化的公司重要组成部分，恰恰是硬科技企业实现弯道超车的源动力。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/0563d96b4489874f26ee3cb930fa9163\" tg-width=\"930\" tg-height=\"516\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>未来走向何方？当下AI企业的状态和此前的SaaS有些许相似。早期，SaaS太新了，很难给出准确估值，但伴随着Salesforce等一批头部企业的上市，资本市场逐渐琢磨出一套可靠的分析指标，而这些思考维度又会反过来指引行业走向正确的发展路径。商汤上市，让资本市场看到AI公司的造血能力，也给后续资本市场对于硬科技类企业的估值提供了一个对标样本。从毛利率看，2018年、2019年、2020年及2021年上半年，商汤相应毛利率分别为56.5%、56.8%、70.6%及73.0%，逐年稳步提升。其经调整净亏损（非国际财务报告准则计量）分别为人民币1.5亿元、人民币11.55亿元、人民币7.08亿元及人民币5.78亿元，近几年明显收窄。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/1bfe40648ffa08f88cb5adaa2b0b4633\" tg-width=\"898\" tg-height=\"564\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>AI行业从一项前沿科技到现在大规模落地经历起起伏伏，在过去一年里，“元宇宙”等尚属于概念期的迷雾一时风头无两，待到市场少些许鼓噪，最终还是要看技术落地带来的实际变革。坚持长期主义的商汤在资本市场上取得突破，将有助于市场焦点回归到能落地、正在积累跬步的“实干企业”身上。更深层来看，当下的中国经济发展模式处于从人口红利向创新红利的转型期，移动互联网的增量红利逐步消退之后，是属于底层科技进步、基础研究追赶的时代。因此，AI、芯片、清洁能源、材料、量子计算等具有的变革性和引领性的领域里，研究者和创业者大有可为。七岁的商汤选择在这个时间节点上市，或许对其自身的发展来说只是小小的一步，但是对于行业来说意义重大——让市场了解商汤、认知AI、认知硬科技。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/5773d70c8a141532a64b6b61a86a1a0a\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>商汤CEO徐立在2021世界人工智能大会上演讲徐立在2018年的时候曾做出一个判断：现代企业的发展，在相同行业内做底层技术的，发展曲线在开始阶段可能会相对缓慢；而注重做商业模式或前端应用的，发展曲线往往会比较快，在最初会超过做底层技术并能快速见到效果。但两类企业的曲线会有相遇的时候，只要超过那个点再往后，一般是做底层技术的有更大机会。现在看来，AI已经走到了那个转折点。这既意味着更广阔的舞台上天高任鸟飞，也同样意味着更加严格、苛刻的目光审视。</body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/3b2be8352a2da2e1aeca513d0b204831","relate_stocks":{"00020":"商汤-W"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1129803651","content_text":"在过去一年的时间里，商汤、依图、旷视、云从、海天瑞声、云天励飞、格灵深瞳、云知声等“AI概念股”扎堆涌向IPO。在听了太多关于人工智能（以下简称AI）的坏消息之后，这个行业终于迎来了好消息。12月30日上午9点30分，商汤集团股份有限公司（以下简称“商汤科技”；股份代码：0020.HK）正式登录香港联合交易所。首日股价最高涨幅超过20%，市值超过1500亿港元。1月3日，商汤迎来上市之后的第三个交易日，股价延续前两个交易日的涨势。其开盘涨近9%，盘中股价继续拉升，涨幅一度超40%，三日累计涨幅近90%，总市值超2500亿港元。“AI第一股”上市三天股价翻倍，无疑给行业带来了信心。很难想象，就在20天前，商汤遭遇突然的“狙击”，原定于12月17日的上市计划被迫调整。商汤的成功上市给市场一个契机重新审视AI的价值。AI曾在Alpha Go战胜人类的时候享誉高光，也在层出不穷的新概念中身陷浮沉，从1956年那群计算机先驱在达特茅斯小镇的激烈讨论开始，一批批学者、科学家、创业者躬身入局，而人工智能业已走过一轮甲子。未来已来，那么在当下，AI基础设施化已是确定性趋势，AI将向何处去？现在又该如何判断AI企业的价值？商汤的成功上市意味着什么？下一个关键点是什么？行业的长期价值又该往何处寻？商汤正式登陆香港联交所平衡术：技术进步与商业化AI的进步从来都不是一蹴而就。总体来看，以AI技术为创业根基的企业经历了单纯追求技术进步的阶段，来到了兼顾技术进步与场景落地的应用阶段。而在这个阶段，AI企业的平衡术成为了评估其能力前景的重要维度——只有技术没有应用，产品再好也对商业世界没有意义；只讲应用没有技术，则是短视的竭泽而渔。在单纯拼技术的阶段里，技术人才是最为核心的竞争力。商汤创始人汤晓鸥是麻省理工的博士、香港中文大学多媒体实验室的创立者，曾是微软亚洲研究院视觉计算组的负责人。汤晓鸥在学界一呼百应的能力为商汤招揽了许多人才。截至2021年6月30日，商汤科技有40位教授、3593名科学家和工程师（包括250多名博士和博士生），占据了公司人数的三分之二以上。商汤CEO徐立曾在采访中开玩笑：“阿里巴巴从十八罗汉开始，我们从十八教授开始。”他也曾是港中文多媒体实验室的成员。也正是因为有了这些顶尖头脑，商汤才得以在AI竞赛的第一个阶段赢得一席之地。2014年3月，汤晓鸥的团队发布GaussianFace算法将人脸识别算法的准确率提高到了98.52%，突破工业红线，首次超越了人眼的识别能力（97.53%），也超过了Facebook发布的DeepFace算法(97.35%)。6月，实验室发布的DeepID系列算法，逐步将人脸识别准确率提升至99.15%。那一年，港中文多媒体实验室入选了世界十大人工智能先锋实验室，成为亚洲区唯一入选的团队。成立之后的商汤，2015年和2016年在ImageNet大赛上拿下多项冠军，并开始自主研发深度学习框架。商汤创始人汤晓鸥人才储备是第一步，但是AI的赛点在于落地，在于对未来场景的思考。博士坐镇的“天才AI公司”不少，通常带着光环出生，但是一开始切入的赛道，容易正面遇到互联网厂商的模式创新，如电商、O2O的发展大潮，导致之后需要长时间的恢复期。在2016、2017年，商汤就开始了与车企和手机厂商的合作，提供自动驾驶、人脸识别等技术。这无疑是艰难的。从实验室走出到应用场景中，技术遭遇水土不服。各行业客户的需求存在很大差异，导致人工智能解决方案往往定制化程度高，很难规模化、标化。越来越激烈的竞争又令行业进入价格战。随着资本热情的冷却，风口的转移，机器人、半导体、新能源等赛道的涌现让纯AI公司的光芒黯淡了不少。市场的冷静期给予商汤时间思考——如何最大化地实现技术的价值？AI-as-a-Service的路是否能走通？商汤的答案是——“平台化”。在招股书中，商汤将自身定位为一家“人工智能软件平台型公司”，商业模式是人工智能软件平台的销售，其中包括软件许可、人工智能软硬一体产品及相关服务，旗下有：面向智慧商业的SenseFoundry-Enterprise（商汤方舟企业开放平台）面向智慧城市的SenseFoundry（商汤方舟城市开放平台）面向智慧生活的SenseME、SenseMARS及SenseCare平台面向智能汽车的SenseAuto（商汤绝影智能汽车平台）四大平台这一平台体系符合商汤自2017年提出的“1（基础研究）+1（产品及解决方案）+X（行业）” 战略。不同于瞄准某一个行业，商汤的构想是在基础研究底层之上，赋能各行各业，在最大程度上发挥AI的价值。在AI落地时，产业认知、真实场景、业务需求等都是必不可少的，但是方式方法也同样重要。不得不承认，AI正从一门主要to B/to G的生意，向更广范围的to C领域延伸。这类生意的难点在于单价高、决策流程长、研发成本高、落地成本高、还要求技术提供方有很强的行业认知和服务能力，AI产品很难标准化，成本居高不下，企业的利润空间被无限压缩。商汤突破这一瓶颈的思路就是做平台。AI模型是AI技术应用于各行业、各业务场景的基础，但是AI模型的生产效率低，大多数工业级应用所需的高性能AI模型生产成本极高，所需的训练周期长。AI由此成为了一个人力密集的行业。平台化打法的优势在此突显。商汤的平台使之成为“AI工厂”，目的就是降低AI模型的生产成本，加速AI技术大规模地落地应用行业，走出难规模化的围城。而“平台化”的基石，是商汤耗时数年研发的SenseCore商汤AI大装置 ，徐立称之为“人工智能的粒子对撞机”。这是一个由算力层、平台层和算法层三部分组成的架构体系，三者之间互相连接、协同，使得AI模型能以自动化、自适应的方式进行生产和落地。在实际应用中，从前，因需而制的AI模型产出需要大量的人力，而SenseCore作为一个基础设施，自动化了研发的许多步骤，AI模型得以实现量产。SenseCore AI大装置的形成，是将原来基于项目定制化开发转向规模化落地的关键一步。商汤每年的商用模型数逐步提升，2019年生产1152个模型，2020年生产9673个模型，2021年仅仅上半年就生产了8377个模型。截止2021年6月30日，商汤累计产生超过22000个模型，适用于多个垂直行业。基于这样的高效率运营杠杆，所以商汤才能在这样的高研发投入下，增强盈利能力。SenceCore通用AI基础设施支撑商汤“AI工厂”的高效运转平台化的打法带来的另一个优势是有效解决应用中的“长尾问题”。这些长尾场景的特点是，范围广、差异大、频次低，往往缺乏大规模的数据，基于场景定制的思路，实现成本高，是以往难以全面覆盖的。但是AI大装置可以推动通用型技术的研发，弥补AI价值链中缺失的环节。据招股书数据，截至2021 年6月30日，商汤的AI软件平台已在超过15个国家及地区及多个垂直行业部署，客户数超过2400家，其中包括超过250家《财富》500强企业及上市公司，119个城市以及超过30余家汽车企业，同时赋能超过4.5亿部手机及200多款手机应用程序。极强的商业落地能力让商汤在营收规模上远超国内其他的AI公司。2018年、2019年、2020年，2021年上半年，商汤营收分别为18.5亿元、30.3亿元、34.5亿元，16.52亿元。过去三年间，商汤的营收是旷视的两倍，是云从、依图的三倍甚至更多。而其营收也已进入规模化增长阶段，最近半年同比增幅91.8%。AI的价值如何重估？不过，不得不承认的是，AI和所有硬科技一样，在研发方面的投入都是巨大的。从2018年至今年上半年，商汤的研发开支总和近70亿元，占营收比例为70%。而这也引出了新的矛盾点——研发投入高、周期长是以AI为代表的硬科技行业的特点，一级市场为技术潜力买单，但绝大多数投资基金本身也有时间周期和退出压力，当接力棒交到二级市场手里，AI面对的估值逻辑完全变了。二级市场更为“保守”，交易频率更高，这就使得二级市场的耐心稍显不足。一二级市场估值倒挂，迷茫之中，如何衡量AI以及硬科技企业的长期价值再次成为中心问题。如果以PS（市销率）为一个观察切口，你会发现AI在一级市场和二级市场上可谓“冰火两重天”——一级市场上，AI公司的PS倍数普遍在20倍以上。2020年，云从在上市前完成最后一轮融资后，估值接近250亿元。据其招股文件，同年预计营业收入为7.58亿元，对应PS接近33倍；据《2020胡润全球独角兽榜》，依图科技估值140亿元，2019年收入7.17亿元（2020上半年为3.81亿元），对应PS为20倍；云知声创办至今经历 8 轮融资，其一级市场估值达到 70 亿元，2019 年其收入为 2.19 亿元，对应 PS 接近 32倍；旷视2019年完成最后一轮融资，估值已达300亿元，2019年收入为12.6亿元（2020年前三季度为7.2亿元），PS约为24倍。但在二级市场上，PS倍数通常为个位数：安防巨头海康威视市值4893亿元，去年营收达635亿元，对应PS为8倍；智慧物联解决方案提供商大华股份市值706亿，2020年营收265亿元，PS仅为3倍；就连科大讯飞目前市值1230亿元，去年实现营收130亿元，PS为9倍。考虑到公司未来下一年营收的增长，公司PS倍数其实更低。截至1月4日，商汤收盘市值为2729亿港元，远超上市前的一些预测。由此可见，一方面，商汤是区别于其他垂直AI应用企业、海康、大华这类计算机视觉智能软硬件企业的新物种。另一方面，商汤的上市或许是拉小一二级市场差距的一次良机——头部公司用业绩说话教育市场，同时，二级市场更透明稳健的投资逻辑也将传导回一级市场，一二级市场将形成更良性的互动。历史总是惊人的相似。英伟达、AMD这些当红明星公司，在上市之初、行业处于相对早期的阶段亦是面对着无人问津的局面。但在过去五年里，英伟达股价涨了13倍，AMD股价涨了13倍，涨幅的快速拉升是在近两年发生的，而这两家公司上市都是千禧年之前的事了，没有长线思维的投资人无法观察到技术储备带来的潜力。移动互联网时代，一夜成名的例子太多，但互联网的投资逻辑和硬科技截然不同。站在互联网与硬科技的交界处，AI的估值逻辑更显复杂。一方面它的基座是硬科技，周期较长、投入较大，长线思维；另一方面，当技术的拐点到来，它又像互联网，爆发式的增长值得期待。这其实是一种更为高阶的平衡术。在单一财务数据之外，资本市场需要更多元的维度去评估硬科技公司的价值，比如人才储备、技术积累、产业资源、团队文化等等。商汤2014年创办以来，累计拿下70多个全球冠军，600多篇顶级学术论文，拥有8000多项AI发明专利，在全球三大计算机视觉会议上发表的论文总数全球排名第一。在产学研结合方面，做了完整的人才培养体系，与MIT、港中文、浙大、交大、清华等都形成了合作。这些很难被量化的公司重要组成部分，恰恰是硬科技企业实现弯道超车的源动力。未来走向何方？当下AI企业的状态和此前的SaaS有些许相似。早期，SaaS太新了，很难给出准确估值，但伴随着Salesforce等一批头部企业的上市，资本市场逐渐琢磨出一套可靠的分析指标，而这些思考维度又会反过来指引行业走向正确的发展路径。商汤上市，让资本市场看到AI公司的造血能力，也给后续资本市场对于硬科技类企业的估值提供了一个对标样本。从毛利率看，2018年、2019年、2020年及2021年上半年，商汤相应毛利率分别为56.5%、56.8%、70.6%及73.0%，逐年稳步提升。其经调整净亏损（非国际财务报告准则计量）分别为人民币1.5亿元、人民币11.55亿元、人民币7.08亿元及人民币5.78亿元，近几年明显收窄。AI行业从一项前沿科技到现在大规模落地经历起起伏伏，在过去一年里，“元宇宙”等尚属于概念期的迷雾一时风头无两，待到市场少些许鼓噪，最终还是要看技术落地带来的实际变革。坚持长期主义的商汤在资本市场上取得突破，将有助于市场焦点回归到能落地、正在积累跬步的“实干企业”身上。更深层来看，当下的中国经济发展模式处于从人口红利向创新红利的转型期，移动互联网的增量红利逐步消退之后，是属于底层科技进步、基础研究追赶的时代。因此，AI、芯片、清洁能源、材料、量子计算等具有的变革性和引领性的领域里，研究者和创业者大有可为。七岁的商汤选择在这个时间节点上市，或许对其自身的发展来说只是小小的一步，但是对于行业来说意义重大——让市场了解商汤、认知AI、认知硬科技。商汤CEO徐立在2021世界人工智能大会上演讲徐立在2018年的时候曾做出一个判断：现代企业的发展，在相同行业内做底层技术的，发展曲线在开始阶段可能会相对缓慢；而注重做商业模式或前端应用的，发展曲线往往会比较快，在最初会超过做底层技术并能快速见到效果。但两类企业的曲线会有相遇的时候，只要超过那个点再往后，一般是做底层技术的有更大机会。现在看来，AI已经走到了那个转折点。这既意味着更广阔的舞台上天高任鸟飞，也同样意味着更加严格、苛刻的目光审视。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":932,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"upFlag":false,"length":15,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"hasMoreComment":false,"orderType":2}