作者 | 曹亦卿

资本寒冬中，上岸之路变得尤为曲折。

哪怕是明星独角兽也不能幸免，前有WeWork的滑铁卢给所有冲刺者浇了一盆冷水，后有旷视科技被传估值难保、将推迟IPO。

虽然旷视否认了传言，但质疑的种子已经种下：冲击AI第一股的旷视，能否保住40亿美元高估值？

若将视线拉高，这其实并不是针对旷视一家的质疑。问号的背后，是AI技术企业们在现阶段面临的共同考验：如何推进商业落地和打开变现渠道，让技术创造价值。

从这个角度来看，作为CV（计算机视觉）四小龙中创建最早的一家，旷视科技的上市表现在一定程度上可视为AI赛道的晴雨表，对于有意向上市的其他独角兽来说同样意义重大。

质疑之下，备受关注的旷视能否顺利摘下AI第一股？

要说这一路走来，旷视创立的时间其实并不短了。

小米创立10年，如今已经位列智能手机行业全球Top5。旷视创立9年，却仍被定位在初创企业。这样的差距和两者分属的赛道密切相关。

虽然人工智能的发展也已经有几十年的历史，但真正接近于商用还是在本世纪。而这一轮的跃进更是2016年AlphaGo战胜李世石后，在资本力量推波助澜下达成的。

旷视就是这一波AI浪潮的重要参与者和既得利益者。

如今身处赛道顶端的CV四小龙中，一个很明显的共同点便是“学霸创业”。四家创始人中有来自香港中文大学的教授、交大的ACM世界冠军、麻省理工的博士后，也有从中科大毕业、又由中科院孵化的“国家队”，各路大神尽显神通。

而旷视的标签，是清华“姚班”。

创办于2005年的清华姚班，因其创始人、中科院院士、计算机科学家姚期智而得名。“姚班”的创建初衷就是在全国范围内选拔“学霸”，培养能与MIT等高校毕业生相竞争的顶级计算机人才——坊间习惯称他们为“天才”。

印奇就是其中一员。

江湖上有这样一个传言，1988年出生于安徽芜湖的印奇，在8岁时因报告文学《哥德巴赫猜想》而迷上了数学。

这样的故事颇有几分“都市传说”色彩，但有一点没有争议，那就是印奇在此后的求学生涯中一直是“别人家的孩子”，高二时就通过自主招生被清华姚班收走。

2010年，印奇前往微软亚洲研究院实习，并深度参与人脸识别项目。2011年，他前往哥伦比亚大学攻读计算机博士学位，专注于智能传感器方向。

正是这个时候，一则Facebook以1亿美元收购以色列人脸识别技术公司face.com的消息，让印奇惊呆了，“原来人脸识别这么值钱。”

看到这么一个巨大机会，印奇在攻读博士期间辍学，与同样出自清华姚班的唐文斌、杨沐开始了创业之路。

2011年10月，旷视科技成立。创始团队中，印奇主攻视觉识别，唐文斌负责图像搜索，而杨沐负责系统架构与数据挖掘。2012年，三人研发的Face云平台获得当年创业黑马大赛年度总决赛冠军。

姚班的出身为旷视吸引来了更多清华学子，聪明人的聚集效应逐渐显现。

同时，天才、冠军这样的字眼，很快抓住了投资者的眼球。

“这几百万先拿着，不够尽管说话。”2012年8月，旷视在成立仅一年之后，就获得了联想创投的数百万元天使轮融资。据说，当时联想创投总裁贺志强从旷视的办公室刚出门，就看到了同样想要前来投资的李开复。

李开复毫不吝啬对旷视的肯定，“他们是我多年来见过最强的团队，很多团队有一两个技术精英，旷视整个团队都是。这么强的团队让我想到了早期的苹果和Google。”

于是，一年后，旷视科技又收获了由创新工场和联想创投共同参与的数百万美元A轮融资。

创业者眼中，钱和人就是最基本的氧气和水。但想要发展，只有这些是不够的。

对于有着深厚技术研发实力的学霸创业者，获得早期投资并不是一件难事——真正的拦路虎在于商业化。

作为国内AI赛道最早一批进入的技术初创企业，早入局对其来说是硬币的两面。当时，人工智能就像天边的云彩，听起来高端，却难以落地。旷视面对的既是一片广阔的市场，也是一片空白的需求。

旷视是幸运的，遇到了敢于吃螃蟹的人，这个“人”就是支付宝。

2015年3月15日，在德国汉诺威信息展会开幕式上，马云亲自向包括德国总理默克尔在内的所有嘉宾展示了人脸识别支付技术，用刷脸替代了密码。

支付宝的人脸支付横空出世，而技术提供商旷视科技，也由此打响了自己的第一枪。

作为几乎没有竞对的“天选之子”，旷视的第一次商业化落地就得以与支付端的巨头合作，起点可以说是相当高了。

阿里与旷视成全了彼此，两者之间的联系也愈发密切，如今阿里系资本在旷视的股权占比总计已近30%。

背靠巨头，在获得资本输血的同时，也能获得优质的应用场景和资源。然而，旷视并不是阿里的独宠，CV四小龙中，除了具有中科院背景的云从科技，阿里已经向其他3家都抛去了橄榄枝。

抛开这点，旷视科技作为整个赛道上最早出发的企业之一，将它称为中国AI初创企业的探路者，并不为过。

而旷视所探的，就是技术商用落地之路。

在已经跑出来的CV头部中，旷视的商业化路径也是自成一派。与其他几家以金融、安防等政企业务起家不同，旷视的商业化落地发端于互联网应用。

在零售领域，旷视的技术服务于阿里“淘咖啡”无人店、好邻居便利店等场景；在手机领域，旷视的客户包括OPPO、vivo、小米、诺基亚、荣耀、锤子等厂商，其中ov和小米也是商汤的客户；在互联网应用上，旷视为美图秀秀、今日头条、滴滴、e代驾、神州租车等App提供人脸识别技术。

如今商汤也在消费级市场布局广泛，与旷视在客户上多有重叠。但两者的商业模式随着业务的发展，已经向不同方向分叉，走出了两种完全不同的路径：商汤布局平台化，而旷视则转向了物联网。

旷视的头炮就是人脸识别支付，此后的商业化之路也是从人脸识别发端。

2012年，三位创始人获得创业黑马大赛年度冠军的产品，正是基于云端的计算机视觉开放平台Face++。2015年，旷视科技与支付宝合作，通过提供 Face ID 解决方案实现人工智能技术商业化落地。

依托阿里云，Face++快速扩大了开发者队伍并不断提高人脸识别的精准度，并在支付宝之外还服务了美图秀秀、滴滴出行等互联网企业。

为了打造一个完整的智能生态，旷视选择积极向外开放。

为此，旷视将人脸识别云平台Face++升级成为人工智能云平台Megvii Cloud，为开发者提供人脸识别、文字识别、图像识别等AI能力的开放平台，用技术为开发者赋能。

Megvii，意指mega vision，直译即为“大视觉”——旷视想要将视觉的概念延伸到一切可见的实物，而不仅仅只是“人脸”。

在当时的旷视看来，Face++有海量数据积累，可以支撑开发者将图像识别技术应用到自己的网站、移动应用和智能电视等领域，远比独立开发的效率更高，也能让人工智能技术变得人人可用。

通过向B端企业输出技术，B端企业再将其转化为美图软件、人脸支付等产品，旷视的技术最终触及C端——这样的业务在如今旷视的财报中被称为个人物联网业务。

2016年，个人物联网业务收入占旷视总体收入的72.5%，典型的支柱型业务。而向开发者开放、赋能的旷视，其定位则看起来是一家纯粹的技术提供商。

然而，旷视的野心不止于此。

对于如今的CV四小龙来说，虽然都已找到了差异化的应用场景，但有一个关键领域是它们无论怎么寻求差异化也不能放手的蛋糕，那就是安防。

安防的宝贵之处不仅在于市场广阔，更在于其场景与计算机视觉技术有着几乎天衣无缝的匹配度：警务人员曾经在海量监控录像中寻找目标人物或物体的工作，就是如今AI取代的目标。

安防市场的需求天然存在，AI的进入只是早晚之事。

当时，比旷视晚成立一年的依图已经率先进入安防市场，从车辆品牌识别入手，获得苏州市公安局的青睐，并快速覆盖假套牌车识别、高架大货车识别、人脸识别等领域，在公安系统内得到认可。

而此时的旷视主营业务还是向支付宝等互联网企业提供技术支持。

为寻求转型，2015年10月，旷视第一次向硬件终端进发，推出智能摄像头产品。同年年底，旷视将业务扩展至城市物联网垂直领域。

旷视的城市物联网业务，除了面向政府机构提供安防能力，也包括智慧楼宇、智慧园区、智慧工厂、智慧交通等解决方案。不过，无论是面向B端还是G端，城市物联网业务的各个应用场景都有一个共同的关键词，那就是“摄像头”。

以旷视的大客户华润为例。旷视为其打造了覆盖写字楼、工业园区、住宅区的软硬一体化的解决方案。

在写字楼里，智能门禁、智能迎宾系统，可以识别2万名员工的考勤和通行，也可以完成日均3000名访客的管理。而在住宅区里，旷视的技术让户主在小区大门、单元门、楼层间、停车场等地点可以无感知非配合式刷脸进出，并可以预警陌生通行人群。在园区里，旷视则加强了特殊场景下的人脸识别准确率，比如工人安全帽遮挡脸部，户外弱光、雨雪、高温等恶劣天气干扰等等。

在这些应用场景中，除了软件端对于算法、算力和数据的要求，在硬件端也同样要进行匹配，其中最主要的产品就是摄像头，此外还有闸机、边缘服务器、云端服务器等。

在把重心从B2B2C的业务转向2B和2G的业务后，旷视的商业化关键词就变成了“物联网”，定位也从一家AI技术提供商转变为软硬件一体的解决方案提供商。

而个人物联网业务营收占比，也从2016年的超七成，降至2017年不足五成和2018年的二成左右。与之相对应的，城市物联网应收占比则从2016年的27.5%，逐年上升到53.6%和74%。

旷视变得越来越“重”了。

2018年底，在个人物联网业务和城市物联网业务之外，旷视再次把触角向外延伸，进军供应链物联网市场。

在这片新市场，旷视的关键词是“机器人”。直白来说，就是根据客户需求，赋予机器人自动拣选、搬运、分类、装货等能力。

此后，旷视还推出了机器人AIoT操作系统——河图。

目前，河图已经接入“腿、手、空间”三大系列机器人。顾名思义，“腿”就是负责搬运，就像京东不同载重量的无人机一样，河图的搬运机器人载重量也从数百公斤到数吨不等。“手”则负责抓取、拣选，“空间”机器人则是解决密集存储和随机存取的问题。

而河图系统是大脑，作用就是连接软件端和硬件端，按照任务分配资源、下达指令，实现整体效率的最大化。

至此，旷视走出了一条和其他几家CV初创企业都不同的重模式路径。

2019年1月，旷视正式宣布品牌升级，从“Face++旷视”到“Megvii旷视”，从最初的算法供应商升级为智能物联方案专家，从人脸识别平台Face++升级为系统化AI算法引擎Brain++，并宣布投入20亿元加速机器人场景落地。

摆脱人脸识别的限制，加码IoT布局，这是旷视想要为自己打造的“新人设”。

印奇把AIoT的操作系统分为三个圈，外层是对设备、机器人、传感器实现连接、控制，中层是实现对物理世界中人、物、场的数字化，最核心部分是实现感知、控制、优化的算法。

从硬件到应用场景再到算法，旷视想要打造的是一个AI为核，IoT为表的智能生态。

也是在这个时间点，旷视重新梳理了业务线，将此前城市管理、物流、零售、地产、手机、金融等垂直场景升级为个人物联网、城市物联网和供应链物联网三大业务。

明确定位、梳理业务，旷视重装上路，向AI第一股发起冲击。

此次招股书的发布，是旷视首次向市场进行公开汇报，也是国内AI赛道头部企业的第一次亮相。

不过，这次亮相并没有解决市场一直以来对AI商业化的疑虑。

首先，亏损是意料之中的。

据招股书，2016年-2018年，旷视科技分别亏损为3.4亿元、7.6亿元和33.5亿元，2019年上半年亏损52亿元。

对于巨额亏损，旷视科技指出主要是优先股的公允价值变动导致和研发投入。经调整后， 2018年净利润为3220万元，2019年上半年的净利润为3270万元，扭亏为盈。

但有一定需要注意，招股书中也指出，旷视在2018年获得的政府补贴为9200万元——也就是说，如果剔除政府补贴等非市场因素，正向净利润也很难证明旷视科技已经实现正向造血能力。

因此，配合现金流数据才能更好判断旷视的财务情况。

招股书显示，旷视在2017年、2018年、2019年上半年的经营现金流分别为-1.5亿元、-7.2亿元和-6.8亿元——现金流在报告期内持续为负且有扩大趋势，意味着旷视的造血能力还养活不了自己。

从经营维度来看，这样的数据说明旷视存在过高应收账款或存货的风险。

据招股书显示，在 2016、2017、2018 和 2019 年上半年，旷视的应收账款分别为 2260 万元、1.55 亿元、10.94 亿元和 15.45 亿元。

高额且持续放大的应收账款，与旷视转向并倚重城市物联网业务有很大关系。

政企客户交付周期长，赚钱速度跟不上放款速度是安防领域的常态。可以预见的是，如果继续保持目前的营收结构，应收账款将会继续增长。

而在存货水平方面，旷视的存货主要是摄像头、边缘服务器、传感器以及相关组件等设备，存货水平的提升与旷视转向重模式的战略分不开。

从算法提供商转向软硬一体的解决方案提供商，对旷视的现金流提出了更高的要求，扩大规模和保证资金链之间存在紧绷的制约关系。

显然，这并不是一份能让投资者动心的财务数据。

招股书中的亏损与负现金流，再一次将AI落地问题提到台面上。

AI领域有一个共识，离开应用谈技术的AI都是耍流氓。商业化落地难一直都是AI企业绕不开的灵魂拷问。

但客观来看，亏损和负现金流并不能一棍子打翻旷视的商业化布局。事实上，旷视的营收也在持续上涨。

在 2016、2017、2018 和 2019 年上半年，旷视科技的营收分别为6780万元、3.13亿元、14.27亿元和9.49亿元，保持高速增长。

在具体业务上，2019年上半年，个人物联网、城市物联网、供应链物联网三者各自营收占比分别为21.8%、73.2%和5%。其中，合计占据95%份额的个人和城市物联网业务，毛利率都超过了60%。

即使如此，由于高额的研发费用，旷视依然入不敷出。

2016年-2018年，旷视的研发费用为7816万元、2.05亿元和6.12亿元，占营收的比例分别为115.3%、65.6%和43.0%；2019上半年，4.68亿元的研发费用占营收的比例为49.4%。

没毛病，技术企业当然不能在研发费用上节衣缩食。

从以上这些数据综合来看，旷视的确已经实现了不错的造血能力，但由于研发费用、应收账款等因素，旷视在短时间内显然难以实现正向现金流以及漂亮的盈利。

如此一来，融资节奏对于转型重模式后的旷视来说，就变得非常关键。

据招股书显示，旷视成立的8年时间里，累计融资13.49亿美元。在D轮融资后，其估值已经达到40亿美元。此次上市，也是旷视再次主动寻找外部输血的动作。

而要想上市，一个好故事在某些层面上比财务数据更能打动人。

“5G是小儿科，未来最大的机会是人工智能。”被任正非“翻牌”的人工智能，虽然在商业化层面如今尚没有完全证明自己，但它的想象空间是毋庸置疑的。

但在转型重模式之后，究竟是物联网企业还是人工智能企业，成了市场对旷视的质疑。事实上，前文已经谈及，旷视打造的是以AI为核、IoT为表的生态，软件并进，针对特定场景打包提供一整套解决方案。

但市场情绪是旷视不得不考虑的一个风险。就像以互联网企业标签上市的小米，上市至今股价已经腰斩，正是实质与标签不符所带来的副作用。

而如今越做越“重”的旷视，冲击AI第一股的背后，是否同样存在类似的落差，还是一个问号。

除了定位问题外，聚焦业务本身，旷视也有阶段性问题。

在个人物联网业务上，旷视的客户主要是手机等硬件厂商和互联网企业。就前者来说，苹果的视觉处理技术完全自研，而头部安卓手机厂商的视觉算法大部分都采用自研与外购并进的方式。而且，行业大趋势正在向自研转变，来追求软硬件之间更强的匹配性。

而在互联网企业客户上，BAT、字节跳动等巨头都在加码AI，拥有很强的自研实力，而其他应用则市场空间有限。

由此可见，个人物联网业务目前的天花板并不高。

更何况，旷视已经占据了这块市场不小的份额。据灼识咨询报告显示，在个人物联网方向，按2018年收入计算，旷视是中国最大的云端人脸识别身份验证解决方案供应商，占据逾60%市场份额。

市场空间有限，不足以撑起想象空间。

而在如今的主营业务城市物联网上，旷视则面临政企客户的通病：应收账款的滚雪球效应。但也必须要承认旷视模式的优越性，软硬一体的解决方案是客户更青睐的产品形式，针对具体场景进行适配，也能最大限度地保证整个场景的自洽。

在刚开始不久的供应链物联网业务上，若不是有河图系统还在提醒人们这背后的AI元素，越来越“重”的旷视则几乎走上了一个硬件厂商的路径。

若以AI企业来定位，旷视走出了独特的“重模式”。而若以物联网企业来定位，旷视的AI技术含量又是毋庸置疑的。

以此观之，面对AI落地难这个问题，旷视已经给出了自己的答案：物联网。

只不过，如今仍处于技术研发、教育市场、战略转型的初期，旷视需要持续投入来搭建AIoT的基础设施。收割期还远没有到来，入不敷出是必定的。但这是技术企业成长期的普遍规律，急不得也绕不开——随着时间推移、市场累积能解决的问题，都只是阶段性问题。

然而，随着时间推移，泡沫也会破裂。

近年来，人工智能一词如高岭之花，受到资本追捧的同时，却又只可远观、难以看清。如今，随着热情渐渐冷却，市场逐步回归理性，对技术商业化的要求正成为市场评估AI企业的重点——如今身处赛道头部的独角兽，都是在艰难穿过技术商业化的荆棘丛后，才有了如今的光环。

狂热褪去，在这个过程中，泡沫正在破裂。

估值40亿美元的旷视、估值70亿美元的商汤、估值100亿美元的优必选，这些高估值的AI独角兽们在登陆资本市场的过程中，都将被冷酷的市场戳破泡沫。

但从另一个角度来看，泡沫破裂也只是阶段性问题——但这是只有追求长期价值的企业才有资格谈的“阶段性问题”。

能否把握好节奏、夯实地基，熬过阶段性问题，一步步顺利走到柳暗花明之处，对于旷视来说仍然是一个挑战。