解析科创板AI第一股之后，CV头部玩家的上市迷思

7月22日，计算机视觉行业算法服务提供商及解决方案供应商——虹软科技，成为登录科创板的第一家AI公司。开盘价为每股86.50元，较发行价上涨199.52%。虹软科技发行价格为每股28.88元，发行市盈率为74.41倍。

为什么是虹软？

根据招股说明书，虹软科技2018 年全球出货量前五的手机品牌中，除苹果公司完全采用自研视觉AI算法外，其余安卓系统手机包括三星、华为、小米、OPPO 的主要中高端机型均搭载有虹软的智能手机视觉解决方案。

除了以上“四大”之外，魅族、索尼、中兴、传音、联想、摩托罗拉、HTC、华硕等手机厂商也均采用了虹软的算法。在手机行业的视觉AI算法上，虹软是绝对的No.1。

基于在智能手机的长期耕耘，虽然截止到2018年年底虹软只有569人的规模，当年却创造了4.545亿元的营收，人均营收79.9万元，是一家典型的“小而美”的公司。

根据虹软在招股书中列举，人脸分析、人体分析、行为分析、人脸识别、手势识别、活体检测等30项核心技术，全部来自原始创新。而这些核心技术应用广泛，可以根据不同的行业和场景的需求开发相应的功能。截至2018年12月31日，虹软在视觉人工智能领域拥有专利129项（其中发明专利126项）、软件著作权73项。

虹软核心技术的应用场景范围
 

这些大量的底层算法技术，为虹软提供了强大的产品化能力。这也是虹软与BAT和商汤、旷视等竞争对手相比最大的优势。

CV头部玩家的上市迷思

人工智能技术处理的数据类型主要包括文字、语音、图像和视频四大类。根据Cisco的研究，到2022年全球线上视频流量占总流量的比例将从2017年的75%上升到82%，线上数据将越来越被视频数据所主导。以图像和视频为主要处理对象的计算机视觉（CV），被认为比以文字或语音为主要处理对象的其它人工智能技术，具有更加丰富的应用场景和商业化价值，也是人工智能目前落地应用最为成熟的领域。

在这一领域，与虹软这样在智能手机稳扎稳打的老牌企业形成鲜明对比的，是获得巨额融资迅速抬升估值的独角兽企业，被并称为CV四小龙的商汤、旷视、依图、云从，以及云天励飞、格灵深瞳等。

目前，CV初创企业的主要技术为人脸识别、图像识别等，落地于安防、金融等领域，并在交通、医疗等领域积极布局。其中，安防在CV市场规模最大，成为必争之地。

与虹软的上市之路相比，这些初创企业何时上市、在哪上市，显得迷雾重重。

2019年之初，就有媒体预测今年会是AI企业上市大潮重要的一年，然而一年已过大半，发展并非如此，尤其最近CV领域传来的旷视上市疑云、格灵深瞳跌入谷底等消息，使整个行业更显扑朔迷离。

科创板宣布创立以来，业界就纷纷猜测AI独角兽企业会借机上市。出乎意料的是，被猜测的公司纷纷否认。有业内人士认为，这些头部企业不急于上市，一是为了保住估值，因为一旦把核心技术、项目等来龙去脉完全写入招股书中，估值很可能会缩水。此外，在一级市场受热捧的明星们，非常清楚上市之后所面临的一些限制，反倒不如再多融几轮来得实在。

被戏称为“融资机器”的商汤，最新估值为60亿美元。在上市这件事上，商汤口风一直很严，只承认“有上市计划，但并无具体时间表。”

以40亿美元估值紧随其后的旷视，上市传闻一传再传，不过目前几乎可以确定正在为港股做准备。据国内媒体通过多个信源了解到的信息，旷视正筹备于今年之内赴香港上市，并积极考虑采用“同股不同权”架构，距离上市已非常接近。

以33亿美元估值位居第三的云从，今年3月曾回应“如果上市，肯定选择国内上市。但不考虑创业板，而要满足主板上市要求尚需很长时间修炼内功，科创板的出现，提供了一个很有吸引力的选项。”

估值21亿美元的依图，有媒体报道称大概率会在科创板上市，但时间未定，不急于上，目前还没有IPO准备。

今年3月完成B轮融资的云天励飞，虽然关于此轮融资的具体金额和估值没有公开，但从知情人士处传出消息，该公司已启动新一轮融资，并启动年内冲击科创板的准备。

种种迹象表明，我国人工智能产业正在经历从战略规划到落地实施的推进过程，企业与资本市场的深入结合，既是趋势，也是需求。

对初创公司来讲，资本所能带来的助力主要有两点：融资和资源配置。资本市场可以为AI企业进行股权融资和债权融资，还可以支持企业上市优化资源配置，包括通过股权激励等多种工具建设人才队伍，多渠道布局AI产业链等。

但从我国AI产业发展现状来看，大量的AI创业公司其实还未找到合适的、明确的应用场景。就算成熟如计算机视觉应用领域，初创企业们仍处于努力实现自身价值与估值相匹配的路上。虽然有部分企业宣称已实现盈利，但整个行业依然处在高投入、高研发的烧钱阶段。科创板首批25家企业中，虹软科技研发投入占比高达32.53%，位居第一，是AI硬科技企业的典型代表。

但换个角度看，上市“造福神话”未来临之前，这些初创企业适度保持饥饿感，也是一种更为理性的选择。当做到有稳健的商业营收，有很健康的增长，具备极具竞争力的产品，再去上市，也是对二级市场的股民负责。毕竟，一个好的产品远不止于技术本身，从技术驱动到产品落地，成功是一条漫漫长路。

再退一步说，上市不是必须要闯的独木桥，也不是检验成败的唯一标准。坚持不上市的华为，谁会说他没有实力？

CV企业如何打破瓶颈？

从1966年MIT首次建立The Summer Vision Project学科，到2012年深度学习算法得以成熟应用（2012年，采用深度学习架构的AlexNet模型，以超越第二名10个百分点的成绩在ImageNet竞赛中夺冠），再到如今，在AI技术的推动下，视觉使人类得以更好地感知和理解世界。

IDC预计，到2022年，中国计算机视觉应用市场规模将达到146.08亿元人民币。计算机视觉在移动设备、自动驾驶汽车、智能家居以及行业自动化领域的应用将实现超过80%的增长。

尽管行业迎来井喷式发展，但计算机视觉确实遇到了一定的技术瓶颈。有专家认为，目前计算机视觉的应用，主要是从图片、视频中识别内容，是一个通过标记好的数据学习从输入到输出的映射关系的过程。这样简单的模式距离人类智能还很遥远，如果想要再继续发展的话，必须在方法论上寻求突破。

下一步，深度学习的进步、计算机存储的扩大以及可视化数据集的增加，对于计算机视觉技术的发展都至关重要。

而除了技术本身的瓶颈，战略布局、商业逻辑的危机感也是兼而有之。哪怕是对于已经上市的虹软。

2016-2018三年内，虹软科技智能手机业务收入分别为1.74亿元、3.14亿元和4.39亿元，占公司主营业务收入比例分别为 67.93%、91.27%和 96.57%，比例逐年提升。而2018年，汽车等IoT产品为虹软带来的营收为367.95万元，仅占当年营收的0.81%。

对于正在下滑的、以及越来越走向集中的手机行业，这样的业务比例对虹软是潜在的危险。更何况，在人脸识别、人脸捕捉等领域，手机厂商也在与商汤、旷视等竞争对手开展全面合作。

为了进入更多的垂直领域，虹软选择将算法开放，并以行业整合者的身份入局，将芯片方案商、模组厂商、设备整机方案商进行全面资源整合，赋能成为产品方案商、解决方案商、系统集成商，并由他们进一步赋能各个细分场景中的 AI 开发者，打通整条垂直产业链。

据了解，发行上市募集到的资金，虹软计划用于智能手机视觉之外的解决方案，例如智能驾驶视觉解决方案，以及 IoT 智能设备视觉解决方案、光学屏下指纹解决方案等其他领域。不过，作为后来者的虹软能否在这些领域打开局面，恐怕还有待观察。

没有谁能准确预测下一步的发展轨迹，但是从计算机视觉在安防领域所发挥的价值来看，它完全可以改变行业的价值属性、商业模式。可以预测的是，软硬件一体的解决方案更具竞争力，未来会有更多的硬件+软件、应用+技术的融合方式，传统的行业企业也会越来越多地与初创公司合作，携手打造落地解决方案。