商汤的另一面

    撰文 ｜ 文烨豪  
    编辑 ｜ 王   潘
    作为AI行业的龙头企业，商汤科技当下受市场关注的程度，说是AI赛道的“晴雨表”也不为过。这使得其无论是融资还是上市，一举一动均为外界所津津乐道。
    而商汤科技限售股解禁后的股价波动，再度引发了外界对AI赛道的质疑与担忧。一夜之间，互联网语境就为曾盛极一时的AI赛道钉上了“袪魅”的标签。
    在此背景下，商汤科技可谓动作频频，不仅在解禁当日公告宣布管理层延长股份锁定期，亦在近日以1407万港元回购670万股。值得注意的是，这是商汤上市以来的首次回购。
    从商汤的视角来看，前述动作动机有二，一是消弭市场噪音，缓解外界对AI的悲观情绪；二是从公司层面表露对股票价值、业务前景、战略及长远发展的信心。
    一面是互联网语境的“袪魅”，一面是公司层面的“自证”。在当下这个噪音弥漫的市场，双方究竟谁更加清醒？
    AI没有鬼故事
    其实，在商汤股价波动之前，市场对于AI赛道的质疑声就从未消停过。
    AI玩家们大规模IPO前，“看衰派”主要针对明星企业们的财报开炮，指责其迟迟未能摆脱亏损的泥淖；而随着商汤、云从陆续上市，更为直观的股价表现瞬间成为了质疑的焦点，无论是格灵深瞳还是寒武纪，抑或是股价波动的商汤，均被推至舆论的风口浪尖。
    
    市场低迷、中概股普跌的大环境下，大众为何会对AI玩家格外严苛，或许同其背负的高预期有关。
    曾几何时，人们对于AI的讨论度丝毫不亚于当下的元宇宙及Web3．0，彼时，令大众焦虑的“AI取代论”更是层出不穷。 而今，面对AI企业们不算靓丽的业绩报表与股价表现，看客们已将AI视作跌落风口的“猪”。
    事实真是如此吗？抛却浅层信息带来的干扰，尝试去理解其背后的深层逻辑就会发现， AI赛道其实也没有那么多“鬼故事”可言。
    以AI龙头商汤科技为例，首先需要明确，商汤科技还未实现盈利，及解禁后的股价波动均是客观事实，既然“结果”毋庸置疑，那自然是“原因”方面引起了大众的误解。
    从股价来看，商汤股价波动实际上是基于禁售期前后流通股的变化，解禁前，商汤自由流通的股份占总股本不到2％，而解禁总量涉及252．87亿股，占其总股本的75．91％。显然，这并非“泡沫”破碎导致的崩盘，而是放量、流动性降低的结果，尚属意料之中。
    其次，针对老生常谈的亏损问题，市场亦对商汤存有误解。单看亏损额，商汤2019年－2021年分别亏损49．6亿元、121．6亿元、171．4亿元，但其中需要考虑到公允价值变动带来的异常扰动，所谓的大额亏损很大程度源于财务规范层面的操作，而非商汤的实际业务亏损。剔除公允价值变动，商汤2021年经调整亏损净额仅14．2亿元。
    一旦理解了前述两层逻辑，我们就会发现，笼罩于商汤科技的行业阴云其实并不可怕。事实上，面对互联网语境的质疑声，投资机构已经给出了与之相反的结论。
    限售股解禁事件后，除商汤自身宣布回购外，汇丰、光大等多家机构给予商汤增持评级，中平资本、鼎晖投资等早期投资者亦发声力挺，表明对商汤长期发展前景的认同。中平资本方面曾指出，商汤的股价波动为长期投资者在人工智能领域的布局提供了难得的入场机遇。
    在消极情绪充斥的当下，这或许会被解读为机构抱团为商汤站台，但倘若分析商汤业务层面的转变，投资机构的预判与评级则并不显“空洞”，反而有迹可循——洗去“浮华”的商汤，正在重塑AI信心的路途上。
    商汤何以自证
    商汤回购、机构给与增持评级，投资人看好表态的背景下，评估商汤是否“自证”成功，俨然需要回答AI产业的两大亘古难题——财务表现及商业化落地进程。
    业绩表现层面，2021年，商汤科技营收47亿元，同比上涨36．39％；毛利达32．78亿元人民币，同比上涨34．77％，继续保持增长态势。
    
    不过，财务数据的增长只是结果，业务层面的脱虚向实才是主因，这亦是重塑AI信心的核心逻辑。
    回看国内AI赛道过去的十年，商业化难题无疑是横亘在产业发展路径上的一座大山，这亦是商汤这类脱胎于实验室的AI企业此前所存在的共性问题：技术跑在商业化前面，却难以适配到行业，商业化出口亦略显单一。
    以AI赛道四家头部企业为例，四位玩家均起家于CV（计算机视觉）赛道，不免有人调侃，AI厂商兜兜转转还是“摄像头”那点生意。调侃归调侃，倘若真要深究，CV方向细分场景众多，单论人脸识别与医学图像分析两种场景便足以打破同质化滤镜，岂可只用“摄像头”一词来简单概括。
    调侃的背后，或许出于外界仍保有AI产业“沉溺于科研而忽视落地”的刻板印象，毕竟在大众认知里，AI尚属“空中楼阁”，同其生活场景仍显得割裂。殊不知，当下的AI赛道变得更加多元，悄然分布在各个为人熟知的领域。
    比如主打“标记我的生活”的小红书，同知乎、贴吧这类UGC内容社区相比，更着重于图文混合输出的小红书在照片呈现、美化方面优势显著，这也使之成为备受用户喜爱的“种草”平台。
    表面上，小红书同AI看不出任何关系，实际上，小红书用户每每通过其丰富的图文创作工具编辑内容，就会使用到来自商汤的关键点跟踪、高级美颜、贴纸特效等技术。
    再比如工业领域，上至铁路、电网等工业基础设施的智慧化管理，下到流水线的产品缺陷检测，以及产线工人的生产安全防护，商汤AI工业引擎的应用随处可见。
    而在关乎温饱问题的农业领域，AI的价值正在逐渐释放。以小麦生产监测场景为例，过去常用的遥感影像技术很容易将小麦与其他农作物混淆，监测效率也很低。商汤则是将自身AI能力与遥感结合，不仅能精准识别小麦分布，亦能准确监测小麦生长变化，从而提升监测治理效率。
    同样的逻辑，亦体现在商汤科技新业务线的两大主角——智能汽车与元宇宙中。二者均为当下最火热的赛道，不免让人怀疑是否有着“蹭概念”的意味，但随着商汤各端场景的落地，外界的猜疑也越来越少。
    事实上，虽说商汤智能汽车事业群在今年一季度方才成立，但SenseAuto商汤绝影智能汽车平台打磨已有5年之久，光是2021年，其便同超过30家车企建立合作关系。
    本田中国两款纯电首发车型里，就不乏商汤的身影。据悉，其搭载的“DMC驾驶员状态感知系统”能够感知驾驶员疲劳驾驶、驾驶分神等行为，并通过人车交互系统及时预警，有效规避行车途中的危险情况。该系统正是基于SenseAuto商汤绝影智能汽车平台的AI感知算法能力构建而成。
    如果说，推进智能汽车业务，是商汤科技对当下风口的把握，那押注路途更长远、更曲折的元宇宙，便是商汤基于长线思考的增长逻辑。
    不过，相比跑在路上的智能汽车，元宇宙尚处雏形阶段，就像商汤CEO徐立所说：“在元宇宙当中，我们更难找到所谓的答案。”
    面对巨大的不确定性，商汤选择的打法是多线布局。文创方面，商汤借由AI＋AR技术将徐悲鸿名作《宋人匹马长啸词意》等艺术藏品重塑为数字文创产品，上架至旗下的数字猫文创平台；技术范畴，商汤接连步入虚拟人、线下AR／MR等领域，通过SenseMARS火星混合现实平台的能力打破虚实边界。
    众多元宇宙场景中，同智能汽车交融的商汤AR小巴正在扮演更加重要的角色。虽说AR并不是什么新鲜事，但受限于技术及成本，此前的AR应用往往偏向实验性质，不仅在内容上过于粗糙，产品端也缺乏实用价值。
    商汤AR小巴则不然，其以车窗为屏幕，将车外航拍、车内录屏等多种画面组合为虚实相生的视觉奇景，乘客只需在车内即可一览各种城市人文景观，实现了AR技术沉浸感与功能性的平衡。
    不管是DMC驾驶员状态感知系统，还是AR小巴，都不难窥见商汤科技AI哲学的转变——将一篇篇论文，升级为一个个应用场景。
    基于此，商汤向智能汽车与元宇宙挺进，或许并非像外界猜测那般漫无目的地追风，而是在充分思考“AI能做什么”后给出的行业解答。这也意味着，当下的商汤科技已然从“实验室”走出，向一家成熟的AI企业演进。
    年轻的AI，仍需耐心
    尽管商汤已通过多元化的落地案例“自证”成功，但AI产业仍将面临漫漫长路。
    举一个简单的例子，尽管AR小巴能自主接驳乘客，但其自动驾驶仅限于划定范围内的固定路线，并不满足互联网语境对自动驾驶的终极预期。换言之，AI具备价值虽是确定性的，但现阶段AI产业距离普罗大众的终极目标尚有差距。
    
    只是，不同于一夜迸发的“商业灵感”，技术领域的演进从始至终都需要堆砌金钱与时间。
    根据Gartner所提出的新兴技术成熟度曲线理论，新兴技术从诞生到落地，都需要经历萌芽期、期望膨胀期、泡沫破裂低谷期、稳步恢复期及生产成熟期五大阶段，而这一过程尤为漫长。这也是为什么时空跨越40年，《银翼杀手》里的仿生人瑞秋却仍只能存活于科幻电影里的原因。
    除技术进程缓慢外，AI产业还面临着“商业化瓶颈”，这里所说的瓶颈并非厂商们找不到商业化出口，而是业界基于成本与效益的矛盾，暂不愿为“不经济”的解决方案买单。毕竟对于中小企业老板而言，最关心的不是技术多么先进，而是能不能只花小钱，就把大事办了。
    显然，当下的AI应用很难达到老板们的预期，不然也就不会有“AI祛魅”一说了。这背后的逻辑则在于，AI厂商难以满足各行业、公司迥异的商业化需求。
    以CV场景为例，由于AI厂商们欠缺量产高可用AI模型的能力，海量数据标注清洗仍需人工来完成，俨然沦为“人力密集型产业”，导致解决方案成本较高，难以切入更广泛的市场。这一点从各家AI厂商的财报即可一窥究竟——ToG业务始终占据着半数江山，长尾场景则难以登上台面。
    但换个思路，一旦有玩家端出可用性、经济性皆具的“杀手级技术”，便可突破当下的桎梏。一众AI企业高额投入的目的就在于此，毕竟谁能率先走出“黑障区”，谁就能吃到螃蟹。
    环顾整个AI赛道，第一批吃到螃蟹的玩家一定是当下布局最为完善的厂商，商汤无疑就是其中之一。究其原因在于商汤找准了AI落地的正确路径——平台化。
    早在两年多以前，商汤便高举“平台化”大旗，寻找摆脱行业内人力密集现状的出口。时至今日，商汤已然搭建起涵盖算力层、算法层、平台层的SenseCore AI大装置，将战略落实到实际应用领域。
    据悉，商汤AI大装置具备完整的、规模化的算法生产能力，基于此，AI解决方案成本降幅明显，进而使各行各业的企业在预算有限的状况下进行AI部署，实现AI的规模化落地。
    而众多案例中，商汤AI在《星际争霸2》游戏中的表现值得一提。
    由于特殊的游戏机制，一直以来，《星际争霸2》的对抗强度在一众游戏中都属“天花板”般的存在，过去的AI技术只能通过作弊勉强达到普通玩家的水准——曾在围棋项目击溃人类的“阿尔法狗”，初探《星际争霸2》时甚至不敌游戏内置的“简单人机”。
    而借由AI大装置，商汤的AI模型DI－star仅用5周的时间便完成了约一亿局对战，最终在同人类顶尖职业玩家的对局中展露出不逊于一线职业选手的微操与决策能力。而这样的决策智能，未来可以在智慧交通领域海量的决策型AI应用场景中发挥奇效。
    数据显示，基于AI大装置，商汤科技每位研发人员年均生产商用模型数量从2019年的0．44个陡增至7．96个。可见，商汤AI大装置实现了AI模型生产效率与可用性的双重提升。
    长期主义的坚持、对AI商业化的由虚向实，对AI基础设施的不懈投入终达成AI模型工业化量产，等等这些均表明，当下的商汤，已不再是互联网语境里那个技术“裸泳”的愣头青。相反，不惜用利润为技术进步买单，其自身也正逐渐迈入“收获季”。行业和市场，在多维度审视AI路上玩家们的同时，也应该给予其更多时间。