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云从科技争AI第一股:高光背后存隐忧 未曾公布核心财务数据

时间:20-09-01 04:11    来源:新浪

云从科技争AI第一股 高光背后存隐忧

时代周报记者 范文茜 发自广州

过去几年,AI技术已成为资本市场最为热捧的领域之一。融资大战尚难分胜负,AI独角兽企业又纷纷释放上市信号。

近日,据广东证监局官网披露,作为国内“AI四小龙”之一的云从科技已办理上市辅导备案登记。这意味着,继商汤科技、旷视科技被爆出IPO之后,云从科技也正式启动上市流程。

针对上市筹备情况、是否将在科创板上市等问题,8月28日,云从科技相关负责人对时代周报记者表示:“目前没有更多可以透露的信息”。

5月14日,云从科技完成18亿元的新一轮融资,投后估值或超250亿元。在此之前,公司于2019年12月已进行了股份制改革,名称由“广州云从信息科技有限公司”变更为“云从科技集团股份有限公司”。

有业内人士分析认为,完成股份制改革是上市前的重要环节,云从科技有望在2020年到2021年完成上市,成为国内AI企业第一股。

近日,多位行业专家在接受时代周报记者采访时表示,这两年人工智能企业上市迫切的原因主要有两个方面,首先是行业级落地项目一般周期较长、研发成本高,很多公司暂时还处于亏损状态,上市能够带来持续的现金流;其次,从投资周期来看,一般5年左右是投资的退出期,投资人对被投企业上市有比较强烈的期待。

但目前,人工智能企业上市的前景并不明朗。旷视和商汤此前被传出上市折戟,AI产业链企业嘉楠科技(美股)、虹软科技(688088.SH)也出现了上市破发、股价腰斩的窘境,AI融资热背后,技术落地能力较弱、盈利困难、估值过高等问题也逐渐暴露出来。

国字号投资机构背书

在官网介绍和对外传播中,云从科技引以为豪的一个身份是“人工智能国家队”。

天眼查数据显示,云从科技成立于2015年,是“AI四小龙”中成立最晚的一家,专注计算机视觉方向。创始人周曦出身于中国科学院重庆研究院,云从科技由中科院人脸识别研究团队孵化而成,团队多次参与国家重大基础项目建设。

2017年以来,云从科技公开披露了至少有8轮融资,没有美元基金的注入,却不乏地方政府基金和国资机构的身影,比如广州基金、中国互联网投资基金、长三角产业创新基金等。

得益于众多国字号背景投资机构背书,云从科技在成立不到5年时间内,获得较为稳定的客户资源,并快速抢占市场先机。

与不少同时期的公司从C端切入不同,云从科技在创业初期就把业务方向放在To B和To G,重点布局安防(智慧治理)、金融两大行业。

上述云从科技负责人对时代周报记者介绍,凭借行业顶尖的人脸识别、跨镜追踪ReID等技术,云从科技已服务400家银行14.7万网点、30个省级行政区公安、80余家机场,实现银行日均比对2.16亿次、公安战果超5万起、机场日均服务旅客200万人次。

据艾媒咨询发布的《2019年中国人工智能产业研究报告》,安防和金融领域已成为人工智能赋能实体经济市场份额最多的前两大领域,占比分别为53.8%、15.8%。

8月30日,艾媒咨询CEO张毅告诉时代周报记者,云从科技一开始就找准了市场,除技术实力,在应用落地方面也是在整个行业里面,走得比较靠前的。

在张毅看来,相较于其他几家AI独角兽企业,云从科技的优势和特点在于“根正苗红”—创始团队中科院体出身、纯内资的投资方背景、丰富的政府客户资源和订单。这些因素或许能帮助其上市之路走得更为顺畅。

但能否让二级市场为其买单,则要视乎其核心竞争壁垒、财务数据、发行定价是否合理等因素。

未曾公布核心财务数据

事实上,云从科技的发展前景也面临不少隐忧。

8月29日,IT产业分析师付亮对时代周报记者表示,对于云从科技等做计算机视觉的AI企业来说,安防科技是一块诱人的蛋糕。

目前,海康威视(002415)、大华等传统巨头仍占据90%以上的安防市场,已建立起成熟的产业链。

虽然AI公司在视觉技术和数据分析能力方面或许更胜一筹,但眼下还很难撼动传统公司的市场地位。

“前有海康、大华等巨头,后有商汤、旷视等友商激烈厮杀,云从科技未来要想扩大在安防领域的市场份额,并不容易。”付亮说道。

除外部竞争外,在盈利能力方面,云从科技也尚需打个问号。

8月29日,易观智库高级分析师肖菲在接受时代周报采访时表示,目前国内不少人工智能公司还处于大量投入阶段,并不具备大规模商用和盈利能力。

在同一赛道的公司里面,目前只有旷视科技在2019年的招股书当中公布了营收数据。

2016―2018年,旷视科技营业收入由6780万元依次增至3.13亿元、14.26亿元。

但由于持续投入技术研发,亏损也随之扩大,三年间公司分别亏损3.4亿元、7.58亿元及33.5亿元。

云从科技联合创始人姚志强曾对外透露,云从科技营收年复合增长率在300%左右,但公司未曾公开营收和净利润等核心财务数据。

解决行业共性难题

据肖菲分析,阻碍AI企业盈利的很重要一个原因,是业务规模化和标准化的举步维艰。

她表示:“目前AI企业切入B端包括G端,基本是做定制化服务。每服务一个新客户,可能都有全新的需求和数据,需要专业人员提供点对点的服务,造成了高昂的边际成本。”

在提供服务的过程中,AI公司对业务逻辑的理解也存在不足。

姚志强曾表示“很多时候客户会问,你们到底能帮我解决什么问题?我们不了解具体行业,但是反过来客户其实也不知道,这些技术能够给他们的业务流程带来怎样的变化。”

这些非技术性问题在很大程度上阻碍了AI技术的落地和发展。

但这种情况并非不能得到有效改善。包括云从科技在内的相关企业正试图通过底层工具的标准化,来降低成本,从根本上提升AI赋能各行业的质量与效率。

今年7月,基于人机协同的理念,云从科技发布了行业级AI平台—“轻舟”平台,用户可以在数据、算法、能力引擎、标准应用级等四个层面,完成对应的方案合作开发与生态搭建。

“平台型产品的发布,意味着AI能力能被复制和迭代,也意味着真正实现商业价值的可能。”张毅向时代周报记者表示,经历过去5年的野蛮生长期,人工智能走过拼融资、拼速度的粗放式阶段。

接下来,考验的将是AI公司如何与产业深度融合、加速商业变现、管理优化等多个方面的能力。