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挖掘AI行业的商业价值，破解落地难、盈利难的问题，是人工智能超越技术概念，成为产业转型升级立足点的关键。
人工智能称得上继蒸汽机、电气之后的第三次生产力革命。
在历经科研实验、构建机器学习的基础设施之后，2015年，人工智能迎来了以应用人工智能应用解决方案为主的第三波浪潮，全球新增人工智能企业数量达847家，次年阿尔法狗战胜李世石更是将行业推向了高潮。
四年过去了，迈过大规模融资圈地的草莽阶段，行业中的玩家也逐渐沉淀，开始深耕垂直细分领域，构建从技术到行业的全方位壁垒。
近日，旷视科技递交了港股招股书，吹响了AI行业上市的号角。招股书显示， 旷视科技16-18年收入分别为6700万元，3.132亿元，14.269亿元，年复合增长率达358.8%。2019年上半年，收入9.49亿元。
与不断攀升的营收同步增长的还有研发开支与亏损额度，16-18年旷视分别亏损人民币3.428亿元、7.588亿和33.516亿，三年研发开支近9亿，2019年上半年亏损更扩大至52.002亿元。
上市意味着面向更加成熟，公开和透明的一级市场，但旷视的经营现状却不禁让外界产生质疑：被鼓吹多年的AI究竟是一场技术概念的虚火还是推动经济发展的新引擎？
在这场不断突围的无限战争中，AI企业的盈利破局点究竟在哪儿？
“盈利难，难于上青天”
AI是典型的硬科技行业，作为一项战略性技术它本身并不产生商业价值，只有深度嵌入到各行各业中才能具有价值。AI落地难，盈利难是行业共识，研发烧钱更是在所难免。
风险投资公司安德森霍格沃兹基金的一位负责人曾表示，人工智能将会使人类预测未来并作出正确反应，谷歌的Gmail在人工智能技术的协助下具备了根据邮件内容自动回复的能力就是人工智能未来的早期例证。
同过去PC和智能手机的诞生催生了浪潮一样，人工智能有潜力通过帮助科技巨头改造现有业务和激发新业务，让科技领域重新洗牌。
换言之，人工智能有望成为引领下一个时代的触点，这种诱惑鼓吹着投资人和创业者，也造就了AI行业的融资狂潮。
艾媒咨询数据显示，2018年中国AI创业公司融资总额为1131亿人民币，增长率超100%。其中“CV四小龙”商汤、旷视、依图科技、云从科技合计拿到其中200多亿，占总额的五分之一。
一半海水，一半火焰。
头部效应在人工智能领域依旧显著，资本的追捧却没有缓解现实的焦虑。《2018中国人工智能商业落地研究报告》称，过去一年，产业对人工智能期待值很高，各种应用层出不穷，但收获却很少。
2017年中国AI创业公司获得的累计融资超过500亿元，但2017年中国AI商业落地100强创业公司累计产生的收入却不足100亿元，90%以上的AI企业亏损，绝大多数企业年营收不足两亿，10%赚钱的企业基本都是技术提供商。
硬科技的行业特点就是既需要烧钱研发，还需要烧钱打市场，华为创立32年都还没有上市部分原因也是早期长期烧钱投入研发造成的。
翻看AI行业几家头部企业的财报数据也不难发现，目前AI的盈利能力和盈利状况都不及预期。
旷视2019年调整后净利润为3270万元。值得注意的是，招股书52.002亿元亏损中包含了51.21亿元的优先股公允价值变动，这部分亏损是由于在港交所国际会计准则下，优先股被账面记录为了对股东的负债，IPO后会被划归进所有者权益中，属于账面亏损而非实际亏损。
即便如此，旷视9.49亿元的营收想要覆盖逐年上涨的研发成本也颇有些吃力。
今年二季度猎豹财报营收9.701亿元，同比下降12.1%，毛利人民币6.432亿元，同比下降14.5%。作为猎豹移动营收三驾马车之一的人工智能业务为猎豹贡献了4860万元收入，仅占营收比的5%。
搜狗今年二季度总收入20.7亿元同比增长8%，净利润较上年同期下滑了1190万美元，加大投入的AI智能硬件战略目前来看还没能扛起营收的大旗。
成立20年的老牌科技巨头科大讯飞在成立初期曾试水TO C产品“畅言2000”，这款针对PC端的软件不但没能实现刘庆峰两三年10亿甚至100亿的营收，反而让讯飞陷入了破产边缘。
每个入局的玩家都或多或少有过那么一段坎坷的经历。清华大学人工智能研究院院长张钹曾在接受媒体采访时称，目前全世界的企业和部分学界对于深度学习技术的判断过于乐观，人工智能迫切需要推动到新的阶段，而这注定将会是一个漫长的过程，有赖于与数学、脑科学等结合实现底层理论的突破。
寒武纪成立四年，完成B轮估值25亿美金;地平线成立五年，完成B轮估值30亿美金，依图科技成立八年，完成C轮估值21亿美金，这些AI领域的明星独角兽都处在同一阶段：尚未盈利。
人工智能底层技术研发投入周期长，研发难度大，AI全技术链条长，短时间内无法盈利甚至产生亏损都是行业普遍现象。
多点突围，盈利破局之战
AI领域一个不容忽视的事实是，技术实力并不等于变现能力。AI行业需要巨大的试错成本，非十年之功不可待。
大规模长周期的烧钱也让资本回归了理性，市场开始降温。据IT桔子统计，2019年前四个月，AI行业资本交易量下降，平均单笔交易融资额1.07 亿，相较于2018年1.8亿的平均单笔融资金额，近乎腰斩。
与互联网相比，人工智能想要实现大跃进是难上加难。算法、算力和数据是人工智能三个核心要素，可目前现状是，算法缺乏大数据和项目落地的能力，集成厂商缺乏技术支撑，AI芯片缺乏提供高性价比、高质量、稳定可靠、简单易用的底层软件工具链的产品能力……这些仿佛一座座大山压在AI企业的肩上，让他们寸步难行。
外界大环境不够成熟，AI企业不得不通过提高自身造血能力来突破盈利的困局，“AI公司VC化”成为行业一个独特的商业化路径。
商汤、旷视成立了投资部门直投项目，思必驰、中科视拓等与传统VC、PE等机构联合成立产业基金，募集外部资金补充资金池。
AI技术落地慢，需要与场景深度融合，很多公司仅凭自己的力量难以实现，也没办法覆盖多个场景和赛道，这时投资就是一个很好的辅助手段。
高估值、高融资的AI独角兽企业既有开拓业务支撑其高估值的需求，也有充足的资金去布局，投资行业上下游企业还有助于形成完整的数据闭环提升技术能力;而对于被投资的企业来说，同处行业的陪伴者远比想挣快钱的资本更靠谱，双方还能在资源、落地场景上深度合作，可谓双赢。
除此之外，回归初心修炼内功，优化自身业务结构，提高毛利率也不失为一个解决办法。毛利率代表产品盈利能力，一家公司毛利率越高代表其产品附加值越高，盈利能力越强。
纵览行业盈利现状，在其他玩家还挣扎于盈亏平衡边缘的时刻，科大讯飞能够将毛利率稳定在50%左右，今年上半年实现归属于上市公司股东的净利润比上年同期增长了45.06%，连续六年研发投入占比超20%，还保持营收连年攀升实属不易，而这也为AI行业寻求盈利突破释放了利好信号。
一场无限战争
AI行业是个万亿生意场。
智研咨询发布的《2018—2024年中国人工智能市场运行态势及战略咨询研究报告》数据显示：2018年全球AI市场规模约为1.2万亿美元，并保持持续高速增长，到2022年有望达到3.9万亿美元。
国家战略规划中，人工智能已经超越技术概念，上升为产业转型升级，国际竞争力提升的发展立足点和新机遇。
对人工智能领域而言，语音是极为关键的组成部分，也蕴藏着巨大机会。虽说人类获取信息80%来自于视觉，但输出信息的90%是通过语音。
尤其在人机交互变革催动的人工智能时代，想要把信息传递给机器，语音依旧是人机交互最自然的方式，能够有效促进人工智能与各行业的结合，让人工智能更容易进入大家的生活。
如果说人工智能是产业进化的心脏，那么语音技术就是为心脏供血的毛细血管。
语音平台提供的核心技术能力如麦克风阵列、语音识别、自然语言处理、语音合成等都是大多数行业产品需要的全链条技术，因此语音技术在人工智能产业中也有着更为特殊的价值。
梳理AI企业的财报数据能够发现，B端业务依旧是AI行业的营收大头，可TO B客户应收账款交付周期长，营收速度跟不上放账速度，成为企业规模化最大的桎梏，巨额的研发投入也让企业业绩承压。
这是一个愈发焦灼的战场，在安防、金融、智慧城市、物联网……无论是语音技术还是视觉感知都面临着激烈竞争，行业互探时有发生。
人工智能领域的比拼是一场多边战，单靠基础的AI技术和整体解决方案并不足以立足，尤其随着人工智能开源软件的普及，进入门槛变低，全球科技公司都来抢食市场，AI企业要面临的问题只多不少。
不过做生意，本就是危险与机遇并存。在产业互联网高喊的当下，TO B依然有大量机会，起码商汤和旷视已对外宣称实现了盈亏平衡，科大讯飞今年上半年实现了45.06%的净利增长率……这些成绩都提振了从业者的信心。
合抱之木，生于毫末;九层之台，起于累土;千里之行，始于足下。AI行业，还需要更多耐心。
工商网监
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