AI 浪潮下，最明星的莫過于 AI 的四大獨角獸——商湯科技、曠視科技、依圖科技、云從科技了。 從高估值到猛燒錢，AI 故事的鋪天蓋地，給了投資人和大眾一個 “造夢” 的好場景。 商湯科技累計融資額已超 30 億美元，估值超 70 億美元，是全球估值最高的 AI 獨角獸。曠視科技總融資額也達 12.3 億美元。不僅在中國，在世界范圍內，這樣的資本造星實力都令人咂舌。

圖 | 2009 年以來，全球 AI 領域的交易金額及數量（來源：CB Insights）

AI 的觸角伸向了各個場景 但對于 AI 獨角獸，到 2020 年，高估值已不能滿足市場的想象力，投資者和市場迫切想看到這些 AI 公司具體有哪些落地可能。 從 AI 落地的幾大主要場景中，可以看到，AI 四小龍的觸角已伸向各個方面。 消費電子，如手機，就是 AI 試水的第一站。商湯、曠視都曾因在手機上實現高精度的人臉識別而名聲大噪。手機廠商也是目前商湯、曠視的主要客戶之一。曠視的手機客戶包括 OPPO、vivo、小米、諾基亞、榮耀、錘子等，但 OPPO、vivo、小米等同時也是商湯的客戶。同時，這一市場還有虹軟科技等深耕更久的計算機視覺廠商，AI 企業(yè)難以形成穩(wěn)固的護城河。 另外，安防是 AI 落地的最主要、也是最有錢的場景。從前端的人臉、車臉識別到后端的視頻智能分析，再到平臺級、城市級場景的打通。從硬件到軟件，AI 安防或將孕育出一個近萬億、也是全球最大的安防市場。但由于傳統安防勢力，以及華為、阿里等的跨界競爭，加之 AI 滲透率低，AI 企業(yè)直接參與的人臉及其他項目多呈散點狀分布。AI 企業(yè)也被拖入開發(fā)硬件、工程建設等境地，在苦戰(zhàn)安防。 而如零售等場景，智慧零售也是 AI 愿景中常提及的部分之一。但目前應用最廣泛的還是 “數人臉” 的客流統計上，而人工智能賦予零售的價值是在數據收集后的數據分析、挖掘層面。目前布設多個攝像頭的高成本，以及尚不甚明顯的效果，讓 AI 賦能零售還在逐步試水。 金融、機場等場景的人臉識別和軌跡識別等，是目前場景中需求相對明確且較易處理的。金融、機場對人臉識別安全要求都較高，且基本為主動配合式的人臉識別，受光線、遮擋等影響較小。但拿到此類項目并不容易，這是 “國家隊” 云從的主攻場景。 另外，在不同于其他主要依賴人臉識別的醫(yī)療場景，AI 影像的有效性已得到初步驗證，但可解釋性和對多病種的普及等依然是未來深入的難點。四小龍中最早專攻此項的依圖科技正在這一領域深耕，但也要面對其他 AI 醫(yī)療企業(yè)的競爭，以及騰訊等巨頭的挑戰(zhàn)。

平臺 + 硬件，AI 四小龍的路越走越遠 除場景外，四小龍還選擇布局基礎設施。 如四小龍之首商湯選擇打造城市級平臺，提出“1＋1＋X”，要賦能百業(yè)。曠視也提出了 AI 平臺 Brain++，并發(fā)力智能硬件。二者還分別自研了深度學習框架 SenseParrots、MegEngine。依圖則聯合自身投資的公司 ThinkForce 推出了自己的第一款芯片“求索”，走硬軟結合路線。 場景落地是企業(yè)發(fā)展的必由之路，做平臺、做芯片等是布局基礎設施，為日后賦能各行各業(yè)打基礎。但目前場景落地中的問題在于，AI 整體的行業(yè)滲透率有限，AI 被賦予的科技革命中的顛覆性作用目前還并未明顯顯現。而AI 企業(yè)們賦能各行各業(yè)，選擇多行業(yè)并行，每個行業(yè)的逐步落地中，都會遇到深水區(qū)，很難深入改造。 做城市級平臺、芯片，則無疑是在打造基礎設施層面。既要遇到如阿里、華為、平安、?？档染揞^都紛紛搶占地盤，又要在 “萬眾造芯” 的背景下實現突破，并不容易。

AI 四小龍主要財務狀況 場景落地和布局的難點，也反映在財務數據上。從披露不多的數據上，可以看出AI 企業(yè)的表現并沒有預期中那么驚艷。 以率先披露招股說明書的曠視科技來說，其主要營收數據 2016 年、2017 年和 2018 年，分別為 6780 萬元、3.13 億元和 14.27 億元，虧損為 3.43 億元、7.58 億元和 33.52 億元。到 2019 年上半年，營收 9.49 億元，虧損為 52 億元，毛利率在 60% 左右（64.6% ），低于其主攻手機領域的競爭對手虹軟科技的 90%，高于安防領域?？低?/u>的 50%。