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2020 年以来,受疫情影响,人工智能应用迎来大爆发,包括测温设备、服务机器人等在内的硬件产品走进大众视野,企业争相布局 AI+。在资本推动下,多家人工智能企业接连启动了 IPO 进程。

业内人士表示,从 IPO 条件与定位来看,科创板与人工智能企业更加契合,目前,多数人工智能企业均瞄准了科创板以寻找上市时机;然而,全球人工智能仍处在产业化和市场化的探索阶段,落地场景的丰富度、用户需求和解决方案的市场渗透率仍有待提高。

与此同时,记者注意到,受制于应用场景的复杂度、技术的成熟度、数据的公开水平等限制,多数人工智能企业仍处于亏损阶段。对此,业内人士分析称,人工智能技术前期需要持续投入,企业能否实现可持续发展,仍需找到盈利增长点。

AI 企业扎堆启动科创板 IPO,投资向头部企业倾斜

2020 年,新一轮 AI 企业的上市潮序幕拉开,截至目前,已披露科创板招股书的 AI 企业有旷视科技、云知声、依图科技、云从科技、云天励飞等,此外,思必驰也已启动 Pre-IPO 轮融资。虽然商汤科技尚未公布相关上市计划,但近年来其已多次被传有上市计划。

然而,除寒武纪已成功上市之外,其他 AI 明星企业目前均处于上市启动期。对此,多名业内人士分析称,今年受疫情影响,有关人工智能的应用在多方实现落地,同时社会对人工智能的认知更加深入,各家目前均在等待一个合适的上市时机。

记者注意到,大部分 AI 企业均将上市地点瞄准了科创板。对此,香颂资本执行董事沈萌表示:“科创板的板块定位就是为这些所谓的科创企业设定的,而且相对来说 IPO 条件更低,此外,从上市估值来看,科创板仍然要比创业板高。”

云天励飞在招股书中表示,其选择的科创板上市标准为《上海证券交易所科创板股票上市规则》第 2.1.2 条第(二)款,即:“预计市值不低于人民币 15 亿元,最近一年营业收入不低于人民币 2 亿元,且最近三年累计研发投入占最近三年累计营业收入的比例不低于 15%。”

此外,旷视科技联合创始人兼 CEO 印奇在今年 7 月的一次媒体交流会上表示,外界传言公司中止港股上市并不属实,科创板支持和鼓励 “硬科技”企业上市,是中国科技企业发展的好机遇,旷视正在积极考虑。

从融资方面来看,企查查日前推出的《2020 中国新基建大数据分析报告》显示,截至 10 月份,今年我国人工智能领域发生了 381 起融资事件,融资额合计超过 3000 亿元;而 2019 年全年,我国人工智能领域发生了 646 起融资事件,融资额合计超过 800 亿元。事实上,从 2018 年开始,人工智能企业融资事件数量便开始缩减。

对此,多位人工智能行业人士对记者表示,近年来,人工智能相关投资者更偏于向头部企业倾斜;随着行业马太效应渐强,投融资也向头部企业集中。

疫情加速 AI 硬件落地,企业争相布局 AI+

受疫情影响,有关人工智能的应用迅速走进大众视野,包括测温设备、服务机器人等在内的硬件产品被人们所熟知。

疫情期间,百 度、商汤科技、海康威视、深思考、中电 11 所、云从科技等公司,利用人工智能深度学习、图像识别等技术赋能红外热像仪,基本实现了公共场所无人值守的智能体温检测。设备投放于各大商超、公共交通站点等,在一定程度上达到了无接触测温效果,给人们的生活出行提供便利。

而今年以来,问诊机器人、消毒机器人、扫地机器人、送餐机器人、送货机器人、测温机器人等智能机器人设备也投入到战 “疫”中,甚至在疫情稳定后也得到了广泛应用。

来也科技副总裁翁嘉颀曾对蓝鲸 TMT 记者表示:“过去大部分的客户对人工智能会有过度的期待,经过这一次机器人的大规模投入使用,客户会慢慢理解机器人可以做什么,不能做什么,这对机器人研发公司的业务梳理更有利。未来,5G、云计算、大数据等技术均会对人工智能的发展提供动力。”

受此推动,科技企业也均开始布局 AI+,并在 AI + 医疗、AI + 教育等领域受到追捧。

据了解,目前,人工智能技术广泛应用在我国各个医疗细分领域,包括医疗影像、辅助诊断、药物研发、健康管理、疾病风险预测、医院管理、虚拟助理、医学研究平台等,而人工智能技术在此次疫情中,在相关领域均得到不同程度的运用。例如,华为云推出 AI 辅助医学影像量化分析服务,北京推想科技推出 AI 辅诊系统、晶泰科技推出病毒研究与候选药物筛选,在辅助诊疗中起到关键作用。

而在教育领域,科大讯飞教育研究院副院长刘浩曾在 GET2020 教育科技大会上表示,目前,在智慧教学、智慧学习、智慧考试、智慧管理和智慧评价方面,人工智能都已经得到了相应的应用。在未来学校中,基于 OMO(线上 - 移动 - 线下)线上线下混合、虚实共生的泛在学习将是学校常态。

多名业内人士对记者表示,目前,人工智能技术已在金融、医疗、安防、教育、交通、制造、零售等多个领域实现技术落地,疫情使得某些特定领域的优势凸显出来,使得用户更加了解 AI 的应用场景,并由此养成了用户的应用习惯。

AI 仍处于产业化和市场化探索阶段,能否盈利成关键

普华永道数据预测,受到下游需求倒逼和上游技术成型推动的双重动因,2020 年全球人工智能市场规模将达到 2 万亿美元,预计未来几年市场将继续保持高速增长,到 2030 年全球市场规模将达到 15.7 万亿美元的规模,约合人民币 104 万亿元。

不过,在市场规模高速增长的同时,企业盈利状况并不乐观。根据企业提交的招股书,近年来,随着各人工智能企业营收的大幅度增长,其亏损程度也是越演越烈。

近日,工信部赛迪研究院副总工程师、人工智能产业创新联盟秘书长安晖发表报告称,截止 10 月中旬,全国智能机器人企业 1499 家,无人机企业 2707 家,人脸识别企业 6722 家,智能语音企业 2855 家,智能驾驶企业 6143 家。不过,全球近 90% 的人工智能公司仍处于亏损状态,中国 AI 产业链中 90% 以上的企业也处在亏损阶段。

前瞻产业研究院分析师表示,尽管目前全球范围内人工智能商业化进程正加速推进,但受制于应用场景的复杂度、技术的成熟度、数据的公开水平等限制,全球人工智能仍处在产业化和市场化的探索阶段,落地场景的丰富度、用户需求和解决方案的市场渗透率仍有待提高。

另一方面,随着人工智能技术的落地,产业迎来了初步业绩上扬趋势。万得数据显示,在 36 家 A 股市场上的人工智能概念股中,2020 年前三季度有 21 家业绩上涨,11 家下降。

安晖发表报告时指出,从需求侧看,人工智能潜在用户面临着缺乏技术人员、应用场景不明确、缺少高质量数据、成本过高的问题,这需要人工智能企业基于实际需求与应用场景实现技术落地,打通需求端与供给端的有效连接,实现人工智能创新成果供给端与需求端的精准对接。

业内人士普遍认为,人工智能技术布局前期需要长期大量的投入积累,未来人工智能企业能否实现盈利是其持续发展的关键。