AI四小龙有耐心，资本没有( 二 )

对此，旷视科技CEO印奇曾这样描述：“行业初期（AI企业）想要活下来，必须将所有的事情都做过，等到行业成熟，再退回来，选择最有价值的一环来做。 ”

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【AI四小龙有耐心，资本没有】秉持着这一逻辑，四小龙们重新调整自己的定位，云从科技主打人机协同操作系统，旷视科技进军AI物联网，依图科技发力芯片，商汤则讲述平台化的故事。此后数年间，众玩家依托于所谓的差异化，各自展开了各种令人眼花缭乱的业务布局。
可纵使玩家们如何精心包装所谓的业务，其核心却仍是换汤不换药，竞相转型的AI四小龙们，始终摘不掉“CV（计算机视觉）四小龙”的帽子——在被称作中国AI元年的2017年，四者均处于计算机视觉与图像赛道。
翻看商汤科技的四大业务板块，智慧城市，是城市各角落摄像头的“智能化”；智慧商业，类似于小区物业、园区的摄像头感知识别；智慧生活，多为消费电子产品摄像头的刷脸解锁等图像算法，智能汽车，则是汽车端的摄像头，配套图像识别，视觉系自动驾驶等方案。
云从科技则与之类似，其标榜的人机协同操作系统，应用场景分为智慧治理、智慧金融、智慧出行、智慧商业四类，通俗地说，这大概相当于学校扫脸进校、网贷人脸验证、高铁扫脸进站与刷脸支付。
换言之，即便兜兜转转一圈又一圈，不断切换话术兜售方案，但AI厂商们葫芦里卖的仍是同一份药，分食的也仍是同一块蛋糕。
这不仅无法作为AI困局的解答，亦将众玩家拖入了略显尴尬的境遇——不同商业化场景对于CV算法的需求各不相同，而现阶段所谓的计算机视觉系统想要落地，不得不为来自不同行业的不同客户适配AI算法模型。
瓶颈由此产生，一方面，同一算法模型很难复用至差异化场景，导致“人工智能”被“腰斩” ，所谓的智能尚不足以量产高可用的AI模型，海量数据标注清洗仍需人工来完成；另一方面，由于难以规模化量产，导致解决方案成本普遍较高，市场认可程度受限。
以服装生产线为例，与其花大价钱引入AI图像识别技术筛选瑕疵品，不如另请几名员工蹲在产线上盯着，二者成本不属同一量级。尤其是对财力薄弱的中小型企业而言，任何的选择都关乎其存亡，根本没有引入AI的理由。
一位AI厂商负责人告诉光子星球，当下市场对于AI其实仍保有需求，可由于商业模式不清晰，缺乏标准化定价流程，商业方面的合同额并不大。比如价值数百万的项目，在低价竞争的态势下或许数十万便有厂商承接，为生存，压价做生意已成行业常态。
这表明， AI企业们虽踏入更多垂直行业寻求商业化落地，但实际上仍未解决技术大规模商业化的亘古难题，赛道内部亦不健康。在此背景下， ToG业务线成为了一众AI厂商的糊口之本，毕竟相较于勒紧裤腰带的企业，政务客户相对不那么差钱。
2021年， ToG的智慧城市板块以45.6%的营收占比，成为了商汤第一大营收来源；同年，仅是四川天府新区行政审批局与广州南沙区卫生健康局两大客户，便为云从科技贡献了超五成营收。
ToG业务的确能在短期内支撑起业绩，并维持现金流，但不是所有企业都像商汤、云从那么好命，何况客户总量始终存在天花板。正因如此，赛道内几乎所有的玩家，时时刻刻都在琢磨着“新的遮羞布”与“新的故事” 。