科技杨雪梅
12月1日，人工智能公司云从科技在上交所披露上市文件，成为科创板又一家公开招股的AI公司。
从2019年下半年开始，AI行业逐步进入下半场竞争。之后，旷视科技向香港证券交易所提交了招股书，正式打响第一枪。今年，依图科技、云从科技先后跟进，开启上市进程。同时，商汤科技的上市传闻也从未断过。“AI第一股”之争变得异常火热。
云从科技此次公开披露招股书，意味着在经历3个多月的辅导期后，将面对二级市场的考验。
此次公开募股，融资规模预计为37.50亿元。募集资金所得净额将全部围绕其人工智能技术的研发展开，以持续提升人工智能方面的技术实力及产品能力，具体包括人机协同操作系统升级项目、轻舟系统生态建设项目、人工智能解决方案综合服务生态项目及补充流动资金。
云从科技2020年8月18日办理辅导备案登记，此次公开披露招股书意味着其在经历3个多月的辅导期后，将面对新阶段的考验。
“AI第一股”竞争激烈 上市将加速赛道化
云从科技成立于2015年，是AI头部企业中最年轻的一家。成立以来，云从共进行多轮融资，融资总额接近30亿元，创始人周曦控股的常州云从在云从科技的股权占比合计达23.2%。
据招股书显示，云从科技将发行A、B两类股票份，周曦是其最大股东，拥有64.6%表决权。此外，中国国新、广州产业投资基金、渤海产业投资基金、佳都科技(600728,股吧)均是该公司股东。
当前，云从主要布局智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商业等业务线，核心客户包含中国联通(600050,股吧)、联想等企业及数家通信运营商，同时还服务于国家海关总署等政府部门和工商银行(601398,股吧)、建设银行(601939,股吧)等银行机构。
从招股书来看，云从在2017年、2018年和2019年的收入分别为0.65亿元、4.84 亿元和8.07亿元，2020年上半年收入2.21亿元。
亏损方面，2017年、2018年及2019年，云从科技的经营亏损分别是-0.68亿元、-2.71亿元、-5.06元。2020年上半年，该公司经营亏损达到及-4.05亿元。经过调整后的亏损净额，2017年、2018、2019年分别净亏损-1.06亿元、-1.81亿元、-17.1亿元，而2020年上半年，该净亏损达到-2.9亿元。云从招股书中预计未来两三年将触及盈亏平衡点。
亏损的不止云从一家。结合旷视、依图的财务数据，都处于亏损状态。目前来看，AI独角兽亏损已成为全行业性问题。
不过，由于AI技术的未来潜力，市场投资者对于AI企业的宽容度相对较高，更看重未来收入的增长以及业务指标的提升。
目前随着国内科创板审核条件的放宽，国内上市似乎是AI公司在国际环境更加严峻的当下最好的选择。其中，云从、依图均开启科创板上市进程；此前有消息称旷视正在筹备A股科创板上市，将以“A+H”股的方式登陆资本市场；商汤也多次被传正考虑在完成一轮融资后于A股科创板上市。
未来，商汤、旷视、云从、依图或将齐聚科创板。同时A股市场“AI第一股”的争夺也变得至关重要。
AI企业纷纷冲刺上市的当下，正是科技商业史上一个重要的时间节点。AI市场很规模很大，上市潮有利于市场充分竞争，加速赛道化、龙头化，推动产业发展。AI独角兽冲刺资本市场，同时也具有示范意义，可以初步检验资本市场和产业界对于AI企业的态度。
AI小巨头再进化：差异化战略分割市场
江湖曾称旷视、商汤、依图、云从为AI四小龙，起始于四家创业团队均已以计算机视觉技术起家。但五六年过去了，技术变迁、行业逐渐成熟，他们已经由以技术驱动业务的模式，进化为技术和产业双轮驱动模式，在技术探索之外，也注重商业化发展。
随着模式和战略的转变，曾经的“AI四小龙”正在从狭义的人脸识别公司变成更综合的公司，各自的业务也在逐渐拉开差异，向不同的方向演变。
其中，商汤是AI平台型公司、AI算法提供商；旷视则是人工智能产品和解决方案公司，通过专注物联网等领域挖掘算法价值；依图将芯片技术与算法技术结合，向AI算力技术及产品领域发力；云从则聚焦人机协同战略，主推操作系统，面向行业提供人机协同操作系统与解决方案。
以云从为例，2020年上半年，其人机协同操作系统业务占比提高到46.61%，解决方案业务占比53.39%；而2019年占比分别为23.48%、76.52%；2018年这一比例更是达到了6.41%、93.59%。
可见，在行业大方向的解决方案之外，云从的人机协同操作系统业务占比在大幅提升，同时，基于操作系统的软硬件组合销售占比也从2017年的57.55%上升到2020年上半年的96.22%。
其创始人周曦在前不久也曾指出，由于目前人工智能存在不可解释、不可复盘的缺陷，云从科技将公司战略聚焦在人机协同上。
计算机视觉和深度学习已然成为AI公司最基础的底层技术，基于此各自探索出了差异化的发展道路。
进化后的AI企业们在商业化上有了更多的可能性，但AI企业的主要的成本还在于技术研发投入，但技术本身的商业化空间和市场的打通，还需要持续很长时间。AI作为研发投入高、技术周期长的知识密集型产业，商业化仍是一条漫长的道路。
此外，上市只是第一步，前期的高估值可能只是暂时的，后期的发展还是要靠自身实力。上市之后，市场更关注企业本身的盈利能力。AI企业更为紧迫的是，如何更好完成商业化转变、如何在技术和市场竞争中脱颖而出，这依然是日后面临的重大挑战。
