作者 | 黃燕華
出品 | 子彈財經
1、一個久違的好消息
正處於低迷期的AI語音賽道，終於傳來了一則令人振奮的消息。
近日，思必馳宣佈了4.1億元E輪融資。至此，這家已走過13年發展歷程的老牌AI玩家，在一級市場已累計拿下5輪融資，AI行業的信心藉此得以提振，畢竟從2019年起AI行業整體融資熱度明顯下降。
獵豹全球智庫統計數據顯示，自2000年以來，AI企業的融資數量已持續18年上漲，在2013年至2018年出現大爆發，融資金額和數量直線飆升，這樣的盛況一直持續到2019年的大降溫。相比2018年，2019年中國AI企業的融資金額由1484.53億下降至967.27億，下降超3成，融資數量也由737下降至431，下降達4成。
（圖 / 獵豹全球智庫）
毫無疑問，2019年成為了AI資本環境冷與熱的分水嶺。
以目前國內AI領域估值最高的商湯科技為例，其不僅在2019年沒有對外披露過任何融資信息，還在今年3月推遲了原定於在香港進行7.5億美元的首次IPO計劃，轉向私募市場尋求5至10億美元融資。
因此，在資本寒冬下，思必馳依然能獲得一級市場投資人的力挺，難免令業界側目。
那麼，思必馳拿下E輪融資的“重要秘訣”是什麼？“像思必馳這樣處於中後期階段的TO B型技術平臺公司，若想通過融資獲得更快速地發展，其底層的技術研發和持續創新，以及業務落地能力，則是資本最為關注的幾個點。”思必馳CMO龍夢竹告訴「子彈財經」。
公開資料顯示，目前思必馳已經接入了上億的智能終端產品，並在車載、家居、機器人及故事機等物聯網終端產品中被應用，其中在音箱和車載後裝市場的佔有率均為行業第一。
不過，在新一輪融資引來歡呼的同時，思必馳也遭遇到了一些質疑。
相比D輪融資拿到的5億，思必馳本次卻少融了0.9個億，背後原因是否與公司增長不及預期有關？一位不願具名的業內人士對此表示，業績表現、市場大環境等因素，或多或少會影響公司最後的融資數額，但更多還是融資層面的包裝問題。“有些公司將多輪融資額合併到同一輪融資上。” 該人士說。
投資機構對此的看法則更為直接。“不能單從融資金額去判斷公司的基本面，每家公司的資金用途決定了它到底要拿多少錢，稀釋多少比例，下一步要怎麼做。融資金額只是給到市場的一個信號，公司可能在此之外拿到其他資金。”清科資本投資總監李睿對「子彈財經」表示。
“如果企業增長不理想，則很難獲得融資。”李睿稱，當前各路基金的資金成本都很高，且資金渠道也都有限，由此帶來的影響是，出手的基金們對退出回報率等要求會更高。
當前，汽車、醫療和家居等場景，一度成為眾AI企業與巨頭們的主戰場。究其原因，這些場景與消費者距離更近，一來，海量的用戶數據有利於提升AI深度學習能力；二來，高頻場景讓AI技術落地和商業化更快捷。
“從支付能力來看，這些行業客戶的支付能力普遍較強；從需求量來看，這些行業的產品標準化程度更高，需求量更大；從用戶體驗來看，消費者接受度更高，產品增加功能後非但不突兀，反而極大地提升了用戶體驗。”元禾原點合夥人姜明達向「子彈財經」說道。
2、AI是一門“慢生意”
成立至今，思必馳主要圍繞B端賦能。顯然，B端生意距離廣大的消費者很遠並且難以講述一個“資本的好故事”，很容易讓外界認為其業務天花板並不高。
但在元禾原點合夥人姜明達看來，公司採用什麼模式，與團隊基因和未來的戰略有關。思必馳從語言算法到芯片到消費電子智能語音的核心模塊，幾乎將智能語音賽道上需要的技術和產品都打通，其技術儲備的完整性很高。
此外，思必馳圍繞智能語音構建生態，這在一定程度上決定了它走賦能B端路線，而非直接佈局終端產品。“從短期來看，思必馳的投入會很大，可能不會那麼快在財務營收上爆發。但如果將時間拉長，由於它服務的客戶很多，它的客戶又服務了各種各樣的場景及C端消費者後，由此積累的數據量和計算能力，其優勢和壁壘一旦建立起來，擁有的行業地位以及在整個產業鏈上的不可替代性會更強。”姜明達對思必馳的B端佈局有不小的信心。
他認為，最終在價值創造上，思必馳並不亞於那些直接面向C端用戶的終端產品公司。
在業務天花板問題上，清科資本投資總監李睿也認為不能從單一信息渠道判斷，而要站在更長的時間維度上看。
比如，目前芯片和半導體的熱度很高，但這類公司十年前都在做研發、佈局投產等基礎工作。此外，由於國內提供軟件服務或解決方案的公司較難做大，這在一定程度上，反推了AI公司對商業模式做升級迭代，紛紛轉型為提供軟硬件一體化的產品公司。
AI公司不斷在隨市場需求而迭代升級，因此，投資人對AI市場前景有了更多的耐心和信心，專注於AI行業的長期價值投資。
不過，AI公司的TO B之路並沒有想象中容易。2019年8月，國內AI獨角獸曠視向港股IPO發起了衝擊。招股書顯示，從2016年到2018年，曠視的收入翻了一番，年度虧損也持續擴大到33.52億元。2019年上半年，曠視虧損達到52億元，超過過去三年虧損總額。
“營收能力需要一個時間段才能體現出來。”深思考創始人楊志明對「子彈財經」表示，由於AI是新生事物，AI產業還處在整體投入大於財務產出的階段。
短期來看，“AI+行業”需要一個落地的過程。如果僅從短期回報來看，未免有些短視，但從長期來看，它又是極具爆發力的。比如賦能醫療領域，做癌症早期篩查，按單個用戶收費，僅覆蓋國內就達十億級規模，但它有一個相對漫長的過程，涉及到有多少用戶臨床實際使用、評估效果等情況。
由此看來，AI企業還需要花較長的時間去教育市場並尋找切實有效的商業化方案，而事實上，AI是一門“慢生意”的背後折射出的正是技術落地的困境。
目前全球各界正紛紛擁抱AI技術，大量資本與人才流入AI領域，但一個不容忽視的現實是，AI技術的企業級應用依然處於初級階段，那麼，阻礙AI技術落地和進一步發展的原因是什麼？
“以智能語音為例，如何將智能語音技術方案包裝成熟，拿下一個行業的標杆客戶等難題，是初創TO B型智能語音企業面臨的，而對於中後期TO B型智能語音企業來講，它們目前普遍面臨規模化定製能力的難題。”思必馳CMO龍夢竹對「子彈財經」解釋道。
所謂規模化定製能力，是指由於它們提供的智能語音技術整體方案無法被標準化，而出於對廠商個性化需求的考慮，智能語音企業需要具備提供定製的能力。但智能語音企業又不能停留在只為少數客戶服務的層面，需要不斷拓展新客戶，這意味著它們需要具備規模化為每個客戶提供定製服務的能力。
然而，由於每個行業都有自身的特色和要求，因此在基於行業打通上，TO B型智能語音企業會面臨一定的時間難題。
此外，落地場景規模化遷移也是當前AI企業需要解決的重大課題。
楊志明向「子彈財經」透露，由於AI必須結合具體行業或場景落地，在結合A場景完成產品化落地後，隨之而來的問題必然是如何快速遷移到B場景、C場景……而規模化遷移實際包含的是業務、數據和模型三者的遷移，不同行業間的業務、關注的數據以及構建的AI模型也有所差異。
對於大部分AI公司而言，技術落地與實現商業化，任重而道遠。公司在融資期需要“講故事”，但現在需要拿出真實的落地數據和商業化方案，AI公司必須將重心從融資轉向業務。這也是2019年至今，融資熱度大幅下降的原因之一。
2020年，AI行業將加速洗牌，難以規模化或技術落地的企業，將被淘汰出局。而第一道篩選關口，出現在一級資本市場裡，投資人的口袋更緊了，也更理性了。
3、投資人更加謹慎
眾所周知，視覺、語音及語義理解等分屬AI的不同方向。但從資本市場的表現來看，相比語音、語義理解等其他方向，專注視覺類方向的AI企業更受資本的追捧。
首先，視覺檢測技術已經在很多場景被普遍地接受，如工業檢測、安防和智能家居等領域。其次，相比語音、語義理解，視覺檢測在商業價值上更易量化，比如能提升多少效率、節約了多少時間和電量等。
“總體而言，資本在往落地場景更商業化方向走。”姜明達說。
從早期單純只看AI公司到看“AI+產業”公司，從大而全的賽道到小而美的賽道——隨著AI發展進入商業化深水區，資本的關注點也隨之發生了轉移。
“如今，資本更關注AI企業的規模化定製能力。”姜明達解釋，這主要是看AI企業在做規模化定製時，二次開發的比例及其整個交付週期能控制在多久。一般而言，可複製性越強，二次開發的比例越低的項目更容易獲得資本的青睞。
此外，資本也關注場景切入、過往案例和實際應用。比如金融、3C、汽車和家居等大場景，且已經有一些成功案例的項目更易獲得融資，這是因為從技術到可變現的真實性更高。
當然，資本對於AI企業商業團隊的綜合能力的考量更多。“一方面，隨著算法逐漸被公開，在拓展B端企業客戶的過程中，AI企業勢必會面臨類似算法上是否更優等評價，而這無疑考驗的是商業團隊的銷售能力；另一方面，AI企業會切入更細分的應用場景，而不是提供大而廣的技術服務，此時就看各家對產業的理解是否透徹，在整個產業上下游能否拿到核心客戶。”李睿表示。
不難看出，資本市場對投資AI企業更謹慎，評估維度不斷增加，因此AI企業融資變得更加困難，這讓AI企業不得不尋找新的出路。
2019年3月，科創板出臺，給暫時還未能盈利的AI公司帶來了新希望，但如今各家還未有確切的上市消息傳出來。
據悉，今年2月25日，曠視繼提交上市申請6個月後，進程狀態顯示為“失效”。同時，據外媒最新報道，曠視在正式進行IPO之前，仍面臨港交所的額外詢問。
姜明達認為，這或與去年美國將商湯、曠視等國內幾家AI企業列入商務部黑名單有關，受此影響，當它們走向國際投資人居多的海外資本市場時，存在較大的不確定性。
“對D輪後已經很頭部的企業來說，由於體量、融資金額和估值等原因，它們可選擇的投資機構會更加有限。不過，資本並未因此對AI一級市場變得悲觀，只是會更加謹慎，更關注商業化場景的落地能力。”姜明達補充道。
投資人的變化首先體現在對AI企業的估值更加理性。李睿向「子彈財經」透露，一方面，投資機構對AI企業的整個估值體系會有所調整，資本對AI企業估值會壓得更低，各家雖有一定的造血能力，但不會像過去一樣很容易就獲得融資和很高的估值。
另一方面，“高投入，慢回報”對基金投資人的退出會形成壓力，但他們在AI賽道上經歷過多年的洗禮，從投資決策的那一刻，其實已經對投資標的有一個較為清晰的退出方案。
“可能併購、也可能獨立IPO、還可能借殼上市，甚至可能換一個資本市場重新將架構進行重組之後上市。”李睿說道。
與此同時，隨著BATJ和華為等科技巨頭正積極向智能化轉型，一部分AI公司正考慮把自己“賣給”巨頭們。在他們看來，這個寒冬依然嚴峻，如何提高自身的造血能力並尋求新出路，成為當務之急。
4、與巨頭們競合共存
近年來，BAT、華為及小米等巨頭們紛紛進場，AI賽道雖然熱度持續升溫，但彼此間的競爭卻相對溫和。
龍夢竹坦言，在互聯網時代，巨頭們的確擁有流量和渠道方面的優勢。不過，隨著“AI+行業”的逐步滲透，以及細分品類和場景的持續需求，各家基本還處於同一起跑線。未來各家的玩法與競爭可能是流量和渠道，也可能是技術、內容和生態。
“你再有流量，再有渠道，也離不開人機交互的技術服務，離不開底層的大數據、雲計算和傳感器。”龍夢竹說道。
目前，“AI+行業”的應用“蛋糕”正在培養，尚談不上白熱化競爭。“不可否認，思必馳與華為、科大訊飛和BAT等一眾互聯網科技巨頭，在一定程度上存在競爭，但它們之間的合作往來，顯然也不容忽視。比如，思必馳與阿里在業務層面存在合作關係，阿里內部雖然有很多團隊在做智能語音，但天貓精靈產品上還是有和思必馳繼續合作。”龍夢竹補充道。
在楊志明看來，巨頭們入局是必然，它不是威脅，反而是好事。因為巨頭們都在做生態，創業公司應該從細分領域切入，將對應領域的細分場景做好做深，先生存再發展，同時與巨頭共同形成一個良好的生態，而不是一上來就與巨頭正面對抗。
同時，他也指出：“企業還是要最接近自己的用戶，這才是生存之本。”誠然，AI企業不能完全依賴巨頭的流量，應該擁有自己的渠道和規模化的用戶。比如AI企業不能只做技術API的提供方，而應形成自己的整體解決方案，並在某一場景下提供十分粘性的服務。
在與巨頭們尋找合作共贏之道的同時，AI行業迎來了另一個利好消息。
據悉，早在2018年底，中央經濟工作會議就明確了“加快5G商用步伐，加強人工智能、工業互聯網及物聯網等新型基礎設施建設”。今年3月，相關部門再次提出，“加快5G網絡、數據中心等新型基礎設施建設進度”。
顯然，“新基建”提速，也在為人工智能的發展提速，這個行業一邊加速洗牌，一邊駛入發展的“快車道”。
姜明達分析，“新基建”將帶來三大利好：一是商業落地場景將更加成熟與多元化；二是將提供更多AI與5G、物聯網等技術整合的機會；三是將加速AI公司商業模式的成熟與創新，帶來更多商業變現的空間。
李睿則認為，從目前來看，可預期的運營商會圍繞5G鋪1000萬個基站和上億個小基站，如此大規模的投入，會為AI企業數據做更好的基礎設施搭建，未來將產生各種各樣新的商業場景或商業模式。
隨著AI的不斷進步，商業也將隨之進化，這是一種大勢所趨的“必然性”。在姜明達看來，由於頭部企業的實際業務未必能觸及很深，那些對某些細分行業有極深和獨特理解，並擁有交付能力的AI公司依然還有機會。
而那些打著概念的偽AI企業，由於自身沒有太核心的技術優勢，最終被行業淘汰的幾率極大；此外，對於那些處於賽道中後段的AI企業來講，在提供的主要技術、產品和服務上，與頭部企業高度重合，加之融資能力、數據積累及人才吸引力等方面較弱，它們的生存壓力會很大。
2020年，AI行業正大浪淘沙，一些企業或振翅欲飛，一些企業或黯然離場，但這一切並不是終局——隨著“新基建”的進程提速，AI在人類的未來藍圖中將處於核心位置，屬於AI的時代才剛剛開啟，AI企業要做的就是“鍛鍊好肌肉，留在賽場裡”。
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