到了人工智能的下半场，或许拼的不是估值，而是真正的营收了。
作者：夏天
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有人的地方就会有江湖，有江湖的地方就会有争斗。
计算机视觉是目前人工智能最热门的细分领域，也是目前众多人工智能公司选择的赛道。在国内早就形成了商汤科技、依图科技、云从科技、旷视科技四家领跑的竞争格局。
如今，到了人工智能的下半场，在这个赛道上的选手如何了呢？
统计资料显示，旷视科技最早跑出了赛道，开始了新的旅程2019年8月25日，旷视科技提交赴港上市申请书；另外，也有确定消息称云从科技计划明年上半年申请科创板上市。
就目前来看，旷视和云从已经走在了IPO前列，而被称为“融资机器”的商汤还没有什么上市动静，融资已经完成了10轮的商汤科技，创始人自称其公司估值已经高达70亿美金，另外同为“AI四小龙”的依图科技的融资只进行到C+轮，显得有些掉队。
其实，不光是融资，过去几年，在中国的人脸识别领域，四小龙在市尝人才的争夺上早就处于白热化的状态，但其实大家一开始并不知道人脸识别领域的市场有多大，甚至都不知道人脸识别的应用场景。
一场巨大的变革自2011年拉开序幕，上演着人脸识别世界的江湖争斗。
不知人脸识别的市场在哪？
自古英雄不问出处，但是在面对人脸识别这样高精尖的技术来说，人才的故事才是最值得讲的。“四小龙”的创始人哪一个都是顶着优秀的学术背景或是名校光环。
聪明人也是有集群效应的。
旷视科技成立于2011年10月，创始人印奇与两位联合创始人唐文斌、杨沐均出自大名鼎鼎的“清华学堂计算机科学实验班”（俗称姚班），其创办人姚期智院士是目前唯一一位获得计算机科学最高奖项图领奖的华人。
2014年6月商汤科技成立，商汤科技创始人汤晓鸥这位一流的学术大师头上顶着耀眼的学术光环，以及多年辗转于各大高校、研究机构的从业履历，无疑成了商汤科技对外吸引投资的一块“金字招牌”。
商汤科技融资一直顺风顺水。2014年11月获得IDG资本 A轮数千万美元融资；2016年4月，该公司又获得万达集团、Star VC 投资的数千万美元 A+ 轮融资；2017年7月又获得鼎晖投资、赛领资本等机构累计4.1 亿美元 B 轮融资；2017 年 11 月 15 日，获得高通数千万美元战略投资。
云从科技成立于2015年，是四大独角兽中唯一的人工智能行业“国家队”，是一家孵化于中科院重庆研究院的高科技企业。目前云从科技估值达到200亿人民币，比其他三家团队都要年轻，虽然成立不过四年的时间，但吸金能力却是不一般，超过了依图科技，基本上与旷视科技持平。
云从科技是一家孵化与中科院，并且承担了多项国家重大项目建设的人工智能企业，因此业界也称之为人工智能领域的“国家队”。
依图科技在圈子里的资格较老，成立于2012年，比商汤要早，略晚于旷世，身边也聚集了众多投资机构，比如红杉资本、高榕资本、云锋基金、真格基金等等，前后融资应该有近5亿美金，不过具体融资金额要比商汤与旷世低很多。
虽然同为人脸识别领域的独角兽，但是计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，简单地说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
事实上，就连最先切进人脸识别领域的旷视也很迷茫，因为不知道如何落地，空有一身“功夫”，却无处施展。直到2015年3月， 马云在德国汉诺威消费电子、信息及通信博览会（CeBIT）上，他对着手机摄像头微微一笑，买下了一枚 1948 年的汉诺威纪念邮票。
而这运用的技术恰好是旷视科技的人脸识别云平台“Face++”，2016 年初，支付宝推出的刷脸支付功能同样采用了旷视科技的技术，另外，小米、vivo、OPPO 等手机的人脸识别解锁功能底层技术也是来自 Face++。
于是，看到这一巨大的市场需求很多人后纷纷进入。商汤、依图、云从也是最早介入金融这一应用场景的，而金融领域有大量的人脸识别需求。ATM 机刷脸取款、支付，活体识别，人证合一……其应用场景非常丰富。
既然大家进入的是同一战场，可想而知这一场攻坚战有多难。
经过激烈的“厮杀”，金融领域的格局基本上是群雄割据，各自占有一块属于自己的领地。
像商汤也向旷视一样和金融机构达成深度合作，另外商汤科技与京东、银联等多家金融机构和银行均有合作；
云从科技作为国家队的背景，当然最让银行放心，因此云从是银行业人脸识别应用最普及的供应商，客户囊括了包括四大国有银行在内的全国 50 多家银行；
而依图科技也不甘示弱，依靠人脸比对及活体检测技术也做了自己的尝试，它为金融企业提供了全渠道解决方案（柜面、移动端、自助机具等），比如通过与招商银行VTM （Virtual Teller Machine，远程视频柜员机）合作，已经在 100 多个城市近千台 ATM 机上实现了“刷脸取现”。
在金融领域的战争基本结束，各自也占据了自己的山头，对于“四小龙”来说，接下去就是维护好、服务好自己的客户。
没有硝烟的战争
2018年是加速商业化落地的关键期，旷视科技和商汤科技这俩老对手在人脸识别解锁的领域又碰上了。
在腾讯深网的报道中，旷视科技负责人吴文昊则表示，“要把商汤挤出去”。在智能手机的最新升级中，人脸识别是各大手机厂商争相宣传的重点，这是它们很大的机会。
据悉旷视和商汤科技的人都知道这两家竞争有多激烈，比如为了拿下手机厂商的项目，分别派遣自己家团队驻守在手机厂，最重要的两家连房间都是挨着的，中间是透明的玻璃，能看见彼此。
两个团队每天发布一个版本，互相PK，可以说是谁也不想输。
对于以人脸识别为主要核心技术的人工智能创业公司来说，这个市场自然不能错过。因为手机厂商不看别的，就看谁的算法更好，择优选择。
在会议室睡了四个月之后，在人脸识别解锁上，旷视拿下了vivo部分机型、小米、荣耀、锤子、美图等，商汤则拿下了OPPO和vivo部分机型，以及一些机内应用。
战报不断更新，暂时分不出胜负。
这是旷视科技成立的第六个年头，商汤成立的第四年，大家都在加速商业化落地。
但是其实最开始的时候，大家并不知道自己的技术应该如何运用，简单来说就是不知道真正的应用场景在哪，就像是一个有着技术的锤子在满世界找钉子。
就拿最先成立的旷视科技来说，其早期的商业的前景并不明朗，印奇曾说过，“坦白说，从当时的大环境来看，无论是人脸识别、图像识别还是未来的的机器大脑，这些技术能有什么用，在哪里落地，我认为是很模糊的。”
于是，后来，短时间之内大家都不约而同的选择了B端，这让这个赛道一时间可谓拥挤不堪，只是有了大家的参与，人工智能江湖才出现了生动的色彩。
豁然开朗的人工智能
地上本没有路，走的人多了变成了路。
每一个伟大的企业都有一个伟大的对手，这就好比可口可乐之于百事可乐，阿里之于腾讯，正是因为旷视、商汤、依图、云从这几家在人脸识别领域孜孜不倦的探索，才会有如今如此繁荣的视觉领域市场规模。
一般而言，人脸识别领域运用最广泛的除了金融就是安防领域。只是客观而言，安防领域市场虽大，但是却很难进入。
首先想要进军安防领域，势必会触碰到传统安防巨头额利益。全球安防设备第一的海康威视2018年总营收为498.37亿元，国内安防第二的大华股份2018年总营收为236.66亿元，但相对于安防行业的总产值而言仍不够大。
但是想要和传统巨头去“虎口抢食”并不容易，像海康威视和大华股份这类的监控设备生产商一般都是自研监控平台软件，目前面对人工智能创业明星公司采取防守姿态，既保持合作又保持自研跟随。
事实上，华为早在2012年就想凭借其在ICT领域的优势进军安防业，但至今也没有搅动起太大风浪。
据CPS 中安网联合商汤科技发布的《2018 中国安防行业调查报告》统计，2018 年安防行业总产值占国内 GDP 总产值0.8%，达7183亿，从细分产业来看，视频监控是构建安防系统中的核心，在中国的安防产业中所占市场份额最大。而人脸识别在视频监控领域具有相当的优势，应用前景广阔。
不过，安防行业的市场容量巨大，一家企业想凭借技术站稳脚并不容易，因此，对于这些人工智能企业来讲，虽然各家都通过不同的角度去切入但是效果基本雷同，都是“雷声大，雨点小”的局面，比如商汤科技的主要落地场景是通过智能视频解决反恐、罪犯抓捕和保障公共安全。
云从主要基于大库检索、动态布控、轨迹追踪等核心技术与各个业务线的算法项结合，在交通领域暂时以智慧机场为主要应用场景，除了人脸识别登机外，还包括黑名单布控、分级安检、人流密度统计、精准找人、VIP客户自动识别等系统功能。
依图研发的“蜻蜓眼”人像大平台已服务全国上百个地市公安系统，应用于全国二十余省份的城市公共安全领域，也为海关总署及中国边检等提供人像比对系统。另外为上海智慧城市建设提供了整体规划方案，使上海或成为全国第一个AI City样板城市。
当然，在安防这个大市场领域的人工智能革命，竞争和争夺绝不仅存在于这四大AI独角兽企业之间，国内上市公司中，做视频监控的企业接近10家，总体行业格局呈现海康威视与大华股份的双寡头局面。
上市大期已至，未来何去何从？
到了人工智能竞争的下半场，一路狂奔了这么久的独角兽们如今是时候亮一下自己的的落地成果和营收的时候了。
否则，估值几十亿上百亿的人工智能的故事该如何讲下去呢？这是一个问题。
近年，国内独角兽企业在海外资本市场大都经历了估值大幅缩水的过程。典型的比如美团、小米等超级独角兽，金融科技行业里的易鑫、新能源行业的蔚来汽车。
前期资本追捧，估值高高在上，上市后股价一路暴跌，不仅坑惨二级市场上的投资人，也让后期进入的资方深度套牢，苦不堪言。
尤其对于商汤来说，最让人头疼的估计就是其估值问题了，目前商汤对于上市的态度都是：有上市计划但并无明确时间表。那么接下来商汤会继续融资吗？如此谁能够接盘呢？如果不继续融资，选择上市，其过高的估值是否会成为其发展隐患。
其实对于其他的企业来说，经过几年的狂奔之后，现在该给投资人一个交代了，在人工智能的下半场接下来或许该讲讲落地和盈利的故事了。
