智能安保、语音识别、智能客服……几年间，被视为新一轮产业变革核心驱动力的人工智能(AI)技术边界不断扩大，已大踏步走进寻常百姓家。广泛的应用场景又促使这一赛道变得愈加火热，人工智能的头部企业更是借此机会，纷纷推进其上市议程。

11月4日，根据上交所官网信息，依图科技申请科创板上市已获受理。依图科技此次预计募资75.05亿元，主要用于新一代人工智能IP及高性能SoC芯片项目、基于视觉推理的边缘计算系统项目等5个项目以及补充流动资金。

2011年成立的依图科技，在国内的人工智能领域中，和商汤科技、旷视科技、云从科技并称为“AI四小龙”。根据IDC的数据，从2017年到2019年上半年，它们占据了国内计算机视觉应用市场份额的60%，分列前四名；公司的估值也均超过了百亿元量级。而现在，它们又几乎是同时向二级市场冲刺。

10月20日，根据天眼查信息，云从科技完成了章程备案，上市工作取得实质性进展。此外，旷视科技也传出消息将冲刺科创板。

不止AI四小龙，其他人工智能公司也在纷纷开启上市征程。在上市热的背后，其实是行业对打破瓶颈的渴望。业界人士认为，人工智能行业已经经历了五六年的早期爆发期，现在则正处在挤泡沫的阶段，“淘汰出局”将是所有不能带来真实商业价值的公司的最终结局。为了生存下去，AI创业公司还将不断寻找新的出路。

从金融和安防获得第一桶金

仿佛是一夜之间，人工智能很快便热了起来。

2015年，AlphaGo轻松战胜了李世石；2017年，AlphaGo 在乌镇战胜当时还如日中天的“围棋第一人”柯洁，横扫棋坛，也将人工智能的社会认知程度和话题度推上了一个前所未有的高度。互联网巨头们也适时添了一把火，从百度“All　in AI”的口号，到阿里的NASA 计划和达摩院，无疑都在对外界宣称，移动互联网之后，一个新时代的开启。

AI创投热潮在这个大环境下兴起，大量的资金开始疯狂涌入这个行业。由于入局较早、技术实力较强，“AI四小龙”很快便成为行业里的亮眼明星。

2014年，旷视成功抓住支付宝寻找“刷脸支付”技术提供商的机会，找到了第一个商业化落地场景，逐渐在业内打开知名度。之后，它相继与阿里集团、招商银行、中信银行、公安部第一研究所等多家企业和政府部门建立了合作。其开发的人脸识别身份验证服务FaceID是第一个获得成功的企业级产品，在2016年底，旷视开发的身份验证系统已为1.12亿人提供过服务。旷视在金融、安防、零售等领域有诸多应用，形成了Face++安防、Face++零售、Face++金融等多个产品。

2013年，依图和苏州市公安局，通过合作的“蜻蜓眼系统”，成功为苏州警方破获一起入室盗窃。在公安部门的支持下，依图很快就建立起了全球最大的人像对比平台，可用于刑侦破案、反恐情报、治安防控和出入境管理等场景。通过安防领域，依图成功打开市场，2016年开始投入“人工智能+医疗”的研究，一年过去，依图影像智能辅助平台陆续在上海和浙江省的多家顶级三甲医院完成了部署。

而商汤把自己的业务模式总结为“1+1+X”，1是指技术上形成核心竞争力，+1是产品及解决方案，+X是行业，即各个行业发展合作伙伴。成立的几年来，商汤一直争取拓展更多行业，探索手机、互娱、汽车、通行、教育、健康、文旅、商业、金融等领域。

云从作为“四小龙”中成立最晚的一家，它的第一单业务是帮海通证券做远程开户的身份认证系统。系统成功上线的当月，海通证券远程开户身份认证量就超过了50万，平均每天有超3万的用户利用云从科技的系统进行开户。此后，包括农行、建行、中行、交行等金融机构均采用了云从的产品。

总体来说，“AI四小龙”初期都是从安防、金融两大领域打开市场。由于表现出色，它们很快成为资本的宠儿。

商汤科技是其中的典型代表，它在业界有一个“融资机器”的称号，它公开的最后一轮融资是2018年11月，由软银愿景基金、富达国际、未来资产等共同投资5.8亿美元。这轮融资已经是商汤科技的第六轮融资。截至目前，商汤科技共完成约40亿美元融资，是AI四小龙中“吸金”最多的一家。另外三家中，旷视科技融资总额约为13.5亿美元，依图超过4亿美元，云从约为35亿人民币。

AI创业的黄金时代

2006年，18岁的印奇以680多分的高分，考入了清华自动化专业。在那里，印奇遇到了同样沉迷编程的疯狂极客唐文斌及杨沐，三人迅速成为了好友。

2007年，步入大二的印奇，开始在微软亚洲研究院(MSRA)实习，由此结缘人脸识别。本科期间，印奇在MSRA前前后后实习了3年多时间，逐步认识到，一旦人脸识别的图像搜索技术有了关键的突破，会带来巨大的市场前景，于是有了他的创业想象。

清华毕业后，印奇飞往美国纽约市哥伦比亚大学攻读博士。就在印奇去往曼哈顿学习的同时，已经拉着唐文斌和杨沐两位老同学创立了旷视，2011年10月，三人正式成立旷视科技，当时印奇便白天上课，晚上与唐文斌、杨沐进行电话会议。

同样是2011年，周曦还不是云从科技的创始人，他从美国回到了重庆，与大学好友温浩一同组建了当时中科院最大的人脸识别研究团队。

当年，中国科学院计划在西南地区筹建研究院，为了引进全球顶尖的科技人才，筹备人袁家虎三顾茅庐，前往美国伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)，与周曦和他的老师“华人计算机视觉鼻祖”黄煦涛见面，最终将两人带回了中科院。

2014年，周曦和其团队讨论后决定成立人工智能公司，2015年4月，周曦带领一众好友出走中科院，正式成立云从科技。

依图科技创始人朱珑的背景和经历与周曦很像，同样在名校留学。朱珑在加州大学洛杉矶分校读统计学博士时，导师是计算机视觉教父、物理学家斯蒂芬•霍金的弟子艾伦•尤尔(Alan•Yuille)。也在2011年，朱珑产生了回国创业的想法。

回国后朱珑遇到了高中同学林晨曦，他当时正在为阿里云搭建中国首个拥有自主知识产权的分布式计算平台“飞天”。“飞天”工作完成后，2012年9月，两人联合创立了依图科技。

2011年~2014年间，汤晓鸥一直在香港中文大学多媒体实验室研究深度学习。直到2014年迎来了重大突破，汤晓鸥团队的原创人脸识别算法，在LFW数据库上准确率达98.52%，实现首次超越人眼的识别能力(97.53%)，超越人眼的准确率，为机器识别带来了大规模应用的价值。随即，汤晓鸥宣布成立商汤科技。

至2014年，“AI四小龙”正式聚齐。因为共同从计算机视觉(CV)的赛道成长起来，它们也被称为“CV四小龙”。

挖掘新机会“AI四小龙”路径各不同

不过，资本的狂热也很快退却，2019年，中国人工智能企业融资金额下降至967.27亿，融资数量下降至431个。10亿以上融资额已经不再有A轮的企业，而C、D轮的企业占据了主流。

变局面前，“AI四小龙”要做的是寻找更多商业化落地场景，以模式的差异化实现自我造血。

2019年，旷视科技进行了品牌升级。在技术层面上，将人脸识别平台Face++升级为系统化AI算法引擎Brain++，用以拉通从数据到部署的算法全要素、全流程生产。印奇表示，公司进行战略转型，向AI物联网进军。

旷视科技选择的新落点之一，则是供应链物联网。今年10月，旷视科技正式宣布了智慧物流业务的定位与战略布局。早在2018年，旷视科技就收购了智能化解决方案公司艾瑞思机器人(Ares robot)。在去年品牌升级的同时，旷视科技的机器人核心战略河图(Hetu)也对外亮相，它可以成为机器人网络的“大脑”。

旷视科技方面认为，“AI 赋能物流”是旷视科技独有、同行们所不具备的，在这个层面可以打出差异化产品、形成差异化服务。

依图科技则是转身“造芯”，给自己定位为“AI算力”公司。去年5月，依图科技提出了“算法即芯片”构想，推出全球首款深度学习云端定制SoC芯片，成为首个自主研发AI芯片并商用的AI公司。

根据依图科技的招股书，IPO所募集的资金投入重点，也将是芯片相关产品的研发。招股书显示，在75亿元的募资额中，将有23.18亿元用于新一代人工智能IP 及高性能　SoC　芯片项目，8.11亿元用于基于视觉推理的边缘计算系统项目，10.7亿元用于新一代人工智能计算系统项目。

云从科技从2017年开始进入智慧商业板块。云从认为智慧商业领域，比安防、金融领域更贴近民生，商业更多地是满足人们更高质量生活需求的领域，进军智慧商业符合商业逻辑。在智慧商业业务板块，云从主要聚焦在购物中心和汽车4S店。目前，云从科技在购物中心方面的合作客户包括小米之家、国美等品牌的线下门店。在汽车4S店领域的合作客户包括捷豹、路虎、东风日产、一汽大众等。

商汤科技则在一直不断地扩大业务范围，在自动驾驶、智能手机、医疗健康、文娱、广告、新零售等领域布局后，今年又宣布正式进军AI 教育，成立了子品牌——商汤教育。据前瞻产业报告数据显示，商汤科技的营收板块中，智慧汽车、安防领域在营收中的占比达到了54%，为营收贡献了主要力量，而新零售、智慧健康等多项新业务在营收占比中仅有10%，仍处于发展阶段，还需要更多资金的投入。

商业化成功 还需找到“真实价值”

ToB和人工智能领域，在经历了今年的疫情之后，仍然是创投领域的热点。但对创业者而言，资本市场要听的不再是一个面向未来的“科幻”故事，而是实际的商业内容。

“今年机构投资会更加谨慎，更偏向于去投抗风险能力强、商业模式稳健的项目，而避开那种停留在‘讲故事’阶段的项目。”青桐资本执行总经理陈蓉鸿说，“针对具体项目而言，我们会更关注AI技术是否能对行业降本增效，以及AI方案的完整性，即从数据到算法、从软件到硬件开发、从单一硬件再到整体方案的完整性。”

可以说，目前包括四小龙在内的AI头部企业，都不能停下前进的步伐。正如印奇在今年7月份的一次讲话中说的那样，在经历了五六年的早期爆发期后，AI产业如今进入“深水区”，不带来真实价值的AI企业将被淘汰出局。

这样看来，人工智能的商业化能否成功，并不是依靠几个项目落地就能实现。但离开了资本的聚光灯，挤出泡沫，反而是AI技术脱离神话、真正落地的开始。