商湯：何時才能燒出商業模式？_風聞

文|梁宇峯 劉旭

這段時間，商湯是資本市場的熱點。

在商湯宣佈IPO的消息之後，12月10日美國商務部公告將商湯科技列入“涉軍企業”名單，拜登政府禁止美國投資者投資商湯，商湯IPO計劃因此延誤。美國的各種所謂“制裁”，意圖很明顯，就是尋找各種藉口遏制中國科技的進步。制裁商湯，就像宣告商湯通過了美國的“技術認證”。在這一點上，我們為商湯這樣的高科技公司所取得的成績感到驕傲。

但商湯是一家即將IPO的準公眾公司，這就要求我們按照資本市場的邏輯和標準來評判它的商業模式和投資價值。從投資視角來看，商湯持續虧損、難以盈利的現狀似乎更令人擔憂，找到可持續發展的盈利模式才是商湯高質量成長的關鍵一步。

為了探究商湯的未來發展前景，我們需要從人工智能技術開始，對商湯科技所從事的業務進行充分研究。

人工智能：並不神奇的計算機技術

商湯科技對自己的定義是：“我們是一家專注利用計算機視覺軟件賦能百業，行業領先的人工智能軟件公司。”

可以看出商湯科技的核心產品是其技術——人工智能算法與模型，只不過算法本身不能盈利，於是商湯把這種核心技術（人工智能算法與模型）應用到了多種行業的多種應用場景中，從而實現商業化。

這就好比一家公司的拳頭產品是美味的麪粉，只不過需要把它們做成各色各樣的麪包、饅頭、麪條等等才能賺錢，但大家之所以喜歡吃他家的產品，還是因為麪粉味道絕佳。

那麼人工智能技術到底是什麼呢？這個概念理解起來有些困難，怎奈商湯科技的核心看點就是技術，所以不能不稍作探索。

人工智能是指一種計算機技術，目前主要的技術方向是機器學習，達到的效果是模擬人類的智能做出識別、判斷與決策。

| 人工智能（機器學習）與經典程序設計的區別

從上圖看，我們以前的程序，就是先設計好（運算）規則，然後把數據（初始變量）輸入進去，這樣就可以通過規則程序得到答案（結果變量）。

而人工智能（機器學習），則是把數據（初始變量）和答案（結果變量）都告訴你，讓機器學習算法去考察這些對應的數據與答案，並找到兩者之間的規律、規則。

其實機器學習過程與我們人類的學習過程是很相像的，比如小孩子去認識蘋果，我們會給他看很多個蘋果，這是輸入數據，然後告訴他這些都是蘋果，這是答案，小孩子就會在腦中通過人類的智能找到這些蘋果的共性和規律，也就認識了蘋果。以後見到一個物體就能知道這個東西是不是蘋果，並在得到反饋之後持續修正自己找到的規律與模型。

| 蘋果圖片

在機器眼中，每一張圖片都是一堆數字（一個像素點就是三個數字），既然是數字，那麼計算機就可以進行各種操作。我們也給機器輸入很多張蘋果照片，利用商湯等公司提供的學習算法，機器也可以找到蘋果之間的規律，比如主體的顏色大概率是紅色、有光澤、接近圓形、上下有凹陷等等，這些都可以用數學和計算機算法語言來表示，這樣計算機也就找到了蘋果的規律，之後再應用這個規律進行判斷，就可以識別出蘋果這個物體來了。同樣，計算機也可以在持續的測試反饋中修正自己的規律模型。

所以人和計算機一樣都是要輸入數據和對應答案、利用智能算法（或智能）、尋找出規律模型、應用規律模型並修正。其實我們經常用到的人臉識別、物體識別等等的人工智能功能，原理都與上述過程是類似的。

瞭解了人工智能概念後，我們還需要對這項技術秉持一個端正的態度：

**人工智能並不是一種遠超現有科技水平的神奇技術。**它並沒有創造某種靈性的東西，也並沒有創造真正的智能。它只是應用了現有的數學、統計學、心理學等領域的知識，再結合計算機知識實現的一種高級技術。這種技術可以在表現上類似人類智能，比如和人類一樣都能夠識別、判斷、決策等。所以無需對人工智能的技術難度過高估計。

但人工智能仍然具有跨時代的意義，機器的自動化解放了人類的勞動力，而人工智能技術再次拓展了機器輔助人類的邊界。機器不再只是按照人類的嚴格指令去執行功能，目前也具備了從事初級智能工作的能力，未來前途更是很有想象空間。

主營業務：安防是最大應用場景

回到商湯科技的業務分類，商湯按照人工智能算法所應用的下游行業分成了四大類：智慧商業（43%）、智慧城市（40%）、智慧生活（12%）和智能汽車（5%）（括號內為2020年收入佔比）。

| 商湯業務框架

智慧商業，客户為各類企業，主要包括商業空間管理、住宅物業管理、金融服務等。通俗講，就是在企業中以視頻監控等方式獲取數據，並依靠智能算法做出分析、決策，比如進行人羣密度分析、出入閘機管理、對住宅進行停車智慧管理、對工業進行生產質量分析等。

智慧城市，客户為政府，主要業務包括交通、公安、環保、應急管理等方面。比如對交通流量進行管理、監控違章駕駛、共享單車停放監控、在地鐵站提供智能閘機、提供火災監控等。目前公司已經與上海、深圳、西安等城市進行合作。

智慧生活，這部分業務多是將智能算法應用在手機等消費電子產品中，而且以攝像頭拍攝的素材為基礎。比如識別照片中的物體、拍攝中智能調節明暗、虛化背景、智能照片分類等，同時公司的算法也應用在生成AR內容等。這部分業務的客户主要是手機廠商、智能家居廠商等。

智能汽車，這個比較容易理解，就是提供汽車中輔助駕駛、智能座艙系統等服務，提升汽車的自動駕駛能力。

公司的下游應用還在不斷拓展，不斷尋找更好的應用場景。

| 商湯通過硬件級技術進行圖像分類、物體識別等技術

| 商湯智慧生活業務支持圖像明暗處理、背景模糊等功能

| 商湯超分辨率功能可以還原圖像細節內容

**從當前商湯的業務分類可以看出，公司的收入還是主要集中在智慧商業、智慧城市兩部分，合計佔比在8成左右。**這與當前A股中的視頻監控安防公司如海康威視、大華股份、宇視科技有些類似（都是安裝攝像頭等進行圖像採集和監控），當然，商湯科技提供的產品中智能化的含量會更高。

其實不僅商湯以視頻監控類安防業務打底，其他AI四小龍公司亦是如此，各家公司有各家公司的業務分類方法，但與海康威視、大華股份業務相重合的安防類業務基本都超過60%。

為何AI公司都偏愛安防賽道？從沙利文諮詢公司的數據可以看到，視覺計算在人工智能中比重最大，音頻次之，這也與我們日常經驗相吻合，看到的信息是最多的，其次是聽到的信息。

結合艾瑞諮詢的數據，我們可以看到該行業最大的落地應用就是利用視覺信息的安防影像分析，這也是人工智能公司紛紛在安防市場發力的原因。

| 數據來源：沙利文

直面競爭：技術優勢遭遇硬件龍頭

根據前面的研究，人工智能的落地場景雖然很多，但找來找去，最大的一部分仍然是基於視頻監控的視覺計算。在這個賽道下，商湯無疑會與海康威視、大華股份等傳統硬件龍頭公司有一番較量。

商湯的優勢很明顯，就是技術先進。

技術優勢的評估是很困難的，不像外觀、口味、品牌等比較直觀的屬性。我們可以從以下幾個維度來了解商湯的技術實力：

研發人員數量與質量

截至2021年上半年，公司擁有40名教授，5000名各類僱員，其中約三分之二為科學家及工程師，超過250名博士及候選人。

創始人湯曉鷗為香港中文大學教授，2009年獲得了CVPR最佳論文獎，為亞洲第一人。聯合創始人徐立、王曉剛、徐冰等也都是香港中文大學的博士或助教，學術背景深厚。

比賽成績

公司在人工智能領域全球競賽中獲得超過70個冠軍。

論文數量

2015年到2021年6月底，公司在全球前三大計算機視覺會議上發表的研究論文數量排名第一，發表了600多篇頂級學術論文。

專利數量

截至2021年6月底，公司已擁有8123項專利及專利申請，其中一半為海外知識產權。

模型數量

2019年擁有總計1152個模型，到2021年6月底，已累計生產22000個人工智能模型。

基礎設施佈局

公司自主研發AI基礎設施SenseCore，支持人工智能模型的工業級量產，正在上海臨港建設大型人工智能計算中心（AIDC），預計能夠產生每秒3.74百億億次浮點運算的總算力。

研發投入

我們也可以從研發投入來看公司在研發的重視程度，公司在2020年的研發費用達到了24.5億元，已經接近於大華股份的30億元，遠超其他AI初創公司，研發費用/收入也達到了71%。公司非常重視研發。

合作客户與項目

公司在不同項目上已經與多個一線城市、小米、萬科、本田汽車等進行了合作，大公司的背書是對公司技術和產品的認可。

綜上，可以看到，商湯科技在人工智能算法和模型等技術方面確實有很強的實力。

不過安防龍頭相對於商湯也有他們的相對優勢，比如規模化、渠道、客户理解與硬件優勢。

規模化方面，海康和大華的研發費用都只佔到收入的10%出頭，而商湯則超過了70%，在這種情況下絕對金額仍不及前面兩家公司。同時，安防龍頭非常強調算法複用，就是讓同一套算法用到更多的項目中，也可以實現規模經濟。這樣的規模化就為安防龍頭的盈利創造了空間，也為業務創新提供了保障。

在渠道和客户理解方面，海康威視超過4萬名員工，分佈在全國、全球各地，在分銷渠道方面也更完善。安防龍頭的銷售和技術人員可以和客户獲得更緊密的聯繫，對客户的需求有着更接地氣的理解，所以即便在算法並不算最出色的情況下，也能夠設計出滿足客户需求的產品。所以在產品落地方面，安防龍頭是有優勢的。

另外，算法也只是安防產品中的一個組成模塊，工程化能力、對產品硬件的理解也非常重要，這些也都是硬件廠商的優勢。

從業績層面看，在人均毛利潤這個指標下，商湯科技雖然作為科技公司，但與海康、大華這種硬件類廠商相比也仍有差距，即便這兩家公司中都包含了一些生產人員。不過商湯的人均薪酬卻比較高，考慮股票期權後，商湯人均薪酬達到56萬元，確實達到了科技企業的標準，相比而言，海康威視為26萬元，大華股份為38萬元。

可以看到，兩種公司在競爭中各有千秋，就看各家公司能否把現有優勢發揮到最大化，並快速彌補劣勢與差距了。當然，這與各自護城河本身的寬窄程度、管理層的能力以及公司幸運程度都有關係。現階段來看，在不少大型安防項目上面，安防的屬性要大於科技的屬性，傳統龍頭的優勢似乎更加佔優。

技術優勢構成的護城河夠深嗎？

既然商湯科技等AI公司的護城河都是技術優勢，那我們就需要考察這條護城河到底有多深。先考慮單純的技術優勢，正如我們在《常識的力量》一書中所言“單純技術公司的護城河並不深”。

對比來看，技術優勢的特點是“善攻不善守”，就像一名爆發型選手。一項新的、突破性的技術，往往具有很強的攻擊性，可以用來顛覆其他競爭對手，破壞力很強，這是技術善攻的方面；但想要保持住技術領先卻很難，因為偶得的創新容易，持續的創新卻非常困難，所以技術領先的生命週期往往不長，維護成本也很高，需要持續投入研發。

技術構建的已有優勢並不穩固，技術很大一部分來源於創意，而這種東西容易被抄襲、被模仿；後期投入轉化為新的技術優勢的確定性又弱，之前的創新方法後期不一定適用。

從AI比賽（ImageNet）中的成績也可以看到，特定技術的進步接近成熟時，邊際進步速度是減緩的，這也意味着頭部企業和後面的企業技術差異會縮小，這在手機、電腦、電視等等科技產品上體現得很明顯。所以技術優勢構建的護城河，相較於其他護城河不夠寬、不夠深。

《常識的力量》一書中也給出了一個很好的案例——寒武紀這家以AI芯片設計技術為主要優勢的公司，經營並不順利，丟掉大客户華為後，一路波折。寒武紀的技術優勢就喪失得很快，大客户華為可以自己設計AI芯片，於是拋棄了這個合作伙伴，而且這項技術擴散得很快，後來很多公司都獲得了AI芯片設計能力，僅本次討論中所提及的商湯、依圖、大華，都可以自己設計AI芯片。

寒武紀的問題是產品很單一、壁壘不夠高、模式不太好，但這並不意味着技術優勢就支撐不起偉大的公司，歷史上有很多技術卓越的優秀公司，想要成為這樣的優秀公司，還需要額外條件：

**首先要儘可能保持住技術優勢。**持續、大量的研發投入自然不可少，除此之外還要做到讓自己的技術儘量不容易被複制，比如要讓技術轉化為不容易被繞過去的專利，用法律手段鑄就壁壘；比如要讓技術少靠一點創意，少靠一點人，多依靠體系、依靠過往的技術經驗、依靠公司獨有的資源。以此來延長技術優勢的生命週期。

更重要的是，要讓技術優勢轉化為其他優勢，獲取利潤。早期的技術優勢為企業的發展挖出了第一桶金，為企業的發展爭取了時間、空間。如果企業可以把這些早期資源轉化為品牌、渠道、用户粘性、網絡效應等優勢，就可以突破技術優勢本身的限制，持續創造超額利潤。

偉大的公司往往都是將前面所述的兩方面結合起來，新的優勢不斷創造利潤，反哺技術，技術也強化新優勢，形成正向循環。

《常識的力量》一書中做了很好的總結：“技術研發能力如果能落地為產品能力、營銷能力和品牌力，從而給公司創造可觀的利潤，並利用自己的盈利能力建立起強大的、持續的技術研發能力，那麼這就是很深的護城河。”

微軟依靠早期的技術優勢迅速佔領市場，培養出用户對軟件的粘性和類網絡效應（大家都用辦公三大件）；英特爾的技術優勢轉化成了芯片軟件相結合的路徑依賴；蘋果的技術優勢轉化為品牌、代工模式創新、供應鏈管理、用户粘性、產品生態等。

這種案例不勝枚舉。

燒錢換成長，出路在何方？

AI四小龍的經營表現，落實到財務報表上，都挺難看。我們以商湯、曠視為例，兩者的調整後淨利潤都是大幅虧損的，虧損額有時甚至超過營業收入。相比起來商湯會更優秀一些。

不過從毛利潤端來看，商湯科技表現優秀，曠視表現也還不錯。毛利潤與調整淨利潤的主要差額，來源於研發費用，兩者的研發費用佔收入的比例常年超過60%，平均也在70%左右（安防龍頭公司控制在10%左右）。這就意味着商湯等公司在自己的核心競爭力——技術優勢上不斷投入、持續加碼，換句話説，他們不斷在技術研發上燒錢。

我們在這幾年見證了各種互聯網公司的燒錢，或成功、或失敗，那麼這種為技術研發燒錢的模式可行嗎？

**其實燒錢，無非就是一種資源的提前投入，希望通過前期的高投入換取後期的可持續性盈利。**燒錢，可以讓很多本難成功的商業模式成為可行（如打車軟件、外賣平台），拓寬了商業邊界。一些企業通過燒錢，燒出了成功的商業模式，能拉到投資、有錢可燒，甚至也可視作企業的競爭優勢。

我們先來看一個簡化的盈利模型，涉及三個關鍵變量：用户數量、單位收入、單位成本。一個企業（產品）的盈利就容易計算，盈利=用户數量x（單位收入-單位成本）。如果前期的燒錢投入，可以讓三個變量想着有利於提升盈利的正向變動，且能達到持續較高盈利，那這錢就燒的值得。

如果一個行業滿足規模經濟、可以提升用户粘性、實現壟斷地位，那麼這種行業就很適合燒錢，隨着讓利帶來的用户數量提升，單位收入會提升，單位成本卻會下降（很多成本是固定投入，不隨用户增長而增加）。互聯網行業就是典型的具備如上屬性的行業。

騰訊各種產品（如遊戲）依靠獲取流量培育出了壟斷地位和用户粘性，後期賣皮膚賣會員等提升單位收入，而前期產品研發成本可以攤薄；電商公司如阿里、京東，可以早起讓利獲取買家和賣家，數量多了之後形成了壟斷和雙邊網絡效應，從而可以提升交易佣金等提升單價，產品研發費用也會被攤薄；外賣行業、打車軟件、共享單車也是如此，只不過他們的規模效應體現在外賣員、司機、單車的效率提升。

上述的互聯網或類互聯網公司，模式都基本走通了，但投入資金提升技術的模式似乎與他們有明顯差異。

前面提到了，技術的保鮮期比較短，如果只是被迫不斷研發壽命不長的新技術才能維持住成長或者領先地位，那麼這種模式似乎並不太妙，因為我們看不到積累沉澱，看不到可持續性盈利，我們姑且稱這種模式為**“不妙模式”**。

慶幸的是，大量的技術投入也有可能實現可持續的盈利模式，這裏提供兩種思路。

**第一種，我稱之為“突破模式”。**如果這家公司可以通過技術的持續研發，超越瓶頸期，獲取突破性的技術成果，而且在相當長的時間內是難以被模仿的。那麼企業可以盡情用這種突破性技術獲客、壟斷、提價、盈利。這種模式下，在技術上燒錢是走得通的。

**第二種，我稱之為“積累模式”。**這種情況下，公司所研發技術的數量要儘可能多，技術也是處於穩定期的技術。這時，公司可以以量取勝。一邊通過新技術、新方案擴大用户基數，一邊通過大量的技術給客户提供更豐富、更有針對性的產品組合。這樣，公司可以不斷獲客，可以實現一定程度的壟斷。更關鍵的是，在後期少研發新產品的情況下，公司可以減少投入、減少成本，從而獲得穩定盈利。這種模式，看起來也走得通。

至於商湯科技到底走向“不妙模式”“突破模式”還是“積累模式”，我們仍需要繼續觀察，無須急於下結論。

結語

研究商湯科技並不是一件輕鬆的事，它的業務、技術、競爭、盈利模式等都具有爭議。

雖然它身處科技感十足的人工智能行業，卻在視頻監控安防領域獲得最大落地場景；雖然它的技術實力卓絕，卻在其他方面被現有龍頭壓制；雖然它非常注重研發投入，但糟糕的業績表現並不能讓所有投資者滿意。如此種種，反反覆覆，這也很好地體現了一家公司的多面性。

對這樣的公司，需要保持清醒與謹慎，畢竟在不擅長的領域，我們更容易被表象所迷惑，比如高科技公司的名號、短期的快速成長。

不過，在充分認識這家公司、撥開重重迷霧之後，我們就應該以最樂觀、最善意的態度去對待這些公司，畢竟站在更宏觀的角度，這些公司都為我國的科技進步、技術發展貢獻了一份力量。

投資者會對商湯等人工智能公司的估值持有不同的意見，但退一步講，即便這些公司不能滿足較高的估值，卻總是很有價值。他們的研發對整個社會具有正外部性，他們的事業符合國家科技發展的大方針，考慮到以上種種，我們沒有理由不給與他們最真摯的祝福。

本文為益研究對商湯內部研究的縮減版，作者為益研究梁宇峯、劉旭等