芯片|商汤上市，从一篇论文到 AI 第一股( 二 ) 电源管理|it芯片

汤晓鸥在 2019 年亚洲博鳌论坛上 | 来源：视觉中国

那一年年初， DeepMind 被谷歌以 6.6 亿美元收购后，开始研发 AlphaGo 。那时距离 AlphaGo 击败围棋世界冠军李世石， AI 走进大众视野并成为资本风口，还有两年。
在 2015 到 2016 年早期，商业化前景尚不明朗的商汤团队并不被大部分资本赏识。雪中送炭的第二笔资金来自演员任泉的 StarVC 。 2016 年 4 月，作为唯一投资方， StarVC 在 A+轮投了商汤科数千万美元。
随着 AI 风口到来，形势发生了变化。 2016 年 12 月的 B 轮融资开始，除了融资额度节节攀升，投资阵容中也先后出现了万达资本、高通创投、阿里巴巴、淡马锡的身影。 2018 年 9 月，软银愿景基金在 D 轮独家投资 10 亿美元。这不仅是商汤历史上最大一轮融资，也是 AI 企业获得的最大单笔融资。
牛奎光最初看中的是商汤团队的计算机视觉技术实力。他曾评价：「这个团队应该是该领域在中国能找到的最强团队，即便在世界范围内也能进前五。」这也成为 AI 技术风口时期，许多投资机构的投资逻辑：投技术与团队。
但从学术圈走到商业世界，「值钱的技术如何赚钱」，则成为商汤和其他人工智能企业，需要持续求解的问题。

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怎么把「值钱的技术」转变成「赚钱的产品」

当人脸识别算法的精度首次超过人眼时，学界和风投都嗅到了其中的机遇。但在商业化落地时，商汤和 AI 四小龙的其他三家都遇到了相同的难题。
第一个难题是给技术找到商业场景。不论是人脸识别还是背后的计算机视觉技术，都是一个技术模块，不像搜索引擎使用的超链分析算法或者字节跳动的智能推荐算法，计算机视觉算法没有一个天然的商业化落地场景，而是要依附于其他已有的业务场景。比如与在线支付合作加强密码安全，比如与美图软件合作提高人脸识别精度，比如与安防合作提供实时的人脸检索功能等等。
2015 年，刚开始创业的商汤真正赚到的第一桶金，来源于互联网金融领域。此外，安防也是商汤早年间重要的客户来源。 2016 年，商汤开始布局基于人脸识别的打卡考勤机。 2017 年，商汤科技已经与中国安防行业前十中超过一半的客户有了合作。
目前，商汤将商业化落地的方向梳理为四大场景，分别对应商汤主营业务的四大板块：智慧城市、智慧商业、智慧生活和智能汽车。

四个产业 2018 年至今收入情况｜来源：商汤招股书

从收入构成来看，主要面向制造业、交通、商业管理、物业管理、金融等领域 B 端用户的智慧商业，以及主要面向 G 端用户的智慧城市两大业务，从 2018 年以来一直占据总营收的 80% 以上。 2021 年上半年，智慧城市（47.6%）和智慧商业（39.2%）的营收占比已经超过全部营收的 85% 。
ToB 和 ToG 业务是目前商汤的营收支柱，而主要面向 C 端用户的智慧生活，以及面向汽车场景的智能汽车，则是商汤科技的未来。智慧生活覆盖的领域包括当下最热的物联网、AR 元宇宙和医疗三个方向；智能汽车平台「绝影」则已经与 30 余家车企合作。商汤在招股书中写道，预期后两个板块「收入来源的敞口增加将可能会改善我们的运营资金，因为这些收入来源的客户倾向于拥有较短的付款周期」。
找到了场景之后，商汤面临的第二个问题是：如何构建可持续盈利的商业模式。
美国风险投资机构 A16Z 曾在 2020 年一篇文章中指出，与传统软件公司「一次建构+多次销售」的模式不同， AI 软件应用需要持续的物力和人力成本投入。因为即使同一个 AI 算法也需要迭代以适应不同的场景。数据清洗和标注、乃至算力支持都需要持续的成本投入。