AI孤勇者:格灵深瞳的上市故事

2022-04-01

2022年3月17日,格灵深瞳在上交所敲钟,以39.49元/股、73亿元的总市值成为“科创板AI第一股”。但公司上市当日即遭遇破发(盘中跌幅一度超过10%),首日收盘录得5.14%跌幅。


AI类公司破发早有先例,且2022年IPO破发也屡屡可见。例如,在港股上市的鹰瞳科技(02251.HK)、创新奇智(02121.HK)都出现了首日破发,说明AI类公司虽然打破了上市坚冰,但资本市场的热情正回归理性冷静。

▼ 2022年IPO首日破发公司

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▼ 同赛道公司首日涨跌幅

(万得行业 - 软件与服务)

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投资者普遍关注的两个问题是:


AI企业商业模式是否走得通?目前多数上市公司或处于产品小批量生产阶段,或是放下身段为特定企业提供行业解决方案的定制化设计,真正大规模商业应用仍缺乏突破;


在落地场景黯淡的当下,前期研发投入高企、运营成本较高的AI企业,什么时候才能结束“烧钱”、实现造血?


事实上,经过狂飙突进的行业超速发展之后,一个好的故事已经无法让所有人买账,当AI类上市公司无法圆满回答这两个问题时,高估值、高市盈率的格灵深瞳们就出现了尴尬的上市破发。

 

格灵深瞳的资本运作历史不乏亮点,从2021年11月过会到2022年3月上市,前后仅用了4个月,把早早就过会的云从科技、云天励飞、旷视科技等一干AI大佬甩在了身后。沈南鹏曾称格灵深瞳的投资估值达3000亿美元,但根据招股说明书数据,格灵深瞳在IPO前的历史估值曾攀升至2019年底的37.06亿人民币,后续转跌至20亿人民币。


▼ 格灵深瞳估值历史
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截至4月1日,格灵深瞳最新股价为27.70元,市值仅51.24亿,与当年的估值相差甚远。



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回溯10年前,格灵深瞳才是市场上最耀眼的AI明星。
 
公开资料显示,格灵深瞳创始人赵勇先后毕业于复旦大学与布朗大学。获得博士学位后,赵勇于2010年加入谷歌,主攻计算机视觉(Computer Vision,以下简称CV),是谷歌神秘的X实验室7名核心成员之一。Google Glass就是X实验室的得意作品。
 
2012年底,离开新东方、创立真格基金不足1年的徐小平去硅谷演讲,并结识了赵勇。徐小平对后者华丽的学历背景、扎实的工作履历与绩效叹服不已,于是鼓励赵勇创业。双方一拍即合。
 
2013年4月,赵勇创立了格灵深瞳,公司先天条件优渥,创立之初就得到了徐小平管理的真格基金的100万元天使轮投资,在创立后1年之内,通过徐小平的穿针引线,格灵深瞳就拿到了红杉资本的1000万美元A轮融资。

作为资本与技术的完美合作,格灵深瞳虽然起步不是最早,但起点却领先于先辈,成为当时最耀眼的AI初创公司。


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除了“天作之合”般的初创背景,格灵深瞳之所以吸引众多顶级投资人的目光,关键还是创始人赵勇所描绘的计算机视觉(CV)技术蓝图——如何让计算机拥有接近于人的感知能力。

 

CV的实现途径存在两条线路:

 

● 首先是建立在深度学习基础上的“渐进派”——二维成像技术,也就是通过“打标注”的模式进行不断的算法迭代,达到“基础层级分解—分类训练—复杂层级信息处理”的效果。这个方法的工作量巨大,迭代过程长,本质上还是“一只眼睛”式的二维成像,不能精确判断物体之间的位置关系。但优点是可行性强,而且方案实现过程中,还会促进公司对核心算法技术,软硬件优化配置的理解,有利于最终的商业落地。

 

● 而赵勇在理论、实践都跑在最前沿,掌握着革命性的“三维成像技术”,以结构光和立体成像的手段,对同一物体进行多重识别。它类似于“两只眼睛”甚至“多只眼睛”的观察识别,可以判断出精确的位置关系。

 

有距离感的AI视觉识别,对于自动驾驶类项目非常重要。毫不夸张地说,成熟的三维成像技术可以一统江湖、独霸市场容量超过万亿的自动驾驶AI商业领域。



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然而要想真正把三维成像技术从实验室应用到商业场景,需要解决一系列的关键问题。例如:


高精度的视觉信息收集技术,包括但不限于超高精度的传感器。


高效而成熟的算法,用于处理数倍于2D识别的图像信息,并对多重识别进行有效甄别,提取“立体感”。


平衡性能与成本。例如最简单的,推出优良而价格可控的摄像头,以便将产品定于用户可以接受的价格区间。


这些苛刻的要求拿到今天都无法彻底解决,更别说是AI技术初见曙光的2014年了。因此,格灵深瞳的杀手锏,就这样成为了无法落地的“屠龙之技”,只能在理想与现实之间反复折冲。


● 2015年,格灵深瞳推出“皓目行为分析仪”,它可以跟踪精确检测复杂场景的多个目标。然后,公司决定把线下零售作为主要应用场景,为超市监控快速发现异常场景,这一“牛刀杀鸡”的决策引发众人疑惑。更关键的是,当时还很红火的线下零售,很快就受到电商冲击。

 

● 2016年,格灵深瞳发布了基于人眼成像原理的摄像机,用于解决市面上常见的监控摄像头无法清楚拍摄远距离人脸的难题。但当时的大疆还没有推出Mavic 2 系列无人机…格灵深瞳的新技术依然没有找到商业切入点。

 

● 2017年,烧钱不止、商业化不顺的格灵深瞳开始出现资金链问题,何搏飞宣布因个人原因离职,其CEO一职由赵勇兼任。

 

● 2018年,为了实现“造血能力”,格灵深瞳转身面向VC类公司的红海市场——安防领域。同年,公司成功得到中国农业银行的安防项目。在其后的两年内,农行成为格灵深瞳在智慧金融领域的唯一大客户。

 

客观地说,农行项目带活了格灵深瞳:

 

根据招股说明书,在报告期内,公司来自农业银行的收入分别为2,373.97万元、4,697.09 万元和1,702.00万元,合计占智慧金融领域所有客户总收入的 70.91%。

 

更厉害的是,公司在2020年实现了净流入0.35亿元,这在普遍亏损的AI类拟上市公司中堪称神迹。


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● 首先,安防领域是CV公司商业化应用的主战场,竞争非常激烈。这方面,格灵深瞳不但要与扎根深耕的“AI四小龙”抢市场,还需要直面老牌硬件商(如海康威视)的跨界竞争。因而公司招股说明书“重大事项提示”一节里说到:

 

2021 年 9 月,公司 2018 年入围农业银行的安防设备项目的框架采购协议到期,尽管公司已完成了续期项目的投标工作,但仍存在不能顺利续期的风险…公司智慧金融领域及商业零售领域的规模化落地场景较为单一,客户集中度较高,公司收入可能存在较大波动的风险。

 

● 其次,从当前市场格局看,在市场定位上兜兜转转了太多时间、入局较晚的格灵深瞳,在整体的安控市场并不具备明显优势。根据最新招股书,至少在营收方面,格灵深瞳已经大大落后于同行业可比公司,不但无法与港股上市的商汤科技掰手腕,与A股上市/拟上市的竞争对手也存在较大差距。


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陷入“技术路线之烦恼”的格灵深瞳,面临着多方面的现实难题。
 
● 一方面是核心技术与应用场景的悖论。从目前披露的信息来看,格灵深瞳当前的业务集中于安防产品,即使是寄予厚望的“智慧金融”,实际上也是多场景的分屏监控。这与公司成立以来力主的“三维成像技术”相差甚远。
 
● 另一方面是投资人心理的微妙变化。虽然徐小平与赵勇一见如故到“倒头便拜”的程度,但风投机构的耐心总是有限度的。这在一定程度上对公司发展策略、上市进程提出了进度要求。
 
● 而最重要的是“当家人”对公司愿景的再审视。格灵深瞳当前的商业落地,例如城市管理、智慧金融、商业零售领域等,从本质上依然是技术门槛较低的监控场景。
 
那么,格灵深瞳要不要继续加大3D成像的研究与应用?
 
很显然,光靠着安防领域的循序渐进,格灵深瞳已经很难超越领先者,但如果在3D路线取得商业落地的良机,格灵深瞳仍有机会。据Gartner预测,2022年L4级视觉自动驾驶市场的规模将超过百亿美元。因而一旦格灵深瞳的3D技术商业化,就能确立在“视觉自动驾驶”蓝海中的领先地位,从而实现对现有AI公司的弯道超车。
 
凭借三维成像技术上的跃迁、拥抱自动驾驶概念的光明前景,格灵深瞳能成就伟大。偏偏从目前看,这个设想依然存在很多现实困难。而上市后的格灵深瞳既需要对财务报表负责,也需要面对同行业公司的进一步挑战。
 
所以,在CV领域绕了9年弯路、目前“家小业小”的格灵深瞳,还有成为孤勇者的胆气吗?