旷视的破衣烂衫下

你以为只是 2018 年出现了问题吗？并不。

　　旷视的港交所招股书显示，其 2019 年上半年毛利润就有 6.13 亿元，然而其科创板招股书则是另一番模样，2019 年全年毛利润也不过 5.36 亿元。

　　虽说沪深两个交易所执行的会计准则和港交所有所不同，但 30% 多的差值，不可能用一句“记账方式差异”搪塞过去。

　　客户也丢了：除了营收神秘蒸发，旷视的主要客户信息也有问题。港股资料中列出了几家占总收入超 10% 的客户，如客户B，在 2018 年的采购额高达 1.4 亿元；2019 年上半年，客户C采购额超过了 1.2 亿元。要客户数据的混乱意味着，由于信息穿透不充分，我们甚至不知道旷视在和谁做生意，自然也难以判断真实销售状况以及是否存在关联交易等问题。

　　几乎全都不匹配的数据：除了收入蒸发，客户失踪之外，旷视还有更多的数据不一致，以至于两份招股书看起来都不像是一家公司放大灯团队发现，旷视科技的货币资金、应收账款+票据以及存货等关键经营数据，在两地资料均有不同程度的不一致：有些小差几百万，有些相距数亿元。

　　对于一家拟 IPO 公司来说，没有比这种前后矛盾更糟糕的事情了。这意味着可能的隐瞒、错计、虚增，为了上市对财务数据进行大幅度的修饰。对此，旷视科技至今未有给出合理的解释，显然某些关键问题将他们卡在了港交所，在暴露了更多问题后，再通过上交所询问的概率已难言乐观。

　　2. 投入未必有产出

　　除了令人迷惑的数据打架之外，旷视还面临着短期肯定无法盈利，长期又存在巨大不确定性的风险。

　　招股书显示，在 2017 年~2020 年前三季度，不到四年的时间里，旷视已经亏了将近 130 亿，同期收入却只有 31 亿，烧钱能力与 BAT 这些巨头相比也不落下风。不过，严重亏损的人工智能公司很常见，属于行业的“结构性问题”。工信部赛迪研究院副总工程师安晖曾提出，2019 年，中国位居全球人工智能独角兽企业国家榜榜首，数量达到 206 家。在中国 AI 产业链中，90% 以上的企业处在亏损阶段[4]。

　　亏损背后，是多数 AI 公司固有的“研发成本高，技术落地难”困境。

　　首先，研发周期长，失败风险高。人工智能技术研发无法一蹴而就，十分依赖长期投入，需要大量的时间与金钱做支撑。即便如此，这些独角兽们依然有可能走弯路，乃至有失败风险。

　　以五家比较典型的 AI 公司为例：商业化不确定性很高。即便成功研发出技术，市场能否接纳也未可知。新技术在商业化过程中，往往要面临如何落地，是否优于主流技术路径，能否形成替代等一系列拷问，很多人工智能公司自己也没谱。

　　以同样被终止上市的柔宇科技为例。柔宇至今都没解释清楚，它自研的低温非硅制程集成技术(ULT-NSSP)到底有什么用，比现有的低温多晶硅技术（LTPS）优势在哪儿，公司凭什么能去争夺现有制造商的市场份额。

　　虽说柔宇不是人工智能公司，但其所面临的，也正是 AI 公司，乃至绝大多数科技公司的困境：公司没有自造血能力，必须依赖融资；可融到最后不但不保证有成果，哪怕有成果，也不确定能否商业化。

　　3. 上车容易下车难

　　当一个行业整体不确定性非常强，但热度又特别高时，难受的不只是企业，还有投资人。

　　根据 IT 桔子数据，2020 年人工智能领域投资事件 644 起，与去年基本持平，全年融资金额 1773 亿元，一扫 2019 年颓势，同比激增 72.8%——行业热度恐怖如斯，但泡沫也越来越大，风险越积越多[5]。

　　虽说 AI“硬”科技公司烧钱是人尽皆知的事情，但有国家大力扶持，宏观国际形势紧逼，行业热度极高，以及注册制带来的多重红利之下，一切问题似乎就都不是问题，总有人“接盘”。

　　可现在，故事逻辑变了。

　　受近年行业过热影响，很多表现平平的 AI 公司在一级市场融到了太多钱，上市后反而纷纷破发，导致行业普遍存在“估值倒挂”现象。即，不管一级市场的故事有多动听，二级市场都不买账，更拒绝兜底。

　　而到了 2021 年后，别说估值倒挂，连上市都变得很难。（参见放大灯团

（编辑：云计算网_泰州站长网）

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