【财讯】云从科技争AI第一股:高光背后存隐忧 未曾公布核心财务数据

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近年来，ai技术成为资本市场最受欢迎的行业之一。 融资战还没有胜负，ai独角兽公司相继发出了上市信号。

最近，据广东证券监督局官网报道，国内“ai四小龙”之一的云从科学技术方面进行了上市指导备案登记。 这意味着商汤科学技术、游视科学技术暴露ipo后，云也从科学技术正式开始了发售过程。

比较了上市准备情况、是否在科学创板上市等问题，8月28日，云从科学技术相关负责人那里对时代周报记者说:“现在越来越多的消息还没有明确。”

5月14日，云从科学技术完成了18亿元的新融资，超过了投资后的估值或250亿元。 在此之前，企业于2019年12月进行了股份制改革，名称从“广州云为新闻科技有限企业”变更为“云为科技集团股份有限公司”。

据某行业相关人士分析，完成股份制改革是上市前的重要环节，云从科学技术到2021年完成上市，预计将成为国内ai公司的第一股。

最近，许多领域的专家在接受时代周报记者采访时表示，这两年人工智能公司上市的紧迫原因首先有两个方面，首先领域级落地项目通常周期时间长，研发价格高，许多企业暂时处于损失状态 其次，从投资周期来看，通常5年左右是投资退出期，投资者对被投资公司的上市有很强的期待。

但是，目前人工智能公司的上市前景尚不明确。 晁和商汤迄今为止发售的折戟出现了，ai产业链公司嘉楠科技(美股)、虹软科技( 688088.sh )也上市了破发，出现了股价腰斩的困境，ai融资热的背后，技术落地能力薄弱，利润困难，评价过高等

国字投资机构背书

在官网的介绍和对外传达中，云从科学技术中感到骄傲的身份是“人工智能国家队”。

天眼检查数据显示，云是从科学技术年设立的，是“ai四小龙”中最晚设立的，集中在计算机视觉方向。 创始人周曦来自中国科学院重庆研究院，云是由中国科学院的面部识别研究团队从科学技术中孵化出来的，团队多次参与了国家重大基础项目的建设。

年以来，云从科技公开至少有8次融资，没有美元基金注入，但有广州基金、中国网络投资基金、长三角产业创新基金等地方政府基金和国资机构的身影。

在许多国字号背景投资机构的背书下，云在科技成立不到5年的时间内，获得了更稳定的客户资源，迅速切断了市场的先行机。

与许多且期的企业从c侧切入不同，云从科学技术开始将业务方向放在to b和to g上，将安全(智能治理)、金融两个领域放在重点。

上述云由科技负责人向时代周报记者，根据领域顶尖的面部识别、交叉镜追踪reid等技术，云从科学技术服务400家银行14.7万据点、30家省级行政区公安、80多个机场，银行日平均2.16亿次，公安战果

艾媒体咨询发布的《2019年中国人工智能产业研究报告》显示，安防和金融行业已经成为人工智能实体经济市场份额最多的前两个行业，分别占53.8%和15.8%。

8月30日，艾媒咨询首席执行官张毅告诉时代周报记者，云从科技一开始就在寻找市场，除了技术力量，在应用落地方面也在全领域，比较先进。

张毅说，与其他几家ai独角兽公司相比，云从科学技术的特征和优势出发，在于“根正苗红”——创立团队的中国科学院体出身，纯内资投资者的背景，丰富的政府客户资源和订单。 这些因素可能有助于上市道路更加畅通。

但是，是否让二次市场购买取决于其核心竞争壁垒、财务数据、发行价格是否合理等因素。

核心财务数据尚未公开。

事实上，云从科学技术的迅速发展前景来看也面临着很多担忧。

8月29日，it产业解体师付亮对时代周刊记者说，对于云用科学技术等制作电脑视觉的ai公司来说，安防技术是很有魅力的蛋糕。

现在，海康威视、大华等历来大型占据90%以上的安防市场，确立了成熟的产业链。

ai企业在视觉技术和数据观察能力方面可能更好，但现在从以前开始就不太容易动摇企业的市场地位。

“前有海康、大华等巨头，后有商汤、广视等友商激烈杀戮，云从科技未来扩大在安防行业的市场份额并不容易。 ”付亮说。

除了外部竞争，在收益性方面，云还需要从科学技术上打问号。

8月29日，易观智囊团高级解体师肖菲在接受时代周报采访时表示，目前国内许多人工智能企业还处于大量投入阶段，不具备大规模的商业和利益能力。

在同一课程的企业中，目前只有开放技术在2019年的股本上发布了收益数据。

―年，科技营业收入从6780万元依次增加到3.13亿元，14.26亿元。

但是，由于继续投入技术研究开发，损失也扩大了，3年的企业分别损失了3.4亿元、7.58亿元、33.5亿元。

云由科技联盟的创始人姚志强对外透露，云来自科技收益的年复合增长率为300%左右，但企业没有公开收益和净利润等核心财务数据。

应对领域共同的难题

肖菲分析认为，阻碍ai公司利益的一个非常重要的原因是业务规模化和标准化的困难。

“现在，ai公司进入B端包括G端，基本上是定制服务。 每次服务新顾客，可能都有新的诉求和数据。 专家需要提供点对点的服务，产生了高额的边际价格。 ”。

在提供服务的过程中，ai企业对商业逻辑的理解也不足。

姚志强说:“顾客经常问你们到底能处理什么问题吗？ 我们不知道具体领域，相反顾客不知道这些技术会给他们的业务流程带来什么样的变化。 ”。

这些非技术问题严重阻碍了ai技术的落地和快速发展。

但是，这种状况并不是不能比较有效地改善。 包括云在内的附属公司试图通过基础工具的标准化来降低价值成本，从根本上提高ai能源供应的所有行业的质量和效率。

今年7月，根据人机协同的理念，云从科技推出了领域级ai平台“轻舟”平台，客户在数据、算法、能力引擎、标准应用级四个级别，相应的方案合作开发和生态结构

“基于平台的产品发布意味着ai的能力被复制和重复，也意味着它有可能真正实现业务价值。 ”。 张毅对时代周报记者说，经过过去五年的野蛮成长时间，人工智能经历了拼写融资、拼写速度粗放的阶段。

其次，ai企业如何融入产业深度，加速商业变化，优化管理等多方面的能力。

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