旷视科技，在算法的冷与商业的热之间，寻找AI落地的真实答案

在这个万物互联的时代,我们常常被一种错觉包围：似乎只要加上“智能”二字，所有的商业难题都能迎刃而解，但事实真的如此吗？我想和大家聊聊一家极具话题性的公司——旷视科技。

提起旷视科技,很多人的第一反应可能是手机里那个好用的人脸识别解锁，或者是那个在金融圈里几经沉浮的“AI第一股”传闻，作为一家从清华姚班走出来的硬核科技公司，旷视科技身上承载了太多关于中国AI未来的想象，但作为一名长期关注金融与科技领域的观察者，我更想剥开那些炫目的技术光环，和大家聊聊旷视科技在商业化浪潮中真实的挣扎、转型与破局。

这不仅仅是一家公司的故事,更是中国AI行业从“概念狂欢”走向“理性落地”的缩影。

被忽视的“隐形之手”：我们身边的旷视

让我们先从生活说起,大家有没有过这样的经历：清晨醒来，拿起手机，屏幕瞬间亮起，不需要输入密码，甚至不需要按压指纹，只是看了一眼，手机就解锁了，在这个看似漫不经心的动作背后，很可能就是旷视科技的算法在毫秒级的时间内完成了你的面部特征提取与比对。

这就是旷视科技最广为人知的C端业务场景,但如果我们把目光投向更广阔的B端（企业端）和G端（政府端），你会发现旷视科技的触角远比想象中深远。

举个具体的例子。

想象一下双十一的深夜,你在电商平台上疯狂下单后的第二天，那个包裹是如何奇迹般地出现在你家门口的？在传统的物流仓库里，这需要成百上千名工人拿着扫码枪，在这个像迷宫一样的货架间穿梭，分拣、打包，效率低，且容易出错。

但在引入了旷视科技“河图”系统的智慧物流仓库里，场景完全变了，我曾在参观一家位于华东的智能物流园时，被眼前的景象震撼：巨大的仓库里几乎看不到人，只有数百个AGV（自动导引车）机器人在地面上有序穿梭，它们驮着沉重的货架，精准地停在每一个拣货站前。

这里的“大脑”就是旷视的算法，它不仅要指挥机器人走最短的路线，还要预测订单的波峰波谷，甚至计算出货架的最佳摆放位置以减少工人的弯腰次数。

我的个人观点是： 这种“润物细无声”的改变，才是AI最大的价值所在，很多时候，我们谈论AI，总想着要造出像钢铁侠那样的贾维斯，但在现实中，AI更像是一个极其高效的仓库管理员，旷视科技在这些场景中的深耕，证明了它不仅仅是一家做算法的公司，更是一家懂“业务流程”的公司，这种从“炫技”到“解决问题”的转变，是很多AI初创公司至今没能跨过的坎。

算法工厂的护城河：Brain++的硬核逻辑

如果说生活场景是旷视科技的“面子”，那么技术底座就是它的“里子”，在金融圈分析科技公司时，我们最看重的是什么？是护城河，对于旷视而言，它的护城河不仅仅是那几个天才程序员，而是它的深度学习框架——Brain++。

可能很多非技术背景的朋友对“框架”这个词无感，我打个比方：如果写算法是做菜，那么框架就是厨房里的基础设施——炉灶、刀具、以及标准化的菜谱流程，没有框架，每开发一个新算法，厨师都要从打铁造锅开始，效率极低。

在过去,中国科技公司大多依赖国外的开源框架（如Google的TensorFlow或Facebook的PyTorch），但旷视科技很早就意识到，要在长跑中胜出，必须有自己的“基础设施”。

这就好比盖房子。 别人是在买现成的预制板搭积木，而旷视科技决定自己烧制砖块、甚至自己设计水泥配方，这听起来很笨，很累，投入巨大，但一旦建成，你就拥有了控制权。

旷视Brain++的核心优势在于“算法量产”，以前训练一个识别模型可能需要半个月，现在通过他们的自动化的深度学习平台，可能只需要几个小时。

对此，我有着非常鲜明的个人看法： 很多人质疑旷视科技烧钱太快，研发投入过高，但在我看来，在AI这种“算力即权力”的领域，如果不在这个阶段咬牙把地基打深，未来就会沦为给国外巨头“打工”的贴牌厂商，旷视在Brain++上的执着，虽然短期内拖累了财报，但从长期资产定价的角度看，这是它最值钱的“无形资产”。

商业化的阵痛：当“独角兽”撞上盈利墙

技术护城河再深,也填不平商业化的沟壑，这也是目前旷视科技，乃至整个“AI四小龙”面临的最大尴尬。

作为金融写作者,我必须诚实地说，旷视科技的财务报表并不好看，高额的研发投入、高昂的硬件成本，以及漫长的项目回款周期，让亏损成为了常态。

为什么AI落地这么难赚钱？

让我们看一个具体的城市治理项目，假设某个城市想要建设一套“智慧城市大脑”，包含交通违章抓拍、人流热力图分析、安防监控等功能，旷视科技去竞标，这看起来是个大单子。

但实际操作中,旷视往往处于产业链的“夹心层”，上游是提供GPU芯片和摄像头的硬件厂商（如海康威视、大华），他们的利润相对刚性；下游是政府或大型国企客户，他们拥有强大的议价权，且付款流程极其漫长。

旷视作为算法提供商,往往需要为了拿下项目，进行大量的定制化开发，客户要求“识别出有人是否戴了两种不同颜色的帽子”，为了这一个奇葩的需求，算法团队可能要折腾几周。

这就导致了一个尴尬的局面： 旷视卖的不是标准化的软件（像微软卖Office那样，复制一份成本几乎为零），而是卖“高级服务人的时间”，这种模式下，规模越扩大，边际成本不仅不下降，反而可能上升。

我的观点是： 旷视科技早期的痛苦，是因为它试图用“卖软件”的思维去卖“解决方案”，软件追求通用性，而解决方案追求特殊性，这就像一个五星级大厨，突然被拉去路边摊炒大锅菜，手艺再好，也难免会觉得别扭，且利润微薄，旷视必须解决这个“定制化陷阱”，才能真正实现盈利的质变。

转型AIoT：从“软”到“硬”的求生欲

为了解决这个痛点,旷视科技在近几年做出了一个重大的战略调整：从单纯的算法提供商，转型为AIoT（人工智能物联网）解决方案提供商，简单说，就是不仅卖脑子，还卖身子（硬件）。

这步棋走得非常险,但也非常聪明。

我们来看一个生活实例： 以前旷视只给门禁厂商提供人脸识别算法，收一点授权费，旷视自己设计生产智能门禁终端、智能摄像头，这就好比以前英特尔只卖芯片，现在英特尔开始卖整机的笔记本电脑。

为什么这么做？因为软硬结合才能榨干算法的性能，才能把利润留在自己手里。

在供应链物联网领域,旷视推出的MegBot系列机器人，就是这种思路的产物，他们不再满足于给物流公司写调度代码，而是直接把机器人卖给他们。

对此，我持审慎乐观的态度。 做硬件是深坑，库存管理、供应链周转、硬件故障率，每一个都能让一家软件公司焦头烂额，看看小米，做了这么多年硬件，净利率依然只有个位数，旷视作为一个有着浓厚“极客”基因的公司，能否适应硬件领域这种“一分钱一分货”的精打细算，是个巨大的考验。

但另一方面,这也是必经之路，在当前的产业环境下，纯粹的软件公司在中国很难生存，只有将算法固化在硬件里，才能形成真正的产品壁垒，旷视的这次转身，是被市场逼出来的，也是为了生存必须完成的进化。

地缘政治与IPO：在不确定性中寻找确定性

我们不能不谈旷视科技面临的宏观环境,作为一家掌握核心视觉技术的中国公司，旷视科技在2019年被列入了美国的“实体清单”，这意味它在获取某些高端美国芯片和技术支持时受到了限制。

旷视科技的IPO之路也是一波三折,从最初冲击港股，传闻拟集资高达10亿美元，到后来因为各种原因迟迟未能敲钟，再到传闻转向科创板，这个过程，折射出资本市场对AI企业估值的重构。

以前，资本看AI，看的是“市梦率”（梦想能做多大），只要你有顶尖科学家，估值就能上天。 资本看AI，看的是“市销率”，甚至直接看利润。

这种变化对旷视科技是巨大的压力,但我认为，这也是一种好事，泡沫挤破后，留下的才是真金白银。

个人观点： 实体清单虽然在短期内限制了旷视获取某些尖端技术，但也倒逼了中国供应链的国产化替代，旷视在算法部署上的优化，对国产芯片（如华为昇腾）的适配，反而可能成为它未来的一张王牌，至于IPO，迟一点敲钟未必是坏事，与其在资本的高位上被架着烤，不如趁着这段时间，把商业化的基本功练得更扎实，毕竟，对于一家立志做“百年老店”股市只是加油站，不是终点站。