曠視科技的IPO之路并不順利。

2月25日，港交所官網顯示，曠視科技IPO初始申請在提交六個月后為失效狀態(tài)。曠視回應《商學院》記者稱，上市進程仍在正常推進中，正在更新材料。

據知情人士獲悉，曠視已于去年通過聆訊。公司在2018年實現扭虧為盈，且毛利率水平總體呈現上升趨勢。曠視預計將于3月底將對人工智能算法平臺Brain++進行開源，對標谷歌TensorFlow。

“公司是2019年8月25遞交的招股書，到2020年2月24日正好六個月，原來的材料就失效了，需要補充新的了，比如2019下半年公司的財報數據等。”曠視科技方面進一步向《商學院》記者表示。

公開資料顯示，曠視科技成立于2011年，以計算機視覺起家。成立8年來，曠視科技先后融資超過12億美元，在D輪融資后，曠視科技估值已達40億美元。在業(yè)內，曠視科技與商湯科技、云從科技、依圖科技并稱為“CV（計算機視覺）四小龍”。

曠視還能否將人工智能第一股的稱號收入囊中呢？

坎坷的上市路

2019年8月25日晚間，在多次傳聞將登陸二級市場后，曠視科技正式在港交所提交招股說明書。

雖然提交了IPO申請，但曠視科技的上市之路屢遭波折。去年10月8日，美國商務部將包括曠視科技在內的28家中國機構和公司列入美國出口管制“實體名單”。

彼時，對于“實體名單”是否會影響其上市進程，曠視科技并沒有給出記者明確回復。但同年11月，有消息表示曠視科技未通過港交所聆訊，但隨后該公司以“報道不實”作出回應。

互聯網分析師丁道師向《商學院》記者分析，“實體名單”對中國多家主要的科技企業(yè)都造成了影響，但也沒有完全說可以影響到其可以上市的程度。“關鍵還是內部一些別的問題，或者說財務數據的問題。”他進一步說到。

今年1月7日，騰訊《一線》再次傳來通過聆訊消息。而近日《證券時報》報道稱，曠視科技原本計劃2月初招股，但受累疫情暫緩上市申請。

而自曠視科技遞交招股申請書之后，此后再未有資料更新。狀態(tài)從“處理中”變?yōu)椤笆А薄Ｏ愀勐摻凰鶎τ凇笆А睜顟B(tài)說明是，“任何失效的申請”，這意味著曠視科技需要二次提交IPO招股書，并需要更新最近半年的財務數據。

互聯網分析師葛甲則向《商學院》記者表示，曠視招股書失效，主要就是財務赤字過大，商業(yè)模式沒有跑通。

在招股書中，曠視科技保持著高速的增長。2016年至2018年收入分別為6780萬元、3.132億元、14.269億元，復合增長率為358.8%。2019年上半年收入為9.49億元，同比增加211.1%。

營收不斷增長的背后，虧損也在加劇。在2016年、2017年和2018年，曠視科技對應的虧損分別為3.43億元、7.58億元和33.52億元。尤其在2019年上半年，其虧損額度達到了52億元。

在招股書中，曠視科技提到，大幅度的虧損主要是由于優(yōu)先股的公允價值變動及持續(xù)的研發(fā)投資造成。

“按公允價值計量且變動計入損益的金融資產的公允價值變動，指按公允價值計量且變動計入損益的投資公允價值變動所產生的收益或虧損，包括：可轉換可贖回優(yōu)先股的公允價值變動；以及衍生金融工具公允價值變動。”曠視科技在招股書中解釋。

在2016年、2017年及2018年，曠視科技按公允價值計量且變動計入損益的金融負債公允價值變動分別為2.392億元、5.894億元、30.453億元。在2019上半年，該項為51.214億元。

如果剔除此項因素的影響，曠視科技2018年的經調整凈利潤為3220萬元，2019年上半年經調整凈利潤為3270萬元。這也是曠視科技對外聲稱在2018年實現扭虧為盈的重要原因。

“一般來說，對于科技創(chuàng)新的企業(yè)，上市前虧損的越多，越能說明其投入了大量的資金進行技術的研發(fā)和市場的開拓，但關鍵要看是虧損有沒有帶來營收的增長，相對其虧損來說，營收并不是很多，這可能會對上市進程造成一定的影響。”丁道師分析到。

如何破解盈利難題？

根據招股書透露，曠視科技的收入主要來自個人物聯網解決方案、城市物聯網解決方案以及供應鏈解決方案。

根據收入構成來看，曠視科技的營收主要來自城市物聯網領域。2019年上半年，曠視科技來自個人物聯網解決方案、城市物聯網解決方案以及供應鏈解決方案的收入，分別為2.08億元、6.94億元、4696萬元。城市物聯網解決方案貢獻的收入占比達到73%。

收入構成的主要原因，葛甲分析主要在于人工智能企業(yè)商業(yè)化難度比較高，目前主要是靠政府采購，民用的需求幾乎沒有。

實際上，自“阿爾法狗”（AlphaGo）完勝人類圍棋頂尖高手后，有關人工智能及人工智能應用的討論就從未停歇。一時間，貼著人工智能標簽的項目如雨后春筍般涌現。

盡管估值一漲再漲，但人工智能企業(yè)始終躲不過盈利難的困境。在星瀚資本創(chuàng)始合伙人楊歌看來，這主要是由于兩方面的原因造成的：一是人工智能產業(yè)鏈條太長；二是消費者對人工智能認識不足。

“從理論研發(fā)、理論與技術結合、技術和工藝結合、調試工藝形成一個可用的模塊、模塊組裝，到模塊形成項目體系，再到項目體系商業(yè)化，人工智能是一個極長的產業(yè)鏈條。 ”楊歌表示。

“對于所有計算機視覺類人工智能公司來說，如何通過產品自身的價值勢能撬動足夠多的系統集成商作為渠道，從而打穿客戶的終極應用場景是關鍵。”九軒資本創(chuàng)始合伙人劉億舟向《商學院》記者說道。

在他看來，計算機視覺企業(yè)最終市場表現如何，不僅取決于其自身的價值確定性，更取決于其下游系統集成商制定全方位解決方案的落地能力。