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綜合

出門問問沖港股：中國 AI “活化石”，終于熬到春天

發布時間：2023-06-02 09:47:12 文章來源：ZAKER科技

OpenAI公司2022年底發布的ChatGPT，引發了史無前例的AI熱潮。當時有一種聲音認為，中國沒有突出的AI公司和

OpenAI 公司 2022 年底發布的 ChatGPT，引發了史無前例的 AI 熱潮。

當時有一種聲音認為，中國沒有突出的 AI 公司和產品，中國 AI 全面落后了……

這種認知背后的原因，恐怕是不了解中國 AI 此前多年的低調潛行。

早在 2012 年，李志飛博士出走谷歌，在北京創辦了人工智能公司出門問問（Mobvoi Inc.），算是較早期的中國 AI 創業公司。

(資料圖)

李志飛擁有新加坡南洋理工和美國約翰霍普金斯大學雙計算機博士學位，在谷歌總部擔任研究科學家多年，主要負責語言翻譯模型的算法研究。

一向喜歡明星創業者的真格基金，第一時間給了李志飛數百萬元天使投資。之后兩年，出門問問又完成 A 輪和 B 輪融資，從紅杉資本和海納亞洲手中拿到數千萬美元。

期間，公司主要研發語音 AI 系統，并在多個終端上推出了語音助手 " 小問 "（AI CoPilot 的早期原型）。

不過，當時的 AI，尚缺乏技術積累和應用場景。為了 " 活下去 "，出門問問主動降維，在發布了全球首款中文智能手表操作系統 Ticwear 之后，2015 年又推出了具有語音助手和軟硬件結合功能的智能手表 TicWatch。

TicWatch 以精巧別致的設計、相對強大的功能、先進的營銷理念，很快就在全球可穿戴硬件市場贏得一席之地。

于是，出門問問形成了兩條業務線，面向未來的 AI 技術，立足當下的 AIoT 智能設備產品線，主要包括智能手表、智能健身器材等。

當年，出門問問還拿到了谷歌 7500 萬美元的投資。這是谷歌搜素引擎退出中國市場后，在中國市場直接投資的首家公司，所以，當時引起了較大的轟動。

到 2017 年，公司已經成為中國首個推出多場景覆蓋個人虛擬助理的公司之一。其語音 AI，開始應用在智能汽車等高階場景中。

也是在同一年，公司獲得大眾汽車集團 1.8 億美元的 D 輪融資，進入 " 中國獨角獸企業 " 榜單，是中國 AI 領域為數不多的幾只獨角獸之一。

然而，高處不勝寒，特別是對那些還未真正長大的孩子們而言。

2020 年，出門問問開發出通用中文語言 AI ——大模型「UCLAI」。但當時這個概念的接受程度并不高，對公司在業務端和融資端的幫助并不大。

同時，智慧可穿戴市場整體疲軟，TicWatch 銷量下滑，導致公司業務極度承壓，門店關閉、裁員、IPO 遙遙無期等壞消息不斷傳來。當你在百度搜索這家公司的相關信息，出來的聯想詞，第一條居然是 " 倒閉 "。

從當時的業績表現，或許更能窺見出門問問前幾年的窘迫。

2021 年，其 AIoT 業務收入 3.38 億元，去年下降至 1.97 億元；從 2022 年開始，AI 業務終于走上正軌，收入超過 3 億元，但投入巨大，盈利能力有限。這導致的結果是，公司在 2020 年賺了 2.51 億元，2021 年 -2022 年陷入巨額虧損，歸母凈利潤分別為 -2.05 億元和 -9.86 億元。

不過，去年年底以來的 AI 熱潮，讓出門問問的命運出現了轉機。

ChatGPT，中國科技互聯網行業紛紛 AI 化，二級市場一頓爆炒。差點被市場遺忘的出門問問，也于 5 月 30 日晚間披露 IPO 招股書，沖擊港交所主板上市。

其招股書顯示，公司是亞洲為數不多具有建立通用大模型能力的 AI 公司之一，全球 AIGC 市場十大參與者榜單中唯一的中國企業。

其通用大模型「UCLAI」，今年升級為「序列猴子」，截至目前已為 1000 萬使用者提供服務。旗下 AI 配音助手「魔音工坊」及其海外版「DupDub」，已在全球吸引超過 600 萬 AIGC 解決方案累計注冊用戶。其重點應用場景車載語音交互，已預裝汽車超過 200 萬輛。

與眾多 " 計劃 " 布局 AI、推出大模型或提出 AI 應用計劃的公司相比，出門問問如果成功港股 IPO，可能才是真正意義上的 AI 第一股。

誕生在中國 AI 的史前時期，扛過了最孤冷的冬天，出門問問終于等來了產業的春天，接下來，或許便是邁向熾熱的夏天和收獲的秋天的過程。

不過，這家公司將要面臨的挑戰，也不少。

短期來看，出門問問現金流承壓。截至 2022 年底，現金及現金等價物僅為 4025.0 萬元。鑒于連年巨虧的業績和持續燒錢的研發投入，公司不得不加急推進港股 IPO，籌措資金。

中長期來看，業務層面，AI 百模大戰硝煙四起，出門問問雖然具備先發優勢，但如何扛住科技互聯網巨頭們的大兵團作戰，仍然壓力巨大。

對于這家已經擁有大模型能力的公司而言，在直接競爭對手們尚未入門的前提下，盡快找到殺手級的應用場景，才是保住相對優勢的關鍵。

當下同樣處于風口的智能車機，會是出門問問 All In 的方向嗎？

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