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出门问问冲港股：中国 AI “活化石”，终于熬到春天
发布时间：2023-06-02 09:47:12 文章来源：ZAKER科技
OpenAI公司2022年底发布的ChatGPT，引发了史无前例的AI热潮。当时有一种声音认为，中国没有突出的AI公司和
OpenAI 公司 2022 年底发布的 ChatGPT，引发了史无前例的 AI 热潮。

当时有一种声音认为，中国没有突出的 AI 公司和产品，中国 AI 全面落后了……

这种认知背后的原因，恐怕是不了解中国 AI 此前多年的低调潜行。

早在 2012 年，李志飞博士出走谷歌，在北京创办了人工智能公司出门问问（Mobvoi Inc.），算是较早期的中国 AI 创业公司。


(资料图)

李志飞拥有新加坡南洋理工和美国约翰霍普金斯大学双计算机博士学位，在谷歌总部担任研究科学家多年，主要负责语言翻译模型的算法研究。

一向喜欢明星创业者的真格基金，第一时间给了李志飞数百万元天使投资。之后两年，出门问问又完成 A 轮和 B 轮融资，从红杉资本和海纳亚洲手中拿到数千万美元。

期间，公司主要研发语音 AI 系统，并在多个终端上推出了语音助手 " 小问 "（AI CoPilot 的早期原型）。

不过，当时的 AI，尚缺乏技术积累和应用场景。为了 " 活下去 "，出门问问主动降维，在发布了全球首款中文智能手表操作系统 Ticwear 之后，2015 年又推出了具有语音助手和软硬件结合功能的智能手表 TicWatch。

TicWatch 以精巧别致的设计、相对强大的功能、先进的营销理念，很快就在全球可穿戴硬件市场赢得一席之地。

于是，出门问问形成了两条业务线，面向未来的 AI 技术，立足当下的 AIoT 智能设备产品线，主要包括智能手表、智能健身器材等。

当年，出门问问还拿到了谷歌 7500 万美元的投资。这是谷歌搜素引擎退出中国市场后，在中国市场直接投资的首家公司，所以，当时引起了较大的轰动。

到 2017 年，公司已经成为中国首个推出多场景覆盖个人虚拟助理的公司之一。其语音 AI，开始应用在智能汽车等高阶场景中。

也是在同一年，公司获得大众汽车集团 1.8 亿美元的 D 轮融资，进入 " 中国独角兽企业 " 榜单，是中国 AI 领域为数不多的几只独角兽之一。

然而，高处不胜寒，特别是对那些还未真正长大的孩子们而言。

2020 年，出门问问开发出通用中文语言 AI ——大模型「UCLAI」。但当时这个概念的接受程度并不高，对公司在业务端和融资端的帮助并不大。

同时，智慧可穿戴市场整体疲软，TicWatch 销量下滑，导致公司业务极度承压，门店关闭、裁员、IPO 遥遥无期等坏消息不断传来。当你在百度搜索这家公司的相关信息，出来的联想词，第一条居然是 " 倒闭 "。

从当时的业绩表现，或许更能窥见出门问问前几年的窘迫。

2021 年，其 AIoT 业务收入 3.38 亿元，去年下降至 1.97 亿元；从 2022 年开始，AI 业务终于走上正轨，收入超过 3 亿元，但投入巨大，盈利能力有限。这导致的结果是，公司在 2020 年赚了 2.51 亿元，2021 年 -2022 年陷入巨额亏损，归母净利润分别为 -2.05 亿元和 -9.86 亿元。

不过，去年年底以来的 AI 热潮，让出门问问的命运出现了转机。

ChatGPT，中国科技互联网行业纷纷 AI 化，二级市场一顿爆炒。差点被市场遗忘的出门问问，也于 5 月 30 日晚间披露 IPO 招股书，冲击港交所主板上市。

其招股书显示，公司是亚洲为数不多具有建立通用大模型能力的 AI 公司之一，全球 AIGC 市场十大参与者榜单中唯一的中国企业。

其通用大模型「UCLAI」，今年升级为「序列猴子」，截至目前已为 1000 万使用者提供服务。旗下 AI 配音助手「魔音工坊」及其海外版「DupDub」，已在全球吸引超过 600 万 AIGC 解决方案累计注册用户。其重点应用场景车载语音交互，已预装汽车超过 200 万辆。

与众多 " 计划 " 布局 AI、推出大模型或提出 AI 应用计划的公司相比，出门问问如果成功港股 IPO，可能才是真正意义上的 AI 第一股。

诞生在中国 AI 的史前时期，扛过了最孤冷的冬天，出门问问终于等来了产业的春天，接下来，或许便是迈向炽热的夏天和收获的秋天的过程。

不过，这家公司将要面临的挑战，也不少。

短期来看，出门问问现金流承压。截至 2022 年底，现金及现金等价物仅为 4025.0 万元。鉴于连年巨亏的业绩和持续烧钱的研发投入，公司不得不加急推进港股 IPO，筹措资金。

中长期来看，业务层面，AI 百模大战硝烟四起，出门问问虽然具备先发优势，但如何扛住科技互联网巨头们的大兵团作战，仍然压力巨大。

对于这家已经拥有大模型能力的公司而言，在直接竞争对手们尚未入门的前提下，尽快找到杀手级的应用场景，才是保住相对优势的关键。

当下同样处于风口的智能车机，会是出门问问 All In 的方向吗？

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