市值缩水800亿，商汤跌下神坛

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2021年末，商汤科技成功正式挂牌港交所，市值高达1400亿港币。

如今三年过去，商汤科技的市值已缩水了800亿。

曾经的“AI四小龙”之首，已不复往日光彩。

2018年11月1日，中国民营企业座谈会在北京召开。

人脸识别“开创者”、商汤科技创始人汤晓鸥坐在了第一排中间靠右的位置。

那一年正处于AI融资狂潮的“冷静期”，前两年间鼓吹起来的人工智能估值泡沫正逐渐被戳破。第三方统计数据显示，2018年中国AI领域投资事件仅410起，相较于2017年，投资事件减少了三分之一。

就在这“去泡沫”的一年，商汤科技仅花了6个月的时间，就实现了三笔累计高达22.2亿美元的融资。

时间到了2025年2月17日，民营企业座谈会再次召开。

根据央视新闻视频报道可以看出，此次参加座谈会的公司，既有聚焦互联网、人工智能、新能源、机器人、半导体等新兴领域的企业，又有食品饮料、农业、家电等传统领域的公司。

这一次，第一排却不见商汤科技的身影。

七年之间，风云诡谲。

CV这碗饭，喂不饱商汤

2001年，时年33岁的汤晓鸥建立了香港中文大学多媒体实验室（MMLab），专注于计算机视觉（CV）领域研究。在汤晓鸥的带领下，MMLab一度被誉为计算机视觉领域的“黄埔军校”。

在这个实验室，汤晓鸥也完成了后来商汤科技的最原始人才积累。实验室许多博士生先后加入商汤，成为其最早的创始团队。其中，就有目前商汤科技董事长兼CEO徐立。

2014年10日，商汤科技正式成立。

到了2016年，商汤科技相继在金融、安防、互联网娱乐、AR、智能手机等条线商业化落地。次年，商汤客户数量已增至400家，并涵盖了医疗、自动驾驶等多个领域14个行业。

自2018年至2020年，商汤科技营收分别为18.5亿元、30.3亿元、34.5亿元，年复合增长率达36.4%。毛利率分别为56.5%、56.8%、70.6%，处于持续上升态势。但是高毛利率并没有给商汤科技带来高净利润，在2018年至2020年三年间，商汤科技累计亏损205.4亿元。

但即便如此，在2021年末，商汤科技还是成功正式挂牌港交所，市值高达1400亿港币。在成立至上市期间，商汤科技共完成了12轮融资，累计融资金额约50亿美元，资方不乏有上汽集团、阿里巴巴、IDG资本、深创投等知名公司机构的身影。

在2021年商汤科技上市之时，公司主要有智慧商业、智慧城市、智慧生活、智能汽车四块业务，其中，智慧商业、智慧城市两大业务的收入占其营收的比例分别是41.7%、45.6%，合计接近九成。

此前，智慧商业和智慧城市两大板块就占据商汤科技营收的大壁江山。

智慧商业业务主要面向企业端，如商场、商业园区以及各种制造企业，为它们的运营、安保、质控提供AI解决方案；智慧城市则承接各级政府在交通管理、环境保护、应急响应等领域的AI需求。

但再细看智慧商务和智慧城市的分野并不清晰，都与其核心视觉产品息息相关。比如智慧城市中应用的交通违章检测、交通流量监测及预警、公共治安管理、火灾监测等，基本都是基于商汤科技的老本行产品——计算机视觉。

但单一产品优势显然不能够帮助商汤科技扭亏为盈，商汤科技市值不断走低，到了如今已缩水了五分之三，约为600亿港币。因此，商汤科技不得不将盈利的希望寄托于其它业务之上。

2023年，商汤科技将业务重组，重新明确了新的三大业务板块：生成式AI、传统AI和智能汽车，他们分别对应着提供生产式AI的模型训练、微调及推理服务业务，传统智慧城市、智慧商业与智慧生活的非生成式AI业务，以及原智能汽车业务。

换句话说，商汤科技开辟了一个新业务板块，将过去三个板块合为一个，并只保留了曾经营收最少的智能汽车业务。

好在，商汤科技的智能汽车业务，也就是绝影业务也够争气。绝影的战略定位是依托商汤在大模型领域的基础设施和研发能力，成为通用人工智能时代汽车智能化的核心供应商，主要有智能驾驶和智能座舱两大业务领域。

其在2023年实现收入3.8亿元人民币收入，同比增长31%，绝影业务在商汤科技营收占比也进一步扩大。量产交付方面，绝影实现全年新增129万辆，同比增长163%，单车毛利率增长30%。

到了2024年上半年，绝影业务实现收入1.7亿元，同比增长100.4%。在量产交付方面，上半年新增交付70.5万辆，同比增长80%，累计交付达260万辆。

AI不好做，智能汽车也是

但是，绝影的业务不是那么好做的。

汤晓鸥曾在2016年说，“在全球AI底层技术格局中，Google进不来中国，国内我们第一。”

那一年，MMLab入选NVIDIA评出的全球人工智能的十大先锋实验室，成为亚洲区唯一入选的实验室。

在商汤科技成立的前几年，“AI四小龙”的概念风靡一时。商汤科技凭借着营收、市占率以及核心技术积累，一度成为“AI四小龙”之首，成为资本市场的宠儿。

然而，随着科技进一步发展，AI领域也面临着重新洗牌。2025年，“AI四小龙”的名号鲜有人提，“杭州六小龙”的名号却甚嚣尘上。

细化到汽车业务，绝影的竞争对手不仅仅有百度Apollo、华为车BU等科技巨头，还有小马智行、元戎启行等新兴公司，海外特斯拉的FSD也正虎视眈眈。

“地大华魔”的声量越来越大，汽车智能赛道已万人空巷。

此外，2025年新年伊始，DeepSeek的空前火热再次影响了车圈。根据亿欧汽车此前统计，截止至2月13日，共有14家车企宣布在智能座舱领域或AI运营领域完成了与DeepSeek的深度融合。

但在商汤绝影CEO王晓刚看来，目前各家车厂接入的DeepSeek仍处于相对简单的应用阶段，“DeepSeek的出现，其实给商汤绝影带来比较大的机会”。

从座舱来看，2024年商汤绝影发布“A New Member For U”（你的家庭成员）大模型产品，旨在突破原有助手类工具，为驾乘人员提供如同家庭成员般情感链接、主动关怀、情感支持以及幽默气氛。

DeepSeek大模型凭借其创新的混合专家（MoE）架构设计，通过细粒度专家分配策略，仅激活部分参数，从而显著降低了计算成本。

“作为一个端云协同的产品，A New Menber For U在落地时对端侧芯片有一定要求。而基于MoE架构，DeepSeek能够部署在低成本、有限算力的芯片上。这也启发了绝影，助力A New Menber For U的推广。”王晓刚在接受亿欧汽车专访时说道。

他认为，通过MoE架构，肯定是比传统模型更加节省算力，但其还涉及芯片端结构，包括带宽、显存等方面的限制，所以未来绝影会针对不同芯片的特点，裁剪出不同模型以更好地适配车端芯片。

除了智能座舱，DeepSeek也在智能驾驶领域给了绝影新的启发。

DeepSeek-R1通过少量高质量数据的冷启动，模型进行多阶段的强化学习训练，有效降低大模型训练的数据规模门槛，同时也让尺度定律得以延续，为模型变得更大更强铺平了道路。

更重要的是，强化学习能够让大模型自行涌现出长思维链能力，显著提升推理效果，甚至可能具备超越人类的思维能力。

“算法、算力和数据三者共同推动着人工智能技术的螺旋式上升和进步，随着强化学习等算法引入到大模型训练的思路得到验证，新的尺度定律正在开启，数据价值被进一步深入挖掘，模型能力天花板被打开。”王晓刚表示，强化学习的技术创新也同样可以迁移到端到端自动驾驶领域。

对此，商汤绝影发布了“多阶段强化学习”端到端自动驾驶技术路线R-UniAD，具体分为三个阶段，首先是依靠冷启动数据通过模仿学习进行云端的端到端自动驾驶大模型训练；然后基于强化学习，让云端的端到端大模型与世界模型协同交互，持续提升端到端模型的性能；最后云端大模型通过高效蒸馏的方式，实现高性能端到端自动驾驶小模型的车端部署。

亿欧汽车获悉，商汤绝影的量产端到端智驾方案将在年底交付，“开悟”世界模型也已正式用于数据生产。在2025年上海车展，商汤绝影将会展示“与世界模型协同交互的端到端自动驾驶方案”的实车部署。

但是从目前端到端自动驾驶落地来看，理想汽车等车企已经有较为成功落地的端到端自动驾驶方案，华为车BU等智能汽车解决方案商也在相关领域有所布局。

与这些企业相比，商汤绝影端到端智驾方案的落地时间略显滞后。在这前沿技术日新月异、车企洗牌速度越发加快的时代，绝影稍显滞后的量产落地智驾方案时间，对其来说着实风险不小。

面对目前局面，王晓刚持较为积极的态度，他提到目前市面上端到端自动驾驶方案背后存在着较大的技术差异，“量产并不是终点而是起点，整个技术在不断迭代演进，会有很多新机会。”

结语

在去年第四季度，商汤科技又传出裁员消息。

有媒体报道称，商汤科技的此次裁员，仅有大模型和大装置两个部门没有受到影响，而SCG（智慧城市和商业事业群）、IAG（智能汽车事业群）、安防、医疗、研究院等其他部门均有涉及，具体裁员比例尚且未知，裁员规模或在千人以上，裁员赔偿为N+1。

随后，商汤科技发布了战略组织架构重组的自愿公告。里面提到，商汤科技已经完成战略组织架构重组，以更好地应对AI2.0时代所带来的机遇与调整。公司建立了新的“1+X”架构，

“1”表示集团核心业务，打造行业领先的AI云，实现大装置、基础模型和AI应用的无缝集成。在CV领域，打造通用视觉模型、深耕各个应用场景。

“X”代表生态企业矩阵，包括智能汽车“绝影”、家庭机器人“元萝卜”、智慧医疗、智慧零售等，各生态企业将有独立的CEO负责业务发展。

公告提到，商汤科技将聚焦以生成式AI为代表的核心业务，各个生态企业将聚焦各自场景化AI和细分市场需求，充分共享商汤集团的基础设施和基础模型建设成果，与商汤集团形成有效协同，扩展更大的发展空间。

商汤科技的再次组织架构重组，既是目前局势下的无奈之举，也是积极应对变化的自救之路。

从商汤科技的上市与发展，可以看到中国AI企业从单一技术到更多场景落地、从资本热捧到泡沫挤出、盈利验证的典型路径。


来源：36kr