估值300亿的云从科技，终于要IPO了

久违的AI独角兽终于可以上市了。

rrh123获悉，4月6日晚间，证监会已同意云从科技科创板注册申请。这意味着云从科技离IPO又近了一步。此前，云从科技曾在2020年12月递交招股书，但中间过程一波三折，直到2021年7月才通过科创板上市委审议。正如云从的投资人感叹，这个过程很揪心。

云从科技的历程，是一位80后博士创业的故事。1981年，周曦出生于四川内江市，先后考入中国科学技术大学、美国伊利诺伊大学香槟分校，取得了计算机博士学位。2011年，周曦放弃留美，选择回国——到重庆研究AI。云从科技正是脱胎于周曦参与的中科院重庆绿色智能研究院项目，2015年正式应运而生。

成立时间最晚，云从科技是“AI四小龙”最后一只独角兽，一路走来融资至少11轮，曾经蔚然壮观。此后，中国AI赛道开始沉寂。经历了大浪淘沙之后，商汤终于成功上市，旷视上会也获得通过，而依图选择终止IPO。一半海水，一半火焰，这群中国最耀眼的AI独角兽悄然间走向了不一样的命运。

中科大学霸创业

7年，做出估值300亿

云从科技的故事，起源于中科院的一间实验室。

1981年出生于四川内江市的周曦，自小成绩优异被称为“神童”，18岁那年顺利考入了中国科学技术大学，就读于电子科学与技术系。在这座被誉为“科学家摇篮”的高等学府，周曦开始崭露头角，曾凭借声纹识别研究获得NIST评测世界冠军。

在中科大完成了本硕连读之后，周曦继续着求学之旅，在2006年来到了美国伊利诺伊大学香槟分校（下称“UIUC”），攻读计算机博士学位。值得一提的是，周曦的博士生导师正是“计算机视觉之父”黄煦涛教授，而后者当年仅在全球招收三位学生。

读博期间，周曦将研究方向由语音识别转向了图像识别。这一过程无疑是痛苦的，周曦也遇到了很多困难，他曾回忆过，“实验结果基本上都会很坏，因为程序、推导可能写错，假设也可能出错。在这么长的链条上，很多时候我们还根本不知道错在哪里。”

但很快周曦就找到了突破口，在UIUC搭建了Cluster服务器阵列，将语音识别与图像识别领域交叉实践，获得的成果显著。此后，周曦带领团队代表UIUC接连参加了多项国际比赛，先后战胜了MIT、东京大学、IBM、Sony等著名研究机构，拿到六次世界智能识别大赛冠军，并发表了数十篇论文，被引用上千次。

博士毕业之后，周曦收到了多份高薪工作的邀请。时值2011年，中国科学院计划在西南地区筹建研究院，筹备人袁家虎(现任中国科学院重庆研究院院长)三次赴美与黄煦涛教授及周曦见面，希望能够为国内引进全球顶尖的科技人才。袁家虎院长的诚意和表态，让周曦做出了人生中最重要的决定——回国工作。

因此，在留美5年之后，周曦放弃了优渥生活和事业，联合新加坡国立大学、伊利诺伊大学创办了中国科学院重庆研究院智能多媒体中心，从事人工智能领域的研究，包括图像识别与人脸识别技术等。

2015年，周曦再次做出了一项重大抉择，决定带领团队投身创业。谈及创业初衷，他曾表示，前沿尖端技术的创业，如果研究人员不能亲力亲为，成功的机会等于零，“亲力亲为，或许也只有很小的几率成功，即便如此，我也愿意一搏。”

于是，云从科技在这一年3月正式成立，并先将目光瞄向了银行。当时，为了拿下一家银行的身份核验项目，云从科技的团队憋了好多天，写了十几页的方案。结果，银行却表示从来没见过这么短的方案，最少都是300页起。

最终为了这个订单，周曦带着团队用2年时间提交了48种方案，直到内部测试准确率达到99.8%，客户才签下合同。“这件事让我意识到，要想把技术落地，就要扎根行业，与行业共同成长。”周曦曾回忆道。

时至今日，云从科技实现了从智能感知到认知、决策的核心技术闭环。公司自主研发的跨镜追踪、3D结构光人脸识别、双层异构深度神经网络和对抗性神经网络技术等AI技术均处于业界领先水平。在业务布局方面，云从科技也已在智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商业四大领域已逐步实现成熟落地应用。

当然，持续亏损仍是云从科技无法忽视的问题。招股书显示，其2018年至2020年的营收分别为4.84亿元、8.07亿元、7.55亿元；净亏损则分别为2亿元、17.63亿元、7.2亿元，尚未实现盈利。

根据招股书，云从科技的估值大约在300亿-400亿，但具体还是要看发行情况。回顾创业，周曦曾经感慨，“我知道很难,但没想到这么难。” 好在他坚持了下来，云从科技如今距离登陆科创板也只剩下时间问题。周曦，即将斩获属于自己的第一个IPO。

融资11轮，VC/PE队伍庞大

IPO一波三折

在“AI四小龙”中，云从科技的融资历程并没有见到太多一线美元基金的身影。

人工智能元年2015年，刚成立的云从科技天使轮融资6000万元，投资方为人工智能公司佳都科技、杰翱资本，同年年底，云从A轮融资近2亿元。用投资人的话来说，当时市场不是特别明朗，但云从估值已经很高了。

随后，AI在国内大爆发。2017年，云从科技B轮获得5亿元融资。此时我们能看到诸多国资背景的机构，如元禾原点、广州基金、越秀产业基金等。背靠产业集团小米的顺为资本也来了，还有星河集团与工程院院士发起设立的基金星河·领创天下，以及人民币基金普华资本、兴旺投资等，同时还出现了老股东杰翱资本、佳都科技的身影。

2018年的另一个标志性节点，云从科技B+轮融资超10亿元，融资规模和B轮相比扩大了一倍，粤科金融、中国国新控股、广州基金、联升资本、渤海产业基金、张江星河、前海德昇、越秀金控等近10家机构集体赶来。2019年，云从科技也获得了新鼎资本、金泉投资、众安资本、善金资本等机构的支持。

2020年更不用说。2020年5月，云从科技C轮融资18亿元，投资方包含中网投、上海国盛集团、南沙金控、长三角产业创新基金、工商银行、海尔金控、信中利、工银亚投、高捷资本等等知名机构。彼时有报道称，云从科技有望在2020年底上市。

但后续云从上市之路经历了一波三折。云从C轮融资完成后，很快被纳入了美国商务部“实体清单”。一位投资人提到，当时担心可能对后期业务拓展有影响，所幸这并未耽误上市进程。2020年8月，云从科技在广东证监局办理辅导备案登记，同年12月递交招股书，但很快又被美国列入制裁名单。

更戏剧性的是，经历问询后，2021年3月底，云从科技因财务资料过期，上市申请被中止审核。“这是最痛苦的时候”，北京一位投资人描述。随后在2021年6月，云从科技更新了财务资料，上交所恢复上市审核进程。2021年7月，云从科技顺利通过科创板上市委审议，多了一道曙光。

此后经历了一段漫长的等待。就在昨日（4月6日），云从科技终于通过科创板注册。一位参与了云从融资的投资人感慨，这是最让他揪心的一个项目，“凡项目上会必过的信心差点被摧残殆尽”。接下来，便是等待云从科技的IPO敲钟。

最后一只AI独角兽，

唏嘘间，大家走向不同的命运

云从科技终于等来了IPO，宣告这一个时代的落幕。

曾几何时，无VC不投AI。数据显示，2015年-2018年，AI领域的投资频次和投资总额均快速增长，在2018年最高峰时，这一领域投资总额过千亿元，投资笔数接近500笔。融资似乎成了一场竞赛，行业的融资记录被一遍又一遍地刷新，成为中国创投史上罕见的一幕。

在当时，几乎每一家投资机构在被问到人工智能时，给出的回答不是“我们已经投了”就是“我们正在看”。正是在这样一番热火朝天的景象下，以“AI四小龙”为代表的的一批创业公司应运而生。

其中，云从科技成立时间最晚，2015年——而商汤科技成立于2014年，依图科技成立于2012年，旷视科技成立于2011年。伴随着AI融资狂潮，AI四小龙一时炙手可热。

但好景不长，在烧钱、亏损的质疑下，国内AI行业急转直下。“我已经很长时间没看AI的创业项目了”，一位北京VC投资人曾对rrh123坦言。随着AI融资寒冬，云从科技成为了所剩不多跻身独角兽行列的AI创业公司。

而一旦没有了输血，摆在AI公司面前的选择并不多：要么悄悄关门，要么谋求上市之路。兜兜转转，“AI四小龙”各自走上了不一样的命运。

2021年12月30日，商汤科技正式挂牌港交所，最新市值高达2000亿港元，成为国内AI第一股。如果按原计划，商汤科技本应在12月中旬就已完成IPO。结果却在12月10日突生变故，因地缘政治原因不得不推迟发行。在这场生死博弈中，商汤科技选择坚定不移推进IPO——仅经过一个星期的调整，再次宣布重启公开招股，最终成功上市。

而其他人上市之路十分坎坷。早在2020年11月，科创板就宣布依图科技IPO获得受理；仅仅一个月后，四小龙中成立时间最晚的云从科技，科创板IPO也获受理；随后在2021年3月，旷视科技也申报了科创板上市。

令人意外的是，2021年7月初，依图科技主动撤单，IPO之旅戛然而止。同月，云从科技上会获得通过，旷视科技也在两个月后上会获得通过。如今，在提交注册超8个月后，云从科技先于旷视科技获批注册。根据上交所最新显示，旷视科技注册申请目前处于中止状态，原因为公司财报更新。

而另外一家被寄予厚望的AI企业格灵深瞳，上市后的表现也不尽如人意。成立于2013年的格灵深瞳，在上市之前至少获得7轮融资，背后集结了一众知名VC/PE。曾经创投圈认为格灵深瞳估值能够达到3000亿美元。然而今年3月，格灵深瞳正式登陆科创板，但开盘即破发，最新市值仅有50亿元，实在是令人唏嘘。

即便惨淡，但上市起码还有翻身的机会。一级市场投资人感叹：“现在的形势是哪里能上就上哪里。AI公司做各个行业的落地，摊子铺得很大，成本投入很高，上市肯定是为了确保有持续的现金流注入。”这一次，留给AI独角兽的时间真的不多了。

本文来源rrh123，作者：刘博 纪桂子，原文：https://news.pedaily.cn/202204/489658.shtml