繼華為遭遇美國商務部“實體名單”限制后，大華科技、海康威視、科大訊飛、曠視科技、商湯科技等8家公司也被列入名單當中。而一旦被列入實體名單，美國政府即可以限制這些公司出口、進口或經美國轉口的項目。

預料之中的，商湯科技、海康威視、曠視科技、科大訊飛、美亞柏科等紛紛在第一時間進行公開回應，海康威視、大華股份迅速在10月8號開市起停牌。在“強烈抗議”、“保持溝通”等表態之外，這些企業如何給出應對方案尚待觀察。

問題在于，當中國人工智能領域的領軍企業被美國列入限制名單，將會對產業的發展產生怎樣的影響？

▲曝光的文件截圖

被美列入實體名單對中國AI企業意味著什么？

簡單來說，被美國商務部納入實體名單后，主要將影響當事公司在美國的出口、進口和轉口業務。

其中出口業務的影響相對較小，諸如科大訊飛、美亞柏科都曾在早前的回應中表示海外業務營收占比不高。即便是在海外市場一度高速增長的海康威視，與美國市場的貿易收入也僅占到總營收的6%。如果僅僅是對美出口的限制，這8家人工智能企業受到的沖擊將遠遠低于華為和中興在同等待遇下的損失。

▲美國商務部工業和安全局官網截圖

但進口和轉口業務的影響則稍顯激烈，最直接的就是軟硬件產品的“斷供”。盡管美亞柏科、依圖科技、商湯科技、曠視科技等都專注于圖像處理軟件與算法方面，并不太依賴美國的組件供給，卻也在芯片等算力供給上繞不開美國的合作伙伴。

以時下被熱議的AI芯片為例，就包括GPU、FPGA、ASIC為代表的AI加速芯片，以及類腦芯片、可重構通用AI芯片等前沿性的技術，即使國內的百度、阿里、寒武紀、華為等也開始發力AI芯片，目前仍主要集中在推理芯片且多以自用為主，在訓練芯片方面尚且無法擺脫對英偉達、英特爾等美國芯片巨頭的依賴。

誠然，對于深耕前沿科技的人工智能企業而言，被列入實體清單的威懾力不言而喻。雖然國內不乏備用芯片和可替代的解決方案，一旦核心元器件被斷供后，勢必要基于新的平臺進行研發適配，不可避免地拖慢產品的研發進度和交付周期，整個產業鏈的進程都將在某種程度上被制約。

除此之外，即便有申請取消實體清單的程序，評價標準和條件卻非常模糊，需要經“最終用戶審查委員會”全體成員一致同意，才有可能從實體名單中刪除，這一程序性障礙間接限制了企業為脫離清單所能采取的行動。言外之意，想要在短期內擺脫實體清單的影響幾乎沒有捷徑，所有名單上的企業都需要重新調整其供應鏈結構。

特別是海康威視、美亞柏科等在相應市場近乎一家獨大的局面，假設美國對名單中的人工智能企業進行全面斷供，無異于一場科技行業的“至暗時刻”。

外力下的AI加速賽

但從遠景來看，美國商務部的一意孤行，對中國的人工智能產業并非是十足的壞消息。

一方面，人工智能的前景早已毋庸置疑，但中國的人工智能企業的行業定位多半處于應用層面。比如國內鮮有企業涉足人工智能的基礎設施層，主要圍繞無人駕駛、智能機器人、智慧安防等最頂層的應用層入手，在芯片等核心技術鏈條上缺乏積累。

一個直接的例子，目前中國從美國進口集成電路芯片的價值已超2000億美元。倘若無法構建自身的芯片產業，當人工智能在生活中的應用進一步滲透時，這個數字將有增無減，中國人工智能企業的自主性也就無從談起。

另一方面，中國的人工智能創業者仍然很浮躁，資本市場也缺少長遠預期。就像科大訊飛、曠視科技、紫天科技等都曾以“中國AI第一股”自居，甚至引發了一場“誰是AI第一股”的爭奪戰。

同時資本市場的功利態度也非常微妙，早在今年5月份傳出科大訊飛與美亞柏科被列入實體名單的消息時，兩家公司的股價應聲下跌7.03%、9.56%，單日內蒸發了約60億元的市值。或許在資本市場中，人工智能還只是個新鮮的概念，遠非成熟的產業。

▲曠視科技微信公眾號回應黑名單截圖

如此而言，美國“實體名單”的大棒揮向中國人工智能企業的時候，或許會形成一股外力，繼而加速中國人工智能行業的淘汰賽。

畢竟人工智能還是一個新事物，美國在人才聚集和技術基礎上有領先優勢，可以憑借先天積累迅速切入市場，乃至在某些領域完全是壟斷地位。但中國作為全球最重要的人工智能應用市場，在一些細分領域并不缺少獨樹一幟甚至彎道超車的機會，哪怕是在談及色變的芯片市場，華為、阿里也已經在垂直市場后發先至。

何況被“實體名單”中傷的不僅僅中國企業，比如在海康威視被加入實體名單的消息傳出后，與海康威視存在“視頻處理解決方案”合作的芯片制造商Ambarella，股價一度下跌超過12%。而在“實體名單”生效后，海康威視大概率會在國內尋找新的解決方案供應商，還可能刺激同類企業開啟核心零部件的國產化進程。在龐大的市場刺激下，不排除會是國內相關企業加速布局的契機。

更深層次的，8家人工智能企業被美國列入實體名單，或將在根本上產生對人工智能認知的重構：從底層芯片的自主研發，到軟件算法的迭代升級，中國人工智能企業都必須在這股外力的作用下博弈求生，真正從量變走向質變；同時伴隨著資本市場對人工智能認識的加深，投融資行為的頻次可能會下降，但注定會走向理性。

若是得以在短暫的陣痛期過后，逐漸篩選出大批的底層基礎創業者，挖掘出與現有產業鏈高度互補的企業。在人工智能的上半場遭遇的切膚之痛，倒也不完全是一件壞事。