從閉著眼睛投，到如今的泡沫四起，部分項(xiàng)目的估值也隨之節(jié)節(jié)攀升，AI投資似乎開始變得更加理性。在日前召開的2018世界人工智能大會(huì)上，多位投資人表示，如今投AI領(lǐng)域的項(xiàng)目將從以往的“偏重投技術(shù)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤捌赝稇?yīng)用”。在業(yè)內(nèi)人士看來(lái)，這種變化與AI技術(shù)發(fā)展階段有關(guān)，從最開始的算法、數(shù)據(jù)，到AI技術(shù)逐漸成熟且開始緩慢落地，資本的焦點(diǎn)也隨之轉(zhuǎn)移。未來(lái)AI創(chuàng)業(yè)者也要結(jié)合行業(yè)和產(chǎn)業(yè)屬性，去創(chuàng)新性的開發(fā)AI產(chǎn)品，才有可能獲得市場(chǎng)和資本的認(rèn)可。

中國(guó)AI企業(yè)融資金額居全球榜首

CB Insights數(shù)據(jù)顯示，2017年全球AI初創(chuàng)企業(yè)總?cè)谫Y達(dá)到150.2億美元，而中國(guó)AI企業(yè)融資額達(dá)到73.2億美元，占到全球總?cè)谫Y額的48%，超越美國(guó)，位居全球第一。而在一年前，中國(guó)以11.3%的比例，位居全球第二。

AI投資大致可分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層的投資。從融資的金額和案例來(lái)看，中美兩國(guó)在AI投資的側(cè)重點(diǎn)所有不同。摯金資本CEO楊溢向記者分析，美國(guó)的投資主要集中在AI的底層技術(shù)，而中國(guó)的投資主要側(cè)重于應(yīng)用層的投資，尤其以BAT等幾大互聯(lián)網(wǎng)巨頭的投資為主，如百度則更加偏重于自動(dòng)駕駛層面。

在AI的眾多細(xì)分領(lǐng)域中，計(jì)算機(jī)視覺、語(yǔ)音識(shí)別在中國(guó)最為“吸金”?！耙曈X識(shí)別這塊有商湯科技和FACE++這類獨(dú)角獸，他們有落地場(chǎng)景、有技術(shù)和人才儲(chǔ)備，所以比較能融資。但我們看語(yǔ)音識(shí)別和知識(shí)圖譜的項(xiàng)目比較多，我認(rèn)為知識(shí)圖譜是AI能最快實(shí)現(xiàn)智能化的一步，而且這個(gè)領(lǐng)域還沒出現(xiàn)一個(gè)有通用技術(shù)的平臺(tái)公司，潛力很大?！鼻С速Y本投資總監(jiān)黃昌對(duì)記者表示。

據(jù)中國(guó)信通院發(fā)布的報(bào)告，2017年在中國(guó)人工智能市場(chǎng)中，圖像識(shí)別占比37%，以80億元的收入排名第一，語(yǔ)音及自然語(yǔ)言處理分別位列第二、第三，市場(chǎng)占比為22%和16%，視覺識(shí)別現(xiàn)在在AI領(lǐng)域跑得最快，且已廣泛應(yīng)用在互聯(lián)網(wǎng)、安防、金融等領(lǐng)域。

投資從“技術(shù)型”到“應(yīng)用型”轉(zhuǎn)變

在經(jīng)歷了狂熱投資，且很多項(xiàng)目似乎找不到合適的落地場(chǎng)景后，資本在AI領(lǐng)域的投資開始變得更加理性，也更加與時(shí)俱進(jìn)。楊溢也有同感，在她看來(lái)，目前AI的智能水平還只是停留在工具層面，沒有落地場(chǎng)景就沒有變現(xiàn)的渠道，對(duì)于國(guó)內(nèi)許多短線基金來(lái)說(shuō)，沒有變現(xiàn)的路徑和場(chǎng)景意味著這個(gè)賽道的投資邏輯沒法驗(yàn)證，項(xiàng)目也跑不出來(lái)。

而對(duì)于黃昌來(lái)說(shuō)，早就有了這樣的判斷?！凹夹g(shù)的應(yīng)用一定要找到市場(chǎng)客戶才有向前發(fā)展的動(dòng)力，這本身就是創(chuàng)業(yè)和投資的終極目標(biāo)?！边@種投資邏輯的變化，實(shí)際上是遵循技術(shù)發(fā)展的自身規(guī)律，從底層的技術(shù)研究開發(fā)，到理論突破，從而有機(jī)會(huì)去把算法進(jìn)行落地應(yīng)用，現(xiàn)在資本更加聚焦的是最后一個(gè)階段。

中金智德董事總經(jīng)理張清表示，人工智能最早技術(shù)起步在于算法、算力、數(shù)據(jù)與傳感器，因此中金資本在早期圍繞上述四個(gè)技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行投資，但現(xiàn)在，人工智能技術(shù)已經(jīng)到了在各個(gè)領(lǐng)域生根發(fā)芽的狀態(tài)，因此中金資本現(xiàn)在也在關(guān)注垂直行業(yè)應(yīng)用人工智能技術(shù)進(jìn)行升級(jí)改造的投資機(jī)會(huì)。

AI投資越發(fā)注重產(chǎn)業(yè)視角

目前，以算法起家的AI技術(shù)頭部公司的估值已經(jīng)非常高，如商湯科技估值達(dá)到45億美元，寒武紀(jì)估值達(dá)到25億美元。有投資機(jī)構(gòu)認(rèn)為，這類AI公司的投資窗口已經(jīng)基本關(guān)閉，尋找在細(xì)分行業(yè)中利用AI技術(shù)做改造的投資機(jī)會(huì)是更可行的做法。

“的確是這樣的，技術(shù)的發(fā)展都是一波一波的，第一波會(huì)起來(lái)得比較快，但很快就會(huì)受到限制和泡沫破裂了；但隨著技術(shù)的成熟，往產(chǎn)業(yè)化方向扎根，還會(huì)有一波產(chǎn)業(yè)的紅利。資本要想清楚吃哪一波紅利?！秉S昌認(rèn)為，一些資本實(shí)力雄厚的大基金或許有足夠的資本實(shí)力去吃第一波紅利，因?yàn)槟莻€(gè)階段價(jià)格往往比較容易炒高，估值很快就會(huì)爆發(fā)，但對(duì)于中小企業(yè)和創(chuàng)投機(jī)構(gòu)而言，還是會(huì)專注在應(yīng)用層面。

但楊溢則認(rèn)為，這類AI公司的投資窗口是否關(guān)閉是見仁見智的，算法起價(jià)的公司核心業(yè)務(wù)雖然已經(jīng)比較成熟，但仍可以考慮投資圍繞這些公司主業(yè)的細(xì)分創(chuàng)業(yè)公司，然后通過資本運(yùn)作讓這個(gè)領(lǐng)域的獨(dú)角獸企業(yè)去并購(gòu)這些標(biāo)的?！捌鋵?shí)人臉識(shí)別中也還是有很多優(yōu)秀的標(biāo)的的?！?/p>

不少投資人談到，如今AI領(lǐng)域的投資會(huì)更多從產(chǎn)業(yè)視角去看項(xiàng)目，如從教育、醫(yī)療、視頻行業(yè)等。而黃昌最看好的是工業(yè)這個(gè)領(lǐng)域的AI應(yīng)用，“工業(yè)這個(gè)領(lǐng)域的場(chǎng)景很多，比如園區(qū)的自動(dòng)駕駛、AI改造生產(chǎn)流程等?！?/p>

AI創(chuàng)業(yè)要更“接地氣”

AI技術(shù)要在商業(yè)上大規(guī)模的應(yīng)用，需要具備怎樣的條件？楊溢認(rèn)為，首先要有明確的場(chǎng)景，其次技術(shù)的準(zhǔn)確率要高，第三要有大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)去訓(xùn)練算法，最后商業(yè)模式里要能夠同時(shí)獲取數(shù)據(jù)，并且有人能夠持續(xù)的訓(xùn)練算法。

有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，我國(guó)當(dāng)前仍處于人工智能技術(shù)發(fā)展初期，部分AI技術(shù)的應(yīng)用落地仍然存在困難，也并沒有出現(xiàn)顛覆性創(chuàng)新的應(yīng)用。AI技術(shù)目前也更多扮演著升級(jí)而非顛覆的角色。

但毋庸置疑的是，創(chuàng)業(yè)者的創(chuàng)業(yè)方向選擇應(yīng)該更加“接地氣”。“創(chuàng)業(yè)者不能再做通用性的、架構(gòu)性的底層技術(shù)了，要有行業(yè)和產(chǎn)業(yè)的視角，結(jié)合行業(yè)數(shù)據(jù)、有行業(yè)數(shù)據(jù)，才能提升算法。比如計(jì)算機(jī)視覺是個(gè)非常熱門的應(yīng)用，跟行業(yè)需求結(jié)合后，不管在業(yè)務(wù)的發(fā)展還是收入來(lái)看都非?？捎^。”上述業(yè)內(nèi)人士說(shuō)。