人工智能投資真熱還是“虛火”？投資仍是小眾行為

 

　　“人工智能發(fā)展至今，已形成顛覆行業(yè)和人類生活的強(qiáng)大能力，在圖像處理、語音識(shí)別、服務(wù)機(jī)器人等諸多領(lǐng)域形成了諸多新商機(jī)，將給廣大創(chuàng)業(yè)者提供前所未有的機(jī)遇。”日前，中國(guó)NVIDIA(英偉達(dá))公司全球副總裁、中國(guó)區(qū)總經(jīng)理張建中在一次演講中說。的確，人工智能自降生以來就仿佛自帶光環(huán)、備受矚目。尤其是最近，國(guó)務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中提出，到2030年使中國(guó)人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心，更使得人工智能將引爆智能投資革命成為坊間議論的焦點(diǎn)。與此同時(shí)，也有人表示擔(dān)憂，人工智能投資是不是有些過熱，該適度降降溫了。但事實(shí)真的如此嗎？

 

 

　　“其實(shí)，在我跟市場(chǎng)接觸過程中發(fā)現(xiàn)，真正投資人工智能的并沒有那么多，大部分機(jī)構(gòu)都在做試錯(cuò)性嘗試。”近日，在由中共寧波市鄞州區(qū)委等主辦的“智匯2017”人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展高峰論壇暨人工智能全球創(chuàng)新邀請(qǐng)賽啟動(dòng)儀式上，盛世投資管理合伙人、盛世方舟主管合伙人謝作強(qiáng)說。

 

　　會(huì)上，盛世方舟發(fā)布了人工智能研究報(bào)告，結(jié)果顯示人工智能投資仍是小眾行為，應(yīng)用層仍存較大市場(chǎng)空間和投資機(jī)會(huì)。

 

　　人工智能這個(gè)詞，最初是由達(dá)特茅斯大學(xué)助理教授約翰·麥卡錫在1956年提出的，指展現(xiàn)出看似具有智能行為的硬件或者軟件。但受制于當(dāng)時(shí)的計(jì)算能力，人們無法完成大規(guī)模的并行計(jì)算和并行處理，使得人工智能未能如愿的智能起來。直到2006年，隨著硬件層、數(shù)據(jù)層以及算法層等各方面技術(shù)儲(chǔ)備趨于成熟，科學(xué)家提出“深度學(xué)習(xí)”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，才使得人工智能得以獲得突破性進(jìn)展。如今，深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用使得語義識(shí)別、圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率大幅提升，進(jìn)而促使人工智能產(chǎn)業(yè)又一次進(jìn)入快速發(fā)展階段。

 

　　“在看某個(gè)領(lǐng)域的投資熱不熱的時(shí)候，會(huì)觀察兩方面數(shù)據(jù)：一是媒體的熱度，即看起來的熱度；二是資金的熱度，即真金白銀的熱度。”謝作強(qiáng)說。

 

　　媒體方面，近幾年“人工智能”的新聞熱度整體呈上升趨勢(shì)。但百度搜索“人工智能”，會(huì)看到超過11萬篇相關(guān)新聞，但比起“智能制造”的42萬篇相關(guān)新聞、“創(chuàng)新金融”的43萬篇相關(guān)新聞，人工智能的媒體熱度還沒有走入廣泛大眾。

 

　　在資金方面，有數(shù)據(jù)顯示，美國(guó)有關(guān)人工智能的第一筆風(fēng)險(xiǎn)投資出現(xiàn)在1999年，2012年為爆發(fā)期拐點(diǎn)。中國(guó)第一筆人工智能風(fēng)險(xiǎn)投資出現(xiàn)在2005年，2013年進(jìn)入爆發(fā)期。從融資金額來看，目前中國(guó)在人工智能的投資額約為635億元，能占到全球的33%，僅次于美國(guó)的51%。然而，從融資數(shù)量來看，2016年一共發(fā)生投資案例9124筆、涉及7449億元，而根據(jù)公開信息，人工智能的投資案例僅100多起，相較仍是“小眾”行為。

 

 

　　根據(jù)盛世方舟搜集到的一手?jǐn)?shù)據(jù)，自2016年下半年至今，前來募資的基金當(dāng)中，投資領(lǐng)域包含“人工智能”的基金數(shù)量占比約為10%；包含“智能/AI/大數(shù)據(jù)/云計(jì)算”的基金數(shù)量占比約為24%。相比之下，覆蓋文化娛樂領(lǐng)域的基金占比約為19%，覆蓋醫(yī)療領(lǐng)域的基金占比約為27%，覆蓋消費(fèi)領(lǐng)域的基金占比約為22%。從投資領(lǐng)域看，較為專注的人工智能+垂直行業(yè)的基金數(shù)量占比約為14%。汽車、醫(yī)療和制造相關(guān)基金數(shù)量相近，汽車產(chǎn)業(yè)和醫(yī)療產(chǎn)業(yè)投資基金規(guī)模占比均超過40%。

 

　　通過觀察已經(jīng)布局和正在募資的人工智能相關(guān)基金，盛世方舟把活躍的投資方分為兩類：一類是專業(yè)投資機(jī)構(gòu)(VC&PE)，如真格、紅杉、IDG、創(chuàng)新工場(chǎng)等，這些機(jī)構(gòu)從2012年開始布局，通常天使輪單筆投資規(guī)模在數(shù)百萬美元，偏愛海歸。另一類是產(chǎn)業(yè)投資方，包括以BAT為首的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，以及醫(yī)療、制造、汽車、消費(fèi)等傳統(tǒng)行業(yè)的產(chǎn)業(yè)龍頭、上市公司。它們通過自有資金，但更多的是通過發(fā)起產(chǎn)業(yè)基金，參與到人工智能的前期布局，旨在于新領(lǐng)域占據(jù)一席之地，或希望找到創(chuàng)新動(dòng)力幫助完成業(yè)務(wù)升級(jí)或轉(zhuǎn)型，跟上時(shí)代步伐。

 

　　張建中表示，一項(xiàng)新技術(shù)或商業(yè)模式，一旦被某一家企業(yè)或者個(gè)人擁有，其他企業(yè)就失去了競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)；而人工智能恰恰是開放的，它的研發(fā)不是一個(gè)高門檻或是高投入的東西，但計(jì)算力確實(shí)是高收入的保障，因?yàn)楸鹊氖撬俣群蜏?zhǔn)確度。

 

 

　　“人工智能領(lǐng)域?qū)?chuàng)業(yè)者要求非常高。很多是全球頂尖高校院所學(xué)術(shù)背景較強(qiáng)的技術(shù)大牛，或出身國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)巨頭的有技術(shù)背景連續(xù)創(chuàng)業(yè)的老司機(jī)。”謝作強(qiáng)說，而且對(duì)投資人的要求也非常高，需要專注該領(lǐng)域的投資人有一定的技術(shù)知識(shí)儲(chǔ)備，并要能與技術(shù)來源(科研院所、高校)和應(yīng)用產(chǎn)業(yè)(產(chǎn)業(yè)投資方或顧問)進(jìn)行良好合作。

 

　　盛世方舟從接觸的1000多個(gè)人工智能項(xiàng)目中，篩選出200多個(gè)進(jìn)行了跟進(jìn)研究，其中基礎(chǔ)層項(xiàng)目(包括計(jì)算芯片、大數(shù)據(jù)、存儲(chǔ))僅占比1%，技術(shù)層項(xiàng)目(包括算法平臺(tái)、圖像識(shí)別、自然語言識(shí)別處理、智能機(jī)器人等)占比24%，應(yīng)用層項(xiàng)目(包括無人駕駛、工業(yè)4.0、智能安防和智慧醫(yī)療等)占比75%。應(yīng)用層行業(yè)上看，醫(yī)療、教育、汽車、營(yíng)銷領(lǐng)域的項(xiàng)目較為突出。

 

　　盛世方舟分析，從投資機(jī)會(huì)而言，國(guó)內(nèi)人工智能基礎(chǔ)層缺乏重大原創(chuàng)科研成果，基礎(chǔ)層投資缺乏有競(jìng)爭(zhēng)力的技術(shù)和人才，是國(guó)家戰(zhàn)略應(yīng)當(dāng)搶奪的地盤。而技術(shù)層即將進(jìn)入產(chǎn)業(yè)整合階段，核心在于創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)的技術(shù)實(shí)力和創(chuàng)新能力，當(dāng)中存在可能性和機(jī)遇。應(yīng)用層因國(guó)內(nèi)巨大的人口和市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)，以大數(shù)據(jù)收集為基礎(chǔ)的醫(yī)療、教育、消費(fèi)、營(yíng)銷等垂直行業(yè)尚未出現(xiàn)人工智能領(lǐng)域的行業(yè)龍頭，存在較大的市場(chǎng)發(fā)展空間和投資機(jī)會(huì)。

 

　　目前，海內(nèi)外人工智能項(xiàng)目仍以初創(chuàng)企業(yè)為主，技術(shù)層已積聚一定競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，行業(yè)垂直應(yīng)用尚未完全爆發(fā)，傳統(tǒng)企業(yè)應(yīng)借助自身積累的數(shù)據(jù)和資源優(yōu)勢(shì)，通過投資和并購提前布局人工智能，將有助于為企業(yè)自身發(fā)展注入新的活力。謝作強(qiáng)建議：“產(chǎn)業(yè)資本前期可以以小額投資為主，搶先完成產(chǎn)業(yè)鏈上下游布局；在適當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)，可選擇并購優(yōu)質(zhì)標(biāo)的，鞏固企業(yè)自身在人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)。”

 

　　的確，人工智能的崛起帶來了許多的投資機(jī)會(huì)，但在源碼資本投資合伙人、前微軟亞洲工程院院長(zhǎng)張宏江看來，其中也有許多投資陷阱。例如，中國(guó)有上千家做機(jī)器人、圖像處理數(shù)據(jù)的公司，還包括做人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛的，顯然已不需要再增加這樣的公司，而且投資時(shí)也要思考其技術(shù)的領(lǐng)先到底能否持續(xù)。“再就是公司能不能持續(xù)獲得數(shù)據(jù)，這對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)非常重要，只有算法和技術(shù)是很難形成持續(xù)的商業(yè)模式的。”張宏江說。

轉(zhuǎn)自：科技日?qǐng)?bào)