眾多創(chuàng)投機構(gòu)加大布局
根據(jù)Crunchbase的數(shù)據(jù)顯示，今年以來，全球風(fēng)險投資者、企業(yè)投資者和天使投資人已經(jīng)向AI和機器學(xué)習(xí)公司投入了36億美元，超過了去年全年33億美元的投資額。這當(dāng)中，已經(jīng)披露了投融資數(shù)據(jù)的有近250家公司，至少有28家AI和機器學(xué)習(xí)公司獲得2000萬美元或以上的融資。
“獲得多的融資，說明大家對行業(yè)是看好的。AI技術(shù)可以說是繼互聯(lián)網(wǎng)之后，對整個社會將產(chǎn)生全面且深度滲透影響的技術(shù)變革，因此很多創(chuàng)投機構(gòu)以及大企業(yè)都會提前進行布局。”在基石資本副總裁楊勝君看來，不排除有些機構(gòu)會推崇風(fēng)口概念，因此在面對AI項目的時候投資決策比較快，而且投的資金也較多。但就理性的角度來看，不論AI是否是風(fēng)口，投資應(yīng)該更看重趨勢和能力的結(jié)合。就行業(yè)的普遍理解來看，整個投資圈都認(rèn)為，AI技術(shù)未來可以起到類似現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)的滲透率和影響力，所以機構(gòu)布局都比較積極。
昆仲資本創(chuàng)始合伙人姚海波直言，其實投資人和創(chuàng)業(yè)者心里都很清楚，AI只是一個翅膀，而不是最終的引擎。“大家擅用主題是對的，無可厚非，這也是AI投資和創(chuàng)業(yè)在今年顯現(xiàn)出來的一個特色。”他說，AI并不能改變一切，落實到具體的生意上，如果一家AI企業(yè)的收入和利潤在未來兩三年無法與估值匹配，它還會走回原來傳統(tǒng)行業(yè)的老路。“大家必須要搞清楚，這是一門生意，不管他加了什么，現(xiàn)在很多創(chuàng)業(yè)項目都或多或少加了一些AI元素，需要先弄清楚它到底能創(chuàng)造什么價值。”
對于機構(gòu)和企業(yè)在AI領(lǐng)域的提前布局，姚海波認(rèn)為，主要原因是人才稀缺。“不管在美國舊金山灣區(qū)還是國內(nèi)，現(xiàn)在AI發(fā)展很大的瓶頸是人才，相對于其他行業(yè)來說，具有AI教育背景的人稀缺。”
創(chuàng)大資本投資AI事業(yè)部投資負(fù)責(zé)人蘆進則認(rèn)為，資本在上半年的扎堆跟進并非盲目無理，“只要方向是準(zhǔn)的就可以，至于什么時候爆發(fā)，背后有清晰的邏輯路線。”在他的觀察中，今年上半年經(jīng)濟發(fā)展中，生產(chǎn)資料成本急劇上升，這在許多企業(yè)的生產(chǎn)成本、人力成本中可以看出，而提高企業(yè)生產(chǎn)效率只能降低成本，這也促使許多企業(yè)開始使用人工智能的生產(chǎn)工具，也正因如此，人工智能開始爆發(fā)。“工業(yè)機器人、社會機器人，包括無人商店，這些都預(yù)示著人工智能的應(yīng)用開始推廣和普及。”
更強調(diào)技術(shù)結(jié)合場景落地
龐大的人工智能體系目前已散落到各個行業(yè)中，智能的核心是信息的分析、搜集和決策，而在每個行業(yè)里的應(yīng)用卻千差萬別。談到今年以來AI領(lǐng)域投資的新特點，楊勝君表示，仍然是集中在兩個領(lǐng)域，一個是基礎(chǔ)層的技術(shù)領(lǐng)域，另一個則是應(yīng)用層的技術(shù)領(lǐng)域。
在他看來，基礎(chǔ)層的技術(shù)領(lǐng)域，重點關(guān)注的是創(chuàng)業(yè)公司自身的技術(shù)積累，該領(lǐng)域需要有比較高的技術(shù)門檻和前期積累，同時要求創(chuàng)業(yè)團隊核心人員有較豐富的工作經(jīng)驗和技術(shù)背景，甚至已經(jīng)取得了一些國際性的成果。而只有在算法、計算能力和大數(shù)據(jù)三個方面取得突破，才能開發(fā)出比較核心的技術(shù)，讓自己處于行業(yè)的領(lǐng)先地位。
但他也強調(diào)，AI只是一種技術(shù)，需要落地到應(yīng)用才有意義。從目前的投資情況來看，應(yīng)用型的公司主要是通過AI的比較準(zhǔn)確的算法，跟實際的現(xiàn)實場景包括語音識別、醫(yī)療領(lǐng)域、無人駕駛、人臉識別等進行結(jié)合，最終實現(xiàn)商用。
“從落地的情況看，美國在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域和語音識別領(lǐng)域的落地已經(jīng)做得比較好，包括IBM幫助一些醫(yī)院的醫(yī)生進行CT片、核磁共振片的識別和診斷、亞馬遜推出的智能音箱Echo等。國內(nèi)目前應(yīng)用場景比較多的集中在人臉和圖像識別方面，比如銀行開卡、門禁刷臉、安防攝像頭、智能交通等方面。”楊勝君說。
姚海波也認(rèn)為，今年以來，投資標(biāo)的呈現(xiàn)出更加多樣化的特征，從黑科技走向了應(yīng)用科技，跟不同的場景進行了線下的結(jié)合。但他指出，目前某些行業(yè)已經(jīng)提前支取了AI的預(yù)期。在細(xì)分領(lǐng)域里面，有些行業(yè)其實還沒有真正與AI技術(shù)進行結(jié)合。他建議，業(yè)界不應(yīng)該對AI期望值過高，現(xiàn)在的AI技術(shù)還有很多可以添加的因素，有很大的提升空間。“但其實AI不能解決一切，期望值過高對AI的創(chuàng)業(yè)者來說也會給他們很大的壓力，一旦失敗，對他們的傷害也很大。而且我也不建議所有項目都冠上AI名頭，加了之后你的估值是會受到挑戰(zhàn)的，做不到的時候會更難受。”