人工智能投資仍是小眾行為，投資真熱還是“虛火”

“人工智能發(fā)展至今，已形成顛覆行業(yè)和人類生活的強大能力，在圖像處理、語音識別、服務機器人等諸多領(lǐng)域形成了諸多新商機，將給廣大創(chuàng)業(yè)者提供前所未有的機遇。”日前，中國NVIDIA(英偉達)公司全球副總裁、中國區(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，國務院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中提出，到2030年使中國人工智能理論、技術(shù)與應用總體達到世界領(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。與此同時，也有人表示擔憂，人工智能投資是不是有些過熱，該適度降降溫了。但事實真的如此嗎？

　　人工智能投資仍是小眾行為

“其實，在我跟市場接觸過程中發(fā)現(xiàn)，真正投資人工智能的并沒有那么多，大部分機構(gòu)都在做試錯性嘗試。”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)新邀請賽啟動儀式上，盛世投資管理合伙人、盛世方舟主管合伙人謝作強說。

會上，盛世方舟發(fā)布了人工智能研究報告，結(jié)果顯示人工智能投資仍是小眾行為，應用層仍存較大市場空間和投資機會。

人工智能這個詞，最初是由達特茅斯大學助理教授約翰·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。但受制于當時的計算能力，人們無法完成大規(guī)模的并行計算和并行處理，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)儲備趨于成熟，科學家提出“深度學習”神經(jīng)網(wǎng)絡，才使得人工智能得以獲得突破性進展。如今，深度學習的應用使得語義識別、圖像識別的準確率大幅提升，進而促使人工智能產(chǎn)業(yè)又一次進入快速發(fā)展階段。

“在看某個領(lǐng)域的投資熱不熱的時候，會觀察兩方面數(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。”謝作強說。

近幾年“人工智能”的新聞熱度整體呈上升趨勢。但百度搜索“人工智能”，會看到超過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，美國有關(guān)人工智能的第一筆風險投資出現(xiàn)在1999年，2012年為爆發(fā)期拐點。中國第一筆人工智能風險投資出現(xiàn)在2005年，2013年進入爆發(fā)期。從融資金額來看，目前中國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。

　　人工智能基金數(shù)量占比并無優(yōu)勢

根據(jù)盛世方舟搜集到的一手數(shù)據(jù)，自2016年下半年至今，前來募資的基金當中，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)投資機構(gòu)(VC&PE)，如真格、紅杉、IDG、創(chuàng)新工場等，這些機構(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)新動力幫助完成業(yè)務升級或轉(zhuǎn)型，跟上時代步伐。

一項新技術(shù)或商業(yè)模式，一旦被某一家企業(yè)或者個人擁有，其他企業(yè)就失去了競爭優(yōu)勢；而人工智能恰恰是開放的，它的研發(fā)不是一個高門檻或是高投入的東西，但計算力確實是高收入的保障，因為比的是速度和準確度。

　　應用層仍存較大市場空間和投資機會

“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術(shù)背景較強的技術(shù)大牛，或出身國內(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。”謝作強說，而且對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)知識儲備，并要能與技術(shù)來源(科研院所、高校)和應用產(chǎn)業(yè)(產(chǎn)業(yè)投資方或顧問)進行良好合作。

從接觸的1000多個人工智能項目中，篩選出200多個進行了跟進研究，其中基礎層項目(包括計算芯片、大數(shù)據(jù)、存儲)僅占比1%，技術(shù)層項目(包括算法平臺、圖像識別、自然語言識別處理、智能機器人等)占比24%，應用層項目(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%。應用層行業(yè)上看，醫(yī)療、教育、汽車、營銷領(lǐng)域的項目較為突出。

從投資機會而言，國內(nèi)人工智能基礎層缺乏重大原創(chuàng)科研成果，基礎層投資缺乏有競爭力的技術(shù)和人才，是國家戰(zhàn)略應當搶奪的地盤。而技術(shù)層即將進入產(chǎn)業(yè)整合階段，核心在于創(chuàng)始團隊的技術(shù)實力和創(chuàng)新能力，當中存在可能性和機遇。

應用層因國內(nèi)巨大的人口和市場優(yōu)勢，以大數(shù)據(jù)收集為基礎的醫(yī)療、教育、消費、營銷等垂直行業(yè)尚未出現(xiàn)人工智能領(lǐng)域的行業(yè)龍頭，存在較大的市場發(fā)展空間和投資機會。

目前，海內(nèi)外人工智能項目仍以初創(chuàng)企業(yè)為主，技術(shù)層已積聚一定競爭優(yōu)勢，行業(yè)垂直應用尚未完全爆發(fā)，傳統(tǒng)企業(yè)應借助自身積累的數(shù)據(jù)和資源優(yōu)勢，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?shù)臅r機，可選擇并購優(yōu)質(zhì)標的，鞏固企業(yè)自身在人工智能應用領(lǐng)域的優(yōu)勢。”

的確，人工智能的崛起帶來了許多的投資機會，但在源碼資本投資合伙人、前微軟亞洲工程院院長張宏江看來，其中也有許多投資陷阱。例如，中國有上千家做機器人、圖像處理數(shù)據(jù)的公司，還包括做人臉識別、自動駕駛的，顯然已不需要再增加這樣的公司，而且投資時也要思考其技術(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)，這對于競爭非常重要，只有算法和技術(shù)是很難形成持續(xù)的商業(yè)模式的。”