一、人工智能開(kāi)啟的微智時(shí)代

AI能否完成人類歷史上的顛覆式創(chuàng)新,開(kāi)啟人類新時(shí)代？

60余年來(lái)人們對(duì)這個(gè)話題一直爭(zhēng)論不休。

2006年，Hinton教授發(fā)明了一種訓(xùn)練深層網(wǎng)絡(luò)的新思路，隨后三篇論文炸開(kāi)了深度學(xué)習(xí)算法突破口。很快，又有公司發(fā)明了用于支持深度學(xué)習(xí)算法的新型芯片，大大改善了舊芯片計(jì)算能力不足的問(wèn)題。在算法和算力的支持下，互聯(lián)網(wǎng)存儲(chǔ)了20多年的大量數(shù)據(jù)終于找到了它歷史的使命：訓(xùn)練機(jī)器！于是第三次人工智能熱潮被掀起了。

雖然，這一次深度學(xué)習(xí)算法將語(yǔ)音、圖像識(shí)別率先推向了人類實(shí)現(xiàn)的最佳邊界，但是目前AI算法并不完美，一是算法訓(xùn)練模型只能針對(duì)特定領(lǐng)域，通用性差；二是這一代算法太依賴于數(shù)據(jù)。

AI推理、思考、聯(lián)想等智力功能與人類大腦相去甚遠(yuǎn)，目前，AI的發(fā)展水平整體上只能算是處于“微智時(shí)代”。要想讓機(jī)器成精，AI還需更上幾層樓，恐怕要更待些時(shí)日。

雖然只是微智時(shí)代，但并阻擋不了“AI+”對(duì)行業(yè)的顛覆，目前應(yīng)用型技術(shù)層出不窮，未來(lái)可以預(yù)見(jiàn)人工智能與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用會(huì)產(chǎn)生更深層次的結(jié)合。

二、創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目三梯隊(duì)中的C端到底行不行？

在目前的AI微智時(shí)代，創(chuàng)業(yè)公司大致可分為三個(gè)梯隊(duì)：廣義機(jī)器人、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像。

根據(jù)騰訊研究院&IT桔子聯(lián)合發(fā)布的《2017年中美人工智能創(chuàng)投現(xiàn)狀與趨勢(shì)研究報(bào)告》統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，國(guó)內(nèi)智能機(jī)器人與無(wú)人機(jī)相關(guān)技術(shù)創(chuàng)業(yè)最為火爆，位居于第一梯隊(duì)；語(yǔ)義分析、語(yǔ)音識(shí)別、聊天機(jī)器人等自然語(yǔ)言系列的技術(shù)位列第二梯隊(duì)；第三梯隊(duì)則為人臉識(shí)別、視頻/監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、圖像識(shí)別等計(jì)算機(jī)視覺(jué)系列的技術(shù)；另外，情感計(jì)算這種綜合了心理學(xué)、語(yǔ)義、視覺(jué)、環(huán)境感知等多種技術(shù)的復(fù)雜應(yīng)用技術(shù)也在慢慢成長(zhǎng)中，這類企業(yè)正在嘗試產(chǎn)業(yè)的探索與創(chuàng)新，前景廣闊，但是目前處于熱度排行末端。

B端市場(chǎng)無(wú)疑是創(chuàng)業(yè)最合適的切入點(diǎn)，可以充分發(fā)揮AI的工具性，提升效率和體驗(yàn)，從而跨過(guò)工業(yè)應(yīng)用紅線。

雖然目前的AI技術(shù)應(yīng)用多數(shù)著眼于B端市場(chǎng)，為企業(yè)提供服務(wù)。不過(guò)，近兩年來(lái)，市場(chǎng)上出現(xiàn)了一些定位于C端用戶的產(chǎn)品。

靠近C端用戶并探索流量和數(shù)據(jù)的變現(xiàn)模式是較為理想的發(fā)展路徑，比如，在廣告、媒體、美妝、設(shè)計(jì)等行業(yè)已經(jīng)涌現(xiàn)了第一批消費(fèi)級(jí)終端產(chǎn)品，并且在消費(fèi)者中形成了一定的影響力。

消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)或許是近期人工智能應(yīng)用爆發(fā)的一個(gè)重要場(chǎng)景。據(jù)統(tǒng)計(jì)，美國(guó)已經(jīng)有超過(guò)50家針對(duì)于C端初創(chuàng)AI企業(yè)，融資規(guī)模超過(guò)8億人民幣，雖然這些公司仍然十分微小，但是星星之火可以燎原。我們可以預(yù)見(jiàn)，AI消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品遍地開(kāi)花的時(shí)間為期不遠(yuǎn)了。

三、行業(yè)應(yīng)用最先落地的會(huì)是誰(shuí)？

技術(shù)實(shí)力是AI公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一，而技術(shù)+產(chǎn)品+行業(yè)落地更是其勝負(fù)關(guān)鍵。新一代人工智能的繁榮，猶如一棵枝葉繁茂的大樹(shù)，滲透至各行業(yè)的藍(lán)天之中，服務(wù)于眾多領(lǐng)域。

報(bào)告數(shù)據(jù)顯示，醫(yī)療行業(yè)成為AI應(yīng)用最為火熱的行業(yè)，其中包括了醫(yī)療影像診斷、醫(yī)學(xué)病歷分析等方向，目前弱人工智能更容易在醫(yī)學(xué)這種專業(yè)性較強(qiáng)但不要求通用能力的行業(yè)發(fā)揮作用；

汽車行業(yè)則憑借自動(dòng)駕駛相關(guān)AI技術(shù)脫穎而出位列第二，有80家AI公司業(yè)務(wù)和汽車相關(guān)，其中30家專注于自動(dòng)駕駛相關(guān)技術(shù)；

排在之后的AI技術(shù)行業(yè)應(yīng)用方向，無(wú)可厚非包括了教育、金融、制造、安防、家居等行業(yè)。

四、中美兩國(guó)的根本差距何在？

近日有一篇外媒文章，給了中國(guó)人工智能高度的贊揚(yáng)，它認(rèn)為中國(guó)在AI大潮中具有相當(dāng)優(yōu)勢(shì)，跟美國(guó)幾乎不相上下，很容易彎道超車。在我們看來(lái)，這實(shí)在有些夜郎之論。真實(shí)情況如何？請(qǐng)看數(shù)據(jù)：

企業(yè)數(shù)量差距：報(bào)告數(shù)據(jù)顯示，截止于2017年6月31日，全球人工智能企業(yè)總數(shù)達(dá)2542家，其中美國(guó)擁有1078家，占全球人工智能企業(yè)總量的41%；中國(guó)擁有592家，占據(jù)23%，排名第二。中美兩國(guó)差距486家。

投資金額差距：根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，美國(guó)AI公司總?cè)谫Y金額達(dá)978億元，占據(jù)全球總?cè)谫Y的50.10%；中國(guó)以635億元位居第二，占據(jù)全球AI公司總?cè)谫Y額的33.18%。

人才團(tuán)隊(duì)差距：在 AI 領(lǐng)域，中國(guó)的人才總儲(chǔ)量低于美國(guó)，美國(guó)的 AI 人才總儲(chǔ)備達(dá) 78700 人，中國(guó)的人才總量?jī)H有 39200 人，人才儲(chǔ)備總量不及美國(guó)的 50%。目前中國(guó)人工智能的人才培養(yǎng)已成為一個(gè)發(fā)展的關(guān)鍵問(wèn)題，人才缺失可能會(huì)對(duì)中國(guó)未來(lái)AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生牽制作用。

投資機(jī)構(gòu)差距：AI投資機(jī)構(gòu)數(shù)量上，美國(guó)超中國(guó)兩個(gè)身位，為中國(guó)三倍。中國(guó)關(guān)注AI領(lǐng)域的投資機(jī)構(gòu)總數(shù)量約為620家，美國(guó)約為1800家。其中投資次數(shù)在兩次及以上的投資方數(shù)量，中國(guó)為203家，美國(guó)為596家。綜合來(lái)看，美國(guó)投資界對(duì)AI的關(guān)注度遠(yuǎn)超中國(guó)。

綜合對(duì)比，美國(guó)AI走在了全球發(fā)展的最前列，代表著各大熱門領(lǐng)域的高精尖。根據(jù)目前的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，中國(guó)人工智能水平距離美國(guó)還有不小的差距，企業(yè)數(shù)量、融資總量、團(tuán)隊(duì)規(guī)模等大約只有美國(guó)的50%左右。

中美雖有差距，中國(guó)也有自己的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，即，中國(guó)目前的人工智能創(chuàng)業(yè)環(huán)境。

五、為何中國(guó)創(chuàng)業(yè)環(huán)境更勝一籌？

美國(guó)AI存量市場(chǎng)遠(yuǎn)超中國(guó)，但投融資速度與獲投率中國(guó)更高美國(guó)一籌，對(duì)于AI初創(chuàng)公司來(lái)說(shuō)，中國(guó)環(huán)境更適合創(chuàng)業(yè)。

獲投率

中國(guó)獲投率遠(yuǎn)超美國(guó)，呈后來(lái)居上之勢(shì)。中國(guó)AI平均獲投率為69%，美國(guó)平均獲投率為51%，中國(guó)超出美國(guó)18%。另外，從數(shù)據(jù)可以推斷，目前，中國(guó)人工智能創(chuàng)投市場(chǎng)缺少優(yōu)質(zhì)項(xiàng)目，中國(guó)市場(chǎng)對(duì)于AI的投資不缺資金，根本缺失的是技術(shù)和人才。

獲投速度

從一家公司成立時(shí)間算起，到每一輪獲得投資的時(shí)間間隔代表了這家公司的獲投速度。間隔時(shí)間越短，公司獲投速度越快，表示其越受投資方的青睞。美國(guó)AI公司從成立到種子/天使輪的平均時(shí)間需要14.8個(gè)月，中國(guó)則需要9.7個(gè)月，中國(guó)AI公司的早期獲投速度明顯比美國(guó)快很多。

六、如何走出產(chǎn)業(yè)核心的困境？

人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)在于算法、算力和數(shù)據(jù)，三者缺一不可。中國(guó)擁有龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)，在應(yīng)用算法上也不落其后，唯獨(dú)在算力這一領(lǐng)域，出現(xiàn)了非常嚴(yán)重的缺陷。

算力的核心在芯片，而中國(guó)在芯片領(lǐng)域上的積貧積弱也延伸到了AI芯片上。

根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，美國(guó)芯片企業(yè)合計(jì)33家，累計(jì)融資308.18億元。中國(guó)合計(jì)13家，累計(jì)融資13.28億元，融資額僅為美國(guó)的4.3%。

在中美總?cè)谫YTOP10 公司中，中國(guó)以ASIC和FPGA為主，類腦芯片其次，占據(jù)1個(gè)席位；美國(guó)光GPU就有4家之多，剩下6席分別被FPGA和ASIC平分，值得注意的是Rigetti Computing這家公司，自2012年起開(kāi)始研發(fā)量子芯片，頗受關(guān)注，吸納到一共6筆，總計(jì)4.72億元的融資。

中國(guó)10家芯片公司

美國(guó)融資排名前十的芯片公司

綜合來(lái)看，中國(guó)芯片在公司和融資上大大落后于美國(guó)，并且在芯片核心產(chǎn)業(yè)和技術(shù)上也和美國(guó)相去甚遠(yuǎn)。而在GPU領(lǐng)域，中國(guó)尚無(wú)創(chuàng)業(yè)公司，只能圍繞FPGA，ASIC等進(jìn)行邊緣研發(fā)，類腦芯片在國(guó)內(nèi)有異軍突起之勢(shì)，或許能有所突破，總體形勢(shì)十分嚴(yán)峻。

七、誰(shuí)才是AI大潮幕后的推手？

在中美AI熱潮的幕后推手中，VC的功勞不可小視。一些有遠(yuǎn)見(jiàn)卓識(shí)的VC已經(jīng)開(kāi)始盤點(diǎn)賬面上賺到的利潤(rùn)，合計(jì)什么時(shí)候準(zhǔn)備殺出城去；而另一些后知后覺(jué)的VC，正在籌集糧草，殺進(jìn)城來(lái)。

對(duì)AI的投資并非是最近兩年的事，而是自上世紀(jì)就開(kāi)始了。自1999年美國(guó)第一筆VC資金投資給AI技術(shù)平臺(tái)Enkia時(shí)，人工智能投資就已經(jīng)拉開(kāi)了序幕。

在短短的18年內(nèi)，各大投資方競(jìng)相爭(zhēng)搶有潛力的人工智能企業(yè)，全球人工智能領(lǐng)域投資吸金2026億元。

對(duì)于AI的投資，A輪看團(tuán)隊(duì)、B輪看產(chǎn)品、C輪看數(shù)據(jù)的套路已經(jīng)過(guò)時(shí)，簡(jiǎn)單沿用過(guò)去PC/移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的投資邏輯可能導(dǎo)致VC們錯(cuò)過(guò)最佳入局AI的時(shí)間窗口。相比于關(guān)注公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，不如更重視其核心商業(yè)本質(zhì)以及戰(zhàn)略意義，并且要真正理解技術(shù)的意義，來(lái)預(yù)測(cè)技術(shù)是否能大規(guī)模提升效率，適不適合規(guī)模化發(fā)展。

中國(guó)投資方（投資次數(shù)）TOP20

美國(guó)投資方（投資次數(shù)）TOP20

其中，Y Combinator投資了34次包括Sift Science，Chute，Qventus和SimpleLegal在內(nèi)的25家人工智能企業(yè)，其中Sift Science 獲得了包括Founder Collective, SV Angel, Y Combinator在內(nèi)等17家投資方總計(jì)3.64億元投資，而Y Combinator參與投資的其余AI公司獲投金額從76萬(wàn)元到1.14億元不等，輪次也零散分布在天使/種子輪，A輪，B輪和C輪。

在中國(guó)，真格基金以37次投資投資高居風(fēng)投榜首，創(chuàng)新工場(chǎng)和IDG資本分別以28次和22次排列在第二和第三。

在投資熱門領(lǐng)域中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像擁有最多的投資者，共291家；其次是智能機(jī)器人和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。這些投資機(jī)構(gòu)的投資額在2016年達(dá)到歷史最高值，僅2016年一年，就涌現(xiàn)了231.9億元的投資資金。2017年后國(guó)內(nèi)投資更為偏向于中后期項(xiàng)目，對(duì)人工智能的投資持更加謹(jǐn)慎態(tài)度。

項(xiàng)目少而資金多，大家恨不得把每個(gè)選手都投一遍。終于有一天，大家會(huì)發(fā)現(xiàn)，好項(xiàng)目不夠用了，于是拼命加持舊注。

當(dāng)前，人工智能產(chǎn)業(yè)的核心矛盾有兩個(gè)：一是投資需求大而創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目供給減少；二是市場(chǎng)期望高而產(chǎn)品體驗(yàn)卻不佳。

八、如何逾越AI產(chǎn)業(yè)鴻溝？

拿到錢并不意味著就可立于不敗之地。按照創(chuàng)新擴(kuò)散理論，拿到錢，其實(shí)是往死亡靠近了一大步。這是科技行業(yè)規(guī)律使然，AI企業(yè)自然也不例外。

科技創(chuàng)新企業(yè)在上升發(fā)展階段會(huì)遇到一定的阻礙和壁壘，稱為創(chuàng)新鴻溝。

技術(shù)、產(chǎn)品、資金三個(gè)環(huán)節(jié)若有一環(huán)不穩(wěn)，可能就會(huì)墜入深淵不得翻身。

具備怎樣素養(yǎng)的企業(yè)可以越過(guò)產(chǎn)業(yè)鴻溝繼續(xù)發(fā)展，總結(jié)為以下三點(diǎn)：

技術(shù)鴻溝

技術(shù)是第一生產(chǎn)力，只有具備一定技術(shù)能力并且有后續(xù)研發(fā)能力的企業(yè)才足以支撐后續(xù)的升級(jí)和發(fā)展。初期技術(shù)的運(yùn)用也許能夠支撐企業(yè)度過(guò)初步發(fā)展期，但若沒(méi)有資金和研發(fā)能力這兩個(gè)強(qiáng)有力的支撐后續(xù)，企業(yè)可能會(huì)被后來(lái)企業(yè)趕超甚至直接被拍死在沙灘上。

產(chǎn)品鴻溝

產(chǎn)品落地是重中之重，如何將技術(shù)落地為產(chǎn)品，突破口和方向決定了企業(yè)未來(lái)的命運(yùn)。具有一定技術(shù)能力的公司將技術(shù)落地為產(chǎn)品，進(jìn)入市場(chǎng)，促使資金回流，形成良性發(fā)展。

市場(chǎng)鴻溝

市場(chǎng)是產(chǎn)品唯一的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，產(chǎn)品是否合格由市場(chǎng)來(lái)判定。不符合市場(chǎng)需求，產(chǎn)品不合格的將會(huì)被嚴(yán)格淘汰，這可能會(huì)嚴(yán)重影響公司發(fā)展。

這三大鴻溝是人工智能企業(yè)發(fā)展的門檻，只有跨越過(guò)這三大鴻溝，才能引來(lái)更光明的未來(lái)。

人工智能產(chǎn)業(yè)雖然前景廣闊，但創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目增量降低，創(chuàng)新鴻溝已經(jīng)出現(xiàn)，死亡瘟疫開(kāi)始蔓延，泡沫依然擴(kuò)大，下一步創(chuàng)業(yè)者和投資者怎么走，著實(shí)需要冷靜思考。

事實(shí)就是如此殘酷。于是，沒(méi)有跨過(guò)鴻溝的企業(yè)等待的只有死亡。

創(chuàng)業(yè)的高峰已經(jīng)短暫結(jié)束。

九、什么類型的新項(xiàng)目會(huì)死亡？

根據(jù)騰訊研究院&IT桔子聯(lián)合發(fā)布的《2017年中美人工智能創(chuàng)投現(xiàn)狀與趨勢(shì)研究報(bào)告》統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，人工智能經(jīng)過(guò)創(chuàng)業(yè)持續(xù)火爆增長(zhǎng)的兩年高峰期，在2017年，產(chǎn)業(yè)開(kāi)始進(jìn)入休整階段。

很多類似的創(chuàng)業(yè)公司難以獲取用戶，商業(yè)模式不能驗(yàn)證。最后只能關(guān)張了事。

2013-2015兩年間快速發(fā)展下積壓的眾多市場(chǎng)矛盾已經(jīng)出現(xiàn)爆發(fā)的前兆。目前，智能無(wú)人機(jī)、餐廳機(jī)器人、虛擬助理、智能硬件等領(lǐng)域和行業(yè)已初顯頹勢(shì)。據(jù)初步估算，中美倒閉企業(yè)總數(shù)已超過(guò)50家。虛擬助理技術(shù)并未完全成熟，消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)還沒(méi)有被打開(kāi)，如近期倒閉的公司有：應(yīng)應(yīng)-雨恒矩陣、智能萬(wàn)事屋等。2017年，很多無(wú)人機(jī)領(lǐng)域的公司資金方面都遇到了一些問(wèn)題，億航、零度相繼大幅裁人，全球銷量前三的Parrot也宣布裁員三分之一。機(jī)器人服務(wù)員是噱頭，早期幾家均倒閉。由多位蘋果前資深員工創(chuàng)立的 Pearl Automation（珍珠自動(dòng)化）自動(dòng)駕駛公司，曾獲得兩輪總計(jì) 5000 萬(wàn)美元的投資，因?yàn)槠煜庐a(chǎn)品銷量慘淡，目前已經(jīng)停止了運(yùn)營(yíng)。

部分創(chuàng)業(yè)公司的死亡是在所難免的，用死亡換來(lái)的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，尤其值得關(guān)注。就目前倒閉企業(yè)分析，原因歸納為以下5點(diǎn)：

1.技術(shù)未成熟，產(chǎn)品不合格；

2.難以突破并實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的市場(chǎng)份額增長(zhǎng)；

3.缺乏與巨頭競(jìng)爭(zhēng)的能力；

4.成本高昂導(dǎo)致售價(jià)超過(guò)消費(fèi)者購(gòu)買能力；

5.資金不足無(wú)法支撐后續(xù)研發(fā)。

同質(zhì)化嚴(yán)重的市場(chǎng)上，死亡的瘟疫依然還在蔓延。我們可以預(yù)見(jiàn)AI企業(yè)在接下來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間都要接受市場(chǎng)的嚴(yán)格考驗(yàn)，大多數(shù)企業(yè)會(huì)被市場(chǎng)毫不留情的淘汰，只有少數(shù)會(huì)活下來(lái)。

十、未來(lái)的機(jī)遇在哪里？

詳見(jiàn)全文版，點(diǎn)擊這里獲取完整付費(fèi)報(bào)告

注：

本報(bào)告由 騰訊研究院&IT桔子 聯(lián)合發(fā)布，數(shù)據(jù)猿為特約支持媒體。

歡迎更多大數(shù)據(jù)企業(yè)、愛(ài)好者投稿數(shù)據(jù)猿，來(lái)稿請(qǐng)直接投遞至：tougao@datayuan.cn

來(lái)源：數(shù)據(jù)猿