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    澳门赌场娱乐送体检金 - 2019人工智能无钱可烧,“火拼”落地场景的时代开启

    2020-01-11 16:59:11

    澳门赌场娱乐送体检金 - 2019人工智能无钱可烧,“火拼”落地场景的时代开启

    澳门赌场娱乐送体检金,图片来源:视觉中国

    文 | 刘志刚

    2015年到2018年,ai产业复合平均增长率达到54.6%,2018年,中国人工智能产业市场规模达到415.5亿元。随着产业规模的扩大,ai领域融资进度也在不断加快。据投中研究院与崇期资本联合发布的《2019中国人工智能产业投融资白皮书》显示,中国人工智能领域的总体融资规模从2015年的458亿人民币增长至2018年的1189亿人民币,增长超过两倍。

    然而今年以来,ai创投似乎不再是资本的宠儿。今年前三季度,ai产业投融资数额为577亿,ai投资热情出现明显缩水。事实上,从去年年中ibm沃森大裁员开始,关于ai寒冬的论调就逐渐开始响起,这也为今天行业融资难现象发生埋下了伏笔。

    ai产业的未来毋庸置疑,但从底层技术研发方面来看,行业的创投风口似乎真的已经过去了。

    创新瓶颈期已至:“主干道”挤不进,“小路故事”不动人

    不同项目,在发展的不同阶段,关于投融资以及竞争力有着不同的评判重点。就比如过去消费互联网时代的一些生意,最早看人、看模式,然后看数据,接下来看市场规模、行业地位,最后看盈利能力。ai创投也是如此,而在笔者看来,过去的五年ai创投大致经历了三个阶段:

    ai创投1.0阶段:从2016年alphago战胜李世石开始,这也引爆了ai领域的创投热情。在这一时期,算法实力和高精准人是ai企业发展潜力的评判标准,具备这两项的创业公司更容易得到资本的青睐。

    ai创投2.0阶段:先发企业积累了大量的人才基础和基础算法基础,奠定了足够的行业地位,在相关ai技术落地的高价值场景中取得一定规模。这时候投融资开始分化,赛道上“赛手”优劣差距形成。例如去年ai创业公司的融资总额是1131亿人民币,其中“cv四小龙”(商汤科技、旷视科技、依图科技、云从科技)就占了五分之一。

    ai创投3.0阶段:从去年下半年开始,商业化逐渐成为讨论最多的话题,整个ai领域缺的不再是技术,而是承载技术的场景。一些ai公司,譬如科大讯飞、搜狗自己上阵做硬件。整个ai产业其实都在进行着一场润物细无声的去泡沫化行为,近段时间,科创板上市企业不再有当初的一片大涨就是证明。

    从主要的底层技术来看,据清华大学数据显示,计算机视觉,语音,自然语言处理是中国市场规模最大的三个应用方向,分别占比34.9%,24.8%和21%。我们可以把它们看作ai创业的“主干道”,但商汤、旷视、依图、科大讯飞等企业已经建立起足够的优势,创业者很难卡进去。 ai底层技术的创业公司卡进“主干道”的概率很低,但细分领域的“小路故事”如今看来似乎也很难打动投资人。而这主要归结于以下三个方面:

    前期的ai投资已经消耗了投资人的很多热情,再加上在落地方面没能达到投资人内心锚定,对于投资会比较谨慎。

    很多“小而美”的创意缺乏足够的市场想象力,但投入却比较高,因而风险比较大,容易被科技公司、ai公司们跟进。

    技术、人才的比拼时代过去,场景为锚的时代到来,作为一个2b或者2g的领域,ai企业的商业落地能力已然成为它们综合实力判定的重要标准。而布局应用层,原先没有场景的创业公司机会很小,很难打动投资人。而这一切也都预示着ai创投热情的下降,ai项目不再是资本眼中的“香饽饽”。

    多元场景:胜出者们的下个角逐点?

    ai产业创投瓶颈,对于有自己主营业务作为盈利支撑的bat等科技企业而言当然不慌,可对于那些ai公司们而言却很难做到淡定。

    目前计算机视觉、语音识别等基础技术的主要应用场景其实有限。例如计算机视觉主要集中在金融和安防。还比如语音识别的科大讯飞会与一些硬件公司展开合作。除了各自擅长且对口的领域以外,ai公司们对于场景延伸也有更多的试探和占位。

    就目前看来,ai公司们在应用层方面的布局主要围绕以下两个方面展开:一方面通过投资延伸到其它垂直场景。根据企查查检索显示的数据来看,旷视目前的投资动态有五起,商汤有四起,老牌企业的科大讯飞更是有十多起。以cv四小龙为例,商汤布局面更大一些,旷视的移动终端和零售、物流布局,云从的银行业,依图的医疗领域都有相应的投资布局。

    而这也印证前面我们说的为什么很多“小路”走不通的原因,一旦某个细分领域的成功可能性增强,相关公司就会跟进拓展。就像过去消费互联网时代的bat,很多高频场景到最后都成bat之间的角逐。

    另一方面,自己做硬件,例如科大讯飞、搜狗。它们在硬件选择上也是针对一些小众产品,不与自己的主流企业级客户有直接竞争。而且产品本身的市场竞争小,购买者的议价能力也比较弱,更容易创造更多商业价值。

    然而,虽说ai公司们对于目前行业瓶颈期都有自己的应对策略。但无论是投资行为还是自己做硬件本身也存在一些潜在的挑战。

    投资方面,每一个新的ai赛道,还要考虑对应的落地场景需要怎样的算法和模型去做出有效的决策。如何筛选识别出确保收集高质量的数据,这些都是ai企业需要考虑的问题。此外,ai公司们的投资,大都围绕价值投资进行,是为了未来,而不是财务投资,眼下多赚点钱,这就导致投资回报的周期有些过于长,这对于企业财务状况可能会带来一些压力。况且从来没有什么稳赚的投资,这些ai公司们势必还要承担投资失败的风险。

    而自己做硬件的话,技术公司做硬件天生具备一定的顾虑,一方面,现在与企业级客户没什么竞争,但未来呢?另一方面,软件与硬件本身具备很大的鸿沟,例如供应链、硬件测试、品控等基本要素。做到容易,但做好却很难。在一个项目发展初期可能不明显,但发展到一定程度,技术趋于成熟,制造业底蕴会成为企业之间的分水岭。

    由此可见,经过人才、融资、算法、行业地位等考验脱颖而出的ai公司们,正在商业落地方面面临着更为严峻的考验。

    □刘志刚

    编辑:徐姬敏 实习生:李碧莹 校对:柳宝庆

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