2019人工智能無(wú)錢可燒,“火拼”落地場(chǎng)景的時(shí)代開(kāi)啟

時(shí)間:2019-12-26

來(lái)源:新京報(bào)網(wǎng) 劉志剛

導(dǎo)語(yǔ):今年以來(lái),AI創(chuàng)投似乎不再是資本的寵兒。今年前三季度,AI產(chǎn)業(yè)投融資數(shù)額為577億,AI投資熱情出現(xiàn)明顯縮水。事實(shí)上,從去年年中IBM沃森大裁員開(kāi)始,關(guān)于AI寒冬的論調(diào)就逐漸開(kāi)始響起,這也為今天行業(yè)融資難現(xiàn)象發(fā)生埋下了伏筆。

        經(jīng)過(guò)層層考驗(yàn)脫穎而出的AI公司,正在面臨著更為嚴(yán)峻的考驗(yàn)。

        2015年到2018年,AI產(chǎn)業(yè)復(fù)合平均增長(zhǎng)率達(dá)到54.6%,2018年,中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到415.5億元。隨著產(chǎn)業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大,AI領(lǐng)域融資進(jìn)度也在不斷加快。據(jù)投中研究院與崇期資本聯(lián)合發(fā)布的《2019中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)投融資白皮書》顯示,中國(guó)人工智能領(lǐng)域的總體融資規(guī)模從2015年的458億人民幣增長(zhǎng)至2018年的1189億人民幣,增長(zhǎng)超過(guò)兩倍。

        然而今年以來(lái),AI創(chuàng)投似乎不再是資本的寵兒。今年前三季度,AI產(chǎn)業(yè)投融資數(shù)額為577億,AI投資熱情出現(xiàn)明顯縮水。事實(shí)上,從去年年中IBM沃森大裁員開(kāi)始,關(guān)于AI寒冬的論調(diào)就逐漸開(kāi)始響起,這也為今天行業(yè)融資難現(xiàn)象發(fā)生埋下了伏筆。

        AI產(chǎn)業(yè)的未來(lái)毋庸置疑,但從底層技術(shù)研發(fā)方面來(lái)看,行業(yè)的創(chuàng)投風(fēng)口似乎真的已經(jīng)過(guò)去了。

        創(chuàng)新瓶頸期已至:“主干道”擠不進(jìn),“小路故事”不動(dòng)人

        不同項(xiàng)目,在發(fā)展的不同階段,關(guān)于投融資以及競(jìng)爭(zhēng)力有著不同的評(píng)判重點(diǎn)。就比如過(guò)去消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的一些生意,最早看人、看模式,然后看數(shù)據(jù),接下來(lái)看市場(chǎng)規(guī)模、行業(yè)地位,最后看盈利能力。AI創(chuàng)投也是如此,而在筆者看來(lái),過(guò)去的五年AI創(chuàng)投大致經(jīng)歷了三個(gè)階段:

        AI創(chuàng)投1.0階段:從2016年AlphaGo戰(zhàn)勝李世石開(kāi)始,這也引爆了AI領(lǐng)域的創(chuàng)投熱情。在這一時(shí)期,算法實(shí)力和高精準(zhǔn)人是AI企業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ脑u(píng)判標(biāo)準(zhǔn),具備這兩項(xiàng)的創(chuàng)業(yè)公司更容易得到資本的青睞。

        AI創(chuàng)投2.0階段:先發(fā)企業(yè)積累了大量的人才基礎(chǔ)和基礎(chǔ)算法基礎(chǔ),奠定了足夠的行業(yè)地位,在相關(guān)AI技術(shù)落地的高價(jià)值場(chǎng)景中取得一定規(guī)模。這時(shí)候投融資開(kāi)始分化,賽道上“賽手”優(yōu)劣差距形成。例如去年AI創(chuàng)業(yè)公司的融資總額是1131億人民幣,其中“CV四小龍”(商湯科技、曠視科技、依圖科技、云從科技)就占了五分之一。

        AI創(chuàng)投3.0階段:從去年下半年開(kāi)始,商業(yè)化逐漸成為討論最多的話題,整個(gè)AI領(lǐng)域缺的不再是技術(shù),而是承載技術(shù)的場(chǎng)景。一些AI公司,譬如科大訊飛、搜狗自己上陣做硬件。整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)其實(shí)都在進(jìn)行著一場(chǎng)潤(rùn)物細(xì)無(wú)聲的去泡沫化行為,近段時(shí)間,科創(chuàng)板上市企業(yè)不再有當(dāng)初的一片大漲就是證明。

        從主要的底層技術(shù)來(lái)看,據(jù)清華大學(xué)數(shù)據(jù)顯示,計(jì)算機(jī)視覺(jué),語(yǔ)音,自然語(yǔ)言處理是中國(guó)市場(chǎng)規(guī)模最大的三個(gè)應(yīng)用方向,分別占比34.9%,24.8%和21%。我們可以把它們看作AI創(chuàng)業(yè)的“主干道”,但商湯、曠視、依圖、科大訊飛等企業(yè)已經(jīng)建立起足夠的優(yōu)勢(shì),創(chuàng)業(yè)者很難卡進(jìn)去。AI底層技術(shù)的創(chuàng)業(yè)公司卡進(jìn)“主干道”的概率很低,但細(xì)分領(lǐng)域的“小路故事”如今看來(lái)似乎也很難打動(dòng)投資人。而這主要?dú)w結(jié)于以下三個(gè)方面:

        前期的AI投資已經(jīng)消耗了投資人的很多熱情,再加上在落地方面沒(méi)能達(dá)到投資人內(nèi)心錨定,對(duì)于投資會(huì)比較謹(jǐn)慎。

        很多“小而美”的創(chuàng)意缺乏足夠的市場(chǎng)想象力,但投入?yún)s比較高,因而風(fēng)險(xiǎn)比較大,容易被科技公司、AI公司們跟進(jìn)。

        技術(shù)、人才的比拼時(shí)代過(guò)去,場(chǎng)景為錨的時(shí)代到來(lái),作為一個(gè)2B或者2G的領(lǐng)域,AI企業(yè)的商業(yè)落地能力已然成為它們綜合實(shí)力判定的重要標(biāo)準(zhǔn)。而布局應(yīng)用層,原先沒(méi)有場(chǎng)景的創(chuàng)業(yè)公司機(jī)會(huì)很小,很難打動(dòng)投資人。而這一切也都預(yù)示著AI創(chuàng)投熱情的下降,AI項(xiàng)目不再是資本眼中的“香餑餑”。

        多元場(chǎng)景:勝出者們的下個(gè)角逐點(diǎn)?

        AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)投瓶頸,對(duì)于有自己主營(yíng)業(yè)務(wù)作為盈利支撐的BAT等科技企業(yè)而言當(dāng)然不慌,可對(duì)于那些AI公司們而言卻很難做到淡定。

        目前計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別等基礎(chǔ)技術(shù)的主要應(yīng)用場(chǎng)景其實(shí)有限。例如計(jì)算機(jī)視覺(jué)主要集中在金融和安防。還比如語(yǔ)音識(shí)別的科大訊飛會(huì)與一些硬件公司展開(kāi)合作。除了各自擅長(zhǎng)且對(duì)口的領(lǐng)域以外,AI公司們對(duì)于場(chǎng)景延伸也有更多的試探和占位。

        就目前看來(lái),AI公司們?cè)趹?yīng)用層方面的布局主要圍繞以下兩個(gè)方面展開(kāi):

        一方面通過(guò)投資延伸到其它垂直場(chǎng)景。根據(jù)企查查檢索顯示的數(shù)據(jù)來(lái)看,曠視目前的投資動(dòng)態(tài)有五起,商湯有四起,老牌企業(yè)的科大訊飛更是有十多起。以CV四小龍為例,商湯布局面更大一些,曠視的移動(dòng)終端和零售、物流布局,云從的銀行業(yè),依圖的醫(yī)療領(lǐng)域都有相應(yīng)的投資布局。

        而這也印證前面我們說(shuō)的為什么很多“小路”走不通的原因,一旦某個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的成功可能性增強(qiáng),相關(guān)公司就會(huì)跟進(jìn)拓展。就像過(guò)去消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的BAT,很多高頻場(chǎng)景到最后都成BAT之間的角逐。

        另一方面,自己做硬件,例如科大訊飛、搜狗。它們?cè)谟布x擇上也是針對(duì)一些小眾產(chǎn)品,不與自己的主流企業(yè)級(jí)客戶有直接競(jìng)爭(zhēng)。而且產(chǎn)品本身的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)小,購(gòu)買者的議價(jià)能力也比較弱,更容易創(chuàng)造更多商業(yè)價(jià)值。

        然而,雖說(shuō)AI公司們對(duì)于目前行業(yè)瓶頸期都有自己的應(yīng)對(duì)策略。但無(wú)論是投資行為還是自己做硬件本身也存在一些潛在的挑戰(zhàn)。

        投資方面,每一個(gè)新的AI賽道,還要考慮對(duì)應(yīng)的落地場(chǎng)景需要怎樣的算法和模型去做出有效的決策。如何篩選識(shí)別出確保收集高質(zhì)量的數(shù)據(jù),這些都是AI企業(yè)需要考慮的問(wèn)題。此外,AI公司們的投資,大都圍繞價(jià)值投資進(jìn)行,是為了未來(lái),而不是財(cái)務(wù)投資,眼下多賺點(diǎn)錢,這就導(dǎo)致投資回報(bào)的周期有些過(guò)于長(zhǎng),這對(duì)于企業(yè)財(cái)務(wù)狀況可能會(huì)帶來(lái)一些壓力。況且從來(lái)沒(méi)有什么穩(wěn)賺的投資,這些AI公司們勢(shì)必還要承擔(dān)投資失敗的風(fēng)險(xiǎn)。

        而自己做硬件的話,技術(shù)公司做硬件天生具備一定的顧慮,一方面,現(xiàn)在與企業(yè)級(jí)客戶沒(méi)什么競(jìng)爭(zhēng),但未來(lái)呢?另一方面,軟件與硬件本身具備很大的鴻溝,例如供應(yīng)鏈、硬件測(cè)試、品控等基本要素。做到容易,但做好卻很難。在一個(gè)項(xiàng)目發(fā)展初期可能不明顯,但發(fā)展到一定程度,技術(shù)趨于成熟,制造業(yè)底蘊(yùn)會(huì)成為企業(yè)之間的分水嶺。

        由此可見(jiàn),經(jīng)過(guò)人才、融資、算法、行業(yè)地位等考驗(yàn)脫穎而出的AI公司們,正在商業(yè)落地方面面臨著更為嚴(yán)峻的考驗(yàn)。

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