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人工智能泡沫或將破裂 創投更重視場景落地

來源:舟山新聞網 | 2017-04-14 16:13:00 

  證券時報網(www.stcn.com)04月14日訊 證券時報記者 孫璐璐 實習記者 王君暉

  AlphaGo將與柯潔對弈的消息又一次掀起了關于“人工智能”討論的熱潮。從2016年9月發改委提出將人工智能納入專項建設,到2017年首次被寫入政府工作報告,人工智能成為互聯網下半場的主要發力點。

  數據顯示,2016年1月至2017年2月,人工智能領域共有365起融資事件。截止到2016年底,人工智能產業市場規模已達95.6億元,年均復合增長率達40.25%,預計到2018年市場規模將達203.3億元。但是也有投資人士指出,產業快速增長的背后,蘊藏著一定泡沫,未來投資將輕概念,重落地。

  春天也藏泡沫

  獵云網發布的《2017人工智能投融資白皮書》顯示,在人工智能市場規模高速發展的同時,投融資趨勢出現了一些變化。融資數量從2016年4月份達到39起最高值后波動下降,后半年數量由前半年的199起降至153起,2017年初下降明顯,一月份僅有5起融資。從融資輪次來看,B輪、C輪及以后的中后期項目比例增加,A輪、天使輪占比減少。

  融資金額同樣于2016年4月達到26億元最高峰后波動下降,2016年至2017年2月,智能硬件領域共融資172億元,其中2017年初較2016年金額明顯下滑且鮮有大規模融資。

  以上信號一方面反映了2016年人工智能投資熱點分散,生命力不強;另一方面,可能意味著泡沫將開始破裂,資本在經歷早期跑馬圈地后,開始回歸理性。

  一方面,藍馳創投執行董事曹巍、信天創投合伙人蔣宇捷等投資人非常確信現在是人工智能的春天。曹巍認為從數據豐富度和基礎設施建設角度講,人工智能行業尚處于非常早期的發展階段。從資本層面講,“目前進入C輪融資的企業數量相當少,證明資本對該行業推動處于早期階段,未來存在大量機會。”

  另一反面,投資人表示,目前行業確實存在泡沫。原因主要有以下幾方面:一是市場發展迅速,投資人預期高;二是創業門檻高,以科學家為主的人力成本高;三是一級市場資金供給量大、流動性好與優秀企業缺乏的矛盾。蔣宇捷表示,這些問題的存在,也反映出目前人們對人工智能的焦慮,如人工智能是否會顛覆自己的行業,能否把握這個“風口”等。

  “從這個早期來看,人工智能行業還是有泡沫的,但是我覺得這個泡沫也是一個好事,它會導致我們更多的市場人才和資本往這個領域流動,相對來說,投資人會有好的市場套利機會。完全沒有泡沫的市場或者領域基本上沒有機會。”蔣宇捷說。

  另外,線性資本合伙人王淮認為,人工智能泡沫很可能在今年年底破滅。“前一波開始拿到錢的公司,過了12到18個月,會開始下一輪融資,很多公司融不到,會有很多負面消息出來。瘋狂的投技者會退場。”

  投資將聚焦場景化和商業落地

  《白皮書》顯示,自2016年以來,進入應用層項目的投融資占比逐年增加,人工智能必須與商業化應用場景相結合,這一點已成為諸多投資人的共識。

  寬帶資本合伙人劉唯認為,場景化是人工智能的前提和真正價值所在。“AI根本沒有發展到通用AI,我們過去兩三年看的很多泛場景AI項目仍未找到自己的方向和出路,其服務或產品根本無法有效的落地。”劉唯說,“我們想看場景化、垂直化,能夠獲取有價值的數據的項目。”

  思必馳CMO龍夢竹表示,人工智能技術本身是沒有盈利方向,如果脫離任何場景,脫離使用環境脫離產品根本沒有辦法盈利,所以越細分的領域越細分的場景,反而變得越來越有價值。

  談及怎樣把技術價值落地,星瀚資本創始人楊歌、水木資本合伙人王弘業等投資人均表示,最重要的是公司定位,明確走資源運作還是市場化的IP運作,回歸商業本質,不能把人工智能當成IP來炒作概念。另外,華創資本合伙人熊偉銘稱,從短期的機會窗口考慮,要評估業務是否有長期可成長潛力和抵抗能力,是否有和巨頭競爭的能力及員工適應等問題。

  突圍“BAT”靠垂直

  在互聯網領域,如何在BAT等巨頭的夾擊下生存,是創業公司必須面對的一個問題。

  百度作為中國人工智能研究的標桿,建立了硅谷人工智能、北京深度學習、北京大數據三大實驗室進行基礎研究,并于2016年9月成立百度風投,專注于投資人工智能領域的早期項目,覆蓋底層技術、機器平臺、行業智能化三層生態。阿里推出了ET機器人并投資一批人工智能公司,騰訊的布局也涵蓋了基礎研究、硬件、技術、行業應用等層面。

  對此劉淮表示,巨頭們在用戶、數據、資金、生態方面有天然優勢,他們也是人工智能未來發展最核心的推動因素。但創業公司可嘗試深耕垂直領域,關注用戶需求,獲得有價值的數據,解決用戶的實際問題。“通過新的技術或者手段滿足用戶需求,這個才是真正的可能迅速落地的方向。”

  另外,《白皮書》預測,人工智能將最先于金融行業爆發,智能模型在量化投資、數據分析、風險控制、反欺詐等領域優勢明顯。

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