人工智能投资真热还是“虚火”

人工智能投资仍是小众行为

“其实，在我跟市场接触过程中发现，真正投资人工智能的并没有那么多，大部分机构都在做试错性尝试。”近日，在由中共宁波市鄞州区委等主办的“智汇2017”人工智能产业发展高峰论坛暨人工智能全球创新邀请赛启动仪式上，盛世投资管理合伙人、盛世方舟主管合伙人谢作强说。

会上，盛世方舟发布了人工智能研究报告，结果显示人工智能投资仍是小众行为，应用层仍存较大市场空间和投资机会。

人工智能这个词，最初是由达特茅斯大学助理教授约翰·麦卡锡在1956年提出的，指展现出看似具有智能行为的硬件或者软件。但受制于当时的计算能力，人们无法完成大规模的并行计算和并行处理，使得人工智能未能如愿的智能起来。直到2006年，随着硬件层、数据层以及算法层等各方面技术储备趋于成熟，科学家提出“深度学习”神经网络，才使得人工智能得以获得突破性进展。如今，深度学习的应用使得语义识别、图像识别的准确率大幅提升，进而促使人工智能产业又一次进入快速发展阶段。

“在看某个领域的投资热不热的时候，会观察两方面数据：一是媒体的热度，即看起来的热度；二是资金的热度，即真金白银的热度。”谢作强说。

媒体方面，近几年“人工智能”的新闻热度整体呈上升趋势。但百度搜索“人工智能”，会看到超过11万篇相关新闻，但比起“智能制造”的42万篇相关新闻、“创新金融”的43万篇相关新闻，人工智能的媒体热度还没有走入广泛大众。

在资金方面，有数据显示，美国有关人工智能的第一笔风险投资出现在1999年，2012年为爆发期拐点。中国第一笔人工智能风险投资出现在2005年，2013年进入爆发期。从融资金额来看，目前中国在人工智能的投资额约为635亿元，能占到全球的33%，仅次于美国的51%。然而，从融资数量来看，2016年一共发生投资案例9124笔、涉及7449亿元，而根据公开信息，人工智能的投资案例仅100多起，相较仍是“小众”行为。

人工智能基金数量占比并无优势

根据盛世方舟搜集到的一手数据，自2016年下半年至今，前来募资的基金当中，投资领域包含“人工智能”的基金数量占比约为10%；包含“智能/AI/大数据/云计算”的基金数量占比约为24%。相比之下，覆盖文化娱乐领域的基金占比约为19%，覆盖医疗领域的基金占比约为27%，覆盖消费领域的基金占比约为22%。从投资领域看，较为专注的人工智能+垂直行业的基金数量占比约为14%。汽车、医疗和制造相关基金数量相近，汽车产业和医疗产业投资基金规模占比均超过40%。

通过观察已经布局和正在募资的人工智能相关基金，盛世方舟把活跃的投资方分为两类：一类是专业投资机构（VC&PE），如真格、红杉、IDG、创新工场等，这些机构从2012年开始布局，通常天使轮单笔投资规模在数百万美元，偏爱海归。另一类是产业投资方，包括以BAT为首的互联网巨头，以及医疗、制造、汽车、消费等传统行业的产业龙头、上市公司。它们通过自有资金，但更多的是通过发起产业基金，参与到人工智能的前期布局，旨在于新领域占据一席之地，或希望找到创新动力帮助完成业务升级或转型，跟上时代步伐。

张建中表示，一项新技术或商业模式，一旦被某一家企业或者个人拥有，其他企业就失去了竞争优势；而人工智能恰恰是开放的，它的研发不是一个高门槛或是高投入的东西，但计算力确实是高收入的保障，因为比的是速度和准确度。

应用层仍存较大市场空间和投资机会

“人工智能领域对创业者要求非常高。很多是全球顶尖高校院所学术背景较强的技术大牛，或出身国内产业巨头的有技术背景连续创业的老司机。”谢作强说，而且对投资人的要求也非常高，需要专注该领域的投资人有一定的技术知识储备，并要能与技术来源（科研院所、高校）和应用产业（产业投资方或顾问）进行良好合作。

盛世方舟从接触的1000多个人工智能项目中，筛选出200多个进行了跟进研究，其中基础层项目（包括计算芯片、大数据、存储）仅占比1%，技术层项目（包括算法平台、图像识别、自然语言识别处理、智能机器人等）占比24%，应用层项目（包括无人驾驶、工业4.0、智能安防和智慧医疗等）占比75%。应用层行业上看，医疗、教育、汽车、营销领域的项目较为突出。

盛世方舟分析，从投资机会而言，国内人工智能基础层缺乏重大原创科研成果，基础层投资缺乏有竞争力的技术和人才，是国家战略应当抢夺的地盘。而技术层即将进入产业整合阶段，核心在于创始团队的技术实力和创新能力，当中存在可能性和机遇。应用层因国内巨大的人口和市场优势，以大数据收集为基础的医疗、教育、消费、营销等垂直行业尚未出现人工智能领域的行业龙头，存在较大的市场发展空间和投资机会。

目前，海内外人工智能项目仍以初创企业为主，技术层已积聚一定竞争优势，行业垂直应用尚未完全爆发，传统企业应借助自身积累的数据和资源优势，通过投资和并购提前布局人工智能，将有助于为企业自身发展注入新的活力。谢作强建议：“产业资本前期可以以小额投资为主，抢先完成产业链上下游布局；在适当的时机，可选择并购优质标的，巩固企业自身在人工智能应用领域的优势。”

的确，人工智能的崛起带来了许多的投资机会，但在源码资本投资合伙人、前微软亚洲工程院院长张宏江看来，其中也有许多投资陷阱。例如，中国有上千家做机器人、图像处理数据的公司，还包括做人脸识别、自动驾驶的，显然已不需要再增加这样的公司，而且投资时也要思考其技术的领先到底能否持续。“再就是公司能不能持续获得数据，这对于竞争非常重要，只有算法和技术是很难形成持续的商业模式的。”张宏江说。