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AI投资逻辑变迁:从投技术到投应用

“人们往往高估技术在短期内的影响,却低估长期影响。”

AI行业正成为中美两国的竞技场。

CB Insights数据显示,2017年全球AI初创企业总融资达到150.2亿美元,同比上升141%;中国AI企业融资额达到73.2亿美元,占到全球总融资额的48%,超越美国,位居全球第一。而在一年前,中国以11.3%的比例,位居全球第二。

中美两国在AI领域投资的侧重点并不相同。AI投资大致可分为三类:基础层、技术层和应用层。在融资金额分布上,美国公司集中在处理器、芯片等AI基础层,中国公司则更加关注计算机视觉、自动驾驶等AI应用层。

其中,计算机视觉、语音识别及自动驾驶三大领域是中国市场中最为吸金的三个赛道。据CB Insights数据,上述三个赛道占据了中国市场2016年AI融资排名前三强,分别为24%、24%和17%。

这三个赛道的商业化落地速度已经出现明确差别:计算机视觉最快,语音识别遭遇变现难题,自动驾驶的商业化则不及预期。

计算机视觉已经成为中国AI市场最大组成部分。据中国信通院发布的报告,2017年在中国人工智能市场中,图像识别占比37%,以80亿元的收入排名第一,语音及自然语言处理分别位列第二、第三,市场占比为22%和16%。

中金公司认为,在中国,计算机视觉技术的变现或落定情况远远好于语音技术。一方面因为,图像识别有多种应用场景,如移动互联网、安防等;而语音技术则受制于技术成熟度,如在复杂场景中不能解决自然语音处理问题,另外语音技术公司难以建立差异化壁垒,导致语音识别公司的商业变现难度较大.

在自动驾驶领域,在Uber、Tesla出现一系列无人驾驶事故以后,车企普遍意识到,在通用领域实现无人驾驶的难度要远超当初预期。中金认为,通用场景下L5级的自动驾驶可能需要到2025年前后才有望实现。但在物流、农业等限定场景下,自动驾驶的难度大幅降低,无人驾驶有望在这些领域率先商用。

中金公司还分析了AI芯片、计算机视觉、语音语义、传感器及机器人等四大人工智能技术在移动互联网、安防、零售等十大行业中的应用情况。过去两年,大量资本进入AI技术初创公司,尤其集中在视觉与语音技术领域。但现在看来,AI技术最大的受益者,其实是拥有数据的垂直行业公司,如移动互联网领域的今日头条,安防领域的海康、金融行业的平安等等,这反映了一种趋势——AI落地在从“AI+”向“+AI”转变。

在2018世界人工智能大会投融资论坛上,多位投资人也阐述了类似观点,即AI领域的投资逻辑在发生明显变化,从“偏重投技术”转变为“偏重投应用”。

这与人工智能技术的发展历程有关。中金智德董事总经理张清表示,人工智能最早技术起步在于算法、算力、数据与传感器,因此中金资本在早期围绕上述四个技术领域进行投资,但现在,人工智能技术已经到了在各个领域生根发芽的状态,因此中金资本现在也在关注垂直行业应用人工智能技术进行升级改造的投资机会。

另外,目前以算法起家的AI技术头部公司估值已经非常高昂,如商汤科技估值达到45亿美金,寒武纪估值达到25亿美金。对投资机构来说,这类AI公司的投资窗口已经基本关闭,寻找在细分行业中利用AI技术做改造的投资机会是更可行的做法。

线性资本合伙人王淮谈到,线性资本的投资会更多从产业视角去看,在这些产业中AI技术有非常广的应用。如教育、视频行业等等,虽然是垂直行业的公司,但AI技术已经是重要组成部分。

那么当前创业公司该如何选择创业方向?明势资本创始合伙人黄明明认为,创业公司更多的机会在于在各个领域与产业结合,实现应用落地,提升产业效率。这对公司的技术全面度、对行业理解提出更高要求。

从科技发展史上看,新技术要在商业上大规模应用,需要两个条件:一方面需要技术发展得足够成熟,令产品或服务体验可以产生数量级的差别。另一方面,技术发展能创造出新的商业模式。

从这个角度来看,当前仍处于人工智能技术发展初期,部分AI技术的应用落地仍然存在困难,也并没有出现颠覆性创新的应用。AI技术目前也更多扮演着升级而非颠覆的角色。

但IDG资本合伙人牛奎光认为,人们往往高估技术在短期内的影响,却低估长期影响。以搜索为例,在2003年,搜索引擎的技术问题已经基本研究完成,此后,百度开启了长达10年的飞速成长期。他认为AI行业亦是如此,“AI从技术上讲,问题还没有研究完,问题研究完后,还有十年的成长期。”牛奎光说。

“过去三四年,AI技术有了飞速发展的机会,但在我们看来,这仅仅是八点钟的太阳,我们很期待,到下午两点钟,太阳最亮的时候。那时人工智能和大数据的技术,将与各个行业有更深入的整合机会,进而带来商业上的机会。”王淮认为。

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