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关于人工智能创业热潮与投资，人工智能创业需要什么

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这是2018年应当时所在公司金控董事长的需要写的一篇文章，原标题《中国人工智能领域投资机会浅析》，跨了5年目前看仍然可以作为我们自身在这个领域布局的理念与策略指导，共享讨论：

摘要：自2016年初开始，Google AlphaGo利用深度学习技术在围棋领域陆续击败多位全球顶级大师，随之带动了新一轮人工智能技术的研究和产业化热潮。近年来，人工智能已成为高科技领域风险投资的重要布局方向。本文结合人工智能技术在未来科技创新中的战略地位、市场前景和技术成熟度等多个要素，分析各具体场景的应用和产业化现状，并根据国内市场人工智能领域投资情况，综合判断其中存在的泡沫与机会，并探讨具体的投资方向和策略。

关键词：人工智能、AI、风险投资、高科技

引言

当下，人工智能正成为全球科技创新最热的方向，各大科技巨头纷纷重金投入AI研发，甚至All in AI，国内创业企业更是无处不谈“AI”。然而，技术进步有其必要的发展周期和成熟规律，在又一波热潮后，随着众多高估值人工智能企业业绩难以达到预期，对AI技术价值的争议随之而来，有人坚信AI这一次将改变未来，也有人担心会像前两轮热潮一样，触及高点很快又跌入低谷。因此，有必要站在投资的角度，对人工智能技术从发展趋势、行业潜力和现状等方面做相关分析，探讨当下人工智能领域投资的价值和方向。

1 人工智能技术是下一轮科技创新与竞争的战略制高点

人口、制度和科技是推动社会经济进步的三大重要驱动力量。随着我国劳动力供给在2012年到达顶峰，改革开放红利空间逐步缩小，科技创新成为推动我国下一轮经济发展的核心动力。

在传统工业文明时代，社会经济以工厂和企业为核心，以寻找共性需求和性价比作为价值创造和判断的依据，以规模化生产并提供标准产品或服务为价值变现方式。

随着进入后工业化社会，需求越来越个性化和多样化，信息技术（互联网、物联网）、现代交通技术更进一步缩短了组织和个体间的时空距离，产品和服务在高效的交互中高速迭代成为必须和可能。传统规模化生产模式在新市场环境下的转型过程中，面临个性化、多样化、高速迭代与规模化、高效率、低成本的矛盾与平衡问题。人工智能技术是满足新需求，同时兼具规模化、高效率和低成本输出能力的必然选择。

人工智能既是新兴的技术创新方向，同时也是其它技术和创新的加速器，能大大加速技术创新和应用。而该加速效应，会使得强者愈强。未来在人工智能时代，国家、企业之间的领先者优势会越来越明显。因此各国政府和大型企业集团都在近年积极部署人工智能发展战略。美国白宫科技政策办公室在2016年10月发布《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研发战略规划》；日本将人工智能技术作为第四次产业革命的核心技术，陆续发布《日本复兴战略2016》，《人工智能研发目标和产业化路线图》和《人工智能技术战略》；中国国务院分别于2016年和2017年发布《“十三五”国家科技创新规划》、《新一代人工智能发展规划》促进人工智能技术发展。

2 人工智能市场潜力巨大

根据国务院《新一代人工智能发展规划》，2020年我国人工智能核心产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元；至2025年人工智能核心产业规模将超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元。而根据麦肯锡预测，AI对经济的贡献值将逐步加速，2030年将为全球贡献13万亿美元增量GDP。

表1 人工智能对全球经济的影响模拟（以2018年为基数）

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资料来源：Mckinsey.Modelling the impact of AI on the world economy, September 2018

 

3 投资布局人工智能技术正当时

人工智能技术到目前共经历了三次浪潮。第一次为1956年美国达特茅斯会议提出了人工智能（Artificial Intelligence）概念和发展方向，此后利用计算机进行推理取得较大进展；进入20世纪80年代，随着计算机技术的发展，将人类专家知识库赋予计算机，使计算机变得更“聪明“的知识库模型取得大规模发展和应用；自2013年起，机器学习和深度学习算法在语音和视觉领域的成熟和规模化应用，推动了人工智能进入第三次发展浪潮。

人工智能技术的成熟应用需要算法、算力、数据和行业工程化能力相结合。前两次发展浪潮，由于在各方面的成熟度都不够充分，应用场景受到很大局限，未能形成长期的发展。而这一轮的人工智能热潮，在算法、算力、数据等方面都已经有了质的变化，人工智能技术具备了真正产业化的可能性和价值：计算成本从2003年的 100 美元/GFLOPS（每秒十亿次浮点运算）下降到2016的0.06美元/GFLOPS；伴随着数据量的急速膨胀，部分行业和场景应用的算法训练有了足够的数据支持；以图像识别为代表的算法在准确度上不断提升，并达到可用性。

图1 GFLOPS计算成本下降曲线（单位：美元）

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资料来源：招商证券.《谷歌：AI First》,20180624

图2 全球数据量增长曲线（单位：ZB）

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资料来源：IDC.Data Age 2025: The Evolution of Data to Life-Critical,2018

图3 2012-2017 Imagenet大规模图像识别竞赛最佳误差率

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资料来源：www.image-net.org

4 泡沫与机遇并存

4.1 人工智能应用场景分析

现阶段的人工智能技术以机器视觉和语音语义分析技术为支撑。在移动端，人脸解锁、AI相机和个性化信息流等应用已经逐步成熟。安防和金融领域，由于客户支付能力强，成为近年多数AI企业的主要发展方向。零售、教育、医疗和自动驾驶等领域，多数AI初创企业从场景切入，专注细分领域解决方案。

表2 人工智能技术部分典型应用场景分析

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资料来源：数据根据互联网公开资料和各行业研究报告推算整理

4.2 中国人工智能行业投资概况

中国人工智能领域的投资，从2014年开始进入加速期，2016年受AlphaGo等热点事件推动，行业进入投资高峰。2017年下半年开始，由于大部分企业业绩情况差于预期，总体投资开始放缓。在行业分布上，金融、安防、汽车、互联网服务和大健康领域投资规模较高。

图4 2012-2018H1中国人工智能私募股权投资概况

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资料来源：亿欧智库.《2018中国人工智能投资市场研究报告》,2018.08

表3 中国人工智能投资行业分布

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资料来源：亿欧智库.《2018中国人工智能投资市场研究报告》,2018.08

4.3 人工智能领域目前存在的典型问题与投资风险

（1）多数企业偏重于算法，在算力、数据和工程化能力上的积累不足。正如上文提到，人工智能技术在场景中真正的价值体现需要算法、算力、数据和工程化能力的结合，而国内大多AI早期创业公司起步于算法，在数据资源和行业认知（工程化能力）两端积累严重不足，导致技术在真实场景的可用性以及用户体验较差，难以真正落地。例如在视频识别领域，多数企业在实验室和小规模实施条件下可以达到很高的计算效率和准确度，但大规模处理能力不足，或者实际场景硬件条件无法支持其算法运算。

（2）除公安等toG（面向政府）市场外，多数应用场景尚没有完整的对比数据从经济性上体现AI技术的价值，仍处于试点阶段。在消费电子和零售领域，如语音和智能支付等产品和服务主要以AI概念吸引消费者，真正在消费场景中产生的价值有限。

（3）企业泛AI概念化。人工智能并不是万能技术，在单纯的规模化生产场景或者少数个性化需求上，用传统的统计、数据分析和知识库等标准模型可能性价比更高。

（4）热点领域人工智能企业估值普遍高于本身价值。企业内在价值与其商业模式和现金流相关。人工智能企业基本可分为项目型、产品型和平台型三类。从产业分工来看，最终能成为平台型的公司为极少数，而多数企业的业务模式仍为项目型和产品型，其对高科技的应用并不改变公司的现金流和资金的价值。这类企业由于高科技概念而要求超出其本身价值的估值，违背价值创造的基本逻辑。对这类企业的投资则面临较高的估值下调风险。

4.4 现阶段布局投资人工智能的机会与策略

短期以场景落地为重点，金融、零售、物流、医疗健康等领域市场空间大，变现能力强，同时可以避开互联网巨头在数据和流量方面的优势，具有持续挖掘空间。随着其他场景应用成熟度提升，相关领域的投资机会也将逐步显现。其间，重点关注具备产品化工程化能力或拥有独特前端数据源获取能力的AI公司。

中期，当细分市场成熟后，客户将不再满足于定制化的难以频繁更新调整的AI产品和服务，为客户AI赋能将成为必然趋势。该阶段，将AI能力平台化（AIaaS）的企业将获得更长远的发展空间。AIaaS将是中期的重点布局方向。

长期来看，在AI行业，随着场景需求的多样化、多变性和数据量的持续膨胀，对算力、算法等的要求将进一步提升。该领域也将遵循“安迪-比尔定律”。基础设施将成为持续的瓶颈，同时也是长周期的投资机会。

此外，在投资策略上，重点布局赛道格局形成后的头部企业将更有利于提升投资成功率和投资回报率。由于人工智能领域的马太效应会更加突出，头部企业会占据绝大多数产业链价值空间，后面中小企业的生存空间会越来越小；同时正是因为头部效应，在赛道格局未形成的阶段进行投资，投错的机会成本也会更高。

结语：

人工智能对推动科技创新和产业转型具有重要意义。在新一轮的发展周期中，人工智能技术在各领域的应用正在加速成熟。虽然近年在该领域的投资存在一定泡沫，但长期来看，目前正处在投资布局该领域的最佳时点，在应用场景落地方案、基础设施能力和未来细分领域的平台化方向的领先企业将具有进一步成长潜力和投资价值。同时对企业风险投资机构（CVC）而言，现阶段投资布局人工智能领先技术企业则另具有更深远的战略意义。

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