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AI投资生变:从投底层技术到投行业应用,创业要更“接地气”!

[ 导读 ] 如今投AI领域的项目将从以往的“偏重投技术”转变为“偏重投应用”。

股融易注:毋庸置疑的是,创业者的创业方向选择应该更加“接地气”。

从闭着眼睛投,到如今的泡沫四起,部分项目的估值也随之节节攀升,AI投资似乎开始变得更加理性。在日前召开的2018世界人工智能大会上,多位投资人表示,如今投AI领域的项目将从以往的“偏重投技术”转变为“偏重投应用”。在业内人士看来,这种变化与AI技术发展阶段有关,从最开始的算法、数据,到AI技术逐渐成熟且开始缓慢落地,资本的焦点也随之转移。未来AI创业者也要结合行业和产业属性,去创新性的开发AI产品,才有可能获得市场和资本的认可。

中国AI企业融资金额居全球榜首

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,而中国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。

AI投资大致可分为基础层、技术层和应用层的投资。从融资的金额和案例来看,中美两国在AI投资的侧重点所有不同。挚金资本CEO杨溢向记者分析,美国的投资主要集中在AI的底层技术,而中国的投资主要侧重于应用层的投资,尤其以BAT等几大互联网巨头的投资为主,如百度则更加偏重于自动驾驶层面。

在AI的众多细分领域中,计算机视觉、语音识别在中国最为“吸金”。“视觉识别这块有商汤科技和FACE++这类独角兽,他们有落地场景、有技术和人才储备,所以比较能融资。但我们看语音识别和知识图谱的项目比较多,我认为知识图谱是AI能最快实现智能化的一步,而且这个领域还没出现一个有通用技术的平台公司,潜力很大。”千乘资本投资总监黄昌对记者表示。

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%,视觉识别现在在AI领域跑得最快,且已广泛应用在互联网、安防、金融等领域。

投资从“技术型”到“应用型”转变

在经历了狂热投资,且很多项目似乎找不到合适的落地场景后,资本在AI领域的投资开始变得更加理性,也更加与时俱进。杨溢也有同感,在她看来,目前AI的智能水平还只是停留在工具层面,没有落地场景就没有变现的渠道,对于国内许多短线基金来说,没有变现的路径和场景意味着这个赛道的投资逻辑没法验证,项目也跑不出来。

而对于黄昌来说,早就有了这样的判断。“技术的应用一定要找到市场客户才有向前发展的动力,这本身就是创业和投资的终极目标。”这种投资逻辑的变化,实际上是遵循技术发展的自身规律,从底层的技术研究开发,到理论突破,从而有机会去把算法进行落地应用,现在资本更加聚焦的是最后一个阶段。

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。

AI投资越发注重产业视角

目前,以算法起家的AI技术头部公司的估值已经非常高,如商汤科技估值达到45亿美元,寒武纪估值达到25亿美元。有投资机构认为,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。

“的确是这样的,技术的发展都是一波一波的,第一波会起来得比较快,但很快就会受到限制和泡沫破裂了;但随着技术的成熟,往产业化方向扎根,还会有一波产业的红利。资本要想清楚吃哪一波红利。”黄昌认为,一些资本实力雄厚的大基金或许有足够的资本实力去吃第一波红利,因为那个阶段价格往往比较容易炒高,估值很快就会爆发,但对于中小企业和创投机构而言,还是会专注在应用层面。

但杨溢则认为,这类AI公司的投资窗口是否关闭是见仁见智的,算法起价的公司核心业务虽然已经比较成熟,但仍可以考虑投资围绕这些公司主业的细分创业公司,然后通过资本运作让这个领域的独角兽企业去并购这些标的。“其实人脸识别中也还是有很多优秀的标的的。”

不少投资人谈到,如今AI领域的投资会更多从产业视角去看项目,如从教育、医疗、视频行业等。而黄昌最看好的是工业这个领域的AI应用,“工业这个领域的场景很多,比如园区的自动驾驶、AI改造生产流程等。”

AI创业要更“接地气”

AI技术要在商业上大规模的应用,需要具备怎样的条件?杨溢认为,首先要有明确的场景,其次技术的准确率要高,第三要有大量的训练数据去训练算法,最后商业模式里要能够同时获取数据,并且有人能够持续的训练算法。

有业内人士认为,我国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。

但毋庸置疑的是,创业者的创业方向选择应该更加“接地气”。“创业者不能再做通用性的、架构性的底层技术了,要有行业和产业的视角,结合行业数据、有行业数据,才能提升算法。比如计算机视觉是个非常热门的应用,跟行业需求结合后,不管在业务的发展还是收入来看都非常可观。”上述业内人士说。

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