人工智能投资真热还是“虚火”
“人工智能发展至今,已形成颠覆行业和人类生活的强大能力,在图像处理、语音识别、服务机器人等诸多领域形成了诸多新商机,将给广大创业者提供前所未有的机遇。”日前,中国NVIDIA(英伟达)公司全球副总裁、中国区总经理张建中在一次演讲中说。的确,人工智能自降生以来就仿佛自带光环、备受瞩目。尤其是最近,国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中提出,到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心,更使得人工智能将引爆智能投资革命成为坊间议论的焦点。与此同时,也有人表示担忧,人工智能投资是不是有些过热,该适度降降温了。但事实真的如此吗?
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。(本报记者 付丽丽)
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