Im Oktober dieses Jahr, Kuang als Wissenschaft und Technologie (Gesicht ++) die C abgeschlossen + Rad bis zu Finanzierung $ 460 Millionen, leapfrogged nicht nur die bisherigen B Runde der Finanzierung von Shang-Dynastie Technologies für $ 410 Millionen, auch einen Finanzierungsrekord globales AI-Feld gesetzt. Nach 11 Monat, die Cloud-Technologie von 500 Millionen Yuan B Finanzierungsrunde abgeschlossen, mit der Stadtregierung Guangzhou gekoppelt hatte Cloud-Unterstützung Gelder von der Regierung zwei Milliarden Yuan von Wissenschaft und Technologie, Wolke insgesamt 2,5 Milliarden Yuan von der Technologieentwicklung Mitteln erhalten.
Und mehr als nur das Gebiet der Computer Vision drei Einhorn Köpfe der Finanzierung des Unternehmens, die anderen Spieler, wenn Sie auf dem Gebiet der Computer Vision zählen, sowie Autopilot Feld, AI-Chips, intelligente Hardware, Robotik Start-up-Unternehmen in einer Vielzahl von Finanzierungs 2017 Hausfinanzierung AI Feld voller Jahr mehr als 20 Milliarden Yuan.
China AI Unternehmensbewertung ist zu hoch?
oben beschrieben, zur Zeit der Bewertung des Unternehmens AI schwankend worden. Shang führenden Computer-Vision-Technologie, zum Beispiel nach der Finanzierung zu erhalten, hat 1,5 Milliarden Yuan, nachdem Gerüchte Alibaba Strategie, Bewertung der Technologie investiert erreichte die Shang-Dynastie $ 3 Milliarden, das entspricht 19,6 Mrd. Yuan, während der Ausschluß der Ansicht, aus der Wolke und anderen Bewertungs geht auch über die zehn Milliarden in 2016 bis 2017 einen Boom nach Jahren der Investition erfuhr, Chinas Bewertung des Unternehmens, wie AI Rakete steigen, selbst im Vergleich günstig mit Bitcoin, dass die Anleger beklagten AI Projekt zur gleichen Zeit zu teuer ist, begannen viele Menschen in der Branche China AI Unternehmenswert zu hoch ist zu hinterfragen.
Natürlich, wenn das Thema ähnlich ist einer der wenigen, den Sekundärmarkt zu nehmen, sondern auch die chinesische Gemeinschaft AI IFLYTEK ‚Big Brother‘ (58,820, -0,82, -1,37%), dann ist die Bewertung zu vergleichen ist keine große Sache. IFLYTEK seit 2015 nicht weniger als 100 mal des Preis-Gewinn-Verhältnis ist derzeit von einem erstaunlichen 177-fachen des 2017 im dritten Quartal Nettogewinn von nur 172 Millionen Yuan iFLYTEK, die derzeit im wert von mehr als 85 Milliarden Yuan.
Für inländische aktuelle Bewertung der KI, können wir nur sagen, dass künstliche Intelligenz für die Zukunft zu wichtig ist, dass Kapital und Investoren sind bereit, eine Prämie zu bekommen, so viele ‚Tickets‘ zu zahlen ist, die erwägenswert die nächsten zwei oder drei Jahren erhielt diese Gruppe eine hohe Bewertung von AI, wie Unternehmen in der Lage sein sollten langfristige Unterstützung aus der Bewertung zu entwickeln? zu diesem Zweck ist es notwendig, ein Reifemodell Rahmen zu schaffen, zu beobachten, diese zu verfolgen sind ‚führende Potenzielle Riesen des Entwicklungspfades der Straße.
AI Enterprise Reifegradmodell
Historisch gesehen hat die Forschung auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz zwei Mulden erlebt. Derzeit diese Welle der Welle der Wiederaufleben der künstlichen Intelligenz, ihrem Wesen nach, weil fleißig angesammelt mehr als 30 Jahren auf den Ausbruch der Tiefe der neuronalen Netzwerk-Technologie fokussiert, insbesondere auf dem Gebiet der Computer Vision wir haben große Fortschritte gemacht. AlphaGo Erfolg weitgehend die künstliche Intelligenz-Technologie lassen einmal kehrten wieder in der Öffentlichkeit, was wiederum das ausstehende Kapital der Jagd für künstliche Intelligenz Projekte fördern, sondern macht auch die individuelle Selbstdisziplin zerrissen worden war, auseinander künstliche Intelligenz-Gemeinschaft, und kehrte wieder in den unter dem banner der künstlichen Intelligenz vereint.
In den achtziger und neunziger Jahren nach einer zweiten Trog der künstlichen Intelligenz (Expertensysteme platzen), kann der Roboter noch bestehen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz, maschinelles Lernen, Kognitionswissenschaft Forscher und andere Teildisziplinen nicht haben sollte viel, wo herausragende Wissenschaftler seltener. Charge beharrte AI Wissenschaftler in der letzten Jahren inländische BAT divvy up gewesen, FLAG und andere internationale Riesen, wurde natürlich in der Hauptstadt gekommen sind aus gegründet wieder seine eigenen künstlichen diese Gruppe von herausragenden Wissenschaftlern jagen Smart-Unternehmen, wie der ehemalige Google-Sterne-Wissenschaftler Li Zhifei zu gehen gegründet und fragen, Baidu Aspekte zusätzlich zu Andrew Ng, drei tiefer Lernlabor zentrale Figur in Yu Kai Huang Chang und Yu Tienan gründete den Horizont Roboter; Baidu unbemannter Abteilung General Manager Wang Jin und Chefwissenschaftler Han Xu gründeten die King Chi Technologie.
Angesichts der Hauptstadt von verschiedenen Seiten wünschen extrem selten geworden Schwung in das Gebiet der künstlichen Intelligenz, herausragende Wissenschaftler und ihre Projekte zu reinigen, kann der heimischen Marktführer in der künstlichen Intelligenz fast zehn Finger sie zählen. In den vergangenen zwei Jahren auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz Überprüfung Finanzierungs- und Investitions Veranstaltung können wir eindeutig feststellen, dass die Logik der Kapitalanlage kann gesagt werden, dass nicht kompliziert - und Team Wissenschaftler unternehmerisch Venture auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz die meisten Mainstream Form von Dividenden während dieser Zeit in der Hauptstadt worden ist Wissenschaftler mit künstlicher Intelligenz sind zur profitabelsten Gruppe geworden.
Die Dividendenperiode dieser Kapitalwelle hat jedoch grundsätzlich zur Vergangenheitsform gehört.
Wie für Wissenschaft und Technologie führend in der Shang-Dynastie, von den letzten paar Jahren fast 20 Milliarden Yuan seine Bewertung zu unterstützen, zu einem gewissen Grad, Professor Tangxiao Ou selbst, und die Rhetorik der Wissenschaft und Technologie Shang Tang äußerte sich: ‚beherrschen eingehende Studie Menschen im Grunde PHD gelesen werden, China in dieser Hinsicht gibt es eine aktuelle Gesamt ist, die Zahl zweihundert Menschen, während 120 Menschen die Shang-Dynastie gefegt. ‚Shang-Dynastie und in der Zukunft seine Bewertung auch weiterhin zu unterstützen, zusätzlich und Team muss sein Kommerzialisierung seiner KI-Produkte Um die aktuelle Entwicklung von KI-Unternehmen in Zukunft besser beobachten und verfolgen zu können, wird in diesem Papier ein AI-Reifegradmodell vorgeschlagen.
Erste Stufe: grundlegende technische Dienstleister
In AI ist Szenario noch nicht ausgereift und markterprobte Gelegenheit meisten AI Unternehmen in der zugrunde liegenden Technologie zu sammeln, das ist ganz gleich für in- und ausländische AI Start-ups sind die gleichen, die typischste Fall ist DeepMind. Derzeit groß die meisten Start-up-Unternehmen gehören zu der heimischen AI oder bereit, aus dieser Phase durch die Akkumulationsphase gekennzeichnet ist die zugrunde liegende Technologie für den Talentwettbewerb, und nehmen ähnliche Formen der AI Labortechnik und Algorithmenentwicklung, und seinen Kern Fahrer des Teams und Talents.
In dieser Phase AI Unternehmen am meisten interessiert. Als das niedrige Niveau der Kommerzialisierung der Technologie, die oft nur AI-Technologie Kunden mit Top-Level-Treffen unter verschiedenen Papieren zu schaffen und in verschiedener internationalen Wettbewerben AI Pinsel Wertung durch das System in Form von Projekt zu beteiligen gesendet Dienstleistungen, nämlich einfach und roh Modell zu verkaufen, verkaufen Algorithmen, wie Gesichtserkennung Technologie-Dienstleistungen, grundlegende Spracherkennungsdienste, Finanzen und andere Bereiche der Karte Ingenieurwissen, sondern auf den Menschen, und der Algorithmus ist als Kernkompetenz nicht nachhaltig, vor allem in der aktuellen Tiefen Studie Der Bereich der Algorithmus-Bonusperiode wird immer kürzer und die Talentlücke wird allmählich gefüllt.
Stufe zwei: der Gesamtlösungsanbieter
Für grundlegenden AI-Technologie-Dienstleister, eine sehr offensichtliche Tatsache ist, dass ein einzelner Punkt der Technologie selbst keine vollständige Anwendung und Produkt, wie eine schmale Gesichtserkennungstechnologie darstellen kann, muß mit anderen Diensten oder Produkten, wie Kameratechnik kombinieren + intelligente Videoüberwachungsanlagen oder in Kombination zu werden mit traditionellen Zahlungsprodukten im Passwort / Verifizierung am Telefon Bestätigungscode sowie eine Schicht der Gesichtserkennung, Gesichtserkennung ist ähnlich die ATM-Maschine sowie eine Erhöhung, um mit dem kommerziellen Wert einer bestimmten Szene zu bilden Anwendung.
Grundlegende AI-Technologie-Dienstleister müssen auf die Gesamtlösungsanbieter, um ihre Fähigkeit zu bilden den Kern der Gesamtlösung von Tiefpflügen Szene aus Industriesegmenten sowie zwei Datenoperationen Sicht in diesem Stadium der Kerntreiber der menschlichen Evolution aus der Szene und Daten entwickeln - Fokus Tiefe der Aufschlüsselung von Szenen und Daten und die dahinter stehende Gesamtlösung.
AI Enterprise Cloud von nationaler Wissenschaft und Technologie, Chinesische Akademie der Wissenschaften mit seinem Hintergrund, dem wichtigsten Finanzbereich der Gesichtserkennung und Anti-Fraud-Szene, hat BAGGED einschließlich China Construction Bank, Agricultural Bank of China, Bank of Communications, China Merchants Bank und anderen 50 Kunden.
Stufe drei: AI Produktphase
AI-Technologie allein und die Gesamtlösung selbst ist schwierig, eine große KI-Unternehmen zu erreichen, weil auch die beste Technologie und Lösungen nicht als eine Tochtergesellschaft der Produktpositionierung anderer Menschen, KI-Unternehmen, um weiter zu gehen, das Produkt zu entkommen Ist schwer zu umgehen die Straße, die wir in der ITC fliegen können und Baidu nahm vor ein paar Jahren Umwege, um klarer zu sehen ... Für die aktuelle Bewertung der heimischen KI-Unternehmen kann die Zukunft nicht ohne die Einführung des Marktes Bei den einflussreichen und klebrigen AI-Produkten für Industrie und Verbraucher ist die einfache Technologie und die Gesamtlösung leicht zu erreichen.
Stufe vier: kollaborative Öko-Builder
Was ist Collaborative Ecology? Nehmen Sie Amazon Echo als Beispiel, da die Anzahl der Anwendungen (Alexa's Skill) zu Beginn der Amazon Echo-Einführung entsetzlich ist, wenn Echo herauskommt Nach dem explosiven Wachstum des Volumens hat Amazon eine große Anzahl von Entwicklern in das Alexa-Ökosystem gelockt.Zeitlich verfügt Alexa bereits über 10.000 Skill.Der Schlüssel dafür sind Amazons leistungsstarke Cloud-Computing-Fähigkeiten - durch Amazon Voice System und ASK (Amazon Skills Kit) richten ein Ökosystem mit einer niedrigen Entwicklungsschwelle ein und kein Entwickler benötigt überhaupt eine Technologie für die Spracherkennung AVS löst alle Probleme der Spracherkennung und der semantischen Verarbeitung Dieses Echo-ähnliche kollaborative Ökosystem, das eine große Anzahl von Teilnehmern rund um das AI-Produktzentrum antreiben kann, ist eine Quelle zukünftiger Profite für das Unternehmen.