Em outubro deste ano, a Face ++ completou o financiamento da C + até US $ 460 milhões, o que não só ultrapassou os 410 milhões de dólares norte-americanos do financiamento da Rodada B, como também atualizou o registro global de financiamentos de AI. Em janeiro, a Cloud Technology completou US $ 400 milhões no financiamento da Rodada B, juntamente com o apoio do governo anterior a RMB2 bilhões da tecnologia da nuvem do Governo Municipal de Guangzhou. Cloud recebeu um total de 2,5 bilhões de yuans de fundos de desenvolvimento de ciência e tecnologia.
O que se refere é apenas o financiamento das três empresas de unicórnio na área da visão por computador. Se você contar outros jogadores no campo da visão por computador, bem como o financiamento de várias empresas de inicialização no campo da condução automática, chip AI, hardware inteligente e robótica, 2017 Em todo o ano, o montante do financiamento no campo da AI excederá 20 bilhões de yuans.
A avaliação da empresa China AI é muito alta?
Após a obtenção do financiamento acima, a avaliação das empresas nacionais de AI tornou-se assombrosa. Com a visão de computador, a tecnologia Shang-Tang como exemplo, a Alibaba investiu no boato de 15 bilhões de yuans, a avaliação da tecnologia Shang Tang atingiu 30 bilhões de dólares, equivalente a 19,6 bilhões de yuans, e Kuang Shi, a partir da avaliação já superou 10 bilhões. Depois de experimentar o boom do investimento de 2016 a 2017, a avaliação da empresa chinesa de AI aumentou como um foguete, E mesmo em comparação com o bitcoin não é inferior, de modo que os investidores lamentem o projeto AI é muito caro ao mesmo tempo, muitas pessoas na indústria começaram a questionar se a avaliação da AI na China é muito alta.
Claro, se você tomar o mercado secundário é um dos poucos alvos semelhantes, mas também o setor de raças chinesas do ramo chinês "Big Brother" Branch (58.820, -0.82, -1.37%) para comparar, a avaliação não é grande coisa. O índice P / E não caiu abaixo de 100 vezes desde 2015, atingindo 177 vezes surpreendentes. Nos três primeiros trimestres de 2017, o lucro líquido da empresa de apenas R $ 172 milhões é de uma capitalização de mercado de mais de 85 bilhões de yuans.
Para a avaliação atual das empresas de AI no país, só podemos dizer que a inteligência artificial é tão importante para o futuro que o capital e os investidores estão dispostos a pagar tanto prémio para obter "bilhete". E vale a pena considerar Nos próximos dois ou três anos, quantas empresas de AI com altas avaliações devem desenvolver para apoiar sua avaliação a longo prazo? Para fazer isso, é necessário estabelecer uma estrutura modelo de maturidade para observar e rastrear o " Potenciais gigantes do caminho de desenvolvimento da empresa rodoviária.
Modelo de maturidade empresarial AI
Historicamente, a pesquisa no campo da inteligência artificial experimentou duas curvas. Ao longo desta onda de inteligência artificial, a causa essencial da onda de inteligência artificial é a explosão concentrada de tecnologia de rede neural profunda que acumulou mais de 30 anos incansavelmente, especialmente no campo da visão computacional Grandes progressos foram feitos. O sucesso da AlphaGo, em larga medida, a tecnologia da inteligência artificial mais uma vez voltou aos horizontes públicos, o que, por sua vez, promoveu a busca de um bom capital para projetos de inteligência artificial, mas também faz com que o original tenha sido fragmentado em vários estudos de auto-estudo Mais uma vez, o mundo da inteligência artificial voltou à inteligência artificial sob a bandeira da inteligência artificial.
No entanto, depois de experimentar a segunda taxa de inteligência artificial nas décadas de 1980 e 1990 (a desintegração do sistema especialista), existem apenas alguns pesquisadores em subdisciplinas como a robótica, a aprendizagem mecânica e a ciência cognitiva que ainda insistem no campo da inteligência artificial. Que cientistas notáveis ainda mais raros. Os cientistas da inteligência artificial que perseveraram nestes lotes nos últimos anos foram BAT, FLAG e outros gigantes dos EUA, é claro, então esses cientistas de elite perseguem a capital para reiniciar criaram suas próprias técnicas artificiais As empresas inteligentes, como o ex cientista da estrela do Google, Li Zhifei, decidiram fazer perguntas, além do lado de Wu Nanda Baidu, os três principais personagens do laboratório de aprendizado Yu Kai, Huang Chang e Yu Tienan, fundadores do Horizon Robot, o gerente geral independente de Baidu Wang Jin e cientista em chefe Han Xu fundaram a tecnologia King Chi.
Em face da agonia da curiosidade no campo da inteligência artificial na capital de todos os setores da vida, cientistas notáveis e seus projetos tornaram-se extremamente escassos, o líder doméstico em inteligência artificial, quase dez dedos podem contar. Na revisão dos últimos dois anos no campo da inteligência artificial Eventos de financiamento, podemos observar claramente que a lógica de investimento do capital pode ser dito que não é complicado - pessoas e equipes, e os capitalistas de risco tornaram-se a forma mais comum de capital de risco de inteligência artificial no período de dividendos desta capital Os cientistas da inteligência artificial tornaram-se o grupo mais lucrativo.
No entanto, o período de dividendos desta onda de capital pertenceu basicamente ao passado.
Por exemplo, o líder Shangtang Technology apoiou sua avaliação de cerca de 20 bilhões de yuans no ano passado ou dois. Até certo ponto, o professor Tang Xiao-Ou e a retórica expressada pela própria ciência e tecnologia de Shang-Tang: "Proficiente em aprendizado profundo As pessoas basicamente leram o PHD, a China a este respeito, agora um total de uma ou duzentas pessoas, e Shang Tang varreu 120. "Shang e o futuro Shang continuam a apoiar sua avaliação, além das pessoas e da equipe deve ser Comercialização de seus produtos AI Para melhor observar e acompanhar a evolução atual das empresas AI no futuro, este artigo propõe um modelo de maturidade AI.
Etapa 1: provedores de serviços técnicos básicos
Como a cena do aplicativo AI ainda não está madura e a validação do mercado, todas as empresas de AI tendem a se engajar na acumulação de tecnologias básicas, tanto para empresas domésticas como internas de AI são as mesmas, o caso mais típico é o DeepMind. Atualmente A fase de acumulação das tecnologias básicas caracteriza-se pela competição pelo talento e pelo desenvolvimento de tecnologias e algoritmos semelhantes a AI semelhantes aos laboratórios. Os principais drivers são a equipe e as pessoas.
Nesta fase, a maioria das empresas da AI estão interessadas em enviar documentos em várias conferências de alto nível e participar de competições internacionais de AI. Devido à falta de comercialização de tecnologias, as tecnologias AI são freqüentemente fornecidas apenas por meio de programas baseados em projetos Serviços, isto é, vendendo modelos ásperos e vendendo algoritmos ásperos, como serviços de tecnologia de reconhecimento de rosto, serviços básicos de reconhecimento de linguagem, mapeamento de conhecimento no campo financeiro, etc. No entanto, as pessoas e os algoritmos como as principais capacidades das empresas não são sustentáveis, especialmente no aprendizado profundo atual O período de bônus da área do algoritmo torna-se mais curto e mais curto, e a lacuna do talento está sendo preenchida gradualmente.
Etapa dois: o provedor de solução geral
Para o provedor de serviços de AI subjacente, um fato óbvio é que a tecnologia de ponto único em si não pode formar uma aplicação completa e um produto, como a tecnologia de reconhecimento de rosto estreito que precisa ser integrada com outras empresas ou produtos como tecnologia + câmera Como um dispositivo de vigilância de vídeo inteligente ou combinado com produtos de pagamento tradicionais no código de verificação de senha / telefone, juntamente com uma camada de verificação de reconhecimento de rosto, semelhante à máquina ATM para aumentar o reconhecimento de rosto para formar uma cena particular com valor comercial Aplicação.
Os provedores subjacentes de serviços de tecnologia AI precisam evoluir em direção a provedores de soluções holísticas que formam a competência central de suas próprias soluções holísticas, tanto dos cenários da indústria profunda como da perspectiva de operações de dados, com os principais impulsionadores que evoluem dos seres humanos para cenários e dados nessa fase - focados Profundidade da quebra de cenas e dados e a solução geral por trás deles.
A equipe corporativa da AI da ciência e da tecnologia, com seu fundo CAS, o principal reconhecimento de ataques e a luta contra a fraude na cena financeira, assumiu, incluindo CCB, ABC, Bank, China Merchants Bank e outros 50 clientes.
Etapa três: fase de produto AI
A tecnologia AI sozinha ea solução global em si é difícil de conseguir uma grande empresa de AI, porque mesmo a melhor tecnologia e soluções não podem escapar como uma subsidiária do posicionamento de produtos de outras pessoas, as empresas de AI para ir mais longe, o produto É difícil ignorar a estrada, que podemos voar no ITC e o Baidu demorou há alguns anos desvios, veja mais claramente ... Para a avaliação atual das empresas domésticas de AI, o futuro não pode se livrar do lançamento do mercado Nos produtos industriais / de consumo inteligentes e pegajosos, a tecnologia simples e a solução geral são fáceis de tocar o teto.
Fase quatro: construtores colaborativos ecológicos
O que é Ecologia colaborativa? Tome Amazon Echo como um exemplo, já que o número de aplicativos (Alexa's Skill) no início do Amazon Echo roll out é assustador, então quando Echo sai Após o crescimento explosivo do volume, a Amazon atraiu um grande número de desenvolvedores para o ecossistema Alexa. Atualmente, Alexa já possui mais de 10 mil Habilidades. A principal força motriz por trás disso são as poderosas capacidades de computação em nuvem da Amazon - através da Amazon Voice System, e ASK (Amazon Skills Kit), criaram um ecossistema com um baixo nível de desenvolvimento e nenhum desenvolvedor ainda precisa de qualquer tecnologia para reconhecimento de fala. A AVS resolverá todos os problemas de reconhecimento de fala e processamento semântico Esta ecologia colaborativa Echo-like, que é capaz de alimentar um grande número de participantes em torno do centro de produtos da AI, é uma fonte de lucros futuros para o negócio.