В октябре этого года Face ++ завершил финансирование C + до 460 миллионов долларов США, что не только превзошло 410 миллионов долларов США на финансирование раунда B, но и обновило глобальную отчетность по финансированию AI. В январе Cloud Technology завершила финансирование раунда B на 500 млн. Юаней, а также предыдущую правительственную поддержку в размере 2 млрд. Юаней от облачных технологий из муниципального правительства Гуанчжоу. Облако получило в общей сложности 2,5 млрд. Юаней средств для развития из науки и техники.
Вышеупомянутое является лишь финансированием трех головных компаний-единорогов в области компьютерного зрения. Если вы считаете других игроков в области компьютерного зрения, а также финансирование различных компаний-стартапов в области автоматического вождения, чипа AI, интеллектуального оборудования и робототехники, 2017 В течение всего года объем финансирования в области ИИ превысит 20 млрд. Юаней.
Оценка компании AI AI слишком велика?
Получив вышеупомянутое финансирование, оценка отечественных компаний ИИ стала ошеломляющей. В качестве примера, разработанного лидером в области компьютерного зрения Шан-Тан, Alibaba инвестировала в слухи о 15 млрд. Юаней, оценка технологии Shang Tang достигла 30 млрд. Долларов США, что эквивалентно 19,6 млрд. Юаней, а Куан Ши, облако от оценки уже превысило 10 млрд. Уровней в 2016 году. После того, как в 2016 и 2017 годах инвестиционный бум вырос, оценка стоимости компании в Китае повысилась как ракета, И даже по сравнению с биткойн не уступает, так что инвесторы жалуются на проект AI слишком дорого в то же время, многие люди в отрасли начали сомневаться в оценке ИИ в Китае слишком высоко.
Конечно, если вы возьмете вторичный рынок, это одна из немногих подобных целей, но и китайский отраслевой сектор «Big Brother» (58,820, -0,82, -1,37%) для сравнения, оценка не имеет большого значения. С 2015 года соотношение P / E не упало ниже 100 раз, достигнув поразительных 177 раз. За первые три квартала 2017 года уставный капитал iFLYCOM составляет всего 172 млн. Юаней. В настоящее время рыночная капитализация составляет более 85 млрд. Юаней.
Для текущей оценки отечественного ИИ, мы можем только сказать, что искусственный интеллект слишком важен для будущего, что капитал и инвесторы готовы платить премию, чтобы получить так много «билетов» является наиболее достойным рассмотрение в ближайшие два-три года эта группа получила высокую оценку ИИ, как компании должны быть в состоянии разработать долгосрочную поддержку от оценки? с этой целью необходимо создать основу модели зрелости, чтобы наблюдать, чтобы отслеживать эти «ведущие Потенциальные гиганты пути развития компании.
Модель зрелости предприятия
Исторически сложилось, что исследования в области искусственного интеллекта пережила два корыта. В настоящее время эта волна волны возрождения искусственного интеллекта, по самой своей природе, потому что усердно накоплено более 30 лет сосредоточены на вспышку глубины нейронной сети технологии, особенно в области компьютерного зрения Мы сделали большой шаг вперед. AlphaGo успех во многом позволить технологии искусственного интеллекта в очередной раз вернулись в общественное мнение, которое, в свою очередь, способствовать неоплаченный капиталу чеканки искусственных проектов разведки, но и делает индивидуальный самодисциплина был разорван на искусственный интеллект сообщества, и вновь вернулся в унифицированный под знаменем искусственного интеллекта.
В восьмидесятые и девяностые годы после второй кормушки искусственного интеллекта (экспертные системы лопнуть), робот может по-прежнему сохраняются в области искусственного интеллекта, машинного обучения, когнитивные науки исследователей и других субдисциплин не должны иметь много, где выдающиеся ученые более редкий. партия выстоял ученые AI в последние года были делят внутренний НИМ, FLAG и другие международные гигант, конечно же, была чеканкой этой группы выдающихся ученых в столице вышли снова основали свой собственные искусственные умные компании, такие как бывшая звезды ученого Google Ли Zhifei созданы, чтобы выйти и спросить, Baidu аспекты в дополнении к Эндрю Нг, три глубоких обучения лаборатории центральной фигуры в Ю. Кае, Хуан Чан и Ю. Тиенан основала горизонт робот; Baidu беспилотного Отдел генерального директора Ван Цзинь и главный ученый Хан Сюй основали технологию King Chi.
Перед лицом мучений любопытства в области искусственного интеллекта в столицу всех слоев общества выдающиеся ученые и их проекты стали крайне скудными, отечественный лидер в области искусственного интеллекта почти на десять пальцев может рассчитывать. В обзоре последних двух лет в области искусственного интеллекта Финансируя события, мы можем четко заметить, что можно сказать, что инвестиционная логика капитала не сложна - люди и команды, а венчурные капиталисты стали самой распространенной формой венчурного капитала искусственного интеллекта в дивидендный период этого капитала , Ученые искусственного интеллекта стали самой прибыльной группой.
Однако дивидендный период этой волны капитала в основном принадлежал прошедшему времени.
Например, лидер Shangtang Technology поддерживал свою оценку почти 20 млрд. Юаней за последние год-два. В какой-то степени профессор Тан Сяо-У и риторика, выраженная самими Шан-Танской наукой и технологией: «Обладатель глубокого обучения Люди в основном читают PHD, Китай в этом отношении теперь также насчитывает в общей сложности одну или две сотни человек, а Шан Тан - 120. «Шан Шан должен продолжать поддерживать свою оценку в будущем, помимо людей и команд, это должно быть Коммерциализация своих продуктов ИИ Для лучшего наблюдения и отслеживания текущей эволюции компаний ИИ в будущем в этой статье предлагается модель зрелости ИИ.
Первый этап: основные поставщики технических услуг
Поскольку сценарий применения ИИ еще не созрел и не подтвержден на рынке, любые компании AI, как правило, участвуют в накоплении базовых технологий, как для отечественных, так и для иностранных запусков ИИ, являются такими же, наиболее типичным случаем является DeepMind. Большинство отечественных ИИ запускаются или готовы выйти за рамки этого этапа. Фаза накопления базовых технологий характеризуется конкуренцией за таланты и развитием подобных им технологий и алгоритмов, аналогичных тем, что есть в лаборатории. Основными ее драйверами являются команда и люди.
На этом этапе большинство компаний AI стремятся отправлять документы на различных конференциях на высшем уровне и участвовать в международных соревнованиях по ИИ. Из-за отсутствия коммерциализации технологий, технологии AI часто предоставляются только через проектные программы Услуги, то есть продажа грубых моделей и продажа грубых алгоритмов, таких как услуги распознавания лиц, базовые услуги распознавания языка, картографирование знаний в финансовой сфере и т. Д. Однако люди и алгоритмы как основная компетенция предприятий неустойчивы, особенно в современном глубоком обучении Область бонусного периода алгоритма становится короче и короче, а зазор талантов постепенно заполняется.
Второй этап: общий поставщик решений
Для основного поставщика услуг ИИ очевидным является тот факт, что одна точка технологии сама по себе не может сформировать полное приложение и продукт, например, технологию узкого распознавания лиц, которая должна быть интегрирована с другими предприятиями или продуктами, такими как технология + камера , Как интеллектуальное устройство видеонаблюдения, или в сочетании с традиционными продуктами оплаты в коде подтверждения пароля / телефона в сочетании со слоем проверки распознавания лиц, подобно банкомату, для увеличения распознавания лиц для формирования конкретной сцены с коммерческой стоимостью применение.
Поставщики услуг в области ИИ должны развиваться в сторону целостных поставщиков решений, которые формируют основную компетенцию своих собственных целостных решений как из сценариев с глубокой отраслевой промышленностью, так и с точки зрения данных, при этом основные драйверы, эволюционирующие от людей к сценариям и данным на данном этапе Глубина разбивки сцен и данных и общее решение позади них.
Команда AI из науки и техники, с ее фондом CAS, основным признанием лица на лице и анти-мошенничеством на финансовой арене, взяла на себя управление, включая CCB, ABC, Bank, China Merchants Bank и другие 50 клиентов.
Третий этап: фаза продукта AI
Технология ИИ сама по себе и общее решение сами по себе трудно достичь большой компании искусственного интеллекта, потому что даже лучшие технологии и решения не могут убежать как филиал позиционирования продуктов других людей, компании ИИ пойти дальше, продукт Трудно обойти дорогу, которую мы можем летать в ИТЦ, а Baidu заняла несколько лет назад обходные пути, более ясно ... Для текущей оценки отечественных компаний AI будущее не может обойтись без запуска рынка На влиятельных и липких промышленных / потребительских AI-продуктах простые технологии и общее решение легко касаются потолка.
Четвертый этап: совместные экостроители
Что такое совместная экология? Возьмите Amazon Echo в качестве примера, так как количество приложений (умение Alexa's) в начале разгона Amazon Echo ужасно, тогда, когда появляется Echo После взрывного роста объема Amazon привлекла большое количество разработчиков в экосистему Alexa. В настоящее время Alexa уже имеет более 10 000 навыков. Ключевой движущей силой этого является мощные возможности облачных вычислений Amazon - через Amazon Voice System и ASK (Amazon Skills Kit), создали экосистему с низким порогом развития, и разработчикам не нужна какая-либо технология распознавания речи. AVS решит все проблемы распознавания речи и семантической обработки Эта эхо-подобная совместная экология, которая способна задействовать большое количество участников вокруг продуктового центра AI, является источником будущих прибылей для бизнеса.