作为继移动互联网之后的下一个时代, 2015年到2016年, 人工智能企业呈现爆发式增长. 官方披露的最新数据显示, 截至2018年5月8日, 全国人工智能企业数量达到4040家, 其中获得过风险投资的公司达1237家.
在今年3月发布的《2017中国独角兽企业发展报告》中, Face++ (旷视科技) , 商汤科技, 依图科技, 出门问问, 寒武纪等多家人工智能企业榜上有名, 图像识别, 智能语音, AI芯片成为主要创业方向.
与此同时, 在2018年, 人工智能遭遇商业化落地之痛. 有研究报告显示, 90%以上的AI企业依然处在亏损阶段, 绝大多数企业年营业收入不足两亿.
资本也变得更加谨慎. 旷视科技副总裁谢鹏称: '从去年开始, 所有的资本都会问, 如何变现? '
2018年, 人工智能乃至前沿科技领域创投环境发生了哪些变化? 新形势下的创业机会在哪里? 细分领域的商业化落地面临哪些具体问题?
资本流向
头部企业获大额融资, 投资趋于理性
作为结构性改革的突破口, 人工智能创业投资在2018年依然备受关注, 多家头部企业相继完成大额融资. 但与之前相比, 资本在今年趋于理性.
2017年7月, 国务院发布了《新一代人工智能发展规划》. 文件要求, 2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步, 人工智能产业成为新的重要经济增长点, 人工智能核心产业规模超过1500亿元, 带动相关产业规模超过1万亿元.
巨大的市场蛋糕吸引着资本的视线. IDG全球常务副总裁, IDG资本创始合伙人熊晓鸽就曾在公开活动时表示, IDG年初发布的未来三大投资领域里人工智能排在了第一位.
资金越来越多流向头部创业公司.
去年10月计算机视觉公司旷视科技Face++宣布完成C轮4.6亿美元融资后, 今年AI领域融资大火越烧越旺, 多家企业敲定大笔融资.
2018年初, 人工智能公司Rokid, 自动驾驶技术方案解决商小马智行获得约为1亿美金融资; 5月3日, 人工智能高科技企业优必选宣布完成8.2亿美元的C轮融资, 刷新AI领域单轮融资记录; 5月31日, 计算机视觉公司商汤科技宣布获得6.2亿美金C+轮融资.
6月初, 计算机视觉公司云从科技完成最新一轮10亿人民币级别的融资; 6月21日, 智能芯片公司寒武纪完成B轮数亿美元融资, 估值猛增至25亿美元.
资本追捧造就大量AI领域独角兽. 据公开报道, 目前, 中国AI领域已经有13家估值超过10亿美元的独角兽, 估值最高的优必选为50亿美元, 次之的商汤为45亿美元. 另有9家准独角兽公司.
和资金涌入头部人工智能企业相对的, 是投资机构对于AI领域的投资逐渐趋于理性. 北京主线科技CEO张天雷曾公开表示, 人工智能投资热潮逐渐退去.
这个观点也可以从投资数据上有所体现, IT桔子收录的2017全年投资事件353起, 数量有所回落, 新增AI企业数量有所下滑, 不足50家.
落地之痛
只靠博士就能创业的AI时代已过去
《AI商业化 '二次革命' 的产业落地——2017中国AI投资市场研究报告》显示, 从投资结构来看, 2017年, 中国AI投资市场已向发展期转移, 但孕育期和出生期企业投资增长迹象不明显. 截至2017年上半年, 就有超过50家AI企业因资金链断裂宣布倒闭.
'死因' 之一是企业落地之痛.
'现在的人工智能创业公司可能不同于前两年, 之前是有豪华的团队, 大笔的钱, 从去年开始, 所有的资本都会问, 如何变现? ' 人工智能独角兽公司, 旷视科技副总裁谢鹏不久前在公开活动中的发言, 直指人工智能产业正在遭遇的商业落地之痛.
6月30日, 北京市经济和信息化委员会首次发布《北京人工智能产业发展白皮书》, 摸清了全国人工智能企业数量: '人工智能企业于2015年到2016年呈现爆发性增长, 截至2018年5月8日, 全国人工智能企业共计4040家, 中关村成为我国人工智能创新的高地. ' 该委员会软件处副处长尤靖表示.
然而据亿欧智库的相关报告, 伴随着2016年之后的AI投资创业大潮发展起来的AI企业, 90%以上依然处在亏损阶段.
业内普遍认为, 2018年是人工智能商业化落地元年, 如何成为行业中不到10%的盈利公司, 是资本和企业关注的重点.
专注于视觉智能领域的人工智能公司云天励飞采取的办法是, 寻找懂得跨界的行业专家, 组建全方位的跨界团队.
'做垂直应用要横跨很多不同的领域, 但这不是说几个领域的专家往一块一坐就能简单地把事情搞定的, 垂直应用场景涉及很多领域, 所以需要具备跨界创新的素质. 我们从研发产品到市场拓展到团队建设, 全方位做跨界探索. ' '千人计划' 国家特聘专家, 云天励飞CEO兼联合创始人陈宁表示.
针对技术型企业产品化落地的问题, 陈宁已有所考虑. 他认为, 现阶段AI公司需要做的, 就是为其他行业的企业提供服务, 并且能够直接解决其问题. 这就要求在垂直细分领域中, AI公司必须深入到行业中去, 才能捕捉到对方的痛点. 基于此, 云天励飞团队内部在不断引入宏观安全领域, 安防领域内的专家, 辅助云天励飞进行商业模式的探索, 使成熟的技术尽快落地.
陈宁的观点与寻找中国创客导师, 创新工场董事长兼CEO李开复不谋而合.
在李开复看来, 在AI创业初期, 拥有稀缺知识资源的博士就能把一个公司打造出来, 而进入AI赋能商业时代, AI公司还需要一个懂技术, 懂产品, 懂落地的商业领导. '只靠博士创业的AI时代已经过去. '
自动驾驶
入局者众但已拉开身位
人工智能在各细分场景的落地速度不同, AI结合自动驾驶走在了前面.
资本和创业者早已预判到自动驾驶会开启继PC, 互联网和智能手机之后的下一个人机交互时代, 李开复曾断言: '继Windows和谷歌之后, 自动驾驶很可能成为下一阶段的操作系统. '
2012年, 随着美国的Hilton突破了深度学习在局部收敛方面的一些缺陷, 在当年的ImageNet竞赛中, 卷积神经网络以压倒性优势取得胜利, 谷歌, Facebook等科技巨头开始将这一突破应用于自动驾驶研发, 自动驾驶创业大潮自此开始.
根据中国电动汽车百人会的统计, 2015年到2017年11月, 自动驾驶相关领域投融资事件共发生193起, 金额达1438亿美元. 而据德国管理咨询公司罗兰贝格预测, 到2030年, 无人驾驶出租车的全球收入将高达1.5万亿欧元 (约1.7万亿美元) . 万亿规模的市场蛋糕也使得这一赛道入局者众.
中国自动驾驶入局虽晚, 但发展迅速. 老牌车厂, 新造车势力, 自动驾驶解决方案提供商, 车队运营商……细数一遍, 单是创业型公司, 中国自动驾驶赛道上的玩家大大小小已超过40个.
在今年3月份科技部发布的《2017年中国独角兽企业发展报告》中, 小鹏汽车, 威马汽车, 蔚来汽车等涉及自动驾驶业务的新造车势力榜上有名. 车和家也于近日对外公布了公司的无人驾驶战略和共享出行战略——打造专门为共享出行定制的无人驾驶Robo-taxi. 据悉, 首批量产车计划于2025年投入商业化运营, 每天为用户提供1亿公里的出行服务.
自动驾驶解决方案商方面, 小马智行, 景驰科技, 禾多科技等 '百度系' (创始团队多出身于百度无人车团队) 成为最受人瞩目的新星.
成立于2016年下半年的小马智行, 于2018年初完成1.12亿美元A轮融资, 不久前, 小马智行获得北京市政府颁发的自动驾驶车辆道路测试许可, 成为第一家获得北京自动驾驶路测许可的初创企业. 有知情人士透露, 目前小马智行的估值已超过10亿美元, 成为自动驾驶领域独角兽.
2017年9月, 景驰科技获得由启明创投领投的5200万美元Pre-A轮融资, 目前正在启动新一轮融资; 10月, 禾多科技获得由IDG资本, 四维图新领投的数千万美元天使轮融资; 2018年5月, Roadstar.ai获得1.28亿美元A轮融资, 创下当时国内公开的初创自动驾驶公司最高融资金额……
仅从资本层面看, 自动驾驶创业公司已经拉开身位, 随之而来的是自动驾驶创业形势的改变.
'无人驾驶创业的窗口期马上就要关了. ' 在L4级别自动驾驶卡车公司图森未来CEO陈默看来, 如果2018年底还没组建起一只50人以上的队伍, 无论从资金, 人才还是技术积累而言, 基本就很难跟第一梯队竞争了.
而在当下竞位赛阶段, 小马智行CEO彭军认为 '最重要的就是抢人和抢钱. '
自动驾驶的特性决定了这是一门重资产的生意, 小玩家跟进模仿的门槛较高. 这也同时意味着, 现阶段自动驾驶行业的竞争逻辑是: 谁能更快找到更多的钱, 集结更多顶尖人才, 谁就能领跑这个赛道.
AI芯片
'中国芯' 井喷式发展
今年4月的 '中兴事件' 让国人意识到掌握芯片核心技术的重要性. 国内一批人工智能创业公司乃至互联网巨头借势宣布进军AI芯片领域.
4月19日, 阿里巴巴对外透露, 阿里巴巴达摩院正在研发一款神经网络芯片——Ali-NPU, 将运用于图像视频分析, 机器学习等AI推理计算; 5月16日, 云知声发布了首款面向物联网的AI系列芯片UniOne以及第一代芯片 '雨燕' ; 5月24日, 出门问问发布了国内首款已经量产的AI语音芯片模组 '问芯' Mobvoi A1; 6月26日, Rokid发布了旗下AI语音专用SoC芯片KAMINO18……
6月, AI创业公司深鉴科技也对外宣布, 其AI芯片听涛系列将于今年下半年面世; 思必驰CEO高始兴几乎同一时间确认公司正在打造AI语音芯片, 预计今年下半年流片 (像流水线一样通过一系列工艺步骤制造芯片) .
算上已经流片的寒武纪, 地平线科技, 比特大陆等创业公司, 以及华为, 海康威视, 大华, 大疆等著名硬件厂商, 人工智能芯片市场俨然已是一片红海.
即便没有中兴事件, 研发AI专用芯片也已经被提上这些企业的日程. 云知声创始人兼CEO黄伟曾公开表示: 不做芯片, 必死无疑. 这一观点也得到Rokid CEO祝铭明的认可.
这是因为, 人工智能的快速发展离不开三个核心要素: 数据, 算法和计算力. 芯片相当于AI的汽油, 为人工智能提供赖以生存的计算力. 如果采购市面上现有的芯片, 会大大增加这些创业公司的成本.
一方面, 市面上现有的芯片本身售价高. 比如使用在自动驾驶汽车上的英伟达Drive PX2, 公开售价1.5万美元. 另一方面, 现有能量产的多为通用芯片, 功能的针对性没有那么强, 考虑到通用性和修改的灵活性, 在设计时需要加入很多预留模块, 所以功耗会很高, 换句话说, 也就是电费极其贵.
'如果Rokid不自研芯片, 现在售价799元的 'Rokid Me' 音箱, 售价至少提高到1500元. ' 祝铭明说.
但地平线CEO余凯也发出警示: '我们也要清醒认识芯片研发是项复杂工程, 需要科学严谨的态度. 中国芯片当自强, 但也要冷静, 切忌大跃进式的全民造芯. '