作為繼移動互聯網之後的下一個時代, 2015年到2016年, 人工智慧企業呈現爆髮式增長. 官方披露的最新數據顯示, 截至2018年5月8日, 全國人工智慧企業數量達到4040家, 其中獲得過風險投資的公司達1237家.
在今年3月發布的《2017中國獨角獸企業發展報告》中, Face++ (曠視科技) , 商湯科技, 依圖科技, 出門問問, 寒武紀等多家人工智慧企業榜上有名, 映像識別, 智能語音, AI晶片成為主要創業方向.
與此同時, 在2018年, 人工智慧遭遇商業化落地之痛. 有研究報告顯示, 90%以上的AI企業依然處在虧損階段, 絕大多數企業年營業收入不足兩億.
資本也變得更加謹慎. 曠視科技副總裁謝鵬稱: '從去年開始, 所有的資本都會問, 如何變現? '
2018年, 人工智慧乃至前沿科技領域創投環境發生了哪些變化? 新形勢下的創業機會在哪裡? 細分領域的商業化落地面臨哪些具體問題?
資本流向
頭部企業獲大額融資, 投資趨於理性
作為結構性改革的突破口, 人工智慧創業投資在2018年依然備受關注, 多家頭部企業相繼完成大額融資. 但與之前相比, 資本在今年趨於理性.
2017年7月, 國務院發布了《新一代人工智慧發展規劃》. 檔案要求, 2020年人工智慧總體技術和應用與世界先進水平同步, 人工智慧產業成為新的重要經濟增長點, 人工智慧核心產業規模超過1500億元, 帶動相關產業規模超過1萬億元.
巨大的市場蛋糕吸引著資本的視線. IDG全球常務副總裁, IDG資本創始合伙人熊曉鴿就曾在公開活動時表示, IDG年初發布的未來三大投資領域裡人工智慧排在了第一位.
資金越來越多流向頭部創業公司.
去年10月計算機視覺公司曠視科技Face++宣布完成C輪4.6億美元融資後, 今年AI領域融資大火越燒越旺, 多家企業敲定大筆融資.
2018年初, 人工智慧公司Rokid, 自動駕駛技術方案解決商小馬智行獲得約為1億美金融資; 5月3日, 人工智慧高科技企業優必選宣布完成8.2億美元的C輪融資, 刷新AI領域單輪融資記錄; 5月31日, 計算機視覺公司商湯科技宣布獲得6.2億美金C+輪融資.
6月初, 計算機視覺公司雲從科技完成最新一輪10億人民幣級別的融資; 6月21日, 智能晶片公司寒武紀完成B輪數億美元融資, 估值猛增至25億美元.
資本追捧造就大量AI領域獨角獸. 據公開報道, 目前, 中國AI領域已經有13家估值超過10億美元的獨角獸, 估值最高的優必選為50億美元, 次之的商湯為45億美元. 另有9家准獨角獸公司.
和資金湧入頭部人工智慧企業相對的, 是投資機構對於AI領域的投資逐漸趨於理性. 北京主線科技CEO張天雷曾公開表示, 人工智慧投資熱潮逐漸退去.
這個觀點也可以從投資數據上有所體現, IT桔子收錄的2017全年投資事件353起, 數量有所回落, 新增AI企業數量有所下滑, 不足50家.
落地之痛
只靠博士就能創業的AI時代已過去
《AI商業化 '二次革命' 的產業落地——2017中國AI投資市場研究報告》顯示, 從投資結構來看, 2017年, 中國AI投資市場已向發展期轉移, 但孕育期和出生期企業投資增長跡象不明顯. 截至2017年上半年, 就有超過50家AI企業因資金鏈斷裂宣布倒閉.
'死因' 之一是企業落地之痛.
'現在的人工智慧創業公司可能不同於前兩年, 之前是有豪華的團隊, 大筆的錢, 從去年開始, 所有的資本都會問, 如何變現? ' 人工智慧獨角獸公司, 曠視科技副總裁謝鵬不久前在公開活動中的發言, 直指人工智慧產業正在遭遇的商業落地之痛.
6月30日, 北京市經濟和資訊化委員會首次發布《北京人工智慧產業發展白皮書》, 摸清了全國人工智慧企業數量: '人工智慧企業於2015年到2016年呈現爆發性增長, 截至2018年5月8日, 全國人工智慧企業共計4040家, 中關村成為我國人工智慧創新的高地. ' 該委員會軟體處副處長尤靖表示.
然而據億歐智庫的相關報告, 伴隨著2016年之後的AI投資創業大潮發展起來的AI企業, 90%以上依然處在虧損階段.
業內普遍認為, 2018年是人工智慧商業化落地元年, 如何成為行業中不到10%的盈利公司, 是資本和企業關注的重點.
專註於視覺智能領域的人工智慧公司雲天勵飛採取的辦法是, 尋找懂得跨界的行業專家, 組建全方位的跨界團隊.
'做垂直應用要橫跨很多不同的領域, 但這不是說幾個領域的專家往一塊一坐就能簡單地把事情搞定的, 垂直應用場景涉及很多領域, 所以需要具備跨界創新的素質. 我們從研發產品到市場拓展到團隊建設, 全方位做跨界探索. ' '千人計劃' 國家特聘專家, 雲天勵飛CEO兼聯合創始人陳寧表示.
針對技術型企業產品化落地的問題, 陳寧已有所考慮. 他認為, 現階段AI公司需要做的, 就是為其他行業的企業提供服務, 並且能夠直接解決其問題. 這就要求在垂直細分領域中, AI公司必須深入到行業中去, 才能捕捉到對方的痛點. 基於此, 雲天勵飛團隊內部在不斷引入宏觀安全領域, 安防領域內的專家, 輔助雲天勵飛進行商業模式的探索, 使成熟的技術儘快落地.
陳寧的觀點與尋找中國創客導師, 創新工場董事長兼CEO李開複不謀而合.
在李開複看來, 在AI創業初期, 擁有稀缺知識資源的博士就能把一個公司打造出來, 而進入AI賦能商業時代, AI公司還需要一個懂技術, 懂產品, 懂落地的商業領導. '只靠博士創業的AI時代已經過去. '
自動駕駛
入局者眾但已拉開身位
人工智慧在各細分場景的落地速度不同, AI結合自動駕駛走在了前面.
資本和創業者早已預判到自動駕駛會開啟繼PC, 互聯網和智能手機之後的下一個人機交互時代, 李開複曾斷言: '繼Windows和穀歌之後, 自動駕駛很可能成為下一階段的作業系統. '
2012年, 隨著美國的Hilton突破了深度學習在局部收斂方面的一些缺陷, 在當年的ImageNet競賽中, 卷積神經網路以壓倒性優勢取得勝利, 穀歌, Facebook等科技巨頭開始將這一突破應用於自動駕駛研發, 自動駕駛創業大潮自此開始.
根據中國電動汽車百人會的統計, 2015年到2017年11月, 自動駕駛相關領域投融資事件共發生193起, 金額達1438億美元. 而據德國管理諮詢公司羅蘭貝格預測, 到2030年, 無人駕駛出租車的全球收入將高達1.5萬億歐元 (約1.7萬億美元) . 萬億規模的市場蛋糕也使得這一賽道入局者眾.
中國自動駕駛入局雖晚, 但發展迅速. 老牌車廠, 新造車勢力, 自動駕駛解決方案提供商, 車隊運營商……細數一遍, 單是創業型公司, 中國自動駕駛賽道上的玩家大大小小已超過40個.
在今年3月份科技部發布的《2017年中國獨角獸企業發展報告》中, 小鵬汽車, 威馬汽車, 蔚來汽車等涉及自動駕駛業務的新造車勢力榜上有名. 車和家也於近日對外公布了公司的無人駕駛戰略和共用出行戰略——打造專門為共用出行定製的無人駕駛Robo-taxi. 據悉, 首批量產車計劃於2025年投入商業化運營, 每天為用戶提供1億公裡的出行服務.
自動駕駛解決方案商方面, 小馬智行, 景馳科技, 禾多科技等 '百度系' (創始團隊多出身於百度無人車團隊) 成為最受人矚目的新星.
成立於2016年下半年的小馬智行, 於2018年初完成1.12億美元A輪融資, 不久前, 小馬智行獲得北京市政府頒發的自動駕駛車輛道路測試許可, 成為第一家獲得北京自動駕駛路測許可的初創企業. 有知情人士透露, 目前小馬智行的估值已超過10億美元, 成為自動駕駛領域獨角獸.
2017年9月, 景馳科技獲得由啟明創投領投的5200萬美元Pre-A輪融資, 目前正在啟動新一輪融資; 10月, 禾多科技獲得由IDG資本, 四維圖新領投的數千萬美元天使輪融資; 2018年5月, Roadstar.ai獲得1.28億美元A輪融資, 創下當時國內公開的初創自動駕駛公司最高融資金額……
僅從資本層面看, 自動駕駛創業公司已經拉開身位, 隨之而來的是自動駕駛創業形勢的改變.
'無人駕駛創業的窗口期馬上就要關了. ' 在L4級別自動駕駛卡車公司圖森未來CEO陳默看來, 如果2018年底還沒組建起一隻50人以上的隊伍, 無論從資金, 人才還是技術積累而言, 基本就很難跟第一梯隊競爭了.
而在當下競位賽階段, 小馬智行CEO彭軍認為 '最重要的就是搶人和搶錢. '
自動駕駛的特性決定了這是一門重資產的生意, 小玩家跟進模仿的門檻較高. 這也同時意味著, 現階段自動駕駛行業的競爭邏輯是: 誰能更快找到更多的錢, 集結更多頂尖人才, 誰就能領跑這個賽道.
AI晶片
'中國芯' 井噴式發展
今年4月的 '中興事件' 讓國人意識到掌握晶片核心技術的重要性. 國內一批人工智慧創業公司乃至互聯網巨頭借勢宣布進軍AI晶片領域.
4月19日, 阿里巴巴對外透露, 阿里巴巴達摩院正在研發一款神經網路晶片——Ali-NPU, 將運用於映像視頻分析, 機器學習等AI推理計算; 5月16日, 雲知聲發布了首款面向物聯網的AI系列晶片UniOne以及第一代晶片 '雨燕' ; 5月24日, 出門問問發布了國內首款已經量產的AI語音晶片模組 '問芯' Mobvoi A1; 6月26日, Rokid發布了旗下AI語音專用SoC晶片KAMINO18……
6月, AI創業公司深鑒科技也對外宣布, 其AI晶片聽濤系列將於今年下半年面世; 思必馳CEO高始興幾乎同一時間確認公司正在打造AI語音晶片, 預計今年下半年流片 (像流水線一樣通過一系列工藝步驟製造晶片) .
算上已經流片的寒武紀, 地平線科技, 比特大陸等創業公司, 以及華為, 海康威視, 大華, 大疆等著名硬體廠商, 人工智慧晶片市場儼然已是一片紅海.
即便沒有中興事件, 研發AI專用晶片也已經被提上這些企業的日程. 雲知聲創始人兼CEO黃偉曾公開表示: 不做晶片, 必死無疑. 這一觀點也得到Rokid CEO祝銘明的認可.
這是因為, 人工智慧的快速發展離不開三個核心要素: 數據, 演算法和計算力. 晶片相當於AI的汽油, 為人工智慧提供賴以生存的計算力. 如果採購市面上現有的晶片, 會大大增加這些創業公司的成本.
一方面, 市面上現有的晶片本身售價高. 比如使用在自動駕駛汽車上的英偉達Drive PX2, 公開售價1.5萬美元. 另一方面, 現有能量產的多為通用晶片, 功能的針對性沒有那麼強, 考慮到通用性和修改的靈活性, 在設計時需要加入很多預留模組, 所以功耗會很高, 換句話說, 也就是電費極其貴.
'如果Rokid不自研晶片, 現在售價799元的 'Rokid Me' 音箱, 售價至少提高到1500元. ' 祝銘明說.
但地平線CEO餘凱也發出警示: '我們也要清醒認識晶片研發是項複雜工程, 需要科學嚴謹的態度. 中國晶片當自強, 但也要冷靜, 切忌大躍進式的全民造芯. '