众多创投机构
加大布局
根据Crunchbase的数据显示，今年以来，全球风险投资者、企业投资者和天使投资人已经向AI和机器学习公司投入了36亿美元，超过了去年全年33亿美元的投资额。这当中，已经披露了投融资数据的有近250家公司，至少有28家AI和机器学习公司获得2000万美元或以上的融资。
“获得多的融资，说明大家对行业是看好的。AI技术可以说是继互联网之后，对整个社会将产生全面且深度渗透影响的技术变革，因此很多创投机构以及大企业都会提前进行布局。”在基石资本副总裁杨胜君看来，不排除有些机构会推崇风口概念，因此在面对AI项目的时候投资决策比较快，而且投的资金也较多。但就理性的角度来看，不论AI是否是风口，投资应该更看重趋势和能力的结合。就行业的普遍理解来看，整个投资圈都认为，AI技术未来可以起到类似现在互联网的渗透率和影响力，所以机构布局都比较积极。
昆仲资本创始合伙人姚海波直言，其实投资人和创业者心里都很清楚，AI只是一个翅膀，而不是最终的引擎。“大家擅用主题是对的，无可厚非，这也是AI投资和创业在今年显现出来的一个特色。”他说，AI并不能改变一切，落实到具体的生意上，如果一家AI企业的收入和利润在未来两三年无法与估值匹配，它还会走回原来传统行业的老路。“大家必须要搞清楚，这是一门生意，不管他加了什么，现在很多创业项目都或多或少加了一些AI元素，需要先弄清楚它到底能创造什么价值。”
对于机构和企业在AI领域的提前布局，姚海波认为，主要原因是人才稀缺。“不管在美国旧金山湾区还是国内，现在AI发展很大的瓶颈是人才，相对于其他行业来说，具有AI教育背景的人稀缺。”
创大资本投资AI事业部投资负责人芦进则认为，资本在上半年的扎堆跟进并非盲目无理，“只要方向是准的就可以，至于什么时候爆发，背后有清晰的逻辑路线。”在他的观察中，今年上半年经济发展中，生产资料成本急剧上升，这在许多企业的生产成本、人力成本中可以看出，而提高企业生产效率只能降低成本，这也促使许多企业开始使用人工智能的生产工具，也正因如此，人工智能开始爆发。“工业机器人、社会机器人，包括无人商店，这些都预示着人工智能的应用开始推广和普及。”
更强调技术
结合场景落地
庞大的人工智能体系目前已散落到各个行业中，智能的核心是信息的分析、搜集和决策，而在每个行业里的应用却千差万别。谈到今年以来AI领域投资的新特点，杨胜君表示，仍然是集中在两个领域，一个是基础层的技术领域，另一个则是应用层的技术领域。
在他看来，基础层的技术领域，重点关注的是创业公司自身的技术积累，该领域需要有比较高的技术门槛和前期积累，同时要求创业团队核心人员有较丰富的工作经验和技术背景，甚至已经取得了一些国际性的成果。而只有在算法、计算能力和大数据三个方面取得突破，才能开发出比较核心的技术，让自己处于行业的领先地位。
但他也强调，AI只是一种技术，需要落地到应用才有意义。从目前的投资情况来看，应用型的公司主要是通过AI的比较准确的算法，跟实际的现实场景包括语音识别、医疗领域、无人驾驶、人脸识别等进行结合，最终实现商用。
“从落地的情况看，美国在医学领域和语音识别领域的落地已经做得比较好，包括IBM帮助一些医院的医生进行CT片、核磁共振片的识别和诊断、亚马逊推出的智能音箱Echo等。国内目前应用场景比较多的集中在人脸和图像识别方面，比如银行开卡、门禁刷脸、安防摄像头、智能交通等方面。”杨胜君说。
姚海波也认为，今年以来，投资标的呈现出更加多样化的特征，从黑科技走向了应用科技，跟不同的场景进行了线下的结合。但他指出，目前某些行业已经提前支取了AI的预期。在细分领域里面，有些行业其实还没有真正与AI技术进行结合。他建议，业界不应该对AI期望值过高，现在的AI技术还有很多可以添加的因素，有很大的提升空间。“但其实AI不能解决一切，期望值过高对AI的创业者来说也会给他们很大的压力，一旦失败，对他们的伤害也很大。而且我也不建议所有项目都冠上AI名头，加了之后你的估值是会受到挑战的，做不到的时候会更难受。”
而在国内外齐头并进的板块，杨胜君和姚海波都不约而同地提到了无人驾驶领域。杨胜君指出，目前无人驾驶技术即便在美国，其商用化的程度还不够，技术的成熟性也欠缺，因此中美两地的差距是很小的。要做到真正的无人驾驶，需要的时间可能超过五年。姚海波则认为，美国的谷歌、苹果等母体公司以及中国的百度等公司，都在研发无人车，在这个领域大家的判断接近。“无人驾驶颠覆了包括汽车制造业、智能交通、出行以及汽车相关的服务业这四大产业，都是千亿级别的产业，而且看得见摸得着，看上去是一条发展很快的跑道。这四大市场一定会催生出很多优秀的公司，我们需要做的就是寻找优秀标的。”姚海波说。
芦进介绍，在项目的落地和应用层面，金融、医疗和教育是最热门的三大板块，这三个方面的专家、创业者和投资人也是最集中的。
“人工智能可以进行量化分析、帮助投资决策；还可以辅助医疗诊断，打破医疗资源供需困境；也可以计算出能力曲线和图谱提高学习、教育的效率。”芦进说，这些都是目前已经落地的应用。
AI投资应有所取舍
“在投资上，应该有所选择，要覆盖整个AI领域，是不现实的。”姚海波在谈到AI领域未来的投资策略时表示，要做AI投资，首先要覆盖到核心技术，但仅仅在智能识别的细分领域，已经有十几个，因此在做AI投资的时候，一定要有所取舍。“你必须要有一个角度，在这场投资热潮当中，我参与哪一部分，觉得最值钱的是什么细分领域，再把这个细分领域打穿。”
杨胜君表示，基石资本从2015年底开始进入AI领域的投资后，至今已经看了几百个标的，但受到基金风格的影响，并没有在早期项目上进行布局。“除了看技术能力外，我们也看重项目的商业化能力。因为AI真正起来也就是最近一两年的时间，但目前已经进入我们观察和跟踪阶段的标的已经有很多，未来一到两年可能会进入我们的投资范围之内。随着AI技术不断渗透和扩展，我们会继续在这个领域布局很多标的，包括在一级市场和二级市场，都会有一些动作。”
在投资标的选择上，杨胜君表示，他们主要侧重两个部分。第一是技术能力有原创性的，这种技术不仅不依赖于现有的开源平台，而且有自己独立迭代更新技术的能力。第二是能够创造商业价值的，只有商业化也跟上技术水平，才能反馈到更多场景的落地使用、获得更多资金来打造自己的技术团队和打磨技术能力，从而形成闭环。
姚海波则强调，作为技术革命的生意，在AI领域的投资标的，必须是在应用市场中担任主流供应商的角色。“在中国，我们寻找这类标的，必须是垄断级别的，或者是核心供应商。”此外，姚海波还指出，今年以来，昆仲资本投资的AI项目都跟产业相关。“我们感觉，产业在主动拥抱AI，原来是需要我们去推动。这也是今年的一个趋势，我们投资的项目基本都跟产业是在一起的。”
随着去年亚马逊推出智能音箱Echo之后，语音识别领域开始受到资本热捧，并成为重点关注领域。芦进介绍，目前人工智能领域的语音识别和视觉识别是投资重点。“上游的NLP（语音识别）项目处于天使阶段，但视觉识别中很多项目已经跑到B轮去了，但NLP在未来会有所爆发。”芦进说。
而已经布局了无人零售F5未来商店、从人工智能切入K12教育的高木智能，创大资本未来将进一步朝着无人药店、自动仓储，甚至渗透到供应链管理及传统行业的人工智能改革中去。芦进建议，创业者介入人工智能领域的创业需要具备两个要素：第一是懂数学、懂算法，知道如何把大脑的东西用计算机实现；第二是，懂行业，只有懂行业才能根据行业痛点来寻求解决办法。
