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    2019年前四個月AI行業資本交易量下降 平均單筆交易融資額1.07 億

    2019-06-18 14:56:02來源:鈦媒體  

    8年,AI正在經歷第二個輪回。

    2011年智能語音助手Siri面世,人工智能一詞被人們熟知,自此,人機交互、機器思考、智能識別開始從幻想走向現實。

    發展8年的當下,被貼上“AI”標簽的公司不勝枚舉,產業化的如今,鼓吹風口已成慣用模板,但無數信號都在表明,去偽存真正成為如今新的主旋律。

    最明顯的一個信號來自于資本。

    據IT桔子統計,2019年前四個月,AI行業資本交易量下降,平均單筆交易融資額1.07 億,相較于2018年1.8億的平均單筆融資金額,近乎腰斬。

    另一個數據則是顯示,2018年全年有將近90%的人工智能公司處于虧損狀態。

    前期用力過猛,后期反彈不足,在一熱一冷的差異化對比中,AI行業盡顯疲態。

    吳軍曾在《浪潮之巔》寫道:近一百多年來,總有一些公司很幸運地、有意識或無意識地站在技術革命的浪尖之上。一旦處在了那個位置,即使不做任何事,也可以隨著波浪順順當當地向前漂十年,甚至更長的時間。

    但如今看來,AI行業或將迎來退潮新變局。

    一、離開產業“死亡”成常態

    “感謝小伙伴們近兩個月來的努力,我們盡力了。”

    當把最后一份工資交到員工手里后,沈楠向聚集在會議室的員工深深鞠了一躬。

    沈楠是一家AI音箱公司的創始人,面對已經開始清算的公司現狀,他流露出滿滿的無奈。

    2017年初AI在全網霸屏。原本在校內研發編程算法的沈楠,與好友組成AI創業團隊,新穎的研究成果加之名牌大學的背書,第一筆融資很快就到賬,沒過多久便再次拿下二輪融資。

    處于風口上的AI行業,瞬間吸引眾多資本入駐。據統計自2013年以來,全球人工智能行業投融資規模均呈上升趨勢,2018年更是突破頂峰,共融資1311億元,平均單筆融資額 1.8 億,增長率超過100%。

    資本頻繁集中,動輒估值過億美金的早期項目數不勝數,在年中沈楠的公司估值就已經1億美金。

    他從未擔心會撐不下去。但下半年資本市場的收縮卻讓沈楠的情緒瞬間降到冰點以下。

    在去年年中的某股權投資產業峰會上,“募資難”三個字出現了近40次。投資機構“募資難”的聲音充斥著整個創投行業,初創公司的融資首當其沖。

    其實,早在2017年9月,李開復就曾預言:“人工智能創業有泡沫,(融資熱)是今年上半年開始的,融資差不多夠18個月花,明年底估計有一批公司倒掉。”

    原本無心在意泡沫論的沈楠,現在幡然警覺,一切正中其言。

    根據《北京人工智能產業發展白皮書(2018)》對國內AI創業公司數量和投資的統計數據顯示,截止2018年底全國人工智能企業4040家,但其中拿到風險投資的公司僅占總數的30%,有70%的公司沒有拿到融資,倒閉清算只是時間問題。

    沈楠的公司便是其中之一。

    大批曾獲得融資的AI公司,沒能邁得過高投入慢回報的門檻,紛紛倒臺死亡。

    在死亡的AI企業名單中,成立僅兩三年的公司比比皆是,當初宣稱的“AI口號”有些至今還停留在PPT階段。

    即便很多創業公司項目已經落地,但由于想快速變現,不斷跟隨市場熱點調整產品方向,最終融資燒光殆盡。

    這一切已經發生,而且也正在發生。

    二、產業互聯網下AI新巨頭

    凡事終有個例。

    不論是早年的互金,還是今年的O2O,抑或是現如今的共享經濟、區塊鏈革命,種種跡象表明終會有企業擺脫“約定俗成”的時代規律,殺出重圍。

    就當下而言,人工智能也不例外。

    人工智能產業鏈主要分為基礎層、技術層和應用層三個層面,技術層面包括計算機視覺、語言識別、深度學習等。其中計算機視覺和語音識別領域涌現新巨頭身影。

    據IDC咨詢最新發布的報告顯示,目前中國計算機視覺市場份額占比為:商湯23%, 曠視20.6% ,依圖10.1% ,云從8.1%以及其他公司。

    前四位被圈內合稱之為視覺四小龍,其憑借創新的技術,過硬的實力,全鏈的產業落地模式,在產業互聯網時代受到資本的寵溺,一躍成為行業獨角獸。

    商湯主攻平臺模式,“1(基礎研究)+1(產品及解決方案)+X(行業)”的商業模式,重點在供應鏈,側重云端,為企業提供軟硬一體化戰略解決方案。

    “端邊云一體化”是商湯科技凸顯智慧城市中樞能力的解決方案,在視覺開放平臺、智能邊緣節點、人臉識別機三方面,商湯為城市分析提供技術支持。

    與之恰好相反的曠視,是從后端平臺到前端技術。

    曠視重在自身研發的產品矩陣,從人、車、物多個領域打造IoT OS,擴大產品應用落地場景。

    深度學習系統Brain++,鏈接各個節點,通過AIoT的全方位布局賦能安防、機器人等各種終端,從物流、工業源頭加速實現產業商業化落地。

    對比之下,依圖和云從則選擇了玩家更少的醫療器械和互聯網金融賽道,搶先進入賽場布局。

    依圖專注視覺領域,將技術方向擴展到NLP,把數據域從醫學影像擴大到電子病歷,輔助醫生診斷治療。

    健康與財富常常相提并論。iPhone X的誕生帶來Face ID狂潮,金融領域紛紛采用更加安全的人臉支付功能,云從科技由此進入較為冷門的金融行業。

    云從在線下ATM機和營業廳場景應用人臉識別技術,并一體化改造智慧網點,提升硬件設備數字化,近日云從的業務還拓展到金融決策層風投業務。

    歷經8年發展,無數企業在AI賽道涌入又退場,最終殺出重圍的CV四小龍除了擁有過硬的技術外,更是統一戰線瞄準產業互聯網賽道,為傳統B端企業賦能。

    產業互聯成為共識,AI領域新巨頭方向一致,在產業互聯時代,不斷賦能產業,促進產業數字化升級與變革。

    三、BAT產業互聯決心

    如果把AI全行業比作金字塔,那么最頂端的無疑還是BAT。

    盡管獨角獸公司在單個領域成績不俗,但若是順著其軀干架構向下延伸,必然會發現來自巨頭們的脈絡筋骨。

    在AI領域,互聯網巨頭的“合縱連橫”策略尤為明顯。他們從幕后走向臺前,從投資者變身參與者,在AI領域布云施雨。

    熱衷于明星企業的阿里搶先入股CV四小龍,甚至有坊間傳言,馬老師一度欲買下半個AI賽道的玩家。

    百度將投資項目集中于“智能機器平臺”和"行業智能化"方向,在出行和智能硬件領域押注獨角獸企業,在內外交困的當下,專注不失為一個明智之舉。

    穩扎穩打的騰訊則看重與自己屬性相匹配的“賽道性”企業。AI領域遍布其種子選手,特斯拉、優必選、蔚來均“招至麾下”。

    在2018年世界人工智能大會上,BAT大佬紛紛表示AI與產業互聯緊密關聯。

    馬云表示AI的使命是推動制造業轉型升級。馬化騰指出人工智能技術的發展,正在通向“大社交”時代。而在李彥宏看來,未來真正的AI公司,必將遵從AI思維、AI能力、AI倫理“三位一體”的概念。

    高調進場的BAT,對人工智能領域其他玩家的威脅,不僅停留在資本表面,更有實際下場的行動。

    去年3月,阿里巴巴城市大腦系統在全球媒體面前亮相,阿里城市數字化改革初心表露無遺。

    接著,騰訊宣布開放旗下首款AI+醫療產品“騰訊覓影”,從醫療行業切入賦能整個產業,打出智慧醫療戰略第一張王牌。

    1個月后,李彥宏宣布百度的L4級別自動駕駛巴士Apollo已實現量產,自動駕駛或將成為顛覆未來整個出行領域的關鍵,傳統車企行業不斷注入智能互聯基因。

    “BAT的加入,讓AI領域的競爭更加復雜化。”昆仲資本合伙人姚海波表示。“國內外人工智能最大的區別是,宏觀上國外不談論AI頭部公司,更傾向做生態系統,在生態系統找到自己的位置,而不是做頭部公司,集齊所有資源。”

    國內頭部公司的差異化打法,更使得單個AI公司常在“站隊”和“獨立”之間進退維谷。

    以技術為導向的AI獨角獸,擁有比BAT更多樣化的技術,但要想避免被吞并,不僅需要擁有無法替代的技術或市場,同樣更需要更多場景下的實際落地模式。

    很難說清巨頭模式對AI行業發展是利是弊,但就當下而言,BAT仍然是AI行業的一道天塹,不能忽視,更無法越過。

    “2019可能會是過去十年里最差的一年,但卻是未來十年里最好的一年。”王興曾這樣預測。

    10年,對于現在的AI企業還很遙遠。在資本漸趨理性,技術高速發展的時代,行業的顛覆性變革或只在一瞬之間。

    目前看來,AI行業經歷了最好的上升期,也度過了最差的沉浮期,洗牌期或即將到來。文|產業家,作者|胖橘

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