AI投资的繁华与泡沫

文/本刊记者 冯珊珊

AI（人工智能）无疑是近些年来最火的词汇之一。不仅仅各大互联网巨头纷纷成立的研究院，布局人工智能，众多的新创企业也在靠着人工智能的创意应用获得风投。

最近，沙特阿拉伯授予美国汉森机器人公司生产的“女性”机器人索菲娅公民身份。作为史上首个获得公民身份的机器人，可以说索菲亚创造了历史。事实上，有关人工智能的讨论，自AlphaGo完胜人类围棋顶尖高手后，就从未停歇。人工智能的崛起对人类生存是否会造成威胁，甚至毁灭人类？始终是一个能够引发人们无限遐想和脑洞大开的问题。

无论如何，趋势线是明确的：人工智能投资仍旧处于大热之中。

7月8日，国务院下发新政策，提出了面向2030年我国新一代人工智能的发展规划，人工智能正式成为国家级战略。苹果、微软、谷歌、阿里、百度等等科技巨头都不遗余力地开始布局人工智能，把人工智能作为发展的一个重点领域。从智能可穿戴设备，到服务机器人、无人驾驶、智能医疗、AR/VR等热门词汇的兴起，人工智能产业正在引领一场新时代技术革命。

很难说是资本热捧带来整个人工智能的繁荣，还是巨头纷纷布局而令资本不惜大肆投入而产生泡沫。可以肯定的是，无论是初创公司还是巨头都视人工智能为通往未来世界的钥匙。

前景很广，非常广

谷歌人工智能AlphaGo去年打败李世石后，开始在各个场合大声呼喊：AI时代真的要来了。

“虽然人工智能这个概念已经提了很久，但是发展到现在，真正的拐点才来临。”金沙江联合资本董事总经理周奇认为，这个拐点有三个代表性的特征：第一是超级计算机，2020年将比今天计算机运算速度比现在快20倍，神经网络芯片计算能力，获得突破性进展。第二是大数据，在世界范围内，2020年的数据总量会比2016年提高12倍，达到44亿字节，为人工智能提供更好的基础。第三是深度学习，在语音识别错误率以及手写识别错误率上，从2012年到2015年短短三年时间内，有了大幅度的改进。

百度投资公司CEO刘维也表示，这一大波的机会不是凭空出现的。人工智能的水平提升之后，机器对物理世界感知的柔性大大地提升了。过去五年，人工智能的底层技术，如何理解命令、理解人机交互，和一些传感器之类的技术，包括激光雷达，渐渐成熟并且在一些领域落地，在行业应用层面就出现了机会。

泛人工智能分为基础层、技术层、应用层三个层面，投资圈也是普遍按此进行人工智能的产业链布局。目前国内的发展现状是，在基础层里的传感器和大数据领域，有百度云、阿里云等优秀平台；技术层领域，有科大讯飞、思必驰等公司，人机交互这一块未来会发展出一大批公司；而人工智能在应用层的发展，被认为更具有投资价值。

具体而言人工智能的应用层包含三个阶段，一个是计算智能，一个是感知智能，还有一个是认知智能。计算智能可以不跟外界有任何的校核，只需要有强大的计算能力，最典型的案例是阿尔法狗，感知智能跟外界要有很强的交互能力，比如各式各样的传感器，认知智能是可以自主行动，有自己的感官和强大的计算能力和执行能力，比如自动驾驶。

刘维非常看好人工智能在TO B领域的应用。包括提供企业的消费者洞察、企业对自身供应链的优化、自身业务流程的智能化改造等，人工智能在提高行业效率方面将发挥核心作用。

“原因在于过去的机器只能对有限的场景进行响应，没有办法做到非常高的柔性，导致对人工的替代只能做到一小部分。现在随着技术的发展机器柔性提高，在很多领域就会有大量的应用，比如农业、物流。原来这些行业都是在最后的、很标准化的环节有一些大规模的机器，成本很高而且比较僵化。现在因为图像识别技术的发展，机器视觉在快速提升。”

英诺天使合伙人李竹建议，适合人工智能创业的方向包括：第一，TO B的应用。比如给银行证券提供智能投库的解决方案，给医疗提供影像、分诊，还有农业、法律。第二，一些人工智能相关的技术，关键零部件。比如无人驾驶方面，对中小创业的公司，如果提供关键零部件可以进入到前端市场可以上市，对汽车行业是一个巨大的机会。第三，服务机器人，目前还没有看到做得好的。第四，可穿戴智能是很好的方向，就是延伸人的能力。

互联网金融也被认为是最具人工智能应用价值的领域一直。对于小额分散、高频、标准化程度较高的金融业务，人工智能有着天然优势。首先，机器可以处理海量数据，大大提高服务效率；其次，机器学习速度极快，以人工智能为核心的模型可以实现高频次的优化迭代；再次，机器在反欺诈方面优势明显，大大提高了系统的安全性。

在臻云创投合伙人祝晓成看来，消费升级肯定也不会逃开AI大数据的应用。比如一些内置芯片，或者在一些病人或残疾人身上有更多的传感器，当然传感器也不会独立存在，它会与一些机械装置结合辅助，现在已经有很多家公司做出了这样子的产品。

估值很贵，非常贵

好东西自然就贵。很多投资人吐槽现在人工智能的项目不是一般的贵，很多项目刚开始启动就是几千万美金甚至上亿美金的估值。到底有没有泡沫？风险在哪儿？

在星瀚资本创始合伙人杨歌看来，目前AI正处于下一个技术循环的上升期，大部分公司是炒作这个概念，追这个风口，现在很明显，人工智能已搞成一个IP，所有东西都说自己是人工智能。“我看20个项目有一个项目真正具有AI水平就不错了，这是中国市场现象。大部分的公司问到AI这块都问不下去，根本不可能问公式或者代码层面就夭折了。”

中国历史出现很多智能化名词的泛滥、炒作和通货膨胀，比如像纳米、量子、物联网、云、虚拟现实、智能硬件，都是属于出来一个词，全民炒作，所有人都搞这个行业。这个行业的特点是什么？有一个一知半解的科技应用，中间产业都不做，直接跳到这个商业模式上，行业泡沫积累严重最终泡沫破灭。

蓝驰创投执行董事曹巍认为，贵是相对的。“我们的判断是目前整个市场肯定是有泡沫的。这几年的市场预期让大家达到疯狂的状态。也是人性，不管二级或者一级市场是人操盘，人容易追一些泡沫，追一些热点的倾向。此外目前一级市场资金供给比较多。不管是美元基金还是人民币基金，整个市场资金供给量比较大，流动性比较好，把价格推上去了。”

信天创投合伙人蒋宇捷也认为，薪酬水平的过高以及优秀的早期企业供给不足导致项目估值很大。

现在AI人才很贵，非常贵。在这个领域很少听到草根创业，基本都是教授或者博士后创业。大公司做AI的人才，起步年薪套装都超过100万人民币。这也是AI创业者的一个最大困扰。其实在一些投资人看来，AI创业不能唯技术论。

蒋宇捷就认为，人工智能分基础设施、技术层、应用层，不同的层次对于团队判断标准不一样。比如提供技术方案，世界一流的团队，这样在研发上面的能力才能得到保证。同时科学家团队，在融资方面在信用方面会有加分。具体到应用层，更看重解决需求和产品落地的能力，有很好的销售能力和技巧，把产品卖出去。

“我们投资的很多失败项目都是CEO原来是技术出身，但是没有从CTO转型为一个CEO，这种公司大部分发展到一定阶段都会遇到一个瓶颈。”罗川艺说，“他没有做销售出身的擅长管理公司或者做金融出身的，更懂得管理公司，他只会把技术做好，只会带技术团队。但是一家公司的成功是多元化，需要各个岗位能够到位。”

“这个背后反映一个心态，大家对于人工智能这个行业和社会抱有很焦虑的心态，无论是投资人还是创业公司，都觉得人工智能可能会颠覆自己的行业，同时能否把握这个行业的机会？我觉得大家可能对于这个大潮的到来，没有做一个合适的心理准备。”蒋宇捷说。

蒋宇捷坦诚，这对投资人来说，提出了一个更高的要求。“因为我们项目太贵，那么我们资金能否产生最大的利用效率？这个投资人一定要有敏锐眼光，有行业很好的判断力，才能找到这种优秀的项目。”

线性资本创始合伙人王淮认为，估值是跑在价值之前，只不过好的公司让自己的价值赶上自己的估值，退潮的时候这些人准备好了，至少没有裸泳。

回归商业本质

从经济学的角度来讲，风口论其实是一个价格偏离于价值的一个表现。但是一定不能只借用风口来投机取巧，毕竟风是不可能一直在吹的。

杨歌将互联网智能化归为互联网的发展的第三个阶段：智能化包括大数据+，人工智能、深度算法、虚拟现实、机器人。在他看来，目前国内大多数智能化企业都是用互联网化的方式布局智能领域，通过融资砸用户，但是智能化企业的早期现金流不好，都想模仿传统互联网 “羊毛出在猪身上”的方式实现用户转换。但很不幸的是，像智能硬件这个行业很难收集到百万级以上的用户，大多数公司的出货量都非常低。

“前两年行业内凡是生存下来的智能化公司，聪明的企业选择了To B方向，把自己卖给大公司，作为其中的一个生产制造部门，把所有To C方向的市场品牌运作维护，全都甩给大公司做。”

杨歌建议，智能化企业在中早期将品牌打造得稍微有点起色后，就应该转型做to B方向，与大企业进行合作，现金流会比较稳定，借助大企业的销售渠道以及市场品牌等为企业背书，之后再做to C的东西。

在水木资本合伙人王弘业看来，AI这个领域很多巨头已经开始发力，比如谷歌和脸书。对于创业公司而言，如果跟巨头竞争的话，即使AI团队里有非常不错的技术人员或研发能力，跟巨头相比还是势单力薄。王弘业的建议就是在巨头没有布局的细分行业中切入具体应用，只要把市场站住，未来无论是被并购还是自己独立资本运作都有非常不错的机会。

事实上，人工智能和很多细分领域都有很好的结合，比如AI+BI，利用最新的大数据框架和机器学习方法来解决行业痛点；AI+FinTech，金融纯数据生意，技术面落地容易，人为门槛高；AI+交通是最热的AI投资领域，可惜早期基金很难参与；AI+安防，人脸、虹膜、声纹、指纹/掌纹；AI+医疗：CV技术的应用在辅助诊断和辅助治疗，新药研发，病历病史挖掘，大健康管理。

“一个企业的成长是有规律的，都是从小到大，从弱到强。所以很多企业开始的时候，不要指望未来靠资金砸这个市场，这种思路是不可以的。对于任何一个初创企业，一定要立足于本身，是不是给用户提供有价值的技术和产品，能否解决业务上面的问题。不管什么领域，生存是第一要务。”朗玛峰创投合伙人章晟说。

投资机构投企业最终是要实现商业回报的。创业者不要为了做AI做AI，不要守着所谓的技术壁垒，因为创业者无法和巨头公司在数据、资源等方面竞争。初创公司一定要寻找一些高附加值的商业模式，回归商业的本质，形成自己的盈利能力。

“仰望星空真的要有很好的理想以及对未来的展望，但这是不够的，商业就是商业，胜者王败者寇，我觉得终究要考虑技术、产品和商业模式的路线图在哪里，怎样落地，以至于能够在这个漫长过程中找到自己生存的路，然后去发展。”科沃斯董事长钱东奇认为，一个好的商业或者商业模型，一定是梦想、情怀、技术的落地，以及由这种交付形成支付的对价，是几个点的综合平衡。

中国式超车

在曹巍看来，现在是人工智能的春天，非常好的早期阶段，具体表现在两个方面：一是从数据的丰富度和基础设施的建设角度，“我们的数据基础设施建设和其他国家不一样，我们的数据底层建设和人工智能的建设是同步进行，不是已经把数据底层打通，现在直接出人工智能。而是管道建设、数据流建设和人工智能以及围绕场景需求的完善，可能是三个事情或者是四个事情同时在做，这是一个很大的差距。”

二是从本土化场景端角度，也是在早期阶段，比如通用语音和通用视觉，这两个方面相关的人工智能更多是在应用在交通场景，包括文字识别包括声音识别慢慢应用到家居、安防、自动驾驶这些垂直场景。

杨歌认为，AI使用的想象应用场景和真实AI能够发挥作用的场景之间有非常大的差距，这也是AI创业者最大的困惑。

“举个例子，中国智能驾驶的研究是一个非常复杂的命题，已经超越了关于交通规则的分析。中国要想实现智能驾驶，必须对所有的情况进行反应，一不留神可能就把人撞了。所以真实情况相对复杂很多。”

在今年网易峰会上，创世伙伴资本主管合伙人周炜发表主题演讲，在他看来，中国现在在人工智能和机器人领域，除了操作系统以外，在其他部分我们都有优势，从硬件制造、应用开发一直到最终的商业落地，中国都已经准备好了。而与之形成鲜明对比的，则是连美国都可能还没准备好。

“中国没有宗教约束，我们不会像很多西方人那样认为生命是上帝创造的。”周炜解释称人工智能在某些人心里仍然是在挑战伦理道德，但在中国对人工智能的接受度是没有问题的，这给我们一个心理上的自由世界去发挥所有想象。

周炜认为中国行政力量（强大）是中国在人工智能时代一个独特的优势。在无人驾驶等人工智能的落地方面，中国政府有能力下诸如将某个区域内划分为只能有人工智能的车行驶、人自己驾驶的车不能行驶的行政命令。

“光有最深的底层技术没有用，这方面我们也不具备优势，但在应用层面我们有无数的机会领先国外的任何一个公司，提前把应用真实世界的数据让它运行，用真实数据不停训练人工智能，经过两三年以后大家可以想象，不论是在无人驾驶、情感陪护机器人，还是客服机器人，当它经过两三年高频类真实世界、真实数据的训练以后，有哪一家国外企业可以在应用层面跟我们竞争？”

著名物理学家张首晟表示，人工智能有三大支柱，分别是计算力、大数据和算法。十年间按照摩尔定律增长的计算能力，将原本不可能进行的计算都变成了可能，这也导致了人工智能时代的到来。他认为中国在人工智能上有很好的机遇，因为中国拥有庞大的数据、数学和科学领域的众多人才，以及中国能够利用人工智能的爆发来投资材料科学和数学算法领域。就大数据来说，中国在大数据方面显然有很大优势。同时人工智能也需要在物理材料上做大的推进，自己希望可以通过人工智能的发展，把中国的基础科学大大往前推进。另外，人工智能在算法上需要数学方面优秀的人才，中国在这方面的确是有非常好的人才。“中国人工智能的发展，要建立好两个桥梁的作用，一个是把学界和企业界连接在一起，一个是把硅谷和中国连接在一起。”