人工智能获风投青睐 核心AI技术和资本退出周期难逃博弈

编者按：本文来自“每经网”，作者：刘洋；36氪经授权转载。

人工智能（Artificial Intelligence，缩写为AI）是过去几年中国创投界的几大关键词之一，堪称“风口”上的词汇。在许多兼具圣人与赌徒气质的投资人眼中，AI堪比蒸汽机的发明、电的发现，因此被寄予厚望，一时间热钱涌来。不过，其最后一环——商业化是始终是个难题。

《每日经济新闻》记者注意到，区别于商汤、旷视等国内AI独角兽选择视觉AI的路径，近年来，包括他山科技在内的初创公司及一众科研院所开始尝试触觉AI等其他可能性。与此同时，放眼国内，在AI较长的产业链中，基础算法等基础层面的研发环节仍存在较大短板，且由于变现周期长，较少得到风投的青睐。

另一方面，在“人工智能”旗帜之下，一众伪AI公司也纷纷林立，并由此带来关于AI为“真火”抑或“虚火”的争议。究竟AI能否代表未来趋势之一？又该如何掘金这一产业？

资方探讨资本与AI的相互选择

“人工智能一定会引领下一波的工业革命。”软银中国资本创始合伙人宋安澜在5月6日举办“2019未来之门·中关村（京西）人工智能产业化论坛”上表示。星瀚资本创始合伙人杨歌也在现场表示，做AI最重要的是“把握投资节奏和行业节奏”。

人工智能需掌握“关键核心技术”

从“阿尔法狗”战胜围棋世界冠军柯洁那一刻起，有关人工智能的严肃讨论或者是坊间传言，皆牵动人心。究竟AI会否成为下一波科技的引领者？人类工作究竟在多大程度上会被AI所取代？

软银首席执行官孙正义近期在接受CNBC采访时表示，AI将是人类历史上最大的革命，未来一切都将因其而被重新定义，但孙正义也表示，有关AI的发展“才刚刚开始”。

作为软银中国资本的创始合伙人，宋安澜基本上持与孙正义同样的看法。他将AI视作第三波浪潮——第一波是PC互联网；第二波“实际上可能更大”，即从2010年开始兴起的移动互联网；而AI将引领下一波科技革命，在其产业链中，仅是传感器这一环节，就有“万亿”的市场，因此，“投资的机会肯定很大”。

杨歌则将AI划分为三个层次——基础的数学物理层，主要包括芯片框架、传输等；中间的模块层；以及应用层。其中，在模块层，杨歌指出，已有部分巨头产生，比如作为模块层之一的语义识别领域，科大讯飞便是其中一大巨头。

他进一步指出，目前在模块层，“竞争可能比较激烈”。至于应用层，“在模块层非常成熟之后，大约5年时间，将迎来一个更大的爆发。”杨歌表示，这一轮爆发将不同于前几年泡沫型的爆发，而是包括自动控制在内的各个场景的AI应用的爆发。

此外，他还提及，发展AI的一大重要前提是需要准备大量数据，不过，目前许多行业的标准化、信息化和数字化尚未完成。

虽然AI的发展才“刚刚开始”，但近年，其在部分领域已逐渐实现商业化，尤其涉及视觉识别领域。此前，易项风声发布的“2018年最受关注的人工智能项目TOP10”榜单中，商汤、云从、依图三大独角兽企业便主攻“视觉识别”领域。

其中，商汤科技副总裁、工程院院长沈徽在接受《每日经济新闻》记者独家采访时曾表示，在人脸识别的基础上，商汤科技智慧商业解决方案能通过AI技术提升购物服务体验、优化运营、提高销售转化，或与线上数据打通，形成线下体验优势和线上信息化优势融合而成的新型模式，助力传统商业更好的发挥自身优势，从而打破传统零售的固有营销模式，实现“人、货、场”的重构。

按照中华国际科学交流基金会大数据智能产业研究院执行院长王飞的观点，AI应当分为感知、认知和感情三个阶段。上文提及的视觉智能，包括近期包括他山科技在内主攻的触觉智能，还停留在第一阶段。

不过，王飞在现场也呼吁应更多关注AI的关键和核心技术，“只有真正掌握了关键核心技术，我们的未来才会更远”。

无独有偶，在五一前上海召开的院士沙龙中，中国工程院院士徐匡迪在现场问道，“中国有多少数学家投入到人工智能的基础算法研究中？”

“徐匡迪之问”暴露出我国AI领域基础层面的短板，不少致力于AI应用层面的初创公司，主要使用国际上开源的人工智能算法，而开源人工智能算法的能力则是显著不足的。也因此，虽然目前不少人工智能公司表面“热闹”，内里则被质疑为“虚火”。

人工智能投资才刚刚开始

虽然行业本身呈现良莠不齐的发展态势，但AI作为极具潜能的一项技术，无疑代表了未来科技的一大发展趋势。

也因此，近年来，无论国内外，AI均成为投资热点。在国内，李开复主导的创新工场便专注在AI领域；陆奇主政百度时期，也宣称All in AI。3月22日普华永道发布的Money Tree报告也显示，云计算、人工智能、机器人、虚拟现实等成为2018年的投资热点领域。

放眼国际，孙正义对于AI更是推崇备至，在上述采访中，他便坦言，在过去一年半时间中，“（软银）愿景基金投资了70家公司。它们都是以人工智能为中心的。它们都在使用人工智能进行变革”。他还强调，AI是其“现在唯一关注的一件事”。

即便如此，也诚如王飞指出的，“人工智能投资才刚刚开始”。那么，在这个“刚刚开始”的投资领域，又该如何淘金？

沐盟集团董事长吴家富表示，就硬件领域，原先因易于被抄袭，因此，投资风险大。不过，在当下，硬件与芯片、边缘计算的结合，使得抄袭的门槛大大提高，因此，也成为机构关注的层面。与此同时，他还关注在整个芯片产业可能引起革命性变化的材料。

而出于对于AI核心技术的关注，王飞则认为，资本应将目光投向那些关键核心的AI技术。不过，另一方面，这些基础层面的技术商业化之路较为漫长，远远超出一般机构的退出周期。在此背景下，又该如何在两者之间取得某种平衡？

对此，杨歌在现场引用一位业内人士的看法，认为AI可以被描述为B to B to B……to C这一模型，倘若链条太长，投资就失效了，“因为大家看不到结果”“这里面没有市场的反馈，没有capital-driven（资本驱动），只是一个技术到技术、技术到产品的研发”。

他进一步指出，对于投资AI的一大原则便是，“能够形成闭环，或者很快地与其商业伙伴形成闭环”。具体而言，倘若涉及到to B的行业，需要关注大公司会否对此发生并购，抑或大公司有相关的协同项目；至于to C的行业，则需要“迅速让它进入到市场，那么它的闭环必须比较短。”也因此，目前人工智能在娱乐方面的应用亦相对较多。

“（我们）是基于应用场景去反推投资。”中关村科技租赁公司副总经理窦继岩表示，“会从场景去倒退着考量。”同时，他也表示，基础的技术层，的确需要有一些有耐心的资本在其中发挥作用，对此，“政府要承担一些责任”。

中国科技金融促进会风险投资专业委员会秘书长、国家钱学森智库顾问决策委员会委员林宁则表示，其在看AI项目时，先关注结果、一个“可以被市场化的方向”，有时“尽管还没有走到那一步，但已经被市场响应了”。

而就目前AI商业化落地的一些领域，如AI＋零售等，在2019年又会发生哪些变化？

“现在来看，零售赛道其实一直都是竞争比较激烈的赛道，各个环节不停地有Players（玩家）出现，因为它相对比较成熟，所以相对分工也会更明确一点，所以这些玩家大概率更多是以合作的关系为主。”此前，白泽资本董事孙菡浥曾对记者表示，BAT更多可能还是会以并购、整合的方式来切入，以及利用一些现有的资源，更多的新玩家会覆盖中间各个细分环节的事情。同时，也有业内人士表示，就整个AI行业而言，2019年必然有一轮洗牌，那些技术落地不够的项目，便很难融到钱。

在此基础上，孙菡浥还指出，“大数据+供应链的变革应该还是有机会的”，很多细分赛道供应链解决方案远远没有达到最优，从品牌商、一级供应商、再往下级供应商、履约商，再到终端（如零售的小B），再到C端，彼此之间呈现“数据孤岛”状态，因此，利用大数据打通各个环节，提高人、货、物的匹配效率，降低各个环节的费用损耗，其中必然隐藏机会。