2024，AI应用离我们还有多远？

这两年创业投资都进入低谷期，似乎只有AI领域还能引起各方关注，AI新四小龙拿下行业大笔融资，AI应用也成为资本关注的新方向。

根据《2024人工智能发展白皮书》显示，随着AI行业经历了快速增长期，2023年中国AI相关企业成立数量有所下降，融资数据创八年最低。

不久前，作者参加了一个活动—— 创业黑马联合清智孵化器举办的“因AI成长”AI项目成长秀。

本次活动邀请到清华大学智能产业研究院、百度智能云、科大讯飞、清智资本、涌铧投资、黑马基金等企业和机构嘉宾，还邀请到6家AI初创企业代表，分别是家居设计领域的Collov AI、医疗大健康领域的医者AI、工业领域的中工互联、蛋白质设计领域的途深智合、双碳领域的中财数碳和法律领域的法大慧云。

作为2023年黑马AI创新大赛的优秀参赛项目，这些AI初创企业的成长和突破反映出中国AI行业的趋势变化，而他们面临的困境也是中国AI创业现状的缩影。

“AI应用离我们到底有多远”，这是作者在活动之后最深的感悟。

通过这6家AI企业的项目展示和嘉宾点评，可以看到，虽然不同行业对AI的应用有较大差异，但在落地方面也存在一些共性，且能反映出某些行业趋势。

1、国内AI初创企业普遍存在数据瓶颈。 在这几家企业对于AI大模型的训练上，数据来源和数据质量均存在不同程度的瓶颈。由于地域和行业壁垒的限制，国内的AI初创公司无法有效获取高质量数据，进而无法精准匹配大模型的训练，这是现阶段普遍存在的一大痛点。一种解决方案是，在国外设立公司，与国外的中小型公司合作，获取相关数据。

2、2B容易盈利但2C更容易成为伟大的企业。 这几家AI初创企业的客户定位以B端为主，这在企业发展初期是必要也是较容易盈利的模式。但与2B相比，2C是更容易产生独角兽的商业模式，因为市场规模足够大。如果想要成为一家伟大的企业，2C端是必要的商业路径。

3、AI+也开始内卷了。 以上几家AI初创企业中，有部分企业已经能做到将AI工具的客单价控制在十几万甚至十万以内，相比互联网大厂推出的通用大模型，他们的价格要低得多。因此，AI企业现阶段不仅要考虑如何在商业化过程中打造产品优势，还要找准市场端能够认可且买单的精准场景。

4、AI是辅助工具，企业AI化更应该回归业务本质。 虽然各行各业都在提“人工智能+”，针对不同行业的AI+创业公司也在快速发展迭代，期望带来行业智能新范式，但企业在AI化过程中不应把所有业务全都架构在AI上，AI技术更多应该是辅助工具，而非根本问题的解决方案。

以下为现场笔记：

Collov AI：AI+家装设计

Collov AI总部位于硅谷，是一家AIGC驱动的设计自动化平台，致力于在大模型和生成式AI的驱动下，使设计自动化成为工业级解决方案。在去年黑马AI创新大赛上，Collov AI家居GPT通过创新理念和实用性的AIGC应用夺得了大赛冠军。

Collov AI带来三个行业级AI创新工具，可以通过AI将传统家装签单工作流提效10-30倍。与上一代服务于设计行业的自动化企业相比，Collov AI的优势在于用“世界模型”做设计，是全球首款实现稳定“空间世界的sora模型”。

Collov AI希望通过AIGC赋能B端做全员营销，让非设计专业人员也能快速上手，促进销售签单。目前，Collov AI已与国内外4家上市公司完成签约，主要瞄准中高端家装用户。

【观察团有话说】

首先，针对Collov AI 的商业战略，观察团成员们认为Collov AI需要更加明确定位，尤其是针对不同的市场和客户需求。如果能够在家居领域做出自己的产品乃至品牌，类似Shein、迪卡侬等，建立自己的供应链，然后让C端用户买单，将是一件很伟大的事情。其次，观察团认为Collov AI 可以采取更加积极的市场推广策略，通过建立品牌和扩大市场份额来实现可持续发展。

医者AI：AI+医疗大健康

医者AI创立于清华科技园，团队成员包括AI+连续创业者、清华大学计算机博士以及知名前投资人。基于最前沿的MoE端云融合大模型，医者AI打造了用户健康孪生体和各类专家模型。在去年黑马AI创新大赛中，医者AI斩获大赛第五名的佳绩。

现阶段，医者AI已与线下连锁私营医疗服务机构达成合作，切入健康专症场景：一方面与美年大健康合作，切入肺结节健康服务市场，提供全方位的体检服务，未来预计将扩大相关衍生场景，包括甲状腺结节、乳腺结节等；另一方面与欢乐口腔合作，从口腔正畸场景切入，专注正畸场景下的痛点，以提升服务质量和增收为目标。

未来，医者AI希望能直接面向C端消费者，提供全科、全生命周期的健康管理服务，商业价值点在于能够整合用户多样化的健康需求以建立健康消费新入口。目前的应用困境则在于，全科模型训练还有待沉淀，以及相关的用户心智需要进一步培养。

【观察团有话说】

针对医者AI目前的商业模式，观察团认为2B还是2C要看公司的发展目标是什么，如果想尽快变现，2B就是最短的实现路径；而如果是想成为一家真正为社会和民众创造价值的企业，跑通C端是必须的。

针对目前医者AI应用的健康专症场景，观察团认为从糖尿病、高血压等慢性病切入，产生的价值会更高，因为这些应用场景能够产生更多的高频互动，并与用户建立更强的信任感，这也是健康管理的关键所在。

中工互联：AI+工业

中工互联最初的定位是一家工业数字化供应商。大模型时代，公司顺利向工业AI企业转型，搭建国内首个工业大模型“智工”，是一个专注于工业领域的 GPT 产品，具备全链路自研能力、超长文本阅读理解等，同时具备工业行业知识及自训练能力，以弥补通用大模型与工业领域的专业知识和工业场景需求之间的差距。

智工AI-SCADA和智工知语是公司目前自研的核心产品。其中，智工 AI-SCADA是新一代工业集控软件；智工知语则是新一代工业知识引擎，可以做到开箱即用，不用再训练。

目前人工智能在工业领域的渗透率相对较低，中工互联通过与工业领域多个细分行业的头部企业合作来实现快速落地，凭借先发优势来占领市场。盈利模式则是主要基于产品化和规模化，以降低研发和市场成本来实现较高的毛利率。

【观察团有话说】

针对中工互联的产品和客户定位，观察团认为中工互联的产品多为标准化产品，可以快速部署而无需大量的定制化开发，容易让企业形成规模效应，快速扩大市场份额；同时，由于中工互联的客户定位一般是制造业企业，而制造业利润率很低，非常注重成本效益比，更倾向于投资那些能够带来明确经济效益的AI技术，这就要求中工互联要更加聚焦于AI解决方案在降低成本和提高效率方面能够为企业带来的价值。

途深智合：AI+合成生物

途深智合是一家人工智能蛋白质设计服务商，提供通用、轻量、可控的蛋白质设计和生成式AI平台，并率先发布了国内首个文本-蛋白质大模型。途深智合拥有顶尖的AI+生物领域交叉团队，创始人王宇光为上海交大副教授，同时兼任马克斯普朗克研究所研究科学家。

公司自研的ProteinEngine平台基于TourSynbioTM大模型技术，开发出人造蛋白设计系统。ProteinEngine的创新点在于将大语言模型应用于蛋白质工程任务，并通过AI项目经理、AI领域专家和AI展示者三个模块的协同工作，能够高效、准确地执行用户需求，加速合成领域蛋白质工程的研发，降低合成生物和医药领域中开发新产品的难度、周期和成本。目前途深智合主要的应用场景涵盖四个生物蛋白质领域，分别是酶、抗体、多肽以及疫苗。

途深智合的商业模式定位于以蛋白改造为基础，同时积极拓展多条商业化路径，通过CRO、大模型、自研产品等模式实现商业落地。

【观察团有话说】

高质量数据对于训练精准AI模型具有非常重要的作用，目前AI+生物的行业壁垒在于，高质量数据大部分掌握在国外生物医药巨头公司手中。观察团认为，目前途深智和团队需要关注数据采集、处理和优化，同时可以通过加强国际合作的方式来获取更多高质量的数据，加速模型训练和提升。

此外，由于聚焦于生物健康领域，大众对此或多或少有些许隐忧，所以目前AI在生物蛋白质行业的渗透率并不高，公司可以通过展示AI技术的实际效用来提高用户的接受度。

中财数碳：AI+双碳

中财数碳是一家依托中央财经大学科研团队成立的全生命周期碳资产定价技术服务商，帮助客户快速部署碳资产管理能力，实现资产定价、交易和变现。团队成员有丰富的碳交易经验，自2008年起开始从事碳金融相关的工作，参与国内外各类政策和标准的制定。

中财数碳推出的专家级“龙马智碳”大模型知识库，集成了资深专家对碳资产开发的理解，还融合了AI的强大数据处理能力，可以快速针对政策等作出反应，旨在为碳资产行业的决策者提供更加精准和高效的支持。目前该模型的用户以能源、航运等企业为主，提供欧美碳关税新方案的解读，可以替代律师、财税等人员，提供接近专家级的智能碳交易服务。

未来，中财数碳希望将后台流程化、标准化，将前台定制化，以大模型为入口，将数据资产与各个行业做结合，最终形成商店模式，可定制生成多个专业级的知识库模块。

【观察团有话说】

针对碳资产交易的市场，此前开拓程度并不高，应该算作一个全新的市场，直接AI化能获得较强的头部效应。此外，目前中财数碳的客单价在5-10万元，定价低，但利润率足够高。对于中财数碳的B端客户定价体系，观察团认为有待商榷，

因为如果定价偏低，可能会让客户觉得AI门槛并非很高，企业需要在价量之间取得平衡。

法大慧云：AI+法律

法大慧云是一家融合中国政法大学专家智库与百家律所资源的法律服务平台，通过引入人工智能和大数据的技术，为企业提供低成本、安全高效的新型数字化日常法律服务和模块化专项法律服务，降低企业法律风险和运营成本，提高合规管理能力。

目前中国的法律行业存在较为明显的市场痛点，包括个人用户、中小企业、大众律师以及政府机关四个主体用户，都面临着不同的问题，比如信息不对称、费用高、监管难等等。法大慧云通过构建S2B2C法律服务平台新模式，构建起全流程、全场景的法律服务闭环。

公司目前的核心壁垒在于独特的客户资源和数据共创法律服务，通过多种营收模式，包括服务费用、系统费用、会员费用、增值服务等实现盈利，以保障企业长期发展。

【观察团有话说】

针对法大慧云的产品定价，观察团认为服务咨询质量是亟待关注的问题，消费者希望获得有效的咨询服务，所以如果想要增加获客量，抓住消费者的需求价格心理是非常必要的。