从无到有，中国AI企业之路通向何方

来源：AiChinaTech

“AI能否真正落地，我们在今年拭目以待。很多行业独角兽能不能变成龙也是这两年的事。”在今年的一场读书品鉴会上，华创资本合伙人熊伟铭这样表示。

说这话时，华创资本投出的AI芯片独角兽 创业 公司深鉴 科技 CEO姚颂也坐在台下。20天前，深鉴科技宣布被FPGA（现场可编程门阵列）巨头美国赛灵思公司收购，一时间行业里关于人工智能盈利和出路的讨论甚嚣尘上。

火热了几年的人工智能在近年面临着一场关乎落地的大考。

作为AI发展势头极为迅猛的一大市场，中国的AI产业的吸金之路从未停止过。根据亿欧与阿里研究院发布的《2018中国 投资 市场研究报告》，中国AI投资市场的投资额以一种歪歪扭扭却坚定向上的态势，不断拔高着它的数值。

这些钱都花哪儿去了呢？

人工智能的发展离不开三大要素：大数据、大规模计算能力和深度学习算法；而人工智能企业的发展则离不开数据储备、计算架构和硬件服务和专业的人才。在起步阶段，人工智能初创企业往往会因研发成本过高而导致亏损。 另一方面，人工智能迅速发展与人才储备相对缺乏的问题也使得AI人才的需求量激增：通过领英平台发布的AI相关职位数量，从5万达到超过44万只用了两年时间。

企业不仅需要程序员，还需要科学家。根据领英发布的《全球AI领域人才报告》，优秀的AI人才早已成为了当下各企业追逐的焦点。目前，中国AI领域人才拥有量为18232人，占全球的8．9％，逊色于美国的13．9％。因此，中国本土高层次的AI人才极为稀缺，在发展人工智能这一前沿领域仍更多地依赖于引进大量的海外高端人才，这也使得“百万年薪”在这个领域极为常见。如果要从百度、微软亚洲研究院等大公司挖人，更是动辄上千万。这也是人工智能企业付出的巨大成本之一。

那么， 人工智能企业创造出了什么呢？

按照产业周期来划分的话，整个AI可以分为基础层、技术层和应用层。目前中国人工智能创业公司井喷，投资市场主要关注于技术层和应用层。从技术的角度可以分类为计算机视觉、深度学习、语音识别等，应用领域则主要集中于医疗、安防、交通、 金融 等领域。以目前的数据来看，企业服务行业的投资频数远高于其他行业，大部分提供企业服务的公司具备某项技术能力，为各行业提供解决方案。这说明，尽管AI的发展得到了技术和产业界的一致响应，但目前的应用性产品仍以行业应用为主，能够盈利的产品更是如此，比如说专注于物联网的旷视科技、专注于视频行业的极链科技等，都是以实际的应用方案来博得了消费者的青睐。

可以说，只有在具备 商业 化能力，能够把科技转化为服务的情况下，企业才有更大的可能性去实现一个正面的营收。

以目前的情况来看，最容易产生收入的是2G（面向政府）的项目，它切掉的是政府集中采购预算这块蛋糕。

每一年，政府在智慧城市、平安城市等方面都有固定的投入预算，需要在规定的时间内把这些钱花完，这是一个固定的市场，所以创业者的目标很清晰，看到钱就在那里，只要能够满足政府的要求，就能立马拿到钱，现金流很好。典型的例子就是在安防领域表现出色的CV（计算机视觉）四小龙，根据IDC提供的数据，商汤科技、依图科技、旷视科技、云从科技四家占据了近70％的市场份额。

相比较来说，2B（面向企业）的项目商业化的速度就会慢一些。人工智能带给B端企业的价值有四类：开源、避险、节流、增效，且价值依次递减。

最受企业欢迎的当然是开源，用了AI产品之后就能带来更多的客户，赚到更多的钱，但是这类公司很少。比如AI＋零售，通过AI可以在线下分析顾客的购买行为，据此对其进行精准推荐，提高顾客消费，就是一种开源。避险切掉的也是企业的预算，比如一些做企业网络安全的产品就很受B端企业欢迎。大多数AI产品在做的是节流和增效的事情，并不能直接产生商业价值。比如一些智能客服来替换掉人工客服，机器人替换掉服务员。但是这里的问题是，企业很难算清楚这笔账：省下来的钱能否有效覆盖掉在AI上的投入成本。所以这类企业在商业化上就会慢一些。

2C（面向消费者）类的产品从一些角度来讲难度最高、不确定性也最大。因为是要面对大量的C端群体，所以它不仅要有好的技术，还要是一个好的产品，最终卖的是“人性”。

2C的人工智能产品做好了市场当然是很大的，但这对于投资人来说也是很大的挑战，因为它不像2G或者2B的企业一样有固定的路径可寻，不管是资讯类、小程序、还是硬件，每一次押注都是冒险。

总之，人工智能离用户越近越容易盈利，当然难度也越大，需要整合的工作也越多。

中国信通院云计算与大数据研究所于11月12日发布的《投资与科技调研报告（2019年）》中认为，我国资本市场正面临着产业投资的历史性机遇，5G、人工智能、工业 互联网 、大数据、云计算等科技领域将成为我国产业投资的优质赛道。报告指出，当前，新一轮科技革命和产业变革席卷全球，随着 5G、物联网、视联网、人工智能、 区块链 、云计算、大数据等技术的发展，金融与科技正在加速融合。

值此之际，如何通过各种手段，将人工智能企业的发展拉到正路上来，是每一家AI企业都需要进行的思考。人工智能真正的商业价值何在，又该如何实现？只有对这些问题进行了深入的研究，我们才能对AI盈利有所期待，AI企业的春天，才会到来。