科技猎人工智能落地！国内AI公司获投速度已超美国，最多者狂投37家
关于人工智能的讨论已经甚嚣尘上，机构对于这一领域的布局也早已开始。从之前的大数据到现在的无人驾驶，几乎所有投资人都笃定这一领域将会像当年互联网的崛起一样爆发。
不过，人工智能的落地仍然是目前最严峻的问题。有一次，与一位深耕于AI领域的科学家闲谈时，他一语道破了其中的原委， “人类对机器的要求是100%正确率，但是机器最多也只能接近这一数值，却永远无法达到。”
后来，创业者在摸索中找到了破解之道。他们决定选择了机器只需要达到80%就能满足人类的赛道。因此，在目前人工智能时代中，创业公司基本可以分为3个梯队：
根据亿欧智库研究院发布的《亿欧智库：人工智能产业综述报告》统计数据， 国内医疗、金融和出行相关技术创业最为火爆 ，位居于第一梯队；语义分析、语音识别、聊天机器人等自然语言系列的技术位列第二梯队；第三梯队则为人脸识别、视频/监控、自动驾驶、图像识别等计算机视觉系列的技术。从用户角度出发，对于这三大梯队下项目的容错程度确实很高。
另外，情感计算这种综合了心理学、语义、视觉、环境感知等多种技术的复杂应用技术也在慢慢成长中，这类企业正在尝试产业的探索与创新，前景广阔，但是目前处于热度排行末端。
而在深耕于人工智能的公司中，百度、阿里巴巴、腾讯、搜狗、大疆创新、华大基因、碳云智能、新松机器人、图灵机器人和思必驰成为了头部企业。其中值得一提的是，搜狗经过多年的卧薪尝胆已经启动上市，而华大基因在7月14日上市之后连拉21个一字涨停，围绕大疆创新的新闻也是层出不穷。可以说人工智能的第一阶段落地已经取得了成果。
甚至有人提出，中美在AI领域的发展已经不分伯仲，我们不妨用数据来看看。
首先是目前两国在这一领域内的企业数量 ，截止于2017年6月31日，全球人工智能企业总数达2542家，其中美国拥有1078家，占全球人工智能企业总量的41%；中国拥有592家，占据23%，排名第二。中美两国差距486家。
其次在投资金额方面 ，根据统计数据，美国AI公司总融资金额达978亿元，占据全球总融资的50.10%；中国以635亿元位居第二，占据全球AI公司总融资额的33.18%。
投资机构方面 ，AI投资机构数量上，美国超中国两个身位，为中国三倍。中国关注AI领域的投资机构总数量约为620家，美国约为1800家。其中投资次数在两次及以上的投资方数量，中国为203家，美国为596家。 综合来看，美国投资界对AI的关注度远超中国。
虽然从数量上，中国还不能与美国想必，但是对于人工智能领域的创业公司来说，国内的环境则更好一些。从获投机率来看，国内有69%的项目可以获得机构的融资，而美国的这项数据为51%。可以说，国内资本市场并不缺钱，而是缺少真正颠覆性的项目。
伴随创业公司的成长，每一轮获得融资的间隔时间代表了获投速度。这一数据越小，证明了这家公司在更短时间内获得了更多轮次的融资，也间接说明了这家公司获得了机构的更多青睐。
在这项数据中，美国AI公司从成立到种子/天使轮的平均时间需要14.8个月，中国则需要9.7个月，中国AI公司的早期获投速度明显比美国快很多。也就是说，一旦这个项目吸引了投资人的眼光之后，他们会保持持续关注，并不断跟进。
不同于其赛道，人工智能领域的投资需要更长时间的观察期。因此，这一领域的投资需要机构有雄厚的资金和资源支持，并且拥有一个真正了解人工智能的投资团队。红杉、IDG、经纬等代表了雄厚的资本；李开复博士的创新工场则是人工智能领域中的“老师傅”。除此之外，还有长期活跃在一线的徐小平和真格基金等机构。
真格基金以37次投资投资高居风投榜首，创新工场和IDG资本分别以28次和22次排列在第二和第三。
作为领域专家，创新工场创始人李开复曾经在演讲时表示，机构更加看重的是对人类和社会有价值的机器。因此不难看出，在人工智能发展的大趋势下，行业选择才是真正竞争的赛道。
通过对于获投企业的研究，不难发现他们中的大部分都是服务于B端的公司。企业服务类型的企业重视效率的提升，而这正是AI对于人类真正的帮助。定位于C端用户的公司则是希望通过积攒流量和数据来实现自我发展。
对于投资人来说，也在等待人工智能领域下一阶段的进阶。在进阶过程中，还有3大鸿沟挡在企业面前。
1. 技术鸿沟： 对于人工智能这样的高精尖领域来说，技术确实是区分公司水平的最好尺子。初期技术可以帮助它们度过初步发展期，但是如果资本没能提供足够的支持，来帮助他们完成技术的迭代、进阶，那么它们必将被后者超越，甚至淘汰。
2. 产品鸿沟： 产品落地时人工智能的重中之重，落地的产品才有机会促进资金回流，也只有这样才能帮助企业健康良性发展。
3. 市场鸿沟： 产品落地的目的是为了为社会贡献价值，这也是人类文明发展的方向。如果没有市场的支持，技术再高端也是没有意义的。
千里马常有，伯乐不常有。如今这个时代赋予了投资人更多的社会责任，当人工智能的大潮已经席卷VC/PE圈，真正的“项目捕手”已经摩拳擦掌。
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