自卑毀人一生

有一個理論，可以完美地解釋這個現象，它就是技術成熟度曲線。如果用平面圖來畫，它就是一條連貫的曲線，先急劇提升，到達高點，然後猛烈下降，降至低谷，隨後平穩爬升，最後直至遠方。

簡單地說，技術成熟度曲線就是專門解釋新技術的演變規律的。該理論認為，一門新技術從出現到成熟，會經歷五個階段：

1，科技誕生的促動期——在此時期，新技術會被吹得神乎其神，簡直有可以徹底改變某個行業甚至整個世界的氣勢，大家都在談論，相當於出現“風口”。（急劇提升）

2，期望過高的峰值期——風口出現後，創業者為之瘋狂，蜂擁而至，資本市場也為之瘋狂，紛紛進場，創業公司如雨後春筍漫山遍野。人們對新技術有非常高的期望，都覺得這是一個大有可為的好機會。（到達高點）

3、大浪淘沙的低谷期——可惜，現實跟理想總是有很大的差距，創業者在冷靜下來之後才發現，新技術還有很多不完善的地方，前面的路還很長，而且很黑，只能慢慢地摸著石頭過河。投資者也冷靜下來，盤算了一下，到收穫的季節還遙遙無期，於是也漸漸地把這個風口放到一邊了。（猛烈下降）

4、穩步爬升的光明期——新技術在發展過程中遭遇低谷時，堅持不下去的創業者離開了，看不到希望的資本也走了，一片哀鴻遍野，滿地墜落天使。可總有那麼幾個小強，堅持自己的夢想，一步一步地往前拱。慢慢地，新技術越來越完善，又開始走上坡路了，這次的幅度，少了一份瘋狂，多了一份理性。（平穩爬升）

5、實質生產的高峰期——經過持續不斷的完善和調整，新技術終於成熟了，開始廣泛應用於市場，經營模式也隨之確立，新的一頁翻開了，新的商業奇蹟出現了。（直至遠方）

為什麼現在九成的AI企業在虧損，根本原因就在於，AI技術目前正處於技術成熟度曲線的第三階段，即大浪淘沙的低谷期。這是新技術發展過程中最低迷的階段，絕大部分的AI企業都在下滑，虧損和倒閉就是這個階段的主旋律。從某種程度上來說，這不能說成是AI技術的“落地之痛”，實際上是AI技術發展的“必由之路”。不經歷這個階段的洗禮，後面的爬坡和光大，仍將遙遙無期。

看看之前的電商、智能手機、團購、互聯網+、網約車、共享經濟等等風口，就不難發現，新技術都是這樣走過來的。因此可以預見，現在的AI技術也好，區塊鏈技術也罷，也會走同樣的老路，先飆升，後急跌，然後慢慢爬，最終才長大。

那面對這種全面低迷的情況該怎麼辦呢？唯有堅持到底，才有可能勝利。堅持不下去怎麼辦？死扛。誰能堅持到最後，誰就是新技術的最終贏家。

瞭解過技術成熟度曲線的理論之後，就能理解“人人都看得到的機會一定不是好機會”這句話了，那都是人們在長期的商業活動中總結出來的血淚教訓啊。

陳向東

人工智能虧損嚴重這是事實，任何事物的新起，先驅者前赴後繼的衝進去，都會死大片。先驅者就像拓荒者開拓出明晰而夯實的道路，讓後來跟進的人們有了方向。

AI畢竟還是屬於新興領域，前期投入大量資金搞科技研發是很正常的事，就看誰的資金雄厚能夠撐到最後，實力不足的難免會淪為陪葬品，就像共享單車經過一輪廝殺之後，就只剩下摩拜和OFO一樣，但是不真正闖進去拼殺一把，難保誰能笑到最後。

明顯的現實是，研發無人汽車的那些汽車企業全靠互聯網企業在燒錢，你有看到他們賣出一輛車嗎？很多大型企業，每年的研發經費少則幾千萬，多著幾十億、上百億。這些不也在燒錢嗎？要知道雖然失敗千萬次，但只要成功一次就可以讓企業輝煌幾十年。正是因為始終秉持著這樣的原則，人們才會前赴後繼的衝上去。

同樣的道理，新興產業，落地需要一個過程，誰也不知道地在哪裡，只能不停的拓荒，直到找出和市場接軌和趨勢走到一條道路上來。移動互聯網裡，蘋果就是一個拓荒者，在他以前，很多人開發智能機，蘋果雖然不是第一個開發出智能機的，但卻是近代最成功的。

總結：AI企業雖然目前虧損，但是人工智能已經是不可扭轉的大趨勢。因此，目前虧損也只是暫時的，未來市場一旦打開，前途無量。因此人工智能落地只是時間問題，不是對錯問題。

我是李合偉：伯樂創投俱樂部創始人，創投商學院首席講師，著作《覺悟行果創業論》。幫助過300多位創業者創業成功。期待與您分享交流～～～

合偉說

任易

新興行業都是燒錢燒出來的，而且有一個長期燒錢的過程。互聯網走到今天的水平，也是經過了2000年前後網絡泡沫破滅之後才辦到的。新浪曾長期虧損，QQ差點就賣掉，京東一直在虧虧虧，淘寶的發展也不是一帆風順，當初國內就沒人給馬雲投大錢逼於無奈才找到了日本人孫正義……從這個角度來比較，今天AI的狀況比當年的互聯網公司要好很多。

新技術的出現並不可能一蹴而就。看看汽車的百年曆程，今天的汽車和最初的汽車，除了輪子和方向盤，其他方面幾乎沒什麼相同之處；現在的新型客機和萊特兄弟發明的飛機也完全是兩回事。

人工智能是大趨勢，早晚會成為人類社會的基礎設施和公共服務，就像現今的水電氣一樣。但它的發展，一定會歷經曲折，甚至一度會找不到方向。現在所遭遇的商業困境，可以說就是其成長的煩惱。

它正在某些方面尋求突破，事實上也有一些深度的應用正在出現，只不過大家不太注意而已。

有些應用就在我們身邊，比如張學友演唱會抓住罪犯的事情，表面看是人臉識別，往深了看就是人工智能在起作用。沒有人工智能的邏輯，人臉識別根本就達不到抓罪犯的水平。訊飛的語音輸入，也是我們普通人能夠接觸到的人工智能應用之一。頭條的智能推薦也是如此。

我們不要看現在人工智能這個產業的收入，我們要看它每年的投入、產生的專利以及在應用領域的點狀突破。有可能當我們真正認識到它的價值之時，它早已無處不在了，就像今天的移動互聯網一樣。

職場簡史

這年頭這樣的事情越來越常見了，不稀奇了！

當一個新的技術有足夠的噱頭和亮點的時候，就會有一大群人一頭扎進來，還有一大群投資者跟著跳進來。目的也都只為一個——用最短的時間獲取最大的價值！

不只是 AI，區塊鏈、共享經濟這都屬於一個德行...

AI 技術現在還只是侷限在機器學習、深度學習的算法學習研究時期，它還沒有人們想象的那麼智能。在還沒有那麼智能的時候就有人開始研發一大堆看起來很牛逼實則然並卵的產品出來，打上 AI 人工智能的旗號開始進入市場。

真正致力於研究 AI 技術的廠商都還把這種東西放在實驗室裡，它還沒有條件問世的時候非要把它推到市場上，不虧錢怎麼可能？這就好比你90年代就開始賣8核的 CPU，聽起來簡直就是來自未來的東西，但誰能買得起？誰能用得上？又有誰能接受的了這種產品呢？

要落地還得再等3年吧，需要一段時間的冷靜期！

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貓眼智客-楊明慧

　　2017年中國AI創業公司獲得的累計融資超過500億元，但國內AI 100強創業公司累計產生的收入卻不足100億元。之所以會有如此大的反差，原因有多方面的。

　　1、AI行業泡沫過大：一直以來，國內創業圈都盛行一窩蜂的扭曲生態。舉個例子，哪個手機廠商推出全面屏手機，所有的廠商都會迅速跟進。不止手機行業，很多行業都是跟風效仿。早些年，新浪推出微博，騰訊、搜狐和網易三大門戶也跟進，結果只有新浪微博堅持下來了。

　　同樣，AI行業也有太多的跟風者。由於資本過度的吹捧AI行業，導致大量創業者跟風進入AI行業，催生了巨大的泡沫。過去一年，國內AI行業累計融資500億，這說明資本和創業者並不理性。

　　2、AI行業門檻很高：不可否認，與AI相關的概念非常火爆，但AI創業的門檻還是很高的。目前，國內針對AI的項目，不過是停留在基於智能手機的一些應用，諸如AI拍照和AI語音助手。從技術角度來說，AI是人工智能，需要有一定的學習和思考能力，這就需要大數據和算法的支撐。如果沒有豐富的數據，以及不斷完善的算法，AI就無從談起。從這一角度來看，AI行業的門檻還是很高的，AI公司產出低也就可以理解了。

　　3、AI產業並不成熟：作為一項新生事物，AI產業並不成熟，商業化仍處於探索階段。雖說很多企業涉足AI研發，但真正成熟的AI項目很少，能夠商業化運作的AI項目更是稀少。

　　總之，AI概念雖然火爆，但AI行業並不成熟，商業化還在探索。沒有成熟的商業化，AI創業公司產出少亦是必然。就目前的情況來看，AI產業成熟至少還需要5年以上的時間。

賈敬華

自1956年“人工智能”一詞誕生於“達特茅斯會議”後，前者就始終在不斷向前推進。雖然中間經歷了不少低谷和寒潮，但總算挺了過來。60多年後，人工智能在當下呈現突飛猛進的發展態勢。

無論是谷歌、蘋果、阿里、騰訊等巨頭，還是眾多創業公司，都在圍繞人工智能下苦工。成果自然是顯著的，人工智能技術在深度學習的加持下有了長足的進步。而從國家層面看，去年7月國務院發佈《新一代人工智能發展規劃》。在綱要中就提出：到2030年，使中國成為世界主要人工智能創新中心。

技術突飛猛進、國家政策支持，怎麼看人工智能都站在了風口上。而且在中國發展人工智能又有著得天獨厚的條件：深度學習算法模型的訓練需要大規模數據集，中國各行業沉澱著大量數據。為此，很多人工智能企業都將中國當做人工智能商業落地的主戰場。

但事與願違的是，技術實力並不等於變現能力，技術領先也不一定就具有商業價值。《2018中國人工智能商業落地研究報告》中還包括了一份“2018中國人工智能商業落地100強榜單”，這份榜單凸顯出當下中國人工智能商業落地之痛。

2018年預計營業收入在10億以上的人工智能企業只有8家，絕大部分企業年營業收入不足2億。此外，2017年中國AI商業落地100強創業公司累計產生的收入不足100億元，90%以上的AI企業虧損。按照此前的各種數據預測，文娛、數碼、製造等多個行業的人工智能潛在產值都在數千億乃至上萬億元左右，但現實卻是如此的殘酷。

之所以人工智能在商業落地層面遭遇尷尬處境，一方面在於過高估了它的能力。畢竟人工智能更偏向於輔助手段，只能是一種新動能，而不是最不可或缺的驅動力。另一方面，很多人工智能技術比較尷尬，雖然技術領先但卻並沒有適合的具體場景，就像是“屠龍之術”。

不可否認的是，人工智能的未來必然會很美好。但如果不能解決商業落地的問題，或許還會再次遭遇低谷。這對於整個人工智能行業來說，打擊是致命的。在投入不斷增加卻始終不見回報的情況下，又有多少企業能堅持下去呢？

科技新發現

九成AI企業虧損，與其說是落地之痛，還不如說是AI泡沫過多導致。

據億歐智庫統計，2014-2017年間，國內約700家人工智能創企獲得投資，投資總額超過1000億人民幣。可以做一個對比，2016年直播最火的時候，資本的追捧致使直播平臺如雨後春筍一般湧現，當時可謂是“千播大戰”，不過實際統計直播平臺差不多在400家左右，這一數量已經令業內瘋狂，而人工智能僅獲得投資的企業就已700個，可見資本對其的熱忱。

而且對比美國，有過之而無不及。騰訊研究院與IT桔子去年聯合發佈的一份報告顯示，美國人工智能公司總融資金額達978億元，佔全球總融資額的50.10%。中國以635億元排第二，佔33.18%。雖然融資額尚未趕超美國，但中國人工智能企業更容易得到資本，平均獲投率達到69%，美國則只有51%。

值得注意的是，中國人工智能企業的早期獲投時間更短，美國相關企業從成立到種子或天使輪融資的平均用時為14.8個月，在中國則只要9.7個月。這側面說明了資本對企業的考察力度較小，導致很多企業趁機渾水摸魚，打著人工智能的旗號卻沒有真正的技術。

比如AI培訓，目前AI培訓機構、尤其是大打宣傳戰的，多半是IT培訓機構臨時拼湊的講師和教程，既缺乏體系教學能力，也不能授予有價值的資質，甚至很多教材都是東拼西湊。再比如AI電影、AI炒股、大腦訓練儀等等，都是拿著人工智能的噱頭偏偏無知的消費者。或許正如吳曉波所說，“如果2018年有人再談無人駕駛、人工智能、區塊鏈、人類永生，記住，他們一半以上都是騙子。”

所以在泡沫如此之大的人工智能領域，出現大規模的企業虧損，其實不難想象，簡單來說，也可以認為是洗牌期。如今業內很多人士都表示2018年將會出現第一撥AI公司的倒閉潮，而去年的50家只不過是一個預兆。

歪道道

自從谷歌公司研發的人工智能阿爾法狗戰勝圍棋世界冠軍之後，人工智能開始進入公眾的視野，作為未來十年公認的投資風口，人工智能已經受到了各方資本的追逐。但是根據《2018中國人工智能商業落地研究報告顯示》，90%以上的企業虧損。

人工智能遭遇商業落地之痛實際上可以預期，畢竟作為一個初創領域還有很多的技術需要探索，都要經歷一個投入產出比較低的過程，而由於人工智能未來可能帶來的利益巨大，我國的大部分企業在這一階段都不願意退出，希望首先站穩腳跟成為部分人工智能分支領域的龍頭企業。

同時，人工智能作為未來科技研發的重點，其技術准入門檻相當高，很多跟風企業只是想通過資金打開行業壁壘顯然過於天真，成為“炮灰”也在情理之中。AI企業的虧損主要還是因為目前還處於技術研發初期和行業的商業化探索期，不過從大環境來看，人工智能依然還是未來國家發展的重點領域，在2017年國務院印發實施的《新一代人工智能發展規劃》中，就明確表示，目標是在2030年在人工智能理論、技術和應用方面達到世界領先水平，並帶動相關產業規模超10萬億元。

此外，人工智能、大數據等技術也正在方便著人們的生活，人們在享受著技術帶來的紅利時，也將給人工智能帶來更大的發展空間。國家政策的支持和對美好生活的追求都說明人工智能的發展不會停止，只會朝著更加成熟的方向蓬勃發展，而部分AI企業在經歷發展不佳的陣痛期後，也將會迎來更好的發展機遇。

盤和林數字經濟觀察

這個事從更大的視角很好理解。第一，這個行業並沒有那麼簡單，是高科技行業，營利模式不成熟 ，環境不成熟 ，想這麼快賺錢並不容易 。就像芯片行業，想三五年內看到利潤，也不現實。甚至說想三五年內看到怎麼賺錢都不現實。所以投了500億，只有100億並不是什麼大事。

第二，任何行業，都有一個過程，投入大於產出的過程，然後產出大於投入。科技含量越高，難度越大，這個過程可能越長。如果人工智能未來的產值是5萬億，現在投500億，產出100億，和未來的5萬億比基本可以無視，也根本沒有代表性。

第三、一個行業越大，改變的代價也就越大，想阿里改變商業，也是好多年投入。人工智能改變是整個人類的生產，學習方式，所以需要大量的積累。

整體上說人工智能離產業化的路還很久，並不是一個可以賺快的行業，所以如果是想賺快錢，還是省省吧。

至於資本方，一定是賺快錢的，往往是把概念吹大，把營利說的很簡單，目的是為了套現，對於創業者來說，還是要冷靜了。

事了了：Matt

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