除去寥寥幾家火熱的頭部公司，曾經是投資人香餑餑的人工智能，沒想到自己這麼快就被打入了冷宮。
“從2017年11月開始，很多原來看AI的投資機構都轉去看區塊鏈了。這波炒幣的過去後，大家都懵了，幸好芯片出來了，大家才知道該去追什麼風口。投資，還是要有深度研究和深度思考能力的，不能浮於表面。”翊翎資本合夥人範維肖告訴投中網。
2018年，風起雲湧的AI創投圈正發生著一幅“冰與火”交織的奇異圖景：一面是錢荒，募資難、機構缺錢，隨之而來的是小AI創業公司的融資難；另一面卻是項目荒，好標的太少，錢快速湧向頭部AI公司。可以說是飽的撐死，餓的餓死。
這兩種趨勢齊頭並進，我們無法忽略任何一方去理解眼下的AI資本市場。在這場AI行業的集體焦慮中，獨角獸們擔憂技術紅利期即將結束，小的創業公司們則害怕自己熬不過錢荒的“寒冬”。
投中網採訪了多家AI創業公司和投資機構，梳理了目前寒冬和狂熱交織的現狀。
資本大考
“最近幾個月，募不到錢的基金太多了。我們最近在招聘，好多面試的人說，在其它地方幹不下去了，因為募不到錢。”聯想之星總經理、主管合夥人王明耀稱。
資本荒的傳導效應之下，小AI創業公司們門可羅雀、危機四伏。與此相對的，是AI獨角獸的持續火爆：門檻幾乎被踏平，融資額不斷創下新高。
最明顯的是AI視覺識別領域的爆發。近一年多來，四家人臉識別獨角獸（商湯、曠視、雲從、依圖）的總融資額高達數百億人民幣。其中，規模最大的商湯科技一年內連續獲得四輪融資，目前累計融資已經超過16億美元，估值已經超過45億美元。其它幾家公司的融資額雖然沒有明確對外透露，不過據《財經》此前報道，雲從科技目前的估值約為30億美元、曠視科技約為25億美元、依圖科技大約是10億美元。
有行業相關人士向投中網透露，雲從科技目前也正在進行新一輪融資，屆時可能會引進四個國家基金。
從幾家公司背後的股東來看，數量和質量都遠超正常水平：商湯科技的投資方超過20家，曠視科技的股東超過10家。資方中除了各大美元基金和國內知名機構，還有眾多bat等互聯網巨頭的戰投部門。
除此之外，對於自動駕駛領域的威馬汽車、蔚來汽車，AI芯片領域的深鑑科技、寒武紀等獨角獸，投資人們捧著巨金卻投不進去的情況也十分普遍。
在範維肖看來，這種AI創業“冰火兩重天”的現象，本質上是投資機構的專業度不夠，底層的認知邏輯有所缺失：非技術出身的投資人，可能不夠了解技術和底層；技術出身的創業者，則可能缺乏商業思維、離產業過於遙遠。於是，人人追逐熱點，AI、區塊鏈、芯片等多個風口變換猶如“龍捲風”。
這個過程中，機構們只能更多寄託那些能帶來安全感的指標：項目在賽道的位置、是否有明星團隊、前投資方是否知名等。“熱錢的專業度低，錢沒有好的退出渠道，砸向大的項目至少相對安全”。這種思路體現在融資上，就是熱錢拼命往後期聚攏，“明星”項目一票難求，估值飆升。體現在機構層面，則是專業投資AI的早期機構屈指可數，投資技術類項目的中後期基金卻多如牛毛。
“早期技術投資對於機構本身的技術認知有很高要求，沒有多年積累，基本很難看得明白。在其中耕耘的機構確實很辛苦。另一方面，中後期基金看似對技術類項目很‘狂熱’，有時候可能是LP的要求，比如有些險資一上來就要求說要投技術類項目。這些大背景下，後期的技術類投資估計還會持續火熱。”王明耀如此解釋。
“這其實是整體投資環境缺乏安全感的表現。”多個投資人稱。錢荒之下，這種焦慮將被進一步放大。
王明耀認為，人工智能企業需要同時具備幾個條件才算有“價值”：第一，公司擁有持續獲得大量數據的能力；第二，通過對人工智能的應用，能大幅度提升公司的效率；第三，有一支專業的、懂技術的團隊；第四，有落地場景驅動。
諸多接受投中網採訪的投資人認為，2018年，第四個因素才是決定AI公司生死的關鍵——那些能真正進行場景落地並構建護城河的公司才有可能在競爭中勝出。
獨角獸的焦慮
“按照巨頭現在的追趕速度，我們的技術紅利期可能也就還剩一年。”雲從科技聯合創始人姚志強有些擔憂地說道。
依靠以人臉識別為核心的技術和商業佈局，雲從科技2017年11月完成了5億人民幣的B輪融資，躋身AI“獨角獸”隊列。這家成立不到3年的公司，發展可以稱得上迅猛。除了雲從科技，目前視覺識別領域還有三家獨角獸：成立於2011年的曠視科技、成立於2012年的依圖科技和成立於2015年的商湯科技。
視覺識別因為技術相對成熟，能較好地應用落地，近兩年成為了AI投資最火熱的賽道之一。在姚志強看來，其中最先跑到頭部的幾家公司，關鍵在於“抓住了技術紅利期”，同時在AI領域最大的難題——商業化上實現了突破。
“從最基礎的技術來說，目前四家獨角獸沒有什麼特別大的差別。還沒有人臉識別技術從實驗室出來後，就可以包打天下的。”姚志強表示，之所以如此，是因為AI技術落地存在非通用性。技術在某個應用場景實現突破並走向產業化後，換個場景，可能就達不到產業化標準。“比如，銀行和機場是兩個看起來很相似的場景，人們都是拿身份證去證明我是我自己，但把在銀行中用得好的技術直接拿到機場去，因為光線照射等不同，依然不能完全適用。”
這意味著，即使抓住紅利期而跑得更快一些，幾家獨角獸的AI技術也只是在某些應用場景下各有所長，並沒有一家足夠強大到能“號令天下”。如果公司只是甘於做技術提供商，很容易被資金和人才儲備深厚的後來者（比如BAT）取代。“你能提供99%的技術，巨頭能提供98%，彼此的體驗可能沒有太大差別。如果巨頭說，我這個技術免費提供，那隻提供技術的公司可能就很難生存了。”姚志強舉例。
“按照巨頭現在的追趕速度，我們的技術紅利期可能也就還剩下一年。”姚志強有些擔憂地表示。他認為，公司要想在PK中不落後，只有通過和更多行業場景深度結合、搭建壁壘，才能真正構建護城河。
“AI要佔地為王，它比的不僅是算法好壞，還是誰能更貼合應用場景落地。”王明耀也稱。
從目前的格局來看，安防和金融是幾家視覺識別獨角獸進行商業化落地最重要的戰場。在國內特殊的維穩環境下，安防行業的產值高達4500億元。目前，創業公司在這個行業的技術滲透率才1%，成長空間廣闊。幾大獨角獸已經在其中競爭了多年，2018年這種割據的態勢正在進一步加劇。
“AI的產業化落地存在窗口期。無論是商業還是技術，總有個最好的機遇，太早太晚都不合適。比如，2015年，在銀行場景的落地中，我們都在一個起跑線上。但到了2017年，這個場景基本格局已定。其他競爭者再想進入，就比較難了。”據姚志強透露，目前雲從科技在銀行的市佔率大概有90%。
走到2018年，在更加洶湧的資本助推下，各家獨角獸都在加快資源和產業化落地的比拼，搶佔新落地場景成了當務之急。
手機行業正成為他們的新戰場之一。早在2017年5月，商湯和曠視兩家公司在爭奪手機人臉識別解鎖上就進行了多輪PK。曠視科技的相關負責人吳文昊曾在採訪中表示，手機聚集了世界上60%的攝像頭，是人工智能的必爭之地。這個市場前景廣闊，未來的收益可能會不少於金融領域。
姚志強認為，之所以幾家視覺識別獨角獸都在爭奪手機場景，一方面是因為中國手機產量比較大；另一方面，相比需要充分理解行業客戶、提供整體解決方案的2B模式，手機場景的模式較輕，只提供一個軟件SDK，不需要過多的銷售和服務人員。
不過，這種不觸及核心操作系統的輕模式，同時意味著很強的可替代性。“如果一些小公司做出來的SDK比你的速度更快，還更便宜，那手機廠商一定會選擇他們。因為可替代性太強，這種模式比較難形成護城河。”姚志強稱。
此外，為了構築競爭壁壘，在資方的選擇中，幾家公司也有了更多考慮。2018年4月初，商湯科技拿到新一輪6億美金融資，其股東名單裡多了阿里、蘇寧和新加坡主權基金淡馬錫的身影。把阿里和蘇寧這兩家零售巨頭納入股東名單，無疑有助於公司在新零售上的落地。
和其它三家視覺識別獨角獸相比，背靠國家隊機構的雲從科技，在資方選擇上始終更傾向於“內資”機構。“如果只是衝估值的話，肯定是找美元基金更好拿錢。但我們落地的行業和公共安全數據、個人隱私等關係緊密。從長遠來看，外資背景的公司佔有數據，還是有比較大的風險。” 姚志強稱。
在曠視科技早期投資人王明耀看來，幾家獨角獸看起來競爭激烈，但達到穩定狀態後，各家專注各自的範圍，形成某種格局，最終的結局不一定是你死我活。
“從業務來看，四家獨角獸中，目前商湯科技跟曠視科技的重合度更高，競爭也比較激烈。不過，他們打法還是有些不同，曠視科技更偏向底層平臺和技術，在此基礎上疊加產業，而商湯則更偏向產業跟資源積累。”王明耀稱。
小創業公司的新主題曲
相比寒冬中依然受到眾多關注的獨角獸，其它小AI創業公司的日子並沒有那麼好過。當資本的大潮退去，“裸泳”的公司將面臨生死存亡的考驗。如何活下去，將成為它們2018年的主題曲。
通過AI人機對話技術，在雙十一期間，智能一點為天貓十多個電商進行售前商業導購，為後者節省了大約50%的人力。據公司創始人兼CEO胡云華透露，之所以選擇從電商售前這條細分賽道切入，是因為售前在電商流程中佔比高達75-80%，是個很能賺錢的部分，同時因為人力效率低、培訓成本高等問題，對機器導購存在龐大需求。
“從一開始，我們就想著一定要做一家能落地、能在短期內見到經濟效益、最好是能養活自己的AI公司。”在創立智能一點前，胡云華在微軟做了9年科學家，還有3年的阿里業務線經驗。離開阿里後，他創立了一家兒童智能音箱企業，不過“做了兩個月後，意識到方向不對，很快就選擇了重新開始。”
如果說兩年前AI創業者們還處於懵懵懂懂的摸索期，對AI的商業化能力不抱期望，走到狂熱消退的2018年，商業化落地已經成為這個領域的關鍵詞，也成為這些公司能否存活下去的關鍵。
可以看到的是，在一些沒有那麼熱門的領域裡，有很多像智能一點這樣小而美的創業公司，正嘗試在巨頭還未涉足的細分領域，通過切實解決客戶需求的產品落地模式，提高效率、獲得收入。這些微小的“光點”搭建起一個毛細血管式的AI方陣。
與此同時，隨著錢袋收緊、風口更迭，部分湊熱鬧的資本離開後，留下來的投資人們也開始更加理性地看待這個行業。他們除了心態更加務實，也意識到“並不是每一種AI都是必需品”，因此在項目的押注中，傾向性更加鮮明。
據王明耀透露，面對2018年更加惡劣的外部資金市場，聯想之星會在投資策略上進行略微調整，把重心更多放到所關注方向裡的頭部公司，在精簡項目數量的同時，提高單個項目的押注比例，讓投資更加聚焦。新的一年他看好的AI賽道包括：產業升級、教育、企業服務和保險等。截至目前，聯想之星在AI領域已經投資了七八十家初創企業。
一直專注於技術投資的北極光創投，除了堅持大方向不變，在創始團隊的選擇上，會更加關注有產業背景的創業者，而不是隻看其學院背景。“北極光最開始的錯誤在於迷戀學院派，我們第一批的投資對象都是學院派的人。但現在我們更喜歡在產業中真正摸打滾爬過的創業者。”北極光董事總經理楊磊稱。
範維肖也稱，“2017年之後，我們決定在算法上降低投資數量，因為我們相信算法的產生過程會有革命性變化。”他總結了自己AI投資三個階段的關鍵詞：2015年圍繞“數據”進行投資；2016年關注“算法”；2017年則對“算力”和“底層技術平臺”進行發力。
走到2018年，他認為很多企業對AI的接受度已經大大提高。但在具體落地上，依然存在高成本和技術難題。因此，他看好能夠為傳統產業提供算法、解決AI問題的基礎服務商和技術平臺。後者或能夠通過“鼠標拖拽”等簡單的方式，將自動化機器學習等AI技術通過流程任務編排，快速地應用於所在的行業場景中。
這個邏輯和王明耀的AI“平民化”思路有異曲同工之妙。在後者看來，當AI走到應用層面，可能會產生一些新的趨勢。比如，AI技術會逐漸變成標準配置，走向“平民化”。就像移動互聯網剛起來時，在網上做個APP是少數人才能做到的事情。後來，互聯網逐漸不再“高高在上”，開始以基礎設施的姿態走進各行各業，AI也會經歷這個過程。
在這種趨勢下，這個領域可能會產生“長尾效應”。比如，“在視覺識別領域，多家頭部公司搶佔安防和金融等龐大市場的同時，在三四線城市，在一些巨頭不那麼集中、競爭不那麼激烈的領域，也有很多小團隊，他們可能技術一般，但因為能夠把技術真正用起來，和實際產業結合，也能有不錯的收益。” 王明耀舉例。
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