AI 100榜单折射的人工智能发展新态势及对策

赛迪智库

2019 年 2 月，全球知名数据研究机构 CB Insights 发布了新的“全球人工智能初创百强企业榜单”（以下简称“AI 100 榜单”）。该榜单自 2017 年起已发布 3 期，主要从专利布局、投资概况、市场潜力、媒体关注、合作伙伴关系，以及竞争格局、团队实力和技术新颖性等角度，对全球人工智能初创企业进行筛选并评出年度百强，具有较高的权威性和行业影响力。在今年入围的 AI 企业中，有 77 家来自美国，中国、英国、以色列各占 6 席，德国、加拿大、瑞典、日本、印度各占 1 席。对比三年来 AI 100 榜单的变化情况，可以看出人工智能领域的中国力量，以及投融资、企业发展、应用创新方面的新态势，并启迪我国人工智能产业发展。

AI 100 榜单展现了人工智能发展的四个新态势

中国力量方面，每年都有新的AI初创企业上榜。按照估值排名，2017年上榜的4家中国企业依次为碳云智能、出门问问、Rokid 机器人和优必选;2018年上榜的7家中国企业依次为旷视、出门问问、今日头条、英语流利说、优必选、商汤和寒武纪;2019年上榜的6家中国企业依次为商汤、依图、第四范式、旷视、Momenta和地平线。这表明，中国在人工智能领域的创新能力正获得全球主流机构认可，相关企业技术产品创新踊跃，实力不断壮大。

在投融资方面，投资轮次向中后期过渡，美国投资机构最为成熟活跃。从全球范围看，自2014年以来，人工智能领域的投融资轮次逐步后移。截至2018年，全球人工智能领域B轮、C轮、D轮融资额已超过种子轮及A轮之和，该领域的投资机构和创业者都更加关注技术的应用落地能力。

美国的投资机构最为成熟活跃。在AI 100上榜企业中，77家为美国公司，这与美国有一批较为成熟风险投资机构密不可分。以投资AI 100榜单中企业的数量和资金规模为指标进行综合测算，排名前10 位的风险投资机构均来自美国，投资的AI 10初创企业数量从10～20家不等。上述活跃投资机构可分为三种类型：一是知名科技公司旗下的投资基金，如谷歌投资、英特尔投资;二是美国老牌风险投资基金，如凯鹏华盈（KPCB）、 Accel 、Battery Ventures、Norwest Venture Partners（NVP）、 New Enterprise Associates;三是专注科技领域的新兴风险投资机构，如IAVentures、The Data Collective（DCVC）。

在企业发展方面，中美两国成为AI独角兽的集中诞生地，但重点应用场景存在不同。中国顶尖独角兽企业，应用场景以政府公共服务为主。在2019年AI 100榜单中，成立时间不到10年、估值超过10亿美元的独角兽级AI初创企业共11家，中美各占5席。上榜的中国AI独角兽企业为商汤、依图、第四范式、旷视、Momenta，最新估值分别为45亿美元、23.65亿美元、12亿美元、10亿美元、10亿美元，其中商汤和依图的估值分别位列2019年人工智能初创百强前五位，领跑全球。中国 AI 独角兽企业重点在政府公共服务、金融与保险、自动驾驶、半导体等 AI 应用领域耕耘。

美国独角兽企业应用场景呈现多元化特点，专利申请量大。上榜的美国AI独角兽为 UiPath、Automation Anywhere、C3、Butterfly Network、小马智行（总部设在美国，创始人为中国籍），最新估值分别为30亿美元、26亿美元、15.6亿美元、12.5亿美元、10亿美元。美国 AI 独角兽企业重点耕耘机器人、工业互联网、医疗健康、自动驾驶等应用领域。值得注意的是，在上榜的AI 100的人工智能初创企业中，有62家向美国专利局申请了共计600余项专利，获取的专利授权涉及网络安全、3D建模、自动驾驶、医疗诊断、市场营销、企业科技等领域。

在应用创新方面，核心应用场景由分散转向集中，企业科技等热点逐渐明晰。综合分析 2017—2019年的AI 100榜单可以发现，2017年人工智能技术的应用领域相对分散，底层技术和应用场景相互交糅。2018年出现了一批跨行业的平台型AI初创企业，且榜单中另有一大批无法进行场景分类的明星级AI初创公司。到2019年，上榜的100家人工智能初创企业已经能够被明确归为13个应用场景，全球人工智能核心应用场景正逐步趋向明晰。

企业科技应用发展最为迅猛，医疗健康、汽车、半导体、金融保险持续成为热点。企业科技（Enterprise Technology）逐步成为全球AI 初创企业最为集中的应用领域，覆盖了机器人流程自动化（RPA）、数据训练与处理、网络安全、软件开发和市场营销获客等細分场景。其中，AI 在机器人流程自动化中的应用最为迅猛，AI初创企业UiPath 和Automation Anywhere综合排名位列2019年AI 100榜单前8位。同时，医疗健康、汽车、半导体、金融与保险是近三年来全球人工智能应用发展的热点，入围企业数量在2017—2019年AI 100榜单里保持相对稳定，表明人工智能在上述领域的应用正步入成熟期。

人工智能发展要素

支持人工智能在企业科技等领域的融合应用，加快技术赋能产业步伐。我国应紧紧抓住人工智能企业级应用的机遇，加大力度培育人工智能的产业融合应用生态。一是重视将人工智能技术应用于机器人自动化流程，推动高端装备、新能源汽车等新兴产业加快发展，拓展“智能+”新业态，使人工智能技术更好地为制造业转型升级赋能。二是重点支持一批细分领域应用开发服务企业、平台型软件供应商、底层技术提供商，联合打造面向医疗健康、金融与保险、交通出行、城市安防等重点场景和行业的集成化解决方案。三是及时梳理人工智能融合应用路径与实践经验，组织力量编制针对重点行业、不同业务场景的人工智能与实体经济融合应用指南读本，明确人工智能与实体经济融合发展路径，更好地激发市场主体的创新创业活力。

引导人工智能企业强化专利和知识产权意识。从AI 100榜单可以看出，美国AI初创企业极其重视向美欧专利机构申请专利授权，我国应引起重视。一是引导我国AI初创企业挖掘自身优质创新成果，制定专利布局战略。二是推动相关企业完善配套规章制度，构建质量兼备的专利产生机制。三是鼓励企业建设优质的顾问团队，引进外部服务网络，共同保障高质量、国际化的人工智能专利申请。四是引导AI创新型企业提升AI专利运用能力，挖掘行使专利权的应用场景，寻求实现专利许可等运营价值的机会，用专利保护促进专利质量提升。

构建针对人工智能产业发展的多元化投资组合工具包，深化投融资体制机制创新。从AI 100榜单可以看出，美国现已经形成较成熟的投融资体系，能持续孵化有发展潜力的人工智能创新企业，我国可学习借鉴。一是在投资战略上，从宏观层面对人工智能不同成熟度的技术应用进行均衡投资，制定人工智能投资规划路线图，优化人工智能的产业化应用布局，确保长期创新活力。二是在投资主体上，应更加重视政府撬动社会资本与专业机构精准投入的有机结合，鼓励一批专业化、全球化的风险投资机构在人工智能创新企业成长过程中发挥更积极的作用。三是在资本来源配比上，政府资本和市场资本应协同配合。市场资本更青睐回报周期较短、具有较好商业化前景的人工智能企业，是人工智能应用集成创新的重要推动力;政府资本在“从0到1”、资本密集型、回报周期长的人工智能原始技术创新中可发挥关键作用，弥补市场资本追求利益最大化和应用集成带来的发展短板，对开拓新技术和新市场意义重大。