人工智能产业投资之道

人工智能技术将取代移动互联网成为未来10年最大的投资机会。

互联网和移动互联网时代的“商业模式创新”带来的投资红利，随着宏观经济环境、金融环境、市场和技术的发展，已经不再是未来10年的投资主流了。人工智能技术已经成为未来8～10年最大的投资机会，在这个领域的投资机会，即使用“遍地是黄金”来形容也不为过。在人工智能技术的推动下，预计2030年全球GDP将增长14%，达到15.7万亿美元，相当于中国与印度GDP的总和。人工智能无疑创造出了极大的商机。

人工智能产业进入“黄金窗口期”

在人工智能领域，我国多项技术处于世界领先地位。在基础研究方面，我国已拥有人工智能研发队伍和国家重点实验室等设施齐全的研发机构，并先后设立了各种与人工智能相关的研究课题，取得了许多突出成果。我国在语音识别、视觉识别、机器翻译、中文信息处理等技术方面处于世界领先地位。智能芯片技术也实现了突破，中国科学院计算技术研究所发布了全球首款深度学习专用处理器，清华大学研制出可重构神经网络的计算芯片，比现有的图形处理器（GPU）效能提升了3个数量级。

尽管我国在一些人工智能关键技术尤其是核心算法方面与发达国家水平相当，但是我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍有较大差距，如在高精尖零部件、工业设计、大型智能系统、大规模应用系统以及基础平台等方面。另外，我国人工智能技术发展还面临体制机制、创新人才、基础设施等方面的挑战。

2018年，中国人工智能核心产业规模超过987亿元人民币。随着国家规划的出台，各地人工智能相关建设将逐步启动。预计到2020年，中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元人民币，增长率达到26.2%。我国已经进入人工智能产业的“黄金窗口期”，预计未来将有更多的地方政策文件出台，从而形成多点齐放的局面。

人工智能领域投资现状

在人工智能领域，2018年全年我国共有201个项目获得投资，获投总金额为1 117.19亿元人民币。投资事件数同比增长6.91%，投资总金额同比增长114.84%。目前，人工智能领域96%的投资资金集中在北上广深杭地区。其中，过半资金集中在北京，遥遥领先于其他城市。深圳、上海、杭州、广州为第二梯队，深圳与上海不相上下，杭州、广州次之。

目前，在国内人工智能热门领域中，计算机视觉、智能驾驶领域最热，机器人、智能芯片、智慧医疗领域最具潜力。其中，信息分发领域，字节跳动公司的产品今日头条以40亿美元（约271.06亿元人民币）的F轮融资独占鳌头。计算机视觉、智能驾驶领域不仅获投企业多，而且投资金额大，为最热门领域。机器人、智能芯片领域紧随其后，机器人、智慧医疗领域获投企业多但投资金额不大，项目多处于早期。随着企业的不断成长以及市场需求的不断开拓，机器人、智慧医疗领域发展潜力巨大。

人工智能应用场景

现在来看，重点行业依旧是人工智能应用热点，其中运用“技术下沉+物联数据”模式的小场景下的智能应用爆发。例如，全球首个人工智能科技主题公园运用了智能语音亭、无人车、智能储物柜、智能售货机、智能步道等一系列运用场景。

就目前国内的投资结构来看，多数获投企业处于初期发展阶段，A轮及A轮以前的投资共有117起，占比为58%，表明多数获投企业处于发展初期。投资机构更愿意将大笔资金投入未来预期更加明确的项目，因此，虽然在B、C、D轮的获投企业数量不多，但投资额很大，获投资金占比达60.31%。2018年的投资结构偏向中后期。

人工智能领域投资分析

首先，投资人工智能最重要的一点是先要摒弃传统互联网思维。因为有太多在互联网、移动互联网时代有过成功经验的投资人，还没有意识到人工智能与互联网、移动互联网本质上的不同，以至于还在用互联网的投资思维去考评人工智能项目，这样得到的结论往往和项目价值相差甚远，会错失好的投资机会。

其次，投资人工智能应从垂直行业入手，而不是上来就做大项目。互联网行业要想获得投资人的青睐，往往是故事要大而美，要讲规模，讲对人类社会生活的革命性变化，但人工智能行业目前主要还是应用在垂直领域。

互联网是基于海量用户已经在线这个前提，找到相似点并归类，其实要解决的只是简单的信息不对称问题。因此，互联网项目很容易放量做出规模，也只有规模化才有投资价值。人工智能要解决的不是信息不对称问题，而是对现实环境的感知以及决策问题。通用型大项目往往涉及复杂的多种因素决策，远超出目前人工智能的能力范围。同时，时间周期和成本远不是一般企业能承担的。

在人工智能还没有被客户群体广泛深刻认知之前，垂直领域项目的应用效果往往立竿见影。当然，投资具有革命性的划时代意义人工智能项目另当别论。例如，被广泛使用的基于语音识别、图像识别系列技术的项目，对创业团队运作管理能力的要求远远超过类似规模的互联网项目，因为人工智能与整个服务领域是深度融合的。团队必须具备匹配大项目的能力，包括技术、资源、资金、管理能力等。更重要的是，凡是综合性大项目，意味着用户预期极高，而项目实施难度极大，项目失败概率极高。如果一个团队从某个垂直领域入手，既符合早期团队资源运作能力，又符合人工智能当前技术水平。这是因为解决的只是批量化智能替代重复劳动的工作以及客户的典型刚性需求，也就意味着项目的落地能力极强，是投资的好对象。

再次，要投资有明确垂直领域应用场景的项目。对于一个人工智能创业团队，找得到垂直领域还不够，必须有明确的应用场景，才能有办法去一步步细化，最终判断项目的质量。如果仅仅声称要解决万众瞩目的通用性问题，缺少对人工智能的深刻认识，没有意识到它的局限性，也缺少对任何传统行业的深刻理解，想不出人工智能可以具体用在何处，那么泛泛的大场景是最容易想到的，但此时团队往往缺乏与之相匹配的能力。

另外，具有优质头部客户也会格外受到资本的青睐。垂直领域应用场景往往是千差万别的，人工智能投资看似是一个领域，实际上是一个涵盖几乎所有社会生产生活领域的横向投资。投资人想成为每一个领域的专家是非常不现实的，那样判断项目是否具有投资价值，在很大程度上就是看项目是否有足够数量的头部客户，如果头部客户肯大批量下单，说明产品已经具备了很好的可靠性，项目也就具备充分的投资价值。

如果一个团队从某个垂直领域入手，既符合早期团队资源运作能力，又符合人工智能当前技术水平，意味着项目的落地能力极强，是投资的好对象。

现在很多人工智能项目听起来应用领域很多，但仔细考量，你会发现每个领域可能都是签了一两个小订单，客户只是出于各种原因，为了投石问路而提供了一些实验性项目。这样的订单其实不一定能够持续，投资人需要对订单服务内容和客户反馈进行深入尽职调查分析，才能确定它能否在未来一年转化为批量生产型订单。

目前，人工智能领域应用场景越简单的地方，用重复人力劳动越多，解决的问题越简单。与人工智能当下的能力相匹配，人工智能往往能够实现的价值也越大。如果应用场景非常高大上，这可能需要真正的智力如创造力、分析力等，现在的人工智能根本做不到。越简单、越是“红海”的地方，一旦用了人工智能就是全新的“蓝海”，而且别人还不一定进得来。越简单的场景，越适合初创团队；越高大上的场景，解决起来越困难，越适合已经具备足够规模的企业。

最后，团队必须要有较强的演进能力，因为每一个阶段应对的问题都不一样。创业团队要具备的演进能力既包括技术和产品能力，也包括客户服务能力，最关键是自身的管理能力。如果任何一个阶段跟不上，项目都可能就此停滞，未必销声匿迹，但可能估值就不再提高。这对投资人来说，是很大的潜在机会成本。

但是，无论双螺旋如何变化，技术与投资相辅相成、交互上升的趋势是永恒不变的，人工智能也会有8～10年的创业与投资红利。时刻把握最新趋势才能在这场进化中占据优势，才能分享到人工智能发展的巨大红利。