有研究报告显示,90%以上的 AI 企业依然处在亏损阶段,绝大多数企业年营业收入不足两亿。2018 年,新形势下的创业机会在哪里?细分领域的商业化落地面临哪些具体问题?

 
2018 年,狂飙突进了三四年之久的人工智能行业终于开始面临商业化落地等现实问题。在行业细分领域,AI 结合医疗、汽车出行(自动驾驶)、语音交互、AI 芯片等也呈现出新业态。
 
作为继移动互联网之后的下一个时代,2015 年到 2016 年,人工智能企业呈现爆发式增长。官方披露的最新数据显示,截至 2018 年 5 月 8 日,全国人工智能企业数量达到 4040 家,其中获得过风险投资的公司达 1237 家。
 
在今年 3 月发布的《2017 中国独角兽企业发展报告》中,Face ++(旷视科技)、商汤科技、依图科技、出门问问、寒武纪等多家人工智能企业榜上有名,图像识别、智能语音、AI 芯片成为主要创业方向。
 
与此同时,在 2018 年,人工智能遭遇商业化落地之痛。有研究报告显示,90%以上的 AI 企业依然处在亏损阶段,绝大多数企业年营业收入不足两亿。
 
资本也变得更加谨慎。旷视科技副总裁谢鹏称:“从去年开始,所有的资本都会问,如何变现?”
 
2018 年,人工智能乃至前沿科技领域创投环境发生了哪些变化?新形势下的创业机会在哪里?细分领域的商业化落地面临哪些具体问题?
 
资本流向
头部企业获大额融资,投资趋于理性
作为结构性改革的突破口,人工智能创业投资在 2018 年依然备受关注,多家头部企业相继完成大额融资。但与之前相比,资本在今年趋于理性。
 
2017 年 7 月,国务院发布了《新一代人工智能发展规划》。文件要求,2020 年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步,人工智能产业成为新的重要经济增长点,人工智能核心产业规模超过 1500 亿元,带动相关产业规模超过 1 万亿元。
 
巨大的市场蛋糕吸引着资本的视线。IDG 全球常务副总裁、IDG 资本创始合伙人熊晓鸽就曾在公开活动时表示,IDG 年初发布的未来三大投资领域里人工智能排在了第一位。
 
资金越来越多流向头部创业公司。
 
去年 10 月计算机视觉公司旷视科技 Face++宣布完成 C 轮 4.6 亿美元融资后,今年 AI 领域融资大火越烧越旺,多家企业敲定大笔融资。
 
2018 年初,人工智能公司 Rokid、自动驾驶技术方案解决商小马智行获得约为 1 亿美金融资;5 月 3 日,人工智能高科技企业优必选宣布完成 8.2 亿美元的 C 轮融资,刷新 AI 领域单轮融资记录;5 月 31 日,计算机视觉公司商汤科技宣布获得 6.2 亿美金 C+轮融资。
 
6 月初,计算机视觉公司云从科技完成最新一轮 10 亿人民币级别的融资;6 月 21 日,智能芯片公司寒武纪完成 B 轮数亿美元融资,估值猛增至 25 亿美元。
 
资本追捧造就大量 AI 领域独角兽。据公开报道,目前,中国 AI 领域已经有 13 家估值超过 10 亿美元的独角兽,估值最高的优必选为 50 亿美元,次之的商汤为 45 亿美元。另有 9 家准独角兽公司。
 
ROKID 智能音箱“月石”
 
和资金涌入头部人工智能企业相对的,是投资机构对于 AI 领域的投资逐渐趋于理性。北京主线科技 CEO 张天雷曾公开表示,人工智能投资热潮逐渐退去。
 
这个观点也可以从投资数据上有所体现,IT 桔子收录的 2017 全年投资事件 353 起,数量有所回落,新增 AI 企业数量有所下滑,不足 50 家。
 
落地之痛
只靠博士创业的 AI 时代已过去
《AI 商业化“二次革命”的产业落地——2017 中国 AI 投资市场研究报告》显示,从投资结构来看,2017 年,中国 AI 投资市场已向发展期转移,但孕育期和出生期企业投资增长迹象不明显。截至 2017 年上半年,就有超过 50 家 AI 企业因资金链断裂宣布倒闭。
 
“死因”之一是企业落地之痛。
 
“现在的人工智能创业公司可能不同于前两年,之前是有豪华的团队、大笔的钱,从去年开始,所有的资本都会问,如何变现?”人工智能独角兽公司、旷视科技副总裁谢鹏不久前在公开活动中的发言,直指人工智能产业正在遭遇的商业落地之痛。
 
6 月 30 日,北京市经济和信息化委员会首次发布《北京人工智能产业发展白皮书》,摸清了全国人工智能企业数量:“人工智能企业于 2015 年到 2016 年呈现爆发性增长,截至 2018 年 5 月 8 日,全国人工智能企业共计 4040 家,中关村成为我国人工智能创新的高地。”该委员会软件处副处长尤靖表示。
 
然而据亿欧智库发布的相关报告,伴随着 2016 年之后的 AI 投资创业大潮发展起来的 AI 企业,90%以上依然处在亏损阶段。
 
业内普遍认为,2018 年是人工智能商业化落地元年,如何成为行业中不到 10%的盈利公司,是资本和企业关注的重点。
 
专注于视觉智能领域的人工智能公司云天励飞采取的办法是,寻找懂得跨界的行业专家、组建全方位的跨界团队。
 
“做垂直应用要横跨很多不同的领域,但这不是说几个领域的专家往一块一坐就能简单地把事情搞定的,垂直应用场景涉及到很多领域,所以需要具备跨界创新的素质。我们从研发产品到市场拓展到团队建设,全方位做跨界探索。”“千人计划”国家特聘专家、云天励飞 CEO 兼联合创始人陈宁表示。
 
云天励飞“动态人像实时搜”装置
 
针对技术型企业产品化落地的问题,陈宁已有所考虑。他认为,现阶段 AI 公司需要做的,就是为其他行业的企业提供服务,并且能够直接解决其问题。这就要求在垂直细分领域中,AI 公司必须深入到行业中去,才能捕捉到对方的痛点。基于此,云天励飞团队内部在不断引入宏观安全领域、安防领域内的专家,辅助云天励飞进行商业模式的探索,使成熟的技术尽快落地。
 
陈宁的观点与寻找中国创客导师、创新工场董事长兼 CEO 李开复不谋而合。
 
在李开复看来,在 AI 创业初期,拥有稀缺知识资源的博士就能把一个公司打造出来,而进入 AI 赋能商业时代,AI 公司还需要一个懂技术、懂产品、懂落地的商业领导。“只靠博士创业的 AI 时代已经过去。”
 
 
自动驾驶
入局者拉开身位,窗口期将关闭
人工智能在各细分场景的落地速度不同,AI 结合自动驾驶走在了前面。
 
资本和创业者早已预判到自动驾驶会开启继 PC、互联网和智能手机之后的下一个人机交互时代,李开复曾断言:“继 Windows 和谷歌之后,自动驾驶很可能成为下一阶段的操作系统。”
 
2012 年,随着美国的 Hilton 突破了深度学习在局部收敛方面的一些缺陷,在当年的 ImageNet 竞赛中,卷积神经网络以压倒性优势取得胜利,谷歌、Facebook 等科技巨头开始将这一突破应用于自动驾驶研发,自动驾驶创业大潮自此开始。
 
根据中国电动汽车百人会的统计,2015 年到 2017 年 11 月,自动驾驶相关领域投融资事件共发生 193 起,金额达 1438 亿美元。而据德国管理咨询公司罗兰贝格预测,到 2030 年,无人驾驶出租车的全球收入将高达 1.5 万亿欧元(约 1.7 万亿美元)。万亿规模的市场蛋糕也使得这一赛道入局者众。
 
中国自动驾驶入局虽晚,但发展迅速。老牌车厂、新造车势力、自动驾驶解决方案提供商、车队运营商……细数一遍,单是创业型公司,中国自动驾驶赛道上的玩家大大小小已超过 40 个。
 
在今年 3 月份科技部发布的《2017 年中国独角兽企业发展报告》中,小鹏汽车、威马汽车、蔚来汽车等涉及自动驾驶业务的新造车势力榜上有名。车和家也于近日对外公布了公司的无人驾驶战略和共享出行战略——打造专门为共享出行定制的无人驾驶 Robo-taxi。据悉,首批量产车计划于 2025 年投入商业化运营,每天为用户提供 1 亿公里的出行服务。
 
自动驾驶解决方案商方面,小马智行、景驰科技、禾多科技等“百度系”(创始团队多出身于百度无人车团队)成为最受人瞩目的新星。
 
成立于 2016 年下半年的小马智行,于 2018 年初完成 1.12 亿美元 A 轮融资,不久前,小马智行获得北京市政府颁发的自动驾驶车辆道路测试许可,成为第一家获得北京自动驾驶路测许可的初创企业。有知情人士透露,目前小马智行的估值已超过 10 亿美元,成为自动驾驶领域独角兽。
 
  
 
2017 年 9 月,景驰科技获得由启明创投领投的 5200 万美元 Pre-A 轮融资,目前正在启动新一轮融资;10 月,禾多科技获得由 IDG 资本、四维图新领投的数千万美元天使轮融资;2018 年 5 月,Roadstar.ai 获得 1.28 亿美元 A 轮融资,创下当时国内公开的初创自动驾驶公司最高融资金额……

 

 
仅从资本层面看,自动驾驶创业公司已经拉开身位,随之而来的是自动驾驶创业形势的改变。
 
“无人驾驶创业的窗口期马上就要关了。”在 L4 级别自动驾驶卡车公司图森未来 CEO 陈默看来,如果 2018 年底还没组建起一只 50 人以上的队伍,无论从资金、人才还是技术积累而言,基本就很难跟第一梯队竞争了。
 
  
 
而在当下竞位赛阶段,小马智行 CEO 彭军认为“最重要的就是抢人和抢钱。”
 
自动驾驶的特性决定了这是一门重资产的生意,小玩家跟进模仿的门槛较高。这也同时意味着,现阶段自动驾驶行业的竞争逻辑是:谁能更快找到更多的钱、集结更多顶尖人才,谁就能领跑这个赛道。
 
AI 芯片
“中国芯”井喷式发展
今年 4 月的中兴事件,也让国人意识到掌握芯片核心技术的重要性。国内一批人工智能创业公司乃至互联网巨头借势宣布进军 AI 芯片领域。
 
4 月 19 日,阿里巴巴对外透露,阿里巴巴达摩院正在研发一款神经网络芯片——Ali-NPU,将运用于图像视频分析、机器学习等 AI 推理计算;5 月 16 日,云知声发布了首款面向物联网的 AI 系列芯片 UniOne 以及第一代芯片“雨燕”;5 月 24 日,出门问问发布了国内首款已经量产的 AI 语音芯片模组“问芯”Mobvoi A1;6 月 26 日,Rokid 发布了旗下 AI 语音专用 SoC 芯片 KAMINO18……
 
6 月,AI 创业公司深鉴科技也对外宣布,其 AI 芯片听涛系列将于今年下半年面世;思必驰 CEO 高始兴几乎同一时间确认公司正在打造 AI 语音芯片,预计今年下半年流片(像流水线一样通过一系列工艺步骤制造芯片)。
 
算上已经流片的寒武纪、地平线科技、比特大陆等创业公司,以及华为、海康威视、大华、大疆等著名硬件厂商,人工智能芯片市场俨然已是一片红海。
 
即便没有中兴事件,研发 AI 专用芯片也已经被提上这些企业的日程。云知声创始人兼 CEO 黄伟曾公开表示:不做芯片,必死无疑。这一观点也得到 Rokid CEO 祝铭明的认可。
 
这是因为,人工智能的快速发展离不开三个核心要素:数据、算法和计算力。芯片相当于 AI 的汽油,为人工智能提供赖以生存的计算力。如果采购市面上现有的芯片,会大大增加这些创业公司的成本。
 
一方面,市面上现有的芯片本身售价高。比如使用在自动驾驶汽车上的英伟达 Drive PX2,公开售价 1.5 万美元。另一方面,现有能量产的多为通用芯片,功能的针对性没有那么强,考虑到通用性和修改的灵活性,在设计时需要加入很多预留模块,所以功耗会很高,换句话说,也就是电费极其贵。
 
 
“如果 Rokid 不自研芯片,现在售价 799 元的‘Rokid Me’音箱,售价至少提高到 1500 元。”祝铭明说。
 
但地平线 CEO 余凯也发出警示:“我们也要清醒认识芯片研发是项复杂工程,需要科学严谨的态度。中国芯片当自强,但也要冷静,切忌大跃进式的全民造芯。”