AI行业寒冬犹在？融资规模不足巅峰时期一半，上市潮将伴随倒闭潮

“最开始对AI的期望太高了”“之前泡沫化太严重”“不要神化人工智能”，不少AI企业也开始反思。睿帆科技联合创始人王雪表示，AI现在只能解决部分问题，不能解决全部问题，她呼吁业内对AI降低期望，多一点耐心。

行业逻辑也在发生变化。“我们曾在2015年和2016年头投了很多AI算法公司，但现在已意识到这只是AI的一部分。”联想创投董事总经理王光熙表示，真正要把AI用好，需要更多智能化和数字化的能力，关键是需要找到比较强的痛点。

他表示，后面会更多投资能够真正把AI在产业里面深度落地的团队，具有复合型人才的团队。信中利资本合伙人汪栩也提到，过去投AI企业，特别关注它的技术团队有多少科学家，但现在更加关注公司有多少复合型人才，对行业理解程度有多深。

AI本质上是一种工具或一种技术，只有结合具体的行业和场景，满足降本增效等需求，才能实现商业化价值。在资本持续萎缩的过程中，越来越多的AI企业不得不尝试自己走路，开始探索更广泛的行业落地。

很多AI公司也不再做技术的“孤立者”，而是尝试结合云计算、大数据、物联网等技术，甚至做起芯片和硬件，以更好满足行业需求，如旷视科技在不久前即在物流领域一口气推出7款硬件产品。汪栩认为，这种模式的发展前景和成长性会比原来广阔得多，越来越多的公司可能不再是AI公司，但背后会有很多AI技术，这会是未来明显的趋势。

然而，残酷的现实是，AI商业化落地仍高度集中。据艾媒咨询发布的《2019年中国人工智能产业研究报告》，安防和金融是AI赋能实体经济市场份额最多的前两大领域，占比分别达到53.8%、15.8%，合计近70%。也就是说，AI在大多数行业还没有实现深度融合和落地。

同时，即便是独角兽企业，在应用落地上有相对较好的进展，但目前大多也未能摆脱亏损，如依图科技2019年扣非后依旧亏损近10亿元，云知声也同样亏损超3亿元，今年上半年仍分别亏损约4.5亿元、1.1亿元，AI芯片第一股寒武纪同期则亏损超2亿元，同比增亏达550%。

AI落地需要一定的时间，而实现商业化盈利则更加艰难，前期的技术和市场投入都需高昂的成本。王咏刚也提到，AI企业从浅滩到深海的转换，距离还非常远，一是因为目前AI还停留在相对浅层的智能和自动化技术上面，二是整个商业逻辑的迭代速度没有那么快。

如何迈向深水区？张钹教授以通信作者发出的《迈向第三代人工智能》文章指出一条技术路径。他认为，是时候把以知识驱动为主的第一代人工智能和以数据驱动为主的第二代人工智能结合起来，依靠知识、数据、算法和算力四个要素，发展第三代人工智能，国内外处于同一起跑线上会有很多机会。

王咏刚给出了一条循序渐进的路径。他表示，有两件事跟AI 相关，信息化和自动化，但现在绝大多数行业在这两块做得较浅，质量相对低，AI的使命就是帮助企业提升信息化和自动化程度。“但这首先要把企业的血脉、骨架、神经系统搭建好，做好大量的基础建设，然后高层次的技术，包括强化学习、大规模预训练模型等，才能在企业场景里发挥更高价值。”王咏刚称。

但这个过程也会是一个加速优胜劣汰的过程。目前，AI浅水区已被几家头部企业占据，面对更大的深水区，大量AI公司实际上并不具备前沿技术和商业逻辑的结合能力。

“在技术升级、模式升级和方法升级的过程中，一定会有一批新AI公司显现，当然也会有一批企业逐渐落伍淘汰。”王咏刚判断。这意味着，倒闭潮和上市潮将在AI行业同时发生。

（编辑：济源站长网）

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