上半年AI燒了近200億元人民幣,錢都進了哪些公司的口袋?
文 | Holos
IT桔子最新數據統計,截止於2017年6月底,整個上半年共發生96起人工智慧領域獲投事件,涉及總金額約193億人民幣,其中包含1起上市事件。
圖中第一項「紫光集團」核心業務為處理器、晶元研發,但其1500億人民幣的超大額融資在數據統計匯總會干擾整體走向,故不在融資總額中體現
人工智慧投融資趨勢活力強於互聯網整體
據IT桔子數據,中國互聯網投融資變化趨勢顯示:在2015年下半年,國內互聯網領域投融資事件數量和金額均達到頂峰,進入2016年後,受全球經濟大環境影響,創業投資逐漸受冷,數量和金額趨勢都雙雙有所滑落。從圖中看,2016年下半年成為投融資最低谷,2017年上半年獲投事件數量仍然下落,幾起特殊的大額投資事件使得金額有所回升。
相對於整個互聯網創投的趨勢而言,人工智慧領域投融資變化趨勢雖然也受到環境影響,但投融資的活力更強,「人工智慧」在2015年下半獲投事件數量最多,2017年上半年投資金額再創新高。
2017年「人工智慧」領域的投資形勢出現了明顯的增長趨勢,大額投融資事件增多,同時資本向中後期的項目集中。
詞雲圖:人工智慧企業服務、AI+醫療等賽道收資本青睞
在2017年上半年獲投的人工智慧公司中,我們分析了這些公司的標籤信息,得到了下面這張詞雲圖。圖中出現的詞為這些獲投公司的屬性的關鍵詞,文字的大小代表了這些詞重複出現的頻率。從圖中可以直觀的看出,2017上半年解決方案類、機器人、演算法類、醫療、計算機視覺與圖像類、智能汽車等相關公司最受資本的追捧。
人工智慧創業及獲投公司多數提供整體解決方案,如多數技術類項目一樣,在發展初期選擇提供to B業務,也是一種相對最優選擇。
「演算法」是人工智慧創業獲投的重要指標,包括:深度學習、機器學習、模式識別,還有應用型技術的計算機視覺、自然語言處理、人臉識別、語音識別等。
行業應用也是產業發展的關鍵,醫療、汽車、交通、安防、金融、物流倉儲等已經成為人工智慧落地的第一梯隊行業。
「自然語言處理」投融資金額最高,「智能機器人」獲投數量最多
上半年中,今日頭條獲億級美元融資,使得「自然語言處理」一舉成為融資金額最高的子領域;「智能機器人」持續受追捧,融資數量最多,約佔總融資事件的28%。
資金的天平傾向中後期,人工智慧早期項目路在何方?
據IT桔子統計,2017上半年,融資額前五名的公司拿到了整個上半年該領域融資總額60%的資金;而拿到融資的項目中有77%為A輪之前的早期項目,同時他們所獲得的融資金額僅佔總融資額的21%。
據IT桔子觀察,2017年上半年資本的確有傾向於投資中後期項目的趨勢,相對於目前早期公司的巨大存量而言,未來一段時間,「人工智慧」有可能進入調整期。
從細分領域的發展階段看,感測器元件、激光雷達、技術平台、智能機器人等多處在初創期;計算機視覺與圖像、雲計算設備、自然語言處理、輔助駕駛等細分領域的創業投資已進入發展期。
2015、16年的時候,人工智慧公司依靠「演算法」很容易就能融到錢,這種境況在2017年已經隨風而逝。隨著技術的開源以及演算法框架的不斷增多和發展,深度學習/機器學習等一系列演算法的技術門檻在快速降低。
人工智慧產業階段性發展的瓶頸,已經從發展之初的「演算法」,向「數據資源」與「計算力資源」轉變;另外新的「場景創新」在已經迫不及待,可能帶來新突破。
數據資源:多數集中在業務成型的中後期公司,而初創人工智慧公司想要脫穎而出,就必須要更加結合實際應用場景,投資方必然對創業公司的「數據商業模式」要求更加苛刻。雖然並非沒有大數據就不能做人工智慧,但如果沒有好的數據業務模式,肯定不會被投資方所重視。
計算力資源則體現在兩個方面:
一是雲計算平台以及通用處理器/晶元計算平台巨頭公司的抗衡。這方面大公司競爭將愈演愈烈。
另一方面是面向AI成功應用的場景,來定製應用場景晶元加速器,不過這類創業公司想要突圍也並非易事,如何藉助行業的力量,如何與行業傳統巨頭抗衡與博弈將集中在2017年爆發。
場景創新:是人工智慧產業發展的不確定因素。有的應用場景已經開啟,但是技術未成熟,市場還未打開,例如無人駕駛汽車;有的新場景創新正在進行,比如無人零售店、人臉支付等。
人工智慧正在逐漸發展,逐步降低技術成本,這是一個開始很漫長,但發展起來很快的過程。在這個過程中,很多技術的成本或許可以降低到能夠接受的範圍,當技術成本與人力成本的零界點被打破,或者當技術的成本與在某個應用場景下所能承受的成本的零界點被打破,人工智慧產業將迎來不可忽視的增長。
或許以前我們只能在公共機構享受的人工智慧技術,在其逐步產業化後,有一天可以在普通家庭中實現;目前無人機噴洒農藥每畝的成本已經接近人力成本,也許就可以考慮在無人機植保方面大規模機器換人……
相信在2017年下半年,人工智慧將會上演一番又一番精彩絕倫的故事。
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