盛世方舟人工智慧研報：應用層市場空間大投資機會多

最近，國務院印發的《新一代人工智慧發展規劃》提到，新一代人工智慧發展分三步走的戰略目標，到2030年使中國人工智慧理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智慧創新中心。這是中國首個面向2030年的人工智慧發展規劃。

為了進一步促進人工智慧產業發展，2017年9月16日，由中共寧波市鄞州區委、寧波市鄞州區人民政府、寧波市發展和改革委員會主辦的「智匯2017」人工智慧產業發展高峰論壇暨人工智慧全球創新邀請賽啟動儀式在寧波舉行。會上，我國最大的私募股權母基金管理機構、最大的政府引導基金管理機構盛世投資傾力打造的中早期業務平台盛世方舟發布了人工智慧研究報告。

百度指數持續爬升，但人工智慧投資仍是小眾行為

人們最初聽到「人工智慧(AI)」這個詞，很可能是通過2001年美國大導演Steven Allan Spielberg執導的科幻類電影《人工智慧》。然而，「人工智慧」這個詞，其實是由是達特茅斯大學助理教授John McCarthy在1956年發明的,指展現出看似具有智能行為的硬體或者軟體。但受制於當時的計算能力，人們無法完成大規模的並行計算和並行處理，使得人工智慧未能如願智能起來。直到2006年，隨著硬體層、數據層以及演算法層等各方面技術儲備趨於成熟，Hinton教授提出「深度學習」神經網路，使得人工智慧又得以獲得突破性進展。如今，深度學習的應用使得語義識別、圖像識別的準確率大幅提升，進而促使人工智慧產業又一次進入快速發展階段。

盛世方舟認為，在看某個領域的投資熱不熱的時候，會觀察兩方面數據：一是媒體的熱度，看起來的熱度；二是資金的熱度，真金白銀的熱度。

媒體方面，從2011年至今，除了吳恩達加入百度擔任首席科學家、微軟公布「微軟小冰」人工智慧伴侶虛擬機器人、霍金警告人工智慧可能使人類滅絕、谷歌AlphaGO戰勝李世石九段這樣的熱點事件造成百度指數飆升，2016年到2017年，「人工智慧」的新聞熱度整體是成上升趨勢的。然而，如果你現在百度搜索「人工智慧」，會看到超過11萬篇相關新聞，比起 「消費升級」30萬篇、「智能製造」42萬篇、「創新金融」43萬篇。這表明「人工智慧」的媒體熱度還沒有走入廣泛大眾，只主要活躍於相關領域的小圈子。

資金方面，根據騰訊研究院的數據，人工智慧方面美國第一筆風險投資出現在1999年，2006年進入發展期，2012年為爆發期拐點。中國第一筆風險投資出現在2005年，2013年進入爆發期。從融資金額來看，目前中國在人工智慧的投資額約635億元，能佔到全球的33%，僅次於美國的51%。這說明我國相當重視在這個戰略性新興產業的布局投入，力爭在人工智慧發展潮的全球較量中，抓取未來競爭新優勢。然而，從融資數量來看，清科數據顯示，2016年發生投資案例9124筆涉及7449億元，而根據公開信息人工智慧投資案例大約僅100多起，相較仍是「小眾」行為。

專業投資機構、產業龍頭紛紛布局

根據盛世方舟觸及到的一手數據，自2016年下半年至今，前來募資的基金當中，投資領域包含「人工智慧」的基金數量佔比約為10%；包含「智能/AI/大數據/雲計算」的基金數量佔比約為24%。相比之下，覆蓋文化娛樂領域的基金佔比約為19%，覆蓋醫療領域的基金佔比約為27%，覆蓋消費領域的基金佔比約為22%。

以包含「智能/AI/大數據/雲計算」的基金為基數進行分析，除去規模待定基金和美元基金，擬募集總規模達547億元。從投資階段看，早期投資基金參與人工智慧領域的數量最多，佔比超過50%；成長期投資基金由於單只基金規模較大，規模佔比最高，超過60%。

從投資領域看，較為專註的人工智慧+垂直行業的基金數量佔比約為14%。汽車、醫療和製造相關基金數量相近，汽車產業和醫療產業投資基金規模佔比均超過40%。

通過觀察已經布局和正在募資的人工智慧相關的基金，盛世方舟把活躍的投資方分為兩類：

第一類：專業投資機構(VC&PE)，尤其中早期機構，例如真格、紅杉、IDG、創新工場等，從2012年開始布局。通常天使輪單筆投資規模在數百萬美元，偏愛海歸。這類傳統知名的VC&PE通過關注行業動向，旨在行業爆發前捕捉機會。從真格投資的項目可以看出，2014-2015年對技術層的計算機視覺與圖像、語音及自然語言處理做了較為全面的布局；2016年開始，著重對應用層進行投資，領域覆蓋醫療、無人機、消費、營銷等。

第二類：產業投資方。這裡也分為兩類,一是以BAT為首的互聯網巨頭；二是醫療、製造、汽車、消費等傳統行業的產業龍頭、上市公司。有的通過自有資金，更多方式是通過發起產業基金，參與到人工智慧的前期布局，旨在新領域佔領一席之地，或希望找到創新動力幫助完成業務升級或轉型，跟上時代步伐。

應用層存較大市場空間和投資機會

盛世方舟分析，人工智慧領域對創業者要求非常高。很多是全球頂尖高校院所學術背景較強的的技術大牛(技術層)，或出身國內產業巨頭的技術背景連續創業老司機(應用層)。同樣，對投資人的要求也非常高，需要專註該領域的投資人有一定的技術知識儲備，並能通過與技術來源(科研院所、高校)和應用產業(產業投資方或顧問)合作。

盛世方舟從接觸的1000多個人工智慧項目中，篩選出200多個進行了跟進研究，其中基礎層僅佔比1%，技術層24%，應用層75%。應用層行業上看，醫療、教育、汽車、營銷領域的項目較為突出。

盛世方舟分析，從投資機會而言，國內基礎層缺乏重大原創科研成果，基礎層投資缺乏有競爭力的技術和人才，是國家戰略應當搶奪的地盤。而技術層即將進入產業整合階段，核心在於創始團隊的技術實力和創新能力，當中存在可能性和機遇。應用層因國內巨大的人口和市場優勢，以大數據收集為基礎的醫療、教育、消費、營銷等垂直行業尚未出現人工智慧領域的行業龍頭，存在較大的市場發展空間和投資機會。

移動互聯網的快速發展，使得中國擁有全球最多的用戶和活躍的數據生產主體，但製造、交通、金融、醫療等傳統行業的發展仍然相對落後。傳統行業急需藉助人工智慧轉型升級，中國將會成為人工智慧應用的最大市場。

目前，海內外人工智慧項目仍以初創企業為主，技術層已積聚一定競爭優勢，行業垂直應用尚未完全爆發，傳統企業應藉助自身積累的數據和資源優勢，通過投資和併購提前布局人工智慧，有助於為企業自身發展注入新的活力。

盛世方舟認為，產業資本前期可以以小額投資為主，搶先完成產業鏈上下游布局；在適當的時機，可選擇併購優質標的，鞏固企業自身在人工智慧應用領域的優勢。

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