PE/VC深挖人工智慧行業應用層
「人工智慧」項目無疑是當下PE/VC投資關注的熱點。有投資機構表示，目前人工智慧主流領域仍然是商用，如工業機器人、人臉識別、語音識別、無人駕駛等。而在家用方面仍有較大距離。預計未來幾年，商用人工智慧仍是主要方向。
頭部PE/VC高舉高打
伴隨著我國經濟轉型升級和國家對包括人工智慧在內的新經濟支持政策不斷出台，國內人工智慧創業和投資也在迅猛發展。
CB Insights數據顯示，2017年全球人工智慧創業公司總融資額達到了創紀錄的152億美元，中國企業佔比48%位居第一，美國排名第二，佔比38%。
德聯資本合伙人賈靜對中國證券報記者表示，國內人工智慧創業企業成立的數量從2013年起開始快速增長，到2016年新成立的企業數達到峰值，2017年有所回落。從產業鏈的角度看，因為行業落地場景的複雜性、多樣性和行業知識門檻，行業應用層的創業公司的數量遠遠高於基礎層（如AI晶元的寒武紀）和技術層（如計算機視覺領域的商湯科技）的創業公司數量。
盛世智達高級投資經理鄭必林介紹，主要體現在幾個方面：在切入形式上，頭部的人工智慧創業項目多採取高舉高打的形式，通過網羅雲集一批優秀的技術人才，吸引大額資金的加註，依託人才和資金迅速推出具備優勢的技術和產品，從而確立自身的行業地位；在技術方向上，演算法仍然是各項目比拼技術優勢的主要方向，而晶元等人工智慧硬體領域由於門檻較高，落地較為困難，故所涉及的項目較少，優質標的較為稀缺；在業務模式上，目前主流的模式仍然是To B。
「在人工智慧技術的落地行業上，目前階段上整體呈現從行業數據標準，可獲得性好、數據量大、應用環境單一的行業往數據源多樣、沒有統一標準、應用環境複雜的行業滲透的過程中，人工智慧技術和行業本身屬性強結合的特點突出。」賈靜說。
主流領域仍是商用
鄭必林介紹，公司比較看好專註於垂直行業，能夠從技術層切入，將人工智慧和具體行業應用良好結合的項目。該類項目一方面要求項目核心團隊具備較強的技術實力，另一方面核心團隊要對行業有較為深刻的理解，具備較強的落地執行能力，能夠真正將人工智慧和行業應用緊密結合，切實利用人工智慧解決行業痛點。
賈靜介紹，德聯資本在2014年前後，比較關注基礎層和技術層，但在2016年和2017年，更關注人工智慧賦能於具體行業，能切實解決實際問題的人工智慧項目：如AI和工業領域的結合的梅卡曼德，傳統的工業機器人需要專業的工程人員複雜的編程設置，使用門檻高，利用機器視覺和運動規劃的人工智慧，相當於給工業機器人長了「眼睛」和「大腦」，可以完成之前做不了的很多事情，例如無序分揀等；如AI和教育相結合的作業盒子，在作業場景積累了大量的學生的個性化的做題數據，且可以利用自適應學習和學習知識圖譜技術幫助老師更好教課，學生更好學習。
實際上，並非所有行業對人工智慧的應用都有較大突破。鄭必林表示，目前人工智慧主流領域仍然是商用，包括落地相對成熟的工業機器人、人臉識別、語音識別、無人駕駛等。而家用人工智慧除掃地機器人、殘疾輔助等少數項目外，仍然缺乏有效的應用場景，人工智慧水平距離家用仍然有較大的距離。預計未來幾年，商用人工智慧仍然是主要方向，人工智慧在商用領域的發展向好。
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文章來源「中國證券報」
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