億歐智庫重磅發布：2019中國AI商業落地系列榜單

8月30日，在2019世界人工智慧大會上，億歐智庫發布了《2019中國人工智慧商業落地研究報告》，針對初創企業、成熟企業、地方城市的AI落地情況進行榜單研究，集中展現了本年度中國人工智慧的應用成果和商業進展。

8月30日，在2019世界人工智慧大會「AI進化論··人工智慧創新成果Show」分論壇，億歐智庫發布了《2019中國人工智慧商業落地研究報告》，其中包括了2019中國人工智慧商業落地初創企業100強、成熟企業60強、巨頭企業20強三份榜單，以及2019中國人工智慧落地投入度十大城市榜單，集中展現了2018-2019年中國人工智慧的階段性應用成果和商業進展。

商湯曠視領銜，榜單解讀2019中國AI初創企業落地進展

2019年，人工智慧的應用落地進一步深化，實現營收規模化增長成為諸多AI企業的主要目標。億歐智庫連續第二年推出「中國人工智慧商業落地初創企業100強榜單」，通過企業2019年預期營收這一指標來衡量人工智慧初創企業的最新商業化進展。榜單以非上市的、主營業務由人工智慧及關聯技術驅動的初創企業為樣本框，採用企業問卷調研的方法進行一對一獲取，並輔以多方驗證，形成最終榜單。

商湯科技、曠視科技、依圖科技和比特大陸（AI相關業務）在2019年的預期收入達到30億元及以上，處於人工智慧初創企業商業化進展的第一梯隊。優必選、影譜科技、明略科技和松鼠AI位列其後，預期營收分布於20-30億元這一區間。此外，榜單內還不乏近兩年成立便取得可觀營收的企業。從不同維度來看，入榜企業近八成來自北京和上海；成立時間集中分布於2014-2016年間；應用領域則以企業服務為主。

億歐智庫認為，經歷了早期在演算法技術方面的爭奪戰，依靠科研實力和商業落地兩條腿走路已成為人工智慧初創企業的共識。儘管人工智慧的各項技術在理論上具備跨領域通用的能力，但對於人力財力有限的初創企業而言，在具體場景制定客戶可理解、可執行的解決方案，才具備商業化的可能性。

需要注意的是，企業營收數字受到其所屬行業收入模式的影響，因而在不同模式企業的對比時應考慮這一差異性。此外，受調研時間、調研信息不透明、企業參與意願影響，此次榜單難免有所遺漏，歡迎業界補充指正。

企業和城市向智能化轉型，有誰處於領先位置

人工智慧與實體經濟日益融合，使得傳統行業、TMT行業也開始加速部署AI應用到企業整體運營和核心業務流程中。億歐智庫對其中業務相對成熟、營收規模較大的企業進行梳理盤點，形成了「2019中國人工智慧商業落地成熟企業60強」圖譜，並根據企業的業務屬性進行分類。

在此基礎上，億歐智庫根據實際是否有長足的AI技術研究及應用落地，2018年整體營收是否大於60億元，篩選出20家在人工智慧領域商業落地進展速度較快的巨頭企業，並依照公司簡稱的字母順序排列如下。

伴隨人工智慧領域進入應用落地的階段，此前聚集於技術密集型、資金密集型城市的AI初創企業，正逐步向經濟發達、人口密集、有廣闊AI落地場景的城市擴散。億歐智庫從人工智慧初創企業的B端客戶採購投入，和各地在公用事業（以交通、安防、醫療為主）中投入人工智慧的情況兩個維度，對城市在2019年1-8月的人工智慧商業落地進展進行評估，得出「2019中國人工智慧落地投入強度十大城市榜單」。其中，上海、北京、深圳佔據前三，廣州、重慶緊隨其後。

五大視角解讀人工智慧近況

除榜單以外，億歐智庫還從學術、投資、企業、政策、行業五個視角出發，對2018-2019年來人工智慧的發展概況予以總結。

一、學術的參與數量與範圍提升，自動工具與標準化降低科研成本

近年來人工智慧學術研究的參與度持續上升，參與範圍持續擴大。直觀表現為國際頂級人工智慧學術會議的論文提交量逐年攀升；企業更積極地投入到學術研究領域，進行論文投稿。

研究者們也愈發意識到AI普惠化的重要意義。2018年以來，NAS和AutoML等自動化工具正使AI技術變得更為簡單易用。用戶只需餵食數據，工具就能夠自行快速地搜索並創建由複雜神經網路驅動的決策功能，這使人工智慧更具場景適用性，降低了客戶使用AI及相應服務的門檻和轉換成本。

二、人工智慧創業機會收窄，滲透範圍卻不斷擴大

億歐智庫統計數據顯示，2012-2015年以來人工智慧創業企業快速增多，到2016年達到頂峰，之後熱度便迅速走低。人工智慧的創業機會逐漸收窄，AI的標籤在創投圈趨於弱化。

但與此同時，更多的企業意識到人工智慧在降本增效方面的重要作用，在業務轉型和運營管理過程中更加註重智能化。因而，廣義的人工智慧帶來的增長機會在不斷擴大，未來幾年將日益滲透於人們的日常工作生活當中。

三、人工智慧私募投資呈退潮態勢，科創板拓寬募資渠道

人工智慧在私募投資市場正呈退潮態勢。據億歐智庫統計，在2014-2017年相關投資持續高漲的背景下，2018年中國私募市場中人工智慧領域的投資事件頻數有所回落，同比2017年下跌20.7%。2019年1-5月的投資事件數量僅為2018年全年的23.7%，預計2019全年投資頻數和投資金額均將下滑。與此同時，私募投資更加集中於頭部企業和偏中後期輪次，市場對企業的估值也有所縮水。

一級市場募資難度上升，使有高額資金需求的人工智慧企業或面臨持續造血能力不足的困境。科創板開市，以註冊製取代核准制進行新股發行審核，提升了上市效率，為相關企業開闢了IPO的快速通道。

四、政策以促進人工智慧與實體經濟融合為主要導向

國家政策更加註重培育關鍵技術研發和標誌性產品服務，推動人工智慧與實體經濟深度融合。為配合《促進新一代人工智慧產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》的實施，工信部在2018年9月公布人工智慧與實體經濟深度融合創新項目名單，持續跟蹤支持，培育典型案例樹立產業創新標杆，總結經驗並加以推廣，實現行業的整體發展。

五、數據豐富度、付費意願和競爭程度是AI企業場景選擇的主要考量維度

AI初創企業需要具體落地於垂直行業實現技術成果轉化，才能確保營收帶來充沛的現金流，從而進一步擴大經營規模。在選擇應用場景時，企業一般從行業既有數據的豐富度和閉環關係、行業對AI應用的緊迫性和付費意願與市場的競爭程度等維度進行考量。在中國，政府類項目（含安防、交通等公共事業）、金融、機器人賽道是企業創業和市場投資的熱點。

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