烧了600多亿 人工智能的“商业大门”为谁开?

亿欧网 中字

“技术实力挺强,但钱烧得真猛,目前盈利模式还不清晰……”

从创业者到投资人,大家对人工智能的商业价值都持有高期望,而商业“奇点”在哪儿呢?

从2014年“人工智能”开始成为资本关注的方向,至今有超过500家投资机构,累计投入600多亿真金白银(数据来源:亿欧智库AI创投数据库)。尤其在2017年下半年之后,各细分赛道的市场竞争格局初定,投资阶段进入中后期,一些企业的融资额已经高得令人咂舌:单笔融资金额超十亿,总融资金额过百亿。

建团队、搞数据、练模型、做产品……大笔钞票烧了三四年,2018年确实该有回头钱了。亿欧智库的大体判断是,2018年将是人工智能商业落地的元年。一个显著的变化是,去年创始人还在拿数据和算法讲故事,今年则开始强调大订单与大客户。尤其是在“独角兽企业”上市发展战略的作用下,努力做营收成为AI独角兽今年的重任。

但是,这事儿没有说起来那么轻松和顺利。

最近,亿欧智库大量走访国内的AI企业与VC,为“2018中国AI商业落地100强榜单”及相关研究报告做准备。榜单和研究报告将于6月13日的“2018全球智能+新商业峰会”(点击查看详情)上公开发布。这篇文章,我们先来简单分享一些研究成果。

或平步青云,或举步维艰

人工智能在各行业的商业落地速度显然不同。从主流行业来看,金融和安防的商业化进展最快,而自动驾驶、AI芯片领域企业2019年将有不错的营收表现,医疗商业落地仍需几年。

金融领域,AI企业去年已经有了不错的营收表现。究其原因,除了金融离钱最近以外,需求驱动是关键因素。例如,金融的核心是风险控制,金融机构与平台对于更有效的风控技术方案有着迫切的需求。所以,国内一大批企业利用AI建立智能化的风控模型,并开始投入商业运营之中。

安防领域,依靠政策支持,商业落地速度较快。中国政府拿出几万亿投入公共安全、智慧城市,对AI安防企业是巨大的政策利好。据了解,去年商汤、旷视营收中的70%来自安防。当然,初创企业将直面大厂在渠道、资金、技术等各方面的压制,下文中我们会做讨论。

自动驾驶领域,目前激光雷达方向已经有不少订单,to B的自动驾驶项目陆续落地,例如港区/物流园区运输、外卖配送等。预计在2019年将有大规模的整车量产,做整车的OEM厂商会在自动驾驶时代占据主导地位。

AI芯片领域,部分企业今年将做出流片,大规模供货预计得到2019年。目前做算法模型训练的云端嵌入式芯片居多,做端上运算的(例如智能摄像头)芯片较少。寒武纪将IP卖给华为海思,商业落地速度走在前列。

医疗领域,有营收的AI企业寥寥无几。医疗是强监管的行业,尤其对于临床辅助产品,需经过药监局认证才可以推向市场。目前国内尚且没有企业拿到新一代医疗AI产品的医疗器械注册证,部分企业基于之前CAD产品审批方式获得二类器械证。此外,该类产品的商业模式不清晰,传统的软件license模式很难做大,企业和投资方正在探索新方向。

总体来看,有些行业“平步青云”,有些行业“步履维艰”。

冲收入:业务拓展+并购并表

AI独角兽企业正在筹备上市,高估值、低收入成为最大的困扰。商汤抛出了“2018年做数十亿营收”的目标,旷视计划2019年第一季度挂牌,云知声在今年1月底参加“独角兽走进深交所”路演已经率先取得先发优势……

为了冲收入,各家采取的策略基本围绕“更多业务+并购并表”。曾扬言专注做自动驾驶FPGA芯片的某企业,如今也开始进军安防等其他应用场景。部分企业业务范围覆盖近10个行业,年初至今一直在大量招聘商务/销售人员。更直接的方式,则是并购业务相似或相关的企业,做财务并表。然而,“短期催熟”对于企业而言,并不是健康的成长状态。

这里没有新的市场

人工智能,本质上是一种技术工具,它的核心价值在于帮助传统行业获得更高的生产效率,并没有真正派生出新的市场。“AI+”模式下诞生的创业企业,在商业路上难免与各行业的传统巨头狭路相逢。例如,在智慧安防领域,不论是做安防ASIC芯片,还是计算机视觉解决方案的AI企业,与3000多亿市值、不断加大AI研发投入的安防龙头企业海康威视是潜在的市场竞争关系——即使部分AI创企在尝试接触海康,争取合作,但并没有实质性的进展。

有些人会拿AI创业类比互联网创业,这是一个很有趣的话题。互联网不仅催生出了新的业态,改变了原有的市场格局,而且它在各行业的广泛渗透,为AI创造了得天独厚的数据基础。而人工智能只是为信息技术革命的发展提供了新的生产工具,搭上了互联网的快车。十五年前,大众对于“互联网创业”的普遍认知就是做网站,并视作“新动物”。而今,互联网已经成为了基础设施。五年后的人工智能或许也将成为基础设施,并融于互联网之内。未来,算法型企业将可能不复存在。

正如电力、互联网的发明,所有人都认同技术的巨大价值,但最终依靠什么赚钱,是前人走了许多弯路才探索出来的。人工智能也是如此,它作为一种“生产力”,长期对于社会进步的提升是有目共睹的,也终究会转化为商业价值。而这个寻找的过程,并非一蹴而就。

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