雷鋒網(wǎng)【新智造】按：在半個世紀以來，人工智能經(jīng)歷了三起三落。在最近的兩三年中，人工智能再一次火熱起來，吸引了無數(shù)的創(chuàng)業(yè)者與投資人。本文為【新智造】獨家報道的星河融快閉門路演活動，全文記錄了星河互聯(lián)人工智能事業(yè)部總經(jīng)理、合伙人劉瑋瑋在活動中對行業(yè)的深度剖析。在未來，我們將在持續(xù)關(guān)注智能時代創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)基礎上，挖掘站在資本上的投資人觀點，分享他們對于行業(yè)、市場的深刻洞見，找到值得創(chuàng)業(yè)和投資的機會。如果你是創(chuàng)業(yè)者、投資人，你想講述你的創(chuàng)投故事，可通過郵箱xinzhizao@leiphone.com或關(guān)注【新智造】公眾號聯(lián)系我們！

新智造消息，4月13日星河融快在北京上地創(chuàng)新大廈舉辦了一場閉門路演活動。融快是一家服務產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)新經(jīng)濟的創(chuàng)新型投資銀行，為金融科技、大數(shù)據(jù)、企業(yè)服務、人工智能領域的創(chuàng)業(yè)家、投資人提供投資銀行服務，包括私募融資、兼并收購、私募股權(quán)投資、早期融資平臺等，此次活動共有8家人工智能領域的創(chuàng)企和數(shù)家投資機構(gòu)參與。

在活動中星河互聯(lián)劉瑋瑋在開場時做了題為“2017，回歸創(chuàng)業(yè)規(guī)律的人工智能”的深度行業(yè)剖析，從歷史、現(xiàn)狀、問題、經(jīng)驗等幾個方面，進行了分析。

以下是劉瑋瑋演講的文字全文（附PPT），雷鋒網(wǎng)【新智造】在不更改原意的前提下，做了整理：

星河互聯(lián)劉瑋瑋演講

大家下午好。

去年10月份的時候，有一個我們跟人工智能學會做的線下活動，在會場我也做了分享，那時候的主題叫“資本寒冬下的人工智能的春天”，AI還處在比較火爆的狀態(tài)，但現(xiàn)在可能會有些改變，我們今天一起去討論一下。

2016年的人工智能發(fā)展比較迅猛，無論是從標志性的事件、巨頭的布局以及投資的數(shù)據(jù)等，都可以看到發(fā)展極其迅猛，但整體還在初期。

我們講AI領域的三起三落：從50年代起，人工智能就開始發(fā)展起來了，早期不叫“人工智能”，它有很多符合那個時代的技術(shù)屬性的稱謂，比如“人機交互、專家系統(tǒng)、模式識別、機器學習、深度學習”等等，都是人工智能所覆蓋的領域。2010年以后，以機器學習為代表的一些課題發(fā)展跟之前有什么不一樣？這是我們比較關(guān)心的。

大家看到，這是目前人工智能領域的基本架構(gòu)。底層是基礎設施，包括數(shù)據(jù)、訓練模型。中間是技術(shù)層，有算法以及各種框架，上層有在不同細分領域應用的解決方案。這個組成構(gòu)成了目前人工智能的產(chǎn)業(yè)鏈。

可以看到，實際上百分之六七十的項目都在歐美，但這個數(shù)據(jù)現(xiàn)在可能有些變化，但應該還是歐美比較多一些。從這張地理分布圖以及全球的AI項目成立的時間來看，我們推斷，中國比美國整體的AI發(fā)展，應該慢半年到一年的時間，大部分歐美的AI的項目，成立在2013年、2014年。中國在2014年、2015年的時候，也有一批AI的天使期項目創(chuàng)建起來，我們可以想到的一些項目，翻翻它的歷史應該都是那個時候甚至更早做起來的，但是那個時候他們都還不叫人工智能項目。

這是AI和各個領域的結(jié)合，比如醫(yī)療、營銷、商業(yè)智能、安全、金融、IOT等等，它基本涉及了所有我們現(xiàn)在看到的科技領域以及傳統(tǒng)行業(yè)的方方面面，我們認為AI的前景還是很廣闊的，但目前技術(shù)相對成熟的，是醫(yī)療、金融、垂直領域的智能客服、語音、安防等幾個領域。

醫(yī)療有個典型特點，它的場景和應用比較封閉，數(shù)據(jù)偏結(jié)構(gòu)化，如果拿到它的數(shù)據(jù)是很容易拿到訓練模型的，這是它的天然屬性。

還有一些開放的領域，進展就稍微慢一些。語音領域，現(xiàn)在實際上它是最有望全面落地的領域，可以從安靜環(huán)境下測試集的測試準確率來看，基本上可以達到95%，但是非安靜環(huán)境下，它的應用并不好，實際效果還是有很多的問題。還有一個問題是語意的理解，特別是對中文語意的理解，現(xiàn)在還很不成熟。

現(xiàn)在，我們在各種學術(shù)大會上可以看到很多華人的身影，同時，伴隨著這波人工智能的發(fā)展，很多科學家有了創(chuàng)業(yè)的沖動，這幾位大家都比較熟。所謂的科學家明星項目，就是團隊里有技術(shù)大牛，在頂級的期刊上有學術(shù)貢獻，在以往工作上也有很強的技術(shù)履歷，項目聚焦在某個人工智能領域。

但是，也有一些科學家明星項目，在商業(yè)路徑以及經(jīng)營方面是有不足的。團隊中過分偏重技術(shù)能力，少有創(chuàng)業(yè)和經(jīng)營人才。這類項目要小心。

前面講到了人工智能發(fā)展的火熱，但從技術(shù)發(fā)展來看，人工智能確實還處于初期。從分布的象限來看，大部分領域還剛剛開始，語音可能快一些，那么還有一些比較有潛質(zhì)的領域，比如智能機器人。從存在的項目數(shù)來講，智能機器人應該是AI里最大的一個細分領域。

從成熟度曲線來看，語音更靠前一點，然后是計算機視覺，特別是安防領域，封閉的場景，有一些孤島化分布的大量數(shù)據(jù)可以用于訓練，在這些領域它是有先發(fā)優(yōu)勢的。

剛才提到，在AI比較火熱的同時，從2016下半年到現(xiàn)在我們也看到了很多變化，這是我們基于人工智能行業(yè)的演進和大環(huán)境分析，看到的一些行業(yè)變化。

第一個變化就是IPO提速。這個變化對前沿科技領域有沒有影響？未來會有很大影響。很多新三板項目紛紛摘牌，如果你的整個項目基本面比較好，連續(xù)三年盈利，那它可能就去IPO排隊了。從數(shù)據(jù)來看，還是能看到一個IPO提速的趨勢，昨天也看到證監(jiān)會的消息，說未來將會每周有十家IPO通過審核的項目，按照這樣的速率，一年就有500多個項目。

第二個變化是國內(nèi)成長期基金募集量最大。成長期的基金，在A輪左右、商業(yè)模式得到驗證的項目今年會特別受到投資人追捧。實際上資本市場的關(guān)注點有向后移的趨勢，這是我們從數(shù)據(jù)以及平時的業(yè)務過程中感受到的。

第三個變化是在這樣一個資本大的驅(qū)動力下，AI項目慢慢也會從早期的天使期隨著時間的演進和資本的驅(qū)動力，過渡到A輪左右的趨勢，大家可以看到早期項目融資數(shù)目有降低的趨勢。

那么我們怎么看待這個問題？有很多AI的項目估值很高，甚至說整個人工智能領域，去年有比較大的泡沫，我們從數(shù)據(jù)可以看到。隨著IPO的提速、項目不斷隨著時間演進，高估值的項目后面如何發(fā)展和退出？我們可以通過A股人工智能概念上的項目，以它作為尺子，看一下它的營收、商業(yè)模式以及PE、PS，實際上你就會看到，人工智能現(xiàn)在離全面商用還是很遠的，這是一個結(jié)論。

也還遠沒有到全面盈利的階段。我們通過這個尺子去量現(xiàn)在的頭部項目，發(fā)現(xiàn)有些項目還是比較危險的，那么高的估值后邊怎么辦？誰愿意接盤？退出路徑怎么樣？這是顯而易見的一個嚴肅問題。

截止到2016年Q3的一個數(shù)據(jù)，以科大訊飛為例，全年科大訊飛營收在33億左右，然后凈利是4.9億，我們以科大迅飛作為一個縮影看行業(yè)，那么跟科大迅飛類似的某些語音公司主營業(yè)務還沒有盈利，整體還是在燒錢的狀態(tài)。那么這么高的估值，要以一個什么樣的倍數(shù)或者期望去退出？這是很核心的問題。

所以我們判斷，在IPO提速以及高估值的雙重作用下，我認為2017年會有第一撥的AI公司會有倒閉的風險，商業(yè)模式長時間未被驗證，估值又很高，后面可能就會遭遇無人接盤、無法退出的危險。

最后，分享幾個我們對于這個行業(yè)的整體觀點，這些觀點是我們基于不斷看項目，梳理各個重點領域的項目，摸索出來的一些觀點。

• 第一，算法壁壘降低

  在去年的時候，如果你有一個比較好的科學家和比較好的算法分析團隊，可能很容易拿到天使輪甚至是A輪以前的融資，這是肯定的，包括我們?nèi)ツ暌灿泻芏噙@樣的機會，當時很多項目我很猶豫，不知道它未來能長成什么樣。團隊很好，背景很好，很糾結(jié)。隨著行業(yè)演進，隨著你關(guān)注度越來越多、做得人越來越多，不斷有科學家進入這個領域，算法和壁壘一定會慢慢降低，這是規(guī)律。

• 第二，縱深能力提升

  除了算法之外，創(chuàng)業(yè)團隊需要有行業(yè)縱深能力、市場實踐能力，如果沒有這些能力，項目落地起來還是做非常困難，非常單薄，可能會面臨許多危機。

• 第三，解決需求更重要

  在落地的應用場景中，解決需求比起算法創(chuàng)新來說更為重要，需要的能力也更為全面，創(chuàng)造的價值也，更容易實現(xiàn)。所以，核心的問題是，創(chuàng)業(yè)項目的產(chǎn)品，能夠解決什么樣的需求。

• 第四，整體解決方案更有價值

  軟硬件的整體解決方案比單獨算法更具價值，硬件項目比軟件項目壁壘高一點，這是我們觀察到的一個現(xiàn)象。所以說整體解決方案是極其重要的。比如說，在行業(yè)初期，給機器人提供核心的部件，光有算法或硬件是不夠的，光提供軟件，客戶還要找硬件，光提供硬件還要找軟件。最好的能力是提供整套的軟硬件解決方案，有這個能力，還是有一些機會。

• 第五，數(shù)據(jù)資源更稀缺

  垂直領域的數(shù)據(jù)資源比單獨的算法更稀缺，能不能搞到別人搞不到的帶標記的數(shù)據(jù)訓練集，比如在醫(yī)療領域，這個對于早期訓練模型極其重要。

• 第六，To C落地還需5-10年

  人工智能將在To B領域率先落體，C端還很遙遠。只有在B端相對成熟，能夠為C端低成本解決需求的時候，C端才有落地的機會。

• 第七，機會還有很多

  在這個領域，還有有很多創(chuàng)新機會，星河互聯(lián)也在進行積極地創(chuàng)建和投資。

我總結(jié)一下，對于投資人而言，應該如何看待這樣的變化。我們對技術(shù)創(chuàng)新的項目，依然有很寬的容忍度，但是我們在評判項目的時候，一定要理性，用商業(yè)的尺子，無論是早期階段還是中期階段還是后期階段，要用商業(yè)尺子去衡量它。此外，明天的機會永遠比今天還多，不用因為沒投上一個項目而懊惱。多在一線去調(diào)研，發(fā)現(xiàn)AI的某些應用場景。

而對于AI創(chuàng)業(yè)公司來說，首先要考慮的問題是如何活下去，下面是5種生存方式：

• 尋找被并購機會

• 賣老股，產(chǎn)生現(xiàn)金流

• 多與合作伙伴一起整合解決方案，形成高壁壘

• 管控現(xiàn)金流，高效運營

• 能拿錢就拿錢，不要一味追求高估值。

總結(jié)來講，行業(yè)很光明、道路很曲折，2017如果我們用創(chuàng)業(yè)的尺子衡量現(xiàn)在的領域，可能會擠出一些泡沫，也會有一些真正有商業(yè)感覺的創(chuàng)業(yè)者出來，這是我們樂意看到的。

好，今天就分享這么多，謝謝大家。

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