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| 本文作者： 胡嘉琪TakeeWOO | 2017-09-25 11:46 |
前言：本月，騰訊研究院與IT桔子聯(lián)合發(fā)布了《2017年中美人工智能創(chuàng)投現(xiàn)狀與趨勢(shì)研究報(bào)告》，針對(duì)國(guó)內(nèi)外1000多家人工智能企業(yè)進(jìn)行了深入分析，并在報(bào)告中給出了眾多富有洞察的結(jié)論。但遺憾的是，此份報(bào)告針對(duì)國(guó)內(nèi)人工智能初創(chuàng)公司雖然作出了一定的宏觀分析，但可能限于篇幅問題，在更多的細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)維度，比如企業(yè)平均融資輪次、各路資金在整體AI產(chǎn)業(yè)鏈上投資布局等方向尚未進(jìn)行深入的數(shù)據(jù)分析，這是比較可惜的地方。因此，本文產(chǎn)生了從IT桔子爬取國(guó)內(nèi)所有人工智能初創(chuàng)企業(yè)數(shù)據(jù)，繼續(xù)挖掘其中更深入的產(chǎn)業(yè)特征的想法。本文基于從IT桔子爬取的國(guó)內(nèi)人工智能初創(chuàng)企業(yè)數(shù)據(jù)，在AI初創(chuàng)公司產(chǎn)業(yè)鏈分布、融投資事件、投資機(jī)構(gòu)風(fēng)格與產(chǎn)業(yè)鏈布局等維度進(jìn)行深入分析。
本文使用到的數(shù)據(jù)，來自于通過爬蟲獲取的IT桔子截止到2017年9月國(guó)內(nèi)所有人工智能領(lǐng)域的初創(chuàng)公司基本信息與投資事件數(shù)據(jù)，包括公司信息、獲投時(shí)間、輪次、投資金額和投資方等等，需要說明的是，本文數(shù)據(jù)中剔除了阿里、百度、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)巨頭，以及帶有人工智能概念的上市公司，以免他們對(duì)整體數(shù)據(jù)的分布產(chǎn)生影響，本文研究范圍主要圍繞國(guó)內(nèi)591家AI初創(chuàng)企業(yè)開展。
通過分析目前國(guó)內(nèi)所有AI產(chǎn)業(yè)初創(chuàng)公司的產(chǎn)業(yè)鏈分布，了解當(dāng)前的AI產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，并鳥瞰其中的融投資熱點(diǎn)。同時(shí)再以投資方視角，分析各家投資機(jī)構(gòu)在AI產(chǎn)業(yè)鏈的布局和風(fēng)格，并統(tǒng)計(jì)一下從Google、微軟亞洲研究院、BAT等巨頭出來的科學(xué)家們所創(chuàng)辦的AI公司當(dāng)前情況，從數(shù)據(jù)角度形成對(duì)整體AI產(chǎn)業(yè)的新認(rèn)知。
由于產(chǎn)業(yè)鏈模型涉及到了如何對(duì)這591家國(guó)內(nèi)人工智能企業(yè)進(jìn)行領(lǐng)域分類，需要重視對(duì)待。而本文并未完全采用《2017年中美人工智能創(chuàng)投現(xiàn)狀與趨勢(shì)研究報(bào)告》中對(duì)人工智能企業(yè)的分類方法，因?yàn)樵摲诸惪赡軙?huì)存在一點(diǎn)小問題。本文特意提出以下人工智能產(chǎn)業(yè)鏈模型，對(duì)這591家企業(yè)進(jìn)行領(lǐng)域分類：
整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)鏈通過三個(gè)層級(jí)將從業(yè)的公司分為了20個(gè)子類，簡(jiǎn)要說明如下：
基礎(chǔ)層為整體產(chǎn)業(yè)提供算力，其中硬件部分包括芯片、傳感器與中間件。芯片領(lǐng)域典型公司如寒武紀(jì)、深鑒科技，從事包括GPU、FPGA及ASIC等各類AI芯片的研發(fā)設(shè)計(jì)，由于技術(shù)門檻過高、投資周期長(zhǎng)，目前國(guó)內(nèi)僅有極少部分具備足夠技術(shù)積累的初創(chuàng)企業(yè)參與其中。而計(jì)算能力平臺(tái)以云計(jì)算為整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)鏈提供算力，除了3A（AWS、Azure、阿里云）外，國(guó)內(nèi)典型的初創(chuàng)公司有如七牛云、青云，由于深度學(xué)習(xí)的持續(xù)火爆讓全球AI產(chǎn)業(yè)普遍面臨算力瓶頸，未來預(yù)期將有更多參與者進(jìn)入計(jì)算能力平臺(tái)這一領(lǐng)域。
技術(shù)層主要為整體產(chǎn)業(yè)鏈提供通用AI技術(shù)能力。其中感知層包括計(jì)算機(jī)視覺和語言識(shí)別兩項(xiàng)重要的機(jī)器感知任務(wù)，由于這兩項(xiàng)技術(shù)由于相對(duì)成熟，目前有大量的初創(chuàng)公司選擇了這兩個(gè)領(lǐng)域，如計(jì)算機(jī)視覺云集了商湯科技、曠視科技、云從科技等大量獨(dú)角獸；而認(rèn)知層定位為“機(jī)器大腦”，包括知識(shí)圖譜/語義分析，以及智能問答/虛擬助手兩個(gè)核心領(lǐng)域，頂部的平臺(tái)層則以通用技術(shù)應(yīng)用平臺(tái)的形式提供深度學(xué)習(xí)、模式識(shí)別等技術(shù)應(yīng)用服務(wù)，對(duì)接應(yīng)用層。
應(yīng)用層按照對(duì)象不同，可分為消費(fèi)級(jí)終端應(yīng)用以及行業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用兩部分。消費(fèi)級(jí)終端包括智能機(jī)器人、智能無人機(jī)以及智能硬件三個(gè)方向，其中智能硬件領(lǐng)域從業(yè)公司包括如Rokid等智能音箱玩家，致力于消費(fèi)級(jí)硬件的智能化。場(chǎng)景應(yīng)用部分對(duì)接各類外部行業(yè)的AI應(yīng)用場(chǎng)景，比如智慧醫(yī)療、智慧金融等。
最后需要說明的是，深耕AI行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的公司往往也具備了技術(shù)層的一些核心技術(shù)能力，比如雅森科技等醫(yī)學(xué)影像公司使用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)心臟、肺、腎等醫(yī)療影像進(jìn)行模式分析，幫助提高重要疾病診斷的正確性。這類公司顯然定位是“技術(shù)的行業(yè)探索者”，因此我們不能認(rèn)為它們是計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)公司，而需要?dú)w類到智慧醫(yī)療領(lǐng)域之中。因此這里涉及到一家公司產(chǎn)業(yè)鏈定位分類的多義性，本文的原則是，凡是深耕行業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用的公司，都傾向于歸類到對(duì)應(yīng)的應(yīng)用層領(lǐng)域之中。
本文對(duì)爬取自IT桔子的1158家AI初創(chuàng)公司數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、篩選及轉(zhuǎn)換后，對(duì)最終剩下的591家公司根據(jù)上述的AI產(chǎn)業(yè)鏈分類標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行了領(lǐng)域分類。不得不說在復(fù)現(xiàn)這項(xiàng)關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)的過程中，需要花費(fèi)了不少精力去對(duì)每家公司的業(yè)務(wù)進(jìn)行觀察判斷，但整個(gè)過程結(jié)束后，會(huì)對(duì)整體國(guó)內(nèi)AI產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀產(chǎn)生更深刻的理解，最終統(tǒng)計(jì)結(jié)果如下圖所示。目前智能機(jī)器人是AI產(chǎn)業(yè)中最為熱門的領(lǐng)域，初創(chuàng)公司數(shù)量達(dá)到了105家，隨后是通用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)（70家），包括了各類人臉識(shí)別、圖像處理以及視頻監(jiān)控等技術(shù)領(lǐng)域細(xì)類。與智能機(jī)器人類似，目前國(guó)內(nèi)有45家初創(chuàng)公司扎堆在智能無人機(jī)的創(chuàng)業(yè)大潮中，而在自動(dòng)駕駛/ADAS方面，目前有超過30家公司進(jìn)入了這一領(lǐng)域，而目前百度已經(jīng)逐步開放其Apollo自動(dòng)駕駛平臺(tái)（目前已開放到1.5版本），類似平臺(tái)的開放將大大降低初創(chuàng)公司在自動(dòng)駕駛方面的研發(fā)難度，預(yù)期以后或許有更多的初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)進(jìn)入自動(dòng)駕駛的風(fēng)口上。 
由于智能投顧、大數(shù)據(jù)風(fēng)控、生物識(shí)別等技術(shù)在金融領(lǐng)域持續(xù)發(fā)酵，目前涌現(xiàn)了一批專注智能投顧和金融風(fēng)控等智慧金融應(yīng)用的初創(chuàng)企業(yè)。如在今年8月，專注于海外市場(chǎng)智能投顧的海鯨金融獲得了1100萬美元的A輪融資；4月由前百度 “七劍客”之一郭眈創(chuàng)辦的智能投研平臺(tái)鼎復(fù)數(shù)據(jù)也獲得了超過8000萬人民幣A輪融資。
在行業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用領(lǐng)域，智慧醫(yī)療是另外一個(gè)主要戰(zhàn)場(chǎng)。得益于CNN的深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域帶來的革命，產(chǎn)生了一批專注于醫(yī)學(xué)影像AI分析的初創(chuàng)公司（據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，約為25家），但不同于人臉識(shí)別等其他計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用，醫(yī)學(xué)影像臨床分析是實(shí)證性很強(qiáng)的領(lǐng)域，AI醫(yī)學(xué)影像分析距離實(shí)際的落地應(yīng)用恐怕還有很長(zhǎng)一段的臨床驗(yàn)證過程。另外高質(zhì)量的醫(yī)學(xué)影像標(biāo)注數(shù)據(jù)同樣也是一項(xiàng)考驗(yàn)，這個(gè)領(lǐng)域往后的發(fā)展還有待觀察。
與上述聚焦AI熱點(diǎn)不同的是，目前還有一批低調(diào)深耕知識(shí)圖譜/語義分析技術(shù)的初創(chuàng)公司，其中知名度較高公司的是被羅永浩在去年錘子發(fā)布會(huì)上致謝的三角獸科技，其為Smartisan OS 3.0提供了語義分析技術(shù)。語義分析技術(shù)在自然語言理解（NLU）層面將語言轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器能理解并推理的數(shù)據(jù)，而知識(shí)圖譜粗略來說，則是更泛化地試圖將各行業(yè)存量的結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)槟茏寵C(jī)器理解的知識(shí)，成為AI應(yīng)用的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。比如在金融領(lǐng)域，通過知識(shí)圖譜技術(shù)將上市公司年報(bào)轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器可讀的數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)年報(bào)自動(dòng)摘要、財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)自動(dòng)審計(jì)等應(yīng)用。又如阿里建立了淘寶海量商品的知識(shí)圖譜，使用知識(shí)圖譜推理引擎技術(shù)自動(dòng)識(shí)別各類商品的侵權(quán)、假貨行為。深耕知識(shí)圖譜的AI初創(chuàng)公司典型如文因互聯(lián)、明略數(shù)據(jù)等。
在591家國(guó)內(nèi)AI初創(chuàng)公司中，有75%比例（436家）目前處于B輪融資及之前，其中有236家目前獲得A輪融資，其次是天使輪，目前有92家AI初創(chuàng)公司處于天使輪階段。在獲投時(shí)間上，2014、2015、2016、2017四年間每年AI領(lǐng)域融資事件數(shù)量分別為113起、241起、262起以及163起（截止到2017年9月），而從天使輪上看，2017年截止到9月僅有26起天使輪融資（相比15、16兩年數(shù)據(jù)為89起、69起），可見AI領(lǐng)域融資事件在2017年逐漸回落，這個(gè)趨勢(shì)在天使輪融資上尤其明顯。這一方面反映了目前優(yōu)質(zhì)的AI項(xiàng)目已經(jīng)逐漸變得稀缺，另一方面在經(jīng)歷了15、16兩年融資狂熱后，整體市場(chǎng)慢慢回歸理性。
從產(chǎn)業(yè)鏈各領(lǐng)域的實(shí)際融資金額上看，截止到2017年9月目前自動(dòng)駕駛/ADAS領(lǐng)域AI初創(chuàng)公司獲得了最多的累計(jì)融資，融資總額高達(dá)162億元人民幣；云計(jì)算等計(jì)算能力平臺(tái)領(lǐng)域位居第二，獲得了累計(jì)128億人民幣的融資，雖然在公司數(shù)量上，計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的初創(chuàng)公司不如智能機(jī)器人（分為為70家和105家），但領(lǐng)域總?cè)谫Y額方面，計(jì)算機(jī)視覺略多于智能機(jī)器人（主要得益于商湯科技的4.1億美元B輪）。自動(dòng)駕駛、計(jì)算能力平臺(tái)、計(jì)算機(jī)視覺及智能機(jī)器人這四個(gè)領(lǐng)域的初創(chuàng)公司幾乎瓜分了大半的AI行業(yè)融資。比較意外的是雖然智能無人機(jī)的初創(chuàng)公司數(shù)量很多，但總體融資份額卻不高，這和大疆一家獨(dú)大的產(chǎn)業(yè)格局有關(guān)，其他無人機(jī)領(lǐng)域的初創(chuàng)公司僅能在某些細(xì)分市場(chǎng)上謀求差異化經(jīng)營(yíng)。
2016~2017人工智能領(lǐng)域10大融資事件——本文統(tǒng)計(jì)了2016年至今AI領(lǐng)域的所有融資事件中，單輪融資金額最高的10大融資事件。排首位的是去年獲得6億美元戰(zhàn)略投資的智車優(yōu)行，今年獲得4.1億美元B輪融資的商湯科技排在次席，出門問問的1.8億美元D輪融資位列第三。4~10位分別由3家智能機(jī)器人獨(dú)角獸、兩家云平臺(tái)、阿里系Face++以及為華為麒麟970提供了深度學(xué)習(xí)芯片IP的寒武紀(jì)科技所瓜分。
（注：金額相同者按總?cè)谫Y額排序）
在這場(chǎng)AI創(chuàng)投的浪潮中，我們看到了各路資本近三年紛紛小步快跑進(jìn)入。真格基金位居AI產(chǎn)業(yè)風(fēng)投的榜首，共計(jì)在各家AI初創(chuàng)公司投資的37輪。而IDG資本和創(chuàng)新工場(chǎng)位列第二和第三，人工智能產(chǎn)業(yè)投資方Top 10情況如下表所示。在這10家Top 10的投資機(jī)構(gòu)中，有88.5%的投資輪次為領(lǐng)投，反映了其在這輪AI浪潮中核心資金推動(dòng)者的角色。
在其余前30位的AI產(chǎn)業(yè)投資方，我們了聯(lián)想、高通和京東的身影，All in人工智能的聯(lián)想在AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)投中不乏大動(dòng)作，相繼投了寒武紀(jì)、Face++、蔚來汽車、水滴科技等AI公司，旗下聯(lián)想之星累計(jì)在AI領(lǐng)域投資了11輪。京東的AI產(chǎn)業(yè)投資組合也非常聚焦，除了ChinaScope數(shù)庫(kù)這家金融大數(shù)據(jù)公司外，其余均是智能汽車/智能硬件相關(guān)。包括蔚來汽車、智行者科技及樂駕科技3家智能汽車/ADAS公司，以及智造未來機(jī)器人等硬件領(lǐng)域公司。另外，與Top 10機(jī)構(gòu)不同的是，在Top 30榜單中其余機(jī)構(gòu)中跟投的比例非常高，與Top 10機(jī)構(gòu)形成了鮮明的對(duì)比。 
最后，在AI產(chǎn)業(yè)投資方統(tǒng)計(jì)過程中，我們發(fā)現(xiàn)也不乏個(gè)人投資者的身影，于是對(duì)參與了AI初創(chuàng)公司股權(quán)投資的個(gè)人投資者做了簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)。排行第一的是現(xiàn)熊貓資本合伙人毛圣博，另外兩位投資人鄺子平和茹海波分別投了4家AI初創(chuàng)公司，其余個(gè)人投資人的投資公司數(shù)量均在2家或以下。當(dāng)然這些投資人均以跟投的方式參與到各家AI初創(chuàng)公司的投資輪次之中，因此累計(jì)的投資金額僅能作一個(gè)參考。
本節(jié)，我們來看看上述人工智能產(chǎn)業(yè)投資Top 10榜單中的十家機(jī)構(gòu)，在整體AI產(chǎn)業(yè)鏈的布局情況。為了便于展示，本文選擇包括智能機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺、智能無人機(jī)、自動(dòng)駕駛/ADAS、問答/客服/虛擬助手、應(yīng)用平臺(tái)、智慧金融、計(jì)算能力平臺(tái)、語言分析/知識(shí)圖譜、語音識(shí)別技術(shù)以及智慧醫(yī)療等上述10家機(jī)構(gòu)中任一家實(shí)現(xiàn)了布局的17個(gè)領(lǐng)域，制作了以下可視化圖表去展示這十家機(jī)構(gòu)的AI產(chǎn)業(yè)鏈布局。
通過這張圖表我們可以粗略看到，真格基金、IDG資本等前5位的機(jī)構(gòu)大體上覆蓋了大部分AI產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)，但每家機(jī)構(gòu)略有自己的投資偏好。如真格基金和IDG資本分別投了最多的無人機(jī)和智能機(jī)器人標(biāo)的，在整體AI產(chǎn)業(yè)鏈上投資組合最為平均的是創(chuàng)新工場(chǎng)和紅杉資本中國(guó)?？v向來看，計(jì)算機(jī)視覺幾乎成為了每家機(jī)構(gòu)的比選項(xiàng)，這點(diǎn)得益于CNN等深度學(xué)習(xí)技術(shù)為計(jì)算機(jī)視覺帶來了革命，幫助CV在眾多場(chǎng)景的識(shí)別率都上了一個(gè)新的臺(tái)階，也是多數(shù)創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)最常選擇的項(xiàng)目領(lǐng)域。但技術(shù)成熟度和商業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景歸根到底還是有一層窗戶，接下來這些獲得了重金投入的計(jì)算機(jī)視覺初創(chuàng)公司何去何從，關(guān)鍵還是要看怎樣切入更多的商業(yè)化應(yīng)用場(chǎng)景之中，并非都扎堆人臉識(shí)別之中引發(fā)了踩踏，或者智能修圖等天花板較低的應(yīng)用。
接下來我們看看來自于BAT、 Google以及微軟5家巨頭的AI創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)目前發(fā)展情況。首先作為最著名的兩所人工智能領(lǐng)域“黃埔軍校”，Google和百度均有大量的杰出科學(xué)家離開創(chuàng)辦了自己的AI公司，如前Google明星科學(xué)家李飛飛創(chuàng)辦了獨(dú)角獸公司出門問問，百度方面除吳恩達(dá)以外，三位百度深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室核心人物余凱、黃暢及余鐵男離開創(chuàng)辦了地平線機(jī)器人；百度無人駕駛事業(yè)部總經(jīng)理王勁與首席科學(xué)家韓旭創(chuàng)辦了景馳科技。 
在各系團(tuán)隊(duì)獲投金額方面，得益于出門問問、品友互動(dòng)等獨(dú)角獸的估值，Google系列第一；百度系隨著陸奇對(duì)于百度AI方向的調(diào)整與資源整合，相繼流失了大量的優(yōu)秀科學(xué)家與技術(shù)大牛，這些人絕大多數(shù)在這次AI創(chuàng)投浪潮中創(chuàng)辦了自己的AI公司，這些百度系公司相繼獲得了超過30億元人民幣的融資。來自于微軟及微軟亞洲研究院科學(xué)家團(tuán)隊(duì)的初創(chuàng)公司位列第三，但融資金額不足百度系的一半，領(lǐng)軍公司為小魚在家、億航智能和自動(dòng)駕駛公司Momenta；阿里系憑借兩家領(lǐng)軍公司Face++依圖科技及Rokid的估值排在第四，排在最后的是騰訊系。
通過對(duì)爬取至IT桔子的國(guó)內(nèi)AI初創(chuàng)公司的數(shù)據(jù)分析，我們可以看到年整體AI領(lǐng)域的融資節(jié)奏已經(jīng)逐漸降溫，2017年AI領(lǐng)域的融資事件相比去年同期下滑明顯，也反映了目前優(yōu)質(zhì)的AI項(xiàng)目已經(jīng)逐漸變得稀缺。同時(shí)，自從2015年開始隨著AI熱潮的興起，一大批來自于Google、微軟亞洲研究院、百度等AI弄潮兒的優(yōu)秀科學(xué)家離開他們崗位，紛紛創(chuàng)辦了自己的AI初創(chuàng)公司。這些優(yōu)秀科學(xué)家憑借自身多年的技術(shù)積累優(yōu)勢(shì)，大多投身于通用AI技術(shù)的創(chuàng)業(yè)之中，所創(chuàng)辦的公司幾乎占領(lǐng)了整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)鏈技術(shù)層的各個(gè)細(xì)分領(lǐng)域，其中計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域顯得尤其擁擠。因此，未來新的初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)要進(jìn)入純粹的AI通用技術(shù)層領(lǐng)域，難度將會(huì)越來越大，尤其優(yōu)秀科學(xué)家這項(xiàng)資源本身就是極其稀缺的。
因此，通過數(shù)據(jù)我們也看到了一個(gè)接近紡錘體的產(chǎn)業(yè)形態(tài)，大多數(shù)AI初創(chuàng)企業(yè)集中于通用AI技術(shù)以及成為了投資熱點(diǎn)的消費(fèi)級(jí)終端（智能機(jī)器人、無人機(jī)、智能硬件）上。行業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用方面雖然公司的絕對(duì)數(shù)量不少但過度集中于自動(dòng)駕駛、智慧醫(yī)療和智慧金融上面，三者占了場(chǎng)景應(yīng)用層65%的企業(yè)數(shù)量，融資金額更是占絕對(duì)多數(shù)。這反映了當(dāng)前AI產(chǎn)業(yè)所面臨的一個(gè)事實(shí)——在本輪AI創(chuàng)業(yè)浪潮之中，優(yōu)秀資源（科學(xué)家、資金）集中在通用AI技術(shù)上，當(dāng)然扎根技術(shù)在AI產(chǎn)業(yè)尚未成熟的今天是無可厚非的事情，但風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)在于通用AI技術(shù)的成果是否能轉(zhuǎn)化為商業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，而非實(shí)驗(yàn)室式科研成果，這對(duì)于每一家拿到了大融資的通用AI技術(shù)初創(chuàng)公司均是逃離不了的考驗(yàn)。
目前這波AI浪潮的興起，其本質(zhì)原因是孜孜不倦積累30多年的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的集中爆發(fā)，而深度學(xué)習(xí)的這波勢(shì)能當(dāng)前基本已經(jīng)消耗殆盡。連深度學(xué)習(xí)之父Geoffrey Hinton最近也公開號(hào)召摒棄現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)（主要是BP、CNN）范式，重新奮力向前尋找全新的道路，也許Hinton的表態(tài)預(yù)示著AI產(chǎn)業(yè)將會(huì)進(jìn)入一段調(diào)整期。
而今后隨著AI技術(shù)應(yīng)用平臺(tái)的成熟（比如百度Apollo自動(dòng)駕駛平臺(tái)），以及異構(gòu)計(jì)算云服務(wù)的興起，場(chǎng)景應(yīng)用端的進(jìn)入門檻將會(huì)越來越低。比如在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，過去需要長(zhǎng)時(shí)間數(shù)億美元研究才能達(dá)到的成果，今后使用Apollo等無人駕駛解決方案開發(fā)平臺(tái)在短時(shí)間內(nèi)就能達(dá)到類似的水平。未來AI新一輪的爆發(fā)將會(huì)集中在場(chǎng)景應(yīng)用上，畢竟場(chǎng)景應(yīng)用是AI走向商業(yè)化的最重要窗口，屆時(shí)技術(shù)、算法都不會(huì)成為核心壁壘，目前單靠技術(shù)就能夠拿到不菲融資的情況恐怕以后再也不會(huì)出現(xiàn)了。單純的AI技術(shù)服務(wù)商在未來難以有大作為。目前聚焦通用AI技術(shù)的初創(chuàng)公司，未來均需要向場(chǎng)景的運(yùn)營(yíng)方轉(zhuǎn)變，找到厚實(shí)的落地點(diǎn)并圍繞場(chǎng)景數(shù)據(jù)、服務(wù)價(jià)值開展深耕。
雷鋒網(wǎng)按：本文作者胡嘉琪，雷鋒網(wǎng)專欄文章。
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