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泡沫隐现,投资人吐槽伪人工智能占到95%,看300个AI项目只有5个能投

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3月的第一天,科技圈发生两件大事。一是百度通过内部邮件宣布,成立智能驾驶事业群组(IDG),由百度“二号人物”、集团总裁兼COO陆奇担任总经理。二是,三星正式公布去年底收购的人工智能初创公司Viv Labs价格为2.15亿美元。

两家巨头在同一天不约而同向外界宣布押注人工智能(Artificial Intelligence,英文缩写为AI)的野心,正是当今人工智能浪潮一个强有力的注脚。

一个半月之前,百度的“李厂长”将陆奇收至麾下,一系列围绕AI的战略徐徐展开。两周前的2月16日,百度宣布全资收购成立仅仅两年的渡鸦科技,成为百度人工智能生态的一个部分。 

正如百度昨日在内部通告中所说:“无人驾驶、智慧出行、高精地图、车联网,是人工智能时代下推动传统产业升级的重要力量,也是百度战略业务和核心能力的重要组成。”百度希望在人工智能的时代,通过技术改变世界。

巨头之外,创业公司显然也成为这轮AI热中不可忽视的一股力量。越来越多的创业公司正在成为第三次人工智能浪潮中的佼佼者,资本的助推在其中扮演了重要角色。但与此同时,也出现了不少伪人工智能。

一年前,AI还叫黑科技

尽管整个2016年中国的创投市场都在资本寒冬论的阴霾中蔓延,“大器晚成”的AI领域在2016年可谓独领风骚。清科数据显示,2016年,人工智能融资事件就有73起,资金规模超过15亿元。

要知道在去年“阿法狗”成为全球网红之前,无论是在中国还是国际市场,人工智能都没有被投资机构列入一个专门的类别予以重点布局。

“2013年我们就投资了Face++,现在大家都说他们是优秀的人工智能创业公司,但直到2016年我们才要把Face++归到人工智能分组里,在此之前一直是分在企业应用组里面。”创新工场高级投资经理陈俊峰对寻找中国创客记者说道。

通过清科数据库的融资信息也可以看出,2016年之前,尽管有一些人工智能标签的项目,但是数量很少,更多的机构会使用高新科技、前沿科技、黑科技等这样的名称来分类。

这与人工智能技术的突破有很大关系。此前人工智能曾经历两次浪潮,但在科学家和从业者的实践中发现,当时的技术水平只能应用到很简单的任务中 ,稍微超出范围就无法应对,人工智能始终没有走进大众视野。

“目前,人工智能领域的一些底层技术和基础算法已经非常成熟了,最新这一波人工智能的浪潮跟前两次相比有质的提升。”美国中经合集团副总裁王帅这样告诉记者。

而让人工智能成为投资人新领域的原因,非2016年3月一场获得全世界关注的围棋人机大战莫属。AlphaGo以4:1的成绩战胜了韩国名将李世石九段,这一应用层面的飞跃不仅让全世界震惊,也让神经科学和深度学习等人工智能(AI)概念进入公众视野。

(阿法狗李世石围棋大战)

2016年2月,Face++创始人兼CEO印奇应邀探访硅谷,在斯坦福大学分享关于中国这一波人工智能浪潮中的亮点与不同。印奇介绍说,公司成立的2011年,正值移动互联网、社交网络热潮,而人工智能这个概念不论是在中国还是全球来说都极为冷门,即使跟很多公司的合作也是相关技术合作,不会太多地提及人工智能概念。

搭上Alpha Go的顺风车后,Face++不仅成为很多AI创业的榜样、收获大量的合作伙伴,更成为投资人争抢的对象,现估值高达20亿美元。

随着AI热潮迅速席卷全球,各行各业开始思考如何与人工智能相结合。作为市场敏锐度更高的资本市场,纷纷把目光投向AI领域的创业,伴随着资本和创业者的涌入,人工智能的第三波浪潮正席卷而来。

陈俊峰说,“可以说是Alpha Go让投资圈在这个领域做到了统一,人工智能投资也可以说是2016年才出现的,包括硅谷在内。”

161家投资机构扎堆布局AI

“其实从去年底开始,投资圈里大家见面都会谈AI,几乎每家机构都说会关注AI创业项目,甚至一些原来专门看文娱等领域的机构,不管这个市场能否孕育出下一个BAT,最起码资本都涌向了这里。”一位投资人这样感慨说。

Alpha Go带来的人机大战后,2016年5月底,发改委、科技部、工信部和网信办联合印发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》,《方案》提出,到2018年,中国将基本建立人工智能产业体系、创新服务体系和标准化体系,培育若干全球领先的人工智能骨干企业,形成千亿级的人工智能市场应用规模。

在概念的火爆和政策的加持下,人工智能创业已经成为了国内创投市场的主流,成了名副其实的风口行业。

一向看好人工智能的李开复,很快将这种倾向性体现在了创新工场的布局上。2016年年中,一个由7个人组成的人工智能投资小组成立,专注看国内外人工智能项目。

2017年1月10日,创新工场宣布成立“人工智能工程院”,李开复亲任院长。

创新工场在过去几年已经投资了超过30家直接利用人工智能技术创造商业价值的创业公司,而研究院的成立也是旨在为了更好地帮助人工智能领域的创业者。

著名天使投资人徐小平也不甘袖手旁观。2016年8月,真格基金宣布正式聘请北京航空航天大学教授、科学家王田苗担任其科技顾问,后者是国内机器人领域的领军人物。

“随着这个领域的兴起,有太多优秀的人和团队值得投资了”,真格基金投资经理尹乐说,目前已经累计投资超过20个人工智能项目,有近一半的项目是2016年投资的。

尽管真格基金的投资策略一直是先看人再看项目,但她相信接下来人工智能的项目会更多。

2016年10月,松禾资本旗下的松禾创新孵化器在深圳开门营业,希望用“创投机构+孵化器”模式聚焦在人工智能与生命科学领域的项目孵化。松禾资本创始合伙人厉伟表示:“人工智能的兴起,可以将制造转化为智造,通过智慧制造的方法,抵消劳动力成本上升等问题,人工智能的发展比较快速,这会让更多工业制造留在中国。” 

“GGV一直积极地在前沿科技领域投资,我们看好人工智能在机器人、智能出行以及空间探索领域的发展方向。但我们也需要认识到,目前这一领域的商业应用还在从1到1.5的渐进之中,需要资本的耐心和长期投入。”GGV纪源资本管理合伙人李宏玮这样说。
清科统计数据显示,截至2017年2月中旬,近5年内共有161家投资机构完成了217起人工智能领域的融资事件,而超过一半的机构都是在这两年投资的相关项目。

“其实投资市场是有主题的,比如前几年的电商、O2O到去年的企业服务,2017年的主题就是人工智能,这也是几乎所有机构都在投资或表示要投资这个领域的原因。”尹乐这样告诉新京报记者。

创业项目估值水涨船高

在王帅看来,人工智能按照技术的发展可以分为三个阶段,这也是现在机构判断一个AI项目的依据。第一个阶段是能存会算,比如把大数据存储并运用起来,它是人工智能的一个基础;第二个阶段是能感知,包括计算机视觉、语音语义的识别等感知能力;第三个是能决策,因为想要做好人工智能,就是如何更好地实现模拟人的行为、思考、判断。 

AlphaGo在去年和今年的两次人机围棋博弈中碾压人类的表现,让人们看到人工智能的分析决策能力。机构随之而来的追捧,让创业项目的估值水涨船高。

“AlphaGo之后,我们从3月份开始融资,4月份(估值)可以加一亿美金,5月份可以再加一亿美金,6月份可以再加一亿美金上去。我什么都没干就可以这样。”2016年一次人工智能主题的演讲中,依图科技联合创始人兼CEO朱珑说道。

这家主攻人工智能图像识别的公司成立于2012年,应用场景包括安防、智慧城市、健康医疗等领域。朱珑曾在加州大学洛杉矶分校攻读计算机专业博士学位,当时的老师是被誉为全球计算机视觉领域“教父”的Alan Yuille。

“相比于其他领域,AI领域的创业项目背后都有一个优秀的团队,估值一般会更高,他们一旦成熟运作起来带来的价值会更高,所以值得更高的估值。”华登国际投资总监苏东这样告诉记者。

极客帮创投的创始人蒋涛说,很多AI领域的顶尖技术专家如果出来创业,成功的概率会高一些,但是这个领域真正的好项目之所以这么贵,就是因为掌握深度学习技术的人才数量太少。

通过对投资项目的梳理,王帅发现,公司最后选择投资的人工智能项目,创始团队成员基本都是博士以及以上的教育背景,而且基本有着多年大公司或者科研的经历。

“但即便有着高门槛、高水准,也不一定能够成功,创业者和资本想进入这个行业都应该理性再理性。”王帅说,“如果没有海量的数据做支撑,任何一个AI项目都不能成功。”王帅说。

所谓成功需要天时地利人和。除了优秀的团队、海量的数据,应用场景的挖掘关系着人工智能的发展。

陈俊峰表示,AI行业除了需要争夺专业人才外,更需要找到能影响和改变未来的商业机会,“如何用AI技术让生活更加方便,让传统行业因为AI带来极大的突破,除了懂技术,更需要了解真实的场景需求,这也是AI项目能否做好的关键。”

线性资本王淮也表示,作为投资人更关注实际应用场景的结合,AI技术到产品,产品变成商品,最终消费者愿意买单才是成功的前提。

投资人吐槽遇到了假AI

“如果要说AI投资有泡沫的话,我觉得是那些为了融资而标榜自己是人工智能公司,但这些项目实际并不具备人工智能的专业能力。”苏东说。

“2016年我看的人工智能创业项目近300个,最后我们选择投资的项目不超过5个。大家都说AI创业迎来了风口,但我认为超过95%的项目都是伪人工智能。” 美国中经合集团副总裁王帅这样向新京报记者说道。

王帅说这个领域是高壁垒、高要求的代名词,但现在的AI创业有点像前两年智能硬件市场,“有一些原来智能硬件项目重新包装一个人工智能的概念又出现了。”

“AI创业现在确实是风口,但我们需要认清的现状是鱼龙混杂。”陈俊峰也遇到了王帅面临的尴尬:2016年他保持着每周看三个人工智能项目的节奏,一年下来见了大概160个创业者,而最后值得投资的项目也只在5个左右。

从记者了解到的情况来看,打着AI旗号的项目在市场上不在少数。

在2016年举行的世界机器人大会上,记者走访发现,有不少的儿童概念机器人尽管外形是机器人的样子,除了能进行简单的对话外,有的还会加上听儿歌、学英语、报天气这样的功能,更多的是把手机甚至是儿童学习机上的功能移植了过去。

“我不会给孩子买这样的机器人,一方面是价格比较贵,另一方面就是像Siri或者几个APP的集合,根本不是我们想要的机器人,也不智能。”家长宋女士这样告诉记者。

陈俊峰最近看了一个AI创业项目,项目要做一个提供智能设计方案的工具,这个工具可以智能设计海报、贺卡、广告页等,只需要用户输入简单的需求,然后就可以输出用户需求的设计方案。

“实际上背后就是一堆预先设计好的模板,系统根据用户选择与后面的模板进行匹配,一点技术含量都没有,只是披了一层AI的外衣。”陈俊峰说。

陈俊峰说,伪人工智能项目其中一个特点是表面看起来是机器智能提供服务,通过机器输出结果,实际上背后是人工操作,从商业的角度来看,这种模式或许是成立的,但肯定不是人工智能项目。

另一个特点是不具有学习的能力。AI项目需要形成一个闭环,即系统输出结果以后应该获得来自外界的反馈,然后把这个反馈返回到数据库,完成了一个回路,也是能够让机器通过不断学习变得更加精确有效,伪人工智能项目不具有这个能力。

什么项目能真正跑出来?

面对各种打着AI标签的项目,需要投资人练就一副火眼金睛。除了技术本身,能否找到一各适合的商业模式也至关重要。

就拿金融解决方案来说,银行在选择贷款或者担保客户时,一般分为A类和B类客户。A类就是有车有房等不动产的优质客户,审核材料少相对容易;但银行拥有更多的却是B类客户,但中国目前的征信体系不太完善,那银行该如何审核这类客户呢?

一般而言,银行在放贷给B类客户时,通常需要付出大量的人力来对客户的材料进行审查和筛选,因为每个人的情况不太一样,一直以来也没有办法建立很好的体系来做这项工作,所以也导致了贷款、担保困难这个中国特色。

王帅说,公司最近即将完成投资的一个公司就可以解决这个问题。这个公司是基于AI技术的金融领域创业公司,根据银行的需求,公司可以量身定制风控模型,只需要征得用户的同意,把相关个人信息输入进去,几分钟就会把分析结果反馈给银行,节省了大量的时间。

“我认为像银行这样金融行业或者医疗等领域,会最先被AI影响和颠覆,因为这些领域对效率的要求非常高,时间对他们来说就是金钱和生命,他们也愿意为此进行尝试以及付费,对创业公司来说是非常好的机会。”王帅说。

而记者通过对国内当下人工智能的创业项目分析发现,绝大部分还是偏向于2B业务为主。就像在2016年极其火爆的无人驾驶领域的创业,这些项目更多是跟汽车厂商或者一些汽车行业的客户合作,为他们提供人工智能方面的技术解决方案,帮助合作客户进行人工智能的升级。

陈俊峰表示,如果面向B端用户,要完成的任务尽管相对有限,但只要能提升效率、能够解决商业应用中的一些实际问题,就会有很好的市场效果。

也有不少人工智能的项目是通过先2B再2C的模式进行发展,但直接2C的项目目前还是不太被投资机构看好。究其原因,一方面是产品在商业化过程中,还需要培养和教育市场;另一方面是相关的技术没有达到C端用户的预期。

在很多业内人士看来,B端市场仍是当下AI创业的机会所在。

云天励飞创始人兼CEO陈宁表示: “人工智能领域2 C产品的颠覆性是来自模式而非技术本身,在当下有限技术条件下,AI并不太合适成为2C产品的核心功能点。2B的行业应用通过技术的沉淀和积累的行业数据和算法,就可以让创业公司形成一个良性的循环。”

【记者/赵雷  实习生/薛星星 编辑/ 张慧敏】

(来源:寻找中国创客)

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