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2018人工智能：一半狂欢，一半凄凉

2018人工智能：一半狂欢，一半凄凉

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原标题：2018人工智能：一半狂欢，一半凄凉

来源：ai商业周刊（id：aibizweek）

金秋时节，又见一年四季最美的北京。秋是收获的季节，但世事无全并非每一位耕耘者都满满收获。

回顾2018年人工智能赛道，相比去年的资本狂热和混沌，今年更显安扩音器静。大多ai公司比拼线下落地能力，此时有人收获狂欢，亦有人收获凄凉。

独角兽们的狂欢

2018年的人工智能赛道，马太效应十分明显。ai独角兽的资本雪球愈滚愈大。

2018年cv四兽的总融资额超过15亿美金，如果再加上最近传言融资消息，总额将超过30亿美金。语音赛道的独角兽也收获颇丰，2018年语音四兽总融资额超过3亿美金。

如果把这些cv公司比作智能时代的玩家，商汤就像是华为，技术上有20多年的深耕（商汤技术发源于香港中文多媒体实验室），品牌打高端，每一个赛道都先做标杆项目，再向下辐射；云从就像小米，以性价比取胜，尤其是在金融行业市场份额超过70%；依图就像vivo/oppo，不讲模式和品牌，默默扎根在安防领域做深做透；旷视有点像中间派，既想跟上商汤的高端玩法，又想学习云从的低价模式2、机电相序不允许跳转，定位有些尴尬。但旷视创始团队学习能力非常强，如果能摸索出一条新的道路，未来潜力也不容忽视。

其他ai独角兽在人才方面也毫不逊色，旷视有印奇、孙剑等顶尖人才，姚期智院士担任首席顾问；云从始于中科院，除了“国家队”技术团队，其在今年5月还招揽来自苹果、facebook高管；思必驰挖来原阿里idst语音团队负责人初敏；rokid引入原三星半导体（中国）研究所所长周军。

与互联不同，人工智能并非垄断的时代。互联时代电商领域的阿里（京东与阿里市值相差6倍），社交领域的腾讯，o2o领域的美团，出行领域的滴滴等等，在各个赛道几乎都是一家独大。

陪跑者的凄凉

2017年下半年以来，随着国内金融行业去杠杆、防风险的各项政策推动，vc迎来一场资本“寒冬”。

据投中研究院统计，2018年一季度，国内vc/pe机构完成募集基金规模110.3亿美元，同比下降74.85%；数量共103支，同比下降54.82%。

一位媒体创业者感叹：某一线基金，年初计划募资10亿元，半年搞下来，募到了5000万元。

vc募资困难直接影响项目投资，ai领域也不例外，尤其是商业模式还不清晰的早期项目，愈来愈难拿到钱。

他们不仅面临来自国家去杠杆化所造成然后用调零安装使实验力显示为零的资金紧张，还来自技术商业化面临的越来越大的压力。

李开复、科大讯飞刘庆峰等大佬曾在2017直呼ai创业泡沫，李开复表示：“ai项目（融资热）是2017上半年开始的，融资差不多够18个月花，2018年底估计有一批公司倒掉。”

ai商业周刊注意到，一些此前在业内知名度较高ai创企，今年几乎消失在主流视野中。

比如格灵深瞳，其早期获得真格基金、红杉资本领投的a轮和b轮融资，主打产品是安防人眼摄像机。一位安防业内人士表示，格灵深瞳摄像机价格较高，综合性能与海康、大华的产品有差距，客户并不买单。<手机座/p>

做硬件是一个长期过程，海康、大华均有近20年的技术沉淀，年轻的格灵深瞳可能难以逾越。

前不久，国内知名ai芯片公司深鉴科技被美国fpga龙头老大赛灵思收购。深鉴选择的是基于赛灵思的fpga做ai芯片技术路线，在业务和技术上洗碗机发展会遇到瓶颈，投奔赛灵思，也许是最好的选择。但是，这也能反映出ai 芯片产业在经历了资本助推带来的热度之后进入到了下降期。

清华大学微电子研究所所长魏少军教授表示：ai芯片的发展很可能会在未来年遭遇一个挫折期，今天的部分、甚至大部分创业者将成为这场技术变革中的“先烈”。

获取数据能力和创始团队的商业思维也是阻碍创业公司发展的重要因素。

比如业内一些创企计算机视觉技术非常强，但在业务落地方面却与cv四兽差距甚远。一方面因为ai是一个资源导向很强的赛道，创始团队如果仍然以搞学术的思维干公司，商业化上会非常吃亏；另一方面这些公司与互联大公司或者传统企业的深度合作较少，那么获取数据也更少。再强的技术（2）用户向公司购买的其他附件只收取材料和加工费如果没有数据，也是巧妇难为无米之炊。

2018年是ai商业落地元年，领跑者与陪跑者之间的差距更加明显，且今后差距会愈来愈大。那些打着ai标签，单纯依赖资本活着的公司将很快死掉。当然，那些有核心技术的陪跑者，如果能找到细分业务做深挖土机做透，也能活得不错，因为ai时代的市场蛋糕足够大。

写在最后

人工智能经历了两次较长的ai冬天，每次都伴随着该行业激烈的兴趣、资金和研究增长。

第一次是1970年代中期至后期的人工智能冬季，主要因为人们承诺过高，兑现不足，而且资金主要来自政府支持，缺乏市场资金辅助；第二次是1980年代后期至1990年代中期人工智能冬季，主要是因为数据和存储等技术障碍，以及专家系统十分昂贵，对企业效益不明显。

如今，第三次人工智能浪潮降临，并已经在企业和消费级市场广泛应用，它的价值已经得到证明。2018年，无论收获狂欢抑或凄凉，一场人工智能时代变革正在降临。

文章来源：ai商业周刊（id：aibizweek）