資本是最靈敏的風向標，人工智能(AI)投資企業(yè)正在逐年增多。在過去的一周內(nèi)，包括聚焦人臉識別技術的中國創(chuàng)業(yè)公司商湯科技、機器人公司Geek+、云腦科技、特斯聯(lián)科技在內(nèi)的多家公司相繼發(fā)布了融資信息，其中商湯科技獲得4.1億美元B輪融資創(chuàng)下全球人工智能市場單輪最高紀錄。

　　多位投資人在接受記者采訪時表示，隨著大數(shù)據(jù)的積累和云計算基礎設施的完善，人工智能技術正在對我們的產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來巨大的變革，而2017年有望成為全球人工智能商業(yè)化運用元年。

　　“人工智能+”成為新趨勢

　　是什么讓人工智能突然火起來的?幾乎所有人在接受本報記者采訪時回答——“AlphaGo”。

　　人工智能此輪產(chǎn)業(yè)浪潮的發(fā)展迄今已經(jīng)經(jīng)歷了5年的時間，風險投資機構藍馳創(chuàng)投從2012年開始關注人工智能領域。當時他們得出一個結論：人工智能的基礎是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的基礎是云計算，這個事情其實急不得，要先解決的是數(shù)據(jù)和底層云計算平臺的問題。

　　藍馳創(chuàng)投執(zhí)行董事曹巍表示，前陣子百度創(chuàng)始人李彥宏乘坐公司研發(fā)的無人駕駛汽車開上五環(huán)，這是一個行業(yè)信號。自動駕駛技術已通過實際操作交付出來，說明圍繞技術的積累，目前已經(jīng)可以展開多場景的應用，人工智能的發(fā)展已經(jīng)到了商業(yè)爆發(fā)的臨界點。

　　聯(lián)想之星投資經(jīng)理王征在接受采訪時談到了上述商湯科技融資案例。在他看來，商湯科技的高融資來自公司大量的落地應用。早期進入該領域的商湯科技對行業(yè)認知能力強，在積累了大量運營數(shù)據(jù)后，其對應用場景的落地想得非常清楚。

　　聯(lián)想之星是中國人工智能領域主要投資機構之一，其早期投資的曠視科技、思必馳兩家公司，如今均有望成為計算機視覺以及語音識別領域的獨角獸潛在公司。

　　上述兩家投資機構只是龐大投資網(wǎng)的縮影。今年3月人工智能被寫入政府工作報告，國家領導層高度重視人工智能作為戰(zhàn)略發(fā)展技術。國內(nèi)百度、阿里，騰訊，國外亞馬遜、蘋果、Facebook和微軟等IT巨頭都將人工智能視為下一次技術革命的突破點，并投重金加速布局。

　　根據(jù)CB Insights數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2010年有61家人工智能企業(yè)獲得融資，到2016年有522家人工智能創(chuàng)業(yè)公司拿到融資;投資金額從原先的8100萬美元一路飆升到31.2億美元。

　　為何市場如此重視人工智能的發(fā)展?據(jù)咨詢公司埃森哲研究報告顯示，通過對超16個行業(yè)經(jīng)濟增長率的對比發(fā)現(xiàn)，當某個行業(yè)越多地去整合人工智能技術，其行業(yè)經(jīng)濟增長潛力也就越大。預估到2035年時，人工智能可以將所有涉及行業(yè)的平均盈利提高30%以上，促使經(jīng)濟總值增長近14萬億美元。

　　毫無疑問，“人工智能+”將成為新趨勢，但它對標的并不是O2O、電商和消費升級這樣的具體賽道，而是像互聯(lián)網(wǎng)一樣，提供了一個全產(chǎn)業(yè)升級的技術工具——互聯(lián)網(wǎng)的誕生讓O2O、電商和消費升級成為了可能，當人工智能成熟后，所有行業(yè)都可以利用人工智能提升自己的效率和生產(chǎn)力。這也是其備受資本及全行業(yè)關注的原因所在。

　　高融資高估值怎么來

　　以學術水平論估值，是過去布局AI領域一些投資的基本邏輯，但這個情況從今年開始正在發(fā)生變化。

　　“投資是一門風險很大的生意，既然是生意都要嚴肅關注投資落地，尤其是技術類項目，變現(xiàn)更難。只強調(diào)技術，不強調(diào)落地商業(yè)化的公司會謹慎看待。”王征表示，能夠獲得高估值的公司，除了關注團隊背景，更在意其獲得各類資源的能力，包括有沒有選對賽道。

　　曹巍也持相同的看法，“基礎技術積累前提下，要選擇大的行業(yè)賽道，比如物流領域，除了看團隊背景，技術能力，還要看其對物流行業(yè)本身的理解，是否能夠真正通過數(shù)據(jù)處理幫助物流企業(yè)實現(xiàn)空間的優(yōu)化。這就要求科學家、技術類創(chuàng)始人對產(chǎn)業(yè)需求有一定的理解，其設計方案不僅要符合行業(yè)應用的需求，還要具備銷售能力，保證企業(yè)能用起來。

　　智研咨詢研究報告顯示，投資規(guī)模較大的領域有自然語言處理、機器人、智能家居、智能駕駛、智能金融等。其中，自然語言處理、機器人、計算機視覺等領域獲得投資金額較多，均超過15億元人民幣。

　　此外，據(jù)埃森哲研究報告顯示，擬人技術未來在通信業(yè)、制造業(yè)與金融業(yè)將被廣泛應用，預計將成為2035年經(jīng)濟增長率最高的三大行業(yè)。

　　但是，目前人工智能大規(guī)模應用還缺少成功的案例，人工智能企業(yè)變現(xiàn)艱難，高投入背后是人工智能企業(yè)還在艱難探索商業(yè)化落地場景。如果實現(xiàn)不了技術和實際結合，人工智能就是一個等待戳破的泡沫。

　　此外，過早的商業(yè)關注，也是對人工智能學術進步的一種阻礙。業(yè)內(nèi)認為，學術界上一次突破(深度學習算法)帶來的應用紅利可能馬上就要到頭了。