2019中国AI投融资观察：马太效应如此残酷，初创企业的出路在这里
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作者：Judy
在文章开始，我们先对人工智能基础概念作个明确：凡是使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，均可认为使用了人工智能技术，目前人工智能技术涵盖自然语言处理、模式识别、图像识别、数据挖掘、机器学习等领域的研究。从学科上，它是一门综合了计算机科学、生理学、哲学等的交叉学科。
2019 年 3 月，教育部文件批示：今年全国共有 35 所高校获首批「人工智能」新专业建设资格。
在人工智能的产业链图谱里，我们把目前的 AI 产业划分为基础资源层、技术架构层和应用层。
人工智能的基础资源包括数据、算力、传感系统等三大类，细分点包括数据集、数据标注、芯片处理器、传感器等。这领域的代表企业有华为、百度、腾讯、浪潮等巨头公司，还有寒武纪、明略数据这样的新兴明星企业。
人工智能等技术架构层包括如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等通用技术，还有算法模型，还有一些框架|操作系统。这层面的代表企业包括商汤、旷视、科大讯飞、思必驰等。
产业链的最上层是应用层，一方面是 AI 在各个行业、领域的具体应用，一方面是提供整体解决方案的应用，另外还包括一些智能音响、对话机器人等消费类终端产品。这领域的知名企业有比如「AI 医疗」企业推想科技、「AI 客服」智齿科技、「AI 教育」学霸君等等。
2018 年中国人工智能行业获得超过 1100 亿的融资，单笔平均融资额 1.8 亿，大额融资频繁。2019 的前四个月，平均单笔交易融资额是 1.07 亿，一些新的初创 AI 企业受到更多关注。
2019 年新经济一级市场投融资交易整体大幅下降，Q1 与去年同比下降 49%，跌了一半。今年市场没有太大的风口，交易的热点领域在生物制药、少儿编程、新车制造、人工智能还有一些如社区团购、电子烟等分散的小领域。
该数据目前仅统计到 4 月中旬，2019 年资本市场表达了对硬科技、企业服务的关注，人工智能投资仍有上涨空间。
AI 行业的投融资是跟新经济整体市场是有一个错峰。互联网创投最热度的时候是 2013 到 2016 年，然后从 2017 年开始下滑，但 AI 行业反而是从 2015、2016 才开始铆足了劲，持续到 2018 都是高速增长。
2019 上半年 AI 领域的交易量占全行业的比重达到 11.6%。
把人工智能的三个层面分别的投融资数据拆开看，会发现：
整体上，基础资源层对于创业企业来说是比较难啃的一块，大部分的算力、数据都是大公司在做，它的门槛较高、整体市场交易量特点是低频、但趋势相对稳定。2018 下半年不论政策还是产业上都喊着 5G 投资这个概念的背景下，与 5G 技术交叉最多的人工智能基础层，交易机会是值得关注的。
技术层的交易量居中，特点是大玩家很活跃，数来数去总是绕不过商汤旷视这些明星头部企业。
在应用层大家的参与机会最多，近年来各家创业企业对于计算机视觉、语音语义的应用最为广泛，包括美图美颜、支付、智能音箱助手、机器客服等，在广大用户的生活中已经比较普及。此外离商业化相对最近的应层面，受到资本关注会高。
从人工智能行业近几年的轮次占比变化图可以看到，早期投资是越来越少，该领域到 2019 几乎没有种子投资这样的概念了，天使和 A 轮到占比下降到了 60% 以下，B 轮占比将近 30%。而这仅仅是五六年的时间发生的变化。
人工智能领域投资的发展节奏，在技术类投资中的成熟度算是很快。一方面有国家政策的大力支持，不论是国家层面、地方政府层面都在做政策引导和资源倾斜，资本也看到了人工智能的潜在市场和变革空间。另外是 AI 基础资源层的快速发展，全球数据在高速增长，算力也在提升。根据 IDC 的数据，全球现在所有的数据总量，有 80% 的都是产生于近两年内。
此外就是市场需求的刺激，互联网企业天然是需要人工智能技术加速的，他们从一开始就投入关注；现阶段传统行业、传统企业也开始重视 AI 的应用和对行业的改进。这些都是促使人工智能快速发展的因素。
人工智能投融资事件最热的地方排序如上图。最热点的地方依然是北上广，然后是浙江、江苏、湖北等地。一个显著的特点就是前沿技术的发展是很依赖地区经济发展的——当地经济活力高，技术发展和应用就更活跃。
当然，我国创投市场受政策影响比较大，2018 年，全国范围内先后已经至少有 15 个省市地区发布人工智能产业发展规划文件，给出非常多的政策引导、资金支持等，确保扶持 AI 产业发展。
我们简单看下几个重点省市对于 AI 发展的具体特点或者说动作。
近两年在 AI 投资领域最活跃的投资方，从数量上看综合类的大型基金红杉中国、IDG 的覆盖量绝对是大头，尤其这两家 VC 在近两年开始进行投资阶段的扩张，向早期的布局也越来越多。其他大比例投资 AI 领域的机构还有启迪之星、北极光、创新工场、明势资本、百度资本、水木清华校友基金、英诺天使等。
我们把近两年里，AI 产业链上的三个层面上分别最受关注的投资事件和对应企业拿出来看：
人工智能基础资源层投资特点有：政府引导基金、产业基金参与度高，包括中民投、中科院科技成果转化基金、国风投基金、北汽产业投资基金、上汽投资、中关村银行等都有出手；投资项目聚焦在芯片、云计算、底层数据平台、自动驾驶传感器等；轮次整体靠后，资金倾向于集中支持头部企业；政府资本以及涉及国家战略发展的底层技术，使得这个范围内的交易大部分均为人民币投资。
在 AI 技术层，计算机视觉和语音语义的投资成为最大竞争场，近两年基本成了头部明星企业的资金竞赛，绝大部分都被推到了 C、D 轮。这个层面的投资方类型丰富，包括互联网巨头 BAT、头部 VC，还有产业玩家。
币种方面，美元投资占比相对于基础资源层有了大幅提升。
在 AI 应用层面的交易，首先从金额上看，由于无人驾驶处在「新能源造车+人工智能」这两个热门领域的交叉点，上榜企业多数为无人驾驶技术相关。
应用层的投资方中一些 AI 领域的明星企业如商汤科技、优必选等也已经开始参与布局；另外超大额度等单轮次融资使得各家机构表现出较高的合作意愿，通常每轮次都有数家机构参与合投。
此外，美元投资占了绝大多数，从市场角度，技术类企业前期投入大、商业化时间较慢，周期较长的美元基金更有回报耐心，此外，美元资本市场对于盈利要求较低，退出渠道相对通畅。
马太效应如此残酷，初创企业的出路在哪里呢？观察 2019 年融资的天使轮、A 轮项目，大部分都在尝试「AI+应用场景」的探索，包括在零售、客服、金融、营销、教育、医疗等等领域。天使投资机构们也表现出了对 AI 初创企业的热情支持。
现阶段 AI 领域的创业，我们认为挑战点在于「AI 技术的产业化」和「行业应用的 AI 化」。
包括图像识别、语音语义识别、深度学习等技术相对成熟时，如何将手中技术产品化、如果将产品推向市场、如何构建市场营销能力，是 AI 技术企业面临的挑战。对于企业来说，AI 技术能力的权重下降，产品、运营、营销等能力权重提高；
另外在传统行业中找到 AI 应用场景、利用 AI 创新产工业应用、快速构建 AI 的技术能力，需要 AI 企业在技术之外有对于行业的理解能力，有提供应用解决方案的能力。
人工智能现阶段的创业环境就像是一群过了考研笔试的学生，大家都有足够的智力和专业能力达到了底线要求，那么在第二关面试中，沟通表达、性格品质、随机应变等软实力，就成了成败的关键。
基础资源层有华为、百度、腾讯等开放平台，基础架构层企业的技术能力也有着开放合作态度，那么如何借着头部企业创造的势能，寻找到适合的商业化切入角度成了新入局创业者和投资人的机遇点。
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