头部AI公司吸金力度不减人工智能投资或迎来拐点

本文摘要：人工智能投资的热潮席卷全球，风险资金大大涌进，尽管在人工智能创业公司和总股本交易数量方面，美国依然在全球占有主导地位。但CBInsights指出，全球人工智能枢纽正在美国以外的地方经常出现，美国在其全球范围内的交易份额正在被其它枢纽领先于。数据表明，2017年中国仅有占到全球人工智能交易数量的10％，但中国人工智能创业公司当年占到全球人工智能投资总额的48％，这也是首次多达美国的人工智能投资资金。

人工智能投资的热潮席卷全球，风险资金大大涌进，尽管在人工智能创业公司和总股本交易数量方面，美国依然在全球占有主导地位。但CBInsights指出，全球人工智能枢纽正在美国以外的地方经常出现，美国在其全球范围内的交易份额正在被其它枢纽领先于。数据表明，2017年中国仅有占到全球人工智能交易数量的10％，但中国人工智能创业公司当年占到全球人工智能投资总额的48％，这也是首次多达美国的人工智能投资资金。

2018年对于人工智能的投资依然在加码，虽然整体市场资金面紧绷，头部公司的吸金力度减。2018年，商汤科技陆续取得了6亿美元的C轮融资和6.2亿美元的C+轮融资，近日又取得10亿美元的D轮；旷视目前已完成了近12亿美元的融资。

然而，与此鲜明对比的是，中国AI领域将近5%的公司营收超过10亿元，但却以高昂的估值更有了巨额资金。中国新一轮产业变革，深圳构成集中于效应毫无疑问，作为新一轮产业变革的核心驱动力，人工智能在促成新技术、新产品、新的业态、新模式的同时，也对传统行业具有较强的赋能起到，各行各业都在绽放新的生机。而作为国内早期VC的代表，洪泰基金在2016年开始就布局AI投资赛道，在建筑、芯片、零售等多个领域重新加入了AI的因子更加贞活力。有机构指出，增进中国人工智能快速增长的两项引人注目技术是人工智能芯片和面部辨识。

可以说道，前者是对美国生产芯片的必要挑战，而后者则有助政府前进涉及监管计划。在洪泰基金显然，对于初创AI企业而言，以下四点能力十分最重要：一是自律研发和技术的创新能力，二是杰出的产品设计和商业能力，三是的组织效率和企业文化，四是国际化能力。

沿着这一主线，洪泰基金布局了系列AI初创公司，在深圳地区构成较为集中于的效应。芯片领域的初创公司深圳市九天睿芯科技有限公司专心于模数混合神经网络处理器芯片的研发，其芯片可以调节精度，限于于有所不同应用于场景，如声音辨识、人脸识别、视频分析和无人驾驶等。

创立团队来自瑞士苏黎世联邦理工学院、哥伦比亚大学等国际顶尖学府以及世界芯片巨头公司。在九天睿芯创始人刘洪杰博士显然，人工智能现在主要面对这几大问题：1、摩尔定律局限，如何之后提升计算出来能效；2、如何取得更加有效地的数据；3、如何减少计算成本；4、如何展开片上自学而不只是推测。而她所带领的团队，致力于高效模数混合计算出来，增进AI应用于沦为主流，主要产品与服务还包括高性能模数混合人工智能芯片及IP许可等。

专心于动态视频传输系统研发的踪视通的创始人兼任CEO谷群山则来自美国，所做到的产品和刚在美国上市的zoom有类似之处，但处置上使用更加先进设备的视频会议系统，掌控音视频领域的世界上低于延后、最差的抗扰容错能力。还有将人工智能应用于在建筑设计领域的科技公司小库科技，目前是在全球PropTech（地产科技）领域名列第一的人工智能设计科技公司。一方面，提高了建筑设计行业传统的人工手动CAD绘图的效率：仍然必须手动画图，只必须在系统里输出地块和项目市场需求，比如容积率、缩高等，就能智能地分解前期设计成果。另一方面，能不断扩大、覆盖面积远高于人工设计的可能性，智能引荐和优化取得近似于拟合解法的设计方案。

以及国内首家引进云供应链概念的新型互联网+企业——行云全球汇，在天行云产品副总裁施恒显然，人工智能AI在供应链业务中的应用于场景主要有以下三大领域：首先，供应商的供货能力，及时交付给的风险。——供应商资质的筛选，决策树，随机森林；其次，市场价格走势波动，行云动销率，库存风险——销量预测，价格预测，LSTM，ARIMA模型；第三，如果提升资金回报率，减少亏损风险——Arbitrage套利模型。人工智能投资步入拐点此外，专心于智能导购的AI公司——智能一点、以及进口品子集店KK都在人工智能领域有有所不同的探寻，目前阶段，人工智能行业也已跑到从技术壁垒了解到产业服务的最重要拐点。

2019年第一季度整体VC投资渐趋耐心，较前两年已打对折，而人工智能赛道投资依然活跃。在新的产业背景下，洪泰基金继续执行董事金海燕指出，目前，中间层技术点的被投项目都已了解到产业应用于了。除了人工智能公司推崇落地之外，产业方也非常重视和开始布局人工智能，它们一类是高科技落地方案，一类是产业发展不俗的头部玩家。仅有特别强调技术今天有可能不过于更容易获得早期投资了。

而她分析人工智能从技术壁垒到产业应用于的原因：部分技术的民主化；AI人才稀缺性的比较减少；经济效益的侧重。那么如何辨别技术在产业落地和规模化的拐点？金海燕回应必须看两方面，一方面AI技术应用于的落地拐点：机器能力多达行业普通人水平；另一方面，AI技术的行业应用于推展拐点：规模推展机器的成本高于人力成本。

就技术应用于产业后的商业模式。早期主要就是指toB模式紧贴，未来更加必要面向客户，比如小库科技之前是服务技术服务商的，今年开始接入设计团队等，产业服务的角色走了一步。

而这也对创业团队的复合性和综合能力有更高的拒绝。团队要综合技术、落地、商业等各方面人才，同时执行力必须很好，堪称对创始人明确提出了更高的拒绝，要有创业家精神。

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