项目估值水涨船高，人工智能泡沫隐现

　　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，三星宣布以2.15亿美元的价格收购人工智能初创公司Viv Labs。

　　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。

　　1 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。

　　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。”

　　2 161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。”

　　“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。

　　3 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)可以加一亿美元，5月份可以再加一亿美元，6月份可以再加一亿美元上去。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。

　　（下转B09版）

　　4 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。”王帅说。

　　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，另一方面就是像几个APP的集合，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能力。AI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，能够让机器通过不断学习变得更加精确有效，伪人工智能不具有这个能力。

　　5 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，能否找到一个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。”

　　新京报记者 赵雷 实习生 薛星星