資本寒冬的呼聲吵了許多年，每年都嚷著今后三年會(huì)是最寒冷的三年，然而事實(shí)是過(guò)去數(shù)個(gè)年頭的寒冬里面呼聲雖高，企業(yè)發(fā)展卻并未像想象中那么艱難。但對(duì)于即已來(lái)領(lǐng)的這一波資本嚴(yán)寒來(lái)說(shuō)，2019年卻極有可能成為真正意義上的未來(lái)最為寒冷三年的肇始。

回顧2018年，自四月份爆出中興事件以來(lái)，原本便不是特別活躍的資本市場(chǎng)在中美貿(mào)易摩擦一觸即發(fā)的高壓之下運(yùn)轉(zhuǎn)速度變得更低了，大部分頭部基金都選擇握緊錢袋子觀望。從創(chuàng)業(yè)公司的增長(zhǎng)情況也生動(dòng)反映了這一現(xiàn)狀：2018年1－9月我國(guó)新增1245家創(chuàng)業(yè)公司，相較于2015年新增20895家，2016年新增12012家，乃至2017年新增6672家，2018年前9個(gè)月新增1245家的企業(yè)數(shù)量確實(shí)有些尷尬。2018年底，ofo等共享出行泡沫的破裂，企業(yè)接連走向倒閉等現(xiàn)象的發(fā)生更是迫使政府也不得不開展所得稅優(yōu)惠政策來(lái)激發(fā)活力，穩(wěn)定市場(chǎng)發(fā)展。

對(duì)于長(zhǎng)期以來(lái)被炒得虛火過(guò)旺、泡沫嚴(yán)重的人工智能領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，當(dāng)下時(shí)期資本市場(chǎng)進(jìn)一步收緊的情況下，其未來(lái)發(fā)展情況如何？近日，億歐專訪了創(chuàng)新工場(chǎng)人工智能工程院執(zhí)行院長(zhǎng)王詠剛，就當(dāng)下時(shí)期人工智能企業(yè)乃至全行業(yè)發(fā)展等問(wèn)題進(jìn)行了交流，或許透過(guò)這些談話內(nèi)容，將為行業(yè)進(jìn)步帶來(lái)些許啟示。

經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期，人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)更以價(jià)值為導(dǎo)向

經(jīng)過(guò)前幾年密集的資本布局以及巨頭搶灘，人工智能領(lǐng)域本來(lái)可以投資的機(jī)會(huì)已經(jīng)少了許多，在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨緩的趨勢(shì)下2018年整個(gè)私募股權(quán)投資領(lǐng)域的AI投資事件降低了不少。

在王詠剛看來(lái)，在整體經(jīng)濟(jì)下行的大趨勢(shì)下，人工智能作為經(jīng)濟(jì)大環(huán)境中的一部分，現(xiàn)階段創(chuàng)業(yè)投資機(jī)會(huì)減少也正常，符合整個(gè)經(jīng)濟(jì)周期的變化規(guī)律。之前，在資本推動(dòng)時(shí)期，不少掛著“人工智能”的企業(yè)只注重論文、數(shù)據(jù)以及概念炒作；當(dāng)下，資本市場(chǎng)更務(wù)實(shí)更理性，人工智能企業(yè)為了生存極有可能會(huì)更加重視技術(shù)與實(shí)際的商用需求、現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的結(jié)合，這反而有利于促進(jìn)人工智能工業(yè)化進(jìn)程，進(jìn)一步加快技術(shù)落地，從這個(gè)角度來(lái)看，這反而是一項(xiàng)“利好”。

以醫(yī)療AI為例，早期醫(yī)療AI領(lǐng)域出現(xiàn)了大量基于視覺(jué)、圖像識(shí)別、智能診斷的技術(shù)，但是卻很少有創(chuàng)業(yè)機(jī)構(gòu)會(huì)去關(guān)心這些技術(shù)未來(lái)是否能夠成為一個(gè)具體的產(chǎn)品，它未來(lái)在整個(gè)醫(yī)療體系當(dāng)中將會(huì)處于怎樣的一個(gè)位置，能夠提供何種價(jià)值，是否能優(yōu)化和完善整個(gè)醫(yī)療體系，為其帶來(lái)應(yīng)有的價(jià)值。此外，對(duì)于這些技術(shù)，未來(lái)的買單方可以分為醫(yī)生個(gè)人、醫(yī)院、醫(yī)保體系等多個(gè)維度，如何滿足不同買單方各自的運(yùn)用需求，很多企業(yè)考慮得也不是很到位�？偟膩�(lái)說(shuō)，大多數(shù)醫(yī)療AI企業(yè)早期討論更多的還是技術(shù)識(shí)圖的準(zhǔn)確率、數(shù)據(jù)量等，仍然是屬于比較淺層次的AI運(yùn)用。

回歸到解決具體的問(wèn)題之上，經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期，企業(yè)為了發(fā)展更該盡快的實(shí)現(xiàn)自我造血能力，這就需要把之前淺層次的數(shù)據(jù)分析等方面的能力沉淀下來(lái)，繼續(xù)做深化，回歸到具體的行業(yè)深處去尋找能夠結(jié)合實(shí)際需求的價(jià)值結(jié)合點(diǎn)，最終落地并且能夠長(zhǎng)期走下去。

差異化優(yōu)勢(shì)的存在，人工智能仍然有許多機(jī)會(huì)

盡管當(dāng)下我國(guó)整體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨緩，但鑒于中國(guó)極具特色的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，綜合各方要素來(lái)看，當(dāng)下時(shí)期我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展也存在著多層次多方面的機(jī)會(huì)。

一個(gè)月前，創(chuàng)新工場(chǎng)管理合伙人汪華在談到資本寒冬和經(jīng)濟(jì)周期時(shí)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的特殊性做了分析，提出了中國(guó)式“經(jīng)濟(jì)魔方”的概念。在王詠剛看來(lái)，汪華所談的“經(jīng)濟(jì)魔方”是基于中國(guó)當(dāng)下經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的差異化形態(tài)而提出的。

從橫向上來(lái)說(shuō)，我國(guó)不同地域之間，一二線城市與三四線城市之間，城市與區(qū)域村鎮(zhèn)之間，它們?cè)诘赜虬l(fā)展層面都存在著極大的差異。在縱向上，不僅僅在智能化層面，甚至于在電子化、數(shù)字化層面不同行業(yè)領(lǐng)域間也存在著巨大差距。這種差異在國(guó)內(nèi)高中低收入人群、不同地域、行業(yè)之間的交叉在不同層面之上形成了許多可以利用技術(shù)手段改造升級(jí)的新機(jī)會(huì)，拼多多、貝店等公司的出現(xiàn)便是基于這樣的條件而形成的。

同樣以醫(yī)療診療為例，目前國(guó)內(nèi)三甲醫(yī)院與普通醫(yī)院、以及三四級(jí)城市之間的醫(yī)院、鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生所等診療機(jī)構(gòu)之間所存在的診療水平差距是非常巨大的，這種差異性導(dǎo)致了我國(guó)醫(yī)療資源分布極其不均衡，如果能通過(guò)人工智能等技術(shù)手段助力醫(yī)療行業(yè)升級(jí)變革，實(shí)現(xiàn)將三甲醫(yī)院的醫(yī)療水平下放一部分到普通城市醫(yī)院，無(wú)論是從商業(yè)層面還是社會(huì)意義層面都將會(huì)是一件非常有意義的事情。

醫(yī)療行業(yè)之外，目前國(guó)內(nèi)在家居建材、教育、零售等不同行業(yè)的不同區(qū)域之間都存在著巨大的差異性，這使得未來(lái)以AI為代表的系列新技術(shù)在彌補(bǔ)國(guó)內(nèi)差異化經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過(guò)程當(dāng)中存在著大量的機(jī)會(huì)。

面對(duì)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)依然存在的大量機(jī)會(huì)，創(chuàng)業(yè)機(jī)構(gòu)該從哪些方向突破成為了一個(gè)值得思考的問(wèn)題。在王詠剛看來(lái)，真正的人工智能創(chuàng)業(yè)不外乎以下兩種模式。

AI＋紅利平臺(tái)：這一模式更加側(cè)重于通過(guò)AI技術(shù)服務(wù)C端客戶，人工智能創(chuàng)業(yè)不能是單純的技術(shù)創(chuàng)業(yè)，未來(lái)絕大多數(shù)的創(chuàng)業(yè)都是需要先有平臺(tái)，后有人群的機(jī)會(huì)，然后才有場(chǎng)景、技術(shù)的機(jī)會(huì)。這一模式通過(guò)把AI技術(shù)引入到流量平臺(tái)上來(lái)提升平臺(tái)的服務(wù)效率，增強(qiáng)C端用戶體驗(yàn)，走的是B2C模式。

AI＋垂直行業(yè)：將AI技術(shù)深入的嵌入到不同行業(yè)的具體業(yè)務(wù)流程當(dāng)中，起到一個(gè)核心的作用，細(xì)化到如何幫助企業(yè)降本增效，主要面對(duì)的服務(wù)對(duì)象是B端和G端政府客戶。對(duì)比中美AI領(lǐng)域發(fā)展現(xiàn)狀，王詠剛認(rèn)為當(dāng)下時(shí)期國(guó)內(nèi)科技機(jī)構(gòu)需要靜下心來(lái)看這一領(lǐng)域的機(jī)會(huì)，學(xué)習(xí)借鑒IBM、salesforce等機(jī)構(gòu)運(yùn)用AI來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)。

對(duì)比我國(guó)與發(fā)達(dá)國(guó)家AI產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀發(fā)現(xiàn)，歐美等國(guó)對(duì)于用戶數(shù)據(jù)高度重視，且非常注重?cái)?shù)據(jù)保護(hù)。國(guó)外數(shù)據(jù)保護(hù)的政策在一定程度上維護(hù)了用戶的數(shù)據(jù)安全性，但是又加劇了用于訓(xùn)練AI算法、數(shù)據(jù)挖掘等數(shù)據(jù)的獲取難度。所以在一定層面上，國(guó)內(nèi)相對(duì)開放的數(shù)據(jù)政策使得我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)在發(fā)展過(guò)程擁有了相當(dāng)大的自由度，仍然有許多機(jī)會(huì)。