AI行業(yè)盡顯疲態(tài),產業(yè)互聯(lián)網將是AI變局新路徑?
8年,AI正在經歷第二個輪回。
2011年智能語音助手Siri面世,人工智能一詞被人們熟知,自此,人機交互、機器思考、智能識別開始從幻想走向現(xiàn)實。
發(fā)展8年的當下,被貼上“AI”標簽的公司不勝枚舉,產業(yè)化的如今,鼓吹風口已成慣用模板,但無數信號都在表明,去偽存真正成為如今新的主旋律。
最明顯的一個信號來自于資本。
據IT桔子統(tǒng)計,2019年前四個月,AI行業(yè)資本交易量下降,平均單筆交易融資額1.07億,相較于2018年1.8億的平均單筆融資金額,近乎腰斬。
另一個數據則是顯示,2018年全年有將近90%的人工智能公司處于虧損狀態(tài)。
前期用力過猛,后期反彈不足,在一熱一冷的差異化對比中,AI行業(yè)盡顯疲態(tài)。
吳軍曾在《浪潮之巔》寫道:近一百多年來,總有一些公司很幸運地、有意識或無意識地站在技術革命的浪尖之上。一旦處在了那個位置,即使不做任何事,也可以隨著波浪順順當當地向前漂十年,甚至更長的時間。
但如今看來,AI行業(yè)或將迎來退潮新變局。
離開產業(yè)“死亡”成常態(tài)
“感謝小伙伴們近兩個月來的努力,我們盡力了!
當把最后一份工資交到員工手里后,沈楠向聚集在會議室的員工深深鞠了一躬。
沈楠是一家AI音箱公司的創(chuàng)始人,面對已經開始清算的公司現(xiàn)狀,他流露出滿滿的無奈。
2017年初AI在全網霸屏。原本在校內研發(fā)編程算法的沈楠,與好友組成AI創(chuàng)業(yè)團隊,新穎的研究成果加之名牌大學的背書,第一筆融資很快就到賬,沒過多久便再次拿下二輪融資。
處于風口上的AI行業(yè),瞬間吸引眾多資本入駐。據統(tǒng)計自2013年以來,全球人工智能行業(yè)投融資規(guī)模均呈上升趨勢,2018年更是突破頂峰,共融資1311億元,平均單筆融資額1.8億,增長率超過100%。
資本頻繁集中,動輒估值過億美金的早期項目數不勝數,在年中沈楠的公司估值就已經1億美金。
他從未擔心會撐不下去。但下半年資本市場的收縮卻讓沈楠的情緒瞬間降到冰點以下。
在去年年中的某股權投資產業(yè)峰會上,“募資難”三個字出現(xiàn)了近40次。投資機構“募資難”的聲音充斥著整個創(chuàng)投行業(yè),初創(chuàng)公司的融資首當其沖。
其實,早在2017年9月,李開復就曾預言:“人工智能創(chuàng)業(yè)有泡沫,(融資熱)是今年上半年開始的,融資差不多夠18個月花,明年底估計有一批公司倒掉!
原本無心在意泡沫論的沈楠,現(xiàn)在幡然警覺,一切正中其言。
根據《北京人工智能產業(yè)發(fā)展白皮書(2018)》對國內AI創(chuàng)業(yè)公司數量和投資的統(tǒng)計數據顯示,截止2018年底全國人工智能企業(yè)4040家,但其中拿到風險投資的公司僅占總數的30%,有70%的公司沒有拿到融資,倒閉清算只是時間問題。
沈楠的公司便是其中之一。
大批曾獲得融資的AI公司,沒能邁得過高投入慢回報的門檻,紛紛倒臺死亡。
在死亡的AI企業(yè)名單中,成立僅兩三年的公司比比皆是,當初宣稱的“AI口號”有些至今還停留在PPT階段。
即便很多創(chuàng)業(yè)公司項目已經落地,但由于想快速變現(xiàn),不斷跟隨市場熱點調整產品方向,最終融資燒光殆盡。
這一切已經發(fā)生,而且也正在發(fā)生。
產業(yè)互聯(lián)網下AI新巨頭
凡事終有個例。
不論是早年的互金,還是今年的O2O,抑或是現(xiàn)如今的共享經濟、區(qū)塊鏈革命,種種跡象表明終會有企業(yè)擺脫“約定俗成”的時代規(guī)律,殺出重圍。
就當下而言,人工智能也不例外。
人工智能產業(yè)鏈主要分為基礎層、技術層和應用層三個層面,技術層面包括計算機視覺、語言識別、深度學習等。其中計算機視覺和語音識別領域涌現(xiàn)新巨頭身影。
據IDC咨詢最新發(fā)布的報告顯示,目前中國計算機視覺市場份額占比為:商湯23%,曠視20.6%,依圖10.1%,云從8.1%以及其他公司。
前四位被圈內合稱之為視覺四小龍,其憑借創(chuàng)新的技術,過硬的實力,全鏈的產業(yè)落地模式,在產業(yè)互聯(lián)網時代受到資本的寵溺,一躍成為行業(yè)獨角獸。
商湯主攻平臺模式,“1(基礎研究)+1(產品及解決方案)+X(行業(yè))”的商業(yè)模式,重點在供應鏈,側重云端,為企業(yè)提供軟硬一體化戰(zhàn)略解決方案。
“端邊云一體化”是商湯科技凸顯智慧城市中樞能力的解決方案,在視覺開放平臺、智能邊緣節(jié)點、人臉識別機三方面,商湯為城市分析提供技術支持。
與之恰好相反的曠視,是從后端平臺到前端技術。
曠視重在自身研發(fā)的產品矩陣,從人、車、物多個領域打造IoT OS,擴大產品應用落地場景。
深度學習系統(tǒng)Brain++,鏈接各個節(jié)點,通過AIoT的全方位布局賦能安防、機器人等各種終端,從物流、工業(yè)源頭加速實現(xiàn)產業(yè)商業(yè)化落地。
對比之下,依圖和云從則選擇了玩家更少的醫(yī)療器械和互聯(lián)網金融賽道,搶先進入賽場布局。
依圖專注視覺領域,將技術方向擴展到NLP,把數據域從醫(yī)學影像擴大到電子病歷,輔助醫(yī)生診斷治療。

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