伪人工智能企业将被淘汰出局

马爱平

AI无疑是这几年的一个热门行业，不论是创业项目数量、融资金额，还是融资速度都很突出。但近日，多家媒体发文，认为2019年AI或迎来寒冬。由北京市经济和信息委员会去年7月发布的《北京人工智能产业发展白皮书（2018）》对国内AI创业公司数量和投资的统计显示，全国人工智能企业4040家，但其中拿到风险投资的公司合计1237家（含31家已上市公司），占总数的30%，也就是说，有70%的公司仍然拿不到投资。而2019年投资市场的表现也表明人工智能或面临洗牌。

大批企业仍未找到商业变现途径

扫一下手掌即可轻松通过手脉门禁系统，无人售货柜和兜售机器人使消费者更便捷购物，智能公交可以自动驾驶、人车对话……小到穿行于城市之间的日常起居，大到酒店、餐厅、交通、商圈等智能化管理，随着AI技术日益成熟，这样的应用场景正在成为现实。

继2018年人工智能概念“铺天盖地”后，专家预测2019年各种人工智能技术将加速落地，人工智能应用范围将不断扩大。业内人士表示，现阶段人工智能的发展已经超出了科技行业概念，2019年AI领域投资有望继续维持高速增长态势，与此同时，一批伪人工智能企业将被淘汰出局。

“AI技术商业化的压力增大，未来如果找不到合适的落地场景，将有百分之九十的人工智能初创企业面临落败出局。”光大新经济投资负责人艾渝说。

“和整体股权市场一样，人工智能投资不排除2019年会出现洗牌的情况。”好买基金研究中心研究员王眺说。

“在当前资本市场资金短缺的情况下，会有大量底层技术实力较弱的企业逐步被淘汰，而一些细分领域中，有扎实技术支撑并且有商业落地能力的企业有望迎来发展。”德景投资合伙人刘万清认为。

业内专家表示，2019年AI将在我们的生活和工作中更普遍地出场，成为一种“亲民”的技术。与此对应的是，AI芯片等人工智能领域的支柱，却会在专业化探索的道路上渐行渐远，对专业人才的竞争和培养力度也将继续加大，入局门槛越来越高。

中国信息通信研究院最新发布的《人工智能发展白皮书——产业应用篇》指出，目前看来，深度学习只能在机器上建立浅层次的条件反射，是“弱人工智能”，真正意义上的人工智能即“强人工智能”的实现还没有任何曙光，而依托深度学习等新一代人工智能技术的新兴产业生态和行业发展正方兴未艾。

政策和投资加速人工智能项目落地

资本加速洗牌会给人工智能行业带来哪些影响？

刘万清表示，通过对2018年国内人工智能领域投资情况的分析可以发现，国内BAT等几大巨头均重点在ToB（企业服务）领域进行了投资布局。

“2018年外部不确定因素暴露了我国在芯片等方面的短板，也使得國内芯片、5G等人工智能基础设施技术领域投资爆发。人工智能赋能下的金融、安防、文娱、医疗、汽车等各行业的投资均在2018年呈爆发态势。”刘万清说。

日前，包括人工智能安防公司澎思科技、计算机视觉企业影谱科技等在内的多家AI企业接连宣布获得几千万到数亿元融资。

对此，王眺指出，预计AI领域股权投资的金额未来仍然会保持较高水平，其中，企业服务将是AI投资的热门行业，AI能够很好地和ToB结合，例如金融、安防等。

“从政策来看，2017年开始，国内人工智能相关政策的重点已经不仅仅关注智能技术的发展，更多的是转向技术和产业的融合。跟随政策导向，AI股权投资也会更注重人工智能与产业的融合，加速人工智能项目落地。”刘万清表示。

巨头扎堆、中小科技公司跑步入场

业内人士表示，大量资金涌入，越来越多的公司开始贴上人工智能的标签，越来越多的AI创企也随之出局。盲目创业和狂热投资会让行业难以健康发展，风险与机遇并存，如今AI行业只能挤掉“泡沫”，方能破而后立。

当资本热退去，2019年的人工智能企业如何发展？

智研咨询发布的《2018～2024年中国人工智能市场运行态势及战略咨询研究报告》数据显示：2018年全球AI市场规模约为1.2万亿美元，并保持持续高速增长，到2022年有望达到3.9万亿美元。

专家分析，2019年的AI仍旧是巨头扎堆，各大厂商布局云端AI的同时，端侧智能将备受瞩目;中小科技公司也开始加速入局。

比如，在AI上重点布局的百度，除无人驾驶技术外，百度大脑也实现了阶段性进步。2016年百度世界大会，百度大脑在完成基础能力搭建和核心技术初步开放后，如今已对外开放了150多项AI能力。

伴随着AI技术的成熟，中小科技公司也开始跑步入场：网龙推出的AI助教;竹间智能开发出的AI情感对话机器人;商汤、云从、旷视、依图等其他几家高成长性公司均在金融和安防这两个领域争相布局。

但同时要注意到，到了AI即将迈出坚实一步的2019年，人才的争夺和培养能力，已经成为一家AI企业发展前景的风向标。

2018年底，UIPath网站正式发布了《AI Jobs》的分析报告，通过求职网站收集到的数据分析：中美分别为AI人才缺口最大的国家，中国有1.2万左右的职位缺口，依然远超美国。

“因此，未来还需要持续完善数据资源体系，破解发展制约因素;重视人工智能安全风险，减少潜在隐患;打造人工智能创新平台，推动产业应用;积极开展多元路线探索，突破技术瓶颈;提前布局劳动资源转换，应对就业变化。”中国信息通信研究院副总工程师王爱华说。