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　　文/Holos 

　　IT桔子最新数据统计，截止于2017年6月底，整个上半年共发生96起人工智能领域获投事件，涉及总金额约193亿人民币，其中包含1起上市事件。

　　图中第一项“紫光集团”核心业务为处理器、芯片研发，但其1500亿人民币的超大额融资在数据统计汇总会干扰整体走向，故不在融资总额中体现 

　　人工智能投融资趋势活力强于互联网整体

　　据IT桔子数据，中国互联网投融资变化趋势显示：在2015年下半年，国内互联网领域投融资事件数量和金额均达到顶峰，进入2016年后，受全球经济大环境影响，创业投资逐渐受冷，数量和金额趋势都双双有所滑落。从图中看，2016年下半年成为投融资最低谷，2017年上半年获投事件数量仍然下落，几起特殊的大额投资事件使得金额有所回升。

　　相对于整个互联网创投的趋势而言，人工智能领域投融资变化趋势虽然也受到环境影响，但投融资的活力更强，‘人工智能’在2015年下半获投事件数量最多，2017年上半年投资金额再创新高。

　　2017年‘人工智能’领域的投资形势出现了明显的增长趋势，大额投融资事件增多，同时资本向中后期的项目集中。

　　词云图：人工智能企业服务、AI+医疗等赛道收资本青睐

　　在2017年上半年获投的人工智能公司中，我们分析了这些公司的标签信息，得到了下面这张词云图。图中出现的词为这些获投公司的属性的关键词，文字的大小代表了这些词重复出现的频率。从图中可以直观的看出，2017上半年解决方案类、机器人、算法类、医疗、计算机视觉与图像类、智能汽车等相关公司最受资本的追捧。

　　人工智能创业及获投公司多数提供整体解决方案，如多数技术类项目一样，在发展初期选择提供to B业务，也是一种相对最优选择。 

　　‘算法’是人工智能创业获投的重要指标，包括：深度学习、机器学习、模式识别，还有应用型技术的计算机视觉、自然语言处理、人脸识别、语音识别等。

　　行业应用也是产业发展的关键，医疗、汽车、交通、安防、金融、物流仓储等已经成为人工智能落地的第一梯队行业。

　　‘自然语言处理’投融资金额最高，‘智能机器人’获投数量最多

　　上半年中，今日头条获亿级美元融资，使得‘自然语言处理’一举成为融资金额最高的子领域；‘智能机器人’持续受追捧，融资数量最多，约占总融资事件的28%。

　　资金的天平倾向中后期，人工智能早期项目路在何方？ 

　　据IT桔子统计，2017上半年，融资额前五名的公司拿到了整个上半年该领域融资总额60%的资金；而拿到融资的项目中有77%为A轮之前的早期项目，同时他们所获得的融资金额仅占总融资额的21%。 

　　据IT桔子观察，2017年上半年资本的确有倾向于投资中后期项目的趋势，相对于目前早期公司的巨大存量而言，未来一段时间，‘人工智能’有可能进入调整期。

　　从细分领域的发展阶段看，传感器元件、激光雷达、技术平台、智能机器人等多处在初创期；计算机视觉与图像、云计算设备、自然语言处理、辅助驾驶等细分领域的创业投资已进入发展期。

　　2015、16年的时候，人工智能公司依靠‘算法’很容易就能融到钱，这种境况在2017年已经随风而逝。随着技术的开源以及算法框架的不断增多和发展，深度学习/机器学习等一系列算法的技术门槛在快速降低。

　　人工智能产业阶段性发展的瓶颈，已经从发展之初的‘算法’，向‘数据资源’与‘计算力资源’转变；另外新的‘场景创新’在已经迫不及待，可能带来新突破。

　　数据资源：多数集中在业务成型的中后期公司，而初创人工智能公司想要脱颖而出，就必须要更加结合实际应用场景，投资方必然对创业公司的“数据商业模式”要求更加苛刻。虽然并非没有大数据就不能做人工智能，但如果没有好的数据业务模式，肯定不会被投资方所重视。 

　　计算力资源则体现在两个方面： 

　　一是云计算平台以及通用处理器/芯片计算平台巨头公司的抗衡。这方面大公司竞争将愈演愈烈。

　　另一方面是面向AI成功应用的场景，来定制应用场景芯片加速器，不过这类创业公司想要突围也并非易事，如何借助行业的力量，如何与行业传统巨头抗衡与博弈将集中在2017年爆发。

　　场景创新：是人工智能产业发展的不确定因素。有的应用场景已经开启，但是技术未成熟，市场还未打开，例如无人驾驶汽车；有的新场景创新正在进行，比如无人零售店、人脸支付等。 

　　人工智能正在逐渐发展，逐步降低技术成本，这是一个开始很漫长，但发展起来很快的过程。在这个过程中，很多技术的成本或许可以降低到能够接受的范围，当技术成本与人力成本的零界点被打破，或者当技术的成本与在某个应用场景下所能承受的成本的零界点被打破，人工智能产业将迎来不可忽视的增长。

　　或许以前我们只能在公共机构享受的人工智能技术，在其逐步产业化后，有一天可以在普通家庭中实现；目前无人机喷洒农药每亩的成本已经接近人力成本，也许就可以考虑在无人机植保方面大规模机器换人……

　　相信在2017年下半年，人工智能将会上演一番又一番精彩绝伦的故事。