寒武纪估值25亿美元背后,大批AI企业却迎来了倒闭潮

可以预见的是,AI技术离大规模商用还有很长的路要走,今天绝大多数AI创业公司很可能只是行业的先烈,但是如果能找到商业化的有效途径,就很有可能成为先知。

昨天,寒武纪宣布完成数亿美元的B轮融资,整体估值达到25亿美元;2018年6月,依图科技官方宣布完成2亿美元C+轮融资;2018年5月,商汤完成6.2亿美元C+轮融资;2018年4月,商汤完成6亿美元C轮战略融资;2017年10月,旷视科技完成4.6亿美元C轮融资……

AI独角兽的狂欢

一系列融资数字在不断刷新行业记录,每一次独角兽的融资都会吸引媒体、行业、大众的眼球。这也预示着AI独角兽的竞争正变得越来越激烈。

我们也必须承认人工智能的吸金能力确实很强,但这只是对处于金字塔顶端的独角兽而言,那些处在金字塔底层的初创企业的日子就没有那么好过了。如果说一开始资本的投资模式是滤纸式的,那么现在已经变成过筛子式的了,只有个头大过筛眼才不会被滤掉。

伴随着商汤、寒武纪、旷视科技、依图科技等独角兽的加速融资,AI行业已然进入了另一个阶段——独角兽的狂欢时代。

资本为什么青睐类似寒武纪这样的公司,除了拥有雄厚的研发能力之外,AI产品的商业化落地能力更是一项重要指标,首先在终端领域,寒武纪以处理器IP授权的形式进行合作推广。目前,寒武纪终端处理器IP产品已衍生出1A、1H、1M等多个型号。华为Mate 10系列所搭载的麒麟970 NPU正是寒武纪1A处理器。

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其次在云端领域,寒武纪为全球客户提供高性能、低功耗、高性价比的智能处理芯片。2018年5月发布的寒武纪MLU100智能芯片(Cambricon-MLU100),适用于视觉、语音、自然语言处理等多种类型的云端人工智能应用场景。

与寒武纪相比,那些成立了几年却依然没有商业化产品落地的企业在融资方面会有很大劣势。有VC表示,现在的AI应用创业公司必须要离钱近,其投资标准之一就是初创公司2年内必须有销售收入,这就要求企业一定要找到应用场景。

AI企业将迎来倒闭潮

在“2018全球智能+新商业峰会”上,许多业内人士谈论的话题大多与人工智能落地有关,他们认为2018年人工智能行业将进入淘汰期,AI初创企业在商业化面前将走向盛衰两个极端,甚至,90%以上AI企业面临倒闭的险境。这一点我们从资本的投资趋势可以得到一定的印证。因此,从“人工智能”到“智能XX”还有很长的路要走。

根据《2018 中国AI商业落地100榜单及研究报告》显示,尽管AI在各行业领域已经开始商业落地,但从整体来看,各AI公司的商业化做得不理想。亿欧智库统计,2017年中国AI创业公司获得的累计融资超过500亿元,但2017年中国AI商业落地100强创业公司累计产生的收入却不足100亿元。

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图2017年中国AI商业落地100强创业公司

来源:亿欧智库

出现这种情况的原因是AI正在遭遇商业落地之痛,首先AI服务或产品的价格普遍较高,其次AI产品的用户体验并不突出,此外还有初创企业本身的问题,AI行业里企业的质量参差不齐,技术做不好,更不谈商业落地。除了企业或者产品本身存在诸多原因之外,外部因素对初创企业也有着重要的影响,北京在“人、钱、方向”上有着绝对的优势,其他城市都有自己的短板。

AlphaGo的出现,引爆了人工智能市场,经历了近两年的发展,人工智能的投资和创业热度逐渐趋于理性,对于已经发展了几年的AI企业而言,能否拿出市场化的产品或者服务是决定其存活的关键指标。据亿欧智库统计,伴随着2016年之后的AI投资创业大潮发展起来的AI企业,90%以上依然处在亏损阶段,2018年行业将迎来一波倒闭潮。

创新工场CEO李开复也曾公开表示:“AI项目(融资热)是2017年上半年开始的,融资差不多够18个月花,2018年底估计有一批公司倒掉。”

AI的前世今生

AI已经有60多年的历史,1943年,Warren McCulloch和Walter Pitts两位科学家提出了“神经网络”的概念,正式开启了AI的大门。1955年8月,四位科学家联名提交了一份《人工智能研究》的提案,首次提出了人工智能(AI)的概念。1997年,IBM的超级计算机“深蓝”战胜了当时的国际象棋冠军Garry Kasparov,引起了世界的轰动。2016年3月,谷歌AlphaGo 4:1 战胜围棋世界冠军李世石。

从“神经网络”的提出,到AlphaGo战胜围棋世界冠军,人机大战引起了全球前所未有的关注,开启了AI的新纪元。

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图人工智能的前世今生

来源:通联数据

除了下棋,AI技术可以渗透到生活的各个方面,比如智能家居、无人驾驶、智慧医疗、智慧零售、机器人等,这给人们的生活带来了无限可能,也给企业带来了众多的商业场景。但是,有些商业应用并没有达到人们所预期的那样,甚至给我们带来了麻烦。

AI离我这么近又那么远

智能音箱被认为是物联网时代的入口,在近两年成为了各大厂商争相进入的疯狗,国外的亚马逊、谷歌、苹果,国内的阿里、腾讯、百度、小米、腾讯,个顶个的都是行业的巨头,对于这些巨头而言音箱并不仅仅是一台音乐播放器,在其背后支撑的 AI 技术才是整个产品的核心,这也是各大公司觊觎物联网入口的最根本原因。

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但主打AI的音箱在用户体验上却不尽如人意,根据相关测评显示这些音箱都能听懂简单的指令,却不能执行稍微复杂的操作。此外,智能音箱是否真的被物尽其用也是一个值得思考的问题,根据市场研究机构IHS Markit围绕智能音箱用户展开的一项最新调查发现,目前仅有6%的人使用智能音箱来控制照明和供暖等智能家居设备。

即使是被推崇为能够带来非凡体验的音乐播放设备——HomePod,其播放音乐功能也排在“回答问题、查看新闻或天气预报”之后的第三种用途;至于控制其他智能家居设备,目前则是智能音箱最不常用的功能。

有人或许会说,AI在更高端的应用场景上会有更好的体验。其实不然,同样被广泛关注的无人驾驶也是麻烦频出。前段时间Uber自动驾驶汽车在亚利桑那州撞死行人的事故无疑像一颗重磅炸弹,将无人驾驶推上了风口浪尖,事后根据美国国家运输安全委员会(NTSB)的初步报告来看,除了这份报告中明显提到的总体系统设计失败外,令人吃惊的是,系统花了好几秒的时间来确定看到的前方到底是什么(是行人、自行车、汽车还是其他什么),而不是这种情形下做出唯一的合理决定,从而确保不会撞上。

加之最近特斯拉 Autopilot 系统和其他一些公司的驾驶辅助系统也惹出了不少是非,虽然事故调查结果还未完整出炉,但从一系列曝光的细节我们已经能大致对这些系统有些了解。从技术的角度来看,它们依然有很多限制,只能算是自动驾驶时代到来前的过渡品。简而言之,无人驾驶还存在局限性。

结束语

技术需要从实验室走向现实,行业也会经历相似的周期。人工智能技术已经具备了再次飞行的能力,而AI企业也是时候探索商业化落地。如果2018年无法在商业化上取得突破,将面临严峻的发展困境。

可以预见的是,离AI技术的大规模商用还有很长的路要走,今天绝大多数AI创业公司很可能只是行业的先烈,但是如果能找到商业化的有效途径就很有可能成为先知。

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