讓機器模仿甚至超越人的行為和思考方式，始終是充滿想象的科學領域，近期無人駕駛及AlphaGo等為代表的人工智能技術的重大進展，鼓舞資本進入人工智能領域的熱情。有科技巨頭更是直白地宣稱人類社會將從移動互聯時代跨入人工智能時代。

在火熱的中國創投市場，資本對人工智能行業充滿期待。應用前景廣闊、科技含量高、投資回報周期長、技術迭代周期短等特點，令涉足該領域的資本同時面臨著誘惑和風險，亦需要付出足夠多的智慧和時間。

市場BAT巨頭林立中小創投轉而瞄準細分領域

今年3月的圍棋人機大戰中，谷歌公司的AlphaGo（阿爾法圍棋）以4：1戰勝韓國頂級職業圍棋選手李世石。人工智能應用就此轟動世界，也掀起了資本圈的軒然巨波。

人工智能吸引著IBM、谷歌、微軟等國際科技巨頭，或投資或收購相關公司。比如，獲谷歌投資的語音搜索平臺出門問問，紅杉投資的模式識別公司格靈深瞳，智能機器人平臺圖靈機器人等。

國內BAT巨頭也正加速布局人工智能領域，通過自身優勢領域切入，用巨量資金引進人才和項目。其中，百度最早從語音語義、圖像識別方面切入，并進軍無人車領域，正在加速商業落地，百度大腦項目則號稱已經達到四歲小孩水平。阿里則從手機淘寶開始規模使用個性化商品推薦，螞蟻金服在金融領域的征信、保險、風控等場景推動智能計算應用。最近，阿里云人工智能程序小Ai成功預測了《我是歌手》總決賽歌王，人工智能“洞察人心”的話題再度升溫。

對于巨頭林立的人工智能領域，有市場人士擔憂行業技術門檻要求較高，資金需求大，創業投資公司和中小型企業難在市場中分得一杯羹。對此，分享投資副總裁曹強在接受采訪時表示，人工智能領域的應用非常廣泛，與實際應用場景密切相關，創業的機會點非常多，因此小公司也有機會。

中興合創董事長丁明峰則認為，未來顛覆BAT的一定是人工智能，盡管大部分的數據積累都被BAT掌握，但是真正偉大的人工智能公司絕不會在這三個公司里面，它會滲透到行業的各個角落。

在廣義的人工智能應用領域，智能醫療、智能家居、無人機、機器人等相關概念愈發火熱，聰明的資本已嗅到了其中商機。今年4月，風險投資機構StarVC宣布投資中國深度學習領先企業商湯科技，進駐人工智能領域。在企業方面，專注于智能語音識別的公司云知聲已完成數千萬美金B輪融資，未來將布局物聯網人工智能服務，包括智能家居、車載、醫療、教育等領域。國內機器人企業浙江萬豐斥資3.02億美元收購美國焊接機器人應用系統服務商Paslin，成為迄今為止國內機器人企業規模最大的跨國并購案。

熱點資本追逐無人駕駛等細分領域

人工智能技術未來發展空間巨大，但行業本身的高科技含量也為風投資本入場設置了更高的門檻。易被市場解讀、應用場景貼近現實的細分領域更容易成為資本的切入口。其中，無人機無疑是人工智能風口下創業和投資圈的明星領域。

國內的領先企業如大疆、億航等在海外市場表現靚麗，國內外創業公司和團隊風生水起，在AngelList中，國外無人機相關的初創公司就已經超過了330家。

易觀分析師佘雙琳表示，無人機領域的想象空間巨大，仍將繼續升溫，但行業內競爭十分激烈。“現在很多企業聚焦在航拍領域，但這個領域相對于其他領域門檻已經沒有那么高了，很多技術已經開源，很多傳統航模企業也加入進來，導致領域價格競爭越來越激烈，企業利潤空間越來越薄。不過，無人機企業可以從兩個方面獲取機會，第一是應用一體化的解決方案，針對某一個行業進行開發；第二是從電池技術方面進行突破。”

在無人機以外，智能汽車、無人船等相關行業也頗受矚目。北極光創投董事總經理楊磊表示，當前AI、機器人等領域備受關注，而他將在下一階段重點關注智能汽車領域。“智能可以理解成感官（傳感器）、大腦（人工智能或AI）、執行（機器人）三個部分，如果把傳感器、AI和汽車結合在一起，就是智能汽車。”楊磊說，“我們認為，未來的智能汽車會以圖像傳感器為中心，輔助以其他廉價傳感器，以AI為大腦實現無人駕駛。我們會重點在國內投資有壁壘的、高性價比的硬件，以及能夠把國外最先進的AI軟件結合到國內硬件平臺上、結合國內廠商的需求、做好本地化服務的企業。”

前景深度學習技術的商業化應用空間巨大

人工智能在工業生產、生活、出行、教育等方面植入想象，業內人士表示，其距離真正運用于生活和產業的場景還有較大空間，而深度學習技術的商業化應用可能使其更快與現實生活接軌。

“近年來人工智能的最大突破主要在深度學習。”國家千人計劃專家、地平線機器人CEO、前百度深度學習研究院負責人余凱表示，近10年間深度學習在各個方向不斷刷新紀錄，云識別、圖像識別以及圍棋等等，每年都能看到新進展。“人工智能已經進入到科技的“大航海時代”。未來人工智能會在工業制造、智能家居、自動駕駛、教育、大數據醫療等很多方面為我們的生活帶來巨大影響，人工智能系統將誕生一種自主行為和決策的機器，在生活周遭幫助我們，使生活更加便捷。”

阿里云數據科學家、芝加哥大學統計學博士閔萬里表示，現階段人工智能應用大部分只是固定場景下的簡單判斷回應，比如對話機器人、服務機器人等。人工智能在復雜場景下的應用，無人駕駛技術是一個范例。“谷歌無人汽車可以放在車道上，實時應對處理各種預想不到的路況和車況，從而計算出最佳行駛路線”。

佘雙琳認為，機器視覺和語音學習配合深度學習技術進行商業化應用，將在未來B端得到更為廣泛的應用。“人工智能行業的難點在于投資回報周期比較長，而且衡量技術的商業價值是相當有難度的，也就是說，消費者能不能認可新的技術。現在更多的企業會從B端的商業化入手，例如螞蟻金服與Face合作研發的支付寶人臉識別支付技術。很多技術對消費者而言可有可無，但企業確實存在這一方面的技術剛需，如金融企業使用人工智能實現遠程客服等，并且愿意支付更高價格。”

不少投資人在談及AI技術時直言“看不懂”，應用前景廣闊、科技含量高、投資回報周期長、技術迭代周期短等特點，令涉足該領域的資本需付出更多智慧。佘雙琳表示，投資人工智能領域的關鍵在于評估技術在國內外環境中的先進性，需要專業技術和長線投資的眼光。“首先要能評估技術在全球范圍內是否領先，評估技術的商業化應用前景。現在很多投資機構比較關注的是短期投資價值，可能希望3—5年內要產生回報，但投資人工智能的項目往往回報周期比較長，能不能在預期內產生回報，就需要進一步去判斷。”

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