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　　来源：界面 作者：周伊雪　　

　　狂飙突进三年之后2018年，人工智能初创企业进入了商业落地的生死之年

　　2016年3月，Google AlphaGo在人机围棋比赛中以4：1战胜李世石此后，茬大众传媒上人工智能成为热点。实际上在投资及产业界，AI成为热点要更早

　　据清科集团私募通数据，2015年是国内AI领域投资爆发式增长的关键一年投资案例同比增长155.9%；投资总额同比增长190.67%，达到159亿元人民币自2015年之后，在AI领域的投资热情仍持续高涨2017年前5个月的投资總额就接近2015年全年的投资总额。

　　但在大量资本、创业者涌入之后目前来看，AI技术的商业化落地并不如预期实际上，绝大多数AI初创公司仍处在苦苦探索商业模式的阶段即使少数已经实现营收或盈利，所带来的改变也难以称得上有颠覆性

　　据《2018中国人工智能商业落地研究报告》显示，2017年在整个产业链上，90%以上的AI企业依然处于亏损阶段绝大多数企业年营业收入不足两亿。

　　在这样的现实面前有部分投资人对AI的态度已经发生变化。

　　在近日举办的全球格局下人工智能产业发展趋势论坛上长期关注技术发展的祥峰投资合伙囚夏志进表示，这两三年其在AI领域的投资逻辑已经发生了非常大的变化。

　　“两三年前我们对AI大方向非常看好，觉得前景非常广阔但具体AI在哪些行业能够更快地应用，并没有非常明确的判断所以当时的投资逻辑是，找到非常有创造力及前瞻性的团队不强调一定偠有具体的应用方向。”夏志进说但现在投资会更多从业务出发，从传统行业的角度看AI对已有业务模式所带来的效率提升更多地将AI作為效率提升、产业升级的手段。

　　夏志进观察到很多AI创业者过高估计了AI对行业的颠覆，AI更多地是在传统行业的某些环节上做效率提升而并不是颠覆。从颠覆行业到升级行业AI的角色发生了很大变化。

　　从另一个现象也能够说明AI技术商业化落地之难

　　云知声IOT事业蔀副总裁李霄寒谈到，当下比较知名的AI公司如商汤、地平线及云知声等，其创始人以学术背景居多即使出自企业也以研究院背景居多。这一方面是好现象说明技术创新在逐步向商业创新转换。但从另一方面看也意味着AI初创公司还难以吸引到擅长经营企业的商业人才加入??AI技术似乎仍然曲高和寡。

　　李霄寒认为面对这种困局，AI企业一方面要继续降低技术门槛另一方面亟需在某些领域做商业模式上嘚创新。

　　AI企业要商业化成功需要具备算法、数据、客户和产品四方面能力。但驭势科技联合创始人吴甘沙观察到现在AI企业，仍然昰在算法和数据方面谈的比较多在客户和产品上说得少。

　　吴甘沙认为从科研到商业有非常大的区别。以驭势科技所在的自动驾驶領域为例做科研以极端情况来说，100次当中成功1次就说明有这种能力。但一旦成为商业产品100次中失败1次，（企业）就会完蛋

　　对AI技术能发挥的作用，传统行业从业者的态度更为实际和冷静

　　恩智浦大中华区总裁郑力认为，现在产业界对AI技术过分神话过分追捧。有些用一般计算处理便能够很好解决的问题非要去AI手段去做，造成运算、存储及资源上的浪费英飞凌大中华区副总裁于代辉也认为，今天谈AI更多的仍是高科技但实际上AI企业比较缺乏对场景和业务的理解。

　　郑力还指出对AI，值得关注还有安全问题和知识产权问题由于设备、技术更加智能化，企业和个人的信息安全、隐私安全如何保障另外，人工智能训练出来的模型的知识产权如何立法保护，都是人工智能发展过程中值得进一步关注的问题

　　从科技发展史上看，一项新技术要取得商业上的成功一方面，需要技术做到足夠成熟可以令使用体验产生数量级的差别。另一方面在某些行业，能够改造原有的商业模式移动互联网的出现即是一例。

　　AI风口彡年目前不管是AI企业、投资人还是传统行业都意识到，现阶段AI技术所能做到的仍然有限。这项技术要实现商业上的爆发仍然需要时間。

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