资本逃离 AI投融资降温 凶险AI投资路
陈溢波、张靖超
国内的人工智能行业正在经历阵痛。
“这个技术（AI）只能针对某种单一、特定的疾病，无法进行病种的广泛覆盖；我们给它一张片子，它就得出一个结果，但我们不知道为什么会得出这么一个结果，也就是说这个结果不具有可解释性，这在医学领域是比较严重的一个问题，因为不严谨；还有就是数据隐私和安全性的问题，病人的相关信息是否会得到保护、不被利用，这也是一个问题。”10月9日，北京某三甲医院放射科的一位医生这样向《中国经营报》记者介绍AI技术在医疗领域中的应用情况。
然而，智能医疗已是发展相对成熟的人工智能应用场景之一。根据国家工业信息安全发展研究中心人工智能所发布的相关报告，智能医疗是29个人工智能应用领域中，布局企业数量位列前五的细分场景之一。智能医疗当中所存在的落地问题，在无人驾驶等其他人工智能领域也有不同程度的表现。
作为这些企业的投资人，最关心的便是AI技术能否切入实际的场景中、为行业赋能、并产生实际的价值。而类似于上述医生所谈的问题正影响着投资人的决策，近期甚至在社交媒体上激起“资本逃离AI”的声浪。
“‘逃离’这个词好像说人工智能这个行业不行了，其实完全不是这样的。”IT桔子分析师李京望表示：“像伪人工智能，以及算法不能落地、没有具体应用产品的公司，它们会渐渐衰败。资本逃离的是这两类公司，并非盲目地撤离所有的AI公司。”
AI领域投融资降温
“我们在融资过程中还是比较难的。一是现在市场上的资金本身就比较紧缺，二是一些地方对新的商业模式的接受度并不高。”日前，当《中国经营报》记者向青岛地区一家从事农业、工业用途的低速无人车公司询问其融资情况时，该公司创始人尹先生这样向记者透露道。
天眼查显示，尹先生的公司目前还未有过公开的融资经历，记者从网络上可以看到，该公司目前在售的产品主要是应用在农业领域、进行低速任务的机器人。
与此同时还可以看到，同行业内由真格系、创新工场等投资的驭势科技在2017年拿到B轮融资后，就没有公开的融资信息，2017年有股东退出；智行者自2015年成立至2018年，已经完成了B+轮融资，之后也仍未有新增融资，2017年、2018年还出现了股东退出的情况；苏州青飞智能科技有限公司（以下简称“青飞智能”）在2017年拿到pre-A轮融资后也没有融资动态，其中两位创始股东在2017年也进行了退股。
而事实上，低速自动驾驶车辆领域，由于无人作业车的作业区域相对封闭、标准化，技术上难度相对较小，一直以来被认为是将最先实现商业化应用、最容易落地的自动驾驶细分领域，2019年更是被外界看作低速自动驾驶车辆销量将实现“起飞”的一年。
星瀚资本创始人杨歌在接受记者采访时称，“大家对于一个新的技术其实预期过高，而实际上它的底层难度是比较大的，它需要很长时间去做基础设施的建设，人工智能就非常典型。”他以上个世纪《泰晤士报》对计算机的相关报道为例称，当时舆论对它的炒作比较明显，但事实上，计算机进入普通家庭则是在那之后的二三十年才实现。
不仅仅是尹先生所在的用于特定场景的低速无人驾驶领域面临投资趋冷，从整个AI行业来看，也是如此。
根据亿欧智库的数据，从AI私募股权投资市场的情况来看，2014年到2017年，AI领域内的投资频数逐年攀升，但经过了2017年的高点后便开始回落，2019年前五个月，中国的AI领域仅有80笔融资。
投资额方面，同样经历了快速上涨而后又急剧下跌的态势。2018年中国AI行业的投融资市场达到鼎盛时，企业的融资额高达1405.3亿元，当期337笔融资，虽然相较2017年的425笔出现了回落，但结合2017年总体785.2亿元的融资总额来看，企业的单笔融资额却较2017年出现了上涨的趋势。但2019年前五个月的投资额依旧不容乐观，投资总额仅163.4亿元。
根据IT桔子的统计数据，2014年至2019年，早期投资越来越少，资本投资轮次整体后移，AI初创企业拿到融资的难度越来越大。
在安惠投资基金经理李智佳看来，现在一级市场上的投资标的，“真正好的公司，进行股权投资很难拿到份额。能让你拿到份额的可选企业，优质标的就很少了。前几年估值提升速度太快了，之前可能会给一个高估值，但往后就要看营收情况了，如果不好变现或者落实到财报上没有好的结果，那资本肯定要套现走人。”但李智佳依然长期看好AI的前景，“AI这个方向没问题，资本即使走了，早晚还得回来。”
“前两年大家吃亏太多，在第一轮模块化AI投资的过程中都积累了一些经验，知道对于技术类企业不能这么乱投，现在大家开始谨慎了。我觉得AI的风口还会持续存在，有的人离场了，有的人还会继续进场，人工智能本身是一个非常大的行业，应该会有持续性的机会在里面。”对于小公司融资难的原因，杨歌这样向记者解释道。
“现在从应用的角度来说，因为有开源代码，人工智能算法的技术门槛在逐步降低，很多公司都可以自己招一个硕士去设计一个模型，什么都可以做，开源代码很方便。所以就导致了现在投这种纯创业的公司越来越少，现在缺落地的公司。就是说是不是能找到真正的应用场景、能产生真正的价值，这是现在AI投资关注的最大的一个问题。”李京望说。
稀缺的头部投资标的
“但现在市场上细分行业的头部项目融资还是相对容易的，并没有受到融资变难、资本撤离的影响。”光源资本副总裁许银川在接受《中国经营报》记者采访时表示，之前市场上有声音称“投资人逃离AI。但准确的描述应该是资本在回归理性，回归商业本质、估值理性。大家来寻找真正能够落地、能够提升效率和改变科技的这些项目。而不是盲目地跟风去投资。”
事实上，相比前文所述公司的融资难的情况，行业头部代表企业的融资则一轮接着一轮。从天眼查上显示的数据可以看到，一些同样应用在相对特定的封闭区域或场景中的头部低速无人驾驶汽车公司，依然是资本的宠儿。
北京踏歌智行科技有限公司（以下简称“踏歌智行”）作为国内率先在特定区域（露天煤矿）实现产品落地的无人驾驶方案提供商和运营商，自2016年成立以来，已经拿到了多笔投资，仅2019年，即完成了A轮融资，并且在刚刚过去的9月，拿到了包括达晨创投、合创资本在内的多家投资机构的股权投资。提供特定场景的自动驾驶解决方案的天津清智科技有限公司（以下简称“清智科技”）也已经完成1亿元的A轮融资，2019年6月，还拿到了拓金资本的投资。
天眼查数据显示，计算机视觉领域“四小龙”中，除商汤科技外，其余三家均在2019年整体经济环境下行压力较大的情况下，仍拿到了投资。其中，旷视科技在2019年5月获得了来自中银投资、阿里巴巴等的7.5亿美元的D轮投资；聚焦在安防和医疗细分领域的依图科技同样在5月也拿到了上海科创基金、高榕资本等的战略投资；银行、机场人脸识别产品的第一大供应商云从科技在2019年更是拿到了两笔投资。
此外，专注于中小学理科领域的AI个性化普惠教育在线平台公司洋葱数学，在2019年4月份也完成了3亿元的D轮融资；早期面向儿童市场，定位儿童教育和陪伴，生产家用智能机器人“布丁”，之后面向B端用户，定位为AI解决方案提供商的Roobo，早期就拿到了科大讯飞参投的A轮融资，继2018年拿到战略投资后，2019年第二次拿到资本方1亿美元的战略投资；主打康复机器人细分领域产品的傅利叶智能在2019年7月也拿到了包括IDG资本等在内的投资方数千万元人民币的B轮投资；聚焦企业数字化市场的滴普科技，也在2019年完成了8500万元的pre-A和3500万美元的A轮融资，投资方包括晨兴资本、高瓴资本、IDG资本等。
李智佳表示，事实上，当前市场主要是缺好的资产，“一些AI技术二三十年都搞不定，只能在专用领域做一些尝试。但这样一来就有一定的局限性，市场份额会受到影响，市场规模短期内存在天花板。量如果起不来的话，就比较难赚到钱。技术本身现在还处在不成熟的阶段。”
AI应用之下暗藏危机
AI应用的落地问题一直是业内人员所关注的焦点。
李京望在调研过程中发现，目前AI技术在医疗影像方面的准确率可能只有80%多，还有待进一步提升，现在该技术还是属于试用的情况，还没有到规模化应用的阶段。
“比如说拍了一个片子后，没有那种稍微通用一点的智能识别系统，既可以识别肺部的，又可以识别胃部的。对于现在那些做医疗影像识别的AI公司来说，它们也是顶多专注于一两个部位的影像识别。所以说这就是一个问题。医院如果要想介入这种人工智能识别系统的话，就要跟很多AI公司合作，每家公司它的强项也不一样，现在它还处于一个非常早期的状态，还不是很成熟。”李京望表示。
而这也或许直接导致了相关AI产品的规模化应用的问题。新鼎资本创始人张弛也向记者提到，从AI与医疗行业的结合来看，由于后者是一个比较封闭和谨慎的领域，新技术的应用需要的探索时间可能会比较长，现在还没实现规模化。
但张弛也同时提及，AI技术在该行业的应用仍然是比较好的方向，“通过人工智能加医药、医疗来提升效率，把所有机械化的、重复的工作用人工智能来代替，这是个趋势。”
然而，除在具体场景中存在的难题，应用层之下的基础技术，对于国内的人工智能企业也存在一定风险。
专门从事AI行业的专利保护方面工作的律师王景林告诉记者，中国很多基于发达国家的开源代码而做的AI应用产品，其实还面临着潜在的专利保护方面的风险。“国内的AI应用型研发，将来可能需支付专利费。”
这种依托开源算法的做法，此前曾被人称作是从“硬件组装厂”向“软件组装厂”衍变的表现。
日前，清华大学人工智能研究院院长、中国科学院院士张钹在接受记者采访时称，“这种现象也确实存在。中国的AI企业确实面临挑战，不容小觑。”
有国内互联网巨头公司专门研究人工智能领域的算法专家也向记者提及：“有一些算法，国外他们把算法本身申请专利了，如果说大家真的严格遵守专利的话，确实打击比较大，因为他们的算法效果确实好，我们不用确实会影响最终的效果”。
但该专家同时提到：“我觉得这个事情根本就没法严格执行，因为这种基础类的算法很多，它完全是在后台的。也说不清你到底用的是不是这个算法，这个并不好执行。这个年代，算法都跑在服务器上，谁知道你用的是什么算法？你怎么去求证我？这都是公司的秘密。”
而这一风险，在10月8日，随着安防巨头海康威视、大华股份，以及一些人工智能领域内的明星公司——科大讯飞、旷视科技、商汤科技、依图科技等公司被美国商务部纳入实体清单，而进一步显现。
“基础技术都不是我们自己研发的，如果依赖这些技术基础，那你就有风险，别人可能埋伏一些专利，也可能埋伏一些软件是闭源的。所以我们如果用开源的，我们现在必须得要建立自己的开源许可证，或者是有自己开源的生态，有自己的开源社区，这样我们未来才能够控制某一个核心技术。”一位法律界人士补充谈道。
