所有人都认为这是一辆通往未来的列车。有人想挤进车头引领未来，有人下重注，想投出一家市值千亿的独角兽，也有更多自知上不了车的芸芸众生，在媒体的狂轰乱炸下惊慌失措，担心有一天将被列车碾压而过。这辆列车，叫做「人工智能」，简称「AI」。

　　2016年，从事了13年科研工作的张晴晴博士，毅然走出了中科院声学所，开始全心投身于人工智能大数据服务的工作中。

　　相应的，无数科学家、以及有着光鲜教育背景和从业履历的「蓝血」人士，成为这次人工智能创业浪潮的核心主力。

　　实际上，一场惨烈的竞争早已开始。张晴晴，也只是无数AI创业者中的其中一个。

　　2016年5月底，发改委、科技部、工信部和网信办联合印发《「互联网+」人工智能三年行动实施方案》，从《方案》提出到2018年，中国将基本建立人工智能产业体系、创新服务体系和标准化体系，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，形成千亿级的人工智能市场应用规模。

　　政府、资本、业界都为此躁动不已。然而，但凡浪潮兴起，就总会有大浪淘沙之时。

　　我们坚信未来，所以更须看清当下。品途创投通过采访数家人工智能上下游相关产业、投资人、创业者，试图还原人工智能喧嚣背后的产业发展脉络。探究「取代人类」之辞，究竟是「噱头」还是不可逆转之势。

　　群雄并起，瓜分天下

　　人工智能的元年，始于一场围棋比赛。

　　2016年，AlphaGo横空出世。在横扫人类顶尖围棋高手后，以4:1一举击败世界冠军、职业九段棋手李世石。

　　「一战成名」后，无人再敢小觑AI，它引爆了所有人的想象力。失去「堡垒」庇护的人类，震惊过后迅速意识到——既然AI的超高「智力」可以碾压人类棋手，那么它的应用也一定不可限量。

　　任何一个还在「铁王座」上的巨头都知道，如果错过AI，就会从神坛跌落。因此，巨头们挥舞着数百亿资金和巨大流量，试图收割下一个时代。

　　打造出AlphaGo、AlphaGo Zero的谷歌无疑仍是执AI行业的牛耳。它旗下的DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队是世界领先的「深度学习」研发团队，「Alpha」在他们的手里也在快速迭代。AlphaGo还是在「学习」数百万人类围棋专家的棋谱，到了AlphaGo Zero则不再需要人类数据，自由随意地在棋盘上下棋进行自我博弈进化。

　　微软、Facebook也纷纷警醒，意识到不能错过AI。今年9月，两家公司宣布建立开放式神经网络交流(ONNX)格式，为不同编程框架的神经网络创建共享模型。

　　百度更是放弃O2O战略，全面拥抱AI。不但全资收购成立仅两年的渡鸦科技，成为百度人工智能生态的一个部分，还请来了前微软全球执行副总裁陆奇做集团总裁和首席运营官(COO)技术团队，重组技术团队。短短4个月，股价上涨近50%。

　　阿里巴巴宣布组建「达摩院」，招揽美国、中国和以色列的百名技术领域顶级科学家，宣布未来3年将投资150亿美元，研发人工智能、物联网、量子计算等前沿技术。

　　京东挖来原微软亚太科技董事长、前 IBM Watson首席科学家等精英，大规模研发无人机、配送机器人。刘强东甚至还亲自在JDDiscovery大会上站台阐述AI战略。大会上，就连入场签到都采用人脸识别方式。

　　初创公司和创投资本的野心

　　电子商务，诞生了亚马逊、阿里巴巴、京东等巨型企业;搜索，创造了谷歌、百度;社交媒体，腾讯、Facebook控制着社交网络。而人工智能时代，又将诞生什么样的王者?

　　谁都想投出下一个王者，也都想创造下一个王者。事实上，在AlphaGo出世之前，中国就已经有很多优秀的初创公司。

　　1999年科大讯飞成立，2011年旷视科技成立，2014年商汤科技成立，2015年云从科技成立，2016年深醒科技成立。起先，它们分别做的是语音、图像识别、人脸识别等领域，而当时资本追逐的还是O2O、P2P等概念。

　　但AlphaGo改变了一切。曾经的语音识别、图像识别、人脸识别一夜之间统归「人工智能」旗下，迅速成为「当红炸子鸡」，备受资本追捧。

　　短短一年间，AI行业的投融资呈爆发式增长。2012年，人工智能领域的全球风投只有5.89亿美元，到2016年猛增到50多亿美元。

　　今年人工智能领域投资更加狂热。7月商汤科技宣布完成4.1亿美元B轮融资;11月，旷视科技宣布完成4.6亿美元C轮融资;前不久，外媒报道称商汤科技拟融资筹集5亿美元，将再次刷新人工智能领域的投资记录，届时，商汤科技估值将达20亿美元。

　　投资人团队也不甘示弱。中国国有资本风险投资基金、蚂蚁金服、富士康集团、中俄战略投资基金、阳光保险集团、SK集团、IDG、StarVC、浦发硅谷银行、鼎晖、万达投资、赛领投资、红杉一个个如雷贯耳的投资机构纷纷拿出巨资。

　　根据《乌镇指数：全球人工智能发展报告(2017)》显示，中国人工智能企业在数量上正逐渐追赶美国。2000年-2016年，中国人工智能企业数累计增长1477家，融资规模累计达27.6亿美元，其中，2014至2016年是人工智能发展最为迅速的时期。

　　这一盛况下，中国人工智能公司如雨后春笋般迅速崛起。品途创投在天眼查上用「人工智能」关键词检索到，目前冠以「人工智能」标签的公司已多达4947家。

　　AI项目贵，人才也贵

　　没有人愿意错过这次盛宴。

　　品途创投在采访中发现，投资人在挑选AI项目时，最看重的就是：创始人的学术、技术背景。

　　在此前采访博伟投资董事长杨赞松时，他向记者透露，刚刚投了一家人工智能芯片项目，投得很快，原因就在于项目创始团队中有科学家，「不仅具有商业嗅觉，也拥有技术壁垒」。

　　在近日JDDiscovery大会上，徐小平在演讲中也表示，对依图科技的投资数额占据了当期真格基金总额的7%，是个非常高的比例。在强调创始团队完整之外，他也明确表示「我之所以愿意给依图下这么重的赌注，是因为创始人在人工智能领域的经历绝对是可靠的。」

　　甚至还有投资人向品途创投表示：「创始人一定要是人工智能领域的科学型人才，没有商业思维也无所谓，我们可以帮忙找一位CEO，就像谷歌初期投资人找来了施密特，但谷歌的灵魂还是布林、佩奇奠定的。人工智能说到底是门复杂科学，没有技术背景的一定不可能成功。」

　　事实上，这波人工智能创业的「独角兽」都是拥有较强学术和技术背景的创始人。

　　商汤科技创始人徐立毕业于上海交通大学，拥有香港中文大学博士学位;旷视科技CEO印奇是清华大学姚期智实验班学士、哥伦比亚大学计算机科学硕士;云从科技创始人周曦获中国科学技术大学学士学位和硕士学位、美国伊利利诺伊大学(UIUC)博士学位。以上三人都曾担任大公司、知名学术机构研究院。

　　大公司的首席科学家们的履历更是光鲜亮眼。阿里云首席科学家闵万里19岁赴美攻读物理学硕士，后获得芝加哥大学统计学博士学位。先后在IBM TJ Watson Research Center及 Google 担任研究员。

　　前百度首席科学家吴恩达拿下过加州大学伯克利分校的博士学位，还是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任。离职沉寂四个月后，他也重返人工智能战场。

　　榜样的力量是无穷的。这些技术大拿纷纷拿到数以亿计的融资，无疑深深刺激了同在研究所、实验室的人们，他们要么加入这些独角兽或者大公司的人工智能团队，要么就带着技术出来创业。与以往创业热潮不同，「首席科学家」、「首席人工智能官」成为AI公司的标配。

　　投资人无比热情的欢迎这些「科学家们」。「只要他们在语音、图像识别领域发有论文，有专利，我们就会有兴趣。」上述投资人对品途创投坦言，「在算法、硬件、芯片上都行，这个市场很大。」

　　在投资人的追捧下，项目的价格水涨船高。今年9月，联想创投集团总裁、联想创投管理合伙人贺志强在一场论坛上直呼：「我最近一直和团队讲，大家都说AR、VR比较冷，那就赶紧看AR、VR的项目，人工智能的项目真的很贵!」

　　软银中国主管合伙人宋安澜也说：「国内人工智能公司的估值比硅谷还贵很多。」

　　有多贵?

　　2016年一次人工智能主题的演讲中，依图科技联合创始人兼CEO朱珑就说：「AlphaGo之后，我们从3月份开始融资，4月份(估值)可以加一亿美元，5月份可以再加一亿美元，6月份可以再加一亿美元上去。我什么都没干就可以这样。」

　　不断膨胀的估值背后，是早期进入的投资者的弹冠相庆，以及观望的投资者的焦虑，生怕错过风口。但越往后期，越是大体量资金才能玩得动的了。在旷视科技、商汤科技的B轮、C轮融资中闪现的都是财大气粗的「国家队」、大公司创投资本。

　　资本的极速涌入，人才价码也水涨船高。一位人工智能创业公司的CTO坦言，他2008年入行做语义人工智能开发，最初月薪不过五六千元而已，时隔四年不到，薪资已经涨幅十倍。

　　品途创投从猎头处获悉，一位具有人工智能学术背景的初级人才，年薪都以20-45万起步，刚毕业的语音识别的博士生加入大公司的价码已经上涨到年薪50万起步。

　　更有CSDN某高管向媒体透露，某家创业公司招聘大数据科学家，此科学家开出的年薪是260万-320万，还有股票期权的要求。

　　并且，还别嫌贵，人口缺口还很大。据BOSS直聘预计，人工智能人才下半年缺口最大的是搜索算法，可能只能满足需求的44%，还有推荐算法工程师，缺口50%，算法研究员，缺口43%，深度学习等都处于缺人状态。

　　所以大公司采用了「打包招聘」的方式，去一流院校「整班整班」的招人。今年微软、Google、腾讯、大疆、海康、华为、网易游戏、阿里巴巴、百度、今日头条等20多家互联网企业，校招所开出的年薪水均在30万元以上。其中，谷歌中国的人工智能岗位年薪最高，达56万元人民币。

　　然而，相比于大公司的福利待遇来说，初创公司却并不具备太多「抢人」优势。但谁都知道，AI的军备竞赛中，人才是关键，所以张晴晴的爱数智慧团队另辟蹊径，更注重培养。爱数智慧创始人兼CEO张晴晴告诉记者，「AI行业并不需要人人都是科班出身，其实有很多角色可以在工作中培养出来，关键还是要招到有学习能力和潜力的人。」

　　「核心竞争力是订单」

　　人工智能的火爆，也促使一些项目改头换面，试图搭上这班列车。

　　品途创投在走访中发现，一些本来是文娱项目的，现在也宣称「用大数据和人工智能构筑闭环」，一些硬件项目更是直接改成「机器人」，宣称利用了「深度学习」，可进行「人机对话」。

　　但品途创投与「机器人」对话却发现，很多外观看上去是机器人，但只能进行简单的对话，最多加上播放儿歌、英语、报天气的功能，这些功能基本都是从安卓手机APP上移植过去的。

　　有投资人就直言：「我认为超过95%的项目都是伪人工智能，一点技术含量都没有，只是套了一层AI的外衣。」

　　就连苹果率先推出的语音助手Siri的效果也是差强人意。新鲜劲过后，打开率也日渐新低。根据美国调查公司Verto Analytics的数据，从2016年5月至2017年5月期间，Siri流失了730万名用户，约占其美国用户总数的15%，甚至连那些正在使用Siri的用户也在慢慢冷落这一软件，使用频率比过去低了许多。

　　可以预见的是，强人工智能未能实现前，C端市场都难以打开。

　　爱数智慧张晴晴也向记者明确表示，「目前AI主要是应用于优化效率方面，越是规则化的东西越容易被AI替代;但如果是与人情感密切关联的，被取代的成分就会越低。比如智能陪护机器人等C端产品，它的核心在于产品的交互体验，目前看是需要时间来完善的。」

　　品途创投从一位常驻硅谷的投资人处也了解到，即使在硅谷，人们对「强人工智能」的发展也持谨慎的态度。

　　事实上，许多投资者也向品途创投坦言，不看好C端项目，因为：

　　1、以目前语音、语义人工智能的技术，仅仅停留在通过搜索数据库给出结果，还没有真正的「理解」，所以还远远无法达到C端用户的预期;

　　2、市场是需要培育的，而无论是Siri、亚马逊还是微软等大公司都没能做到这一点。虽然智能音箱曾一度引起热议，但其技术原理也与数据库搜索无差别，市场的意愿也未被培育起来。

　　3、获取流量和数据难度很大。目前的C端应用需要大量的数据，数据的来源是流量，正如李开复曾说，即使「BAT在面向2C的领域里应用了诸多人工智能的技术，但这是在他们拥有大量用户数据和用户变现的基础上。如果一个初创企业没有自产流量，那大数据就无从谈起。」

　　所以，目前投资人追捧的人工智能项目多集中在图像、人脸识别、人工智能芯片开发等to B业务上。博伟投资杨赞松也对品途创投表示「人工智能未来一定是to C的，但就现阶段来说，B端对人工智能的需求更明确、影响更大，也更容易产生价值。」

　　与C端不同的是，人工智能在B端和G端(政府)的痛点需求和场景分野会更为明晰，如安防、政务、工业、商业等领域所需求的人脸识别、图像识别等技术。

　　目前，各级政府大力推进「平安城市」建设，监控点位越来越多，视频和卡口产生了海量的数据。整个安防监控领域的数据量都在爆炸式增长，依靠人工来分析和处理这些信息变得越来越困难，已无法简单利用人海战术进行检索和分析，需要智能化技术分析，尤其是人脸识别，可以迅速在人海中找出目标。

　　在金融领域，金融机构近年来也大力部署人脸识别。目前大银行、券商等都开通了人脸识别开户等业务。

　　对于创业公司来说，这些无疑都是「金矿」，一些独角兽就是凭借2B模式，通过企业级的技术服务和软硬件销售获得盈利。如前文所提到的「云从科技」，就已经针对安防推出了「全城封锁战法」、针对银行业推出「48种解决方案」等，在安防、金融领域都有应用。

　　但「对公业务」这碗饭吃着也并不容易，不论是G端还是B端，不仅产品要好，服务更要好。

　　云从科技研发总监李夏向品途创投表示，「银行要求供应商一定是一个严肃认真的公司，不仅要稳定，也要有非常快的响应速度。比如说银行严格的「2 小时、4 小时、8 小时原则」，系统宕机 2 小时，行长就要去当地人民银行喝茶。」

　　然而对于 IT 供应商来说，要想保证程序出现问题两小时之内修复是非常困难的。

　　「我们系统必须从总行部署，压力很大。云从已经在全国十多个城市有销售服务中心，要保证全国各个地方一线都有云从的人。真的出现问题，要第一时间过得去。」

　　李夏这样表示。

　　无论是在产品、服务还是资质方面，B端客户对供应商的要求会远比C端更严格，李夏对此也深有感触。品途创投从中获悉，云从在2015年刚成立的时候曾竞争了一个大单，当时在7轮POC测试后获得第一名，但却因为刚成立资质不符合初始要求出局，这可能也是导致这几年蜂拥而立的AI企业进展缓慢的原因。

　　不仅业务要求高，to B业务自身也有难点。

　　首先，B端项目普遍周期长，特别是针对新技术。品途创投从云从科技处获悉，「以四大行之一为例，先是多家企业在不同分行试点将近一年，确定技术和系统运行确实可行后，总行再实施集中POC测试。十多家企业经过多轮POC测试，最终优胜的一家获得订单。这样将近2年的时间，多个项目同时推进的话，没有一定资金，难以扛到回款。」

　　安防的情况也类似，不同城市都有权采购自己的人工智能系统，需要一个个去谈、去招标，通常还需要部署大量服务器和摄像机到各个地方先进行试点。

　　其次，这一切都是以拿到「订单」为前提的。一位做图像识别芯片的创业者曾向品途创投坦言：「现在人工智能竞争的核心竞争力，在于能拿到订单。」

　　大量的人工智能公司都扎堆于人脸、图像识别等领域，产品极其相似，厮杀在所难免。

　　这时候，投资者的背景就很重要。品途创投发现，独角兽公司的投资人名单里除了BAT等大公司，还有银行、保险、政府产业基金，这些背景显赫、资源丰富的大机构，无疑将成为被投「独角兽们」潜在的客户。

　　对于已经获得大机构背书的商汤科技这类行业领先者来说，拿到当地交通、公安等部门订单的概率远大于其他初创公司。

　　在激烈的竞争中，初创公司们也互相压价，甚至做起了「买硬件，送软件」，一些人工智能软件本身甚至不要钱，靠硬件赚钱。例如人脸识别应用，创业公司很多，估值一般不低。但是人脸识别的基础是摄像头抓拍，如果不能生产摄像头，在成本上就已经落后很多了，所以有摄像头厂家将人脸识别研发成本平摊进机器生产里，软件就可以白送了，这对人脸识别创业公司压力极大。

　　所以，有初创公司选择了跟上游，进入芯片领域。品途创投此前采访的博伟投资所投的项目就是致力于芯片研发的，即将摄像头抓拍到的图像数据通过前置在摄像机里的芯片加以处理，而不用再将大量无效的数据上传到云端。

　　可以说，技术驱动是AI创业公司生存发展的根本，但在眼下，资源关系同样必不可少，只有拿到订单，才能生存，后续才能有进一步开发的数据，形成循环。

　　除此之外，还有一些做智能驾驶的初创公司也打消了自己造车的念头，更多的是跟汽车厂商或者一些汽车行业的客户合作，为他们提供人工智能方面的技术解决方案，帮助合作客户进行人工智能的升级。就连百度也与金龙客车签署战略合作协议。

　　正如旷视科技CEO印奇坦言：「互联网公司一定要对车有敬意，很多互联网公司会倒在这里。我们认为单凭AI技术，很难撬动汽车行业。」

　　在医疗领域，人工智能公司也与医院等医疗机构合作，开发精准医疗。

　　泡沫会破灭，但世界终究会改变

　　眼下，中国是世界上人工智能产业最火爆的国家，股市上还有人工智能概念股。《金融时报》网站曾报道，中国有望到2030年成为世界上人工智能领域的领导者。

　　麦肯锡也预计，至2025年人工智能应用市场总值将达到1270亿美元。

　　巨大的财富仿佛在向投资人、创业者招手，但谁都明白，要获取金山并不容易。眼下业界谈论最多的是「人工智能产业有没有泡沫?」

　　事实上，投资是有「主题」的，每一波主题炒热后，都是资本涌入，大量初创公司诞生，泡沫出现，然后洗牌。正如团购时代的「千团大战」，O2O时代的遍地开花，「共享经济」下从雨伞、自行车到充电宝的各类共享项目，每个「主题」都无一例外。

　　杨赞松也对品途创投表示：「市场的确过热，但大家都往市场里挤是对的。最大的好处是能够让更多人不去畏惧人工智能，不像以前没吃过螃蟹的时候，觉得它是个圣物或者有毒的;另外一个好事儿就是大浪淘沙，这过程中会涌现出优秀的人工智能创始人和具备眼光的投资人，尤其是投资人，不管你是命好还是真看得懂，我都觉得你是优秀的。」

　　泡沫是有的，但泡沫破灭后，也是王者登上「铁王座」的时刻。正如搜索大战后，谷歌、百度瓜分搜索市场;千团大战后，美团独吞团购市场;外卖大战后，饿了么、新美大双寡头。

　　移动互联网时代，大量数据的沉淀的确为人工智能的发展奠定了基础，但目前看来，回报低、技术门槛高、人才稀缺仍是该领域的代名词。节节攀升的估值背后是盈利乏力，根据最新公布的数据，即使是人工智能的鼻祖谷歌，DeepMind过去的一年也亏了1.64亿英镑。

　　中国老牌的人工智能企业科大讯飞也是如此。2016年报显示净利润为4.844亿元，其中非经常性损益的净利润包括政府补贴1.279亿，占总利润的26.4%，由于其持续的研发投入，成绩对比过去三年并不乐观。

　　云从科技李夏也向品途创投印证了这一点，据她了解，目前行业的普遍盈利状况不佳。她认为，「很多凑热闹扎堆创业的技术人才之前对行业情况一知半解，以为只要有技术就可以在行业中存活下去，这种想法是很危险的。」

　　即便如此，这场金钱游戏中的玩家也只增不减。据中商产业研究院《2017年中国人工智能产业研究报告》数据显示，中国人工智能市场规模在持续增长，有望在2018年市场规模突破200亿元，达到205.3亿元。

　　前景是光明的，道路是曲折的，未来很美，但很多人都死在黎明前的黑夜。目前，很多创业者都未拥有核心算法和足够的数据，只见一轮轮估值屡创新高，却不知道产品路在何方。

　　正如三年前O2O的狂热一样，人们深信「人工智能将颠覆xx行业」，但也深知不是每家公司都能活到那一天。

　　而人工智能究竟是否会取代人类?目前从事科研的学者也纷纷给出了观点。

　　国际人工智能联合会理事会主席杨强教授在JDDiscovery大会上提及，可以应用AI的场景需要满足的第一个要素就是「闭环路径要短」。北京大学教授、中国工程院高文院士也提出了相似的观点，「AI系统想要在不需求外部数据的情况下就可以战胜人，需要满足‘集合封闭、规则完备’的条件，围棋就是如此。」

　　品途创投认为，人工智能的确已经改变了不少产业。一些实力强劲的公司未来前景广阔，但至于谁能笑到最后?

　　相信现在世界上最聪明的「AI」也无法告诉我们这个问题的答案。