为何而衰？

据腾讯研究院＆IT 桔子联合发布的《2017 年中美人工智能创投现状与趋势研究报告》初步估算，截止2017年6月，中美倒闭企业总数已超过 50 家。一叶落而知秋，AI创业公司的倒闭还将更加密集——因为泡沫破裂。

李开复在2017年就做出预测，到2018年年底，会有一批公司倒掉。他认为在过去的一段时间内，＂AI项目确实贵了，泡沫是存在的＂。

入不敷出，资金断裂

融资热潮的开启，可以看见其蓬勃发展的表象，却也存在泡沫化隐忧。据亿欧智库《2018中国人工智能商业落地研究报告》显示，2017年中国AI创业公司累计获得超过500亿人民币融资，但其中商业落地前100强公司累计产生收入却不足100亿人民币。在整个产业链中，90％以上的AI企业依然处在亏损阶段，绝大多数企业年营业收入不足两亿。

在第五届中国机器人峰会上，国家千人专家姚力军曾提到“机器人公司很多，盈利的其实并不多。人工智能一出现，很多人就动了心，这口饭吃不好”。

为何企业年营业收入不高？大部分企业处于起步阶段，人工智能初创企业往往会因研发成本过高而导致亏损：侧重于大数据类的数据堂去年研发投入同比增长141．91％，巨额的研发费用导致公司2016 年亏损1693万元；研究语音识别的智臻智能已经连续四年亏损，去年亏损额高达7335万，研发费就用了5903万。这种入不敷出自然带来的是亏损。

除了研发烧钱以外，投资市场也开始趋于理性。王世海介绍到，国投创新的整个投资策略首先聚焦行业，不是什么赚钱投什么，要紧扣行业发展规律和国家战略进行布局；然后是要靠庞大的资源，帮助被投资企业对接资本市场，包括上市并购，海外并购。

行业分析研究是市场投资的基石，也是每个从业人员都应该夯实的基本功，任何不基于行业研究所发起的投资都是自杀行为。如果没有后续的资金投进入，这意味着可能接下来就难以生存下去。

水涨船高，人才技术双迷失

除了资本泡沫，人才的缺失与技术泡沫也成为了AI企业亏损的原因之一。

自人工智能浪潮涌起之后，众多创业项目都称与AI相关，而部分学术界人士主导的人工智能项目，往往会将学术界＂刷论文＂的风气带到公司领域。在媒体报道中，我们经常能听到某家AI公司又取得了＂突破性＂进展，其实这些突破性进展往往完全是难以落地的学术字眼。

核心技术缺失。根据《中国人工智能发展报告2018》，虽然中国AI领域的论文产出量在2017年排名全球第一，但在企业论文产出排行中，仅国家电网公司以841篇挤进全球前20大产出最多的企业，但仍远逊于IBM、微软的5105、4710篇。这个数字透露出，中国的AI核心技术可能更多的是在实验室阶段，真正落实在商用领域的比例仍不多，这在中国产业转型升级中，是值得深思的课题。

北京航空航天大学教授王田苗，曾在第五届中国机器人峰会上表示“从科技角度看，无论是芯片的材料，芯片的设计，亦或光刻机，包括封装测试以及接口和开发工具，还有客户服务问题等等，我们都有差距。作为中国这样的一个主权大国，必须要加大投入，要自己掌握核心技术。”

在人才方面，不仅缺失，还形成了一股薪资炒作的风气。

中国目前AI领域人才拥有量18232人，占全球8．9％，逊于美国的13．9％，另按北京清华大学的报告，中国大陆AI领域杰出人才数为977人，全球第6，不及美国的20％。全球人才投入较高的企业中，大陆也仅有一家华为进入全球前20，人才方面的短缺，是目前中国AI产业最急迫的短板。

人工智能工程师身价也随之水涨船高，年薪可50万起跳，公司其他工程师会有趋利心态，逐渐转到高薪的人工智能方向。李开复曾表示“最近很多AI人才的身价确实被炒作到一个不太合理的状况，人才确实是不多，但现在所谓的＂行情＂，应该是超过了一个合理范围，长久来说，肯定是不可持续的。”

此前，香港科技大学教授李泽湘，曾在中国机器人峰会作报告时表示“我们需要一批能动手、有梦想、敢折腾的年轻人”作为创业导师的李泽湘，在他看来，培养人的动手能力、系统设计能力、团队合作能力，把想法变成样品，通过追求去一步步实现，这是十分关键的。目前，如何避免薪资炒作的风气，将想法落到实处，培养积极正能量的AI人才成为一件至关重要的事。

寻找买单者，商业落地成幻影

对于部分初创企业来说，研发成本过高成为入不敷出的原因之一，但是对于另外一些“财大气粗”的企业来说，为何也盈利不多，甚至亏损呢？

不少AI企业在消费端和企业端受阻。资本和创业者一拥而上，无非是看好人工智能未来的商业化。但是，目前多数人工智能企业还不懂如何利用数据资源去服务客户、创造有商业价值的公司。

如今的很多人工智能，只是新瓶装旧酒。纯粹的人工智能缺少商业模式，而技术需要为商业服务，并为社会带来进步，才能实现其最终价值。

亿欧网创始人黄渊普表示，在调研过程中发现，不少AI企业在消费端和企业端受阻后，甚至把政府作为主攻的客户方向，“政府反而成了最大买单方。”

资本为什么青睐类似寒武纪、商汤等AI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。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。

地平线、寒武纪和深鉴科技被称为“中国AI芯片小三巨头”，寒武纪垂直于手机业务、深鉴科技主要聚焦于安防，地平线希望覆盖更多业务。他们的成功突围，离不开找到了自己的应用场景。

各大成功的AI公司及相关科研人士也强调应用场景，实现商业化落地的重要性。

编程猫联合创始人孙悦看重AI的落地场景，AI的意义在于把效能、服务质量和标准化维度放大。“AI最重要的是找场景，场景对了可以赚钱。”

那么，未来有哪些应用场景呢？德国汉堡科学院院士张建伟曾在中国机器人峰会上表示“未来全新人类社会生活和需求与现代技术存在差距，这个GAP就是我们努力的方向，实际上我们可以把它列举出来，未来少人化，甚至到无人化的工厂，老人化社区的服务和护理，虚拟社区的交互，私人定制的陪护等等，这些都是我们未来重要的应用场景。”

“现在主要考虑的是在发展和盈利的速度中找到一个平衡点，要规模还是利润。”乂学－松鼠AI教育联合创始人、CEO周伟认为教育市场符合市场大、成长快、离钱近的特点，所以商业化落地变现相对容易。

将技术落到实处，需要改变思维，拥抱实体经济，这也是一种商业落地。在第五届中国机器人峰会上，猎豹移动公司董事长兼首席执行官傅盛曾表示“未来互联网会成为电一样的基础设施，而不是高科技领域，所以互联网公司都要往实体经济渗透，如何和实体经济结合就变得很重要。”

思必驰CMO龙梦竹将思必驰比喻成淘金梦里“最后一公里递工具的人”，“一直在深挖垂直场景的需求，针对智能终端，以家和车为主，连接万物。”

赤子城创始人刘春河非常重视公司的盈利能力，他认为AI创业要少一些概念，多一些实践，“检验一个应用的唯一标准就是扔到市场去。”

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。要想在这竞争激烈的浪潮中存活下来，成为下一个独角兽，还需要企业掌握核心技术、培养刚需人才、找到应用场景、完成技术商业落地等一系列漫长而复杂的工作。因为“幸福是奋斗出来的”。