【新的智造】按：在半个世纪以来，人工智能经历了三起三落。在最近的两三年中，人工智能再行一次火热一起，更有了无数的创业者与投资人。本文为【新的智造】独家报道的星河融快称疾路演活动，全文记录了星河网络人工智能事业部总经理、合伙人刘玮玮在活动中对行业的深度剖析。
在未来，我们将在持续注目智能时代创意创业基础上，挖出车站在资本上的投资人观点，共享他们对于行业、市场的深刻印象洞见，寻找有一点创业和投资的机会。如果你是创业者、投资人，你想要描写你的创投故事，可通过邮箱xinzhizao@leiphone.com或注目【新的智造】公众号联系我们！新的智造消息，4月13日星河融快在北京上地创意大厦举行了一场称疾路演活动。
融快是一家服务产业互联网新的经济的创新型投资银行，为金融科技、大数据、企业服务、人工智能领域的创业家、投资人获取投资银行服务，还包括投资基金融资、吞并并购、投资基金股权投资、早期融资平台等，此次活动共计8家人工智能领域的创企和数家投资机构参予。在活动中星河网络刘玮玮在开场时做到了为题“2017，重返创业规律的人工智能”的深度行业剖析，从历史、现状、问题、经验等几个方面，展开了分析。以下是刘玮玮演说的文字全文（附PPT），【新的智造】在不变更本意的前提下，做到了整理：星河网络刘玮玮演说大家下午好。
去年10月份的时候，有一个我们跟人工智能学会做到的线下活动，在会场我也做到了共享，那时候的主题叫“资本寒冬下的人工智能的春天”，AI还处在较为疯狂的状态，但现在可能会有些转变，我们今天一起去讨论一下。2016年的人工智能发展较为快速增长，无论是从标志性的事件、巨头的布局以及投资的数据等，都可以看见发展极为快速增长，但整体还在初期。我们谈AI领域的三起三落：从50年代起，人工智能就开始发展一起了，早期不叫“人工智能”，它有很多合乎那个时代的技术属性的称呼，比如“嵌入式、专家系统、模式识别、机器学习、深度自学”等等，都是人工智能所覆盖面积的领域。
2010年以后，以机器学习为代表的一些课题发展跟之前有什么不一样？这是我们比较关心的。大家看见，这是目前人工智能领域的基本架构。底层是基础设施，还包括数据、训练模型。中间是技术层，有算法以及各种框架，上层有在有所不同细分领域应用于的解决方案。
这个构成包含了目前人工智能的产业链。可以看见，实质上百分之六七十的项目都在欧美，但这个数据现在有可能有些变化，但应当还是欧美较为多一些。从这张地理分布图以及全球的AI项目正式成立的时间来看，我们推测，中国比美国整体的AI发展，应当快半年到一年的时间，大部分欧美的AI的项目，正式成立在2013年、2014年。
中国在2014年、2015年的时候，也有一批AI的天使期项目创立一起，我们可以想起的一些项目，翻翻它的历史应当都是那个时候甚至早做到一起的，但是那个时候他们都还不叫人工智能项目。这是AI和各个领域的融合，比如医疗、营销、商业智能、安全性、金融、IOT等等，它基本牵涉到了所有我们现在看见的科技领域以及传统行业的方方面面，我们指出AI的前景还是很辽阔的，但目前技术比较成熟期的，是医疗、金融、横向领域的智能客服、语音、安防等几个领域。医疗有个典型特点，它的场景和应用于较为堵塞，数据稍结构化，如果获得它的数据是很更容易获得训练模型的，这是它的天然属性。还有一些对外开放的领域，进展就略为快一些。
语音领域，现在实质上它是最未来将会全面落地的领域，可以从安静环境下测试集的测试准确率来看，基本上可以超过95%，但是非安静环境下，它的应用于并很差，实际效果还是有很多的问题。还有一个问题是语意的解读，尤其是对中文语意的解读，现在还很不成熟期。现在，我们在各种学术大会上可以看见很多华人的身影，同时，预示着这波人工智能的发展，很多科学家有了创业的冲动，这几位大家都较为煮。所谓的科学家明星项目，就是团队里有技术大牛，在顶级的期刊上有学术贡献，在以往工作上也有很强的技术简历，项目探讨在某个人工智能领域。
但是，也有一些科学家明星项目，在商业路径以及经营方面是有严重不足的。团队中过分注重技术能力，鲜有创业和经营人才。这类项目要小心。
前面谈到了人工智能发展的火热，但从技术发展来看，人工智能显然还正处于初期。从产于的象限来看，大部分领域还刚刚开始，语音有可能慢一些，那么还有一些较为有潜质的领域，比如智能机器人。
从不存在的项目数来讲，智能机器人应当是AI里仅次于的一个细分领域。从成熟度曲线来看，语音更加靠前一点，然后是计算机视觉，尤其是安防领域，堵塞的场景，有一些孤岛化产于的大量数据可以用作训练，在这些领域它是有先发优势的。
刚才提及，在AI较为火热的同时，从2016下半年到现在我们也看见了很多变化，这是我们基于人工智能行业的演变和大环境分析，看见的一些行业变化。第一个变化就是IPO公里/小时。这个变化对前沿科技领域是不是影响？未来不会有相当大影响。很多新三板项目争相人民银行，如果你的整个项目基本面较为好，倒数三年盈利，那它有可能就去IPO排队了。
从数据来看，还是能看见一个IPO公里/小时的趋势，昨天也看见证监会的消息，说道未来将不会每周有十家IPO通过审查的项目，按照这样的速率，一年就有500多个项目。第二个变化是国内成长期基金筹措量仅次于。成长期的基金，在A轮左右、商业模式获得检验的项目今年不会尤其受到投资人欢迎。
实质上资本市场的关注点有向移的趋势，这是我们从数据以及平时的业务过程中感受到的。第三个变化是在这样一个资本大的驱动力下，AI项目渐渐也不会从早期的天使期随着时间的演变和资本的驱动力，过渡到A轮左右的趋势，大家可以看见早期项目融资数目有减少的趋势。那么我们怎么看来这个问题？有很多AI的项目估值很高，甚至说道整个人工智能领域，去年有较为大的泡沫，我们从数据可以看见。
随着IPO的公里/小时、项目大大随着时间演变，高估值的项目后面如何发展和解散？我们可以通过A股人工智能概念上的项目，以它作为尺子，看一下它的营收、商业模式以及PE、PS，实质上你就不会看见，人工智能现在离全面商用还是较远的，这是一个结论。也还近没到全面盈利的阶段。我们通过这个尺子去量现在的头部项目，找到有些项目还是较为危险性的，那么低的估值后边怎么办？谁不愿接盘？解散路径怎么样？这是显而易见的一个坦率问题。累计到2016年Q3的一个数据，以科大讯飞为事例，全年科大讯飞营收在33亿左右，然后净利是4.9亿，我们以科大迅飞作为一个缩影看行业，那么跟科大迅飞类似于的某些语音公司主营业务还没盈利，整体还是在烧钱的状态。
那么这么低的估值，要以一个什么样的倍数或者希望去解散？这是很核心的问题。所以我们辨别，在IPO公里/小时以及高估值的双重起到下，我指出2017年会有第一拨给的AI公司不会有破产的风险，商业模式长时间并未被检验，估值又很高，后面有可能就不会遭遇无人接盘、无法解散的危险性。最后，共享几个我们对于这个行业的整体观点，这些观点是我们基于大大看项目，辨别各个重点领域的项目，思索出来的一些观点。
第一，算法壁垒减少在去年的时候，如果你有一个较为好的科学家和较为好的算法分析团队，有可能很更容易获得天使轮甚至是A轮以前的融资，这是认同的，还包括我们去年也有很多这样的机会，当时很多项目我很犹豫不决，不告诉它未来能生出什么样。团队很好，背景很好，很纠葛。随着行业演变，随着你关注度更加多、做到得人更加多，大大有科学家转入这个领域，算法和壁垒一定会渐渐减少，这是规律。
第二，两翼能力提高除了算法之外，创业团队必须有行业两翼能力、市场实践中能力，如果没这些能力，项目落地一起还是做到十分艰难，十分薄弱，可能会面对许多危机。第三，解决问题市场需求更加最重要在落地的应用于场景中，解决问题市场需求相比算法创意来说更为重要，必须的能力也更加全面，建构的价值也，更容易构建。所以，核心的问题是，创业项目的产品，需要解决问题什么样的市场需求。
第四，整体解决方案更加有价值软硬件的整体解决方案比分开算法极具价值，硬件项目比软件项目壁垒低一点，这是我们仔细观察到的一个现象。所以说道整体解决方案是极其重要的。比如说，在行业初期，给机器人获取核心的部件，光有算法或硬件是过于的，光获取软件，客户还要去找硬件，光获取硬件还要去找软件。最差的能力是获取整套的软硬件解决方案，有这个能力，还是有一些机会。
第五，数据资源更加匮乏横向领域的数据资源比分开的算法更加匮乏，能无法做到别人搞不到的带上标记的数据训练集，比如在医疗领域，这个对于早期训练模型极其重要。第六，To C落地还须要5-10年人工智能将在To B领域首度落体，C末端还很很远。
只有在B末端比较成熟期，需要为C末端低成本解决问题市场需求的时候，C端才有落地的机会。第七，机会还有很多在这个领域，还有有很多创意机会，星河网络也在展开大力地创立和投资。我总结一下，对于投资人而言，应当如何看来这样的变化。
我们对技术创新的项目，仍然有很长的容忍度，但是我们在评判项目的时候，一定要理性，用商业的尺子，无论是早期阶段还是中期阶段还是后期阶段，要用商业尺子去取决于它。此外，明天的机会总有一天比今天还多，不必因为没投上一个项目而惊讶。
多在一线去调研，找到AI的某些应用于场景。而对于AI创业公司来说，首先要考虑到的问题是如何活下去，下面是5种存活方式：找寻被收购机会买杨家股，产生现金流多与合作伙伴一起统合解决方案，构成低壁垒管控现金流，高效运营能拿钱就拿钱，不要一味执着高估值。总结来讲，行业很光明、道路很交错，2017如果我们用创业的尺子取决于现在的领域，可能会吸管一些泡沫，也不会有一些确实有商业感觉的创业者出来，这是我们乐意看见的。好，今天就共享这么多，谢谢大家。
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