人工智能由虛向實 商業化前景可期
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機氣林電商有話說：
(記者 張柳靜) 隨著技術的發展，“人工智能”不再是抽象的概念，也并非遙不可及的“高科技”。過去一年，人工智能技術滲入各行各業，除了在熱門的金融、安防、醫療等領域繼續融合外，也進入更多領域。作為支撐這些場景應用的技術，計算機視覺領域也實現了較好的商業化落地，相關創新創業尤為突出。2018年以來，資本的熱情也并未消減，且大多都流向真正具備AI技術的頭部企業。對此，有業內人士指出，若中小型企業想利用人工智能發展契機，實現趕超發展，就一定要有“一技之長”，專注于特定應用場景，并且做到極致和行業領先。
投資 資本加速流向頭部企業
2018年，在政策推動下，國內人工智能領域發展加速，市場規模擴大，成了各方資本的“香餑餑”。據清科資本的投研數據顯示，2018年全年人工智能行業融資額超過450億元，相比2017年的260億元呈現較大幅度增長。其中，寒武紀、曠世科技、商湯等第一梯度的企業獲得了市場大部分資金的投資關注。
記者從天眼查發現，AI芯片研發商寒武紀在去年6月獲得數億美元的B輪融資；計算機視覺服務提供商依圖科技在2018年6~7月進行了兩輪融資，共計3億美元；專注于計算機視覺和深度學習的商湯科技在2018年9月獲得10億美元的D輪戰略投資，該企業在2018年上半年還進行了兩輪融資，合計超過12億美元。
從這些獲得高額融資的企業來看，它們都是真正具備AI技術，且能解決各行各業問題的人工智能頭部企業。頂點財經分析師徐陽告訴記者，為了規避風險，很多投資人會選擇跟投一些大的項目，因此資本也加速向一些人工智能的頭部企業聚集。
除了青睞頭部企業外，投資者還有哪些偏好呢？華映資本合伙人章高男在“投資家網·2018中國股權投資年度峰會”上談到，他的AI投資理念主要有兩大部分：首先是技術底層部分，因為底層技術解決普適性問題，往往是最容易賺錢的；二是偏向B端的上層應用，企業可通過AI解決相對核心的問題，并同時利用數據和AI產生行業的聯動效果。
在該峰會上，同創偉業合伙人張文軍則表示會更看重人工智能人才。“我們投人工智能公司，離開了核心的人工智能人才是比較難的。”在張文軍看來，人工智能的創業團隊最好是一群人，而不是一個人。如果團隊中有工業界的人士，又有管理人才結合，這樣的項目成功概率就會很大。“人工智能是一個非常好的行業，也是一個非常有發展前景的行業。目前來說，最大的危機可能還是大家對它的期望過高。”
賦能 AI+醫療成潛力場景之一
目前，人工智能作為驅動力，已逐步滲透安防、交通、醫療、教育等傳統領域。其中，醫療也被業內認為是較有潛力的落地場景。“優質的醫療資源在全球范圍內長期稀缺，AI的價值在于可以通過技術路徑把專家的智慧標準化、智能化、技術化。”天億投資創始人俞熔在尋找中國創客第四季夏季峰會“破局醫療AI的商業化困境”論壇上曾表示，目前中國有幾百萬名醫生，大家都希望看其中5%的專家，未來能把醫療資源放大的模式都是有機會的。
在AI+醫療領域，巨頭企業的布局方式也各有不同。公開資料顯示，2018年，百度投資了海外2家AI藥物研發企業（Atomwise、Engine Biosciences）；阿里云ET醫療大腦繼續為創企提供技術平臺；騰訊投資醫療AI公司晶泰科技、體素科技，繼續發展以AI醫學影像和AI輔助診斷為主的“騰訊覓影”；科大訊飛則在布局智能圖像、輔診系統、慢病管理等。
記者梳理發現，AI在醫療領域中的應用有智能影像、智能放療系統、語音電子病歷、導診機器人、藥物發現引擎等。其中，AI醫學影像是AI+醫療領域最熱門的領域。據火石創造統計，目前國內從事醫學影像+AI的企業已經超過了100家。
從盈利模式來看，“軟件費用收取”是這些企業的主要來源，比如匯醫慧影和健培科技等都靠云系統、云存儲服務向醫院收費。依圖科技在這方面雖有自己的另外打算：潛在付費方有可能是保險公司、體檢中心、藥廠等，但目前還在探索中。
億歐智庫認為，AI醫學影像的盈利模式已較為清晰，但現在談盈利能力還為時過早，未來國內外醫療器械廠商可能會與做AI軟件系統的創企探索合作方式。“對創企而言，能夠借助醫療器械廠商的資源實力和軟硬一體化的高附加值服務，快速找到盈利的路徑；對醫療器械廠商而言，一方面能夠使產品附加值更高，另一方面提升企業技術實力和市場競爭力。”
變現
計算機視覺企業被看好
目前，AI商業化落地是業內關注的共同話題。其中，計算機視覺也被認為是變現最為順利的人工智能技術之一。如今，國內視覺AI領域中也涌現出了商湯科技、曠視科技、依圖科技、云從科技“四小龍”為代表的創新企業。除了創業公司外，互聯網巨頭如騰訊、百度、阿里、金山等也在加緊布局。此外，海康、大華、易華錄等傳統安防廠商也在積極發展計算機視覺技術。
據新思界產業研究中心在2018年10月發布的《2018~2022年中國計算機視覺市場可行性研究報告》顯示，2017年，我國計算機視覺市場規模達到80.2億元，同比增長166%，預計未來三年我國計算機視覺市場規模仍將保持高速增長的發展態勢。新思界預計，除了安防、人臉識別外，計算機視覺在自動駕駛、機器人、物體檢測等領域的應用也將崛起。
至于人工智能如何才能更好地實現變現，賽迪研究院互聯網研究所副所長陸峰則向記者表示，人工智能技術和互聯網技術一樣，是一種通用目的性技術。“人工智能技術的商業變現其實跟互聯網技術變現模式也是類同的，走平臺化路線，和實體經濟融合創新是其主要模式。”
陸峰認為，相比BAT等大型企業，中小型初創企業在技術、人才和應用渠道等方面都無法比擬，若想利用人工智能發展契機實現趕超發展，甚至成為獨角獸，必須要有自己的一技之長。“專注于特定應用場景，并且做到極致和行業領先。”在他看來，科大訊飛、商湯科技等企業都是利用企業在圖像識別、計算機視覺、自然語言處理等領域的專長才能脫穎而出。
機構聲音
“當前人工智能產業化落地依然以G端政府和B端企業場景需求為主，C端消費者相關應用爆發時點未到。就國內而言，配合自上而下各地政府逐漸下沉并細化的人工智能發展規劃，B/G端需求有望先行成為AI發力主場。”
——東方證券
“在行業應用方面，我國在智能機器人、智能金融、智能醫療、智能安防、自動駕駛、智能教育、智能家居等重點領域涌現出一批具有代表性的相關企業。預計到2019年，我國人工智能產業鏈條關聯性、協同性將顯著增強，人工智能產業協同能力將進一步提升。”
——賽迪智庫
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