当热钱不再涌动——2019人工智能行业冷暖观察

自去年下半年起，互联网人都感觉日子逐渐变得不太好过。如果说曾经的自媒体喜欢贩卖焦虑颇受人唾弃，而现在，这种焦虑消极的情绪无需人提醒，早已在人群中发酵弥漫，无论是社畜还是老板。

一面是经济下行压力增大，多家企业裁员降薪，一面是生活突然要开始操心“水果自由”的基本问题;一面是外企陆续从大陆撤离，一面是华为危机引发民族情绪让大家义愤填膺;一面是很多失业者经历了更长的求职期，体会从财务危机到自信心打击的多方面挫折;一面是在职者无法忍受家常便饭式的加班，压抑、憋屈的情绪在一场“996.ICU”的活动中集体爆发。

在中美贸易激战和国内金融去杠杆政策的大背景下，互联网经济体的泡沫似乎一触即发。尽管企业讳莫如深，行业早已风声鹤唳：“互联网行业寒冬期到来”、“程序员失业潮来袭”、“巨头们勒紧裤腰带过日子“等言论不绝于耳。

在这样一个大环境下，这几年高歌猛进的人工智能行业所面临的挑战将不言而喻。下面，我们将从资本风向、热门领域、企业动态、人才市场等方面出发，从中探寻中国人工智能领域发展现状，剖析未来发展趋势，以更好地帮助相关从业者做出适当的调整。

一、行业现状：资本寒冬来了，但“吸金”效应仍在

放眼全球，人工智能行业的投入和市场规模依旧呈高速增长趋势。

在投入方面，根据IDC在2018年发布的《对话式人工智能白皮书》显示，全球人工智能技术支出到2020年将达到2758亿人民币，未来5年复合增长率高达50%，到2020年，中国人工智能技术支出将达到325亿，占全球整体支出的12%。

在市场规模方面，据MarketsandMarkets的最新数据，人工智能的市场规模将从2018年的214.6亿美元增长至2025年的1906.1亿美元，年复合增长率达36.62%。

与此同时，人工智能企业的融资额也在持续增加。尤其是在2018年被称作资本寒冬、大环境不好的背景下，我国人工智能领域投融资逆市增长，实现融资额1278亿元，融资事件602起，双双创下新高。而另一方面，全国拿到风险投资的公司(含上市公司)仅占国内人工智能企业总数的30%。也就是说，有70%的公司仍然拿不到投资。通过对2018年人工智能投融资市场的回顾和2019年上半年投融资市场的分析发现，人工智能领域的资金向头部创企集中的趋势明显，2019年该趋势得以延续。

这些现象足以表明，资本不再激进，热钱不再涌动。如今AI这条赛道上，已经变得很拥挤，新兴的创业公司在拿钱这个问题上，不再如往年那么幸运了。当人工智能创业热潮逐渐趋于理性，代表人工智能企业或面临洗牌。在当前资本市场资金短缺的情况下，会有大量底层技术实力较弱的企业逐步被淘汰，而一些细分领域中，有扎实技术支撑并且有商业落地能力的企业才有望迎来发展。

二、细分市场：已形成人群大数据积累的领域，AI落地速度快

通过对2018年国内人工智能领域投资情况的分析可以发现，国内BAT等几大巨头均重点在To B(企业服务)领域进行了投资布局。当前，随着中国人口红利逐渐消退，人工智能领域落地于To B是未来趋势。人工智能赋能下的芯片、金融、安防、文娱、医疗、汽车等各行业的投资均在2018年呈爆发态势。

下面，我们挑选其中最热门投资领域来详细分析：

1、安防、金融、互联网服务等领域商业化程度最强

从商业化程度看，安防、金融、互联网服务、企业服务等行业走在前列。安防领域，在“雪亮工程”的政策推动下，针对人像数据、车辆数据的智能摄像机、后台分析系统等产品落地速度快;在民用市场，人脸闸机成为民用市场的明星产品。金融领域，智能风控和量化投资的技术应用商业化程度较高，作为“离钱最近”的行业，金融业原本积累的海量数据，为人工智能在金融领域的应用落地提供了“养料”。互联网服务领域，以翻译、P图、智能推荐、语音转写等服务为主，这些服务以智能手机为主要入口，与公众工作和生活的关系较紧密。企业服务领域，智能营销和智能客服是两大主要落地的应用，前者重点基于人群大数据、通过数据挖掘技术实现精准营销，后者基于知识图谱和语音交互技术而正在被广泛应用于各行业。

从金融和智能营销领域可以看出，已形成人群大数据积累的领域，AI落地速度快。以互联网广告投放为例，实现广告的精准投放是广告主和DSP平台的核心需求，互联网和移动互联网的广告生态已存在数十年，广告投放的历史数据也积累了数十年。AI算法对于数据挖掘技术的提升，加上算力的优化，使得广告公司能够在毫秒间将广告主需求与人群大数据实现精准匹配，实现精准营销。例如品友互动的“MIP智能决策引擎”、百融金服的智能风控服务等。

2、AI芯片企业百家争鸣，各自为政

由于具有得天独厚的技术和应用优势，英伟达和谷歌几乎占据了AI芯片领域80%的市场份额。其他厂商，如英特尔、特斯拉、ARM、IBM以及Cadence等，也都占有一席之地。至于国内，AI芯片的发展和应用与国外相比依然存在很大的差距。由于我国特殊的环境和市场，国内AI芯片的发展呈现出出现百家争鸣、各自为政的格局的格局。特别是每个初创企业的人工智能芯片都具有自己独特的体系结构和软件开发套件，既无法融入英伟达和谷歌建立的生态圈，又不具备与之抗衡的实力。

中科院自动化所集成中心吴军宁曾发文认为，国产人工智能芯片的发展，一如早年间国产通用处理器和操作系统的发展，过份地追求完全独立、自主可控的怪圈，势必会如众多国产芯片一样逐渐退出历史舞台。

此外，中美贸易冲突的升级，殃及了AI芯片市场，国产化替代迫在眉睫。2018年11月，美国商务部就AI芯片等新兴技术的出口管制措施公开征集意见。半导体是美国第四大出口行业，超过80%的美国半导体公司营收来自海外客户，2017年美国半导体出口额440亿美元并继续在该领域保持贸易顺差。高通、英伟达等公司的营收有相当部分来自中国合作伙伴和中国市场。由于AI芯片覆盖范围广泛，升级后的管制措施将对美国半导体企业和贸易顺差带来负面影响，正如中国的“天河-1A”超级计算机曾使用了7168个英伟达GPU，但在美国禁令后中方超级计算机改用国产芯片，导致英伟达失去该业务合作机会。目前，中国无疑将短期承压，但国产化替代却迎来了机遇。

3、AI+医疗行业壁垒较高，落地仍需需要较长时间

（编辑：核心网）

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