有人說，2019年是令人失望的一年。
在創投圈，不少人認為創業者、投資人的信心似乎也在直線下降。老羅都開始琢磨“賣藝還債”了，王思聰也一度背上“限高令”。硬件上的折疊屏、5G手機等等，PPT天花亂墜，落地的屈指可數。就連被寄予希望的下沉市場也已經成為一片血海。過去幾年的熱門風口似乎接連響起了寒冬的論調，包括被寄予厚望的人工智能。
從投融資數額頻次到企業發展、競爭，AI創投的2019顯得格外低調，期待中類似于團購大戰、網約車大戰的較量沒有上演。
那么，AI的故事結束了？顯然不是，AI本身的潛力毋庸置疑。事實上，所有的寒冬背后只不過是一些特定的發展狀況罷了，5G手機爆發只是時間問題，互聯網產品也會經歷下一輪更新換代，但就像阿里巴巴集團學術委員會主席曾鳴說的：
“容易賺的錢肯定是沒了，往后大家都得做更辛苦的事。”
就AI產業而言，從多個維度來看，在經歷了五年的狂奔過后，容易拿到的投資肯定沒了，產業似乎也到了停下來進行中場休息的時候，準備去做今后更辛苦的事。
2018年，金沙江創業投資基金董事總經理朱嘯虎提出：“教育、企業應用和人工智能是資本寒冬的‘吉祥三寶’。”按照當時的大環境，這一言論似乎沒什么錯。
有數據顯示，2015年到2018年，AI產業復合平均增長率達到54.6%，2018年，中國人工智能產業市場規模達到415.5億元。
隨著產業規模的擴大，AI領域融資進度也在不斷加快。據投中研究院與崇期資本聯合發布的《2019中國人工智能產業投融資白皮書》顯示，中國人工智能領域的總體融資規模從2015年的458億人民幣增長至2018年的1189億人民幣，增長超過兩倍。
只不過在進入2019年之后，“吉祥三寶”的魅力似乎也不復存在，當然這里面也包括今天我們所說的人工智能。
2019年，AI創投已經不再是資本的寵兒。今年前三季度，AI產業投融資數額為577億，AI投資熱情出現明顯縮水。事實上，從去年年中IBM沃森大裁員開始，關于AI寒冬的論調就逐漸開始響起，這也為今天行業融資難現象發生埋下了伏筆。
從資本的角度來看，投資行為變得更加謹慎本身也是無可厚非的事，面對“黑天鵝”誰都得謹慎才行。
套用財經記者吳曉波的水大魚大論，從O2O開始，創投風潮井噴，風投機構如雨后春筍般冒了出來。據有關資料顯示，到2018年，登記在案的私募基金管理人達2.37萬，資產管理規模由2015年1月的2.6萬億陡增到如今的12.6萬億。資本“大水”滋養著教育、共享經濟、云服務以及人工智能領域的“大魚”。
到了2017年，數據顯示私募行業總募資額已經達到萬億級的歷史新高。而2017年關于規范金融機構資產管理業務的指導意見(征求意見稿)》公布，為資本圈的野蠻生長畫上了休止符。一些實力不夠的機構遭遇募資困境。
到去年中小私募的減少還在進行著，2019年12月6日，中國證券投資基金業協會公布了11月份私募行業備案數據顯示，截至2019年11月底，百億私募相比10月增加了5家；中小私募的數量增長明顯乏力，其中規模在50億~100億元的有285家，相比10月減少了4家；此外，管理規模低于行業平均規模的私募達到6893家。兩級分化明顯。
募資難，資本寒冬，AI創投熱情自然也會出現退潮。而缺少了資本“荷爾蒙”加持，AI公司們在過去一年似乎也異常的低調。
今年年初，隨著曠視即將IPO的消息傳出。AI企業上市潮的說法也不脛而走。然而，2019年已經過去了，曠視方面IPO“爽約”已經成為現實，而商湯方面似乎一直都是“上市有計劃，但無時間表”。
在產品端，從2018年年底，因深度學習而爆紅的人工智能創業窗口期已近于關閉，未來更強調商業落地。然而，任何新技術的發展都會遵循加德納曲線效應，會經過五個階段：技術萌芽期，期望膨脹期，幻覺破滅期，復蘇期與平穩生產期這五個階段。
目前看來，產業正處于復蘇期到平穩生產期之間，會經歷一段時間的瓶頸。具體多久沒有人知道，都知道總有大規模商用的時刻，但時間上卻并不可期。在此期間，我們看到AI公司們更多的其實在休養生息，沒有太多針尖對麥芒的碰撞，靜候產業瓶頸期的度過。
但這種黎明前的靜悄悄往往更可怕，在上半場脫穎而出的AI公司或許就在這短暫的中場休息期間形成分化也未可知。
說了投資機構自身的因素，事實上，AI產業自身的內因才是創投遇冷的根本原因。前面我們把現階段比喻成中場休息，既然是休息無需較量，自然也不需要太多資本進入來強行加戲，去做些逆潮流而行的事。
那么為什么現階段是AI創投的“中場休息”階段呢？在互聯網江湖(ID:VIPIT1)團隊看來，不同項目，在發展的不同階段，關于投融資以及競爭力有著不同的評判重點。就比如過去消費互聯網時代的一些生意，最早看人、看模式，然后看數據，接下來看市場規模、行業地位，最后看盈利能力。但每個階段結束，在邁向下一個階段之前會有一定的空白期，對于還處于上個階段的企業已經失去拿到投資的資格。
AI創投也是如此，只不過與技術有關，過渡期會更長一些，而且時間不可控。就目前觀察到的，過去的五年AI創投大致經歷了三個階段：
1.AI創投1.0階段：大致從2016年AlphaGo戰勝李世石開始，直接也引爆了AI領域的創投熱情。在這一時期，算法實力和高精專人才是AI企業發展潛力的評判標準，具備這兩項的創業公司更容易得到資本的青睞。
2.AI創投2.0階段：先發企業積累了大量的人才基礎和基礎算法基礎，奠定了足夠的行業地位，在相關AI技術落地的高價值場景中取得一定規模。這時候投融資開始分化，賽道上“賽手”優劣差距形成。僅憑算法實力和高精專人才的公司已經OUT，資本走向呈馬太效應。例如去年AI創業公司的融資總額是1131億人民幣，其中“CV四小龍”就占了五分之一。
3.AI創投3.0階段：從去年下半年開始，商業化逐漸成為討論最多的話題，整個AI領域缺的不再是技術，而是承載技術的場景。一些AI公司，譬如科大訊飛、搜狗自己上陣做硬件。整個AI產業其實都在進行著一場潤物細無聲的去泡沫化行為，近段時間，科創板上市企業不再有當初的一片大漲就是證明。
這時候，基礎層、技術層所涉及的底層深度學習、數據已經趨于穩定。基礎層自不用說，從主要的底層技術來看，據清華大學數據顯示，計算機視覺，語音，自然語言處理是中國市場規模最大的三個應用方向，分別占比34.9%，24.8%和21%。我們可以把它們看作AI創業的“主干道”，但商湯、礦石、依圖、科大訊飛等獨角獸企業已經建立起足夠的優勢，創業者很難卡進去，投資人也不會去投這類企業，整體投資規模遇冷也就成為理所應當。
AI底層技術的創業公司卡進“主干道”的概率很低，但細分領域的“小路故事”如今看來似乎也很難打動投資人。我們看到時不時的會冒出一些細分領域機會的評論，但做起來的幾乎沒有，這主要歸結于以下三個方面：
*前期的AI投資已經消耗了投資人的很多熱情，再加上在落地方面沒能達到投資人內心錨定，對于投資會比較謹慎。
*很多“小而美”的創意缺乏足夠的市場想象力，但投入卻比較高，因而風險比較大。借用火山石資本管理合伙人章蘇陽評價芯片投資時的話：“投芯片要么成功，要么失敗，不像部分模式創新，這條路沒走通可以立馬改。”
AI創投也是如此，技術的故事確實比較吸引人，但由于容錯空間小，行業集中度高等特征，使得行業的容錯空間小，投資人對新興的“小路”保持較高的懷疑態度。
*容易被科技公司、AI獨角獸們跟進。一旦某個細分領域的成功可能性增強，獨角獸們就會跟進拓展。就像過去消費互聯網時代的BAT，很多高頻場景到最后都成BAT之間的角逐。
基礎層、技術層門檻已經過于高了，而在應用層方面的創業機會其實也不多。
技術、人才的比拼時代過去，場景為錨的時代到來，作為一個2B或者2G的領域，AI企業的商業落地能力已然成為它們綜合實力判定的重要標準。而布局應用層，原先沒有場景的創業公司機會很小，很難打動投資人。
“主干道”擠不進，“小路故事”不動人，商業化還任重道遠。這一系列因素夾雜在一起也預示著AI創投熱情的下降，AI項目不再是資本眼中的“香餑餑”，促使產業創投產業競爭進入中場休息階段。
回顧2019，怨天尤人者甚多。而羅振宇在他“時間的朋友”跨年演講中給予更多的雞湯，或者說面對客觀事物應有的積極意識。
演講中，羅振宇針對投資人張穎組織人看電影，連拉帶拽，動員所有創業者去看一部紀錄片《徒手攀巖》這件事時評價道：
“張穎為什么這么積極地拉人看這部紀錄片呢？他是一個投資人，他其實在跟這個時代的創業者說：徒手攀巖的過程不是克服困難，而是習慣困難。”
AI產業創投瓶頸，對于有自己主營業務作為盈利支撐的BAT等科技企業而言當然不慌，可對于那些AI獨角獸們而言卻很難做到淡定。在中場休息階段，頭部的AI公司似乎都不約而同的選擇躬身入局，進行張穎所提倡的“徒手攀巖”。
目前計算機視覺、語音識別等基礎技術的主要應用場景其實有限。例如計算機視覺主要集中在金融和安防。還比如語音識別的科大訊飛會與一些硬件公司展開合作。除了各自擅長且對口的領域以外，AI獨角獸們對于場景延伸也有更多的試探和占位。
就目前看來，AI獨角獸們在應用層方面的布局主要圍繞以下兩個方面展開：
一方面通過投資延伸到其它垂直場景。根據企查查檢索顯示的數據來看，曠視目前的投資動態有五起，商湯有四起，老牌企業的科大訊飛更是有十多起。以計算機視覺企業為例，商湯布局面更廣一些，曠視的移動終端和零售、物流布局，云從的銀行業，依圖的醫療領域都有相應的投資布局。
另一方面，自己做硬件。主要代表包括科大訊飛、搜狗。它們在硬件選擇上也是針對一些小眾產品，不與自己的主流企業級客戶有直接競爭。而且產品本身的市場競爭小，購買者的議價能力也比較弱，更容易創造更多商業價值。
然而，雖說AI獨角獸們對于目前行業瓶頸期都有自己的應對策略。但無論是投資行為還是自己做硬件本身也存在一些潛在的挑戰。
投資方面，每一個新的AI賽道，還要考慮對應的落地場景需要怎樣的算法和模型去做出有效的決策。如何篩選識別出確保收集高質量的數據，這些都是AI企業需要考慮的問題。此外，AI獨角獸們的投資，大都圍繞價值投資進行，是為了未來，而不是財務投資，眼下多賺點錢，這就導致投資回報的周期有些過于長，這對于企業財務狀況可能會帶來一些壓力。況且從來沒有什么穩賺的投資，這些AI獨角獸們勢必還要承擔投資失敗的風險。
而自己做硬件的話，技術公司做硬件天生具備一定的顧慮。一方面，與企業級客戶沒什么競爭，但未來呢？另一方面，軟件與硬件本身具備很大的鴻溝，一個項目發展初期可能不明顯，但發展到一定程度，技術趨于成熟，制造業底蘊會成為企業之間的分水嶺。
經過人才、融資、算法、行業地位考驗脫穎而出的AI獨角獸們，正在商業落地方面面臨更為嚴峻的考驗。
但哪里沒有挑戰？與那些被過去一年一些困難表象嚇到的人相比，這些頭部AI公司創業者們面對未來“難賺的錢”拿出徒手攀巖的勇氣。類似于這樣的勇士，也存在于互聯網、傳統行業、硬件廠商等各個領域。熬過漫長的瓶頸期之后，未來這批勇士也將帶給我們更多的驚喜。
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