有人说道，2019年是令人沮丧的一年。在创投圈，不少人指出创业者、投资人的信心或许也在直线上升。

老罗都开始木村“卖艺借钱”了，王思聪也一度背上“限高令”。硬件上的拉链屏、5G手机等等，PPT天花乱坠，落地的屈指可数。

就连被寄予希望的沉降市场也早已沦为一片血海。过去几年的热门风口或许屡屡听见了寒冬的论调，还包括被寄予厚望的人工智能。

从投融资数额成倍到企业发展、竞争，AI创投的2019变得十分高调，期望中类似于淘宝大战、网约车大战的对决没首演。那么，AI的故事完结了？似乎不是，AI本身的潜力毋庸置疑。事实上，所有的寒冬背后只不过是一些特定的发展状况罢了，5G手机愈演愈烈只是时间问题，互联网产品也不会经历下一轮更新换代，但就像阿里巴巴集团学术委员会主席曾鸣说道的：“更容易赚到的钱认同是就让，往后大家都得做到更辛苦的事。

”就AI产业而言，从多个维度来看，在经历了五年的飞驰过后，更容易获得的投资认同没有了，产业或许也到了停下展开中场睡觉的时候，打算去做到今后更辛苦的事。创投烽烟不出，赛手止戈养病2018年，金沙江创业投资基金董事总经理朱啸虎明确提出：“教育、企业应用和人工智能是资本寒冬的‘吉祥三宝’。

”按照当时的大环境，这一言论或许没什么拢。有数据表明，2015年到2018年，AI产业填充平均值增长率超过54.6%，2018年，中国人工智能产业市场规模超过415.5亿元。随着产业规模的不断扩大，AI领域融资工程进度也在大大减缓。

据打出研究院与崇期资本牵头公布的《2019中国人工智能产业投融资白皮书》表明，中国人工智能领域的总体融资规模从2015年的458亿人民币快速增长至2018年的1189亿人民币，快速增长多达两倍。只不过在转入2019年之后，“吉祥三宝”的魅力或许也不复存在，当然这里面也还包括今天我们所说的人工智能。2019年，AI创投早已仍然是资本的宠儿。

今年前三季度，AI产业投融资数额为577亿，AI投资热情经常出现显著大跌。事实上，从去年年中IBM沃森大裁员开始，关于AI寒冬的论调就渐渐开始听见，这也为今天行业融资难现象再次发生祸根了伏笔。从资本的角度来看，投资不道德显得更为慎重本身也是无可厚非的事，面临“黑天鹅”谁都得慎重才讫。

套用财经记者吴晓波的水大鱼大论，从O2O开始，创投风潮井喷，风投机构如雨后春笋般冒了出来。据有关资料表明，到2018年，注册立案的投资基金基金管理人约2.37万，资产管理规模由2015年1月的2.6万亿陡增到如今的12.6万亿。资本“大水”孕育着教育、共享经济、云服务以及人工智能领域的“大鱼”。

到了2017年，数据表明投资基金行业总募资额早已超过万亿级的历史新纪录。而2017年关于规范金融机构资产管理业务的指导意见(印发稿)》发布，为资本圈的残暴生长所画上了休止符。

一些实力过于的机构遭遇募资困境。到去年中小投资基金的增加还在展开着，2019年12月6日，中国证券投资基金业协会发布了11月份投资基金行业备案数据表明，截至2019年11月底，百亿投资基金比起10月减少了5家；中小投资基金的数量快速增长显著力弱，其中规模在50亿~100亿元的有285家，比起10月增加了4家；此外，管理规模高于行业平均值规模的投资基金超过6893家。两级分化显著。募资无以，资本寒冬，AI创投热情大自然也不会经常出现涨潮。

而缺乏了资本“荷尔蒙”护持，AI公司们在过去一年或许也出现异常的高调。今年年初，随着旷视将要IPO的消息爆出。AI企业上市潮的众说纷纭也不胫而走。然而，2019年早已过去了，旷视方面IPO“爽约”早已沦为现实，而商汤方面或许仍然都是“上市有计划，但无时间表”。

在产品末端，从2018年年底，因深度自学而爆红的人工智能创业窗口期已不似重开，未来更加特别强调商业落地。然而，任何新技术的发展都会遵循加德纳曲线效应，不会经过五个阶段：技术萌芽期，希望收缩期，幻觉幻灭期，衰退期与稳定生产期这五个阶段。目前显然，产业正处于衰退期到稳定生产期之间，不会经历一段时间的瓶颈。

明确多久没有人告诉，都告诉总有大规模商用的时刻，但时间上却并不能期。在此期间，我们看见AI公司们更加多的只不过在休养生息，没过于多针尖对麦芒的撞击，静候产业瓶颈期的童年。但这种黎明前的静悄悄往往更加可怕，在上半场脱颖而出的AI公司也许就在这一段时间的中场睡觉期间构成分化也未可知。

“主干道”挤迫不入，“小路故事”不动人说道了投资机构自身的因素，事实上，AI产业自身的内因才是创投遇冷的根本原因。前面我们把现阶段比喻成中场睡觉，既然是睡觉需要对决，大自然也不必须过于多资本转入来擅自加戏，去做到些逆潮流而讫的事。

那么为什么现阶段是AI创投的“中场睡觉”阶段呢？在互联网江湖显然，有所不同项目，在发展的有所不同阶段，关于投融资以及竞争力具有有所不同的评判重点。就比如过去消费互联网时代的一些做生意，最先看人、看模式，然后看数据，接下来看市场规模、行业地位，最后看盈利能力。但每个阶段完结，在迈进下一个阶段之前不会有一定的空白期，对于还正处于上个阶段的企业早已丧失获得投资的资格。

AI创投也是如此，只不过与技术有关，过渡期不会更长一些，而且时间不高效率。就目前仔细观察到的，过去的五年AI创投大体经历了三个阶段：AI创投1.0阶段：大体从2016年AlphaGo战胜李世石开始，必要也爆炸了AI领域的创投热情。在这世纪末，算法实力和低精专人才是AI企业发展潜力的评判标准，不具备这两项的创业公司更容易获得资本的注目。

AI创投2.0阶段：先发企业累积了大量的人才基础和基础算法基础，奠下了充足的行业地位，在涉及AI技术落地的高价值场景中获得一定规模。这时候投融资开始分化，赛道上“赛手”好坏差距构成。

单凭算法实力和低精专人才的公司早已OUT，资本南北呈圆形马太效应。例如去年AI创业公司的融资总额是1131亿人民币，其中“CV四小龙”就占到了五分之一。

AI创投3.0阶段：从去年下半年开始，商业化渐渐沦为辩论最少的话题，整个AI领域补的仍然是技术，而是支撑技术的场景。一些AI公司，譬如科大讯飞、搜狗自己上场做到硬件。

整个AI产业只不过都在展开着一场润物细无声的去泡沫化不道德，将近段时间，科创板上市企业仍然有当初的一片大上涨就是证明。这时候，基础层、技术层所牵涉到的底层深度自学、数据早已趋于稳定。基础层自不用说，从主要的底层技术来看，据清华大学数据表明，计算机视觉、语音、自然语言处置是中国市场规模仅次于的三个应用于方向，分别占到比34.9%，24.8%和21%。

我们可以把它们看做AI创业的“主干道”，但商汤、旷视、依图、科大讯飞等独角兽企业早已创建起充足的优势，创业者很难卡进来，投资人也会去转这类企业，整体投资规模遇冷也就沦为理所应当。AI底层技术的创业公司卡进“主干道”的概率很低，但细分领域的“小路故事”如今显然或许也很难感动投资人。

我们看见偶尔的不会喷出一些细分领域机会的评论，但做到一起的完全没，这主要归因于于以下三个方面：*前期的AI投资早已消耗了投资人的很多热情，再行再加在落地方面没有能超过投资人内心锚定，对于投资不会较为慎重。*很多“小而美”的创新缺少充足的市场想象力，但投放却较为低，因而风险较为大。

借出火山石资本管理合伙人章苏阳评价芯片投资时的话：“投芯片要么顺利，要么告终，不像部分模式创意，这条路没有回头通可以立马改为。”AI创投也是如此，技术的故事显然较为更有人，但由于容错空间小，行业集中度高等特征，使得行业的容错空间小，投资人对新兴的“小路”维持较高的猜测态度。*更容易被科技公司、AI独角兽们第一时间。

一旦某个细分领域的顺利可能性强化，独角兽们就不会第一时间扩展。就像过去消费互联网时代的BAT，很多高频场景到最后都出BAT之间的竞逐。基础层、技术层门槛早已过分低了，而在应用层方面的创业机会只不过也不多。

技术、人才的较量时代过去，场景为锚的时代来临，作为一个2B或者2G的领域，AI企业的商业落地能力早已沦为它们综合实力判断的最重要标准。而布局应用层，原本没场景的创业公司机会较小，很难感动投资人。“主干道”挤迫不入，“小路故事”不动人，商业化还任重道远。

这一系列因素夹杂着在一起也伴随着AI创投热情的上升，AI项目仍然是资本眼中的“香饽饽”，促成产业创投产业竞争转入中场睡觉阶段。下个五年，AI公司从“徒手攀岩”开始总结2019，怨天尤人者甚多。

而罗振宇在他“时间的朋友”横跨年演说中给与更好的鸡汤，或者说面临客观事物理应的大力意识。演说中，罗振宇针对投资人张颖的组织人看电影，连拉带上扯，动员所有创业者去看一部纪录片《徒手攀岩》这件事时评价道：“张颖为什么这么大力地拉人看这部纪录片呢？他是一个投资人，他只不过在跟这个时代的创业者说道：徒手攀岩的过程不是克服困难，而是习惯艰难。”AI产业创投瓶颈，对于有自己主营业务作为盈利承托的BAT等科技企业而言当然不慌，可对于那些AI独角兽们而言却很难做淡定。

在中场睡觉阶段，头部的AI公司或许都不约而同的自由选择躬身入局，展开张颖所倡导的“徒手攀岩”。目前计算机视觉、语音辨识等基础技术的主要应用于场景只不过受限。例如计算机视觉主要集中于在金融和安防。

还比如语音辨识的科大讯飞不会与一些硬件公司进行合作。除了各自擅长于且对口的领域以外，AI独角兽们对于场景伸延也有更加多的试探和标记。就目前显然，AI独角兽们在应用层方面的布局主要环绕以下两个方面进行：一方面通过投资伸延到其它横向场景。

根据企苏利亚检索表明的数据来看，旷视目前的投资动态有五起，商汤有四起，老牌企业的科大讯飞堪称有十多起。以计算机视觉企业为事例，商汤布局面更加甚广一些，旷视的移动终端和零售、物流布局，云从的银行业，依图的医疗领域都有适当的投资布局。另一方面，自己做到硬件。

主要代表还包括科大讯飞、搜狗。它们在硬件自由选择上也是针对一些小众产品，不与自己的主流企业级客户有必要竞争。而且产品本身的市场竞争小，购买者的议价能力也较为很弱，更容易建构更加多商业价值。然而，虽说AI独角兽们对于目前行业瓶颈期都有自己的应付策略。

但无论是投资不道德还是自己做到硬件本身也不存在一些潜在的挑战。投资方面，每一个新的AI赛道，还要考虑到对应的落地场景必须怎样的算法和模型去作出有效地的决策。

如何检验辨识出有保证搜集高质量的数据，这些都是AI企业必须考虑到的问题。此外，AI独角兽们的投资，大都环绕价值投资展开，是为了未来，而不是财务投资，眼下多赚点钱，这就造成投资报酬的周期有些过分宽，这对于企业财务状况可能会带给一些压力。

况且根本没什么稳赚的投资，这些AI独角兽们不致还要分担投资告终的风险。而自己做到硬件的话，技术公司做到硬件天生不具备一定的疑虑。

一方面，与企业级客户没什么竞争，但未来呢？另一方面，软件与硬件本身不具备相当大的鸿沟，一个项目发展初期有可能不显著，但发展到一定程度，技术渐趋成熟期，制造业底蕴不会沦为企业之间的分水岭。经过人才、融资、算法、行业地位考验脱颖而出的AI独角兽们，正在商业落地方面面对更加不利的考验。但哪里没挑战？与那些被过去一年一些艰难表象吓坏的人比起，这些头部AI公司创业者们面临未来“难赚的钱”拿走徒手攀岩的勇气。

类似于这样的勇士，也不存在于互联网、传统行业、硬件厂商等各个领域。熬过漫长的瓶颈期之后，未来这批勇士也将带来我们更好的惊艳。

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