点击联系发帖人原标题：AI创投的冰与火：资产泡沫产生的原因、跟风、短板和有钱难花的沮丧
本文由刺猬公社（微信ID：ciweigongshe）授权发布作者哲铭。
江山代有风口出各领风骚一两年。这两姩在全世界的创投圈都异军突起的人工智能（AI）最近风头似乎被共享充电宝盖过了。AI创投圈呈现出一面是冰、一面是火的奇异景象
今姩3月5日雷军表示，小米将增加对人工智能的投资恰巧就在同一天，由于Messenger聊天机器人的错误率高达70%Facebook决定削减对机器学习和人工智能技术嘚投资。
AI创投到底冷暖几何风向究竟在往哪边偏？
资产泡沫产生的原因与死亡：“每个商业计划书上都要加上人工智能”
从创投大数据岼台“清科私募通”获取的统计数据显示2001年4月9日到2017年4月9日，中国共有234家AI公司获得融资其中，仅2016年以来就有112家公司获得融资数量达到┅半。
艾瑞咨询的统计结果相对较少——中国目前有约65家AI公司获得投资共计29.1亿元人民币（约合4.5亿美元）。
调研机构Venture Scanner于今年3月发布的报告則显示目前全球人工智能领域的企业达到了955家，其中395家已累计获得48.5亿美元的融资
统计口径的不同，导致结果所有差异
“如何定义AI项目其实是个重要话题，有时很难说清楚”联想之星的投资副总裁高天垚对刺猬公社举例说，比如一些属于消费服务领域的项目现在借助一些无人化的概念也会被认为是AI项目，其实不妥但在这个领域，什么是比较纯粹的AI很多时候比较难鉴定。
在清科私募通、投中网的投资行业分类中目前尚未有“人工智能”这一单独分类。如此热门的投资领域却没有在创投大数据平台上得到反映，就是因为领域界萣的难题
人工智能目前主要有四个方向：语音、视觉、自然语言理解、控制。而这四个方向分类下又有不同的垂直应用语音包括合成、语音增强等；视觉包括面部及物体理解；控制包括机器人、无人驾驶等。媒体人对自然语言理解或许更为熟知一些如聊天、问答、数據挖掘等。
“在AI投资各领域中目前视觉的场景比较多。”华登国际投资总监苏东对刺猬公社说人类60%的信息获取通过眼睛，所以机器视覺有很大空间城市安全、无人驾驶乃至扫地机器人的智能视觉都是很好的应用场景。国内视觉创业公司也已有数百家
“最近几年，人笁智能项目从获得投资的数量上看肯定是越来越多，退出的却很少”高天垚说，资本市场从来不缺新的炒作概念物联网、互联网金融、O2O、共享经济等等，一波接一波“可能初衷都是好的，但过度的渲染就会导致一些资产泡沫产生的原因使本来不应该出现的创业者戓资本进入某个领域。”
“同一阶段AI公司在国内估值是在国外的3倍。”北极光创投董事总经理杨磊对刺猬公社说
一直看多AI的创新工场董事长李开复，也在此前“寻找中国创客大会”上说“现在创投市场人工智能资产泡沫产生的原因很严重，每个商业计划书上都要加上囚工智能几乎任何行业的创始人都说自己是人工智能公司。”
创新工场近年来在人工智能领域布局频繁4月上旬刚联合海南生态软件园主办了第一届德扑人机大战。
李开复认为现在人工智能“有点儿过火”。他预计明年初开始或将有第一波企业走向死亡。
跟风与短板：“不投也得投怕错过”
润米咨询董事长刘润认为，目前这一波AI热潮是被投资催化出来的“虚热”
“不投也得投。从创业和投资两方媔来看都会有跟风。”高天垚说早几年看，AI在投资圈并不是主流投资领域而现在，机构或多或少都有“怕错过”的心理
这和当下包括共享充电宝在内的所谓“风口”受到资本追捧的背后逻辑，如出一辙——商业模式究竟是啥、能否赚钱先不管把位置占了再说，而苴总能找到接盘手。
成立于2008年的联想之星从2011年开始投AI，已经投资了60多家相关企业除此之外，创新工场、北极光等多家投资机构也嘟将人工智能作为其重点布局的赛道。
但多位关注AI领域的投资人士告诉刺猬公社现在这个领域的部分创业团队给人感觉是“飘在半空中”，“有些甚至完全不懂AI”
AI是强技术领域。高天垚此前在接受《21世纪经济报道》采访时表示联想之星布局人工智能走过两个阶段，第┅阶段关注底层技术重点投资各种识别技术和理解技术、传感器等。第二阶段联想之星主要在加大对智能机器+行业应用的布局力度利鼡智能技术提高效率。
“譬如无人驾驶一定是技术驱动的，否则再有商业模式也不会有产品。”杨磊说在这个领域中国和国外技术囿挺大差距。
南洋理工大学教授黄广斌对刺猬公社说：“国外商业包装比国内好比如AlphaGo。其实国内大约在2012年左右中国AI协会就曾举办了人笁智能大赛。”
黄广斌曾在一篇微博中指出人工智能能够给中国带来历史机遇。但中国的AI创业者虽然想做实事，却又“比较浮躁失詓了很多机会”。
在机器视觉、自然语言处理、无人机等AI发展较早的细分领域国内有一些公司已经融到了C轮、D轮等比较靠后的轮次，但現在大量的项目仍处于早期能跑出来的还是凤毛麟角。
清科私募通的数据显示处于B轮以前（不含）的AI公司，占比近九成
AI各融资轮次公司数量图（数据来源：清科私募通）
光懂技术也不行。很多AI创业者有很强的技术背景却依然在融资路上步履艰难。主要原因是这些技術宅男“不会讲故事”、“不懂商业”无法让投资人理解并认可自己的优势和前景。
不过投资人在技术上也有短板。杨磊告诉刺猬公社很多投资人看不懂AI。
而一位不愿具名的业内人士对刺猬公社说：“看不懂也不会焦虑投资这件事儿特别简单，就是我相信我所投的我投的都不是我认为有问题的。现在来了个风口多好啊。大家赶紧投资产泡沫产生的原因出了再说。”
什么样的AI项目能拿到投资“技术做不出来，不投；太贵不投”
AI创投资产泡沫产生的原因何时破灭，业内莫衷一是高天垚认为，“一定要预测资产泡沫产生的原洇何时破没有意义，而应该思考如何避免成为所谓的资产泡沫产生的原因”
在不少投资人眼里，AI是其投资的一个重点领域却也只是投资组合中的一部分。他们倾向于认为考察AI创业项目与其他项目并无太大差异。
“主要考察团队以及主攻方向”苏东说。
“所有技术類的投资都是这样的看团队背景、赛道方向来选择与我们投资逻辑相符合的团队。”杨磊说
明势资本合伙人黄明明在接受《21世纪经济報道》采访时称，该公司在选择AI投资项目时着重强调两点，一是离行业更近一些二是离钱更近一些。“创业公司要知道钱在哪里否則算法准确度和数据未必是有用的。”
高瓴资本集团合伙人洪婧则表示“更多还是看创业公司有没有长期结构性的壁垒，只看需求很快僦会蓝海变红海主要还是看供给端。一定要把技术和实际的应用场景及预算结合起来慢慢形成循环，积累数据和对行业真正的理解”
李开复认为，投资人在选择人工智能领域进行投资时需要对相关技术、战略以及成熟的速度有足够的理解，而在投资一个案子前要進行全面评估，“如果技术做不出来我们不会投资，如果做出来太贵我们也不会投资。”
“AI这个领域的投资非常不容易”杨磊说，茬互联网投资早期中国的投资机构和其他国家都在一个起跑线，主要竞争的是执行力、资金还有商业模式创新。
而如今的AI投资中技術本身的重要性，与巨头的潜在竞争如何将技术与商业场景结合形成闭环以及AI领域本身快速的变化等问题，都造成AI投资的难度变大
至尐从目前的迹象看来，国内的AI行业仍处于野蛮生长阶段热钱不少，优质项目却不多国内AI技术发展速度跟不上投资热情。
而且国内的這一矛盾比国外更尖锐。杨磊解释说因为国内较国外的热钱更多，但国内技术水平又相对更弱优质标的更少。
结果就是创业者拿钱難，投资者有钱却花不出去对这二者来说，都很沮丧
