今日，发生在百度AI开发者大会上的“小插曲”，令投资界再次对AI产业的投资讨论躁动起来。
当我们直面AI投资，传统的AI技术到底能有多大“转化”潜力是个谜，而要想构建类似百度通过AI来“唤醒万物”的战略思路又有多少现实困境需要突破？一切都还是开始，而百度的似乎已经开始从多元化向单边AI赛道上聚焦了。
自2017年刘维、李昕晢加入百度之后，愈渐成为百度事业的核心之一，百度风投、百度资本和百度投资并购部已成为其三大抓手陆续在各行业布局。
《每日经济新闻》记者注意到，百度的投资打法在经历过去近五年的过渡，逐渐形成了围绕AI布局相关产业的格局。令人意想不到的是，三大抓手中，有的企业甚至一年只干一件事，那就是围猎。
公开资料显示，百度资本成立于2016年，主要投资于泛互联网领域的中后期项目，彼时曾成立了一只市场化运作基金，规模达200亿元。不过，百度资本显然改变了投资策略——天眼查信息显示，2018全年，其投资行业全部聚焦于人工智能。要知道在整个2017年中，百度投资的行业布局还分散在企业服务、物流运输和汽车交通三大板块。
无独有偶，百度投资并购部也正在整合资源向人工智能聚集。天眼查数据显示，到目前为止，旗下共管理4只基金，从2004年开始进行股权投资。记者发现，2004年~2006年，其投资的行业同互联网技术相关，亦与百度本身的算法、搜索应用相关，投向多为工具软件行业。到2009年时，其投资渐显多元化，彼时人工智能发迹，百度入围“灵云”天使轮融资，那时候的人工智能技术还仅停留在智能语音交互方面。
此后的十年间，百度投资并购部即开启了多元打法，不过从近两年的投资情况来看，回归人工智能已成为其鲜明特点。2010年，百度投资并购部投资的行业涉及企业服务、金融、房产家居和文娱传媒等领域；到2016年时，已经开始对、能源电力和等高端产业进军，所涉及行业种类也达到14项。不过从2017年开始，其投资版图开始收缩，截至目前，除投资汽车交通、和企业服务等行业外，其他的均为人工智能领域。数据显示，目前其在人工智能方面的投资约占所有投资近一半的份额。
要说特例，也就是百度风投特殊一些，目前投资的范围较广。即便如此，百度风投也在近两年内加大了对人工智能领域的投入。要知道，成立于2016年的百度风投创立之初并未涉及人工智能领域，而是在2018年才渐渐对人工智能下手。彼时，百度风投独家投资了AI CTX数千万的Pre-A轮，其整体投资策略以偏早期为主；而在2019年发生了变化，人工智能领域投资开始涉及中期项目，如其在今年3月领投了“机器之心”的Pre-B轮融资。
综合来看，根据公开数据和通不完全统计，在过去的2018年，百度（包括百度投资并购部、百度风投、百度资本等）的投资至少在60笔以上。其中，早期投资占比过半，而中后期投资占比近四成。尽管涉及投资的公司包括交通出行、文化娱乐、医疗健康、企业服务等领域，但大方向依然是朝着AI迈进。百度在最新一期中也鲜明指出，AI确实在驱动百度新移动业务的增长。
正如此前一直倡导的那样，AI虽然不能产生万物，但是正在“唤醒万物”。但不可忽视的一点是，虽然过去几年人工智能领域的融资甚至巨额融资层出不穷，但这也推高了估值泡沫，盈利的不确定性开始让原先资本蜂拥而至的盲目热潮在最近两年开始“退烧”。
行业统计数据显示，2019年一季度，国内VC共发生1543例融资，相较于2018年同期的3272起、2017年同期3322起来说，数量有了明显下滑。有PE界人士对《每日经济新闻》记者表示，“尽管人工智能赛道投资仍然活跃，但近一年内，VC投资已趋于冷静，人工智能赛道上的投资，更开始强调人工智能技术在产业的应用落地与商用价值。”
事实上，有关AI现在还能不能投资的问题其实已经在近几年开始出现分歧。记者在采访中发现，早期进军AI产业的创业者往往身披高光学术背景光环，在国内乃至全球AI产业方兴未艾之时，拿到一笔风投似乎不是什么难事。但如今，只强调技术先进性，而没有产业落地路径的早期项目，显然没有这样的待遇了。
该PE人士坦言，AI发展至今，其技术本身是没有绝对壁垒的。以为例，仅人工识别目前就已经能够达到97.5%的准确率，而辅以人工智能的计算，准确率早已超过99.5%。“因此，判断新技术、新产品、新行业的落地拐点，要看(,)的能力是否超过了行业里面普通人的水平，或者行业平均从业者的水平。”在她看来，部分AI技术应用方向的企业已不稀缺，项目进入产品化以及渠道、产业进展更综合的竞争。“产品能做得出来，卖得出去才是王道。”
从目前百度投资的项目中来看，由于大部分项目集中于早期投资，因此企业盈利能力尚未完全释放。如业务涉及图形处理的Snark AI曾在2018年获得百度风投参投的近170万种子轮投资，以及百度并购投资部在2013年对专做智能识别的“灵云”进行的天使轮、B轮数千万元人民币投资等，均是早期项目，且类似的技术背景和前景应用似乎已经在风险投资界中开始式微。有分析指出，于投资方而言，考量项目的维度不再只停留在技术本身，而是要聚焦技术“转化”，特别是对于图像识别、语音识别等领域，所谓技术创新或多或少成为机构人士眼中的“红海IP”。
我国在人工智能方面的投研起步较晚，但发展速度惊人。创投数据平台Innov100数据显示，中国人工智能产业规模2016年达到239亿元，预计2017年增长率将提高至51.2%，产业规模达到342.5亿元，并于2019年增长至844亿元。不过，业内普遍将人工智能的发展总结为四个因素，分别是人才、数据、基础设施和芯片。此前高盛发表报告指出，中国已经拥有了其中的3个要素。
可见，目前国内的AI发展水平短板犹存，特别在芯片领域仍需大力开拓。然而，芯片行业拥有极高的行业壁垒，全球范围内由三大巨头英特尔、ADM和NVIDIA占据主导。在行业细分上，国内已经经历了从GPU芯片到FPGA及ASIC芯片的过渡，而时下的前沿探索之一是从前期数字专用芯片到模数混合芯片的过渡。因此，随着时间的推移，中国对国外芯片的依赖会慢慢降低。前述PE人士坦言，人工智能赛道分成行业应用、和底层算法等基础设施层三个维度，芯片这个子赛道技术壁垒最高，必须是同时掌握非常顶级的原创技术和非常强芯技术的团队才能跑出来。
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