作為2017年流感級行業(yè)現(xiàn)象，幾乎所有的科技峰會都繞不開人工智能這個詞，前有意見領(lǐng)袖開壇布道，后有大小企業(yè)入局翻攪，人工智能面大根深，泡沫可以縱橫交錯，第三次人工智能熱潮就這樣在中國搞起，有點兒宗教般的狂熱意味。

 

 

　　上半年的熱潮之下產(chǎn)生了一種有趣的反差，這主要來源于創(chuàng)業(yè)者，有人感覺資本冰點，融資比往年要難，有人感覺資本升溫，身邊全是熱錢，人工智能行業(yè)出現(xiàn)了一種兩極分化現(xiàn)象。

　　資本寒冬還沒有過去嗎？2015年～2016年，移動互聯(lián)網(wǎng)下半場，一度火爆的o2o行業(yè)出現(xiàn)了斷崖式的資本冷卻，直到共享經(jīng)濟和新零售掀起新的投資熱點，與此并行，人工智能也是新興熱點之一，整個行業(yè)在寒冬中其實并沒有感受到多么的寒冷。據(jù)IT桔子人工智能創(chuàng)投數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計，人工智能行業(yè)投融資事件在2015年有265起，融資總額有255億元，2016年有279起，融資總額338億元，整體增長的趨勢很穩(wěn)健。

 

　　2017年截止到目前，人工智能行業(yè)投融資事件已有116起，融資金額已高達231億元，并且呈現(xiàn)出一個新的投資特點是：C端變冷，B端發(fā)熱，技術(shù)+行業(yè)吸引重金投資。其中，消費級終端只有22起，行業(yè)解決方案61起，算法層近40起，其他做基礎(chǔ)層的企業(yè)也有少數(shù)獲投，從人工智能產(chǎn)業(yè)鏈維度看投資風(fēng)向，資本的押注重心正在從消費級終端向行業(yè)解決方案和算法層傾斜，而無論資本重心傾向哪一邊，低調(diào)的基礎(chǔ)層友商們占據(jù)底層優(yōu)勢，可以旁觀冷暖，悶聲發(fā)財。

　　2017年上半年，資本重金砸向的企業(yè)都有著很明顯的特質(zhì)，要么高技術(shù)門檻探索行業(yè)前沿技術(shù)，要么技術(shù)解決方案能提高生產(chǎn)力帶動產(chǎn)業(yè)發(fā)展，要么做好基礎(chǔ)層服務(wù)。舉幾個近期投資案例來看，比如語音技術(shù)方案提供商出門問問D輪融資1.81億美元，企業(yè)級基礎(chǔ)云服務(wù)商青云QingCloud獲得10.8億元D輪融資，主打深度學(xué)習(xí)和視覺技術(shù)的商湯科技B輪融到了4.1億美元，物流倉儲智能機器人極智嘉（Geek+）B輪融資獲得6000萬美元，人工智能客服智齒科技獲5000萬元B輪融資等等。

 

　　總而言之，人工智能行業(yè)目前是算法和技術(shù)應(yīng)用紅利期，資本不冷，且手筆很大，前提是項目能夠把人工智能技術(shù)跟某個產(chǎn)業(yè)、行業(yè)相結(jié)合產(chǎn)生聯(lián)動效應(yīng)，能夠大幅提高社會效率和科技生產(chǎn)力是為最佳選擇。對待層出不窮的人工智能項目，資本已經(jīng)走過了圍繞AI產(chǎn)品+商業(yè)模式的早期布局思路，進而看到了AI產(chǎn)品背后的AI技術(shù)+產(chǎn)業(yè)&行業(yè)才是真正的商業(yè)價值所在，單純的把人工智能技術(shù)商品化變現(xiàn)已難得資本垂青。

 

 

　　此一時彼一時，如果說真的有資本寒冬，從2016年下半年到2017上半年，對于一些三四年前就開始布局且產(chǎn)品恰好與人工智能貼近的toC企業(yè)來說，感覺肯定像是坐過山車。人工智能概念剛興起時，貌似是巨大的機會和助力，然而近半年的時間證明了一件事，對于C端產(chǎn)品來說，想借上人工智能這陣風(fēng)真的有點難，比較典型的行業(yè)就是主打家庭服務(wù)類的人工智能產(chǎn)品，如果還沒有充分驗證落地場景或者剛性需求，恐怕多數(shù)企業(yè)會面臨資本信心不足甚至是生存問題。

 

　　從產(chǎn)品和技術(shù)的角度來看，市面上的C端產(chǎn)品大致有兩種研發(fā)路線，一種是團隊的核心技術(shù)能力與AI技術(shù)關(guān)聯(lián)性較弱，靠集成第三方的AI技術(shù)做產(chǎn)品，比如集成語音技術(shù)、視覺技術(shù)、深度學(xué)習(xí)算法等，基于這些做整體優(yōu)化體驗。第二種是兼顧產(chǎn)品和AI技術(shù)研發(fā)，比如說團隊的核心能力就是語音技術(shù)、視覺技術(shù)、深度學(xué)習(xí)，或者是定位導(dǎo)航、機器人自動化控制等等，圍繞自主AI技術(shù)能力做產(chǎn)品，有相對較高的技術(shù)門檻與壁壘。

　　2014年～2015年，能把人工智能技術(shù)快速集成出產(chǎn)品并開始探索商業(yè)化的先行者們，是受資本青睞的，彼時，產(chǎn)品新穎獨特，市面競品尚少，消費市場待教育，人工智能C端產(chǎn)品需要考慮的事情就是摸索用戶需求和落地場景，很大精力消耗在市場教育和開拓層面。但2016年是個拐點，AI各方面的技術(shù)進步和解決方案的模塊化讓整個行業(yè)泛濫成災(zāi)，技術(shù)集成的難度進一步下降，開發(fā)周期大幅縮短，原本需要一年時間搞研發(fā)搞測試，現(xiàn)在或許幾個月就能實現(xiàn)量產(chǎn)，這讓C端AI產(chǎn)品不僅雜多而且同質(zhì)化嚴重，靠集成做產(chǎn)品的先行公司唯一的優(yōu)勢在于先期探索到的市場經(jīng)驗和渠道布局，然而這樣的優(yōu)勢能持續(xù)轉(zhuǎn)化出多少商業(yè)價值和利潤，能否形成競爭壁壘，是資本對項目的重要考量維度。由于面臨技術(shù)門檻被打破和競品增多的雙重壓力，所謂的市場先行優(yōu)勢會變得很不樂觀，隨著人工智能C端市場在飽和競爭中變成紅海，本來初期市場的紅利就不大，入局成百上千家企業(yè)瓜分利潤空間后這條路線已然越拼越窄，想要成為控制中心和入口級產(chǎn)品，需先在市場廝殺中活下來再說。

 

　　那擁有AI核心技術(shù)的C端產(chǎn)品是不是會好過一點呢，在消費者層面，無論是集成第三方還是自主研發(fā)，只要體驗足夠好，消費者并不關(guān)心背后的技術(shù)是誰的，大家面臨的共同問題在于市場培育和商業(yè)化落地的難題，但如果有自主的AI核心技術(shù)，對于資本來講或許是一個持續(xù)扶持的理由，畢竟人工智能時代是一個靠技術(shù)立足的時代，技術(shù)在，夢就在。

 

　　日前，研究型投資機構(gòu)凱泰資本在對外發(fā)布的《人工智能5大投資邏輯》中指出：由于B端對于效率成本追求的需求旺盛，并且需求單一，相對容易實現(xiàn)，縱觀所有的技術(shù)革命，發(fā)展都是從B端開始的。因此可以判斷人工智能技術(shù)也將優(yōu)先在B端落地，原因主要包括：1.B端對于生產(chǎn)力效率的提升需求最為強烈，新技術(shù)可顯著提高效率；C端對技術(shù)不敏感，更重視體驗和產(chǎn)品，目前獨立的技術(shù)很難生產(chǎn)用戶體驗很好的產(chǎn)品和應(yīng)用（如服務(wù)機器人）。2.B端場景和需求比較明確，如安防、政務(wù)、工業(yè)、商業(yè)等，而人工智能和C端需求結(jié)合場景下的產(chǎn)品模糊。

 

　　人工智能資本風(fēng)向從C到B的轉(zhuǎn)變會讓C端市場暫時進入一段冷靜期，優(yōu)勝劣汰可以吹散一些跟風(fēng)泡沫，對于整個行業(yè)來說其實是件好事。另外這樣的拐點也意味著人工智能技術(shù)已經(jīng)進入第二發(fā)展階段，AI技術(shù)正在大范圍過渡到實體世界，加速社會各行各業(yè)AI化，當(dāng)技術(shù)全面成熟進入到人工智能第三發(fā)展階段，彼時，AI技術(shù)全面延伸到個人場景真正成為新時代的基礎(chǔ)設(shè)施，那或許才是屬于C端的真正未來。