“技術實力挺強，但錢燒得真猛，目前盈利模式還不清晰……”

從創業者到投資人，大家對人工智能的商業價值都持有高期望，而商業“奇點”在哪兒呢?

2014年，“人工智能”開始成為資本關注的方向，至今有超過500家投資機構，累計投入600多億真金白銀(數據來源：億歐智庫AI創投數據庫)。尤其在2017年下半年之后，各細分賽道的市場競爭格局初定，投資階段進入中后期，一些企業的融資額已經高得令人咂舌：單筆融資金額超十億，總融資金額過百億。

建團隊、搞數據、練模型、做產品……大筆鈔票燒了三四年，2018年確實該有回頭錢了。

2018年將是人工智能商業落地的元年。一個顯著的變化是，去年創始人還在拿數據和算法講故事，今年則開始強調大訂單與大客戶。尤其是在“獨角獸企業”上市發展戰略的作用下，努力做營收成為AI獨角獸今年的重任。

但是，這事兒沒有說起來那么輕松和順利。

或平步青云，或舉步維艱

人工智能在各行業的商業落地速度顯然不同。從主流行業來看，金融和安防的商業化進展最快，而自動駕駛、AI芯片領域企業2019年將有不錯的營收表現，醫療商業落地仍需幾年。

金融領域，AI企業去年已經有了不錯的營收表現。究其原因，除了金融離錢最近以外，需求驅動是關鍵因素。例如，金融的核心是風險控制，金融機構與平臺對于更有效的風控技術方案有著迫切的需求。所以，國內一大批企業利用AI建立智能化的風控模型，并開始投入商業運營之中。

安防領域，依靠政策支持，商業落地速度較快。中國政府拿出幾萬億投入公共安全、智慧城市，對AI安防企業是巨大的政策利好。據了解，去年商湯、曠視營收中的70%來自安防。當然，初創企業將直面大廠在渠道、資金、技術等各方面的壓制。

自動駕駛領域，目前激光雷達方向已經有不少訂單，to B的自動駕駛項目陸續落地，例如港區/物流園區運輸、外賣配送等。預計在2019年將有大規模的整車量產，做整車的OEM廠商會在自動駕駛時代占據主導地位。

AI芯片領域，部分企業今年將做出流片，大規模供貨預計得到2019年。目前做算法模型訓練的云端嵌入式芯片居多，做端上運算的(例如智能攝像頭)芯片較少。寒武紀將IP賣給華為海思，商業落地速度走在前列。

醫療領域，有營收的AI企業寥寥無幾。醫療是強監管的行業，尤其對于臨床輔助產品，需經過藥監局認證才可以推向市場。目前國內尚且沒有企業拿到新一代醫療AI產品的醫療器械注冊證，部分企業基于之前CAD產品審批方式獲得二類器械證。此外，該類產品的商業模式不清晰，傳統的軟件license模式很難做大，企業和投資方正在探索新方向。

總體來看，有些行業“平步青云”，有些行業“步履維艱”。

沖收入：業務拓展+并購并表

AI獨角獸企業正在籌備上市，高估值、低收入成為最大的困擾。商湯拋出了“2018年做數十億營收”的目標，曠視計劃2019年第一季度掛牌，云知聲在今年1月底參加“獨角獸走進深交所”路演已經率先取得先發優勢……

為了沖收入，各家采取的策略基本圍繞“更多業務+并購并表”。曾揚言專注做自動駕駛FPGA芯片的某企業，如今也開始進軍安防等其他應用場景。部分企業業務范圍覆蓋近10個行業，年初至今一直在大量招聘商務/銷售人員。更直接的方式，則是并購業務相似或相關的企業，做財務并表。然而，“短期催熟”對于企業而言，并不是健康的成長狀態。

這里沒有新的市場

人工智能，本質上是一種技術工具，它的核心價值在于幫助傳統行業獲得更高的生產效率，并沒有真正派生出新的市場。“AI+”模式下誕生的創業企業，在商業路上難免與各行業的傳統巨頭狹路相逢。例如，在智慧安防領域，不論是做安防ASIC芯片，還是計算機視覺解決方案的AI企業，與3000多億市值、不斷加大AI研發投入的安防龍頭企業?？低?/u>是潛在的市場競爭關系——即使部分AI創企在嘗試接觸海康，爭取合作，但并沒有實質性的進展。