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  • AI行業寒冬猶在?融資規模不足巔峰時期一半,上市潮將伴隨倒閉潮

    行業資訊 | 時間: 2020-11-13 | 搜狐科技 | 編譯:阿芬|瀏覽量:24677

      經歷資本寒冬之后,疫情黑天鵝又接踵而至,推動著AI早些年積累的不理性泡沫繼續破滅,資本瘋狂的時期過去了。
     
      2019年被視為AI資本環境熱與冷的分水嶺,疫情影響下,今年一級市場依舊未緩過氣來。依舊看好AI的投資人,變得更加謹慎起來,不再像以往那樣大肆撒錢,甚至開始呼吁企業節流。數據顯示,今年前三季度AI企業融資規模同比下降17%,不足2018年的一半。
     
      估值偏高難以再獲得資本加持的獨角獸們開啟上市潮,并稱為“CV四小龍”的商湯科技、曠視科技、云從科技、依圖科技,以及云知聲等AI獨角獸均傳出上市消息,其中依圖科技和云知聲近日已獲得科創板上市申請受理,但依舊未擺脫虧損。
     
      許多AI企業日子不好過,面臨現金流壓力,上半年業務停滯,裁員消息也時有傳出,甚至破產倒下。“疫情期間,幼兒園不開學,公司業務基本停擺。”從事幼教智能機器人研發的賓果智能CEO閩海波在近日一場AI產業峰會上坦言。
     
      但伴隨壓力的還有機會。“疫情過后,我們下半年營收基本和去年全年差不多了。”閩海波說,疫情一定程度上加速了智慧教育落地。有數據顯示,在線教育滲漏率僅用半年時間就走了過去十年的路。
     
      行業的共識是,疫情正在加速人類社會智能化、數字化進程——AI醫療助力抗疫,人臉測溫隨處可見,無人配送加快落地,無人駕駛也在加緊上路。但各界也都越發清醒地認識到,AI已進入轉折期,業內不少人士開始呼吁降低對AI預期,也要多點耐心。
     
      “所有AI企業已經步入死亡之谷。”曠視科技創始人兼CEO印奇此前在接受搜狐科技等媒體采訪時稱。創新工場AI研究院院長王詠剛也對搜狐科技表示,AI現在處于從淺灘到深海的關鍵階段,這個過程中會有一批企業落伍淘汰。
     

     
      融資規模持續萎縮 獨角獸掀上市潮
     
      從兩三年前瘋狂的融資競賽進入資本寒冬,AI行情急轉直下,企業還在急著燒錢做技術突破和落地,熱錢已不再密集涌入。
     
      2019年被視為資本由熱轉冷的分水嶺。此前AI是投資界的寵兒,資本蜂擁而至,行業融資規模快速爆發。公開數據顯示,中國AI企業融資規模在2018年達到頂峰,約為1485億元,去年則降至967億,降幅接近35%,融資數量也大幅減少40%至431。
     
      今年的情況依舊沒有明顯好轉。據IT桔子數據,今年前三季度國內AI企業融資數量為381,同比增加42%,但融資規模同比減少17%,約為667億元,不足2018年頂峰時期的一半。從每筆平均融資來看,今年前三季度為1.75億元,相較去年同期更是大幅下降超四成。
     
      融資規模持續萎縮,顯示資本變得更加謹慎,同時頭部效應也更加凸出。自動駕駛企業小馬智行今年已完成兩輪合計超過7億美元的融資,最新估值達53億美元;云從科技今年5月的C輪融資就達到18億元,商湯科技也傳出將在年內完成一筆10到15億美元的新一輪融資,投后估值將達100億美元。
     
      更多的初創企業被資本忽視,不少企業融資還停留在兩三年前,此前則有VC投資人直言“今年很長一段時間已經沒看AI項目了”。在目前AI企業普遍虧損的情況下,這些企業現金流壓力驟增,大洋彼岸甚至還有獨角獸轟然倒下。
     
      今年4月底,美國獨角獸Wave Computing遣散所有員工,成為疫情期間首家申請破產的AI芯片公司,而其此前被視為有和英特爾、英偉達等巨頭一較高下的潛力。國內雖然沒有看到有獨角獸倒下,但倒閉的現象持續存在。
     
      天眼查數據顯示,截止去年底全國有80余萬家AI企業,其中已有逾9萬家注銷和吊銷,今年以來仍有不少AI企業繼續“夭折”。創新工場董事長兼CEO李開復及科大訊飛董事長劉慶峰等在兩三年前發出的AI倒閉潮預言正在成為現實。
     
      還有不少企業傳出裁員消息。全球礦機巨頭比特大陸的AI團隊約260人在今年初被裁,自2016年提出All in AI的獵豹移動今年9月初被爆出AI業務部門大規模裁員,旗下專注于AI的獵戶星空也存在人員流失情況。
     
      今年疫情影響下,還有AI公司面臨項目交付延后,甚至業務停擺的情況,現金為王成為行業共識。金沙江聯合資本投資副總裁焦夢津就建議,考慮到最近整個融資環境,AI企業在研發管理上可能需要做得更加精細一些,因為研發成本很高,人才很貴,盡量把內耗減少一些,讓人才和資源能夠物盡其用。
     
      今年6月,李開復在談到AI創業時則直言,不少AI公司割了投資人的韭菜,很多VC因為虛榮心想要參與AI項目,導致AI公司估值膨脹。他還認為,疫情之后,所有投資人都要思考項目怎么轉型,怎么賺錢,如何節省現金流,而不是去講更大的故事,拿更多的錢。
     
      在融資熱潮消退的情況下,面臨資金壓力的AI企業要么悄悄關門,要么向前一步。一個明顯的趨勢是,今年AI企業上市步伐加快,獨角獸紛紛傳出上市消息。
     
      據IT桔子數據,今年前三季度已有26家AI企業上市,數量已超去年全年,包括AI芯片企業寒武紀、醫療機器人研發商天智航等。還有一大批AI獨角獸在路上,云知聲、依圖科技已獲得科創板上市申請受理,曠視科技則被傳出計劃在香港和科創板同步上市,云從科技最新的消息是預計最快明年上市,估值最高的商湯科技也頻繁被爆出上市傳聞,思必馳此前也宣布啟動上市計劃。
     
      在因估值偏高而無法繼續獲得資本加持的情況下,上市無疑是這些獨角獸們求生的關鍵一步。但還有更大挑戰等在后面,想要維持更高估值,就必須在商業化落地上加大力度。
     

     
      行業回歸理性 AI邁向深水區
     
      業內不少觀點認為,疫情將倒逼整個社會數字化過程加快,推動AI應用加速落地。“疫情對在線教育是一個巨大推手,市場滲透率從2013年的1%,達到去年15%,現在已經30%,用半年時間走過了十年的道路。”VIPKID首席AI科學家包英澤透露。
     
      但疫情僅是個重要的外部誘因,本質還是要從行業規律來看。業內人士開始感受到,AI落地預期和速度在過去幾年比想象中要慢很多,AI神話已不再,行業不再盲目樂觀。
     
      清華大學人工智能研究院院長、中國科學院院士張鈸教授近日在接受媒體采訪時就提到,現在最關鍵的是對AI發展現狀作出正確評估,此前業界估計得過分樂觀。他認為,AI是個無人區,才剛剛開始,目前還處在初級階段。
     
      王詠剛在接受搜狐科技采訪時認為,AI目前處于從淺灘到深海的關鍵階段,先前的AI一直停留在相對容易摘的果子上面,如語音、圖像識別等。曠視科技創始人印奇今年7月在接受搜狐科技等媒體采訪時則引用反映技術成熟度的Gartner曲線,認為AI企業已步入“死亡之谷”,可能需要18-24個月穿越。
     
      “最開始對AI的期望太高了”“之前泡沫化太嚴重”“不要神化人工智能”,不少AI企業也開始反思。睿帆科技聯合創始人王雪表示,AI現在只能解決部分問題,不能解決全部問題,她呼吁業內對AI降低期望,多一點耐心。
     
      行業邏輯也在發生變化。“我們曾在2015年和2016年頭投了很多AI算法公司,但現在已意識到這只是AI的一部分。”聯想創投董事總經理王光熙表示,真正要把AI用好,需要更多智能化和數字化的能力,關鍵是需要找到比較強的痛點。
     
      他表示,后面會更多投資能夠真正把AI在產業里面深度落地的團隊,具有復合型人才的團隊。信中利資本合伙人汪栩也提到,過去投AI企業,特別關注它的技術團隊有多少科學家,但現在更加關注公司有多少復合型人才,對行業理解程度有多深。
     
      AI本質上是一種工具或一種技術,只有結合具體的行業和場景,滿足降本增效等需求,才能實現商業化價值。在資本持續萎縮的過程中,越來越多的AI企業不得不嘗試自己走路,開始探索更廣泛的行業落地。
     
      很多AI公司也不再做技術的“孤立者”,而是嘗試結合云計算、大數據、物聯網等技術,甚至做起芯片和硬件,以更好滿足行業需求,如曠視科技在不久前即在物流領域一口氣推出7款硬件產品。汪栩認為,這種模式的發展前景和成長性會比原來廣闊得多,越來越多的公司可能不再是AI公司,但背后會有很多AI技術,這會是未來明顯的趨勢。
     
      然而,殘酷的現實是,AI商業化落地仍高度集中。據艾媒咨詢發布的《2019年中國人工智能產業研究報告》,安防和金融是AI賦能實體經濟市場份額最多的前兩大領域,占比分別達到53.8%、15.8%,合計近70%。也就是說,AI在大多數行業還沒有實現深度融合和落地。
     
      同時,即便是獨角獸企業,在應用落地上有相對較好的進展,但目前大多也未能擺脫虧損,如依圖科技2019年扣非后依舊虧損近10億元,云知聲也同樣虧損超3億元,今年上半年仍分別虧損約4.5億元、1.1億元,AI芯片第一股寒武紀同期則虧損超2億元,同比增虧達550%。
     
      AI落地需要一定的時間,而實現商業化盈利則更加艱難,前期的技術和市場投入都需高昂的成本。王詠剛也提到,AI企業從淺灘到深海的轉換,距離還非常遠,一是因為目前AI還停留在相對淺層的智能和自動化技術上面,二是整個商業邏輯的迭代速度沒有那么快。
     
      如何邁向深水區?張鈸教授以通信作者發出的《邁向第三代人工智能》文章指出一條技術路徑。他認為,是時候把以知識驅動為主的第一代人工智能和以數據驅動為主的第二代人工智能結合起來,依靠知識、數據、算法和算力四個要素,發展第三代人工智能,國內外處于同一起跑線上會有很多機會。
     
      王詠剛給出了一條循序漸進的路徑。他表示,有兩件事跟AI 相關,信息化和自動化,但現在絕大多數行業在這兩塊做得較淺,質量相對低,AI的使命就是幫助企業提升信息化和自動化程度。“但這首先要把企業的血脈、骨架、神經系統搭建好,做好大量的基礎建設,然后高層次的技術,包括強化學習、大規模預訓練模型等,才能在企業場景里發揮更高價值。”王詠剛稱。
     
      但這個過程也會是一個加速優勝劣汰的過程。目前,AI淺水區已被幾家頭部企業占據,面對更大的深水區,大量AI公司實際上并不具備前沿技術和商業邏輯的結合能力。
     
      “在技術升級、模式升級和方法升級的過程中,一定會有一批新AI公司顯現,當然也會有一批企業逐漸落伍淘汰。”王詠剛判斷。這意味著,倒閉潮和上市潮將在AI行業同時發生。  作者:梁昌均

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