AI，為什么投資有挑戰(zhàn)？
實際上AI賽道大多數(shù)企業(yè)在日趨向好，整個行業(yè)營收規(guī)模不斷提高就是例證。但行業(yè)的欣欣向榮僅是投資活躍的必要條件，投資活躍還需要其他充分條件，例如投資人對行業(yè)、企業(yè)投資價值的判斷方式、邏輯等等。
所以，要分析AI行業(yè)投資現(xiàn)狀，首先是要看清楚一個根本性問題，為什么AI領(lǐng)域投資比較有挑戰(zhàn)？有以下幾點原因：
第一，判斷AI公司產(chǎn)品的市場前景有挑戰(zhàn)。因為AI的需求非常特例化，不同客戶的需求細分方向完全不同。此外偽需求、癢需求也很多，一個產(chǎn)品按創(chuàng)業(yè)者想法認為是剛需，聽起來也是邏輯自圓其說，實際上功能一旦做出來，有可能才發(fā)現(xiàn)客戶實際并不需要。投資人必須有能力判別出真需求、剛需求。
第二，判斷AI公司產(chǎn)品服務(wù)的通用性有挑戰(zhàn)。因為需求特例化，所以在很多領(lǐng)域，很難產(chǎn)生通用化的貨架式AI產(chǎn)品，而貨架式產(chǎn)品是投資人最喜歡的，投入產(chǎn)出比最高的。所以投資人必須有能力判斷，擬投項目能否發(fā)展出通用性、貨架式產(chǎn)品。這個能力依靠于對傳統(tǒng)行業(yè)的理解和想象力。
第三，判斷AI公司投資效用比有挑戰(zhàn)。如果找錯了項目，該項目不具備貨架式產(chǎn)品化能力，不具備快速擴張市場的能力，就會導(dǎo)致投給該企業(yè)的錢，實際上無法快速直接轉(zhuǎn)化成產(chǎn)能，反而可能導(dǎo)致該被投企業(yè)不得不將剩余資金拿來投資，參股更加有落地能力的AI企業(yè)，這等于創(chuàng)業(yè)企業(yè)反而去搶干VC的活。
第四，即使投資人深刻掌握上述幾點，要找到合適的創(chuàng)始人也很有挑戰(zhàn)。AI行業(yè)對創(chuàng)始人的要求非常高，創(chuàng)始人必須兼顧技術(shù)、市場、商業(yè)模式、渠道資源于一身。人工智能是一個交叉行業(yè)，只有又懂AI又懂行業(yè)的人，才能避免高風(fēng)險。因此能在AI行業(yè)中脫穎而出的創(chuàng)業(yè)者可以說是鳳毛麟角。
因此，人工智能投資的主要挑戰(zhàn)，源自于人工智能是一個全新的技術(shù)和應(yīng)用范疇，還沒有形成一個固定的產(chǎn)業(yè)鏈，技術(shù)從長遠看還不夠成熟、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用未來也不夠清晰，投資人無法按照傳統(tǒng)投資思維，利用產(chǎn)業(yè)鏈的節(jié)點來投資。
資本對于企業(yè)擴大市場份額的效費比有限，整個創(chuàng)業(yè)過程是多種資源的整合，市場需求、產(chǎn)品服務(wù)和商業(yè)模式都處在不穩(wěn)定的探索階段，能夠整合上述資源并且有運作能力實現(xiàn)贏利、進而找到支持資本退出的商業(yè)模式的創(chuàng)始人極其罕見，即便有能力也要從大量隨機意外中生存下來才能堅持到最后。
此外，AI很難像移動互聯(lián)網(wǎng)那樣在同一時間點出現(xiàn)大量集中于同一賽道的項目，從而誕生批量投資的機會。可以說AI每個項目都是獨立發(fā)展成熟，大多數(shù)項目處于不同賽道，所以，也就不好滿足大體量基金的投資需求。
之前人工智能領(lǐng)域的獨角獸，有不少都是在一個特定的時間段開始創(chuàng)業(yè)——技術(shù)處于稀缺狀態(tài)，再加上很多人對于AI有美好的理想，因此快速發(fā)展，也融到了很多錢。但這主要是由技術(shù)發(fā)展階段和投資需求的雙輪驅(qū)動，而不是市場、產(chǎn)品和商業(yè)模式的高度融合所導(dǎo)致的，這些獨角獸的成功在今天不容易再復(fù)制。所以在今天，也很難找到這種只需要技術(shù)領(lǐng)先就可以成功，對投資人來說容易把握的投資標的。
由于市場、產(chǎn)品和商業(yè)模式的交互不確定，導(dǎo)致人工智能相關(guān)的創(chuàng)業(yè)和投資如同三體般不穩(wěn)定，可能有很多因素往前推進都會打破已有的平衡，投資人即使能夠判斷團隊可以很好的處理三者關(guān)系，有充裕的資金，但也沒法一定保證會達到預(yù)期的結(jié)果，因為這就是其本身不穩(wěn)定所導(dǎo)致的。
在當下，要能看破這三體，找到能帶來穩(wěn)定高回報的項目，才是AI投資最挑戰(zhàn)的部分?？炊娜松伲匀煌顿Y也就少，看起來可能是資本比較謹慎，實際上和氏璧一直都有，只是在等待卞和。
從投資角度看AI技術(shù)趨勢
人工智能可以分為四類：
一類是與知識有關(guān)的，包括推理和規(guī)劃；
一類是與學(xué)習(xí)有關(guān)的；
一類是與通信、感知以及行動有關(guān)的；
還有一類是問題求解。問題求解以當前的技術(shù)還遠遠達不到，所以暫不作討論。
下圖中畫紅線的部分是近期和投資有關(guān)的領(lǐng)域，包括文本識別、信息提取、語音識別、計算機視覺、機器人智能，深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)、知識表達推理、知識圖譜等，這些看起來量很大，但是實際上與投資有關(guān)的并不多。
所有的技術(shù)發(fā)展都有一些關(guān)鍵的時間節(jié)點，要了解技術(shù)當前處于什么點上，這樣才能作與之相對應(yīng)的決策。
第一階段，即很早期的科研階段，還處于高校、科研院所的探索與建模階段，不太適合進行風(fēng)險投資；
第二階段，即工程化階段，已經(jīng)具備了實驗結(jié)果甚至是原型機，也注冊了專利、知識產(chǎn)權(quán)，處于脫離實驗室的理論階段，具備了可執(zhí)行內(nèi)容，類似于天使輪到A輪之間的狀態(tài)；
第三個階段是應(yīng)用階段，即下圖中綠色和藍色部分，已經(jīng)有了一定的使用經(jīng)驗，開始商業(yè)落地和積累早期客戶，這才是投資最主要的部分。藍色部分適合B輪以后投資，在客戶群體已經(jīng)擴大、應(yīng)用變得廣泛后，就可以向其它階段擴散了；最后就是影響社會階段，當市場已經(jīng)成熟，獲得了廣泛的關(guān)注，就可以替代現(xiàn)有的很多技術(shù)。
往后再看，像綠色和藍色部分，可以把它看成是行業(yè)的2B和2G的階段，因為人工智能直接面向2C還不夠成熟。最后是橙色部分，影響社會階段，實際上就是一個2C階段，人工智能企業(yè)現(xiàn)在能夠完全2C的還很少，絕大多數(shù)AI技術(shù)還到不了那個階段。
AI投資趨勢是類似于三浪疊加的形態(tài)：第一浪是工程化階段，這個階段還處在工程化向應(yīng)用之間的過渡，歸根結(jié)底還是投技術(shù)；第二浪，即應(yīng)用階段，比如機器視覺就處于應(yīng)用階段，雖然應(yīng)用還不算廣泛，但是還是有很多應(yīng)用的點；第三浪，就是影響社會，如果技術(shù)能影響社會，說明已經(jīng)趨于成熟，這就是2C的階段。
目前第一浪已經(jīng)過去，現(xiàn)在大家關(guān)注的是第二浪，就是投2B和2G的好企業(yè)，不過最值錢肯定是2C企業(yè)，但目前還看不到，根本原因不只是企業(yè)的問題，更是技術(shù)還沒有發(fā)展到那一步的問題。
AI的S曲線
S曲線（下圖為移動互聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)的比較）在初期底層研究的階段，可能有海量的投入，但是這些投入不會對產(chǎn)業(yè)帶來本質(zhì)影響；
當?shù)竭_某一個時間點以后會促成產(chǎn)業(yè)、技術(shù)和應(yīng)用的結(jié)合，就是S的豎線，在這個時間點會出現(xiàn)很多創(chuàng)新的機會，這是最適合風(fēng)險投資的階段；
最后是產(chǎn)業(yè)化階段，產(chǎn)業(yè)化階段最關(guān)鍵的要素是資本和行業(yè)資源，需要利用整個國家和體制去推動。這個產(chǎn)業(yè)的開頭和結(jié)尾都是國家在推動，只有中間部分才是最適合創(chuàng)業(yè)者和風(fēng)投資本。
引用自：a16z
再回到S曲線的開始階段，人工智能技術(shù)從長周期來看還是處于早期階段，因為沒有找到好的市場和應(yīng)用匹配，產(chǎn)品也在不斷迭代；而過了這個點，就會像火箭發(fā)射一樣到達S的豎線階段，但關(guān)鍵問題是如何判斷這個點，對于投資人來說還是具有挑戰(zhàn)性的。
在S曲線底部，存在兩種混沌的狀態(tài)：第一個狀態(tài)是科技還沒有得到足夠的發(fā)展，還無法落地到一個成型的產(chǎn)品，這就是當下自動化和混合現(xiàn)實所處的階段，也是智能手機在2006年的情況；
第二個狀態(tài)是技術(shù)先行，但是并不住清楚可以用此技術(shù)做什么，正如1994年HTML 和Web技術(shù)剛剛被發(fā)明的時候，就當時的情況來看，可以在電腦上運行，但是對于如何操作、如何發(fā)揮其功用等問題并不清楚，以及如果世界上每個人都使用的話，將意味著什么。
而這兩種混沌狀態(tài)的結(jié)合體，即在科技發(fā)展早期，試圖看出科技未來的應(yīng)用方向，則更是混沌。
引用自：a16z
如下有兩張圖，當一些技術(shù)到達S曲線的頂端，已經(jīng)基本上被壟斷，說明這些技術(shù)已經(jīng)沒有前途了，人工智能現(xiàn)在處在一條橫線向豎線轉(zhuǎn)化的拐點。人工智能有很多技術(shù)，比如語音技術(shù)要比其它技術(shù)在S曲線更靠右的階段。
技術(shù)是工具而不是生產(chǎn)力，投資人投的是生產(chǎn)力，是技術(shù)的合理應(yīng)用，所以就必須得了解產(chǎn)業(yè)的宏觀環(huán)境和技術(shù)的微觀發(fā)展。
有很多技術(shù)都是比較值得投資也是投資會比較偏好的領(lǐng)域，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)、計算機視覺、音頻處理、自然語言處理、規(guī)劃、音視頻技術(shù)等，這些技術(shù)其實彼此都是相互交叉的。
引用自：a16z
AI技術(shù)與市場的匹配
AI的本質(zhì)就是輔助、替代和超越人。輔助人是指考慮數(shù)據(jù)處理的速度和規(guī)模時，人力不能為時需要AI來幫助處理；而替代人是指在一些危險以及人類無法清晰辨別及表述的情況下，AI可以替代人來完成任務(wù)；
第三是超越人，有些任務(wù)人類是無法做到的，比如利用 AI來預(yù)測海洋的風(fēng)暴并且據(jù)此來推斷觀察海里魚類的游動情況等等。原則上講，只要AI能在這三個方面發(fā)揮足夠大的效果，就有投資的價值。
AI有五大能力：第一是推理，能解決問題；第二是可以存儲大量的知識；第三是規(guī)劃，AI可以設(shè)定目標并且實現(xiàn)目標；第四是交流，語音識別、圖象識別和視頻識別都屬于交流范疇；第五是感知，使用大量傳感器感知視覺、聲音。
這幾個能力組合在一起，如果有足夠多的已打標簽的數(shù)據(jù)，加上合適的AI算法，就能幫助企業(yè)實現(xiàn)減員增效和增能。所以投資需要判斷幾點，是否有足夠多的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，算法是否合適？是否解決了企業(yè)的剛需？如果能解決剛需，那么就可能有投資價值。
AI引領(lǐng)了新一代的產(chǎn)業(yè)革命。第三代產(chǎn)業(yè)革命的核心生產(chǎn)資料是數(shù)據(jù)，成長的驅(qū)動是網(wǎng)絡(luò)+AI。如果將大數(shù)據(jù)和AI結(jié)合，就會有很多創(chuàng)新點。
下圖列舉了AI在不同領(lǐng)域的應(yīng)用。在工業(yè)領(lǐng)域有很多應(yīng)用，比如生產(chǎn)排期、智能控制、設(shè)備維護、智能質(zhì)檢等等；在零售行業(yè)、酒店、智能電網(wǎng)、農(nóng)林牧漁、化工、金融、石油石化、物流等很多領(lǐng)域也有很廣泛的應(yīng)用。
AI是一個特別好的技術(shù)，看起來可以應(yīng)用在生產(chǎn)生活的多個方面，但是反過來——基于深度學(xué)習(xí)路線AI的每個算法都需要特定數(shù)據(jù)訓(xùn)練，所以就很難具備通用性。如果一個技術(shù)不具備通用性，就只能做垂直的領(lǐng)域，這樣就會受限于垂直市場的大小，市場太小就很難實現(xiàn)IPO，不能IPO就會導(dǎo)致投資人的回報比較有限。整體說回來，投資人更希望投資具有廣泛應(yīng)用場景的技術(shù)，而不只是在特定領(lǐng)域的應(yīng)用。
信息參考：機器之心
AI+行業(yè)的落地有一個很典型的問題，殺手級的應(yīng)用還是比較少。所謂殺手級應(yīng)用，就是能夠給產(chǎn)業(yè)界帶來顛覆式創(chuàng)新的應(yīng)用。本質(zhì)原因還是技術(shù)不夠成熟，而且研發(fā)成本也很高，所以現(xiàn)狀是用基于成熟技術(shù)、聚焦于熱門行業(yè)、做特定場景的淺層智能，比如智慧安防、智能客服、缺陷檢測以及目標檢測，相比之下更加容易產(chǎn)業(yè)落地。
AI的細分客戶
客戶可以分兩類：一類是主流客戶，舍得花錢提升效率，主要是指政府、國企、上市公司等大型機構(gòu)或企業(yè)，越大型的機構(gòu)越有資金，也越有意愿提升效率；另外一類就是小微民營企業(yè)，這些企業(yè)往往資金周轉(zhuǎn)不開，不太愿意嘗試不成熟的技術(shù)，提高效率是次要的，首要目標還是降低成本。
大型企業(yè)如央企或者大國企，與AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)之間有很大差距，很多AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)無法摸清客戶的門檻在哪兒，也不知道如何與客戶對接，客戶內(nèi)部結(jié)構(gòu)也很龐大復(fù)雜，客戶對AI的需求也難以具體描述出來。這是目前很大的問題，如果哪個AI企業(yè)能夠解決企業(yè)和客戶之間的關(guān)系，就是一個成功的典型范例。
“新基建”在當下很熱門，新基建融資有很多新機遇，可分為以下幾類：第一類，已有基礎(chǔ)設(shè)施，比如像全國存有大量的安防攝像頭，需要經(jīng)過智能化升級改造；第二類，已經(jīng)有了概念，但是還沒基礎(chǔ)設(shè)施，可能要全新部署；第三類，對于尚未存在概念的基礎(chǔ)設(shè)施，需要去創(chuàng)造。
再來談投資要素，主要是產(chǎn)品、市場、企業(yè)、技術(shù)、行業(yè)和資本運作，下圖中顏色越深的地方就越重要。
首先考慮產(chǎn)品是否存在剛需，其次是市場規(guī)模空間是否夠大，第三是企業(yè)團隊和創(chuàng)始人的人品性格。除此以外，產(chǎn)品競爭力、產(chǎn)品進化能力、知識產(chǎn)權(quán)保護等也都很重要，不過這些也要有先前的條件支撐才有意義。
AI的不同層級
分析一下中國AI的不同層級：技術(shù)層就是理論研究，屬于科研院的范疇；平臺層有很多，往往是互聯(lián)網(wǎng)和通信時代的巨頭在運營，例如BAT、華為、谷歌、京東、亞馬遜、Facebook，它們既有數(shù)據(jù)又有流量。
同時我們會發(fā)現(xiàn)很多獨角獸企業(yè)也在做平臺，因為單憑一個或者幾個具體的垂直行業(yè)撐起獨角獸公司百億以上的市值是很難的，所以與他們的資本估值匹配的最佳選擇，就是做平臺。
真正讓技術(shù)落地、有機會成為獨角獸的公司，一種是從事具體的解決方案，一種就是落地的應(yīng)用性平臺。如果沒有很好的中間商和渠道，基本上產(chǎn)品再好，也不具備快速推向市場的機會。
AI和傳統(tǒng)行業(yè)的關(guān)系是AI+傳統(tǒng)行業(yè)。有兩類企業(yè)：第一類就是已經(jīng)確定的技術(shù)成熟領(lǐng)域的淺層次應(yīng)用，特點是競爭極其激烈，因為數(shù)據(jù)很密集、客戶資金充足，但是僧多粥少、不好切入；很有投資價值的一種就是獨辟賽道的公司，他們在布置項目層級的時候采集了很多獨有的數(shù)據(jù)，一旦采集足夠多以后，就會形成壟斷性，不過這種情況不太容易出現(xiàn)，一旦出現(xiàn)，就有獨角獸潛質(zhì)。
“六投三不投”之可投：一開始要做垂直落地的事情，而不是上來就做一個大項目；要有很明確的應(yīng)用場景；要有很優(yōu)質(zhì)的頭部客戶；應(yīng)用場景要夠普遍，這樣用得人就越多，節(jié)約的人力成本越多，給客戶帶來價值越大；工程和服務(wù)能力要很強；團隊演進能力的要很高。
“六投三不投”之不投：第一就是解決萬眾矚目問題的大項目，現(xiàn)有技術(shù)還無法實現(xiàn)；第二是沒有應(yīng)用場景也沒有太多客戶，宣揚豪華團隊、算法領(lǐng)先，但是市場業(yè)績比較可疑，這種企業(yè)一般都不落地，風(fēng)險很大；第三是沒有行業(yè)服務(wù)經(jīng)驗，就無法完成目標。
Q&A
Q：怎么看AI芯片創(chuàng)業(yè)公司，怎么看AI和芯片的結(jié)合？
A：AI行業(yè)本身不是一個很成熟的具有產(chǎn)業(yè)鏈節(jié)點性的行業(yè)，但有些創(chuàng)業(yè)企業(yè)還是愿意把自己包裝成一個在很成熟的或者說相對成熟的產(chǎn)業(yè)鏈中去創(chuàng)業(yè)，此時硬件就是一個關(guān)鍵節(jié)點。轉(zhuǎn)向做芯片，就會有更多故事可講。
當然，有很多企業(yè)的AI芯片有明確的應(yīng)用需求，比如比特大陸就很明確，因為其實礦機本身就可以看做是一種特殊的AI應(yīng)用，只不過用在“采礦”上而已，把“CPU+GPU”替換成FPGA甚至ASIC，其實是在降低成本、提高運算效率、提高產(chǎn)業(yè)能力，這就是另外的故事了。
Q：AI創(chuàng)業(yè)公司往往比較弱小，與傳統(tǒng)信息化巨頭在小場景中對碰沒問題，但到一定程度是不是會以并購為主要方向，而不一定是獨立上市？
A：我覺得都有可能，比如傳統(tǒng)行業(yè)的巨頭，很希望在自己的產(chǎn)品中加入新概念，特別是傳統(tǒng)的工業(yè)企業(yè)或者是傳統(tǒng)的信息化企業(yè)。AI市場是一個由無數(shù)個小市場組成的大市場，如果由一家企業(yè)去并購海量的小企業(yè)，從而組成一個大團隊，這個事情還是有可能的，未來這種并購可能會很活躍。
Q：怎么看AI跟IoT的行業(yè)結(jié)合？
A：AI本來就是ABCI（AI、Big Data、Cloud Computing、IoT）中的一個。IoT的一個重點是既要感知又要交流，這會給AI的整體處理、邊緣計算、混合計算等帶來關(guān)鍵的應(yīng)用點?；旧弦袮I項目落在工業(yè)或農(nóng)業(yè)或任何實體行業(yè)，就一定是AIoT。
Q：像工業(yè)機器人這樣帶硬件的產(chǎn)品，一是銷售起量慢，二是盈利還以產(chǎn)品銷售為主，您覺得這一類的投資價值在哪里？
A：嚴格來講機器人和人工智能是兩個平行的領(lǐng)域。機器人更多像是人的四肢，人工智能其實是人的大腦加上耳朵、眼睛甚至觸覺。現(xiàn)在所謂的機器人，都不是智能化，而是自動化。它們只能按照既定的程序和腳本去執(zhí)行，但反過來如果機器人足夠智能化，就一定很掙錢，當然現(xiàn)在真正能智能化的機器人其實比較少，這是工業(yè)機器人的當前狀態(tài)。
另外像工業(yè)視覺領(lǐng)域怎么切入。比如紡織行業(yè)，中國是全世界第一的紡織大國，中國的紡織機可能有幾千萬臺，如果每一臺紡織機都差不多，用了工業(yè)視覺技術(shù)后都能給老板每年帶來很高的收益，這個市場就可以做，因為這是一個很確定、很具體的市場；
但是反過來，如果紡織機器千奇百怪，每一個工廠的需求都不一樣，這種項目做起來就會特別累。所以，工業(yè)視覺能否落地到紡織行業(yè)，這必須是在紡織行業(yè)工作很多年的人才能弄清楚。工業(yè)視覺技術(shù)，一定要切海量市場、共性超級強的市場，而不要去切細微市場、要求很高的市場。
再一個，工業(yè)領(lǐng)域技術(shù)做成類似PaaS的形式會比較好，PaaS是能夠提供更多可能的平臺。
Q：AI公司在早期是不是只能采用項目制，有沒有通用型的解決方案？
A：要看到底是做什么，還有在什么時間節(jié)點去做。比如AI芯片就肯定不是項目制。
我覺得AI創(chuàng)業(yè)公司，如果確定好要走通用型道路，還是要專門做AI的一些核心節(jié)點，AI這個產(chǎn)業(yè)雖然說沒那么成熟，但還是有核心節(jié)點的。
計算芯片是一個核心節(jié)點、深度學(xué)習(xí)框架是一個核心節(jié)點，純憑技術(shù)之外還要考慮市場，比如AI芯片就要不考慮功耗和算力的平衡。好的芯片公司，例如寒武紀的芯片不是拍腦袋想的，而是根據(jù)華為的需求做出來的。可以理解成AI芯片有定制化的方向，定制化方向做多了以后就有可能成為通用芯片，但芯片太通用了也有問題，本來做芯片的目的是為了提高專用性、降低成本，太通用了以后肯定會導(dǎo)致高冗余、高成本。
但如果是行業(yè)垂直應(yīng)用的公司，如果不從具體的項目開始做，基本上是沒戲的，最大的原因就在于AI和行業(yè)應(yīng)用的結(jié)合，關(guān)鍵在行業(yè)而不在AI。如果沒有做過具體的項目，直接上來就要做通用平臺，那一定沒法用也沒有人會用，所以AI的平臺型公司可能最近這些年會很少，反過來把項目做好了就可能變成一個平臺。
鈦資本研究院觀察
近兩年以來，各機構(gòu)對于AI項目的投資明顯謹慎很多，一方面是前面大量被投項目的商業(yè)變現(xiàn)不如預(yù)期，另一方面AI本身借助資本的力量在快速發(fā)展一段時間后從質(zhì)的發(fā)展上處于停滯狀態(tài)，理論基礎(chǔ)缺乏新的大突破。
如同其它科技的技術(shù)成熟度曲線一樣，AI又一次經(jīng)歷從過度期望到泡沫破裂，逐步走向過度失望的低谷狀態(tài)。
大浪淘沙，在一個技術(shù)成熟的長周期里面，不同的時期對于投資機構(gòu)對項目的選擇，一定跟其基金的投資期限和項目商業(yè)變現(xiàn)能力和快速成長階段緊密相關(guān)。正如錢雨博士所指出的，技術(shù)本身只是工具，不代表生產(chǎn)力，技術(shù)的合理應(yīng)用才是生產(chǎn)力，并且會深刻改變生產(chǎn)關(guān)系。
可以判斷的是，經(jīng)過2016年到2019年的人工智能全球熱潮和創(chuàng)業(yè)泡沫后，人工智能技術(shù)盡管發(fā)展不如預(yù)期，但已經(jīng)一步步進入到了實際的生產(chǎn)生活場景中，并逐步應(yīng)用到生產(chǎn)生活的方方面面。
未來人工智能技術(shù)作為新基建的頭雁，在疫情后的新社會生活范式中也將迎來全新一輪的發(fā)展機遇，AI投資雖然不易，但一個充滿了AI的人類時代，正在實實在在的到來。
分享嘉賓介紹：錢雨博士是北京基金業(yè)協(xié)會人工智能專委會秘書長、中國人工智能發(fā)展聯(lián)盟投資組副組長，曾經(jīng)主持了國家電網(wǎng)VR+產(chǎn)業(yè)示范項目的研發(fā)工作，具有豐富ToB的產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗。
【鈦媒體作者介紹：鈦資本是專注于企業(yè)級科技的投資銀行和管理咨詢服務(wù)平臺。微信公號：tmtcapital】
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