人工智能是一個(gè)模糊的大概念，越來(lái)越多的企業(yè)開始使用人工智能來(lái)推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，伴隨著人工智能的逐漸成熟，將催生新的數(shù)字業(yè)態(tài)以及商業(yè)模式。當(dāng)然在這個(gè)過(guò)程中企業(yè)還需要重新思考文化、思維模式和商業(yè)模式，而不是孤立的技術(shù)項(xiàng)目。
人工智能投融資的那些重點(diǎn)
目前可以將中國(guó)主流AI企業(yè)分為語(yǔ)音識(shí)別與自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、服務(wù)機(jī)器人、機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)、AI綜合性企業(yè)、專用芯片、智能駕駛、金融、教育、醫(yī)療、交通等11個(gè)大類，其中包含了4類重點(diǎn)技術(shù)產(chǎn)品領(lǐng)域、6類重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域，以及AI綜合性企業(yè)。
各領(lǐng)域已經(jīng)產(chǎn)生了一些代表企業(yè)
語(yǔ)音識(shí)別與自然語(yǔ)言處理：科大訊飛、思必馳、出門問(wèn)問(wèn)、今日頭條、圖靈機(jī)器人、三角獸科技等
計(jì)算機(jī)視覺(jué)：曠視科技、?？低暋⑸虦萍?、格靈深瞳、依圖科技、云從科技等
服務(wù)機(jī)器人：新松計(jì)算器人、科沃斯、優(yōu)必選、未來(lái)伙伴機(jī)器人、小i機(jī)器人等
機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)：第四范式、達(dá)闥科技、KunlunAI
AI綜合性企業(yè)：百度、阿里、騰訊、京東、搜狗等
專用芯片：寒武紀(jì)科技、中星微電子、深鑒科技、西井科技、華米等
智能駕駛：馭勢(shì)科技、蔚來(lái)科技、圖森互聯(lián)、Minieye、縱目科技等
金融：螞蟻金服、益盟股份、鵬元征信、騰訊征信、量化派、數(shù)聯(lián)銘品等
教育：英語(yǔ)流利說(shuō)、一起作業(yè)、學(xué)霸君、作業(yè)幫等
醫(yī)療：華大基因、衛(wèi)寧健康、碳云智能、翼展科技、明碼生物科技等
交通：四維圖新、高德地圖、超圖軟件、滴滴出行、千方科技等
就像資本市場(chǎng)幾年前對(duì)云計(jì)算廠商的青睞一樣，人工智能成了新一代投融資的風(fēng)向標(biāo)，剛才列舉的這些企業(yè)在融資上都有著不錯(cuò)的表現(xiàn)，基本都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)B輪或C輪的融資，金額也都在數(shù)億到數(shù)十億美元不等。
2017年，全球5起融資最高的事件中，中國(guó)企業(yè)就占4家，分別為蔚藍(lán)汽車16億美元、曠世科技4．6億美元、商湯科技4．1億美元、明碼生物科技2．4億。
據(jù)創(chuàng)投分析機(jī)構(gòu)CB Insights統(tǒng)計(jì)2017年間全球AI新創(chuàng)企業(yè)共1100家，在數(shù)量占比上美國(guó)依舊領(lǐng)先于中國(guó)，但在全球AI資金方面，國(guó)內(nèi)新創(chuàng)企業(yè)拿到了48％，而美國(guó)則為38％。
目前在人工智能的投資上有四個(gè)重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域，第一、計(jì)算機(jī)視覺(jué)，這是目前應(yīng)用較多的一個(gè)領(lǐng)域，也有著很高的回報(bào)率，其成熟度低于自然語(yǔ)言處理；第二、深度學(xué)習(xí)，很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和硬件設(shè)備廠商已經(jīng)開始做深度學(xué)習(xí)一體化的產(chǎn)品和服務(wù)；第三、服務(wù)機(jī)器人，還屬新興領(lǐng)域市場(chǎng)空間廣闊，在工業(yè)和服務(wù)領(lǐng)域?qū)⒂泻芎玫膽?yīng)用前景；第四、智能無(wú)人設(shè)備，其在家庭、教育、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域擁有應(yīng)用場(chǎng)景。
是時(shí)候該有一個(gè)人工智能規(guī)劃了
根據(jù)Gartner的調(diào)查結(jié)果，有意義的人工智能（AI）部署才剛剛開始。Gartner “2018年CIO議程調(diào)查”顯示，4％的CIO實(shí)施了人工智能，46％的CIO制定了相關(guān)計(jì)劃。
現(xiàn)在很少有企業(yè)大規(guī)模的部署人工智能，因?yàn)榕c大多數(shù)新興或不熟悉的技術(shù)一樣，早期采用者在其企業(yè)組織中部署人工智能仍然面臨許多障礙。
企業(yè)應(yīng)該投入一些時(shí)間和資源去了解人工智能技術(shù)，標(biāo)準(zhǔn)化的業(yè)務(wù)流程、簡(jiǎn)單單一的問(wèn)題、輔助決策是現(xiàn)在企業(yè)最先考慮的應(yīng)用領(lǐng)域。許多企業(yè)都已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)一些不太復(fù)雜的人工智能應(yīng)用來(lái)提高效率以及提升服務(wù)體驗(yàn)。
另外人才短缺同樣是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的一個(gè)大問(wèn)題，全球AI人才估算約為30萬(wàn)，市場(chǎng)整體需求則在百萬(wàn)以上，再加上人才分布不均，對(duì)于人才的爭(zhēng)搶也日益激烈。
中國(guó)人工智能人才缺口也超過(guò)500萬(wàn)，現(xiàn)狀上看人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)多且迅速，不僅需要具備專業(yè)技術(shù)，還需要擁有toB經(jīng)驗(yàn)，這也是人才問(wèn)題難解的重要因素。
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