據前瞻產業研究院發布的《人工智能行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，2017年中國人工智能創業公司累計融資超過500億元，但2017年中國人工智能商業落地100強創業公司累計產生的收入卻不足100億元，90%以上的人工智能企業虧損。人工智能起起伏伏好幾次，最后都歸于沉寂的重要原因是沒有商業落地場景。這次業內普遍感覺，技術積累到具備商業落地的條件了。工智能過去幾年主要聚焦點在技術突破，接下來的5年主要聚焦點將在商業落地。2014-2018年Q1中國AI私募股權投資市場發展情況
數據來源：前瞻產業研究院整理
商業應用落地大潮
在人工智能領域，技術創新正在經過無人區，同時也面臨商業模式的選擇。人工智能面臨最大的痛苦是沒有可模仿的對象，這就意味著我們必須要做出創新，尤其是技術層面的創新。但一家企業最終的目的是實現商業上的成功，商業變現是很重要的。所以技術創新和找到合適的商業落地要齊頭并進，尤其是這兩點的結合很重要。
投資場景很重要，前兩年做技術的人太多，現在都在找場景，沒場景很難再往下去發展。所以，在擁有核心技術的基礎上，要抓住市場大潮，能夠快速切入。工智能目前可以真正大規模落地的商業場景不多，僅從計算機視覺領域來看，基于人臉識別的安防領域是不錯的切入點。人工智能、計算機視覺更廣闊的機會在實體經濟，可以促進生產力的提升。
人工智能商業化四大洞察分析
1、已形成人群大數據積累的領域，AI落地速度快。智能營銷和金融風控是兩個典型領域。以互聯網廣告投放為例，實現廣告的精準投放是廣告主和DSP平臺的核心需求，互聯網和移動互聯網的廣告生態已存在數十年，廣告投放的歷史數據也積累了數十年。AI算法對于數據挖掘技術的提升，加上算力的優化，使得廣告公司能夠在毫秒間將廣告主需求與人群大數據實現精準匹配，實現精準營銷。例如品友互動的“MIP智能決策引擎”、百融金服的智能風控服務等。
2、AI本身未必具備商業價值，部分AI應用“多級變現”特征顯著
不是所有的AI產品或服務，都本身具備較大的商業價值。在部分領域，AI只是作為類似“中間介質”的角色，幫助產品的其他環節和功能實現商業變現。例如，對于智能音箱、教育機器人等智能設備，語音交互技術優化了人機交互模式，提升了用戶體驗。然而，智能設備的使用價值不在于其本身，而是在于借助語音交互為用戶提供的內容和服務。由于AI技術對于用戶體驗的優化，使得內容和服務的分發流量增加，從而實現商業價值。典型案例有ROOBO的“ROS.AI平臺”、出門問問的AI開放平臺等。
再例如，醫療領域針對病理學的細胞自動檢測設備，AI技術使得機器自動診斷成為可能，能夠極大程度上彌補中國病理學醫生的缺口。對于企業而言，自動檢測設備帶來的商業價值，遠不及細胞固定劑、染色劑等耗材帶來的商業價值更大。典型的案例包括蘭丁醫學針對宮頸癌的細胞自動檢測儀等。
3、整合人工智能+大數據+物聯網+云計算，輸出平臺能力
技術平臺類企業，往往能夠根據不同行業、不同客戶的不同需求，接入平臺中特定的功能模塊，其可塑性往往使其擁有廣闊的目標市場。而這類企業本身未必是技術的研發者，他們更多是在做技術整合，擁有語音交互、人臉識別、圖像識別等各類人工智能技術能力的企業作為其上游供應商，成為其技術能力的后院。此類平臺型企業，往往針對具備多元化需求的應用場景，例如智慧社區、智慧城市、智慧家庭等等，典型的案例包括海爾U+的“U+云芯智慧家庭IOT物聯云解決方案”、特斯聯的“DARWIOT城市級智能物聯網平臺”等。
4、機器人市場火爆，帶動產業鏈各環節進入商業紅利期
在各類產品與服務中，機器人是公眾認知最強烈的人工智能產物，近年來機器人在線下零售店、火車站等公共場所、家庭兒童教育、養老陪護與家務工作等多種場景落地速度快，國內一大批機器人企業迅速成長起來，例如優必選的各類場景機器人解決方案、智伴教育機器人、小米掃地機器人等等。機器人市場的爆發，同時帶動了上游零部件、核心技術產品供應商的商業落地。例如，為機器人提供自主定位導航、路徑規劃的激光雷達供應商，提供語音交互功能的芯片模組等等。
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