问：2017年AI行业最大的进展是什么？

答：创业公司的估值。

高估值，曾将AI初创公司带上高光的创投舞台，也正将这些公司卷进激战的赛场。

当人工智能的创投泡沫要破了的争论再次回响，AI初创公司或将迎来一场艰难的博弈。

对垒的另一方，是投资人、客户、竞品、巨头，甚至公司的高管和曾经共同奋战的同事博弈的奖励则是高速发展的快车道。

面对这一系列博弈、竞争与对垒，AI初创公司能否凯歌高奏，赢到最后？

一、VS投资人

军备竞赛，总是从钱开始。

2018年的第一个月，人工智能领域的融资依然在刷新纪录。

就在本文发布的一天前（1月16日），原百度研究院院长林元庆创立的行业升级AI整体解决方案公司Aibee（爱笔智能）宣布获得1.65亿元人民币天使轮融资，刷新了中国AI初创企业天使轮融资额新纪录；前百度无人车团队核心成员JamesPeng和楼天成创办的小马智行（Pony.ai）宣布完成1.12亿美元A轮融资，成为自动驾驶赛道上最高的一笔融资。

这种趋势似乎延续了2017年的AI创投繁荣。

2017年，商汤、旷视两家计算机视觉领域的公司，先后公布4.3亿美元B轮融资、4.6亿美元C轮融资，刷新全球AI初创公司的融资纪录。11月，国内人工智能人形机器人公司优必选（Ubtech）宣布完成4000万美元C轮融资，估值40亿美元，之前快手达到30亿美元估值时月活已经达到1.5亿。10月，AI教育公司乂学天使轮（含追加轮）融资高达2.7亿元，这笔钱很可能能投资ofo的B轮。8月，AI芯片厂商寒武纪完成1亿美元A轮融资，成为独角兽，之前达到这一成绩的中国公司是阿里体育、瓜子二手车，这些公司往往当时已有大平台资源注入。

而据36氪获得的业内信息，多家人工智能初创公司正在寻求新一轮融资，其中诸如景驰、深鉴等多家知名公司新一轮融资的金额或在1亿美元以上。

高估值之下，留给新投资人的是一道退出难题。

以往，海外技术公司多是以收购为主要退出方式，收购价格往往在2-5千万美元，少数优质公司的收购金额或能达到2亿美元，极少数公司会突破两亿美元。但现在，国内AI初创公司的融资，天使轮估值基本是1亿元左右，不少优质项目是1亿美元估值起步，赛道上大多数公司完成PreA轮融资或者A轮融资后，几乎已经很难能遇到合适买家。另一方面，中国缺少对创新的保护，大公司往往缺少收购意愿与收购文化。

投资退出基本只能依赖商业化。但目前来看，当前人工智能能解决的实际问题较为有限，客户多处于观望、试点阶段，目前除服务安防、汽车、客服、硬件的初创公司外，实际能持续产生营收的寥寥无几。即使是行业最为知名的几家初创公司，目前基本也很难或者未能实现当年营收平衡。

高估值、高风险、长周期，新投资人是否依然愿意为梦想买单？当潜在的投资风险已经高于潜在的投资回报，如何说服新的投资人，会是摆在初创公司面前的第一道必答题。

2017年12月的最后一周，一级市场创投平台鲸准上，人工智能赛道的投资热度开始出现折线式的下滑，投资热度数据由92下跌至73。在经历了快速增长、平稳提升之后，大幅回落。

给钱还是不给，或许也正成为困扰这些投资人的一道选择题。

二、VS弱需求

商业化是这场大赛的重头戏，但说服客户持续付费显然并不容易。

中国的人工智能创业是从技术层开始，希望以技术为切入点，提升企业效率，优化用户体验，降低运营成本，从而分得经济收益。理论上来说，利用机器取代人工，完成机械性、重复性的工作理所当然，但实际落地过程中，技术所能达到的效果往往大打折扣。

理想丰满，现实骨感。过去两年，中国的人工智能公司几乎尝试了所有的应用市场：汽车、金融、安防、物联网、客服、零售、电商、医疗、广告、教育、法律、工业制造、航空航天但多是处于尝试、探索、试点期。制约这些客户意愿的，一是当前的技术还远不能满足客户需求，一是达到同样的效果，其他技术路线成本或会更低。

2017年，AI公司开始逐渐聚焦大市场。汽车、金融、物联网、零售、安防成为AI公司竞相争抢的热门市场。数据显示，中国的金融市场规模在43万亿以上，商品零售市场在29.7万亿以上，物联网市场规模在6000亿左右，安防市场规模在5000亿左右。这些大市场被认为是最有可能为初创公司提供持续营收的市场。2017年获得大额融资或者估值较高的AI公司，基本都以汽车、金融、物联网、安防等为主要服务对象。

当前大多数客户仍以试点为主。以当前最为热门的AI安防市场为例，目前只有1％的安防设备应用了AI技术。根据《财经》的报道，当前所有的AI安防产品，产值不到20亿元；目前智能安防领域最大的一笔订单在上海宝山，为3000路，相比庞大的安防领域，这个数字几乎可以忽略不计。而在其他领域，www.zr-kuka.com，技术的渗透率可能还要更低。

这些客户的付费意愿似乎也远没有想象中的那么强。比如，金融金融行业被认为付费能力强，但实际的落地案例中，不论是为金融客户提供智能客服服务，大数据风控服务，用户智能运营维护服务，初创公司都没有多少话语权与议价权，从项目中获得的经济费用十分有限。即使是各家用于宣传的标杆合作案例，付费金额也鲜有超过百万。另外，这些强势客户，往往要求私有部署，这不仅意味着初创公司要提供驻场开发服务，成本高，也很可能意味着合作并不会帮助初创企业拿到行业数据。

种种现状，使得现在的人工智能公司，更像是外包公司。

但从卖服务到卖产品的转变，并不容易。赚钱的产品很可能分为硬件、软件两类。硬件方向，做上游元器件供应商，离客户和钱就远；做下游产品，对技术公司来说，补足产品定义、运营、渠道能力都不简单。软件方向，当SaaS类公司都没有解决中小客户付费提升的难题，AI公司解决成功的概率显然要更低。

三、VS友商

竞争再所难免。但商业化道路上，友商暗战，合作伙伴神离，甚至化友为敌会是新常态。

一场对外公开的展示上，一家做NLP技术的厂商，担心语音识别的合作伙伴从中作梗，提前预备了PlanB一旦遇到意外立即切换到另一家语音识别服务商；一场私下的交流里，一名AI公司的CEO几乎吐槽了赛道上所有的竞品，虽然接受媒体采访时，这个赛道上所有的公司几乎都口径一致这些公司都是业内特别优秀的公司，只是做的业务重点不相同；为了拖慢另一家体量类似的竞品融资进度，一家公司主动找到了券商沟通交流，希望有机会反向影响投资人的选择；为了监测、防止合作伙伴涉足自己在做的业务，一家大体量的AI公司一旦监测到合作伙伴购买了自己公司的硬件产品，就会第一时间致电合作伙伴质问意图

这些2017年真实发生的小细节背后，正是当下AI领域创业的部分缩写：友商明争暗战，合作伙伴貌合神离。在技术强导向且应用较为成熟的赛道，这样的趋势格外明显。