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

經歷資本寒冬之後，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，甚至開始呼籲企業節流。資料顯示，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，並稱為 “CV 四小龍”的商湯科技、曠視科技、雲從科技、依圖科技，以及雲知聲等 AI 獨角獸均傳出上市訊息，其中依圖科技和雲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，裁員訊息也時有傳出，甚至破產倒下。“疫情期間，幼兒園不開學，公司業務基本停擺。”從事幼教智慧機器人研發的賓果智慧 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。“疫情過後，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。有資料顯示，線上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慧化、數字化程式——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籲降低對 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採訪時稱。創新工場 AI 研究院院長王詠剛也對搜狐科技表示，AI 現在處於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，熱錢已不再密集湧入。

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。公開資料顯示，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桔子資料，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;雲從科技今年 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，投後估值將達 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 專案了”。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 晶片公司，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。

資料顯示，截止去年底全國有 80 餘萬家 AI 企業，其中已有逾 9 萬家登出和吊銷，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訊息。全球礦機巨頭位元大陸的 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，旗下專注於 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 公司面臨專案交付延後，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，儘量把內耗減少一些，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 專案，導致 AI 公司估值膨脹。他還認為，疫情之後，所有投資人都要思考專案怎麼轉型，怎麼賺錢，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 企業要麼悄悄關門，要麼向前一步。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訊息。

據IT桔子資料，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 晶片企業寒武紀、醫療機器人研發商天智航等。還有一大批 AI 獨角獸在路上，雲知聲、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，雲從科技最新的訊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，思必馳此前也宣佈啟動上市計劃。

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後面，想要維持更高估值，就必須在商業化落地上加大力度。

行業迴歸理性 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。“疫情對線上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。

清華大學人工智慧研究院院長、中國科學院院士張鈸教授近日在接受媒體採訪就提到，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採訪時認為，AI 目前處於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、影像識別等。曠視科技創始人印奇今年 7 月在接受搜狐科技等媒體採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”“不要神化人工智慧”，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，她呼籲業內對 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 演算法公司，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，需要更多智慧化和數字化的能力，關鍵是需要找到比較強的痛點。

他表示，後面會更多投資能夠真正把 AI 在產業裡面深度落地的團隊，具有複合型人才的團隊。信中利資本合夥人汪栩也提到，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複合型人才，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”，而是嘗試結合雲端計算、大資料、物聯網等技術，甚至做起晶片和硬體，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 款硬體產品。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，但背後會有很多 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。據艾媒諮詢釋出的《2019 年中國人工智慧產業研究報告》，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，佔比分別達到 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 年扣非後依舊虧損近 10 億元，雲知聲也同樣虧損超 3 億元，今年上半年仍分別虧損約 4.5 億元、1.1 億元，AI 晶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慧和自動化技術上面，二是整個商業邏輯的迭代速度沒有那麼快。

如何邁向深水區?張鈸教授以通訊作者發出的《邁向第三代人工智慧》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慧和以資料驅動為主的第二代人工智慧結合起來，依靠知識、資料、演算法和算力四個要素，發展第三代人工智慧，國內外處於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，資訊化和自動化，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資訊化和自動化程度。“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，然後高層次的技術，包括強化學習、大規模預訓練模型等，才能在企業場景裡發揮更高價值。”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佔據，面對更大的深水區，大量 AI 公司實際上並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。

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