騰訊研究院報告解讀：AI創新、創業、創投浪潮十大真相（下）
上回提及人工智能是目前最被看好的行業，今回繼續詳細分析AI在各方的走勢。
五、為何中國創業環境更勝一籌？
美國AI存量市場遠超中國，但投融資速度與獲投率中國更高美國一籌，對於AI初創公司來說，中國環境更適合創業。
獲投率
中國獲投率遠超美國，呈後來居上之勢。中國AI平均獲投率為69%，美國平均獲投率為51%，中國超出美國18%。另外，從數據可以推斷，目前，中國人工智能創投市場缺少優質項目，中國市場對於AI的投資不缺資金，根本缺失的是技術和人才。
從一家公司成立時間算起，到每一輪獲得投資的時間間隔代表了這家公司的獲投速度。間隔時間越短，公司獲投速度越快，表示其越受投資方的青睞。美國AI公司從成立到種子/天使輪的平均時間需要14.8個月，中國則需要9.7個月，中國AI公司的早期獲投速度明顯比美國快很多。
六、如何走出產業核心的困境？
人工智能發展的基礎在於算法、算力和數據，三者缺一不可。中國擁有龐大的數據庫，在應用算法上也不落其後，唯獨在算力這一領域，出現了非常嚴重的缺陷。
算力的核心在芯片，而中國在芯片領域上的積貧積弱也延伸到了AI芯片上。
根據數據統計，美國芯片企業合計33家，累計融資308.18億元。中國合計13家，累計融資13.28億元，融資額僅為美國的4.3%。
在中美總融資TOP10 公司中，中國以ASIC和FPGA為主，類腦芯片其次，佔據1個席位；美國光GPU就有4家之多，剩下6席分別被FPGA和ASIC平分，值得注意的是Rigetti Computing這家公司，自2012年起開始研發量子芯片，頗受關注，吸納到一共6筆，總計4.72億元的融資。
綜合來看，中國芯片在公司和融資上大大落後於美國，並且在芯片核心產業和技術上也和美國相去甚遠。而在GPU領域，中國尚無創業公司，只能圍繞FPGA，ASIC等進行邊緣研發，類腦芯片在國內有異軍突起之勢，或許能有所突破，總體形勢十分嚴峻。
七、誰才是AI大潮幕後的推手？
在中美AI熱潮的幕後推手中，VC的功勞不可小視。一些有遠見卓識的VC已經開始盤點賬面上賺到的利潤，合計什麼時候準備殺出城去；而另一些後知後覺的VC，正在籌集糧草，殺進城來。
對AI的投資並非是最近兩年的事，而是自上世紀就開始了。自1999年美國第一筆VC資金投資給AI技術平台Enkia時，人工智能投資就已經拉開了序幕。
在短短的18年內，各大投資方競相爭搶有潛力的人工智能企業，全球人工智能領域投資吸金2026億元。
對於AI的投資，A輪看團隊、B輪看產品、C輪看數據的套路已經過時，簡單沿用過去PC/移動互聯網的投資邏輯可能導致VC們錯過最佳入局AI的時間窗口。相比於關注公司財務數據，不如更重視其核心商業本質以及戰略意義，並且要真正理解技術的意義，來預測技術是否能大規模提升效率，適不適合規模化發展。
其中，Y Combinator投資了34次包括Sift Science，Chute，Qventus和SimpleLegal在內的25家人工智能企業，其中Sift Science 獲得了包括Founder Collective, SV Angel, Y Combinator在內等17家投資方總計3.64億元投資，而Y Combinator參與投資的其餘AI公司獲投金額從76萬元到1.14億元不等，輪次也零散分佈在天使/種子輪，A輪，B輪和C輪。
在中國，真格基金以37次投資投資高居風投榜首，創新工場和IDG資本分別以28次和22次排列在第二和第三。
在投資熱門領域中，計算機視覺和圖像擁有最多的投資者，共291家；其次是智能機械人和機器學習應用。這些投資機構的投資額在2016年達到歷史最高值，僅2016年一年，就湧現了231.9億元的投資資金。2017年後國內投資更為偏向於中後期項目，對人工智能的投資持更加謹慎態度。
項目少而資金多，大家恨不得把每個選手都投一遍。終於有一天，大家會發現，好項目不夠用了，於是拚命加持舊注。
當前，人工智能產業的核心矛盾有兩個：一是投資需求大而創業項目供給減少；二是市場期望高而產品體驗卻不佳。
八、如何逾越AI產業鴻溝？
拿到錢並不意味着就可立於不敗之地。按照創新擴散理論，拿到錢，其實是往死亡靠近了一大步。這是科技行業規律使然，AI企業自然也不例外。
科技創新企業在上升發展階段會遇到一定的阻礙和壁壘，稱為創新鴻溝。
技術、產品、資金三個環節若有一環不穩，可能就會墜入深淵不得翻身。
具備怎樣素養的企業可以越過產業鴻溝繼續發展，總結為以下三點：
第一，技術鴻溝
技術是第一生產力，只有具備一定技術能力並且有後續研發能力的企業才足以支撐後續的升級和發展。初期技術的運用也許能夠支撐企業度過初步發展期，但若沒有資金和研發能力這兩個強有力的支撐後續，企業可能會被後來企業趕超甚至直接被拍死在沙灘上。
第二，產品鴻溝
產品落地是重中之重，如何將技術落地為產品，突破口和方向決定了企業未來的命運。具有一定技術能力的公司將技術落地為產品，進入市場，促使資金迴流，形成良性發展。
第三，市場鴻溝
市場是產品唯一的檢驗標準，產品是否合格由市場來判定。不符合市場需求，產品不合格的將會被嚴格淘汰，這可能會嚴重影響公司發展。
這三大鴻溝是人工智能企業發展的門檻，只有跨越過這三大鴻溝，才能引來更光明的未來。
人工智能產業雖然前景廣闊，但創業項目增量降低，創新鴻溝已經出現，死亡瘟疫開始蔓延，泡沫依然擴大，下一步創業者和投資者怎麼走，着實需要冷靜思考。
事實就是如此殘酷。於是，沒有跨過鴻溝的企業等待的只有死亡。
創業的高峰已經短暫結束。
九、什麼類型的新項目會死亡？
根據騰訊研究院&IT桔子聯合發佈的《2017年中美人工智能創投現狀與趨勢研究報告》統計數據，人工智能經過創業持續火爆增長的兩年高峰期，在2017年，產業開始進入休整階段。
很多類似的創業公司難以獲取用戶，商業模式不能驗證。最後只能關張了事。
2013-2015兩年間快速發展下積壓的眾多市場矛盾已經出現爆發的前兆。目前，智能無人機、餐廳機械人、虛擬助理、智能硬件等領域和行業已初顯頹勢。據初步估算，中美倒閉企業總數已超過50家。虛擬助理技術並未完全成熟，消費級市場還沒有被打開，如近期倒閉的公司有：應應-雨恆矩陣、智能萬事屋等。2017年，很多無人機領域的公司資金方面都遇到了一些問題，億航、零度相繼大幅裁人，全球銷量前三的Parrot也宣布裁員三分之一。機械人服務員是噱頭，早期幾家均倒閉。由多位蘋果前資深員工創立的 Pearl Automation（珍珠自動化）自動駕駛公司，曾獲得兩輪總計 5000 萬美元的投資，因為旗下產品銷量慘淡，目前已經停止了運營。
部分創業公司的死亡是在所難免的，用死亡換來的經驗和教訓，尤其值得關注。
就目前倒閉企業分析，原因歸納為以下5點：
第一，技術未成熟，產品不合格；
第二，難以突破並實現穩定的市場份額增長；
第三，缺乏與巨頭競爭的能力；
第四，成本高昂導致售價超過消費者購買能力；
第五，資金不足無法支撐後續研發。
同質化嚴重的市場上，死亡的瘟疫依然還在蔓延。我們可以預見AI企業在接下來很長一段時間都要接受市場的嚴格考驗，大多數企業會被市場毫不留情的淘汰，只有少數會活下來。
