從2015年開始，隨著互聯(lián)網(wǎng)紅利正在消退，橫空出世的AlphaGo讓市場看到了人工智能(AI)正在成為下一個風(fēng)口。大量資金開始涌入以技術(shù)為導(dǎo)向的AI行業(yè)。AI受到了整個投資圈的追捧。

　　2017年，科大訊飛董事長劉慶峰曾公開表示：“未來將會有一大批的AI創(chuàng)業(yè)公司倒閉，但整體上，AI會大規(guī)模發(fā)展，就像當(dāng)年看互聯(lián)網(wǎng)泡沫一樣。”創(chuàng)新工場董事長李開復(fù)也曾如此看待。

　　歷經(jīng)幾年的實踐后，AI技術(shù)落地難、商業(yè)化項目周期長、收益慢等問題逐漸暴露。他們曾經(jīng)的預(yù)言已被證實。

　　2016-2020年(截至12.14)國內(nèi)AI融資趨勢圖

　　數(shù)據(jù)來源：睿獸分析

　　睿獸分析數(shù)據(jù)也顯示，國內(nèi)2018年AI投資事件和投資規(guī)模到達頂峰，此后連續(xù)兩年的融資金額僅為2018年的兩成左右。

　　凱文·凱利曾在《失控》中寫道：最深刻的技術(shù)是那些看不見的技術(shù)，他們將自己編織進日常生活的細(xì)枝末節(jié)之中，直到成為生活的一部分。

　　高大上的AI技術(shù)只有真正融入到日常生活之中，行業(yè)才能真正的成長起來。這也就要求創(chuàng)業(yè)公司應(yīng)該向更加細(xì)分、垂直的領(lǐng)域落地。

　　聯(lián)想創(chuàng)投董事總經(jīng)理王光熙表示，要想真正要把AI用好，關(guān)鍵的是需要找到比較強的行業(yè)痛點。接下來會更多的投資能夠真正把AI在產(chǎn)業(yè)里深度落地的團隊。信中利資本合伙人汪栩也提到，現(xiàn)在會更加關(guān)注公司對行業(yè)理解程度有多深。

　　芯片巨頭英特爾也似乎看到了這一點，正在以“生態(tài)孵化”的打法，推出了AI百佳創(chuàng)新激勵計劃(以下簡稱AI百佳計劃)，試圖在三年內(nèi)在各個細(xì)分領(lǐng)域加速100家AI創(chuàng)業(yè)公司，并創(chuàng)造千億產(chǎn)值。

　　那么，英特爾這么做的底氣在哪里?到底哪些AI細(xì)分領(lǐng)域還有機會?AI資本寒冬下，創(chuàng)業(yè)公司應(yīng)該如何應(yīng)對?

　　AI+垂直行業(yè)的機會

　　科百公司是一家農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的公司，看似與英特爾無關(guān)，但卻因AI而結(jié)緣，用AI“種地”是他們正在做的事情。

　　劉宗波的科百公司是國內(nèi)比較早從事農(nóng)業(yè)環(huán)境傳感器和數(shù)據(jù)采集的公司。隨著數(shù)據(jù)采集成本的降低，農(nóng)業(yè)企業(yè)可以越來越容易地獲取到植物的生理、土壤環(huán)境、氣象環(huán)境以及作物生長的微環(huán)境等數(shù)據(jù)。

　　隨著數(shù)據(jù)的增長，這些數(shù)據(jù)之間會存在明顯的關(guān)聯(lián)，農(nóng)業(yè)企業(yè)就可以通過這些數(shù)據(jù)來管理設(shè)施設(shè)備，指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。

　　科百的設(shè)備每天都會在農(nóng)田拍攝大量圖像，對作物的生長狀態(tài)、病蟲害發(fā)生進行精準(zhǔn)識別。例如，在光照強度大的情況下，植物的嫩芽和花芽很有可能被灼傷，如果沒有及時發(fā)現(xiàn)就很難恢復(fù)。

　　但如果能夠提前從圖像識別中捕捉到葉片從茂盛變成凋萎的趨勢，就可以預(yù)判出灼傷的前兆，自動啟動霧化進行降溫，從而避免不可挽回的損失。

　　但在這個過程中，劉宗波也越來越發(fā)現(xiàn)，“對我們來說，植株的形態(tài)、動物行為變化和環(huán)境之間的關(guān)系需要有一套模型來處理，這個模型的處理速度、圖像識別的準(zhǔn)確度，我們自己的研發(fā)人員很難搞定。”

　　加入“AI百佳計劃”后，劉宗波深刻的感受到AI對于農(nóng)業(yè)帶來的變化。科百的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)與英特爾的AI系統(tǒng)結(jié)合之后，可以對作物的生長進行全方位的及時處理。

　　這樣不僅可以實時識別出有效圖像，幫助農(nóng)戶、農(nóng)業(yè)企業(yè)快速做出決策，也降低了科百公司的研發(fā)成本，讓研發(fā)資源更加專注在作物的生理、病理和營養(yǎng)方面的研究。

　　劉宗波激動地說道，“我們之前被稱為最懂物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)公司、最懂農(nóng)業(yè)的物聯(lián)網(wǎng)公司，而現(xiàn)在我們是最懂AI的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)公司了。”

　　英特爾中國戰(zhàn)略合作與創(chuàng)新業(yè)務(wù)部董事總經(jīng)理、英特爾創(chuàng)新加速器總負(fù)責(zé)人李德勝對創(chuàng)業(yè)邦說，現(xiàn)在AI落地往往有兩種方式，一種是“AI+產(chǎn)業(yè)”，科技公司將AI技術(shù)落地到垂直行業(yè)中去。另一種就是“產(chǎn)業(yè)+AI”，例如科百公司，本身擁有物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)，也深知農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的痛點和需求，再加上AI就可以直接解決產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中的實際問題。

　　張偉奇所在的富數(shù)科技也同樣參與到了“AI百佳計劃”之中。

　　最近幾年，政府工作報告和國家相關(guān)部委一直在倡導(dǎo)數(shù)據(jù)要成為生產(chǎn)要素，必須實現(xiàn)開放和流通。但伴隨出現(xiàn)的是數(shù)據(jù)安全不可控的問題，這也讓富數(shù)科技創(chuàng)始人張偉奇看到了機會。

　　2017年，張偉奇開始投入多方安全計算和聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的研發(fā)，試圖解決數(shù)據(jù)開放過程當(dāng)中的數(shù)據(jù)保護問題。但與此同時，他面臨的是，雖然數(shù)據(jù)加密之后，保證了不可流失，但系統(tǒng)性能、運算效率會急劇下降，甚至達到上百倍、上千倍的下降。

　　其實早在上世紀(jì)80年代，就有專家提出類似的技術(shù)設(shè)想，但一直沒有得以應(yīng)用的原因就在于算力不足。如今，雖然BAT、Google、Facebook以及張偉奇的公司都對加密算法進行了大量優(yōu)化工作，但仍然難以克服算力難題。

　　張偉奇在和英特爾接觸的過程中發(fā)現(xiàn)，其SGX芯片就很適合TEE(可信執(zhí)行環(huán)境)的構(gòu)建。TEE能夠提供一個基于硬件的可信隔離區(qū)域，在這里進行數(shù)據(jù)計算，性能可以大幅度提升。

　　這樣一來，富數(shù)科技的聯(lián)邦學(xué)習(xí)和多方安全計算的數(shù)據(jù)及算法邏輯也可以得到有效保護。所以，無論是安全性還是性能上都得到了很好的保證。

　　這讓張偉奇如獲至寶。

　　“其實不只是技術(shù)，借助這樣一個平臺我們也結(jié)識了非常多優(yōu)秀的創(chuàng)業(yè)者，在這其中也有很多的上下游合作的機會”，他說。

　　據(jù)介紹，英特爾會把幾十家不同行業(yè)的AI公司聚合在一起，推動跨公司間的交流，碰撞出更多生態(tài)合作的機會。例如，科百和動物養(yǎng)殖業(yè)的公司，富數(shù)科技和金融行業(yè)的公司就可以產(chǎn)生一些合作。

　　英特爾AI生態(tài)的野心

　　全力轉(zhuǎn)向以數(shù)據(jù)為中心的英特爾，正在加速人工智能的落地。從PC賽道拓展至數(shù)據(jù)賽道的過程中，英特爾強調(diào)的是自身的云、邊、端全棧優(yōu)勢和“XPU”的能力。

　　在人工智能的賽場上，“全棧”也成為了英特爾、華為等巨頭的著力點，大家的野心都很大。

　　去年8月，華為公司輪值董事長徐直軍表示，昇騰910、MindSpore的推出，標(biāo)志著華為已完成全棧全場景AI解決方案的構(gòu)建。面向未來，針對不同的場景，包括邊緣計算、自動駕駛車載計算、訓(xùn)練等場景，華為還將推出更多的AI處理器。

　　據(jù)悉，目前AI服務(wù)器芯片領(lǐng)域的核心玩家除了華為和英特爾外，還包括了英偉達、谷歌、微軟等科技公司，AI芯片的玩家也越來越多。除了大公司，目前全球AI領(lǐng)域的創(chuàng)新公司已經(jīng)達到了1100多家。

　　如今，AI計算不再是一個通用的解決方案，而是涉及算法、芯片和系統(tǒng)等多個要素。

　　英特爾此前曾表示，XPU理念的提出為的是應(yīng)對豐富的應(yīng)用種類，英特爾的目標(biāo)是不用一種架構(gòu)或者一種處理器產(chǎn)品來實現(xiàn)多種多樣的應(yīng)用，而是用一系列的架構(gòu)和不同型號的產(chǎn)品去解決它。

　　實際上，英特爾在幾年前就已經(jīng)開始布局AI專用芯片。

　　早在2015年，英特爾宣布167億美元收購美國FPGA廠商Altera。在此后的幾年，具有低功耗、小尺寸、高性價比的FPGA在AI應(yīng)用上越來越展現(xiàn)出其優(yōu)勢。AMD在今年以350億美元收購賽靈思也足以說明FPGA的重要性。

　　2016年8月，為了進入深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練芯片市場，英特爾以大約3.5億美元收購了Nervana。Nervana的深度學(xué)習(xí)芯片有著10倍于GPU的速度。

　　2017年，英特爾斥資153億美元收購以色列自動駕駛技術(shù)公司Mobileye。這家公司曾是特斯拉昔日神隊友，后與寶馬、英特爾組隊自動駕駛?cè)�巨頭。

　　之后英特爾再次憑借一起收購引發(fā)關(guān)注，以20億美元收購以色列AI芯片制造商HabanaLabs。

　　從CPU、GPU、FPGA到ASIC的AI芯片，全面的產(chǎn)品線也使英特爾具備了差異化優(yōu)勢。

　　基于產(chǎn)品之上，英特爾更加關(guān)注的是AI的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。如何能夠讓AI和產(chǎn)業(yè)更快、更好地結(jié)合，如何與高校、企業(yè)培養(yǎng)更多的人才，都是英特爾在生態(tài)方面的布局。

　　“AI百佳計劃”也體現(xiàn)了英特爾在AI生態(tài)上的野心。

　　日前，英特爾公布了“AI百佳計劃”第四期16家團隊名單，本期總估值達到190億。加上前三期目前共計62支隊伍，已在20多個AI應(yīng)用領(lǐng)域，50多個AI項目得到了實際落地。

　　在英特爾內(nèi)部，“AI百佳計劃”更多的是一種機制創(chuàng)新，由戰(zhàn)略合作部牽頭，集合不同的產(chǎn)品事業(yè)部，把工程師的力量、產(chǎn)品的力量、市場的力量、生態(tài)的力量結(jié)合在一起，根據(jù)每個項目的需求再與英特爾的相應(yīng)部門對接。

　　實際上，這種“One Intel”在英特爾內(nèi)部已經(jīng)成為一種非常重要的文化，尤其像AI這樣的技術(shù)會涉及到跨部門的協(xié)同，譬如數(shù)據(jù)中心事業(yè)部、物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部等等。

　　英特爾資本作為英特爾的CVC(企業(yè)戰(zhàn)略投資)，也會進行內(nèi)部協(xié)同。“AI百佳計劃”中的企業(yè)，不少也是英特爾資本所感興趣的，通過雙方的對接也在看是否有合作的可能。另一方面，英特爾資本也會推薦他們的被投企業(yè)參與到AI百佳計劃中。

　　“僅僅靠英特爾資本一家，畢竟能投的企業(yè)有限。”李德勝說。

　　因此，在“AI百佳計劃”中，投資機構(gòu)是其重要的合作伙伴。目前國內(nèi)頭部的投資機構(gòu)基本上都和英特爾建立了合作，通過創(chuàng)新大賽或者路演的形式，英特爾也會將優(yōu)秀的項目開放給投資機構(gòu)。

　　通過這種協(xié)同，英特爾不僅幫助入選企業(yè)在營收、規(guī)模、市值上都有了顯著的增長，也使其產(chǎn)品的推理能力平均提升了6倍以上。

　　人工智能的“長期主義”

　　IDC數(shù)據(jù)顯示，2020年全球人工智能市場行業(yè)規(guī)模超過1500億美元，未來四年預(yù)計將以17.1%的年復(fù)合增長率快速發(fā)展，并在2024年超過3000億美元。

　　雖然人工智能整個市場規(guī)模在迅速增長，但據(jù)睿獸分析數(shù)據(jù)顯示，國內(nèi)自從2018年投資事件和投資規(guī)模到達頂峰后，2019年以來出現(xiàn)遇冷的趨勢，2019年、2020年融資金融不足2018年的1/5，融資事件也大幅下降。顯然，投資機構(gòu)對于AI的投資更趨于理性和謹(jǐn)慎。

　　“所有AI企業(yè)已經(jīng)步入死亡之谷。”曠視科技創(chuàng)始人兼CEO印奇此前在接受媒體采訪時稱。創(chuàng)新工場AI研究院院長王詠剛也表示，AI現(xiàn)在處于從淺灘到深海的關(guān)鍵階段，這個過程中會有一批企業(yè)落伍淘汰。

　　似乎AI行業(yè)正在遭遇資本寒冬。

　　李德勝對創(chuàng)業(yè)邦表示，投資機構(gòu)前幾年在AI賽道投資了大量項目，這兩年會更加嚴(yán)謹(jǐn)一些，這也是基于他們對產(chǎn)業(yè)的判斷。但同時，近兩年，越來越多的互聯(lián)網(wǎng)、消費賽道的投資機構(gòu)開始轉(zhuǎn)型和更多地關(guān)注到硬科技領(lǐng)域。

　　消費領(lǐng)域可以依托資本在短時間內(nèi)完成橫向的擴展，甚至可以在三個月開100家店。但硬科技則不同，往往更需要企業(yè)在深度和時間上的積累，要從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的客觀規(guī)律來看待。

　　例如，AI算法模型是需要反復(fù)不斷地訓(xùn)練優(yōu)化，芯片設(shè)計也有周期的客觀規(guī)律，從設(shè)計、流片再到客戶驗證、不斷迭代。所以，硬科技的發(fā)展時間并不是單純依靠資本就可以無限制縮短的。

　　在他看來，過去三年，AI無論是在全球還是中國，其發(fā)展速度都已經(jīng)遠(yuǎn)超預(yù)期。如果說三年前AI還處于嬰兒期，那么現(xiàn)在AI就是一個大學(xué)畢業(yè)生。

　　張偉奇也認(rèn)為，AI第一年是概念，第二年是科學(xué)，第三年是案例，第四年是收入。AI現(xiàn)在正在進入2.0時期，會有更多的應(yīng)用場景，更多的行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域會出現(xiàn)龍頭。

　　人工智能的技術(shù)發(fā)展是一個迭代向上的過程，需要應(yīng)用場景、數(shù)據(jù)和商業(yè)嘗試對其不斷反哺，當(dāng)前的人工智能算法某種程度上已然是開源技術(shù)。

　　在資本持續(xù)萎縮的過程中，對于創(chuàng)業(yè)者而言，如何結(jié)合具體的行業(yè)和場景，滿足降本增效等需求，實現(xiàn)商業(yè)化價值，正在成為投資機構(gòu)關(guān)注的重點。

　　“在AI領(lǐng)域，我們最關(guān)注的是如何把科技真正幫助用戶實現(xiàn)價值，而資本只是一種工具和手段。”李德勝說。如果這個企業(yè)真的有價值，不僅可以從終端用戶得到回報，同時資本也會幫助企業(yè)快速成長，這才是一個比較健康的方法和模式。而不是簡簡單單為了快速融資而創(chuàng)業(yè)。

　　劉宗波對創(chuàng)業(yè)邦表示，投資機構(gòu)在和我們談的時候，并不只是關(guān)注我們在AI方面的技術(shù)，而是要看AI是如何應(yīng)用在農(nóng)業(yè)系統(tǒng)上，對這些數(shù)據(jù)、圖像是如何處理的，具體解決了哪些農(nóng)業(yè)問題(自然災(zāi)害、生物災(zāi)害等)，與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)模式對比產(chǎn)生了多少效益，投資人更關(guān)注的是一整套解決方案。

　　例如，AI在處理昆蟲圖像的時候，系統(tǒng)可以直接智能地執(zhí)行噴霧或者環(huán)境的調(diào)控，從而讓作物盡量少打農(nóng)藥或者不打農(nóng)藥。“我們在找投資機構(gòu)的時候不再像以前那么難了，AI和農(nóng)業(yè)這樣的垂直行業(yè)的融合會越來越多”，劉宗波說。

　　據(jù)創(chuàng)業(yè)邦了解，英特爾給科百、富數(shù)科技提供的服務(wù)都是免費的。在李德勝看來，英特爾一直是一家做生態(tài)的公司。

　　“AI百佳計劃”對于英特爾來說是一個長期的戰(zhàn)略，看中的并不是通過短期服務(wù)賺了多少錢，而是希望真正挖掘出具有潛力、創(chuàng)新性的AI企業(yè)。