[轉]人工智能公司D輪存活率不到6%，場景落地距離BP很遙遠

文 | 窦勇

在10月17日的達晨2019年經濟論壇上，達晨财智業務合夥人窦勇發表演講表示，人工智能初創企業，到D輪之後存活率不到6%，企業BP裡展示的場景落地，距離很遙遠。資本泡沫之後，大家開始反思投的這些企業，未來的成長盈利點在什麼地方，有沒有現金回流？

人工智能概念經過幾年熱炒之後，正在迅速進入資本退潮期，融資數量在斷崖式下跌。但窦勇表示，達晨2019年，到目前為止已經投了4家，按照正常的進度，今年應該會至少10家以上。

窦勇認為，人工智能的資料量、算法、存儲、法律法規等基礎設施已經完善，行業正在進入發展階段。是以人工智能不會出現第三次泡沫。投資人并沒有逃離AI賽道，隻是更加理性了，更關注場景落地的應用能力。

以下為投中網整理的窦勇演講實錄：

投資退出僅四成 資本反思泡沫

從2012年開始，人工智能賽道裡面，投資機構到底做了哪些事情？第三方統計資料顯示，2014到2018年，整個人工智能領域裡面發生了126起的退出事件，占同期的投資事件大概1/20，整個上市IPO退出的機率隻占到四成，回報率并不高。

整個2018年大家感覺寒冬很冷，人工智能領域大額融資事件普遍集中在C輪、D輪，在其他領域也是。在年初融資還是比較簡單的事情，到了年中感覺融資好好像不那麼容易了，投資機構都比較刁。說得好好的，協定都簽了，錢沒有到位。

人工智能這個賽道現在面臨什麼問題呢？

首先是高投入，人力資源密集型企業，需要大量的資本，找很昂貴的人才進行長期的研發。經過統計顯示，AI初創型企業，經過A輪、B輪、C輪、D輪下來，存活率不到6%，這是極低的資料。為什麼？經過資本的泡沫之後，大家都在講一個問題，AI的場景如何落地？企業BP裡展示的場景落地，距離很遙遠。

資本泡沫起來以後大家蜂擁而入，冷靜之後大家又會想，到底我們投的這些企業，未來的成長盈利點在什麼地方？有沒有現金回流？不是一味長期的投入？

是不是整個資本都變得很冷了呢？其實并不然。第一階段我們發現融資變得難，難在哪個地方？首先資本本身面臨問題，上半年GP募資的資金量在斷崖式的下降。達晨去年募了50億基金，在寒冬裡有這個表現也是一個證明。

基礎設施提升 人工智能的核心

反過來講，人工智能這個闆塊會不會第三次泡沫呢？我們并不這樣認為。從行業本質來看，我們認為整個産業，從小資料到大資料、到人工智能，這個過程中，現在已經來到了行業深層次的發展。大家知道，資料數量越來越多，算法越來越好，存儲的性能，包括法律法規，包括人力資源也在進一步完善。

我們從人工智能的本質來解釋兩個問題。

第一，大家都在說人工智能缺資料，實際資料并不缺，缺什麼？缺高品質的資料。什麼是高品質的資料呢？從資料本身看，資料有價值嗎？很多人說資料沒有價值。在過去大資料風口的時候，很多企業追求有多少體量的資料。我們可以這麼了解，資料經過清洗以後，才會變成資訊，資訊隻有經過整理才會成為知識，知識應用以後才會智慧。這樣因果邏輯循環的關系，才會對資料背後的價值應用産生一定的邏輯關系。

我們看資料本身，在人工智能闆塊面臨一個問題，我們政府部門有巨大的資料，但是資料如何開放？怎麼開放？用什麼成本為我們人工智能提供資料算法呢？目前各地口号比較大，落地效果比較小。

再看看人工智能的另外一個核心問題：算力。國家也在大力鼓勵半導體投入。到目前為止看，在通用算力層面，我們跟美國之間還是有較大的差距。但是我們在具體應用場景算力上面，我們比如安防、消費場景的應用，我們還是比較靠前的。

達晨會加碼哪些領域？

今天聚焦一個話題，什麼話題呢？人工智能遍地開花，上海為了人工智能産業也剛剛成立了100億的母基金，要成為了人工智能的高地，打造長三角重要的高地。我們發現人工智能目前結合具體應用場景看，好像不是那麼一回事兒。

比如移動網際網路裡面，昨天經緯資本張總在朋友圈發了文章，資本寒冬期，我們錢會持續加碼給誰？企業家也會找我們，和其他一些投資機構，在困難的時候，能不能投我一些錢？經緯的張總怎麼說的呢？我們隻會持續加注那些在寒冬期還有更高爆發力增長的企業，會繼續支援你。

反過來講人工智能領域，達晨會關注幾個方面：

1、晶片，我們會做晶片設計或者成熟應用場景的投資；

2、算法，關注計算機視覺的一些應用；

3、傳感器，關注一些汽車或者零部件方面的應用；

4、行業應用，安防領域人工智能處于相對靠前的發展階段；零售、物流、金融和制造業屬于第二梯隊，應用模式在進步。

5、醫療、無人駕駛闆塊，可能前景很美好，但我們需要走的路依然很漫長。

泡沫依然大 更加看重場景落地

回歸整個行業來看，人工智能闆塊從2012年到現在，七年時間，現在回歸了人工智能的本質。現在行業裡面的泡沫依然大，一些初創型企業，包括以前經過泡沫周期的人工智能企業，因為上一輪融資架構擺在那兒，但是你的估值與企業展示的實質不符，不是靠發論文就能有很高的估值的。以前一些人工智能公司，是看有多少科學家在國際頂級期刊上發了多少論文，作為估值提高的依據的，現在這個時代已經過了，大家更應該回歸本質。

現在我們會關注，它具備可複制性嗎？是這個行業的真需求嗎？這些點是人工智能行業普遍面臨的問題。

我相信在座各位不是來聽我講一些行業應用的，你們更希望關注來到這裡做資源深度的對接。對接什麼呢？能夠對接一些人工智能落地的應用場景。達晨目前投資了500家企業，這裡面可能有能直接落地的闆塊，智能制造、醫療、消費。

目前為止，達晨在2019年之前，整個人工智能闆塊布局了40幾家企業。2019年我們新增的，到目前為止投了4家，按照正常的進度，今年應該會至少10家以上。也就是就是說資本寒冬的時期，投資人并沒有逃離AI賽道，隻是更加理性了，他們會更多看重人工智能企業的本質，就是場景落地的應用能力。

轉自創頭條，原文連結：

http://www.ctoutiao.com/2384153.html