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[導(dǎo)讀] 一位AI創(chuàng)業(yè)公司負(fù)責(zé)人對《國際金融報(bào)》記者苦笑稱,“如果只是估值下跌的話已經(jīng)算好了,此前大部分AI公司的估值都存在一定泡沫。而很多公司已拿不到下一輪融資,徘徊在生死存亡邊緣了?!? 根據(jù)斯

一位AI創(chuàng)業(yè)公司負(fù)責(zé)人對《國際金融報(bào)》記者苦笑稱,“如果只是估值下跌的話已經(jīng)算好了,此前大部分AI公司的估值都存在一定泡沫。而很多公司已拿不到下一輪融資,徘徊在生死存亡邊緣了?!?/p>

根據(jù)斯坦福大學(xué)近日發(fā)布的《2018人工智能指數(shù)報(bào)告》,在2013年至2017年,AI風(fēng)投公司融資增加了4.5倍。

對此,深蘭科技軟件技術(shù)平臺(tái)專家葛俊對《國際金融報(bào)》記者表示,AI作為風(fēng)口行業(yè),此前估值一直很高,現(xiàn)在資本愈加趨于理性,估值回調(diào)是必然現(xiàn)象。未來AI仍將是全球發(fā)展的重要方向,道路是曲折的,前途是光明的。真正有技術(shù)沉淀且能夠落地、滿足用戶需求的公司在未來將會(huì)有更好的發(fā)展,而純粹“講故事”的公司,在風(fēng)口“往下吹”之后也將消失。

那么,在投資退潮之際,未來AI在哪些賽道中還會(huì)有更多機(jī)會(huì)?

在葛俊看來,AI在綜合場景的探索是個(gè)機(jī)會(huì)?!艾F(xiàn)在多個(gè)場景積累多樣化數(shù)據(jù),建立生態(tài)化網(wǎng)絡(luò),擴(kuò)展數(shù)據(jù)的廣度,然后連通各個(gè)業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù),統(tǒng)一發(fā)力,建立技術(shù)壁壘,從而實(shí)現(xiàn)全面發(fā)展?!备鹂”硎?。

但事實(shí)上,AI技術(shù)整體而言還屬于發(fā)展的非常早期階段,對AI公司而言更是如此。

葛俊認(rèn)為,這主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面:“首先,具有一定資質(zhì)的AI公司才能將部分AI技術(shù)應(yīng)用在實(shí)際場景中,而AI公司獲取這些資質(zhì)需要一定流程和較長時(shí)間;其次,目前市場上推出的大部分AI產(chǎn)品處于早期版本,成本和售價(jià)相對較高,性能還不夠成熟和完善,無論對消費(fèi)者還是企業(yè)客戶推廣都比較難,目前大部分AI公司業(yè)務(wù)以To G或者賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)為主?!?/p>

葛俊還談及AI產(chǎn)品的落地?!昂芏喈a(chǎn)品在落地之前,只是跑跑模型,可能永遠(yuǎn)看不出來問題所在。只有做出來了,用戶有了切身的體驗(yàn)感受,提出了相關(guān)的需求,才知道需要改進(jìn)的地方在哪里,技術(shù)才能不斷地完善?!备鹂》Q。

而針對To B的AI公司,相關(guān)專家認(rèn)為,主要面臨兩個(gè)難點(diǎn):首先,相較于國外公司,國內(nèi)公司因?yàn)槿肆Τ杀据^為低廉等原因,對公司效率的追求度并不太高,導(dǎo)致大家沒有優(yōu)化意識(shí);其次,與To C的公司相比,To B公司還面對更復(fù)雜的場景,除了標(biāo)準(zhǔn)化關(guān)鍵模塊之外,還有部分個(gè)性化定制的模塊。

不過,前述AI創(chuàng)業(yè)公司負(fù)責(zé)人談到,融資遇冷現(xiàn)象并不僅僅在中國出現(xiàn),美國資本對于AI公司的態(tài)度也出現(xiàn)了不同程度的冷卻。

作為AI技術(shù)發(fā)展的兩個(gè)頭部國家,這兩年中美兩國也一直在AI發(fā)展中被拿來比較。

葛俊認(rèn)為,中美兩國在發(fā)展AI方面各有千秋。比如,中國發(fā)展AI的優(yōu)勢在三個(gè)方面:首先,中國政府方面給予AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展支撐力度很大;其次,國內(nèi)人口基數(shù)大、電商發(fā)達(dá),所以數(shù)據(jù)比較豐富,有利于AI發(fā)展;第三,美國因?yàn)榉煞ㄒ?guī)等方面的原因,人口行為數(shù)據(jù)較難獲得。但從另一方面來說,美國的技術(shù)沉淀更好,比如雖然在AI論文發(fā)表方面中國發(fā)表數(shù)量具有優(yōu)勢,但是真正從工程框架、開源上對AI行業(yè)發(fā)展產(chǎn)生更大影響的還是美國的技術(shù)探索,不過這個(gè)差距也正在縮校

斯坦福大學(xué)發(fā)布的《2018人工智能指數(shù)報(bào)告》顯示,歐洲是AI論文的最大來源,在2017年Scopus的摘要和引文數(shù)據(jù)庫中,歐洲論文占人工智能論文的28%,其次是中國(25%)和美國(17%)。

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