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2019,人工智能泡沫即將破裂

人工智能
近兩年人工智能項目融資最多,估值最高。很多 VC 項目是 IPO 的價格,甚至一些人工智能天使輪的項目是 Pre-IPO 的價格,這極其不合理。

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中國工信部下屬中國信息通信研究院消息表示,2018上半年全球人工智能領域投資額達435億美元,其中中國的投資規模高達317億美元,占70%以上。截至2018年9月,全球人工智能企業數量為5159家,其中中國大陸1122家,北京市以445家成為全球人工智能企業最多的城市。

人工智能在中國的火熱情況可見一斑。

資本的瘋狂涌入人工智能行業,同時催生了大量泡沫。有投資人指出:“最近我見了一個做內衣的,也說自己是人工智能的企業,這是非常不正常的現象。現在,人工智能領域的泡沫化特別嚴重。”

中國人工智能行業發展如何?人工智能泡沫有哪些表現?資本寒冬對人工智能行業有哪些影響?近期,我們采訪了英諾天使基金合伙人周全,聊了聊他對這些問題的看法。

周全在英諾天使基金主要關注人工智能、大數據、智能硬件泛科技類領域,投出了推想科技、微動天下、智行者、未來黑科技等項目。

以下為周全口述,經創業家&i黑馬編輯:

01、“泡沫”必然存在

當資本開始關注一個行業的時候,一定會催生泡沫。

過去一兩年,人工智能項目受到資本追捧。我們觀察到,科研院所的科學家們出來創業拿融資非常容易。譬如中科院系的寒武紀,清華電子工程系長聘副教授汪玉聯合創辦的深鑒科技等。

2018 年地平線 B 輪融資十億美金,有這么多投資機構投資,肯定有他們的投資邏輯。

地平線創始人余凱,前百度研究院執行院長,智商和研究能力都很高。同時,他能將行業***人才匯聚在一起,地平線的估值和公司科學家數量成正比。盡管目前地平線還沒有產品銷售收入,但它已經有了足夠的人才積累,資本市場給出的溢價就會高幾倍。

頭部項目的稀缺性,也為地平線帶來了一定的溢價。資本愿意給地平線這么高的估值,肯定是看中了它未來的市場空間足夠大。如果未來中國能出現一家偉大的芯片公司,目前頭部芯片公司成功的概率相較更大。

做投資,并不是說現在項目的價值是一塊錢,就給它一塊錢。資本給它一百塊,賭的是未來它能成為一萬塊的可能性。

在我看來,資本追捧也有益于行業發展。 2000 年互聯網泡沫破滅后,大批公司倒閉了,但成就了中國的百度、阿里巴巴。人工智能泡沫也好、科技泡沫也好,勝者為王,經歷過資本寒冬的洗禮,兩三年后中國一定會沉淀出一些偉大的人工智能公司,這對我們國家從房地產資源型經濟增長轉向科技創新驅動來說是有好處的。

02、2019,人工智能泡沫將會破裂

近兩年人工智能項目融資最多,估值***。很多 VC 項目是 IPO 的價格,甚至一些人工智能天使輪的項目是 Pre-IPO 的價格,這極其不合理。

今年整個行業進入了資本寒冬。在我看來,人工智能泡沫也將在 2019 年破裂,一些沒有造血能力、沒有落地場景、沒有收入的人工智能公司會首當其沖。

無人駕駛作為人工智能領域的皇冠和排頭兵,現在也傳出了裁人、收縮、公司團隊不和的消息。因為無人駕駛難度很大,需要很長時間才能落地,這個過程沒有收入,全靠資本投入?,F在投資人都出手謹慎,無人駕駛肯定首當其沖。 2019 年,無人駕駛領域的軍備競賽將會史無前例地慘烈。

現在項目去融資的時候,行規都是砍一半估值。(這個估值是相對的,好項目的估值很堅挺,不好的項目估值再低也不投。)現在,整體項目估值趨向合理。優秀、頭部項目的估值不會太便宜,只是不再像以前那樣,上午一個價,下午一個價,晚上不投就沒機會了?,F在,創業者也更加理性,他們也希望找一些有資源、有品牌背書的投資方。

03、焦慮的投資人

每當風口來臨,投資人也很焦慮,生怕錯過機會。因此,現在市面上也有一些不懂人工智能技術,完全憑感覺出手的投資人。

如果投資人知道了一個項目的營業收入、利潤,對照上市公司的估值就能投資的話,那小學生也可以做投資了。投資人只有投自己看的懂、有認知的行業才會容易成功。如果只是追風口,***肯定一地雞毛。就像 2018 火起來的區塊鏈,這個現象就明顯存在。

英諾在投資科技項目主要關注三點:

***,上天。 科技創新和模式創新不同,有一定的創業門檻。科技創新需要一萬小時的積累,科學家有過去五年、十年的科研積累、技術積累和團隊積累;

第二,入地。 科學家創業如果只有好技術,但沒有落地的能力,找不到實際的應用場景,是不可能成功的。因此,我們希望團隊中除了有大科學家,大教授、專家做技術支撐,也有年輕人沖在一線去做市場 BD ,招人,這樣的團隊更容易成功;

第三,能出海。 現在科技競爭是全球化競爭,希望創業團隊要有國際化視野。

科學家要想轉身成為企業家需要跨越一條鴻溝:從技術到產品,產品到市場,需要面對很多挑戰。英諾會為創業者對接其欠缺的產業資源、政府資源、 VC 資源,通過深度投后服務加速項目的發展。

人工智能、大科技行業有很多的細分領域,如果投資人不在細分行業進行深入研究的話,對項目很難有專業判斷。

2015 年,我們在未來黑科技只有一個想法、一張 PPT 的時候投資了它?,F在它已經完成了三輪融資,估值翻了幾十倍。做早期投資,大部分項目就像未來黑科技的狀況一樣,處于起步階段。這就需要投資者人判斷項目的產品和技術的市場有沒有想象力,三五年后能不能發展成為一家幾十億估值的公司。

有一家做低軌衛星的公司在估值非常低的時候找到了我們,當時我們對這個行業沒有足夠的認知和研究,***就錯過了。這警醒我們做早期投資,要對新鮮事物保持足夠的好奇心,始終保持謙卑和包容,不斷提升自己的認知。如果因為你不懂,就貿然否定一個項目的話,就會錯失很多機會。

04、科技創新的時代

過去幾年,中國創業公司大部分都是模式創新,中國人口基數大,加上移動互聯網紅利,使得如電商、共享經濟這類企業在過去幾年發展的非???。但 2018 年中美貿易戰,讓我們清醒的意識到中國缺乏自己的核心技術,很多“大廈”建立在別人的地基上。

從大趨勢來說,中國的確需要科技創新:

一方面,外企在中國的成本每年以 100% 的幅度上漲,逃離中國,搬去東南亞已經成為趨勢。中國制造鞋、襯衣已經沒有成本優勢了,我們需要一些有核心技術的機器人公司、人工智能公司、芯片公司、智能制造等創新公司來填補產業空白。

此外,中國過去 10 年培養了 6000 萬大學畢業生和 450 萬研究生,留學人員的回國比例也在上漲。中國由過去的人口紅利慢慢轉向工程師紅利(高教育素質人口紅利)。有了足夠多的工程師,為中國從傳統的房地產轉向科技創新,提供了良好的基礎。

在人工智能領域,目前中美差距主要在基礎技術研究和高端技術人才上。比如需要長期技術研發、資金投入積累的芯片半導體行業,中國在算法上要落后于美國。但中國的人口基數和市場足夠大,可以獲取大量數據,因此,中國在應用層面要領先于美國。

譬如英諾投資的“推想科技”,它利用深度學習技術,輔助醫生分析 DR 、 CT 及 MRI 等醫學影像數據。這個公司找到我們的時候,當天我們就決定投資。

在投決時,我當時認定這個公司以后會超過國外類似公司,甚至會成為一家全球化的公司。推想科技的創始人是芝加哥大學博士畢業,團隊在算法技術上并不比美國同類項目差,它們的優勢在于獲取的醫療影像數據遠超美國。在就醫量上,中國一家三甲醫院一天的數據比美國競爭對手一個月可獲取的數據都大;從隱私數據的保護上來說,在美國,企業要想獲取一個病人的影像數據,需要病人親筆簽字,非常復雜,在這方面中國創業公司有巨大的優勢。

中美貿易戰原因之一是美國看到中國在人工智能、智能制造領域的野心和宏圖,而這是美國的產業制高點,中國要做,美國肯定全面打壓。人工智能、智能制造是未來的趨勢,中國不會放棄追趕。

未來十年將是科技創新的時代。

05、爭取活下來,活得更長

今年,我希望深挖智能網聯汽車和智能制造兩個方向:

汽車是一個萬億級的市場。汽車從發明至今,相對于手機、計算機來說,變化并不大?,F在汽車行業迎來了一個變革的拐點,未來汽車是一個智能化的交通工具。譬如,現在通話不是手機最主要的功能,未來開車或許也不是汽車***的功能,而是變成智能終端、檢測終端。

過去 10 年蘋果公司帶動了智能手機產業鏈的爆發,產生了歐菲光、舜宇光電市值翻了 10 倍的白馬股。智能汽車時代隨著特斯拉到中國的建廠,智能網聯車產業鏈的投資機會也已經出現,比如無人駕駛的整車、關鍵核心零部件 、 V2V 、 V2X 、車網聯信息安全等。

在智能制造方面, 20 年前的日本工廠就已經非常先進和自動化,中國在紡織行業、服裝行業以及一些重工行業,大部分的產能都很落后。

一年前,我去很多 3C 制造企業參觀,缺陷檢測還需要女工人工檢測,在放大鏡前面一盯就是一天,原本好好的眼睛***都不行了。如果用機器視覺,既能把人從繁瑣枯燥的工作中解放出來,也能大大提高準確率。國內很多國內芯片制造業,甚至還需要人工搬運芯片晶舟,我記得很清楚,一個操作工在搬芯片的時候摔了下去,一下子損失了幾十萬,***被開除了,而這在日本早就實現全自動化了。當我們淘汰掉不合理的產業和過剩產能后,肯定會產生一些新的力量。

過去四十年,中國因為改革開放的紅利,享受著高速發展。過去 20 年中國的房價從來沒有跌過,不斷挑戰大家的想象空間。未來三年,從內外部來看,中國的經濟都將處于調整期,經濟降速、資本寒冬是常態。因為中國有龐大的人口基數,以及工程師紅利,再過三年、五年可能又是一個高速發展期,

但在 2019 年勝者為王的大環境下,創業者應該更加務實,穩中求進,管理好自己的現金流,做更多的確定性的事情,不要盲目擴張。在資本充裕的情況下,企業可以做冒進的事情?,F在企業運營要更加穩一點,爭取活下來,活的更長。 

責任編輯:龐桂玉 來源: CIO時代
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