AI駛入“快車道”

2020-04-20 行業研究互聯網思維市場營銷

展示量: 55597

 

AI行業正大浪淘沙,一些企業或振翅欲飛,一些企業或黯然離場,誰能率先突圍?

 

一個久違的好消息
 

 

正處于低迷期的AI語音賽道,終于傳來了一則令人振奮的消息。

 

近日,思必馳宣布了4.1億元E輪融資。至此,這家已走過13年發展歷程的老牌AI玩家,在一級市場已累計拿下5輪融資,AI行業的信心借此得以提振,畢竟從2019年起AI行業整體融資熱度明顯下降。

 

獵豹全球智庫統計數據顯示,自2000年以來,AI企業的融資數量已持續18年上漲,在2013年至2018年出現大爆發,融資金額和數量直線飆升,這樣的盛況一直持續到2019年的大降溫。相比2018年,2019年中國AI企業的融資金額由1484.53億下降至967.27億,下降超3成,融資數量也由737下降至431,下降達4成。

 

毫無疑問,2019年成為了AI資本環境冷與熱的分水嶺。

 

以目前國內AI領域估值最高的商湯科技為例,其不僅在2019年沒有對外披露過任何融資信息,還在今年3月推遲了原定于在香港進行7.5億美元的首次IPO計劃,轉向私募市場尋求5至10億美元融資。

 

因此,在資本寒冬下,思必馳依然能獲得一級市場投資人的力挺,難免令業界側目。

 

那么,思必馳拿下E輪融資的“重要秘訣”是什么?“像思必馳這樣處于中后期階段的TO B型技術平臺公司,若想通過融資獲得更快速地發展,其底層的技術研發和持續創新,以及業務落地能力,則是資本最為關注的幾個點。”思必馳CMO龍夢竹介紹。

 

公開資料顯示,目前思必馳已經接入了上億的智能終端產品,并在車載、家居、機器人及故事機等物聯網終端產品中被應用,其中在音箱和車載后裝市場的占有率均為行業第一。

 

不過,在新一輪融資引來歡呼的同時,思必馳也遭遇到了一些質疑。

 

相比D輪融資拿到的5億,思必馳本次卻少融了0.9個億,背后原因是否與公司增長不及預期有關?一位不愿具名的業內人士對此表示,業績表現、市場大環境等因素,或多或少會影響公司最后的融資數額,但更多還是融資層面的包裝問題。“有些公司將多輪融資額合并到同一輪融資上。” 該人士說。

 

投資機構對此的看法則更為直接。“不能單從融資金額去判斷公司的基本面,每家公司的資金用途決定了它到底要拿多少錢,稀釋多少比例,下一步要怎么做。融資金額只是給到市場的一個信號,公司可能在此之外拿到其他資金。”清科資本投資總監李睿表示。

 

“如果企業增長不理想,則很難獲得融資。”李睿稱,當前各路基金的資金成本都很高,且資金渠道也都有限,由此帶來的影響是,出手的基金們對退出回報率等要求會更高。

 

當前,汽車、醫療和家居等場景,一度成為眾AI企業與巨頭們的主戰場。究其原因,這些場景與消費者距離更近,一來,海量的用戶數據有利于提升AI深度學習能力;二來,高頻場景讓AI技術落地和商業化更快捷。

 

“從支付能力來看,這些行業客戶的支付能力普遍較強;從需求量來看,這些行業的產品標準化程度更高,需求量更大;從用戶體驗來看,消費者接受度更高,產品增加功能后非但不突兀,反而極大地提升了用戶體驗。”元禾原點合伙人姜明達介紹。

 

AI是一門“慢生意”
 

 

成立至今,思必馳主要圍繞B端賦能。顯然,B端生意距離廣大的消費者很遠并且難以講述一個“資本的好故事”,很容易讓外界認為其業務天花板并不高。

 

但在元禾原點合伙人姜明達看來,公司采用什么模式,與團隊基因和未來的戰略有關。思必馳從語言算法到芯片到消費電子智能語音的核心模塊,幾乎將智能語音賽道上需要的技術和產品都打通,其技術儲備的完整性很高。

 

此外,思必馳圍繞智能語音構建生態,這在一定程度上決定了它走賦能B端路線,而非直接布局終端產品。“從短期來看,思必馳的投入會很大,可能不會那么快在財務營收上爆發。但如果將時間拉長,由于它服務的客戶很多,它的客戶又服務了各種各樣的場景及C端消費者后,由此積累的數據量和計算能力,其優勢和壁壘一旦建立起來,擁有的行業地位以及在整個產業鏈上的不可替代性會更強。”姜明達對思必馳的B端布局有不小的信心。

 

他認為,最終在價值創造上,思必馳并不亞于那些直接面向C端用戶的終端產品公司。

 

在業務天花板問題上,清科資本投資總監李睿也認為不能從單一信息渠道判斷,而要站在更長的時間維度上看。

 

比如,目前芯片和半導體的熱度很高,但這類公司十年前都在做研發、布局投產等基礎工作。此外,由于國內提供軟件服務或解決方案的公司較難做大,這在一定程度上,反推了AI公司對商業模式做升級迭代,紛紛轉型為提供軟硬件一體化的產品公司。

 

AI公司不斷在隨市場需求而迭代升級,因此,投資人對AI市場前景有了更多的耐心和信心,專注于AI行業的長期價值投資。

 

不過,AI公司的TO B之路并沒有想象中容易。2019年8月,國內AI獨角獸曠視向港股IPO發起了沖擊。招股書顯示,從2016年到2018年,曠視的收入翻了一番,年度虧損也持續擴大到33.52億元。2019年上半年,曠視虧損達到52億元,超過過去三年虧損總額。

 

“營收能力需要一個時間段才能體現出來。”深思考創始人楊志明說,由于AI是新生事物,AI產業還處在整體投入大于財務產出的階段。

 

短期來看,“AI+行業”需要一個落地的過程。如果僅從短期回報來看,未免有些短視,但從長期來看,它又是極具爆發力的。比如賦能醫療領域,做癌癥早期篩查,按單個用戶收費,僅覆蓋國內就達十億級規模,但它有一個相對漫長的過程,涉及到有多少用戶臨床實際使用、評估效果等情況。

 

由此看來,AI企業還需要花較長的時間去教育市場并尋找切實有效的商業化方案,而事實上,AI是一門“慢生意”的背后折射出的正是技術落地的困境。

 

目前全球各界正紛紛擁抱AI技術,大量資本與人才流入AI領域,但一個不容忽視的現實是,AI技術的企業級應用依然處于初級階段,那么,阻礙AI技術落地和進一步發展的原因是什么?

 

“以智能語音為例,如何將智能語音技術方案包裝成熟,拿下一個行業的標桿客戶等難題,是初創TO B型智能語音企業面臨的,而對于中后期TO B型智能語音企業來講,它們目前普遍面臨規?;ㄖ颇芰Φ碾y題。”思必馳CMO龍夢竹解釋道。

 

所謂規?;ㄖ颇芰?,是指由于它們提供的智能語音技術整體方案無法被標準化,而出于對廠商個性化需求的考慮,智能語音企業需要具備提供定制的能力。但智能語音企業又不能停留在只為少數客戶服務的層面,需要不斷拓展新客戶,這意味著它們需要具備規?;癁槊總€客戶提供定制服務的能力。

 

然而,由于每個行業都有自身的特色和要求,因此在基于行業打通上,TO B型智能語音企業會面臨一定的時間難題。

 

此外,落地場景規?;w移也是當前AI企業需要解決的重大課題。

 

楊志明透露,由于AI必須結合具體行業或場景落地,在結合A場景完成產品化落地后,隨之而來的問題必然是如何快速遷移到B場景、C場景……而規?;w移實際包含的是業務、數據和模型三者的遷移,不同行業間的業務、關注的數據以及構建的AI模型也有所差異。

 

對于大部分AI公司而言,技術落地與實現商業化,任重而道遠。公司在融資期需要“講故事”,但現在需要拿出真實的落地數據和商業化方案,AI公司必須將重心從融資轉向業務。這也是2019年至今,融資熱度大幅下降的原因之一。

 

2020年,AI行業將加速洗牌,難以規?;蚣夹g落地的企業,將被淘汰出局。而第一道篩選關口,出現在一級資本市場里,投資人的口袋更緊了,也更理性了。

 

投資人更加謹慎
 

 

眾所周知,視覺、語音及語義理解等分屬AI的不同方向。但從資本市場的表現來看,相比語音、語義理解等其他方向,專注視覺類方向的AI企業更受資本的追捧。

 

首先,視覺檢測技術已經在很多場景被普遍地接受,如工業檢測、安防和智能家居等領域。其次,相比語音、語義理解,視覺檢測在商業價值上更易量化,比如能提升多少效率、節約了多少時間和電量等。

 

“總體而言,資本在往落地場景更商業化方向走。”姜明達說。

 

從早期單純只看AI公司到看“AI+產業”公司,從大而全的賽道到小而美的賽道——隨著AI發展進入商業化深水區,資本的關注點也隨之發生了轉移。

 

“如今,資本更關注AI企業的規?;ㄖ颇芰?。”姜明達解釋,這主要是看AI企業在做規?;ㄖ茣r,二次開發的比例及其整個交付周期能控制在多久。一般而言,可復制性越強,二次開發的比例越低的項目更容易獲得資本的青睞。

 

此外,資本也關注場景切入、過往案例和實際應用。比如金融、3C、汽車和家居等大場景,且已經有一些成功案例的項目更易獲得融資,這是因為從技術到可變現的真實性更高。

 

當然,資本對于AI企業商業團隊的綜合能力的考量更多。“一方面,隨著算法逐漸被公開,在拓展B端企業客戶的過程中,AI企業勢必會面臨類似算法上是否更優等評價,而這無疑考驗的是商業團隊的銷售能力;另一方面,AI企業會切入更細分的應用場景,而不是提供大而廣的技術服務,此時就看各家對產業的理解是否透徹,在整個產業上下游能否拿到核心客戶。”李睿表示。

 

不難看出,資本市場對投資AI企業更謹慎,評估維度不斷增加,因此AI企業融資變得更加困難,這讓AI企業不得不尋找新的出路。

 

2019年3月,科創板出臺,給暫時還未能盈利的AI公司帶來了新希望,但如今各家還未有確切的上市消息傳出來。

 

據悉,今年2月25日,曠視繼提交上市申請6個月后,進程狀態顯示為“失效”。同時,據外媒最新報道,曠視在正式進行IPO之前,仍面臨港交所的額外詢問。

 

姜明達認為,這或與去年美國將商湯、曠視等國內幾家AI企業列入商務部黑名單有關,受此影響,當它們走向國際投資人居多的海外資本市場時,存在較大的不確定性。

 

“對D輪后已經很頭部的企業來說,由于體量、融資金額和估值等原因,它們可選擇的投資機構會更加有限。不過,資本并未因此對AI一級市場變得悲觀,只是會更加謹慎,更關注商業化場景的落地能力。”姜明達補充道。

 

投資人的變化首先體現在對AI企業的估值更加理性。李睿透露,一方面,投資機構對AI企業的整個估值體系會有所調整,資本對AI企業估值會壓得更低,各家雖有一定的造血能力,但不會像過去一樣很容易就獲得融資和很高的估值。

 

另一方面,“高投入,慢回報”對基金投資人的退出會形成壓力,但他們在AI賽道上經歷過多年的洗禮,從投資決策的那一刻,其實已經對投資標的有一個較為清晰的退出方案。

 

“可能并購、也可能獨立IPO、還可能借殼上市,甚至可能換一個資本市場重新將架構進行重組之后上市。”李睿說道。

 

與此同時,隨著BATJ和華為等科技巨頭正積極向智能化轉型,一部分AI公司正考慮把自己“賣給”巨頭們。在他們看來,這個寒冬依然嚴峻,如何提高自身的造血能力并尋求新出路,成為當務之急。

 

與巨頭們競合共存
 

 

近年來,BAT、華為及小米等巨頭們紛紛進場,AI賽道雖然熱度持續升溫,但彼此間的競爭卻相對溫和。

 

龍夢竹坦言,在互聯網時代,巨頭們的確擁有流量和渠道方面的優勢。不過,隨著“AI+行業”的逐步滲透,以及細分品類和場景的持續需求,各家基本還處于同一起跑線。未來各家的玩法與競爭可能是流量和渠道,也可能是技術、內容和生態。

 

“你再有流量,再有渠道,也離不開人機交互的技術服務,離不開底層的大數據、云計算和傳感器。”龍夢竹說道。

 

目前,“AI+行業”的應用“蛋糕”正在培養,尚談不上白熱化競爭。“不可否認,思必馳與華為、科大訊飛和BAT等一眾互聯網科技巨頭,在一定程度上存在競爭,但它們之間的合作往來,顯然也不容忽視。比如,思必馳與阿里在業務層面存在合作關系,阿里內部雖然有很多團隊在做智能語音,但天貓精靈產品上還是有和思必馳繼續合作。”龍夢竹補充道。

 

在楊志明看來,巨頭們入局是必然,它不是威脅,反而是好事。因為巨頭們都在做生態,創業公司應該從細分領域切入,將對應領域的細分場景做好做深,先生存再發展,同時與巨頭共同形成一個良好的生態,而不是一上來就與巨頭正面對抗。

 

同時,他也指出:“企業還是要最接近自己的用戶,這才是生存之本。”誠然,AI企業不能完全依賴巨頭的流量,應該擁有自己的渠道和規?;挠脩?。比如AI企業不能只做技術API的提供方,而應形成自己的整體解決方案,并在某一場景下提供十分粘性的服務。

 

在與巨頭們尋找合作共贏之道的同時,AI行業迎來了另一個利好消息。

 

據悉,早在2018年底,中央經濟工作會議就明確了“加快5G商用步伐,加強人工智能、工業互聯網及物聯網等新型基礎設施建設”。今年3月,相關部門再次提出,“加快5G網絡、數據中心等新型基礎設施建設進度”。

 

顯然,“新基建”提速,也在為人工智能的發展提速,這個行業一邊加速洗牌,一邊駛入發展的“快車道”。

 

姜明達分析,“新基建”將帶來三大利好:一是商業落地場景將更加成熟與多元化;二是將提供更多AI與5G、物聯網等技術整合的機會;三是將加速AI公司商業模式的成熟與創新,帶來更多商業變現的空間。

 

李睿則認為,從目前來看,可預期的運營商會圍繞5G鋪1000萬個基站和上億個小基站,如此大規模的投入,會為AI企業數據做更好的基礎設施搭建,未來將產生各種各樣新的商業場景或商業模式。

 

隨著AI的不斷進步,商業也將隨之進化,這是一種大勢所趨的“必然性”。在姜明達看來,由于頭部企業的實際業務未必能觸及很深,那些對某些細分行業有極深和獨特理解,并擁有交付能力的AI公司依然還有機會。

 

而那些打著概念的偽AI企業,由于自身沒有太核心的技術優勢,最終被行業淘汰的幾率極大;此外,對于那些處于賽道中后段的AI企業來講,在提供的主要技術、產品和服務上,與頭部企業高度重合,加之融資能力、數據積累及人才吸引力等方面較弱,它們的生存壓力會很大。

 

2020年,AI行業正大浪淘沙,一些企業或振翅欲飛,一些企業或黯然離場,但這一切并不是終局——隨著“新基建”的進程提速,AI在人類的未來藍圖中將處于核心位置,屬于AI的時代才剛剛開啟,AI企業要做的就是“鍛煉好肌肉,留在賽場里”。
 

Copyright©創投數據庫 ALL Rights Reserved        滬ICP備17005139號
排列5开奖结果今天