每經記者：任飛 每經編輯：肖芮冬
圖片來源：攝圖網
今日，發生在百度AI開發者大會上的“小插曲”，令投資界再次對AI產業的投資討論躁動起來。
當我們直面AI投資，傳統的AI技術到底能有多大“轉化”潛力是個謎，而要想構建類似百度通過AI來“喚醒萬物”的戰略思路又有多少現實困境需要突破？一切都還是開始，而百度的投資策略似乎已經開始從多元化向單邊AI賽道上聚焦了。
從多元走向單邊？
自2017年劉維、李昕晢加入百度之後，創投愈漸成為百度事業的核心之一，百度風投、百度資本和百度投資併購部已成為其三大抓手陸續在各行業佈局。
《每日經濟新聞》記者注意到，百度的投資打法在經歷過去近五年的過渡，逐漸形成了圍繞AI佈局相關產業的格局。令人意想不到的是，三大抓手中，有的企業甚至一年只幹一件事，那就是圍獵人工智能。
公開資料顯示，百度資本成立於2016年，主要投資於泛互聯網領域的中後期項目，彼時曾成立了一隻市場化運作基金，規模達200億元。不過，百度資本顯然改變了投資策略——天眼查信息顯示，2018全年，其投資行業全部聚焦於人工智能。要知道在整個2017年中，百度投資的行業佈局還分散在企業服務、物流運輸和汽車交通三大板塊。
無獨有偶，百度投資併購部也正在整合資源向人工智能聚集。天眼查數據顯示，到目前為止，旗下共管理4只基金，從2004年開始進行股權投資。記者發現，2004年~2006年，其投資的行業同互聯網技術相關，亦與百度本身的算法、搜索應用相關，投向多為工具軟件行業。到2009年時，其投資漸顯多元化，彼時人工智能發跡，百度入圍“靈雲”天使輪融資，那時候的人工智能技術還僅停留在智能語音交互方面。
此後的十年間，百度投資併購部即開啟了多元打法，不過從近兩年的投資情況來看，迴歸人工智能已成為其鮮明特點。2010年，百度投資併購部投資的行業涉及企業服務、金融、房產家居和文娛傳媒等領域；到2016年時，已經開始對區塊鏈、能源電力和物聯網等高端產業進軍，所涉及行業種類也達到14項。不過從2017年開始，其投資版圖開始收縮，截至目前，除投資汽車交通、醫療健康和企業服務等行業外，其他的均為人工智能領域。數據顯示，目前其在人工智能方面的投資約佔所有投資近一半的份額。
要說特例，也就是百度風投特殊一些，目前投資的範圍較廣。即便如此，百度風投也在近兩年內加大了對人工智能領域的投入。要知道，成立於2016年的百度風投創立之初並未涉及人工智能領域，而是在2018年才漸漸對人工智能下手。彼時，百度風投獨家投資了AI CTX數千萬人民幣的Pre-A輪，其整體投資策略以偏早期為主；而在2019年發生了變化，人工智能領域投資開始涉及中期項目，如其在今年3月領投了“機器之心”的Pre-B輪融資。
綜合來看，根據公開數據和私募通不完全統計，在過去的2018年，百度（包括百度投資併購部、百度風投、百度資本等）的投資至少在60筆以上。其中，早期投資佔比過半，而中後期投資佔比近四成。儘管涉及投資的公司包括交通出行、文化娛樂、醫療健康、企業服務等領域，但大方向依然是朝著AI邁進。百度在最新一期財報中也鮮明指出，AI確實在驅動百度新移動業務的增長。
AI真的能“喚醒萬物”嗎？
正如李彥宏此前一直倡導的那樣，AI雖然不能產生萬物，但是正在“喚醒萬物”。但不可忽視的一點是，雖然過去幾年人工智能領域的融資甚至鉅額融資層出不窮，但這也推高了估值泡沫，盈利的不確定性開始讓原先資本蜂擁而至的盲目熱潮在最近兩年開始“退燒”。
行業統計數據顯示，2019年一季度，國內VC共發生1543例融資，相較於2018年同期的3272起、2017年同期3322起來說，數量有了明顯下滑。有PE界人士對《每日經濟新聞》記者表示，“儘管人工智能賽道投資仍然活躍，但近一年內，VC投資已趨於冷靜，人工智能賽道上的投資，更開始強調人工智能技術在產業的應用落地與商用價值。”
事實上，有關AI現在還能不能投資的問題其實已經在近幾年開始出現分歧。記者在採訪中發現，早期進軍AI產業的創業者往往身披高光學術背景光環，在國內乃至全球AI產業方興未艾之時，拿到一筆風投似乎不是什麼難事。但如今，只強調技術先進性，而沒有產業落地路徑的早期項目，顯然沒有這樣的待遇了。
該PE人士坦言，AI發展至今，其技術本身是沒有絕對壁壘的。以人臉識別為例，僅人工識別目前就已經能夠達到97.5%的準確率，而輔以人工智能的計算，準確率早已超過99.5%。“因此，判斷新技術、新產品、新行業的落地拐點，要看機器人的能力是否超過了行業裡面普通人的水平，或者行業平均從業者的水平。”在她看來，部分AI技術應用方向的企業已不稀缺，項目進入產品化以及渠道、產業進展更綜合的競爭。“產品能做得出來，賣得出去才是王道。”
從目前百度投資的項目中來看，由於大部分項目集中於早期投資，因此企業盈利能力尚未完全釋放。如業務涉及圖形處理的Snark AI曾在2018年獲得百度風投參投的近170萬美元種子輪投資，以及百度併購投資部在2013年對專做智能識別的“靈雲”進行的天使輪、B輪數千萬元人民幣投資等，均是早期項目，且類似的技術背景和前景應用似乎已經在風險投資界中開始式微。有分析指出，於投資方而言，考量項目的維度不再只停留在技術本身，而是要聚焦技術“轉化”，特別是對於圖像識別、語音識別等領域，所謂技術創新或多或少成為機構人士眼中的“紅海IP”。
我國在人工智能方面的投研起步較晚，但發展速度驚人。創投數據平臺Innov100數據顯示，中國人工智能產業規模2016年達到239億元，預計2017年增長率將提高至51.2%，產業規模達到342.5億元，並於2019年增長至844億元。不過，業內普遍將人工智能的發展總結為四個因素，分別是人才、數據、基礎設施和芯片。此前高盛發表報告指出，中國已經擁有了其中的3個要素。
可見，目前國內的AI發展水平短板猶存，特別在芯片領域仍需大力開拓。然而，芯片行業擁有極高的行業壁壘，全球範圍內由三大巨頭英特爾、ADM和NVIDIA佔據主導。在行業細分上，國內已經經歷了從GPU芯片到FPGA及ASIC芯片的過渡，而時下的前沿探索之一是從前期數字專用芯片到模數混合芯片的過渡。因此，隨著時間的推移，中國對國外芯片的依賴會慢慢降低。前述PE人士坦言，人工智能賽道分成行業應用、大數據和底層算法等基礎設施層三個維度，芯片這個子賽道技術壁壘最高，必須是同時掌握非常頂級的原創技術和非常強芯工業技術的團隊才能跑出來。
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