AI創業窗口期關閉?從估值十億到百億，今年遍地機遇

投資人不去AI大會，因為看懂了，然后呢？　　這一年，在資本的催化下，成為獨角獸的進程越來越短了，盡管也會擔憂回報時間會不會很長；醫療和金融，一個迎著二級市場的利好，一個隨時提防一紙監管，但都確如投資人所說，拿錢到手軟；關于云和端的爭論還在繼續，只是從“誰更有用”轉向了“誰先賺錢”。

　　在新芽NewSeed梳理的2016獲融資的AI公司，2017再獲融資的52個案例中，企業服務、醫療和金融位列前茅。

其中企業服務大多基于大數據算法，為企業客戶提升效率、降低人工成本；醫療領域里醫學影像無疑是熱點，被認為是AI在醫療領域最先落地的環節；金融因其自身積累了足夠多的數據，在保險、風控、征信等領域多點開花。

　　沒錯，和過去一年大多數投資人在公開場合聲稱的那樣，AI在企服、醫療和金融領域融資筆數最多。

在AI應用層面，數據還反映出哪些走勢？上述三個領域在2018年是否還能持續火熱？　　擠出水分后，這些領域迎來最好時刻　　從2016年機構“干逛不花錢”，到2017年豪擲千金，AI迎來它的最好時刻。

　　在2017年共計183起B輪前AI融資事件中，企業服務、醫療、金融位列應用層前三，而這三個領域在過去一年，也經歷了技術和場景的演變。

　　1、 擠出水分的AI+企服　　在企業服務領域，泡沫是從云計算、大數據到AI，依次轉移的。

在2017年初，收到最多的報道需求來自大數據公司，且創始人都表達過未來的AI規劃。

同樣，也正是由于歷經了云計算、大數據到AI，這些創業公司已經積累起一批穩定的企業客戶。

而對于投資人而言，在還未看透AI與其他領域結合的前景時，企業服務無疑是最穩妥的選擇。

　　這種思路也體現在企業服務的融資筆數走勢上。

2017年第一季度，企服占季度總融資筆數最高，為27.59%；第二季度跌至13.59%，盡管筆數上依舊領先，但已被醫療、金融、工具迎頭趕上；隨后的下半年，企服則保持在20%出頭的相對穩定狀態。

　　這說明過去一年中，一方面資本對于AI應用領域的認知有了極大拓展，另一方面AI+企服也在向著更為細分、成熟的方向發展。

簡單地在BP上把SaaS改成AI已經忽悠不了投資人，他們會問你頭部客戶、定制化和細分場景上的效能提升率。

　　2、主任去哪兒的AI+醫療　　一組數據顯示出AI+醫療的火熱。

據清科私募通數據統計，2017年AI+醫療行業融資總額超過17億人民幣，各AI+醫療公司落地的醫療機構加起來超過1000家。

　　“醫療AI領域最熱的是影像，在所有的影像方向里面，可能最熱門的是肺結節。

”依圖醫療副總裁鄭永升說。

　　同濟醫院單月影像檢查就達10萬多人次，其中CT檢查的4萬多人次中，三分之一做的是肺結節病變的檢查。

而隨著阿里健康聯合萬里云醫學影像中心發布醫療AI系統DoctorYou，騰訊公司首個應用在醫學領域的AI產品“覓影”推出（二者最初都強調肺結節病變篩查的準確率），更是將醫療影像在過去一年推向頂峰。

　　除了醫療影像，虛擬助理、藥物挖掘、手術臨床等均有創業公司發力。

如果說AI+企服的創業公司是由一批算法工程師或程序員領銜，由深厚醫學背景的創始人帶隊是AI+醫療創企的最核心競爭力之一。

　　于是過去一年我們看到，投資人天天找各科主任聊天，瘋狂吸收醫學知識；創始人天天找各科主任發論文，拓展醫院客戶。

主任成了大忙人。

　　3、 猥瑣發育的AI+金融　　李開復認為，智慧金融是AI目前最被看好的落地領域。

他在《人工智能》一書中提到：因為金融行業可以說是全球大數據積累最好的行業，銀行、保險、證券等業務本來就是基于大規模數據開展的，這些行業很早就開始了自動化系統的建設、并極度重視數據本市的規范化、數據采集的自動化、數據存儲的集中化、數據共享的平臺化。

　　牛津大學的一項研究更駭人聽聞：到2050年，金融行業人被人工智能取代的程度接近70%！這意味著，我們以后可能再也看不到金融機構流傳出來的咸濕段子。

　　“被失業”并不是這個行業面對AI最主要的焦慮，而是如果不拼命AI化，就面臨“被掉隊”的境地。

于是，招商銀行、工商銀行、中國平安等傳統金融巨頭紛紛涉足FinAI，創業公司也扎堆在智能投顧、理財等領域。

但是，經歷過P2P監管的互聯網金融，從FinTech轉變為FinAI的過程中，顯得迫切又小心翼翼。

一邊發展，一邊呼喚監管成為AI+金融創業公司的日常。

　　“國內政策風險大，但有很多結構化數據，如果能找到真實需求，未來將是機遇。

”　　戈壁創投管理合伙人徐晨說。

但對于其中一個發展方向，他表示并不看好：“有一類AI創業要特別小心。

金融或BI（商業智能）的某些業務，都是很簡單的低級勞動力在做，有AI在取代這種人工。

這類創業門檻低，容易切入，但毛利、核心競爭力更低。

他們短期來錢快，但長期很難維持競爭力。

比起算法/技術，銷售/行業定制能力才是這種AI創業的核心。

　　不想被倒閉，2018你得站好隊　　如果過去一年，是初創公司在上述行業領域百花齊放的好時代，2018年想獲得融資恐怕沒那么容易。

尤其當早期就獲得上億融資的頭部公司進入B輪，各垂直領域都將進入到強者恒強的階段。

　　未來一年AI初創公司還有哪些機會？新芽NewSeed總結了近兩個月來與投資機構的采訪，要想順利融資，以下兩個領域值得關注。

　　1、新零售：巨頭買買買，機構追追追，創企大利好　　弗一開年，媒體上便充斥著巨頭在線下買買買的消息。

　　1月29日先傳出騰訊擬以1.875億元增資永輝超市的消息，接著就看到萬達拉個微信群，獲得騰訊、蘇寧、京東、融創340億元大紅包。

阿里則早已完成其線下布局，收購或入股銀泰、高鑫零售、三江購物、新華都、華聯超市等線下入口。

巨頭如此手筆，讓人不禁揣測2018將是新零售的決戰之年。

　　而跑馬圈地之后，如何將各自麾下的傳統零售轉變為新零售？“新零售最終是個效率的問題，非常個性化的體驗如何精準的服務到愿意為這個體驗付出溢價的人，非常個性化的極致體驗怎么在復制中不走樣，這方面AI其實會是的新零售的核心能力。

”百度風投劉維說。

　　和劉維持有相似看法的還有云啟資本毛丞宇、洪泰基金盛希泰、麥星投資崔文立等，他們均認為，新零售將通過數據和AI技術，融合線上線下所有場景，以達到提升消費體驗和商家運營效率。

　　目前，已有部分AI初創公司專注于新零售技術解決方案，如門店管理系統，物流、供應鏈技術的升級改造也有所覆蓋。

　　未來一年還有哪些方向被投資人看好？磐霖資本李宇輝總結了兩大方向：一是AI技術應用對產業鏈的創新引領及技術改造方向；二是數據或物聯技術驅動的產品及服務升級方向。

“我們看好幫助企業降低成本，增強運營效率及滿足個性化需求、提升消費體驗的技術創新應用企業。

”　　2、智能汽車：造車路漫漫，上路或可見，跟對老司機　　正當阿里和騰訊在新零售打得火熱，百度的無人車隊已經在CES上跑了一圈。

無人駕駛這個曾經只有谷歌這樣的科技巨頭感興趣的領域，在過去一年涌入了新勢力車企、傳統車廠、零部件供應商等一眾玩家。

　　于是，我們看到，2017年無人駕駛領域巨頭與創業者混戰，但這場戰爭在今年將走入尾聲。

無人駕駛卡車公司圖森未來CEO陳默認為，無人駕駛創業的窗口期馬上要關閉。

“如果2018年底還沒組建起一支50人以上的隊伍，無論從資金、人才還是技術積累而言，基本就很難跟第一梯隊競爭了。

”　　那么，接下來的機會在哪兒？“車廠已經在迎頭趕上，不少車廠都有很大的團隊做自動駕駛，所以今年看到越來越多的創業項目都是主打某個細分領域。

”上汽硅谷資本負責人齊蕾表示。

整體無人駕駛解決方案的窗口期或許即將關閉，但在實現從智能駕駛到無人駕駛的過程中，細分領域仍存在諸多機會。

　　一方面，隨著政策對無人駕駛的鼓勵和包容，上路可期，這將催動智能駕駛和無人駕駛行業進入加速發展期。

工信部發布的《國家智能網聯汽車標準體系建設指南》征求意見稿指出，到2020年，初步建立支撐駕駛輔助和低級別智能網聯汽車的標準體系；去年年底，北京首條自動駕駛測試路也宣布落地亦莊。

　　另一方面，細分領域的初創公司將逐漸加深與行業內的頭部玩家的合作，被收并購的幾率也越來越大。

　　“中國可能比美國更早實現無人駕駛”，李開復認為。

2018年或許就是這關鍵一年。

　　意想不到，還有這些因AI而爆火的行業　　不是科學家出身，沒有產業背景，創業者就踏不上AI的浪潮嗎？當然不，有些創業者已經領取了AI的福利。

　　報道AI的垂直媒體首當其沖。

就在1月29日，AI垂直媒體機器之心宣布完成A輪融資，而2017年，這家媒體已經兩獲融資。

　　少兒編程也在去年下半年莫名火爆。

成人AI培訓課已經供不應求，編程當然也要從娃娃抓起。