根據艾瑞咨詢預計，2020年全球人工智能市場規(guī)模將達到1190億元，同期中國人工智能市場規(guī)模將達91億元。由大數據、云計算支撐的人工智能產業(yè)，終將成為下一輪技術變革的核心。為此，在11月15日，天天投聯(lián)合微軟加速器、AI大數據加速器共同舉辦「投融資面對面-人工智能大數據專場」活動。本次活動超過600人報名，現(xiàn)場共有 11 位合伙人級別的投資人嘉賓出席，到場80家知名投資機構，30個創(chuàng)業(yè)項目，并有10個優(yōu)質項目路演。

投資人嘉賓分別是英諾天使基金創(chuàng)始合伙人李竹、達晨創(chuàng)投合伙人于志宏、華創(chuàng)資本合伙人熊偉銘、美國中經合集團董事總經理彭適辰、臻云創(chuàng)投合伙人祝曉成、復星互聯(lián)網投資集團董事總經理錢中華、紅點創(chuàng)投合伙人張涵、明勢資本合伙人曾穎哲、信天創(chuàng)投合伙人蔣宇捷、東方富海合伙人陳利偉、星河互聯(lián)合伙人王波，他們在現(xiàn)場講述各自機構對于人工智能領域的投資邏輯以及利用圓桌論壇的方式討論該領域在未來還有哪些創(chuàng)業(yè)機會。

天天投創(chuàng)始人崔鵬現(xiàn)場發(fā)布「人工智能大數據創(chuàng)投全名單」，共有1000+投資機構、1000+專業(yè)投資人、740+創(chuàng)業(yè)公司/產業(yè)大公司參與全名單的評選活動，并通過產業(yè)圖譜、活躍機構、獲投項目的融資輪次/所在地域/成立時間/工作背景/教育背景三大維度進行分析。

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人工智能產業(yè)圖譜可以分成三層，分別是基礎層、技術層和應用層。基礎層指相關硬件軟件，包括傳感器、人工智能芯片、云計算等。技術層是指公共領域的計算機視覺、自然語言處理以及機器學習等。應用層被分為幾大板塊，它服務并深入到很多行業(yè)和領域，比如跟醫(yī)療、金融的結合。

右邊的人工智能細分領域排行榜，是根據全名單項目的數據整理而來。從項目數來看，計算機視覺應用排名第一，而在家用機器人領域，因為中國是硬件制造大國，所以該領域有很多的創(chuàng)業(yè)項目。除此之外，智能交通、自動駕駛、智能醫(yī)療領域也名列前茅。

在大數據的產業(yè)圖譜中，分為數據收集、數據管理和數據應用三部分。

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截至2016年9月，在天天投平臺和AI大數據加速器相關單位收集的數據中，人工智能和大數據領域累計獲投公司有436家。從地域分布來看，北京無疑占全國的一半，上海、深圳、杭州、廣東、蘇州、成都、南京也排在前面。從成立時間來看，2014年開始就涌現(xiàn)出一些非常優(yōu)質的項目，占總比例的21%，而2013年才14%。在融資輪次上，A輪、A+輪比例最大，占36%。

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在拿到融資的436家公司中收錄了145家的數據，用來分析團隊工作背景。騰訊、微軟、IBM、谷歌、阿里、百度這些公司拿到投資是最多的，這里指團隊創(chuàng)始人的工作背景。

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從教育背景來看，我們收錄了436家公司里的197家數據，占比最多的分別為清華、北大、中科院、斯坦福、復旦、上海交大、航空大等。

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在活躍投資機構中，位居前列的分別是：IDG資本、真格基金、紅杉資本中國、經緯中國等。

以下為圓桌論壇實錄：

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主持人：英諾天使基金創(chuàng)始合伙人?李竹

論壇嘉賓：

達晨創(chuàng)投合伙人 于志宏

華創(chuàng)資本合伙人?熊偉銘

美國中經合董事總經理 彭適辰

紅點創(chuàng)投合伙人 張涵

東方富海合伙人 陳利偉

李竹：阿里目前推出客服機器人平臺，行業(yè)里很多人都比較看好，那么初創(chuàng)公司在這個領域還有機會嗎？

熊偉銘：我覺得稍微有點晚，這是2013、2014年的事情了，那時候AI的概念還沒有廣為人知。客服機器人是比較容易的切入點，但最后還需要得到客戶認可，找到行業(yè)真正痛點。小團隊要先考慮技術的商業(yè)環(huán)境，而不是現(xiàn)在技術能做什么。

于志宏：

我們投資領域絕大部分針對的都是to B的企業(yè)，細分產業(yè)特別多。在投資過程中發(fā)現(xiàn)大數據已經應用到金融、醫(yī)療等領域，它已然成為投資機會。

彭適辰：

人工智能是工具，大數據是原料，利用工具和原料能產生什么東西很關鍵，并把它應用到你最熟悉的領域，就將成為一個有價值的公司。

張涵：

像之前所說，大數據是原料，人工智能是工具，原料需要整條產業(yè)鏈的基礎架構。而在應用層，人工智能是要替代人腦的，很多領域都有應用的地方，比較看好有核心技術并且能建立起門檻的公司，尤其看好它與金融的結合。

陳利偉：

舉一個投資案例：SaaS和AI的結合，該公司主要從事人力資源方面的工作，今年就推出了智能篩選簡歷的功能，這是非常落地的舉措，大大提高了HR篩選簡歷的效率，使得客戶買單意愿非常強烈。

李竹：

正如剛才幾位所講，人工智能的很多細分領域已經有人在做了，那么創(chuàng)業(yè)者如果要再在這些領域發(fā)力，就要問問自己能不能比別人做的好十倍，如果不能，就要尋找新的突破口。

接下來想問問各位，大公司在做的事情和創(chuàng)業(yè)公司有沒有沖突？大公司對創(chuàng)業(yè)公司的影響又有多大？

熊偉銘：

某些領域我是不建議涉足的，BAT可以直接內部化很多項目，所以創(chuàng)業(yè)者要跟BAT有一定的不同點。比如無人車就不見得是VC的菜，對于燒錢的領域要學會適可而止，數據+些許的AI也不建議做，這些方向BAT信手捏來。AI只是個平臺，還是需要從業(yè)務的角度看哪些能做的比BAT強，總體來說to B 會比to C 好做很多。

于志宏：

BAT有很多的數據源，跟它們合作可能是一個方向，垂直行業(yè)+AI將會煥發(fā)巨大的活力。同時需要看投入的比例，如果投入太大就不見得適合創(chuàng)業(yè)者。

彭適辰：

大公司靠燒錢在做的事情，小公司就不要碰觸了。目前的人工智能領域主要看人、看數據，不是靠燒錢就能解決問題的。大公司做很多事情是沒有效率的，被流程綁死，所以打敗大公司還是有機會的。創(chuàng)業(yè)前就要做最詳細的市場分析，明白跟大公司競爭你有什么優(yōu)勢，這些不可忽視。

李竹：初創(chuàng)公司有哪些方向？

張涵：

對于資源來講，創(chuàng)業(yè)公司比較難，可以利用大公司的資源去做一些應用產品。垂直領域的應用往往越深入負擔越重，不同的垂直領域都會有不少機會。大數據領域從底層技術到上層應用，很多技術都是開源的，產業(yè)鏈很長，創(chuàng)業(yè)機會非常多。

李竹：那么創(chuàng)業(yè)公司是機會多還是阻力多？

陳利偉：

機會多。AI基礎技術開源的趨勢非常明顯，創(chuàng)業(yè)者要考慮這點。目前還處于行業(yè)發(fā)力階段，在AI普及后，再去做to C方面的事情。雖然有大公司的壓力，但還是有很多機會的，尤其在一些行業(yè)應用上面。

李竹：

一些人工智能公司剛開始融資就需要很多資金，那么這個領域的公司估值要怎么判斷？

陳利偉：

現(xiàn)在該領域公司估值這么高，還是因為人才的緊缺。這些估值是對團隊人才的估值，人工智能領域還沒有商業(yè)化，不能用傳統(tǒng)的估值方式去看，在我看來就是買團隊。

張涵：

估值確實比較難，除了人才，還會對企業(yè)最早切入的方式做一些評估，比如看他們在應用領域的體量有多大，團隊是不是健全。這包括一些自己的判斷標準，優(yōu)秀的人才應該在優(yōu)秀的公司找，我們的渠道是在專門做大數據公司的平臺去找這部分人才。

彭適辰：

作為VC當然希望估值越合理越好，創(chuàng)業(yè)者如果不付一定的薪資，沒有一定的水平，那么在這個領域是不會找到優(yōu)秀的人才。這是一場人才爭奪戰(zhàn)，如果速度不夠快，人才就會被競爭對手搶走。總體而言，估值高是有一定的合理性，但現(xiàn)在的確偏高，買高估值不是問題，但將來公司估值會不會更高才最重要，這就是投資人在賭的事情。

李竹：對于創(chuàng)業(yè)者而言，速度最重要，先拿到錢跑起來。只要做起來，估值方面不用太在意，尤其是在最開始的一兩輪。

于志宏：

估值肯定是難題。這個行業(yè)是有技術門檻的，現(xiàn)在很多產品是在炒作概念，所以太熱的領域不要盲目進入。

熊偉銘：

這個領域創(chuàng)業(yè)是沒有90后的，需要很深的行業(yè)積累。我們來看從99年到現(xiàn)在的創(chuàng)業(yè)人群變化，99年都是圈外人，玩票的性質比較多，而現(xiàn)在更多的是社會主流精英人群去創(chuàng)業(yè)，水漲船高，創(chuàng)業(yè)機會成本變高，導致VC的成本也在增加。

李竹：由于今天時間有限，最后每個人給創(chuàng)業(yè)者一句話建議。

熊偉銘：

只要創(chuàng)業(yè)者足夠強，就會有無數機會讓投資人給你買單。

于志宏：

AI在很多產業(yè)都會滲透，要抓住機遇。

彭適辰：

在你懂得的領域利用人工智能大數據幫助你，你會有更多機會。

張涵：

明確自己的方向，挖掘垂直領域。

陳利偉：

把握好技術和產品的平衡，滿足客戶的需求。

感謝以上嘉賓的精彩分享！

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