AI 行业寒冬犹在：融资规模不足巅峰时期一半，上市潮将伴随倒闭潮

经历资本寒冬之后，疫情黑天鹅又接踵而至，推动着 AI 早些年积累的不理性泡沫继续破灭，资本疯狂的时期过去了。

2019 年被视为 AI 资本环境热与冷的分水岭，疫情影响下，今年一级市场依旧未缓过气来。依旧看好 AI 的投资人，变得更加谨慎起来，不再像以往那样大肆撒钱，甚至开始呼吁企业节流。数据显示，今年前三季度 AI 企业融资规模同比下降 17%，不足 2018 年的一半。

估值偏高难以再获得资本加持的独角兽们开启上市潮，并称为 “CV 四小龙”的商汤科技、旷视科技、云从科技、依图科技，以及云知声等 AI 独角兽均传出上市消息，其中依图科技和云知声近日已获得科创板上市申请受理，但依旧未摆脱亏损。

许多 AI 企业日子不好过，面临现金流压力，上半年业务停滞，裁员消息也时有传出，甚至破产倒下。“疫情期间，幼儿园不开学，公司业务基本停摆。”从事幼教智能机器人研发的宾果智能 CEO 闽海波在近日一场 AI 产业峰会上坦言。

但伴随压力的还有机会。“疫情过后，我们下半年营收基本和去年全年差不多了。”闽海波说，疫情一定程度上加速了智慧教育落地。有数据显示，在线教育渗漏率仅用半年时间就走了过去十年的路。

行业的共识是，疫情正在加速人类社会智能化、数字化进程——AI 医疗助力抗疫，人脸测温随处可见，无人配送加快落地，无人驾驶也在加紧上路。但各界也都越发清醒地认识到，AI 已进入转折期，业内不少人士开始呼吁降低对 AI 预期，也要多点耐心。

“所有 AI 企业已经步入死亡之谷。”旷视科技创始人兼 CEO 印奇此前在接受搜狐科技等媒体采访时称。创新工场 AI 研究院院长王咏刚也对搜狐科技表示，AI 现在处于从浅滩到深海的关键阶段，这个过程中会有一批企业落伍淘汰。

融资规模持续萎缩 独角兽掀上市潮

从两三年前疯狂的融资竞赛进入资本寒冬，AI 行情急转直下，企业还在急着烧钱做技术突破和落地，热钱已不再密集涌入。

2019 年被视为资本由热转冷的分水岭。此前 AI 是投资界的宠儿，资本蜂拥而至，行业融资规模快速爆发。公开数据显示，中国 AI 企业融资规模在 2018 年达到顶峰，约为 1485 亿元，去年则降至 967 亿，降幅接近 35%，融资数量也大幅减少 40% 至 431。

今年的情况依旧没有明显好转。据IT桔子数据，今年前三季度国内 AI 企业融资数量为 381，同比增加 42%，但融资规模同比减少 17%，约为 667 亿元，不足 2018 年顶峰时期的一半。从每笔平均融资来看，今年前三季度为 1.75 亿元，相较去年同期更是大幅下降超四成。

融资规模持续萎缩，显示资本变得更加谨慎，同时头部效应也更加凸出。自动驾驶企业小马智行今年已完成两轮合计超过 7 亿美元的融资，最新估值达 53 亿美元；云从科技今年 5 月的 C 轮融资就达到 18 亿元，商汤科技也传出将在年内完成一笔 10 到 15 亿美元的新一轮融资，投后估值将达 100 亿美元。

更多的初创企业被资本忽视，不少企业融资还停留在两三年前，此前则有 VC 投资人直言 “今年很长一段时间已经没看 AI 项目了”。在目前 AI 企业普遍亏损的情况下，这些企业现金流压力骤增，大洋彼岸甚至还有独角兽轰然倒下。

今年 4 月底，美国独角兽 Wave Computing 遣散所有员工，成为疫情期间首家申请破产的 AI 芯片公司，而其此前被视为有和英特尔、英伟达等巨头一较高下的潜力。国内虽然没有看到有独角兽倒下，但倒闭的现象持续存在。

数据显示，截止去年底全国有 80 余万家 AI 企业，其中已有逾 9 万家注销和吊销，今年以来仍有不少 AI 企业继续 “夭折”。创新工场董事长兼 CEO 李开复及科大讯飞董事长刘庆峰等在两三年前发出的 AI 倒闭潮预言正在成为现实。

还有不少企业传出裁员消息。全球矿机巨头比特大陆的 AI 团队约 260 人在今年初被裁，自 2016 年提出 All in AI 的猎豹移动今年 9 月初被爆出 AI 业务部门大规模裁员，旗下专注于 AI 的猎户星空也存在人员流失情况。

今年疫情影响下，还有 AI 公司面临项目交付延后，甚至业务停摆的情况，现金为王成为行业共识。金沙江联合资本投资副总裁焦梦津就建议，考虑到最近整个融资环境，AI 企业在研发管理上可能需要做得更加精细一些，因为研发成本很高，人才很贵，尽量把内耗减少一些，让人才和资源能够物尽其用。

今年 6 月，李开复在谈到 AI 创业时则直言，不少 AI 公司割了投资人的韭菜，很多 VC 因为虚荣心想要参与 AI 项目，导致 AI 公司估值膨胀。他还认为，疫情之后，所有投资人都要思考项目怎么转型，怎么赚钱，如何节省现金流，而不是去讲更大的故事，拿更多的钱。

在融资热潮消退的情况下，面临资金压力的 AI 企业要么悄悄关门，要么向前一步。一个明显的趋势是，今年 AI 企业上市步伐加快，独角兽纷纷传出上市消息。

据IT桔子数据，今年前三季度已有 26 家 AI 企业上市，数量已超去年全年，包括 AI 芯片企业寒武纪、医疗机器人研发商天智航等。还有一大批 AI 独角兽在路上，云知声、依图科技已获得科创板上市申请受理，旷视科技则被传出计划在香港和科创板同步上市，云从科技最新的消息是预计最快明年上市，估值最高的商汤科技也频繁被爆出上市传闻，思必驰此前也宣布启动上市计划。

在因估值偏高而无法继续获得资本加持的情况下，上市无疑是这些独角兽们求生的关键一步。但还有更大挑战等在后面，想要维持更高估值，就必须在商业化落地上加大力度。

行业回归理性 AI 迈向深水区

业内不少观点认为，疫情将倒逼整个社会数字化过程加快，推动 AI 应用加速落地。“疫情对在线教育是一个巨大推手，市场渗透率从 2013 年的 1%，达到去年 15%，现在已经 30%，用半年时间走过了十年的道路。”VIPKID 首席 AI 科学家包英泽透露。

但疫情仅是个重要的外部诱因，本质还是要从行业规律来看。业内人士开始感受到，AI 落地预期和速度在过去几年比想象中要慢很多，AI 神话已不再，行业不再盲目乐观。

清华大学人工智能研究院院长、中国科学院院士张钹教授近日在接受媒体采访就提到，现在最关键的是对 AI 发展现状作出正确评估，此前业界估计得过分乐观。他认为，AI 是个无人区，才刚刚开始，目前还处在初级阶段。

王咏刚在接受搜狐科技采访时认为，AI 目前处于从浅滩到深海的关键阶段，先前的 AI 一直停留在相对容易摘的果子上面，如语音、图像识别等。旷视科技创始人印奇今年 7 月在接受搜狐科技等媒体采访时则引用反映技术成熟度的 Gartner 曲线，认为 AI 企业已步入 “死亡之谷”，可能需要 18-24 个月穿越。

“最开始对 AI 的期望太高了”“之前泡沫化太严重”“不要神化人工智能”，不少 AI 企业也开始反思。睿帆科技联合创始人王雪表示，AI 现在只能解决部分问题，不能解决全部问题，她呼吁业内对 AI 降低期望，多一点耐心。

行业逻辑也在发生变化。“我们曾在 2015 年和 2016 年头投了很多 AI 算法公司，但现在已意识到这只是 AI 的一部分。”联想创投董事总经理王光熙表示，真正要把 AI 用好，需要更多智能化和数字化的能力，关键是需要找到比较强的痛点。

他表示，后面会更多投资能够真正把 AI 在产业里面深度落地的团队，具有复合型人才的团队。信中利资本合伙人汪栩也提到，过去投 AI 企业，特别关注它的技术团队有多少科学家，但现在更加关注公司有多少复合型人才，对行业理解程度有多深。

AI 本质上是一种工具或一种技术，只有结合具体的行业和场景，满足降本增效等需求，才能实现商业化价值。在资本持续萎缩的过程中，越来越多的 AI 企业不得不尝试自己走路，开始探索更广泛的行业落地。

很多 AI 公司也不再做技术的 “孤立者”，而是尝试结合云计算、大数据、物联网等技术，甚至做起芯片和硬件，以更好满足行业需求，如旷视科技在不久前即在物流领域一口气推出 7 款硬件产品。汪栩认为，这种模式的发展前景和成长性会比原来广阔得多，越来越多的公司可能不再是 AI 公司，但背后会有很多 AI 技术，这会是未来明显的趋势。

然而，残酷的现实是，AI 商业化落地仍高度集中。据艾媒咨询发布的《2019 年中国人工智能产业研究报告》，安防和金融是 AI 赋能实体经济市场份额最多的前两大领域，占比分别达到 53.8%、15.8%，合计近 70%。也就是说，AI 在大多数行业还没有实现深度融合和落地。

同时，即便是是独角兽企业，在应用落地上有相对较好的进展，但目前大多也未能摆脱亏损，如依图科技 2019 年扣非后依旧亏损近 10 亿元，云知声也同样亏损超 3 亿元，今年上半年仍分别亏损约 4.5 亿元、1.1 亿元，AI 芯片第一股寒武纪同期则亏损超 2 亿元，同比增亏达 550%。

AI 落地需要一定的时间，而实现商业化盈利则更加艰难，前期的技术和市场投入都需高昂的成本。王咏刚也提到，AI 企业从浅滩到深海的转换，距离还非常远，一是因为目前 AI 还停留在相对浅层的智能和自动化技术上面，二是整个商业逻辑的迭代速度没有那么快。

如何迈向深水区？张钹教授以通信作者发出的《迈向第三代人工智能》文章指出一条技术路径。他认为，是时候把以知识驱动为主的第一代人工智能和以数据驱动为主的第二代人工智能结合起来，依靠知识、数据、算法和算力四个要素，发展第三代人工智能，国内外处于同一起跑线上会有很多机会。

王咏刚给出了一条循序渐进的路径。他表示，有两件事跟 AI 相关，信息化和自动化，但现在绝大多数行业在这两块做得较浅，质量相对低，AI 的使命就是帮助企业提升信息化和自动化程度。“但这首先要把企业的血脉、骨架、神经系统搭建好，做好大量的基础建设，然后高层次的技术，包括强化学习、大规模预训练模型等，才能在企业场景里发挥更高价值。”王咏刚称。

但这个过程也会是一个加速优胜劣汰的过程。目前，AI 浅水区已被几家头部企业占据，面对更大的深水区，大量 AI 公司实际上并不具备前沿技术和商业逻辑的结合能力。

“在技术升级、模式升级和方法升级的过程中，一定会有一批新 AI 公司显现，当然也会有一批企业逐渐落伍淘汰。”王咏刚判断。这意味着，倒闭潮和上市潮将在 AI 行业同时发生。

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