14個月，365起融資，人工智能商業化的時機到了嗎？

看上去，人工智能（AI）在與人類的進化較量中占了上風。

4月下旬，著名物理學家史蒂芬·霍金在北京舉辦的全球移動互聯網大會上做了視頻演講，“生物大腦可以達到的和計算機可以達到的，沒有本質區別。計算機在理論上可以模仿人類智能，然后超越”，“人工智能可能是人類文明的終結者”。

5月下旬，目前圍棋世界排名第一的中國職業九段柯潔將與人工智能程序AlphaGo（阿爾法狗）進行終極對弈，盡管柯潔早已放出豪言，“我會抱必勝心態、必死信念。我一定要擊敗阿爾法狗”，但是此前德撲大賽中，人工智能獲勝已經讓部分看客有些心灰意冷，一旦柯潔失敗，或許會再次加深這一悲觀情緒。

當然，“文明終結”的憂慮還為時尚早，無論是世界上最強的象棋、圍棋還是黑白棋程序，尚屬“弱人工智能”。

在還沒有到人工智能擁有自主意識的“強人工智能”時代，企業家、投資者以及創業者們可能更擔心另一些現實的問題，比如，怎么把人工智能商業化。這是過去數十年人工智能一直溫而不火的重要原因。

一、真正的爆發

無論是科學家的危言聳聽式擔憂，還是商業巨頭們瘋狂的攻城掠地，總之，“人工智能”已然成了這兩年最火的科技熱詞。

創新工場創始人李開復對《財經國家周刊》記者說，“我們每個禮拜都會收到5家巨大的企業的請求，基金公司、汽車公司、管理公司、國企、甚至政府，都希望能夠利用人工智能幫他們解決問題?！?/p>

要知道，人工智能的概念第一次被提出來是在61年前，盡管持續有些熱度，但它在最初50多年里幾乎沒有得到爆發性的關注。

“人工智能”關注度爆發的導火索，或許是去年3月韓國著名圍棋棋手李世石以1：4輸給AlphaGo。

它讓不少人錯誤估計了人工智能的爆發節點。就好比在1997年，名為深藍的IBM計算機也曾經擊敗世界象棋冠軍，但人工智能并沒有從此進入人類日常生活。

李開復也曾錯誤地預判人工智能的技術趨勢，從而導致創業失敗——2000萬美元的投入、100個員工，幾乎全軍覆沒。

李開復反思道，“創新固然重要，但不是最重要的，最重要的是做有用的創新”，而判斷它能否成為科技主流的重要標志，就是能否商業化。

Deep Mind創始人、AlphaGo之父杰米斯·哈薩比斯也表示，“我們發明AlphaGo，并不是為了贏得圍棋比賽，我們是想為測試我們自己的人工智能算法搭建一個有效的平臺，我們的最終目的是把這些算法應用到真實的世界中，為社會所服務?！?/p>

那么，人工智能商業化的時候真的到了嗎，會不會又是一陣虛火？

4月25日，在JIC投資沙龍上，阿里云戰略資深總監李樹翀解釋，“AI的基礎是三個理論，第一是算法，第二是必須得有計算的支撐，第三是必須有數據作為序列或者教化算法的基礎”，這三方面都在走向成熟。

2016年，百度董事長兼CEO李彥宏曾在2016貴陽大數據博覽會上表達過類似觀點，“越來越多的數據每天的產生，導致了我們可以利用這些數據做一些過去只有人能夠做的事情，同時，計算能力越來越強大，計算的成本越來越低廉”。

出門問問創始人兼CEO李志飛則以“虛擬個人助理”為例，稱“四年前跟現在相比，我們都不知道能用在哪里，手機也沒有習慣”，而今天，“家庭、車等場景我們都能看得清楚，跟產業、用戶的需求變得比以前更加成熟了。”

在這種情況下，毫無疑問，4月10日德撲人機大戰最終以AI冷撲大師完勝，成了真正引爆AI商業化的導火索。

這是因為，圍棋是一種“完全信息博弈”，比賽雙方所有信息都呈現在棋盤上；而撲克和電腦游戲這些由多人對戰的游戲是“不完全信息博弈”，計算機無法獲知所有信息。

“不完美信息”人工智能冷撲大師的勝利，意味著在爾虞我詐、概率不確定、非完美信息需要推理和情商的游戲里，機器一樣可以獲勝，它最大的價值就在于賦予了人工智能商業化的可能性。

德州撲克冷撲大師和中國龍之隊對決結束的時候，李開復發了一條朋友圈，“據聞AlphaGo近期即將來華和柯潔對戰，其實已經不再具有科學意義了。以后我們應該更關注商業領域的人工智能，在金融、醫療、教育等領域產生商業價值?！?/p>

生活在“弱人工智能”時代的我們，還遠沒到擔心人類會“永生”還是“滅絕”這樣龐大而沉重的課題，但毫無疑問的是，人工智能的商業化時代，真的來了。

二、開始總是美好的

“中國任何浪潮來了都會來得太猛，大家都跳進去瞬間就有可能藍海變成紅海”，李開復如是說。

不出所料，浪潮之下，巨頭們都聞風而來。

4月28日，百度公布了2017年第一季度未經審計的財務報告，李彥宏在財報中明確提到，百度的戰略已經從“移動先行”變成“AI先行”。

同一天，剛剛上任100天的百度集團總裁兼COO陸奇，在百度與小魚在家聯合發布的搭載了百度DuerOS操作系統的視頻通話機器人“分身魚”發布會上重申，“對百度公司來講，不光是一個搜索引擎的公司，基于AI，從現在到將來會逐漸成為一個平臺，這是一個戰略上和文化上的改變?！?/p>

這讓人聯想到，早先陸奇的到來和百度前首席科學家吳恩達的離開，在曾與吳恩達有過接觸的首席科學家林暉看來，這某種程度上反映了百度對于人工智能需求的變化，從“學術派”走到了“實干派”。

隨后，5月3日，據美國科技網站報道，騰訊宣布任命語音識別技術頂級專家俞棟博士為AI Lab副主任。這個2016年4月成立的人工智能實驗室，現有50多位世界知名院校的AI科學家（90%為博士）與200多位應用工程師，此舉或意味著騰訊在AI領域的正面回擊。

相對低調的阿里巴巴事實上也在伺機而動，去年以來，阿里逐漸拋棄了AI產品頭上的“云”背書，直接用“人工智能”給產品定位。endprint

今年3月9日的阿里巴巴技術峰會上，馬云推出了“NASA”計劃，稱面向未來20年組建強大的獨立研發部門，同時點名了五大技術，機器學習、芯片、IoT、操作系統和生物識別都與人工智能相關。

隨著互聯網三巨頭BAT的布局加速，一場真正的商業化戰爭，已經蓄勢待發了。

根據獵云網研究院4月13日發布的《2017人工智能投融資白皮書》顯示，2016年1月～2017年2月，共發生365起人工智能領域融資事件。

其中，來自投資界的數據顯示，僅2017年第一季度，就有超60家人工智能公司獲得了融資，金額超億元的融資事件至少有5起。

這幅“人工智能”的“烽火狼煙圖”，不禁讓人聯想起一年以前VR概念風頭正盛的時候。

去年一季度，共有29家VR/AR公司總共獲得融資超過10億美元。

然而，僅僅一年后，市場研究公司Crunchbase5月1日發布的報告顯示，今年一季度全球VR/AR的風險投資額只有2億美元，不僅暴跌八成，而且被26家公司分食，創出了過去一年中投資的最低紀錄。

AI會不會重蹈VR覆轍，還不好說，但資本一定有高潮也有低谷。更何況，即便是在當下，也并不是所有投資者都對人工智能持樂觀態度。

建投華科投資股份有限公司董事總經理戴燚認為，“比爾·蓋茨說有關人工智能領域的重大進步的所有預言，都已經被證明過于樂觀。這一點對于22年后的今天這些投資人來說，仍然有一定的警示意義?！?/p>

在他看來，“人工智能處于初期發展階段，對于投資、尤其是對于我們產業并購的整合者來說，可能為時尚早?！?/p>

三、小心陷阱

對于人工智能，科學家在渲染危機感，投資者在夸大它的神奇，然而創業者需要警惕：人工智能的創業路徑跟過往的經驗完全不同。

其中，最大的不同就是創業門檻的高低，起步資金就是最重要的一項。

“移動互聯網時代讓創業成本達到歷史新低，一個產品經理帶著一個工程師就可以零元創業”，李開復調侃到，“但AI的創業成本卻達到歷史新高，挖人、買數據、買機器，每一項都要投重資”，以創新工場投資的一家創業公司為例，“第一個月就花了500萬買機器”。

并且，人工智能創業大部分是“B端”的，然而大多數投資公司已經習慣了投資“C端”創業者，這就決定了融資的難度。

李開復這樣對《財經國家周刊》記者描述過去很長一段時間“C端”創業公司的投資模式，“給你一筆錢搞100萬個用戶，再給你一筆錢搞1000萬個用戶，再給你一筆錢開始變現，再給你一筆錢你就盈利了，再給你一筆錢你就上市了，這一定程度上成為了投資的四步曲或五步曲”，這與大多數“B端”創業者要去苦苦哀求企業級用戶的門是完全不同的。

然而，矛盾之處在于，創業者要想避免被BAT碾壓，最好的方式就是去尋找一個巨頭不能碾壓的領域，避開社交、游戲、電子支付，而“賣企業級軟件給銀行”、“賣解決方案給醫院”等等“B端”領域，雖然BAT可能不會去做，但創業公司也很難成功。

并且，在人工智能領域創業，一個很大的問題就是“想象力不夠”，導致從一開始同質化競爭就很嚴重。

“大家都做一樣的應用，人臉識別現在大概有15個公司”，李開復反問道，“人臉識別當然有商業價值，但是需要15家公司來做嗎？”

當然，作為最早一批回國創業的科學家，曾在谷歌擔任高級工程師的出門問問創始人李志飛對《財經國家周刊》記者闡述了不同的看法。

“早期有一些趨同，這個不值得奇怪”，因為，“這就跟摘果子一樣，最大的摘完了之后大家才會動腦筋去想，是不是可以再自己培養果子或者到另一個地方去摘，關鍵是后面這個產業是不是真能夠進一步地升華?！?/p>

那么，創業過程中最需要注意的問題是什么？

最顯而易見的一點，是要找到強需求而不是偽需求，然后判斷這個強需求能不能被技術解決，同時，讓場景和產業深度結合起來。

其次，脫離工程師的思維，把焦點放在用戶身上。

李志飛說，“工程師的思維就是特別喜歡做一個自己覺得很牛的、技術很復雜的東西，但這個可能跟用戶的需求完全不一樣?！?/p>

以語音識別軟件出門問問為例，李志飛說，“過去我們喜歡演示特別復雜的句子，比如一句話把‘幫我查一下附近的餐廳、人均50塊錢、帶wifi、帶停車場的講完，但用戶真實的習慣可能是把它分成幾個短句，通過漸進式的交互去完成查詢?！?/p>

此外，不要急于打造平臺級技術和場景，什么都想做。

過去的創業經驗告訴創業者，通過一味的“鋪場景”也可以拉高估值，但是危險在于，一旦業務方向不像設想的那么順利，就會無形中拉高B輪融資的難度，造成現金流枯竭，這對于現今需求量極大的人工智能創業尤為危險。

在這一點上，李志飛很坦誠，“我們也跟熱點，這是肯定的，因為你不跟熱點的話，拿不到錢”，“但是熱點一定是輔助的，公司業務的核心一定要以AI技術推動，然后才會有各種各樣的使用場景，如果你隨著資本波動而波動的話，一定會死的很慘?！?/p>

李志飛稱，“對于技術型公司，你的擴張速度要永遠保證你的賬上還有18個月的經費”，因為“錢是很貴的”。

除此之外，團隊的協調、合伙人之間的契合度也在技術導向型公司被無限放大。這是因為，跟過去移動互聯網時代的產品經理和工程師不一樣，AI的工程師和產品經理的價值觀和思維方式并不相同。

此時的人工智能就像襁褓中的嬰兒，初來世間，走錯一步路都有可能夭折，“腳踏實地”顯得尤為重要。

就像李開復所說的，人工智能一定要從必然的問題解決起，對于是否未來會對人類構成威脅這種問題，有一些天才來想一想就夠了，當下之急是探索人工智能否解決人類重復的勞動、帶來好的創業機會。endprint