新工业革命方兴未艾，在经历机械化、电气化、数字化三个发展阶段后，全球制造业开始迈向高端智能化，迎来工业4.0时代。新工业革命背后的市场竞争，促使各家企业将智能制造作为制造业未来发展的重要方向。

2017年的第一季度里，科技圈发生了几件大事。一是创新工场宣布成立“人工智能工程院”，李开复亲任院长；二是孙正义首次在世界移动通讯大会(MWC)上披露收购ARM后的情况，并表示未来对ARM“统治”智能界信心十足；三是百度成立智能驾驶事业群组(IDG)，坦言将不遗余力实现无人驾驶汽车的上路行驶；四是三星收购了虚拟助手初创公司Viv Labs；五是“人工智能”首次被写入政府工作报告。

短短三个月时间，人工智能获得投资人、科技巨头和政府的重磅加持，足以暗示AI革命浪潮的燎原之势。根据《乌镇指数：全球人工智能发展报告2016》，全球平均每10.9个小时就有一家人工智能企业诞生。一时间，人工智能创业成为了国内创投市场的主流，名副其实的风口行业。

一向看好人工智能的李开复，则在近日接受媒体采访时表达了对此的担忧，“有一些泡沫，有一些调整”，并表示明年初会出现第一波倒下的AI公司以及投资人。

资本和创业者一拥而上，无非是看好人工智能未来的商业化。但现实的问题是，人工智能创业到底能不能挣钱？可盈利的机会在哪里？后来者可跳过哪些坑？为此，猎云网(微信：ilieyun)将于4月13日在北京四季酒店召开“解码人工智能·2017人工智能产业创业创新峰会”，邀请45+人工智能领域顶级专家和业界精英代表，从市场和实际应用相结合，分享投资新锐企业的独门秘籍和鲜活的创业故事，为从业者提出可供借鉴的投资与创业经验。

人工智能领域市场布局：据某细分领域研究机构出具的统计报告显示：2016年，中国的人工智能企业有709家，美国有2095家，英国有366家。其中，美国与欧洲投资较为密集，数量较多，其次为中国、印度和以色列。总体来看，国外以Google、Facebook、IBM、Microsoft、Amazon、Intel等为主，国内则以BAT、科大讯飞等为主。

除科技巨头外，人工智能发展条件的成熟同时催生了大量人工智能创业企业。截止2016年11月，Venture Scanner 将1485 家人工智能公司划分为13 个细分行业，包括深度学习/ 机器学习(通用)、深度学习/ 机器学习(应用)、自然语言处理、计算机视觉/ 图像识别(通用)、计算机视觉/ 图像识别(应用)、手势控制、虚拟私人助手、智能机器人、视频内容识别、内容感知计算、语音识别、推荐引擎、语音到语音翻译。

其中，深度学习/机器学习(应用)分类以约436 家企业的数量遥遥领先，自然语言处理公司数量232家位列第二。

机器人获投数量最多，无人机和计算机视觉紧随其后

有数据显示，全球范围来看，截止到2016年第二季度，全球AI公司突破1000家。仅2011～2016年间，人工智能领域融资额的复合增速就高达42%，总融资额超过48亿美元。其中，深度学习、自然语言处理、计算机视觉是主要的创业领域，也是获投金额最多的领域。

而在国内，据猎云研究院数据统计显示，2016年后半年，融资数量由前半年的199次降至166起。尽管融资数量小幅度回落，但从融资轮次分布来看，A轮、天使轮项目所占比例减少，B轮、C轮及以后的中后期项目比例增加，这表明更多人工智能领域领域的公司开始步入下一个发展阶段。

猎云网研究院统计了2014年1月份以来，包括IDG资本、红杉资本中国、创新工场在内的13家投资机构的118起投资案例，并分析了这13家机构在人工智能领域较为成功的投资案例。此份行业报告《2017人工智能创业白皮书》将于4月13日猎云网 “解码人工智能·2017人工智能产业创业创新峰会”上正式发布。

其中，真格基金在2016年投资了10个人工智能创业项目，包括驭势科技、农田管家、Momenta、亿森智能、亿航无人机等明星项目，类型囊括无人驾驶、无人机、人脸识别、手势识别、医学影像分析、机器人等，几乎覆盖了人工智能赛道的全部细分领域。

创新工场是国内人工智能领域的疯狂投资者，目前已经投资了接近1亿美元，接近25家人工智能领域的公司，包括地平线机器人、Face++、Uisee等。李开复认为，语音和人脸、物体的识别会越做越好，但是对自然语言的理解在一个领域可以做得很好，跨领域还需更长时间。

另外，李开复也坦言，机器人更多是商业的应用，而不是家庭的应用，创新工场并不看好家庭机器人。

13家投资机构118起在细分领域的投资分布图

从细分领域来看，获投数量最多的是机器人项目，以商用机器人和工业机器人为主。融资额度上，智能家居则居于首位。 

其次是无人机，从大疆的一边独好变成现在百家争鸣，赛道也从消费级无人机逐渐向外拓展到商用、探测、农业其他领域。无人机厂家纷纷试水农业无人机，但续航能力和承载技术还有待成熟。

数量排在第三名的是机器视觉技术，一方面是作为行业解决方案，应用在人脸识别和智能安防等场景中，如商汤科技；另一方面是作为无人机或机器人的基础技术进行研发，侧重于位置和环境的感知。此外，AI+医疗、企业服务、无人车、AI+教育等也都是前景看好的细分赛道。
　　被资本“冷眼相看”的智能家居

2014年，谷歌以32亿美元的重金砸向智能家居公司NEST。2015年，智能家居的概念在国内蹿红。2016年，“智能家居”先是被写入政府工作报告和十三五规划，进而诸多大厂商也推出自己的概念和产品，比如苹果的HomeKit、华为的Hilink协议、小米的Smart Things，海尔的U+等。房地产商和互联网公司借此势头合作共赢，推出各类以“智能”为标配的“科技样板间”，并借助地产名人效应，吸引关注度。然而，概念都包装好了，产品呢？

零散布局，无法形成全面布局

进军智能家居的大多互联网公司都是软件起家，即便是小米，也是依靠硬件工厂代工，没有硬件技术研发基础。而智能家居系统势必会在未来有众多与互联网融合的需求，如大数据、云服务、人工智能等。只是推出了类似空气净化器、音箱、空气检测器、智能插座等零星产品，显然无法完成对概念中的智能家居的布局。

加上当下世界经济整体下滑趋势以及资本对于智能硬件热情减退的影响，更是让智能家居行业雪上加霜。根据因果树智能家居融资趋势，2015年，国内智能家居行业多达161笔，2016年则消减了近一半，只有73笔。

对于智能家居市场的遇冷，来自知名风投A16Z的Chris Dixon表示，“这是一个非常大的系统，对于创业公司来说可能太大了”。言下之意，一家创业公司很难驾驭。这也是为什么尽管A16Z在3D打印、虚拟现实和无人机领域都有重量级投资，却对智能家居格外谨慎。

无法击中用户痛点，市场还在培养阶段

尽管亚马逊的 Echo 智能音箱已经在美国成为了智能家居的入口，人们通过它可以用语音控制家电、购买商品、查询资讯。Echo的成功令到国内创业者蠢蠢欲动，科大讯飞就和京东合资成立了一家公司做叮咚音音箱。

尽管从技术、价格、销售渠道等因素来看，叮咚并不输给Echo，但对国内用户而言，智能音箱仍不是强需求。因此它的市场反响平平，销量也很普通，远不及美国的Echo。

当下的智能家居领域有三种发展模式：一种是像三星建立Internet of Things联盟一样，现有一个统一的标准，再寻找能够填补空缺的产品；第二种是像苹果，借自己庞大的用户基数，吸引智能硬件接入；创业公司多为第三种，像Nest一样从单品入手，让它更具吸引力，从而使用户在不知不觉中购买整套系统。

产品能否持续发展，稳定的收入来源是其重要因素之一。观察国内外众多众筹平台上的产品可以发现，许多小而美的产品由于其创新性而募资成功，却无法在市场中盈利。以致对后续的研发、经营带来困难。

以Nest和Canary为例，Nest除了面向一般消费者外，还将能源公司作为其客户，拓展收入来源；而Canary除了单一的设备收入外，提供使用者云端储存及中心监控的服务，成为每个月稳定的收入。这类模式可以为国内创业者所借鉴。

AI+医学影像：细分领域爆发的先锋

猎云网根据目前统计到的58家创业公司做了领域划分。其中，医学影像类的公司多在2016年获得融资，以A轮投资为主，占总投资案例数45%以上。医学影像行业投资趋势呈现投资轮次越靠后，单笔投资金额越大的趋势。

C轮案例数仅有一例，但投资金额也较大。天使期和A轮数量居多，说明医学影像赛道还在早期阶段。凭借巨大的市场空间，可能成为众多医疗细分领域率先爆发的领域 。

医学影像，这里包括普通的影像，也包括病理、放疗涉及到“读片”的大影像概念。IBM收购Merge表明，读懂影像类数据对人工智能的发展是有价值的。而且美国过去一年的投资记录也可以看到，美国投资人对影像类人工智能的应用也比较看好。

医疗人工智能领域的投资被看好，主要基于几方面客观现实：一方面是优质医疗资源供给不足，成本高，医生培养周期长，误诊率高，疾病谱变化快，技术日新月异；另一方面，随着人口老龄化加剧、慢性疾病增长、对健康重视程度提高，医疗服务需求持续增加。对此，AI+医疗被视为一剂强心剂。

“奇点”临近，砥砺前行

今天，搭载“人工智能”的创业项目获得的融资越来越多，过去5年，人工智能投资总额从2011年的9400万美元增长到2016年的10.49亿美元——却并未出现多少商用案例。以谷歌为例，2013年收购DeepMind之后，谷歌也在持续投入人工智能，到目前依然没有看到任何商业回报。

创业不是科研项目，从科研出发到核心技术，进而形成产品，关键的地方在于“致用”。早在明清之际，思想家王夫之、黄宗羲、顾炎武等因反对当时伪理学家不切实际的空虚之学，提出“经世致用”，认为学习、征引古人的文章和行事，应以治事救世为急务。