人工智能投资仍是小众行为 

　　 人工智能这个词，最初是由达特茅斯大学助理教授约翰·麦卡锡在1956年提出的，指展现出看似具有智能行为的硬件或者软件。但受制于当时的计算能力，人们无法完成大规模的并行计算和并行处理，使得人工智能未能如愿的智能起来。直到2006年，随着硬件层、数据层以及算法层等各方面技术储备趋于成熟，科学家提出“深度学习”神经网络，才使得人工智能得以获得突破性进展。如今，深度学习的应用使得语义识别、图像识别的准确率大幅提升，进而促使人工智能产业又一次进入快速发展阶段。

　　 媒体方面，近几年“人工智能”的新闻热度整体呈上升趋势。但百度搜索“人工智能”，会看到超过11万篇相关新闻，但比起“智能制造”的42万篇相关新闻、“创新金融”的43万篇相关新闻，人工智能的媒体热度还没有走入广泛大众。

　　人工智能基金数量占比并无优势

　　 根据盛世方舟搜集到的一手数据，自2016年下半年至今，前来募资的基金当中，投资领域包含“人工智能”的基金数量占比约为10%；包含“智能/AI/大数据/云计算”的基金数量占比约为24%。相比之下，覆盖文化娱乐领域的基金占比约为19%，覆盖医疗领域的基金占比约为27%，覆盖消费领域的基金占比约为22%。从投资领域看，较为专注的人工智能+垂直行业的基金数量占比约为14%。汽车、医疗和制造相关基金数量相近，汽车产业和医疗产业投资基金规模占比均超过40%。

　　通过观察已经布局和正在募资的人工智能相关基金，盛世方舟把活跃的投资方分为两类：一类是专业投资机构（VC&PE），如真格、红杉、IDG、创新工场等，这些机构从2012年开始布局，通常天使轮单笔投资规模在数百万美元，偏爱海归。另一类是产业投资方，包括以BAT为首的互联网巨头，以及医疗、制造、汽车、消费等传统行业的产业龙头、上市公司。它们通过自有资金，但更多的是通过发起产业基金，参与到人工智能的前期布局，旨在于新领域占据一席之地，或希望找到创新动力帮助完成业务升级或转型，跟上时代步伐。

　　　应用层仍存较大市场空间和投资机会

　　盛世方舟从接触的1000多个人工智能项目中，筛选出200多个进行了跟进研究，其中基础层项目（包括计算芯片、大数据、存储）仅占比1%，技术层项目（包括算法平台、图像识别、自然语言识别处理、智能机器人等）占比24%，应用层项目（包括无人驾驶、工业4.0、智能安防和智慧医疗等）占比75%。应用层行业上看，医疗、教育、汽车、营销领域的项目较为突出。

　　的确，人工智能的崛起带来了许多的投资机会，但在源码资本投资合伙人、前微软亚洲工程院院长张宏江看来，其中也有许多投资陷阱。例如，中国有上千家做机器人、图像处理数据的公司，还包括做人脸识别、自动驾驶的，显然已不需要再增加这样的公司，而且投资时也要思考其技术的领先到底能否持续。“再就是公司能不能持续获得数据，这对于竞争非常重要，只有算法和技术是很难形成持续的商业模式的。”张宏江说