文丨余洋洋
编辑丨张丽娟
来源丨投中网旗下CV智识
2019年，中国人工智能领域的投融资热情大幅降低，交易量随之急剧下降。
尴尬的是，历经了大浪淘沙后的人工智能创业者到了正需要用钱的时候。人工智能还没有发展到可与互联网同日而语的成熟阶段，作为“硬科技”中的一个子类，其周期同样长久，资本的陪跑之路也才刚刚开始。
风口挪移间，复刻了互联网“砸钱“模式的硬科技投资逻辑开始显现其弊端：钱在市场最疯狂的时候“有去无回”了。
等到市场回归理性，好项目浮现，初创科技公司仍需融资续命的时候，资本市场上留给人工智能的钱却有些不够用了。“孩子正到了长身体的时候，食物却不够了，这个时候就很容易营养不良。”
人工智能领域缺钱与亟需钱的矛盾在今年集中体现了出来。
好项目多了，钱少了
今年的市场比过去5年的任何一年都要冷静，噪音少了，可钱也少了。
“伪技术消沉了，过去几年的事实证明了这些所谓的风口技术是不成功的。经历了整个这5年的经济周期和行业周期的迭代，这些伪风口也被迭代掉了。“
“资本不再冲昏头脑，热到去投伪技术了，所有的噪音和泡沫下去的时候，真正的技术才被检验出来。”星瀚资本创始合伙人杨歌认为，今天更适合投技术，最重要的原因之一即是筛选成本降低了，现在投中好项目的概率比四五年前大。
随着噪音减小，许多投资机构也在近两年从消费、文娱、互联网转向开始关注硬科技项目。问题是，好项目慢慢浮现出来了，市场上的钱却有些不够用了。
据投中研究院与崇期资本联合发布的《2019中国人工智能产业投融资白皮书》显示，中国人工智能领域的总体融资规模从2015年的458亿人民币增长至2018年的1189亿人民币，增长超过两倍。
然而到了2019年的前三个季度，这个数字是577亿。中国人工智能领域的投融资热情，在经历了五年的飞速增长之后，在2019年急速跌落。
“2015年左右的时候有一个问题，大家用互联网的惯性思路去做技术，而这些技术相对来讲却是不够硬核的于是出现了很多的技术风口，导致一批资本进去之后，其实没有得到很好的回报。”
星瀚资本创始合伙人杨歌认为，前几年复制了互联网“砸钱”模式的硬科技投资逻辑被证明是失灵的，一批资金进场之后有去无回，正是造成今天的资本市场“缺钱“、初创科技公司融资难的一大原因。
“不差技术，也不差人才，差的是钱。”一位硬科技产业投资者向CV智识感叹。
扶持人工智能创业公司发展需要大量资本，以AI芯片为例，仅仅是流一次片的成本就高达数千万美金，如果无法保证每一步的资金到位，还没走到产品做出来的那一步，一些好项目很可能就这么死掉了。
“这一年几乎就是在冰水里泡着”，“行业热度在下降，机构的投资也在收缩”。一位人工智能领域创业者对CV智识表达了真实感受到的市场寒意，他原本计划在今年完成新一轮融资，但结果并不如意。
不缺人才和技术，缺的是钱，这体现在自动驾驶赛道上尤其明显。由人工智能领域权威学者吴恩达创办的自动驾驶初创公司Drive.ai在今年6月份被苹果以7700万美元低价收购。
两年前，Drive.AI的估值一度达到2亿美元，并宣称自己是为数不多已经为公众服务的未来主义乘车公司之一。
Drive.ai黯然离场并非由于本身的技术缺陷，其创始团队还在斯坦福的时候就曾经打造出世界上最大的神经网络。
但随着自动驾驶行业步入商业化落地时期，越来多的热钱涌入，技术竞争已然演变为资本竞争，资本成了帮助初创公司实现商业化落地的最大推手。反观Drive.ai的竞争对手，Waymo, Cruise, Aurora， Nuro，Argo AI等自动驾驶初创企业无一不在持续融资烧钱。
但自2015年成立以来，Drive.ai仅获得7700万美元融资。最近的一轮融资还发生两年之前，由东南亚的App打车公司Grab领投，这样的融资能力显然不足以支撑其在商业化落地时期的激烈竞争。
资本市场缺钱，亟需大量资金来投入研发的AI公司们则陷入青黄不接的尴尬境地，一些原本技术实力不错，仍有希望继续活下去的AI公司，就是在这样的情况下“挂掉”的。
鱼龙混杂的市场，砸钱不断的机构
如今的黯淡是曾经的疯狂换来的。
2015年，可以说是人工智能风口最盛的年份。
风口起来时，大把大把的钱如同流水般涌入这个行业，却也让当时一股脑挤进来的创业者和投资人们在几年后尝到了苦头。
伴随着AlphaGo战胜李世石，人工智能也随之一举成名天下知。懂AI的，不懂的；做视觉的，做语音的，做NLP的；从高校里出来的，从大公司出来的……创业者鱼贯涌入这个领域。
那段时间不缺项目。一位硬科技行业投资人向CV智识回忆起四五年前人工智能领域创业的盛况，“2014年在中关村创业大街，每天都有无数人找上你，说我是高科技。”
“但你一看其实就是一个完全忽悠的情况，这是2014年。” 人工智能创业与投资热情齐头并进的那几年，鱼龙混杂、水平参差不齐的项目也给市场带来了一轮阵痛。
“那个时候噪音很大，意味着市场上有1万个玩家，这其中有9000多个都说自己是搞技术的，但实际上这9000多个人里面，真正做技术的可能不过几个人，却难以被大家所关注，这个时候大家的目光都被遮蔽了。”
噪声淹没了真实，喧嚣冲散了理性，正在经历盛宴的人是意识不到盛宴背后的危机的，大把大把的钱就这么投进去了。
资本市场也不缺钱，或者说，那时的资本市场至少比现在资金充沛。不论发育不良与否，市场上的一大批人工智能项目在这个时候拿到了钱。
据投中研究院与崇期资本联合发布的《2019中国人工智能产业投融资白皮书》显示，2014到2018年，布局人工智能赛道的投资机构数量不断攀升，2018年突破1000家机构，可见资本市场对人工智能赛道的关注，不断加码人工智能赛道的布局。
捏在投资人手里的钱，则被大把大把地投进了这些鱼龙混杂的项目，一些好项目成功了，并且发展成了今天的独角兽。
也有一些顶着AI名头的伪科技项目，在几年之后露出了其张牙舞爪的真面目，还有一些曾经辉煌一时、被寄予无限希望的AI公司，则在此后的商业化发展过程中历经阵痛。这样的公司，包括曾拿到软银投资的印度“伪AI”公司Engineer.ai，以及近两年在市场上音量渐小的格灵深瞳。
一家由印度码农创办的公司Engineer.ai在今年9月份被多家媒体曝出用程序员冒充AI。以AI 作为幌子来“骗取”融资，实质上的技术工作都由“印度码农”承担。这家伪AI公司还曾获得由软银旗下公司领投的3000万美元融资。
在贴个AI标签就能为公司赢得融资与关注的时代里，一批以Engineer.ai为代表的伪AI公司，以AI之名、行人工之实，乘着风口获得了资本的一时青睐，也吸走了市场上的钱。
2014 年间，由前GoogleGlass团队核心成员赵勇创立的AI公司格灵深瞳一度获得红杉、真格等一线投资机构的青睐。
格灵深瞳曾无数次在媒体中提到其融资的光辉历程， “一次饭局上，徐小平和红杉资本的沈南鹏、联创策源的冯波聊到格灵深瞳未来的估值。徐小平乐观地说起码 5000 亿美元，沈南鹏说 1000 亿美元比较实际。” 实际上即使是 1000 亿美元，也足够进入中国互联网公司前三名。
后来的事实证明，格灵深瞳也承担了这句话所带来的压力，钱不好拿了，商业化的路径也迟迟没找到。时隔三年，格灵深瞳才拿到了下一笔融资，而这个时候，人工智能的热度已经冷却，资本市场上的钱也不够多了。
“那个时候有没有技术呢？有，但是你在一个非常大的沙漠里去找那几个金子，难度比较大。”资本市场上涌动的热钱为人工智能的发展提供了肥沃的土壤，也助长了泡沫。
泡沫消散之后，市场几度荒芜。
在青黄不接的日子里挣扎求生
向前一步无法快速盈利，向后一步融资不够支撑其衣食无忧地活下去，在青黄不接的2019年，AI公司活得比以往任何一年都要艰难。
融资不够，赚快钱来凑。为了避免公司因为资金问题而倒闭，一些创业公司与投资人达成一致，走起了“以副业养主业”的路子。
美国风投基金The Engine首席执行官KatieRae表示，普通的风险投资周期一般在10年左右，而“硬科技”风投周期最高可达18年。
在这漫长的周期中，创业者们必须面对自身发展周期与外界发展的不适配：赚快钱还是做产品？为了生存，越来越多的创业者选择了前者。
一位硬科技领域创业者向CV智识透露，拿智能制造业来说，辛辛苦苦一年赚个2000万，但地方政府招商一块地直接能卖好几个亿，还有些投资人会跟创始人提议围绕产业链做基金，做上下游收购，“这可比辛辛苦苦研发创业赚钱啊”。
“有些创始人本来可能想潜心的把这事做成，最后可能被资本挟持，或者被市场驱动，以致于忘了最后还要怎么发展。”
缺钱和需要钱的矛盾在今年集中体现了出来。
迫于生存压力，部分AI公司为了保证不因为资金问题而死掉，走上了一条“以副业养主业“的道路。由于市场化、资本化难，部分变现周期长的初创科技公司另寻他路，以服务的形式来代替公司主营业务，形成早期的收入。
由于变现周期长，即使融资不断的头部独角兽也受到了一定影响。CV智识了解到，估值已达70亿美金的AI独角兽商汤科技，在今年把落地和营收看得过分重要，以至于内部不时出现反对声音，“过分看重落地，会不会太浮躁了？会不会伤害公司的长远发展？”
为什么钱对于人工智能公司来说如此重要？
多位人工智能领域投资人告诉CV智识，因为行业周期长，变现慢，需要大量钱去研发、试错。而现在行业正处在一个需要大量砸钱去探索商业化落地初始阶段，好的项目总有一天会盈利，但在这个过程中需要砸足够多的钱，保证其不因为资金问题而死掉。
若将行业放到一个科学的周期逻辑下，哈工创投合伙人兼执行总裁赵文宇判断，“2025年到2030年期间，可能是中国企业转型成果见效的时候，会有一些企业在那个时候成为支柱。”
人工智能的长期价值几乎无人否定。但融资难、落地难、赚钱难、周期长，同时还要面临来自巨头的激烈竞争，独角兽尚且战战兢兢，尚且在襁褓中的初创公司更是有可能过早死在融不到资的路上。
在这场竞争激烈且周期漫长的人工智能商业化落地之战中，技术实力不可或缺，资本加持则显得更加必要。
