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人工智能（AI）这个领域，全球都存在着泡沫。如今泡沫越吹越大已经到了要破灭的时候，真正赢家也开始初露迹象。50倍PS值背后，AI视觉公司的蜂拥进入，人才和商业化出现天平失衡现象。AI将颠覆整个行业。
AI产业已经从玩技术概念阶段转向了拼落地阶段，赢家将是那些能够快速解决实体经济问题、提升行业效率，甚至颠覆传统商业模式的公司。
阿里云是阿里巴巴集团由个人消费者向传统产业渗透的抓手，是整个阿里集团的人工智能大脑。该公司总裁胡晓明在2017年12月28日的一次演讲中说道，人工智能（AI）这个领域，全球都存在着泡沫。虽然整个行业将人工智能吹嘘的“高大深”，但AI应该是人们看得见、听得到的东西。
胡晓明并不是担忧“AI泡沫”的唯一发声者，比他更早4天，科大讯飞董事长刘庆峰在一个论坛的演讲中预测，今年将有一大批的人工智能创业公司倒闭，但整体上AI产业将大规模发展。
“AI是2B的生意，不能指望2C的速度，小心泡沫就要来了。”创新工场创始人李开复在更早之前说。
人们通常用两个指标来衡量一个领域有无泡沫：是否有大量热钱进入该领域，导致该领域公司估值远高于实际价值？技术是否大范围应用在现实之中，并大范围改变此前的商业模式？
胡晓明认为，人工智能需要同时具备三个条件才算有“价值”：第一，要有场景驱动，解决什么问题，为这个社会降低了多少成本，提高了多少效率；第二，在人工智能背后是否是有足够的数据来驱动AI能力的提升；第三，是否是有足够的计算能力支撑。
但更多接受 记者采访的人工智能公司操盘手认为，胡晓明提到的第一件事情才是决定他们生死的唯一要素——那些能够快速解决实体经济问题、提升行业效率，甚至颠覆传统商业模式的公司才有可能在这场竞争中胜出。
50倍PS值背后
在中国的风投圈子里，AI公司很贵，而且有钱还未必能投得进去，这一点不是秘密。
北京冬天的一个深夜，一个不起眼的饭馆里，几个AI领域的财务顾问正在讨论手里项目的融资进展。他们发现，2017年，图像识别公司的PS（估值除以营收的倍数）基本都在50倍左右，远高于正常公司的10倍。
和互联网行业相比，人工智能行业很新，而且融资活动频繁，所以，大部分投资机构在估值时，使用的是较为通行的可比交易法。
所谓的可比交易法，就是参考此前同类公司的融资情况来制定PS值。2016年，全球范围内的AI领域的融资PS值区间最低在43.8倍，最高居然达到了241.9倍。
因此，在过去的一年中，多数投资机构取了中间值，融资估值普遍维持在50倍上下，而正常公司的PS值一般在10倍左右。
一位长期活跃在AI投融资界的风险投资家说：“即使这么高的倍数，也不是想投就能投。”
人工智能公司里，仅图像识别公司就圈走了几十亿美元的投资。众多投资公司争着往以“图像四小龙”为代表的头部公司里挤。这些公司有相同的特质：以AI技术起家，通常有一支实力雄厚的技术团队；已经开始产生收入，未来收入可预期。
相比同样依靠机器学习技术进行内容推荐的明星公司今日头条，商汤科技的估值在投资界被认为高估了。一位今日头条人士透露，头条2017年预计收入在170亿人民币，估值在200亿－220亿美元，PS不超过10倍。但这种对比亦在业界存在争议。
让图像识别公司大火的主要原因之一，是各家公司纷纷找到了最适合AI图像技术快速落地的领域——安防。
安防的主要产品是摄像头，这种单纯的图像智能落地领域简直得天独厚，视觉识别在安防领域的使用场景有布控任务、人证比对以及智能报警等，这些场景可以快速简单部署AI产品，如算法SDK、布控一体化系统、人脸图像检索比对系统和智能前端摄像头（嵌入式SDK）等。
包括“图像四小龙”在内的AI视觉识别创业公司几乎都已经涉足这个行业，投资人和他们联合制定了预期销售额，这些销售额，将成为这些公司继续往前走（上市独立发展或是卖给大型平台）的基石，也是投资人变现的一个重要依据。
此前多年，安防是一个不性感且重模式的产业，资源几乎都掌握在行业巨头海康威视和大华股份手里，鲜有创业公司涉足。海康的利润相当于5个大华，而大华则相当于5个排名第三的东方网力，其他企业利润相比东方网力更加微乎其微。海康威视2017年上半年营业总收入164.48亿元，比上年同期增长31.02％，净利润32.92亿元，比上年同期增长26.22％。
AI视觉公司的蜂拥进入，也让这两家传统巨头加快了+AI的脚步。
但加载了AI能力的安防摄像头只是海康威视业务产品中的微乎其微的一小部分，有人分析，比例约为5％。
一位曾经给公安部门担任过技术专家的创业者告诉 记者，国家在安防领域的技术实力已经相当高了，抓捕逃犯对于公安部门来说，并没有技术障碍。他说：“为什么海康威视不去大力铺AI产品？因为现在还不是合适的时机。”这位创业者创办的公司是海康威视的合作伙伴。
另一位同样将重点放在安防领域的AI公司创始人告诉 记者，安防作为目前AI落地最充分的行业，目前技术渗透率也仅为1％。也就是说，只有1％的安防设备应用了AI技术。
“2017年安防产业产值在4500亿元人民币，而目前所有的AI安防产品，产值不到20亿元。”该创始人说。视频监控摄像头通常有4路、8路、16路等规格，一路可以安装一个摄像头，而今天智能安防领域最大的一笔订单在上海宝山，为3000路，相比庞大的安防领域，这个数字几乎可以忽略不计。
有人乐观估计，AI将在未来数年内颠覆安防市场，届时，AI产品和方案将至少占据这个市场50％以上，也将彻底提升这个领域的效率。
一个可以看见的变化是，不到一年，产品和技术成本已经在以10倍的速度下降，发展前景可期。
低渗透率和高成长性让投资人想挤进这场赌局。多位财务顾问告诉 记者，图像识别的这四家头部公司，已经不需要有财务顾问协助融资，投资人会自己找上门去。
安防又是一个强管制行业，主要需求集中在公安、金融、运营商等国家机构。到了2017年下半年，国家队投资机构开始进场，它们的作用至关重要，除了资金，也为这些公司进入这个相对封闭的市场扫平壁垒。
但频繁又高额的融资让这些还处于早期的创业公司，股东数量远远超出正常水平。商汤科技的投资方已经接近20个，旷视科技的股东也超过了10家，其中都包括不少需要进行业务结合的战略投资方。
当一个领域接受的资源远远大于这个领域能够创造的价值时，就会被视为出现了泡沫，不过，如果将AI放到整个科技领域，它的热潮似乎又不足为奇。
几亿美元的融资额对于还处于早期的AI技术公司来说，是一笔巨款，但如果放到互联网领域只是小钱。滴滴出行成立至今，融资总额超过1300亿元人民币，多轮融资都高达30亿美元，共享单车领域，摩拜和ofo的新一轮融资都超过了6亿美元。
2017年中国AI领域融资总额为3458亿元人民币，不到滴滴一家公司三年融资总额的三倍。
“今天中国互联网花在补贴用户上的钱，是远高于技术的，这点泡沫我觉得可以接受。”语音智能公司出门问问创始人李志飞对 记者评价。
2017年11月初，“图像四小龙”中的旷视科技完成当年AI领域最大一笔融资后的几天，公司CTO唐文斌在被 记者问到视觉AI公司是否估值过高时，他有些犹豫，思索一会儿后答道：“行业确实有些虚火，这笔钱怎么花才能最大化促进业务发展，确实是个问题。”
落地压力倍增
“从来没有遇到过投资人问我们团队里有多少专家，都是直接问营收”
“AI还是靠技术驱动的。”熊伟铭告诉 记者。
“假设这个公司没有应用，只是一个算法公司，它必须要有技术领军人物；但如果有应用，我会把它定义为‘深度学习辅助应用公司’，这样的公司更考验运营能力。”
也正因为如此，几乎所有AI公司的商业计划书，都在一开始花费大量篇幅介绍公司创始人团队的技术背景。
不过，跨入2018年，情况正在发生变化。
熊伟铭认为，2017年很难再有纯技术的AI公司出来了。这主要取决于两个原因，一是能够引领行业方向的顶级AI人才能下海的基本都下海了；二是投资人开始看落地能力了。“更看好绑着应用出来，比如教育、医疗、金融等。”
资本带来机会，但资本本性逐利。人民币基金的投资周期为5年左右，美元基金稍长，为8年，大多数投资人会在一个项目18个月后判断是否具备继续增长的能力，如果不能，就会选择放弃。
几乎所有已经到B轮的AI公司受访者均表示，商业主导技术，技术和产品为商业服务。
“所有的AI公司都有很大的商业化压力。”一位通过国家“***”回国创业的AI视觉识别创业者对 记者说，“我从来没有遇到过投资人问我们团队里有多少专家，都是直接问营收。”
他所在的公司技术实力雄厚，五个创始人都具备强大的技术背景，其中三位来自谷歌、百度AI创始团队。
不过，因为有了安防这个得天独厚的落地市场，AI视觉识别创业公司的变现之路已经相对平坦。早于视觉识别三年就技术初步成熟的语音智能赛道上的创业公司则没有这么幸运。
人工智能公司出门问问创始人李志飞2012年回国创业，是美国约翰霍普金斯大学计算机系博士、前Google总部科学家，在技术领域，他是世界级自然语言处理及人工智能专家，世界主流机器翻译开源软件Joshua主要开发者。
这样的背景，让李志飞回国创立一个AI公司顺理成章。出门问问一度被认为是一家语音交互人工智能公司，但从去年开始，李志飞开始改口说，出门问问是一家拥有AI技术的消费电子产品公司。
出门问问的变现路径确立在硬件产品上。“这个行业光靠技术活不下去。”李志飞对 记者说，“把AI的能力落地到消费产品中去，商业化，才能活下去。”
两年来，出门问问陆续推出了智能手表、智能音箱，并开始涉足汽车语音交互后视镜市场。李志飞的竞争对手不再是AI公司，而是上述消费电子产品领域的其他赛手。
AI是出门问问闯荡消费电子江湖的技术壁垒。但智能消费电子产品是一个全新的领域，成熟期漫长，风险也大。
智能消费电子产品是一个全新的领域，成熟期漫长，风险也大。
市场调研的数据显示，智能手表、智能音箱、智能耳机为代表的智能消费电子产品目前在全球只有5％市场份额。今天的世界依然属于智能手机。
李志飞赌的是，5年后这个市场可以增长到30％，他对 记者说，“如果增长趋势是这么一个方向，就可以活下来，并且有机会活得很好。”
目前，李志飞将公司30％的资源放在AI技术开发，70％的资源用于商业化落地。他告诉 记者，这一年多来，他正在学习如何管理供应链。
好处是，出门问问其实躲开了BAT的直接竞争。
“这样是不是相对安全了？” 记者问道。
“也不安全，都是赌博。”李志飞回答。
记者获得的资料显示，商汤科技预计在2019年－2020年IPO，其他公司也在最新轮的融资方案中初步制定了在这个时期上市的目标。但不少AI头部公司的大额融资款项来自BAT，BAT从一开始就渗透了这个市场。
“图像四小龙”还需要远虑的一个问题是，2017年很难出现一个类似安防领域的大市场供AI技术公司落地，赛道在变窄。
普华永道会计事务所对AI视觉识别类技术公司的落地市场有一个大致的估算。主要聚焦在三大市场：安防、金融和移动互联网。
该机构数据显示，2016年中国安防市场规模为30亿元，未来五年将保持90％增速，到2020年市场规模达到近400亿元；金融领域2016年的市场规模为4.5亿元，未来五年将保持40％增速，到 2020年市场规模达20亿元，不过，这个数字和安防市场的400亿元相去甚远。
视觉识别的第三大落地市场是移动互联网应用和智能手机。这个市场2016年市场规模约为1.8亿元，未来五年增速约 71％，到了2020年达到约15.2亿元的市场规模。这个规模与金融行业盘子相当。
这三个领域中，尤其属AI安防市场的盘子最大，增速最快。就算他们进一步渗透到金融和移动互联网领域，“图像四小龙”这样的盛况，可能很难出现在2018年。
人才和商业化天平失衡
“学术界被挖得千疮百孔，需求有明显的炒作痕迹，谁都知道这个溢价不可能长久，赶紧趁热把自己卖一笔，以后的事情以后再说。”——杜克大学华人教授陈怡然最担心的事情发生了
AI毕竟是一个高技术门槛行业，AI公司能获得高估值，与AI人才的稀缺密不可分。在全球AI技术精英圈子里，华人大约占据了三分之一。这也是中国能够快速在AI领域与美国形成全球两极的重要原因。
熊伟铭告诉 记者，华创会将AI人才按层分类，例如，名校出身，能够在国际AI会议上发表论文，并且得过国际知名比赛冠军的顶级AI技术人才，一个就值500万美元。
其余各层次技术人才总合约为30万人，其中高校领域约10万人，产业界约20万人，而市场需求在百万量级，远不能满足市场对人才的需求。
记者发现，中国第一批受到投资人关注的AI公司，几乎都是处在AI人才金字塔不同级别的人才所创立的。
商汤科技的优势就在于拥有一个超过200名科学家的技术研发团队。
而且，商汤科技的创始人汤晓鸥就是符合投资人心中高端人才标准的典型代表，汤晓鸥拥有MIT人脸识别算法方向的博士学位，曾获得计算机视觉国际会议CVPR 2009最佳论文奖，并担任CVPR的主席，同时也是IEEE杂志的编委。
这种能够引领AI发展的顶级人才，环顾全球尚不足千人。
一位中科院前副教授2016年开始创业，在AI语音识别方向研究超过10年间，他曾获得多项重大奖项，但是作为一位40岁的父亲，这份看起来很光鲜的工作很难支撑一家人在北京的生活。
“研究院太苦了，没钱，院里还有各种束缚。”他告诉 记者，他的同行不少加入了大公司，也有不少自己创业的，“现在AI人才确实贵了，出来能赚到钱。”
有人指出，在AI还处于早期发展阶段时，大量人才被高薪吸引，离开学术界，可能会对这一行业产生影响。
杜克大学电子与计算机工程系副教授、杜克进化智能研究中心主任陈怡然在一篇文章中写道：“学术界被挖的千疮百孔，现在连写个项目申请都找不到合适的PI来组队……这个需求有明显的炒作痕迹，而且是学术界的人自己炒自己：谁都知道这个溢价不可能长久，赶紧趁热把自己卖一笔，以后的事情以后再说。”
这一轮的AI浪潮主要是由深度学习算法的突破引领，但AI产业还处于非常早期的阶段，需要技术的进一步突破。
科研人才飞涨的身价，资本的源源流入，让企业变成了研究院，但这究竟能够让技术与商业更加紧密的结合，还是会阻碍学术研究的发展？这一切都在发展变化中，目前没有答案。
泡沫中前行
拿到钱后，是沉沦在泡沫中，还是继续前行，将决定这一轮AI热潮的未来命运。
2017年冬，阿里云总裁胡晓明提出 “AI for Industries”（产业AI）的理念，认为人工智能的发展要去泡沫化，下一站将是“产业AI”。
这个战略，与阿里巴巴集团此前两年以阿里云为推手，推动AI在城市、工业、零售、金融、汽车、家庭等多个市场落地的行动是一致的。
BAT中的另一大巨头百度在AI技术上布局最早，技术操盘能力最强，在过去一年时间里，AI华人领袖之一的陆奇加入百度并操盘，百度AI能力在多个场景释放的棋局也缓慢展现。比如，和小米的联合，可视为百度在消费电子产品终端市场的AI布局。
巨头已经按下了快进键。
一位不愿具名的国内视觉识别方案龙头公司创始人评价说，这绝对不是一件好事，但未必是一件坏事，可以确定的是，“很快就没有单纯的AI公司，所有的AI公司都需要找到自己可以快速落地的行业。”
或者说，很快，“AI公司”这个标签会消失，取而代之的是具备AI能力的各类公司。
比如，人们不会认为英语流利说是一家AI公司，而是一个具备AI能力的英语培训机构。
巨头加入战局的一个微妙好处是，可以加速AI颠覆行业的速度。
AI公司普遍苦恼的是，AI目前只是某一个行业的增值工具，所谓工具，意味着可有，也可无。他们的目标是从根本上颠覆这个行业的商业模式，提升这个行业的效率，改变这个行业的玩法。
可以拿来直观类比的是电子商务。京东目前的销售效率大约为18％（每卖100元的商品花费在营销和物流上的成本），淘宝是12％，但整个中国的实体零售平均销售效率超过30％。电子商务完全改变了中国零售业的成本结构，大幅提升效率。
目前AI在安防领域的渗透率仅为1％，谈颠覆，这个数字至少应该在50％以上。BAT暂时没有大举进入这个市场，但在其他没有传统公司把持的市场，如健康医疗、金融等，BAT的入局也有可能是一件好事。
投资人还在激进布局金融和移动互联网领域，加上AI芯片、智能医疗、服务机器人等，新的机会还在不断涌现。“先养着，等到后期再想进去就难了。”
创业者在不停地试，和他们业务密切相关的产业链合作伙伴则深刻感受到冷暖交替。
博雅立方其中一块业务是提供AI训练数据加工服务。甲方将需要训练算法的无标签数据交给博雅立方，比如图片，博雅立方用大量人工标注的办法，为这批图片打上标签，这也被称为数据标注。
这些数据带上了标签，才能训练AI模型。
这家公司的数据服务事业部总经理王馨告诉 记者，2015年到2016年，她的客户还是以聊天机器人公司居多，2017年之后，这些公司大多已经看不到了。但涌现出大量结合应用场景的公司，如无人驾驶、医疗、健康服务领域的公司。
“那些机器人的场景无非就是聊天调侃，解决不了用户刚需。”王馨对 记者说。她觉得，2015年－2016年反而是泡沫盛行的时期。“至少2017年被投资金额大的公司，商业模式都比较清晰，可以将人工智能真正落地。”
无人驾驶和医疗被认为是继金融、移动互联网之后的大落地场景。但这两个领域和安防不同。
无人驾驶综合了一整套复杂的AI技术，包括语音、视觉、深度计算、语义分析等，普通的创业公司根本无法短期内操盘技术整合和市场推进；医疗是2017年美国AI创业热土，如同中国的安防，但中美两国政策差异巨大，国内获取医疗数据高度依赖政策变化，短期内难以商业化。
多位接受 记者采访的AI创业人士认为，这两个领域的商业化成熟期乐观估计在5年－10年。
BAT，尤其百度，已经在无人驾驶整套平台上进行深度布局，创业公司未来很有可能成为分布在巨头搭建的生态上的不同环节；至于医疗，腾讯和阿里从三年前就开始布局，AI将贯穿两大巨头健康医疗生态所有毛细血管，AI创业公司在其中的机会和缝隙是什么，目前还难以看清。
为避免和BAT正面冲突，投资人的视角相对现实。
“这些公司肯定能找到活干，但能变成Facebook、谷歌吗？我觉得不能。”某投资机构高层对 记者说，“底层的机会，我觉得没有了，这些公司最后都会变成应用公司。比如，一些视觉识别公司最后可能会变成一家安防解决方案公司。”
“技术创业公司就算往平台方向走了，也会很难。”上述投资人说，“即使是商汤也一样。一个好的选择是时机成熟的时候，卖给平台巨头。”
“那独立上市呢？” 记者问。
“也可以。那就最好拿人民币基金，奔创业板，更容易也更保值。”上述投资人回应。
宏观来看，中国AI产业依然在涌入热钱。麦肯锡全球研究院的最新报告显示，中国风投投资总额从2011年－2013年的120亿美元跃升至2014年－2016年的770亿美元，在虚拟现实、自动驾驶汽车、3D打印、机器人、无人机和人工智能领域，中国的风投规模位居世界前三。
但多位AI投资、观察人士向 记者预测，2018年，人工智能将出现第一批倒闭潮，大量“人工智能”概念的公司死亡将加重这个领域的融资难度。
“的确有很多这样的公司，不过这跟我无关，他们也不会骚扰我，或跟我竞争。他们的目标只是通过AI这个标签拿到短期好处。”一位明星AI创业者对 记者说，“这个领域太热闹了，可以冷一冷。
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