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2021年是中國(guó)人工智能初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量連續(xù)下降的第四年,也是AI領(lǐng)域投融資頻次連續(xù)下降的第三年,億歐數(shù)據(jù)最新統(tǒng)計(jì)顯示,中國(guó)有69%的人工智能企業(yè)成立于2014-2018年間。投融資與創(chuàng)業(yè)熱潮告一段落時(shí),談到“AI商業(yè)落地”,我們應(yīng)當(dāng)關(guān)注什么?

一級(jí)市場(chǎng)稍顯冷清,并非意味著全社會(huì)對(duì)AI企業(yè)預(yù)期悲觀,相反,當(dāng)前人工智能在許多垂直領(lǐng)域正迎來新機(jī)遇:過去的2020年,疫情加速了傳統(tǒng)行業(yè)變革以及人工智能商業(yè)化場(chǎng)景的落地,AI逐漸在醫(yī)療、城市治理、教育等眾多領(lǐng)域迸發(fā)出強(qiáng)大的勢(shì)能。麥肯錫的全球性調(diào)研結(jié)果顯示,相較2019年,2020年以后對(duì)人工智能持樂觀態(tài)度的受訪公司數(shù)量占比從72%顯著提高到92%。

樂觀的市場(chǎng)預(yù)期之外,我國(guó)人工智能投融資向二級(jí)市場(chǎng)銜接過渡的趨勢(shì)已經(jīng)顯現(xiàn):

截至2020年底,C輪以后的AI投融資占比超過50%。2021年,在融資頻次較低的情況下,平均單筆融資金額數(shù)卻出現(xiàn)明顯增長(zhǎng),從單筆1億元左右躍升至3億元以上,這說明部分AI企業(yè)已進(jìn)入成熟階段。

在這樣的趨勢(shì)下,伴隨著部分AI企業(yè)規(guī)模擴(kuò)大,成長(zhǎng)期與成熟期企業(yè)將會(huì)超過初創(chuàng)企業(yè),逐步成為市場(chǎng)主流。市場(chǎng)對(duì)于AI的認(rèn)知已經(jīng)從“尋找投資風(fēng)口”,轉(zhuǎn)變?yōu)樵谛袠I(yè)、社會(huì)、技術(shù)中“尋求價(jià)值依托”。

投資回歸理性后,中國(guó)的AI企業(yè)進(jìn)入優(yōu)勝劣汰階段,商業(yè)落地將成為其在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出的決定性因素。

誰(shuí)能躍過盈虧平衡點(diǎn)?

億歐智庫(kù)在評(píng)估AI商業(yè)落地潛力時(shí),從“價(jià)值、效率、安全和服務(wù)”四個(gè)衡量維度出發(fā),對(duì)百余家國(guó)內(nèi)AI企業(yè)進(jìn)行調(diào)研。截至目前,已有超過50%的受訪AI企業(yè)將價(jià)值維度視為最重要的評(píng)判視角,即能夠?qū)�AI領(lǐng)域的新概念、新技術(shù)轉(zhuǎn)化為商業(yè)與經(jīng)濟(jì)效益。

由此可見,AI商業(yè)落地離不開對(duì)AI企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的考量。對(duì)于人工智能公司來說,前期巨大的研發(fā)成本是不可回避的共性問題,不少AI企業(yè)都由于處于虧損狀態(tài)中被降低了市場(chǎng)預(yù)期,乃至影響其融資和估值。

事實(shí)上,一定時(shí)期內(nèi)的虧損并不一定意味著在經(jīng)濟(jì)效益上的失敗。針對(duì)人工智能企業(yè)的盈虧狀況,億歐智庫(kù)提出了三種發(fā)展路線。

1)A線:公司能夠在短時(shí)間內(nèi)躍過盈虧平衡點(diǎn),并且此后收益增長(zhǎng)明顯;

2)B線:公司在前期投入后,需要較長(zhǎng)時(shí)間達(dá)到盈虧平衡點(diǎn),此后收益增長(zhǎng)平緩;

3)C線:公司在長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)始終未能達(dá)到盈虧平衡點(diǎn),經(jīng)歷長(zhǎng)時(shí)間虧損后被淘汰。

在人工智能投融資火熱的2016-2018年,創(chuàng)業(yè)者和投資人都更傾向于按照A線所描繪的故事進(jìn)行融資和估值。然而在目前的優(yōu)勝劣汰階段,也許有不少公司最終走上C線,大部分公司也只能做到B線。

億歐智庫(kù)認(rèn)為,更有可能走上A線的AI企業(yè)具備如下特征:技術(shù)、方案或經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌虺浞謴?fù)用,形成通用性解決方案。由此一來,AI企業(yè)的客戶拓展成本大幅下降,并且客戶類型能迅速多樣化,從而帶來營(yíng)收和利潤(rùn)的快速增長(zhǎng)。

例如,京東云的智能客服通過搭建培訓(xùn)機(jī)制+運(yùn)營(yíng)工具+數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)及應(yīng)用閉環(huán)體系,形成了成熟的解決方案,在零售、政務(wù)、金融、教育、醫(yī)療等多個(gè)場(chǎng)景落地,持續(xù)為各個(gè)行業(yè)輸出全棧AI能力。

相比之下,項(xiàng)目制的營(yíng)收方式復(fù)用性則大大降低,如果收入難以覆蓋龐大的研發(fā)成本和銷售成本,就會(huì)造成企業(yè)處于長(zhǎng)時(shí)間或持續(xù)虧損狀態(tài)。

一般而言,大公司和科技巨頭由于資金實(shí)力雄厚,能夠承擔(dān)更長(zhǎng)時(shí)間和更高金額的前期投入,被認(rèn)為更容易在AI市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中長(zhǎng)久存活。其實(shí),標(biāo)準(zhǔn)化和可復(fù)用的產(chǎn)品與服務(wù)才是AI企業(yè)實(shí)現(xiàn)全面、深入的商業(yè)落地的關(guān)鍵。因此,中小規(guī)模的AI企業(yè)如果能推廣其通用性解決方案,同樣有望在短時(shí)間內(nèi)走上高效盈利之路。

細(xì)分賽道落地潛力仍待挖掘

BAT等科技巨頭在AI上的布局由來已久,且覆蓋領(lǐng)域全面。在科技行業(yè)“強(qiáng)者恒強(qiáng)”的大趨勢(shì)下,對(duì)于中小規(guī)模企業(yè)而言,AI商業(yè)落地是否會(huì)逐步失去應(yīng)用空間?它們的通用性解決方案還能在哪些領(lǐng)域推廣落地?

雖然當(dāng)前政企服務(wù)、交通、安防、金融、零售等眾多領(lǐng)域都已將AI應(yīng)用作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要依托,但在各領(lǐng)域的垂直細(xì)分賽道,AI落地的潛力尚未得到充分開發(fā)。

以AI落地見效較快、發(fā)展較成熟的安防領(lǐng)域?yàn)槔?大部分項(xiàng)目由政府主導(dǎo),與公共安全息息相關(guān),需求量大且資金充足,吸引了眾多AI公司扎堆入駐。但是安防行業(yè)以項(xiàng)目制為主,并且售前、實(shí)施、售后的人力物力消耗較大,往往由規(guī)模更大、資金實(shí)力更強(qiáng)的企業(yè)占據(jù)了大部分市場(chǎng)份額。

倘若關(guān)注到安防的細(xì)分領(lǐng)域,比如社區(qū)、樓宇、校園場(chǎng)景的通行、安全、信息管理等“小而分散”的場(chǎng)景的智能化升級(jí),則新的AI商業(yè)落地空間由此顯現(xiàn)。這類細(xì)分場(chǎng)景中的個(gè)體需求具有相似性,且規(guī)模不大,但整體市場(chǎng)空間廣闊,為AI產(chǎn)品的連續(xù)復(fù)用提供了舞臺(tái)。

隨著數(shù)字化變革在全國(guó)推進(jìn),針對(duì)AI應(yīng)用的需求會(huì)在我們生活生產(chǎn)的各個(gè)角度全面鋪開,類似的細(xì)分賽道將逐步被挖掘出來,AI商業(yè)化難題有望由此迎來破局。

能夠讓產(chǎn)品和服務(wù)成為成熟的通用性解決方案,并在各個(gè)細(xì)分領(lǐng)域推廣落地,我們可以稱這樣的AI企業(yè)為“行業(yè)專家”。現(xiàn)階段,AI商業(yè)落地不只是由科技巨頭引領(lǐng),深耕各垂直領(lǐng)域的“行業(yè)專家們”才是推動(dòng)AI商業(yè)落地更進(jìn)一步的中堅(jiān)力量。

億歐智庫(kù)將重點(diǎn)關(guān)注AI企業(yè)的通用性解決方案和產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域,對(duì)國(guó)內(nèi)AI企業(yè)的商業(yè)落地潛力做出評(píng)估,尋找在這一輪市場(chǎng)洗牌中更有可能成長(zhǎng)起來的“優(yōu)勝者”。

本文來源于億歐,原創(chuàng)文章,作者:黃兆琦。轉(zhuǎn)載或合作請(qǐng)點(diǎn)擊轉(zhuǎn)載說明,違規(guī)轉(zhuǎn)載法律必究。