全球人工智能发展投资报告:中国AI创业公司去年总共融了68亿元

简介:

编者按:由网易科技联合乌镇智库共同制作的《乌镇指数:全球人工智能发展报告2016》今日发布第四篇——投资与融资篇,报告从人工智能产业投资和融资为切入点,描述了全球人工智能创业企业的投融资状况以及国内人工智能领域的投融资在世界范围内的横向对比。雷锋网(公众号:雷锋网)有删节。

特别说明:本报告融资排行仅针对有公开确切融资额的公司;融资排行所涉公司筛选标准为其主要产品或核心技术为人工智能;被收购的企业、上市企业不在此次融资排行范围。

人工智能已经成为2016年最热门的投资领域之一。国内著名投资机构红杉资本中国基金创始人沈南鹏就曾表示,人工智能是下一个技术创新中重要的平台型方向。不少AI技术早在十几年前就已经存在,近几年的发展使其达到了历史转折点。移动互联网的繁荣促使数据积累到达了前所未有的规模,同时技术能力大幅提升,这使得AI能够在很多行业中解决以前尚未解决的实际问题。

自2010年以来,国内人工智能逐渐进入爆发期,人工智能企业大量增长,一系列人工智能领域的创业公司和投融资机构进入大众视野。而从全球范围来看,国内人工智能企业数量与产业发展程度,同世界工业发展标杆的美国相比,还是略逊一筹,以硅谷为核心的美国人工智能创投企业,就像今天美国大选一样,吸引着全球的目光。

国内AI投资增速已经放缓,但新增企业依然很多

一个产业在发展过程中,除了产业内部技术的革新突破,外部资本的推动作用不可或缺,而人工智能亦是如此。国内人工智能企业数量在2010年以来,呈现爆发式增长,而对应的国内人工智能产业资本形成总额(GCF)在此期间也保持了稳定的增长,两者呈现正相关性。

全球人工智能发展投资报告:中国AI创业公司去年总共融了68亿元

图注1:中国AI投资领域资本形成总额与新增企业变化图

根据以下报告图表可以看出,人工智能企业在2014年到2015年之间出现了增速放缓的阶段,而GCF也同时出现了持平的状况。这说明2015年以后投资机构对于AI领域的投资增速已经开始放缓,但新增企业数量和投资金额依然维持在高位水平。

另据上表计算,中国过去6年资本形成总额超过了之前30年的总和,过去两年中国新增加人工智能企业数超过了之前10年的总和。

 全球人工智能发展投资报告:中国AI创业公司去年总共融了68亿元

图注2:中国AI投资金额与投资频次变化图

从这幅图表中可得出,最近两年来中国在人工智能领域的投资明显加快,但平均每次交易额没有明显增加。这也同第一张图表中国内人工智能企业数量和GCF在近两年增速双双放缓有着不可分割的关联。那么,人工智能的风口已经过去了吗?下面来介绍全球人工智能产业的发展与投融资状况,通过横向的比较,或许能够更清楚的解读当前中国人工智能所面临的问题。

通过计算,在过去一年中,中国大陆在AI领域的共涉及10亿美元(约合人民币68亿元)202次的投资,规模很大。

全球AI投资增速放缓,但美国逆势加快并与专利申请同增长

 全球人工智能发展投资报告:中国AI创业公司去年总共融了68亿元

图注3:全球人工智能投资地理分布

从地理分布上来看,北美与西欧在人工智能产业的投资较为密集,且数量较多,其次为中国、印度和以色列等地。

 全球人工智能发展投资报告:中国AI创业公司去年总共融了68亿元

图注4:全球AI投资领域资本形成总额与新增企业变化图

从全球新增人工智能企业和GCF的发展趋势图表来看,这两项指标同样是在2010年之后开始急剧增加,但在2014年到2015年间增速出现了下降的趋势。这点与国内的在相同时间内遇到的趋势变化相同。

 全球人工智能发展投资报告:中国AI创业公司去年总共融了68亿元

图注5:全球AI投资金额与投资频次变化图

对于全球人工智能投资金额和次数的变化,起伏趋势同国内的状况大致相同。一方面国内人工智能投资金额和次数对全球的形势变化产生作用,另一方面也受制于全球在该产业投资大环境的影响。根据以上图表计算得出,过去一年在AI领域,全球共统计出近百亿美元1200多次的投资。

全球人工智能发展投资报告:中国AI创业公司去年总共融了68亿元 

图注6:美国AI投资金额与专利申请数变化图

从全球企业创新与投资融资的标杆美国来看,这两项指标在2010年之后的激增与全球和中国的趋势相同,不同之处在于美国在2014年到2015年间,高速增长的趋势并没有放缓,相较于全球整体发展趋势出现了逆势上涨的状况。

比起VC,巨头买买买起来也是毫不手软

除投资机构以外,科技巨头也逐渐改变研发策略,与其投入巨额研发费用致使主营业务收到影响,不如直接投资或收购创业团队,这种简单粗暴的土豪行为,在产业特别是人工智能领域的发展中起到了关键的作用。

 全球人工智能发展投资报告:中国AI创业公司去年总共融了68亿元

图注8:2002年至今科技巨头在AI领域收购次数排名

搜索巨头谷歌是一骑绝尘,同另外两家美国科技巨头苹果和微软一起,瓜分了榜单的大部分资源,与此同时榜单中除了诺基亚以为,其余均为美国的科技企业。

全球人工智能发展投资报告:中国AI创业公司去年总共融了68亿元

图注9:DeepMind融资和被收购案例图

自从3月份AlphaGo战胜世界冠军李世石之后,英国伦敦这家名为DeepMind的深度学习公司,迅速将机器学习的概念引爆,并获得了国际投资机构和科技巨头的青睐。而在成立之初的2010年到2013年底,就已经获得了包括马斯克等投资人和投资机构的融资,融资金额达5000万美元。随即在2014年1月就被谷歌以简单粗暴的方式,豪掷6.5亿美元收归麾下。

国内资本偏爱AI应用领域和应用场景的投资

国内人工智能创业公司投融资大多与投资机构有关,从上文可看出国内科技巨头对于人工智能创业公司的融资收购力度不大,因此本篇报告列举了国内投资机构在人工智能领域的投资状况。

 全球人工智能发展投资报告:中国AI创业公司去年总共融了68亿元

全球人工智能发展投资报告:中国AI创业公司去年总共融了68亿元

图注10:国内主要投资机构对AI领域投资案例表

国内投资投资机构参与融资的领域遍布人工智能技术的各种应用场景,包括计算机视觉、语音识别、深度学习、AI算法、自动驾驶、无人机、智能机器人,以及各种传感器、激光雷达、计算芯片等硬件领域。

 全球人工智能发展投资报告:中国AI创业公司去年总共融了68亿元

图注9:出门问问融资案例图

国内人工智能企业的融资状况,本篇报告选取的案例是出门问问,这家专注自然语言处理技术的初创企业,由李志飞在2012年创立,成立之初就获得真格基金的天使轮融资,之后又有红杉资本、谷歌等跟投,目前已完成C轮融资,总融资额达到7千万美元。在国内人工智能创业公司中,其融资额度仅次于融资接近2亿美元的碳云智能。

未来到底是“AI+”,还是“+AI”?

自2011年以来,全球共有十几家人工智能企业IPO,包括涉及互联网广告营销、Fintech、健康医疗等领域。

综合来看,就像互联网时代有所谓的“互联网+”和“+互联网”,人工智能时代也有“人工智能+”和“+人工智能”。前者注重平台科技,后者注重垂直应用。从过去成功的企业和近期看到的机会来看,前者居多,但目前也逐渐出现诸如DeepMind之类的纯平台式公司。

最近经常喊出资本寒冬的口号,像是为创业公司的前景蒙上了一层阴影,然而资本市场和普通大众对人工智能的关注度还在高涨,因此人工智能领域的投资还在持续增长中。

不过,从报告中也可以看出,AI行业投资增速不管是全球范围还是在中国都有放缓趋势。也许真的像一位国内投资人说的那样,AI是一个正在消失的投资领域,未来的AI投资将会分散到各个应用领域中。

今年被认为是人工智能第三次浪潮的兴起之年,在这一年中,AI行业的资金和产业规模都有可能因为各种各样的因素而产生波动。资本从来不会吝惜对于好项目的投入,人工智能技术的积累和突破将加速各种应用场景的落地,催生出更多的新型生态,将在未来将极大地影响人类工作生活的方方面面。


本文作者:林藠头


本文转自雷锋网禁止二次转载,原文链接

相关文章
|
12天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI在金融领域的应用:智能投资顾问
【10月更文挑战第31天】随着AI技术的快速发展,智能投资顾问在金融领域的应用越来越广泛。本文介绍了智能投资顾问的定义、工作原理、优势及未来发展趋势,探讨了其在个人财富管理、养老金管理、机构风险管理及量化交易中的典型应用,并分析了面临的挑战与机遇。智能投资顾问以其高效、低成本、个性化和全天候服务的特点,正逐步改变传统投资管理方式。
|
22天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
人工智能与未来医疗:AI技术如何重塑医疗健康领域###
【10月更文挑战第21天】 一场由AI驱动的医疗革命正在悄然发生,它以前所未有的速度和深度改变着我们对于疾病预防、诊断、治疗及健康管理的认知。本文探讨了AI在医疗领域的多维度应用,包括精准医疗、药物研发加速、远程医疗普及以及患者个性化治疗体验的提升,揭示了这场技术变革背后的深远意义与挑战。 ###
47 6
|
24天前
|
人工智能 自动驾驶 数据安全/隐私保护
人工智能的伦理困境:我们如何确保AI的道德发展?
【10月更文挑战第21天】随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其在各行各业的应用日益广泛,从而引发了关于AI伦理和道德问题的讨论。本文将探讨AI伦理的核心问题,分析当前面临的挑战,并提出确保AI道德发展的建议措施。
|
24天前
|
人工智能 搜索推荐 安全
人工智能与未来社会:探索AI在教育领域的革命性影响
本文深入探讨了人工智能(AI)技术在教育领域的潜在影响和变革。通过分析AI如何个性化学习路径、提高教学效率以及促进教育资源的公平分配,我们揭示了AI技术对教育模式的重塑力量。文章还讨论了实施AI教育所面临的挑战,包括数据隐私、伦理问题及技术普及障碍,并提出了相应的解决策略。通过具体案例分析,本文旨在启发读者思考AI如何助力构建更加智能、高效和包容的教育生态系统。
|
16天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 弹性计算
阿里云AI服务器价格表_GPU服务器租赁费用_AI人工智能高性能计算推理
阿里云AI服务器提供多种配置选项,包括CPU+GPU、CPU+FPGA等组合,支持高性能计算需求。本文汇总了阿里云GPU服务器的价格信息,涵盖NVIDIA A10、V100、T4、P4、P100等多款GPU卡,适用于人工智能、机器学习和深度学习等场景。详细价格表和实例规格见文内图表。
|
1月前
|
人工智能 算法 安全
人工智能伦理与监管:构建负责任的AI未来
【10月更文挑战第3天】随着人工智能(AI)技术的快速发展,其在社会各领域的应用日益广泛。然而,AI的广泛应用也带来了一系列伦理和监管挑战。本文旨在探讨AI的伦理问题,分析现有的监管框架,并提出构建负责任AI未来的建议。同时,本文将提供代码示例,展示如何在实践中应用这些原则。
255 1
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI人工智能辅助的神经康复
人工智能辅助的神经康复是通过应用人工智能(AI)技术来改善神经系统损伤患者的康复过程。此领域结合了深度学习、数据分析和机器人技术,旨在提升康复效果、个性化治疗方案和监测进展。
76 12
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
AI与未来医疗:重塑健康产业的双刃剑随着科技的迅猛发展,人工智能(AI)正以前所未有的速度融入各行各业,其中医疗领域作为关系到人类生命健康的重要行业,自然也成为AI应用的焦点之一。本文将探讨AI在未来医疗中的潜力与挑战,分析其对健康产业可能带来的革命性变化。
在医疗领域,人工智能不仅仅是一种技术革新,更是一场关乎生死存亡的革命。从诊断到治疗,从后台数据分析到前端临床应用,AI正在全方位地改变传统医疗模式。然而,任何技术的发展都有其两面性,AI也不例外。本文通过深入分析,揭示AI在医疗领域的巨大潜力及其潜在风险,帮助读者更好地理解这一前沿技术对未来健康产业的影响。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据可视化
深度学习之可解释人工智能(Explainable AI,XAI)
可解释人工智能(XAI)是一个旨在使AI决策过程透明和可理解的研究领域。随着AI和机器学习技术在多个行业中的应用变得越来越广泛,其决策过程的透明度和可解释性变得极其重要。
51 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据可视化
首篇虚拟现实+人工智能综述!浙大、港中深等发布AI医疗最新报告
【9月更文挑战第21天】近年来,AI驱动的虚拟现实(VR)技术革新了医疗领域,浙江大学等发布的报告系统性审视了这一融合趋势。报告提出三大应用分类——可视化增强、医疗数据处理与VR辅助干预,助力精准诊疗。然而,技术成熟度、数据安全及伦理问题仍待解决。这一跨学科研究为未来医疗科技奠定了基础。报告详情参见:<https://www.ijcai.org/proceedings/2024/920>。
71 4