CDF观点 | 迎接智能(néng)化时代 ——人工智能(néng)行业投资观

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回到大家关心的问题，人工智能(néng)领域的投资前景如何？创东方投资对此的看法是怎样的？我们试图从以下几个角度来传递我们的观点：

我们认為(wèi)投资AI领域是强趋势与長(cháng)趋势，实操中投资时点的选择取决于对具體(tǐ)落地场景中AI技术应用(yòng)成熟度的判断，及对创业项目成長(cháng)性的判断。

伴随着这一波以“人工智能(néng)”為(wèi)名的高光公司泡沫的破灭，我们迎来的是面向智能(néng)化世代更汹涌的“AI+”及“+AI”科(kē)技创业浪潮，人工智能(néng)的哲學(xué)思维和模式特征将贯穿大部分(fēn)科(kē)技类创业项目的生命周期。

未来我们面对的更多(duō)的是在技术上采用(yòng)人工智能(néng)，但创业方向上更多(duō)是按照产品形态或者应用(yòng)范畴来进行归类且商(shāng)业模式更為(wèi)清晰的创业公司。

2015年到2019年的AI浪潮，培养了大量有(yǒu)長(cháng)技术栈研发能(néng)力、系统工程能(néng)力、以及商(shāng)业落地能(néng)力的优质工程师，丰富了大量有(yǒu)产业经验的行业专家对于AI技术的认知与应用(yòng)经验，这两类人将在新(xīn)一波创业浪潮中进行更為(wèi)均衡的优化组合，并不断开花(huā)结果。

这个逻辑在互联网及移动互联网时代已崛起的巨头公司上已得到印证，BATJ、头条、快手等公司均大规模运用(yòng)了数字信号处理(lǐ)范畴内以算法為(wèi)核心的AI技术；各个生态领域都培育出了以流量為(wèi)新(xīn)一代核心生产要素的创业公司。

在智能(néng)化时代，AI技术将整合并跨越数字信号和模拟信号、線(xiàn)上及線(xiàn)下、生产与服務(wù)的边界，培育出更多(duō)以数据為(wèi)核心生产要素，以新(xīn)一代信息技术為(wèi)核心生产力的创业公司。

AI作為(wèi)一个以底层技术和广阔应用(yòng)前景為(wèi)命名的投资领域，其投资价值是毋庸置疑的。但由于其技术链、产品链、商(shāng)业模式演进的复杂性，结合一级市场的现状，AI投资又(yòu)面临着特殊的风险。

（1）头部效应显著，容错率低

投赛道的逻辑不成立，win or nothing，往往需要投中细分(fēn)龙头或者行业前二，否则极有(yǒu)可(kě)能(néng)投资失败。ToB技术类“AI+”公司技术链条長(cháng)，应用(yòng)落地需要产业knowhow的时间积累及业務(wù)经验打磨，商(shāng)业模式类似方案解决公司或者器件公司；ToB 产品型“+AI”公司，成長(cháng)周期类似制造业公司，需要较深的传统产业落地资源和场景知识；ToC产品型“+AI”公司，需要定义一个消费品类，可(kě)谓是成则“大疆”败则“华强北”；ToC运营型“+AI”公司，面临的是流量要素日益昂贵以及规模效益所需高成長(cháng)性的挑战，可(kě)类比互联网及移动互联网公司的成長(cháng)逻辑。

（2）项目团队管理(lǐ)能(néng)力挑战大

人工智能(néng)创业项目对团队的综合能(néng)力要求很(hěn)高，需要集合科(kē)研、技术、产品、市场等综合经验，并根据企业发展阶段的不同予以侧重。

创始团队若為(wèi)技术型CEO带队，面临管理(lǐ)能(néng)力不足、产品定义能(néng)力不足、产业经验不足等难点，往往容易陷入“只要我的矛足够锋利，就可(kě)以……”的思维模式，需要在实战中磨练管理(lǐ)能(néng)力和管理(lǐ)风格。

反过来，创始团队若為(wèi)营销型CEO，那么容易把握不好技术实现的时间节奏以及产品规划节奏，容易走向“以市场资源绑架技术实现”的误區(qū)，使得内部技术团队资源匹配承接不了业務(wù)需要，最后呈现技术空心化和管理(lǐ)上的山(shān)头主义趋势。这些最终都会导致项目投资的失败。

（3）项目成長(cháng)周期長(cháng)，资金及产业资源整合难度高

“樱桃好吃，树难栽。”人工智能(néng)项目成功之后，因為(wèi)与各类生产要素和技术要素高度融合，在所属落地行业或者底层技术链条上的辐射力度极强，并具有(yǒu)赋能(néng)、孵化更多(duō)创业类公司的能(néng)力。但人工智能(néng)项目成長(cháng)要素复杂，周期長(cháng)，且需技术和行业经验，对企业发展不同阶段的管理(lǐ)能(néng)力及资源整合能(néng)力要求高。对于财務(wù)投资人来说，需要积极围绕所投项目进行政、产、學(xué)、研、投资源整合，对投后服務(wù)的能(néng)力要求进一步提高。否则业绩发展追赶不上与所需融资额相匹配的估值水平，最后面临“戴维斯双杀”。

我们认為(wèi)AI领域的估值水平将进一步回归理(lǐ)性。但理(lǐ)性并不意味着绝对估值曲線(xiàn)整體(tǐ)向下平移，而将会出现分(fēn)化。从平均值上看，估值对比前两年将会显著下降。技术型解决方案类公司的资金需求量仍旧巨大，将会积极寻求具有(yǒu)政府性质或产业基金属性资金的支持；产品型公司将逐渐回归至可(kě)类比软、硬件公司的估值模型。

创东方投资自2015年来，在面向未来人工智能(néng)领域的行业研究和投资经验积累中，探索出了一套协同投资打法，赋能(néng)所投项目，以提高投资收益并降低投资风险，主要包括：學(xué)术圈协同、技术链协同、产业链协同。

技术链协同——即梳理(lǐ)不同应用(yòng)场景技术链条和壁垒。若AI应用(yòng)需要整合的技术链条较長(cháng)，则挖掘产业链中的整合型平台型技术项目，梳理(lǐ)项目公司内外技术资源禀赋优势，并协同整合上下游技术资源；若AI应用(yòng)需要整合的技术较為(wèi)专细，则梳理(lǐ)出整體(tǐ)技术产品化的特征，并对落地场景下的市场规模以及产品跨行业的成長(cháng)能(néng)力进行分(fēn)析。

产业链协同——对于不同细分(fēn)行业的延伸布局，呈现出森林状的项目體(tǐ)系生态延伸：通过技术平台型的“AI+”公司，向产业链上下游延伸，布局并覆盖端侧的传感器、芯片、滤波器等通信及器件公司以及云侧的云服務(wù)型公司；通过落地某细分(fēn)产业的产品型“+AI”公司，挖掘产业链中不同环节进行AI技术优化赋能(néng)的机会点及标的公司，并协同整合产业资源。

學(xué)术圈协同——通过协同跨學(xué)科(kē)的學(xué)术资源，根据项目研发需要反向促进项目与高校对接，协同加强AI项目的研发和學(xué)术资源。

创东方近几年已经在人工智能(néng)技术领域布局了不同细分(fēn)领域的多(duō)个准龙头标的。

例如在三维视觉产业链，所投项目的卢深视，覆盖三维人脸识别软硬件全栈技术，并且其在跨安防、金融、智能(néng)家居等多(duō)个行业均已落地规模化业務(wù)；

在语音产业链，所投项目晶讯软件，基于语音和蓝牙技术壁垒，在智能(néng)语音和智能(néng)家居等产品線(xiàn)上比翼齐飞；

在机器人版块，所投项目景曜智能(néng)，打通了从高精度视觉识别到底盘的全栈技术，并且在铁路、图书馆、医疗等多(duō)个细分(fēn)应用(yòng)场景已成為(wèi)龙头企业；

在工业软件云平台方向，布局了整合AI软硬件加速能(néng)力，具有(yǒu)颠覆性云计算架构的遠(yuǎn)算智能(néng)；

在半导體(tǐ)和LED封装行业，所投标的阿达智能(néng)，采用(yòng)先进AI算法的运控技术，开发出具有(yǒu)國(guó)际领先水平的焊線(xiàn)机、固晶机及晶圆倒装机，打破國(guó)际垄断；

在AI芯片领域，所投标的博维逻辑，基于创新(xīn)型的存储架构设计，打破了NVSRAM芯片领域的國(guó)际垄断，并开发出面向边缘计算具有(yǒu)极高性价比的存内AI运算芯片。