人工智能公司已经开始恢复自己的业务

人工智能（AI）被认为是下一波技术。伴随着这一股东风潮，人工智能公司已成为过去几年风险投资领域最炙手可热的明星。，这个故事再也无法说明一些投资机构已经对AI产生了“恐惧”。科技巨头和行业巨头的压力越来越大，他们都将人工智能视为重要的发展战略。即使使用科学技术委员会，上市也很困难，真正的“ AI优先股”尚未出现。

2020年的一个特殊变化是新的王冠流行病的爆发。当流行病影响到各个行业时，一些AI公司已经发现了商机。温度计，电梯控制，运动轨迹的智能监控…突如其来的爆发为AI公司提供了商业化的机会。

，中国的疫情很快得到控制，其结果是出口贸易受阻。许多AI公司已经在海外开展业务，例如东南亚市常流行病已导致这部分业务停止。

每个人都认识到AI泡沫的存在，有些公司无法生存并停在那里。即使积极地挤出泡沫，这一过程也非常困难。2021年是AI行业继续回归理性的阶段。在短期内，对于单个公司而言，外部环境将变得更加困难，需要克服。

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融资问题

2020年，人工智能领域的融资状况与2019年基本相同，被称为“资本冬”。根据数据服务提供商的名片数据，2019年中国人工智能领域共完成371笔融资交易，融资金额约271.9亿元。截至2020年，共完成305笔融资交易，总金额约243.2亿元。

与2018年的数字相比，人气下降了很多。2018年，中国人工智能领域共完成523笔融资交易，融资金额约667.1亿元。

人工智能公司的资金来源主要是三种类型的机构。最初是美元基金。与人民币基金相比，它们具有相对更长的投资周期，更喜欢新技术并且拥有更多资金。

早些年，人工智能公司还希望从美元基金中获利，因为它们愿意给出更高的估值。随着公司估值的上升，投资机构的赚钱空间开始减少。此时，产业基金开始进入，包括阿里巴巴，，百度等互联网巨头，以及富士康，TCL和联想等产业基金。与自己的业务相结合，或者希望掌握AI，即新的渡轮票时代。

政府资金也及时介入。2017年，国务院发布了《新一代人工智能发展计划》，将AI提升到国家战略水平，地方政府开始大力支持AI产业。

今年，这三个资本池正在减少对人工智能公司的投资。受国际关系影响，许多美国基金，包括养老基金和大学基金，已开始减少对中国的投资。在中国的投资界，美元基金的光环已经消失。不仅如此，由于担心政治风险，美元基金甚至开始避免提及对中国AI产业的投资。

行业资金投资人工智能的热情正在下降。一些公司受到流行病的影响，资金短缺。恢复自己的业务是重中之重。政府资金也受到流行病的影响，地方政府在流行病的预防，控制和恢复上投入了大量资金。

鉴于上述原因，很难缓解2021年AI公司的融资问题。

中国AI领域的初创企业格局已经达到相对稳定的阶段。处于首位的独角兽已经获得了足够或太多的融资，下一步就是要公开上市。大多数处于早期阶段的AI公司已经开始深化自己的利基行业，依靠技术巨头作为他们的首选，行业巨头对新技术非常敏感，每个人都看到了数字化和智能化的趋势。他们已经建立了自己的数字公司，希望将这项技术掌握在自己手中。

到目前为止，许多AI公司已经确定了他们的上市计划。在AI四小龙中，Megvii Technology的IPO涨跌不一，没有最新进展。一图科技和云聪科技都在为科技创新委员会做准备。SenseTime的上市情况仍然令人困惑。

2019年3月，科技创新委员会的成立为AI公司提供了新的退出渠道。目前，只有AI芯片公司Campian已成功上市。寒武纪最新财务报告数据显示，今年前三季度总收入为1.58亿元。人民币，亏损3.1亿元，最新市值为733亿元，与两个多月前上市相比，市值下跌了13.8％。

投资者将寒武纪列为芯片领域。由于行业环境和政治因素的影响，目前芯片公司的希望高于人工智能公司。每个人都在关注第一批上市的AI公司，它们的表现决定了下一个投资方向。

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2021年，越来越难

，这一轮“烧钱”使AI公司和投资者可以更清楚地看到这一领域。从数字经济发展的角度来看，人工智能只是一种工具，目前的智能水平还不够高。它只能起辅助作用，必须在实际业务中运行才能继续发展。

从AI公司投资者判断标准的变化中也可以看出这一趋势。刚开始，投资者就问公司的技术实力如何？然后，每个人都开始争夺机器识别的准确性。很快，投资者开始关心AI公司的登陆案例，合作伙伴和客户。如今，市场判断者的标准变得理性而单一收入多少？

人工智能听起来挺高的，当它投入实际业务时，这是一项艰巨的工作。

AI领域目前由To B业务主导，每个客户即使在同一领域也有不同的需求。目前，尚未形成行业标准化，这意味着即使要花很多精力为客户服务，也很难简单地将成熟的经验和解决方案批量复制给其他客户。

AI应用程序属于SaaS领域。具有较高市场价值的公司可以出现在这一领域，因为它们可以实现标准化和规模化，但AI算法尚无法做到。在一个简单的场景中，可能需要使用大量不同的算法。许多企业和政府客户发现，在许多情况下，新技术的使用不如手动。

每个子行业都有自己的游戏规则。几乎所有大型行业都有固定的总承包商。2G行业的总承包商需要具有政府颁发的许可证，例如安全资格。无论如何宣传，新公司进入该行业的途径都是相同的。它参与投标，产生产品目录并建立销售渠道。总承包商将根据客户的需求从不同的公司购买产品。

目前，中国的AI公司实力不足，无法从另一条道路上打破当前的游戏规则。这意味着在大多数情况下，只能整合AI公司，并且只能分配一小部分“蛋糕”。面对付款压力。不仅如此，而且所有人都发现，技术巨头掌握的AI技术比AI初创公司具有更大的商业价值，因为它们拥有庞大的业务，可以帮助算法训练并将技术更好地集成到业务中。

对于高价值的AI公司而言，通过项目一个接一个地创造收入太慢了。了解新行业，寻找客户，制定计划，交付和回报至少需要一到两年的时间。一个漫长的过程。

该行业已开始形成潜规则，通过政府补贴，外部收购和交换订单的投资来创收。一些AI公司已开始在多个地方定居，以换取政府补贴和投资。当他们尚未实现收入和利润的健康发展时，他们将融资资金用于外国投资和收购。

这些都是生存的手段。，二级市场比一级市场更加透明，收入质量，收入来源和现金流量等关键指标将得到放大。如果总公司有问题，将产生“蝴蝶效应”，并且影响难以估计。

人工智能公司下一步要做的是将自己沉浸在某个区域中，而不是分散摊位太多，以寻找行业中的痛点和差距。增强其卓越的功能并增加单个产品的壁垒。放弃“讲故事”，并确保您可以先生活。

这条路很难。这既是考验，也是机遇。习惯于享受光环的AI明星们，只要放下自己的身体，就有机会活到新技术趋势爆发的那一天。

从2016年开始，随着Google AlphaGo击败了世界冠军Go和专业的九段棋手李世石，全球人工智能技术的升级和工业化势头正在激增。到2019年，人工智能技术已进入全面商业化阶段，实现了技术在金融，医疗，安全等多个领域的著陆，其应用场景越来越丰富。人工智能的商业化带来了积极的效果，如加速企业数字化，改善产业链结构，提高信息利用效率。可以预见，人工智能将改变整个世界。

这一过程将是一个漫长的过程。对于这个领域的初创企业来说，繁荣带来机遇，但风险总是伴随着甚至死亡。

中国未能在基础技术领域引领世界。人工智能公司聚集了大量技术专家和资金，拥有相对宽松的数据获取渠道，并且可以专注于基本技术突破。在AI的某些细分领域（例如），中国已成为世界领先者。

，人工智能行业的发展才刚刚开始，外部环境的变化变得越来越不可预测。这是比Inter和移动Inter慢的过程。他们需要更多的耐心才能在这个冬天生存。