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左手拿着钱，右手又撒钱，AI 技术公司为啥喜欢这么玩？( 二 )





其他投资标的同样有涉及到各个具体应用领域的服务商 ， 例如特斯联是专注智慧城市、物联网领域的解决方案服务商；智元汇是基于人工智能的智慧乘运解决方案提供方 ， 专注于城市公共交通领域；禾连健康专注医疗健康领域 ， 提供医院物联网应用解决方案 。



投资并非儿戏 ， 商汤频繁投资目的何在？



商汤科技联合创始人、主管战略投资部的徐冰表示：“因为目的不同 ， 我们跟红杉、IDG 资本等这样的专业机构在投资逻辑、项目收益和风险评估上 ， 会有些差异 。 ”这个目的在当前阶段我们可以简单理解为战略目的 ， 旨在考虑业务协同、能够产生和放大商业价值的 ， 与风险投资机构注重财务回报不同 。



那么 ， 实现战略投资的目的有什么样的途径呢？



往大了说 ， CVC 投资形式通常可以分为两种：一种是内部成立投资部门直投项目 ， 适合自有资金充足的上市公司 ， 这样的 AI 公司也有商汤、旷视；另一种则是与传统 VC、PE 等机构联合成立产业基金 ， 便于募集到外部资金 ， 像商汤、思必驰、中科视拓就采用了这种方式 。



商科科技既做自家的战略投资 ， 也运营商汤产业基金 ， 这种做法可能是想兼顾到两者的优点——第一个直投在决策上相对更灵活些 ， 主要考虑企业需求；第二个类似合投 ， 需要多方共同决策 ， 但投资范围更广泛 ， 适合走小米的生态链合作企业模式 ， 商汤多次公开表示希望用资本杠杆撬动更大的人工智能生态 。



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AI 技术公司的痛点促使其走上投资之路



投资人追捧、独角兽、高精尖——头部 AI 技术公司常常顶着这样的 “光环” 。 他们创始团队的背景、资历也很出彩：“清北复交” 名校毕业、博士学历 ， 工作单位 “百度”、“中科院” 打底 ， 学术研究和专业实力过硬 ， 在顶级学术期刊发表论文 ， 各种拿奖不稀奇 。



这样的企业看着已经很厉害了 ， 不投资行不行？



或者说 AI 技术公司热衷于投资的动力到底是什么 ， 本质上还是要回到公司内部管理和商业化的痛点上来 。 至少 ， 在这些方面 ， 他们有着诸多不适和困扰 。



痛点一：商业化难度大 。



AI 技术的特性非常美好 ， 也具有极大的想象空间 ， 但放在市场上去检验它、衡量其价值的标尺就是商业化 。 只有 AI 技术真正落地到具体应用场景中 ， 才能真正发挥商业价值 。



所以对 AI 技术公司来说 ， 首要的挑战是商业化 ， 像人脸识别已经在安防领域有成熟的应用场景和产品方案 ， 变现容易；而其他的深度学习等技术公司变现难度就更大了 ， 没有应用场景就没有客户 ， 也就没有收入 。



痛点二：市场培育期长 ， 落地难 。



当前人工智能领域的技术革新日新月异 ， 但对传统产业的改造和落地太少了 。



首先 ， 市场本身会滞后于技术的发展 ， 这是自然规律 ， 尤其面对人工智能这样复杂的技术 ， 不管是企业的接受度、使用成本上 ， 还是服务人员所需的知识技能上都有很大的限制 ， 导致市场培育期漫长 ， 而且很慢 。



其次 ， 在团队人员结构上 ， AI 技术公司重技术研发 ， 轻商业服务 。



商汤是重技术的 ， 商汤科技联合创始人徐冰在公开演讲中谈到 ， 现在 ， 如何批量地生产针对不同物体和场景的模型 ， 已经成为驱动 AI 增长、下一代技术演进的关键问题 。


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