全民AI時代下，潛在的AI獨角獸應具備哪些品質？

人工智慧無疑是當下最熱門的投資方向之一，但由於AI主要集中在近兩三年間快速爆發，很多投資人還在沿用過去PC互聯網、移動互聯網時代的投資邏輯，比如A輪看團隊、B輪看產品、C輪看數據，導致錯過最佳入局AI的時間窗口。

本文梳理了我們過去幾年在AI項目執行和行業研究中積累的心得體會，並粗略統計、總結出投資人最為關心的幾個問題，在此基礎上試圖和投資人共同探討，如何在魚龍混雜的AI創業項目中找到未來的明星企業。

核心觀點

• 技術實力是人工智慧創業公司的核心競爭力之一，但只有AI技術和明星科學家團隊並不能保證創業成功，技術+產品+行業落地才是勝負關鍵。

• 人工智慧創業選擇B端市場是合適的切入點，通過作為改善效率和體驗的工具邁過工業應用紅線，進而廣泛佔據流量入口並積累高質量用戶數據，然後積極靠近C端用戶並探索流量和數據的變現模式是較為理想的發展路徑。

• 人工智慧領域巨頭競爭在所難免，創業公司的核心壁壘在於其遠超過巨頭的B端客戶服務能力，能夠真正做到人工智慧技術落地，同時積累建立的垂直領域專有資料庫也提供了有效抵禦巨頭競爭的較高門檻。

• 投資人不宜簡單沿用過去PC/移動互聯網時代的投資邏輯，與其格外關注公司各輪次的財務數據，不如將更多精力放在其核心商業本質上，去思考這項技術是否能夠顯著提高效率10倍以上，以及能否真正在工業應用中規模量產。同時也可以從戰略投資者的角度出發，看哪些創業企業可能對相關領域的大公司有較強的戰略意義，從而在相對早期的階段投資布局。

1. 如何判斷公司的技術實力？明星科學家團隊是否可以保證公司絕對領先？

可以說，人工智慧是當前較為前沿的技術之一，一些投資人由於缺乏相應的技術背景和產業理解往往會在錯綜複雜的演算法、模型面前猶豫不決；而另一些有相關從業經歷的投資人又常常過度誇大和迷信基礎技術方面的差異。

對此，我們認為判斷一個人工智慧公司的技術實力首先最直接的落腳點是看創始團隊和技術團隊。縱觀全球整個行業內的領先技術人才，大多集中在如MIT、中科院等頂級科研院所和Google、Microsoft等技術巨頭公司中，因此擁有這些知名機構的履歷背書將成為團隊實力的一項重要佐證。同時除技術團隊外，核心創始團隊必須擁有相關的行業背景，這一方面有助於保持公司對行業機會的敏感，知道自身技術適合應用於哪些領域，從而制定合理的戰略戰術；另一方面可以保持對行業先進技術的持續關注和跟進，確保公司在技術層面始終處於第一梯隊。

但是，明星科學家團隊卻並不是保證創業成功的充分條件，雖然或許他們擁有行業內最為領先的演算法模型，但僅依靠這些科學家卻無法保證之後在產品開發打磨、提供定製服務、市場戰略、銷售推廣、工程量產甚至將來流量運營和數據變現等一系列環節的成功，從實驗室demo到最終優秀的產品服務還有很長的路要走。

而事實上，目前行業內似乎還並未看到足以一招制敵的黑科技，第一梯隊的AI公司在底層演算法上可能並不存在特別大的差異，反而是在演算法優化、產品對接以及最終實現的落地性能方面有更大的差距。

因此，我們認為與其過度迷戀底層演算法，投資人不如將精力更多集中在那些已經找到合適場景並實現規模落地的公司身上，因為AI最終需要依賴真實場景中的數據作為反哺，帶來模型的優化迭代和性能提升。對投資機構來說，技術只是手段和工具，更重要的是如何落地和應用。

綜上，一個較為理想的團隊構成是核心創始團隊擁有豐富的技術背景和行業經驗，對AI前沿技術和市場應用機會足夠敏感，同時又有一定產品化、工程化方面的經驗積累，在市場開拓及銷售渠道建立上有自己的資源稟賦等，最後穩定的團隊和默契的配合同樣必不可少，彼此最好有長期的共事經歷或深入的了解。

2. 創業公司應該選擇什麼樣的商業模式？2B or 2C？

對於創業公司來說，由於通常在2C領域缺乏足夠的流量、數據積累以及分發渠道等，很難直接觸及到C端用戶，而那些試圖通過自身深入到產業鏈的各個環節去打造一個爆款產品的創業公司又會面臨諸多如產品設計、供應鏈管理、市場教育推廣等一系列的坑，極大增加了自身的風險敞口暴露。

因此對於AI領域的創業公司，雖然零星的會有一些2C的優秀企業，但最常見的模式還是以2B為主，通過作為提升智能化水平的關鍵一環集成到那些已有用戶、品牌積累和完善供應鏈支撐的企業產品中去，完成技術的產品化落地。

由於2B和2C的商業模式有很大的區別，習慣於C端用戶流量運營模式的投資人可能需要調整自身的投資邏輯和合理預期，2B模式的特點是去和行業大客戶做深入對接整合，從競標到測試到最終量產要經歷很長的時間周期，但一旦完成一些標杆性大客戶的案例積累后，可以預期一個較快的規模擴張並形成自身的品牌壁壘。

這裡我們很認可李開復老師說過的，「2B的人工智慧企業雖然機會更多更大，但也需要之前有更長的時間去孕育等待，而不是馬上就能指數式爆發成長。對投資人來說，一定要富有耐心去陪伴投資項目成長。」

與此同時，B端不同行業領域的屬性也有較大差異，那麼2B的AI公司具備哪些特點會提高未來的成功率？

我們更看好那些能夠通過2B服務進而觸及到2C市場或數據變現的公司，這些公司在2B市場的量產落地為其提供了持續運營的基礎保證，積累的海量數據也幫助其不斷升級自身的演算法模型，這使公司在細分領域能夠保持領先，也為投資人提供了一個較為舒適的安全邊際，同時作為潛在C端市場的入口和數據變現的近水樓台身份又提供了未來向更廣闊市場擴張的想象空間。

比如在家居和車載等生活場景中，智能語音系統通過作為智能設備主要的交互方式可以成為全新的流量入口並積累大量的用戶畫像數據，這就為將來探索付費內容收入分成、廣告等變現模式奠定基礎；又比如在醫療場景中通過提供AI服務改善醫生效率進而觸及到大量病歷信息、醫療影像信息的公司，將來有更大去做醫療大數據后結構化變現的機會。

此外，與商業模式相關的還有一個「軟和硬」的問題，即創業公司是否應該涉足晶元領域？

對此，我們的看法是，創業公司做晶元總體上是提高競爭壁壘的前瞻性布局，我們較為看好的形式是基於自身現有技術解決方案探索人工智慧專用晶元，這樣一方面可以提高本地智能的能力，使演算法和晶元達到最佳匹配從而最大限度提高自身解決方案的性能，並有效控制整體的成本和能耗；另一方面通過提供軟硬體一體化的綜合解決方案也更能增強自身在產業鏈中的主導地位。

3. 如果BAT入局該怎麼辦？這家公司能有效抵擋巨頭的競爭嗎？

在國內的互聯網創業環境中，一個不可迴避的問題是如何應對將來可能來自版圖日益擴張的BAT的競爭，而除了這些互聯網巨頭外，還有傳統產業龍頭覬覦著廣闊的AI市場，比如語音領域的科大訊飛和視覺領域的海康威視等。

類比過去互聯網的發展路徑來看，在

以少數的聚合型門戶網站為主佔據了大部分互聯網流量；到了

，巨頭無法完成對各個垂直細分領域的深耕和壟斷，湧現出不同的垂直流量龍頭；而在

，隨著智能設備的極大豐富，巨頭將更加難以完成在所有設備和行業應用方向上的全面覆蓋，這給AI創業留出了充分的市場空間。

具體來看，巨頭的競爭優勢集中在兩個層面：首先巨頭有著創業公司難以比擬的超算平台規模和通用數據積累，同時在上層應用服務的生態建立方面也有更強的聚集吸附能力，但缺少的是將自身的AI技術進行場景化落地和反覆優化打磨的能力。

因此，巨頭們常見的打法是搭台唱戲，利用已有的雲平台和超算平台，開放自身標準化AI技術介面，供上層合作夥伴來調用，而缺失了與合作夥伴在產品層面的深度對接和定製化服務，這是由巨頭們自身的稟賦和基因決定的。

對比之下，創業公司的優勢在於其有著更強的B端客戶服務能力，他們可以與客戶就產品形態、性能指標、量產標準等進行反覆打磨和定製，保證自身AI技術的順利落地和最終呈現給用戶的產品體驗。

可以說，創業公司更擅長於找到AI落地的場景並實現工程量產，這帶來的另一個巨大優勢在於創業公司通過快速出貨完成了場景數據的積累，垂直場景下的數據壁壘可以有效阻擋巨頭的入侵。

綜上，在抵禦巨頭競爭這個問題上，優秀的創業公司應具備卓越的B端客戶服務能力、量產出貨的標杆客戶產品以及垂直場景高質量數據的積累。

4. 收入利潤數據遲遲不見兌現，投資人該何時入局？

目前全球AI領域投融資持續增長，但很多財務投資人仍喜歡只投資有規模收入、盈利時點清晰的企業，這很可能將眾多優秀的AI創業公司阻擋在硬指標之外。在移動互聯網時代，常見的狀態是持續燒錢搶佔用戶流量，但好歹投資人還能看得到註冊用戶數、活躍用戶數的增長。

但人工智慧創業的常見狀態是持續燒錢搶佔落地場景和垂直數據，投資人只能看到一些尚處於測試階段的框架性協議或根本看不到的資料庫增長，很多到了C輪左右的公司仍拿不出讓投資人或IC稍微過得去的財務數據。

相當一部分投資人反饋人工智慧行業普遍估值偏高，但我們認為這種偏高更多是相對於其所處的輪次和財務數據而言。一方面，目前人工智慧行業有非常大的人才缺口，人才結構相對失衡，真正具備技術積澱和行業積累的專家或工程師們由於稀缺性而身價水漲船高；另一方面，由於人工智能目前正處於技術即將邁過工業應用紅線的前夜，大家也都普遍認可未來AI技術將帶來極大的效率提升和成本節省，廣闊的市場前景是相對清晰可見的。

因此我們建議投資人最好不要按照以往互聯網項目相應輪次的投資邏輯來衡量，而更多回歸到公司的商業本身，比如前述的技術實力、產品性能、商業模式等，考察這項AI技術是否能帶來行業效率10倍以上的提升、能否在短期內實現大規模的工業落地並激活一個巨大的市場，以及這家公司是否有成為未來流量入口的機會。

對於現階段的投資策略，我們認為那些已經找到明晰應用場景、具備可行商業模式的特別是感知智能型公司已進入可投資階段，隨著未來演算法、模式的進一步成熟和格局進一步明確，基金很可能錯失相對早期進入的機會。

此外，對財務投資人而言，除了關注公司本身的增長和盈利能力之外，還應該重點關注公司對戰略投資人的價值，尤其是AI成為國家戰略的現階段。

一方面，投資人可以重點評判創業公司對完善BAT等科技巨頭戰略布局的價值，如前所述，一些優秀的創業公司在B端服務能力和垂直場景數據積累方面有著巨頭們難以企及的優勢，而習慣了平台思維的巨頭相信也不會放棄垂直領域的巨大應用市場，未來還是大概率會進行投資併購完善自身的AI生態，將創業公司作為自身技術、基礎能力輸出的重要渠道和生態服務陣營對接的重要入口；

另一方面，那些在體量和業務上可以和BAT等分庭抗禮的其他行業龍頭可能並不具備BAT一樣的技術研發實力和底層設施積累，他們對於AI的渴求將更加強烈。

因此，我們建議財務投資人，系統研究潛在戰略投資人的AI布局也不失為一條保證投資收益的可行路徑。

漢能觀點：潛在AI獨角獸應具備哪些品質

我們認為，本次人工智慧浪潮將會持續推進，「AI+」將成為PC互聯網、移動互聯網之後對行業的又一顛覆，接下來可以預見人工智慧與產業應用會產生更深層次的結合。

同時，本次人工智慧的浪潮和行業玩家的競爭也將更多集中在垂直領域的落地和特定場景數據的積累上。

我們堅定看好那些擁有複合型團隊、技術實力保持領先、在特定場景領域快速落地佔據流量入口並廣泛積累高質量數據的創業公司，而隨著演算法和基礎設施的進一步成熟，市場格局將更加清晰，這些優秀的創業公司估值將得到大幅提升。

（本文由漢能投資集團-企業服務團隊撰寫完成。參與人員包括：劉亞雷，陸尹坤，龍洋，溫嘉威。）