人工智能投資仍是小眾行為 

　　 人工智能這個詞，最初是由達特茅斯大學助理教授約翰·麥卡錫在1956年提出的，指展現出看似具有智能行為的硬件或者軟件。但受制于當時的計算能力，人們無法完成大規模的并行計算和并行處理，使得人工智能未能如愿的智能起來。直到2006年，隨著硬件層、數據層以及算法層等各方面技術儲備趨于成熟，科學家提出“深度學習”神經網絡，才使得人工智能得以獲得突破性進展。如今，深度學習的應用使得語義識別、圖像識別的準確率大幅提升，進而促使人工智能產業又一次進入快速發展階段。

　　 媒體方面，近幾年“人工智能”的新聞熱度整體呈上升趨勢。但百度搜索“人工智能”，會看到超過11萬篇相關新聞，但比起“智能制造”的42萬篇相關新聞、“創新金融”的43萬篇相關新聞，人工智能的媒體熱度還沒有走入廣泛大眾。

　　人工智能基金數量占比并無優勢

　　 根據盛世方舟搜集到的一手數據，自2016年下半年至今，前來募資的基金當中，投資領域包含“人工智能”的基金數量占比約為10%；包含“智能/AI/大數據/云計算”的基金數量占比約為24%。相比之下，覆蓋文化娛樂領域的基金占比約為19%，覆蓋醫療領域的基金占比約為27%，覆蓋消費領域的基金占比約為22%。從投資領域看，較為專注的人工智能+垂直行業的基金數量占比約為14%。汽車、醫療和制造相關基金數量相近，汽車產業和醫療產業投資基金規模占比均超過40%。

　　通過觀察已經布局和正在募資的人工智能相關基金，盛世方舟把活躍的投資方分為兩類：一類是專業投資機構（VC&PE），如真格、紅杉、IDG、創新工場等，這些機構從2012年開始布局，通常天使輪單筆投資規模在數百萬美元，偏愛海歸。另一類是產業投資方，包括以BAT為首的互聯網巨頭，以及醫療、制造、汽車、消費等傳統行業的產業龍頭、上市公司。它們通過自有資金，但更多的是通過發起產業基金，參與到人工智能的前期布局，旨在于新領域占據一席之地，或希望找到創新動力幫助完成業務升級或轉型，跟上時代步伐。

　　　應用層仍存較大市場空間和投資機會

　　盛世方舟從接觸的1000多個人工智能項目中，篩選出200多個進行了跟進研究，其中基礎層項目（包括計算芯片、大數據、存儲）僅占比1%，技術層項目（包括算法平臺、圖像識別、自然語言識別處理、智能機器人等）占比24%，應用層項目（包括無人駕駛、工業4.0、智能安防和智慧醫療等）占比75%。應用層行業上看，醫療、教育、汽車、營銷領域的項目較為突出。

　　的確，人工智能的崛起帶來了許多的投資機會，但在源碼資本投資合伙人、前微軟亞洲工程院院長張宏江看來，其中也有許多投資陷阱。例如，中國有上千家做機器人、圖像處理數據的公司，還包括做人臉識別、自動駕駛的，顯然已不需要再增加這樣的公司，而且投資時也要思考其技術的領先到底能否持續。“再就是公司能不能持續獲得數據，這對于競爭非常重要，只有算法和技術是很難形成持續的商業模式的。”張宏江說