2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，对我国人工智能发展的总体要求、重点任务、落地措施提出了明确的规划。12月，工信部出台《人工智能产业发展三年行动计划》（下称《行动计划》），进一步明确了多项任务的具体指标，更是把发展行动计划集中细化到三年内。
2017年，人工智能领域的知名科学家、财经领域的意见领袖、风险投资机构的资深投资人都在探讨人工智能可能带来的新经济。一个基本的共识是，未来数十年内，人类的生活会被人工智能彻底改造；展望2018年，人工智能的发展潜力同样难以想象。
展望1：大众接受度提高
2017年末，各品牌手机厂商上市的最新款手机开始搭载“AI专用芯片”，并以此为卖点大力推广。这也许是AI行业正在经历的一个重要变化。有了硬件设备支持后，开发者将有机会造出更多AI落地应用，移动互联网搭配AI芯片后的“生态化反”，可能会直接影响2018年大众的日常生活。
除了移动互联网之外，人工智能目前已经覆盖了各个领域的众多使用场景。大数据、云计算和深度学习，三件事情同时发生，使得人工智能走出实验室，进入了生活的方方面面。
为了更好地反映人工智能行业的创业生态情况，陆家嘴(20.550, -0.10, -0.48%)新金融实验室收集了从2014年起，市场中出现的活跃人工智能创业团队共974家。分析样本公司的业务描述后，可以观察到出现最集中的词汇是“服务”、“智能”、“技术”、“开发”等，强调第三方服务、技术输出的定位；而“金融”、“健康”、“安全”、“零售”、“设计”等垂直细分领域的公司数量繁多。这类团队的服务对象是产业转型升级，向大量传统行业渗透，部分智能化产品已有较好的技术、产业基础，部分细分领域的产品已经走在了国际前列。
在工信部编制发布《行动计划》的过程中，征集了30余家行业顶尖企业的产品系列、技术指标和开发计划，提出将重点培育和发展智能网联汽车、智能服务机器人(20.350, 0.76, 3.88%)、智能无人机、医疗影像辅助诊断系统、视频图像身份识别系统、智能语音交互系统、智能翻译系统、智能家居产品等智能化产品，推动智能产品在经济社会的集成应用。
2018年，大众能够接触到更多的人工智能服务，逐渐熟悉“您身边的人工智能”。大众的关注将会进一步催高创业的热情。2018年的AI创业也必定呈现出百花齐放的盛况。风险投资人的机会更多，也可能挑花眼。
展望2：出现AI平台雏形
我国人工智能创业的一个重要优势是有大量的数据基础。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的2017年《中国互联网络发展状况统计报告》，我国网民规模达到7.51亿，居全球首位。国内的第三方支付、电子商务、外卖物流、即时通信、智能用车等服务也发展良好。
数据是支持人工智能发展的基础。人工智能的应用没有必要从零开始“重新发明轮子”；在市场上，已经出现了各类AI开放平台，提供公开服务，支持人工智能发展。我们可以看到，互联网巨头都推出了自己的AI扶持计划，力求打造自己的AI生态圈。
对比国际领先的AI平台服务，国内科技巨头与创业团队，在这些产品或平台市场上的竞争力都不强，是产业链上的薄弱环节，对产业发展可能形成制约，亟待加快创新发展，夯实基础，补齐短板。
工信部在《行动计划》中提出，未来三年我国应重点发展智能传感器、神经网络芯片、开源开放平台等关键环节，夯实人工智能产业发展的软硬件基础。
科技巨头拥有数据，拥有资本，拥有场景，预计在2018年，我们就会看到一些人工智能平台的雏形出现。对于创业者来说，并非没有机会成为一家平台型公司；但如果不能成为一个平台型公司，利用平台做大自己也是极好的机会。
展望3：人才争夺白热化
据近期智联招聘发布的《2017人工智能就业市场供需与发展研究报告》，过去一年中，人工智能人才需求量增长近2倍。人工智能技术让知识型、技术型人才更为抢手：人工智能的技术门槛很高，且难以通过短时间的学习掌握，具备学术知识以及实操经验的技术大牛是企业争抢的目标，知识型、技术型人才可复制性差，可替代性差，因此企业在追逐人才时通常处于被动状态，更出现高薪难求的状况。
在陆家嘴新金融实验室收集整理的AI创业团队资料中，创业高管（包括创始人、联合创始人、CTO等职）高学历背景比例极高，其中博士以及博士以上的专家占比接近35%。这种现象一定程度上说明AI创业有一定知识门槛，相对“互联网模式创新”，人工智能创业团队需要一定的专业知识。
如果再梳理创业团队中可获得的地理位置信息，可以发现团队在北京和广东（主要是深圳）较为集中，上海和杭州两地接近，所占数量也较多。上述地区正是热门的创业区域，团队可以享受产业集群带来的好处，也会比较容易获得人才。
工信部《行动计划》提到，目前我国人工智能发展的痛点问题之一就是缺少有效的行业资源训练库等公共服务支撑体系，业界普遍反映已经影响了人工智能技术发展及在行业中的应用。
除了人工智能核心人才之外，与人工智能配合的外围人才也同样值得重视。在传统行业智能化升级过程中，先前大量内容是基于经验、基于人的能力；而人工智能就是要把人的能力固化下来，不再限制于个人差异。人工智能的落地应用不光是一个系统工具，也牵涉到方方面面的人的转型。否则即使团队领头人距离国际最先进水平的差距为零，但是从长远来看，如果没有配套的人才体系，还是可能错失发展的黄金时期。
在2018年，围绕人工智能的人才培养与争夺必将热火朝天。无论是创业者，还是风险投资人，都需要认真考虑“人”的成本。
展望4：大并购、大投资
在陆家嘴新金融实验室收集的人工智能创业团队中，有351家曾获融资（同一个团队完成多轮融资计算一家）。绝大部分案例没有披露出让股份比例。从金额来看，人工智能融资案例中贫富
不均的情况严重。成熟期融资金额高的案例涉及上十亿美元，而早期项目融资金额低的才百万元。
目前观察到的融资案例还是早期为主，天使轮、PreA和A轮占了大多数，完成B轮融资的占将近11%，能走到C轮和C轮后的不到8%。这样的比例符合一般创业投资机构成长特点；另一方面，AI行业发展的最新一轮高潮始于近两年，大部分创业团队还需要时间发展。
预计2018年，人工智能中后期融资项目所占比例将会提升。同时，在传统行业转型升级的背景下，拥有资金和场景的老公司很可能会借用并购的方式，迅速获得智能化能力。
2018年，人工智能公司出现标志性的大并购、大投资案例概率极高。对于创业者来说，别人的成功故事将提供最直接的驱动力。
展望5：市场出现优胜劣汰
人工智能概念首次提出是在1956年。过去62年中，它经历多次起落，2017年又迎来了新的一轮大发展。
陆家嘴新金融实验室收集的人工智能创业团队中，89%的公司成立在2014年以后（866家），也有部分团队在最近三年以人工智能产品推广获得融资，但公司早在多年前成立，甚至有十年以上的个例。在每一个创新行业中，新生的团队永远有机会挑战老团队。
人工智能正在为人们的生活带来好处的同时也显露出一系列新的技术安全、道德和社会上的问题。
2018年，我们可能将会看到一批惨烈的人工智能创业公司“死亡名单”。
优胜劣汰之后，人才、资本将会更好地向具有竞争力的企业集中，有利于行业良性发展。对于创业者来说，在众多的人工智能团队中，自己是否能找到成功的商业模式，盈利并生存下去，是关键问题。
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