2018_AI_产业投融资研究报告_77页-4mb

2018 AI产业投融资研究报告总结

核心内容

本报告分析了2018年AI产业投融资情况，以及中美科技巨头在AI领域的战略投资布局。通过数据和案例，展示了AI技术的发展趋势、应用场景以及投融资的阶段性特征。

主要观点

1. A轮前后差异明显

• 融资阶段：2017-2018年H1，AI企业融资主要集中于A轮和天使轮，占总数的68%。
• 融资金额：A轮前项目融资金额较小，A轮及以后融资金额较大，显示出投资机构更倾向于支持发展阶段更明确的企业。
• 投资趋势：投资机构对A轮后项目更为积极，倾向于将大额资金投向成熟度较高的项目。

2. 中美科技巨头AI投资差异突出

• 中国：科技巨头如BATI更关注AI应用层，通过开放平台接入各方应用，输出技术形成产业生态。
• 美国：科技巨头如Google、Facebook、Amazon更注重AI基础层和技术层，通过平台和产品输出应用。

3. AI技术阶段性过剩，应用场景成为关键

• 技术过剩：当前AI技术已相对成熟，企业更关注如何将技术应用到实际场景中。
• 应用场景：企业通过自有业务延伸、投资或合作等方式，推动AI技术落地。

4. 热点投资应用场景集中在智慧城市

• 智慧城市：中美科技巨头及领先投资机构投资的项目多与智慧城市相关，包括智慧交通、无人驾驶、智慧医疗等。
• 技术融合：AI与IoT、云计算、大数据技术结合，推动智慧城市建设。

关键信息

投融资情况回顾

• 融资数量：2018年H1融资事件数量放缓，但平均单笔融资额大幅增加，达到5.45亿元。
• 融资趋势：预计2018年融资将继续延续数量放缓、规模放大的趋势。
• 地域分布：投资主要集中在北京、广东、长三角地区，占比高达91%。其中北京数量最多，成为AI企业主要聚集地。

投资机构AI产业投资布局

• 光大控股：重点围绕智慧城市分析。
• 北极光创投：重点围绕汽车智能化分析。

中美科技巨头AI产业战略投资布局

中国科技巨头

• 百度：

  • AI生态：以百度大脑为核心，涵盖云和端，DuerOS和Apollo提供垂直解决方案。
  • 投资布局：投资主要集中在应用层，特别是AI+汽车交通类项目，如自动驾驶、智能汽车、智慧交通等。
  • 典型案例：Apollo自动驾驶系统在雄安新区进行测试，标志自动驾驶技术进入L4级别。

• 阿里巴巴：

  • AI布局：深耕云和芯片，打造AI+IoT生态圈，包括Link物联网平台、AliOS系统和ET城市大脑。
  • 投资策略：投资案例数逐年上升，2018年仅4月即超过2017年AI案例数的76%。
  • 典型案例：领投商汤科技，投资6亿美元，推动智慧城市发展。

• 腾讯：

  • AI技术：布局AI Lab、微信实验室、优图实验室，研究方向包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理等。
  • 投资布局：投资案例数在BATI中最多，尤其在医疗健康领域，如腾讯觅影。
  • 投资策略：以AI in ALL为核心，推动AI进入各个行业，布局广泛。

• 科大讯飞：

  • AI技术：专注于智能语音，构建开放平台，提供人机交互解决方案。
  • 投资布局：投资案例数较少，但集中在应用层，尤其在教育和智慧城市领域。
  • 典型案例：收购乐知行，推动智慧校园建设。

美国科技巨头

• Google：

  • AI布局：布局基础层和技术层，如DeepMind、Vision Factory等。
  • 投资策略：通过并购和开源方式布局，如TensorFlow、DeepMind Lab等。
  • 典型案例：收购DeepMind，推动深度学习技术发展。

• Facebook：

  • AI布局：专注于技术层和应用层，如Torch平台、FAIR实验室。
  • 投资策略：注重数据处理和用户体验，如人脸识别、文本分析等。
  • 典型案例：收购Face.com、FacioMetrics等，提升人脸识别技术。

• Amazon：

  • AI布局：作为全球最大的公有云服务商，提供数据资源和计算能力。
  • 投资策略：投资案例集中在技术层和应用层，如机器学习、自然语言处理等。

技术与应用场景

物联网、云计算、大数据

• 相辅相成：物联网是大数据的重要来源，大数据处理是物联网数据分析的核心，云计算为大数据提供存储和计算支持，物联网推动云计算发展。

AI技术阶段性过剩

• 应用场景：AI技术需要更深入的应用场景支持，如智慧城市、医疗、金融等。
• 技术应用：企业通过自有业务延伸、投资或合作，推动AI技术落地。

AI+汽车交通

• 技术支撑：百度投资了Velodyne、中科慧眼等，推动自动驾驶技术发展。
• 应用案例：包括智能驾驶、智能汽车、智慧交通等，如Apollo、蔚来汽车、首汽约车等。

AI+医疗健康

• 应用场景：AI技术在医疗领域应用广泛，如腾讯觅影、iCarbonX等。
• 技术支撑：医疗数据处理、药物研发等，如医疗数据公司、药物研发公司等。

AI+教育

• 应用场景：AI在教育领域应用，如智慧纸笔课堂、智能排课等。
• 技术支撑：教育云平台、智能语音技术等。

AI+智慧物流

• 应用场景：如点我达、智慧物流系统等。
• 技术支撑：大数据、AI算法等。

融资数据与趋势

2017Q1-2018Q2融资情况

• 融资规模：2017Q4和2018Q2融资规模达到高峰，平均单笔融资额分别达到4.6亿元和5.45亿元。
• 融资轮次：A轮和B轮融资案例数较多，A轮前项目融资金额较小。

投资轮次分布

• A轮和天使轮：占投资案例数的45%和23%，但融资金额较小。
• B轮和C轮：融资金额较大，投资机构更倾向于支持成长期和成熟期项目。

AI产业生态

中国AI产业生态

• BATI平台：百度大脑、阿里云、腾讯AI Lab、科大讯飞开放平台。
• 投资策略：以应用层为主，推动AI技术落地。

美国AI产业生态

• Google：通过并购和开源推动AI技术发展，如TensorFlow、DeepMind等。
• Facebook：通过FAIR实验室和Torch平台推动AI技术，如人脸识别、文本分析等。
• Amazon：作为公有云服务商，提供数据和计算资源，推动AI技术发展。

总结

2018年AI产业投融资呈现出融资数量放缓、单笔融资额增长的趋势。中美科技巨头在AI投资上各有侧重，中国科技巨头更关注应用层，美国科技巨头更关注基础层和技术层。AI技术的阶段性过剩促使企业更加注重应用场景的开发，智慧城市成为热点投资领域。投资机构更倾向于支持成长期和成熟期项目，推动AI技术的广泛应用。