随着存储空间的扩大、数据的海量增长，神经网络、深度学习算法的不断更新，越来越多的人工智能产品走入寻常生活。人工智能的概念也不断地给我们带来关于未来的无限遐想。
通过中美两国在该领域投资的对比，了解一下人工智能行业发展的现状与瓶颈吧~
C 端到底行不行？
在目前的 AI 微智时代，创业公司大致可分为三个梯队：广义机器人、自然语言处理、计算机视觉与图像.
目前，国内智能机器人与无人机相关技术创业最为火爆，位居于第一梯队；语义分析、语音识别、聊天机器人等自然语言系列的技术位列第二梯队；第三梯队则为人脸识别、视频/监控、自动驾驶、图像识别等计算机视觉系列的技术；另外，情感计算这种综合了心理学、语义、视觉、环境感知等多种技术的复杂应用技术也在慢慢成长中，这类企业正在尝试产业的探索与创新，前景广阔，但是目前处于热度排行末端。
B 端市场无疑是创业最合适的切入点，可以充分发挥 AI 的工具性，提升效率和体验，从而跨过工业应用红线。
靠近 C 端用户并探索流量和数据的变现模式是较为理想的发展路径，比如，在广告、媒体、美妆、设计等行业已经涌现了第一批消费级终端产品，并且在消费者中形成了一定的影响力。
据统计，美国已经有超过 50 家针对于 C 端初创 AI 企业，融资规模超过 8 亿人民币，虽然这些公司仍然十分微小，但是星星之火可以燎原。我们可以预见，AI 消费级产品遍地开花的时间为期不远了。
行业应用最先落地的会是谁？
技术实力是 AI 公司的核心竞争力之一，而技术+产品+行业落地更是其胜负关键。
医疗行业成为 AI 应用最为火热的行业，其中包括了医疗影像诊断、医学病历分析等方向，目前弱人工智能更容易在医学这种专业性较强但不要求通用能力的行业发挥作用；汽车行业则凭借自动驾驶相关 AI 技术脱颖而出位列第二，有 80 家 AI 公司业务和汽车相关，其中 30 家专注于自动驾驶相关技术；排在之后的 AI 技术行业应用方向，无可厚非包括了教育、金融、制造、安防、家居等行业。
中美差距何在？
企业数量差距：报告数据显示，截止于 2017 年 6 月 31 日，全球人工智能企业总数达 2542 家，其中美国拥有 1078 家，占全球人工智能企业总量的 41%；中国拥有 592 家，占据 23%，排名第二。中美两国差距 486 家。
投资金额差距：根据统计数据，美国 AI 公司总融资金额达 978 亿元，占据全球总融资的 50.10%；中国以 635 亿元位居第二，占据全球 AI 公司总融资额的 33.18%。
人才团队差距：在 AI 领域，中国的人才总储量低于美国，美国的 AI 人才总储备达 78700 人，中国的人才总量仅有 39200 人，人才储备总量不及美国的 50%。目前中国人工智能的人才培养已成为一个发展的关键问题，人才缺失可能会对中国未来 AI 产业的发展产生牵制作用。
投资机构差距：AI 投资机构数量上，美国超中国两个身位，为中国三倍。中国关注 AI 领域的投资机构总数量约为 620 家，美国约为 1800 家。其中投资次数在两次及以上的投资方数量，中国为 203 家，美国为 596 家。综合来看，美国投资界对 AI 的关注度远超中国。
综合对比，美国 AI 走在了全球发展的最前列，代表着各大热门领域的高精尖。根据目前的数据统计，中国人工智能水平距离美国还有不小的差距，企业数量、融资总量、团队规模等大约只有美国的 50%左右。
为何中国创业环境更胜一筹？
美国 AI 存量市场远超中国，但投融资速度与获投率中国更高美国一筹，对于 AI 初创公司来说，中国环境更适合创业。
获投率
中国获投率远超美国，呈后来居上之势。目前，中国人工智能创投市场缺少优质项目，中国市场对于 AI 的投资不缺资金，根本缺失的是技术和人才。
获投速度
美国 AI 公司从成立到种子/天使轮的平均时间需要 14.8 个月，中国则需要 9.7 个月，中国 AI 公司的早期获投速度明显比美国快很多。
如何走出产业核心的困境？
人工智能发展的基础在于算法、算力和数据，三者缺一不可。中国拥有庞大的数据库，在应用算法上也不落其后，唯独在算力这一领域，出现了非常严重的缺陷。
根据数据统计，美国芯片企业合计 33 家，累计融资 308.18 亿元。中国合计 13 家，累计融资 13.28 亿元，融资额仅为美国的 4.3%。
综合来看，中国芯片在公司和融资上大大落后于美国，并且在芯片核心产业和技术上也和美国相去甚远。而在 GPU 领域，中国尚无创业公司，只能围绕 FPGA，ASIC 等进行边缘研发，类脑芯片在国内有异军突起之势，或许能有所突破，总体形势十分严峻。
谁才是 AI 大潮幕后的推手？
在中美 AI 热潮的幕后推手中，VC 的功劳不可小视。一些有远见卓识的 VC 已经开始盘点账面上赚到的利润，合计什么时候准备杀出城去；而另一些后知后觉的 VC，正在筹集粮草，杀进城来。
对于 AI 的投资，A 轮看团队、B 轮看产品、C 轮看数据的套路已经过时，简单沿用过去 PC /移动互联网的投资逻辑可能导致 VC 们错过最佳入局 AI 的时间窗口。相比于关注公司财务数据，不如更重视其核心商业本质以及战略意义。
在中国，真格基金以 37 次投资投资高居风投榜首，创新工场和 IDG 资本分别以 28 次和 22 次排列在第二和第三。
在投资热门领域中，计算机视觉和图像拥有最多的投资者，共 291 家；其次是智能机器人和机器学习应用。这些投资机构的投资额在 2016 年达到历史最高值，仅 2016 年一年，就涌现了 231.9 亿元的投资资金。2017 年后国内投资更为偏向于中后期项目，对人工智能的投资持更加谨慎态度。
当前，人工智能产业的核心矛盾有两个：一是投资需求大而创业项目供给减少；二是市场期望高而产品体验却不佳。
什么类型的新项目会死亡？
科技创新企业在上升发展阶段会遇到一定的阻碍和壁垒，称为创新鸿沟。技术、产品、资金三个环节若有一环不稳，可能就会坠入深渊不得翻身。
很多类似的创业公司最后只能关张了事。
目前，智能无人机、餐厅机器人、虚拟助理、智能硬件等领域和行业已初显颓势。据初步估算，中美倒闭企业总数已超过 50 家。
用死亡换来的经验和教训，尤其值得关注。就目前倒闭企业分析，原因归纳为以下 5 点：
第一， 技术未成熟，产品不合格；
第二， 难以突破并实现稳定的市场份额增长；
第三， 缺乏与巨头竞争的能力；
第四， 成本高昂导致售价超过消费者购买能力；
第五， 资金不足无法支撑后续研发。
同质化严重的市场上，死亡的瘟疫依然还在蔓延。我们可以预见 AI 企业在接下来很长一段时间都要接受市场的严格考验，大多数企业会被市场毫不留情的淘汰，只有少数会活下来。
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希望本篇文章《AI驱动市场分析工具的简单介绍》能对你有所帮助！
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