盛世方舟從接觸的1000多個(gè)人工智能項(xiàng)目中，篩選出200多個(gè)進(jìn)行了跟進(jìn)研究，其中基礎(chǔ)層項(xiàng)目(包括計(jì)算芯片、大數(shù)據(jù)、存儲(chǔ))僅占比1%，技術(shù)層項(xiàng)目(包括算法平臺(tái)、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言識(shí)別處理、智能機(jī)器人等)占比24%，應(yīng)用層項(xiàng)目(包括無(wú)人駕駛、工業(yè)4.0、智能安防和智慧醫(yī)療等)占比75%。應(yīng)用層行業(yè)上看，醫(yī)療、教育、汽車、營(yíng)銷領(lǐng)域的項(xiàng)目較為突出。

盛世方舟分析，從投資機(jī)會(huì)而言，國(guó)內(nèi)人工智能基礎(chǔ)層缺乏重大原創(chuàng)科研成果，基礎(chǔ)層投資缺乏有競(jìng)爭(zhēng)力的技術(shù)和人才，是國(guó)家戰(zhàn)略應(yīng)當(dāng)搶奪的地盤(pán)。而技術(shù)層即將進(jìn)入產(chǎn)業(yè)整合階段，核心在于創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)的技術(shù)實(shí)力和創(chuàng)新能力，當(dāng)中存在可能性和機(jī)遇。應(yīng)用層因國(guó)內(nèi)巨大的人口和市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)，以大數(shù)據(jù)收集為基礎(chǔ)的醫(yī)療、教育、消費(fèi)、營(yíng)銷等垂直行業(yè)尚未出現(xiàn)人工智能領(lǐng)域的行業(yè)龍頭，存在較大的市場(chǎng)發(fā)展空間和投資機(jī)會(huì)。

目前，海內(nèi)外人工智能項(xiàng)目仍以初創(chuàng)企業(yè)為主，技術(shù)層已積聚一定競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，行業(yè)垂直應(yīng)用尚未完全爆發(fā)，傳統(tǒng)企業(yè)應(yīng)借助自身積累的數(shù)據(jù)和資源優(yōu)勢(shì)，通過(guò)投資和并購(gòu)提前布局人工智能，將有助于為企業(yè)自身發(fā)展注入新的活力。謝作強(qiáng)建議：“產(chǎn)業(yè)資本前期可以以小額投資為主，搶先完成產(chǎn)業(yè)鏈上下游布局；在適當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)，可選擇并購(gòu)優(yōu)質(zhì)標(biāo)的，鞏固企業(yè)自身在人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)。”

的確，人工智能的崛起帶來(lái)了許多的投資機(jī)會(huì)，但在源碼資本投資合伙人、前微軟亞洲工程院院長(zhǎng)張宏江看來(lái)，其中也有許多投資陷阱。例如，中國(guó)有上千家做機(jī)器人、圖像處理數(shù)據(jù)的公司，還包括做人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛的，顯然已不需要再增加這樣的公司，而且投資時(shí)也要思考其技術(shù)的領(lǐng)先到底能否持續(xù)?！霸倬褪枪灸懿荒艹掷m(xù)獲得數(shù)據(jù)，這對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)非常重要，只有算法和技術(shù)是很難形成持續(xù)的商業(yè)模式的。”張宏江說(shuō)。