我們搜尋了400余個國內市場上的人工智能創業項目，對其進行信息挖掘、周邊訪談與整理，并邀請了三十家業界知名投資機構代表參與評審投票，最終完成這份《2016中國最具投資價值人工智能項目TOP100》榜單。

“人工智能（Artificial Intelligence）”并不是近幾年才出現的新詞，相反，它發展至今已有半個多世紀歷史。在經歷了相當長的一段瓶頸期后，近年來，人工智能迎來了一波復興熱潮。

按照CB Insights統計，2011年，全球人工智能初創企業僅有70家，而到2015年已超過400家，增長近六倍。2015年，投入人工智能的風險投資達到5億8千7百萬美元，比前一年翻了一番。而僅僅今年第一季度，就有超過200家AI相關初創公司總融資超過15億美元。除風險投資外，其它玩家也迅速蜂擁而至，從私募資本到孵化器再到科技巨頭，沒有人想錯過這場智能盛宴。

對于國內創業市場來說，人工智能也在近年間從一種科學幻想真正走入大眾視野，甚至成為每言必及的領域。我們為了制作這次《2016中國最具投資價值人工智能項目TOP 100》榜單，收集了當前國內市場400余個人工智能創業項目，并對其進行數據挖掘、整理和周邊訪談，試圖觀察這種熱度趨勢究竟是從何時開始的，又將走向何方。

國內人工智能熱度驟增：三個重要時間節點

可以看到，2006年和2011年是兩個重要的突增節點。這兩年到底發生了什么？

2006年，多倫多大學計算機科學家杰弗里·欣頓（Geoffrey Hinton）領導的研究使得多層神經網絡的深度學習脫穎而出，成為21世紀以來驅動人工智能發展的中堅力量。

2011年，蘋果公司發布語音助手Siri，刺激并帶動了人工智能進一步應用于日常生活中。

如果要評選21世紀以來人工智能領域的重要事件，這兩件則注定名列三甲。此外：

2014年，Google收購DeepMind后，人工智能項目估值水漲船高。2016年，DeepMind研發的人工智能圍棋程序AlphaGo通過深度學習和神經網絡技術，以4:1的比分戰勝了世界冠軍李世石，世界為之震驚。

這或許是另一件足以被列入三甲的重磅消息。

這些事情同樣影響著國內的創業者，我們的統計數據表明，在這三年間誕生的AI創業項目數量占目前行業主要AI創業項目的61.4%。

這里我們對2016年AI創業項目數量不增反減的一種可能解釋是：由于我們的數據庫主要考察那些獲得了初步融資、并且開始呈現某種發展潛力的AI創業項目，所以今年才剛剛創立的AI新項目中，僅有一部分達到了我們的篩選標準。而另一方面，由于2014-2015年間AI項目的持續火熱，行業內部已經開始呈現出某些進入壁壘。新進入者仍然很多，但也有一些面對激烈競爭和資本寒冬望而卻步或仍在觀望。這些因素導致了2016年創業項目數量較少于2014和2015年，但仍然處在第三多的位置。

人工智能到底為什么火？不在原理和技術，而在應用。

2014年開始，國內人工智能領域投資金額、數量、參與投資機構數量均大幅增加，2015年更是實現了跨越式增長。統計資料表明，2015年，我國投資人工智能的機構數量已經高達48家，同比增長71.4%，是2012年投資機構數量的6倍；投資額為14.23億元，同比增長75.7%，是2012年投資額的23倍；投資次數為43次，同比增長65.4%，與2012年相比增長了近5倍。

在談到人工智能何以在世界范圍內獲得如此大資本流量的時候，人工智能教父杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）表示：“不光有技術，還要有應用。神經網絡火不是因為它的原理，而是因為它真的可以做事情。”

我們的統計數據顯示，人工智能創業項目呈現出極強的應用性特征，在國內的AI項目中，超過88.2%的AI項目參與、或至少面向具體的垂直應用領域。2014年，中國市場的工業機器人銷量猛增54%，智能語音交互、指紋、人臉、虹膜識別等產業規模均突破100億元。未來，隨著人均可支配收入的增加以及人口老齡化的時代來臨，預計人工智能家庭化的現象將會普及，屆時，家用助老服務機器人、醫療機器人以及家用清潔機器人的市場需求也將激增。

資本的流動邏輯和未來趨勢

在我們對各資深投資人的了解中發現，人工智能領域的投資者整體呈現出一種長遠目光的投資傾向——看重長期發展戰略，不期待過多短期回報。國外甚至有很多組織將自己定位成非盈利機構，從而可將技術研發作為首要任務。

正如杰弗里·辛頓指出的那樣，“‘以營利為目的’比‘非營利’更加復雜。”大公司給大學投錢支持基礎研究，大資本給初創公司投錢支持創新研發。基萊（Terence Kealey）在《科學研究的經濟定律》中指出，為了獲得第二行動者優勢（即追蹤基礎研究的創新來獲得潛在有用的進展），資本支持第一行動者優勢的研究（即首先發現某種科學技術產生的優勢），這是自由市場下資本流向新興領域研究的原因。

而在我國，資本邏輯還涉及了產業政策利好的原因。受益于政策東風和下游需求，到“十三五”規劃末年，我國預計將會建立較為完善的基礎智能制造體系，同時實現工業制造智能化和自動化。

既然人工智能領域如此火熱，那么，到底當下國內市場上的哪些AI項目值得投資？

《2016中國最具投資價值人工智能項目TOP 100》

Xtecher聯手B12、線性資本、IT桔子，在此重磅發布《2016中國最具投資價值人工智能項目TOP 100》榜單！

榜單說明：

第一輪初步篩選主要依據「基礎資料透明度」「融資情況」「競爭潛力」三個維度，Xtecher廣泛走訪各投資機構，聯系各項目方進行考察，篩選出180個有影響力或極具發展潛力的人工智能項目。

第二輪采用專家評審投票制，我們邀請了紅杉資本、北極光創投、IDG、GGV、峰瑞資本、線性資本、PreAngel、德豐杰龍脈基金、云啟創投、比特投資、清流資本、烏鎮智庫、億石科學集團、億石創投、XVC、拾階投資、朗瑪峰創投、荷多資本、青松基金、十維資本、歌斐資產、銀杏谷資本、中科創星、火山石資本、藍湖資本、比特投資、光速創投、熊貓資本、魔量資本等三十家投資機構代表，票選出他們心目中最靠譜的創業公司。最終完成這份《2016中國最具投資價值人工智能項目TOP 100》榜單。

本次入榜企業必須滿足以下條件：

1）主營業務為基于人工智能技術提供的服務或人工智能的技術支持服務

2）在中國大陸運營

3）在各自領域具有獨特競爭力

4）具有相當透明度

5）Xtecher所有信息均與項目方核實，項目方對信息來源負責

評審投票依據：

榜單出爐

當下，人工智能領域主要有三類玩家：

1)基礎層玩家：關注人工智能基礎支撐硬件創新與制造（如芯片、傳感器等）或數據平臺基礎（如數據工廠等）；

2)技術層玩家：包括有關機器識別與深度學習的算法和技術設計；

3)應用層玩家：包括通用應用和行業垂直應用等。一家人工智能創業公司可能僅關注其中某一個具體細分領域，也可能對多個不同的層面都有所涉及，并將之結合在一起。

我們在這個總榜單中不做過多細分，將基礎層和技術層合并為深度學習板塊，單列應用層的機器人/無人機和智能駕駛板塊。它們分別代表了三種不同的時間性：深度學習從上世紀中葉至今的漫長發展史、機器人和無人機已經開始進入日常生活領域的面向當下、智能駕駛完全自動化的一種可預期的未來。

之后幾周，Xtecher將進一步持續推出更詳細的行業細分榜單和數據分析。

第一部分：深度學習

在經歷了人工智能的寒冬之后，深度學習神經網絡的強勢回歸不僅僅是一種技術的勝利，更代表了一種轉變了的科技理解。

比起純粹抽象的表征和定義，我們逐漸試圖還原我們人類自身接觸世界、遭遇世界的自然方式。語音識別與自然語言處理、計算機視覺與圖像識別，基于大數據的預測和診斷，以及智能芯片/硬件的研發，這些基礎層面的支持使得深度學習成為人工智能領域最重要的一個范疇。我們在這一類別下篩選出68個項目，這也顯示出深度學習領域的重要地位。

深度學習上榜企業

第二部分：機器人/無人機

機器人和無人機，作為與日常生活應用聯系非常緊密的兩個智能硬件領域，在人工智能市場上非常活躍。智能飛行器用于搜尋、拍攝、定位，機器人用于醫療看護、倉儲運輸、自主作業、聊天問答……這一目錄的項目顯示著最為強烈的應用性特征。在這里，我們篩選出26個極具發展前景的項目。

機器人/無人機上榜企業

第三部分：智能駕駛

智能駕駛似乎一進入公眾視野，就吸引了大量關注的目光。然而，大眾媒體不加區分地使用“自主”“無人”“自動駕駛”來描述很多其實不同的技術，卻模糊它們之間的區別。智能駕駛車輛比我們想象得要復雜得多，雖然這一領域前景廣闊，但完全不需要依靠人為操作的純粹自動化駕駛還在相對遙遠的、至少數十年后的未來向我們招手。它們的確非常吸引人，但是或許我們應該更為審慎。這里，我們僅列出了6個智能駕駛項目，然而這一領域現在是如此受到關注，我們將它們單獨列于此，以表明我們對它們的期待。

智能駕駛上榜企業

這里的TOP100項目只是對當下行業現狀的一個呈現。這些人工智能項目，很多才剛剛起步。或許未來很快又會有新的革命性的研究發現，又或許行業風向會發生某種轉變，現在熱門的領域又重新進入瓶頸期，新的熱點則不斷涌現。但我們相信，真正好的項目和想法不會永遠沉寂，它們最多只是被暫時的冰封，有一天，技術的革新將會消解曾經限制它的那些壁壘，而它們會像積蓄了所有萌發的力量的種子一樣，破冰而生。