2016年3月，Google旗下公司DeepMind研發的智能機器人AlphaG，與圍棋世界冠軍、職業九段棋手李世石開展人機大戰。這場人機大戰，采取下圍棋五局三勝制的形式進行。最后AlphaGo以4比1的總比分的絕對優勢獲勝，世界冠軍只勉力贏了一局。

這次比賽結果世界震動。而上一次舉世震驚的人機大戰，還是在1997年。當時，IBM公司的超級計算機“深藍”，與當時的國際象棋冠軍的卡斯帕羅夫決戰，并以微弱優勢取勝，成為世界上首個擊敗世界象棋冠軍的機器。在這場比賽中，計算機智能與人類智慧碰撞出火花四濺。

計算機是當時顛覆世界的革命。人工智能是同樣的戰勝人類棋王的贏家，因此，人們對其寄予厚望。

接下來，2017年，AlphaGo在中國烏鎮圍棋峰會上，以3比0的壓倒性總比分優勢，戰勝了排名世界第一的世界圍棋冠軍柯潔。圍棋界公認，AlphaGo的棋力已經超過人類職業圍棋頂尖水平。這次比賽再次將人工智能在公眾視野中引爆。

同期，資本大舉入場，下注AI板塊。

經過三四年，一級市場培養的人工智能的項目，在當前加速了上市的步伐。11月底，海天瑞聲獲科創板上市委會議通過，12月以來，依圖科技、云知聲先后進入科創板上市問詢階段，而云從科技、云天勵飛均進入科創板上市受理階段。

在即將到來的2021年第一季度，人工智能的上市潮即將到來。

風口落地

2016年和2017年的AlphaGo兩次圍棋勝利，加速了人工智能風口的到來。

AI被認為是第四次工業革命。無論是資本市場還是普通民眾，主流觀點都認為，當前的深度學習的架構，不同于人工智能的上一階段機器學習的理論。前者的原理類似于人類的神經網絡網絡，智能程度上更接近人類的“思考”。而人工智能理論進化，使機器從“弱人工智能”邁向“強人工智能”，AI有望能代替大量人類的重復性勞動的崗位。

2015年-2018年，AI在創投圈中大熱，深受資本追捧。

圖：中美人工智能投資額與投資筆數（百萬美元）

來源：CBInsights，國金證券研究所

2015年起，AI領域的投資頻次和投資總額都錄得快速增長，并在接下來的三年中增速一再提高。在2018年，AI投資達到巔峰。僅在2018年這一年，人工智能領域的投資金額就過千億人民幣，投資筆數接近500筆。截至2019年上半年，國內共有1300 家人工智能企業獲得了風險投資。

人工智能行業開始躁動，并逐漸步入泡沫期。在資本的鼓勵下，AI創業企業如雨后春筍冒出，并到處路演以獲得融資。各路資本此時的投資策略也十分激進。根據人工智能投資輪次數據，2016年，A輪及以A輪前投資占總投資金額的 80%，盡管這個比例逐年下降，但2018年仍高達 65%。

大量冒進的投資機構沒能預測到，人工智能行業研發時間長、回報時間慢。數年過去，一級市場的項目成功退出的少之又少。看二級市場可以知道——成功上市的真正的人工智能企業極少。（科大訊飛算是最引人矚目的一個。）而人工智能的投資資金又較多，大量燒錢是行業常態。投資機構逐漸面臨項目退出的壓力，創投行業重新審視對AI的投資。

隨著資本市場回歸冷靜，2019年，AI的投融資金額斷崖式下跌，相較于2018年下降25%-30%?！坝腥齻€AI專家就能估值7億、靠AI概念忽悠投資人的時代已經過去了。”創新工場董事長兼CEO李開復表示。而在2020年上半年，在疫情的影響下，AI的投融資活動更是跌至冰點。國內風險投資額較上年同期下滑三分之一。國內、國外都有不少AI公司宣告倒閉。風口上的“豬”，終于不再能上天。

隨著資本寒潮+科創板注冊制，AI公司紛紛開始轉向二級市場尋求上市自救。根據遞表速度，預計從2021年第一季度，人工智能公司的上市熱潮將拉開帷幕。這無疑給沉寂了快兩年的AI行業帶來了振奮。

值得注意的是，冷靜下來的一級市場，逐漸聚焦到B輪以后的投資。也就是說，市場更在乎公司在“商業”的成長性，而并非“技術“的成長性。而一級市場的價值取向，或將深刻得影響二級市場。

在文章開頭提到的正在排隊的公司中，讓投資者最為期待的，無疑是在四小龍之列的依圖科技和云從科技。在人工智能的大年，我們該怎么看？

撥云見日：云從科技的商業本質

一級市場炒作風氣驟停，人工智能的投資，正在逐步回復理智。在當前情況下，在二級市場根據概念熱炒，可能會陷入較大風險；看清前途才是要緊事。

四小龍之一的云從科技，是當中較為特別的AI公司。2017年-2108年，云從科技的虧損遠小于同行業公司，被一部分人認為可能是最快實現盈虧平衡的公司。

此外，云從科技還擁有國家隊背景，并在技術上行業領先。云從科技擁有自主可控并不斷創新的人工智能核心技術，實現了從智能感知認知到決策的核心技術閉環。公司的跨鏡追蹤（ReID）技術獲得首屆全國人工智能大賽冠軍；3D人臉重建、OCR、語音、機器閱讀理解等技術在世界權威數據集刷新紀錄；深度學習、視覺識別等領域論文在國際人工智能領域頂級學術會議與期刊上發表。

計算機領域技術日新月異。對投資者來說，要跟蹤和看懂新技術，并不是這么容易。但幸好，科技企業也不過是商業的一環，本質亦是提供產品或者服務。因此人工智能的投資，必然要回歸商業落地實質。就比如我們不會為微軟研究院中那些尚未商業化的項目給估值。而商業化能力有時候甚至遠大于技術能力。

云從科技的兩大主營業務為人機協同操作系統和人工智能解決方案，主要落地的場景包括智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商業。實際上，四小龍都已實現了商業落地，并主要都屬于計算機視覺識別賽道。根據IDC統計，四小龍所占市場份額包攬了行業的前四，云從科技的市場份額排第三。

圖：計算機視覺識別應用的主流廠商

資料來源：IDC

計算機視覺識別，顧名思義，是使用機器代替人類去“看”，包括使用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，并進一步做圖形處理。安防市場是計算機視覺識別的最重要應用場景。隨著時間的推移，其應用逐漸從安防，滲透至金融、互聯網城市治理、樓宇園區等創新領域，應用領域也越發廣泛。

資料來源：艾瑞咨詢

根據弗若斯特沙利文，2019年中國計算機視覺行業市場規模僅為 220 億元人 民幣，市場規模仍較??；但賽道仍在高速增長，市場規模在2019年-2024年間將以49.00%的年均速增長，并于2024年達到1,613.03億元，接近當前的八倍。

這看起來是一個充滿希望的賽道。但值得注意的是，這個賽道已經相當擁擠。

算力、算法和數據是人工智能三要素。在現實的商業化進程中，數據往往才是最關鍵的因素。由于很多行業尚未數字化，獲得能持續積累的數據十分困難。因此，人工智能企業選擇在應用場景清晰、數據積累較多的安防、互聯網等行業落地較多。計算機視覺識別主要集中在以上領域應用。因此可以說計算機視覺識別賽道是門檻最低、參與者最多的AI賽道之一。

在產業鏈公司方面，云從科技的競爭者眾多，除了其他三個獨角獸，還有數量龐大的AI公司。此外，這些AI企業還需要與傳統廠商同臺競技。?？低?/u>、虹軟科技這些傳統廠商有著數據、市場、渠道等優勢，可能會后發先至，對云從科技構成大威脅。