人工智能經過近十年的發展，終于站上了接受商業模式拷問的時間節點。

隨之而來的是一度被各個行業趨之若鶩的“人工智能+”，顯露出降溫苗頭。后進場的創業者和投資人，相比前人多出幾分嚴肅和謹慎。整個2019年，人工智能相關投融資事件顯著下滑，并且更傾向于從早期投資挪向后期。

但在安防、醫療、智能制造等成熟行業領域中，人工智能正在以較快的速度落地。同時，AI芯片、AI企服等新興領域也正在崛起，變為新的價值洼地。

面對市場的情緒變化，大多數人寧愿暫時克制，也有人更擅長沙里淘金。對于國內最早的一批投資人、高捷資本創始合伙人黎蔓而言，即便抱有“AI投資成功是個小概率事件”的冷靜態度，但這一年他和團隊出手捕獲的AI項目甚至比往年更多。

從AI相關產業鏈看，捷資本第三期幣基的被投企業已經覆蓋上、中、下游。從上游的核？零部件企業、智能基礎設施企業，到下游的智能企業，產品則包括芯片等AI 基礎元件，以及其他核心硬件、集成系統、產業鏈服務等。

整體而言，人工智能技術未完全成熟，應用面較窄，尚處于“弱人工智能”的初級階段。但它依舊是時代的寵兒，也依舊被寄予厚望。用黎蔓的話來形容，“還有很廣闊的前景。未來10-20年都是一個比較好的機會。”

結合具體場景開發，“先有釘子再找錘子”

AI芯片，是AI+領域中競爭態勢激烈的市場之一，巨頭企業、初創企業蜂擁進場，市場投資火熱。這背后折射出國內半導體產業將其視為“彎道超車”的重要機遇。

普華永道一份報告顯示，人工智能很可能成為半導體行業下一個十年增長周期的催化劑。加上中國5G正式商用，下游終端設備對于半導體的潛在需求增長，也將進一步拉動半導體產業的升級。

而從國際上看，世界主要國家和地區的芯片競爭大戰日益加劇。受到中興通訊事件、華為事件以及中美貿易摩擦的影響，國家層面出臺產業利好政策，也使得國產替代芯片抬頭迎來新的窗口期。

研發生產出有極強算力，且符合不同細分市場需求的芯片，成了AI競爭中的關鍵一役。

在黎蔓看來，這一發展窗口期十分難得，但也面臨企業過度扎堆、資本過熱的現象。他甚至看到，過熱的市場甚至吸引到了一些根本沒有半導體投資經驗的機構，“連投資奶茶品牌的機構也來了”。

半導體并非新興行業，巨頭盤踞下，AI芯片市場不確定性與機遇同樣巨大，貿然入場的初創企業極不小心就成為陪跑。

而作為“工業大腦”的芯片，本身就面臨著比其他行業更長的研發周期，這既考驗初創企業的耐性，也對有資金使用期限的資本形成挑戰。

除去客觀環境因素，初創團隊自身也須打鐵硬。黎蔓向億歐提到，“初創企業必須針對具體場景去開發芯片，場景不明確就難有很強的驅動力，起量難，公司就會非常困難。”在他看來，先找場景再開發的邏輯順序，可以用“先有釘子再找錘子”來作比，“先有錘子才找釘子，就相當于還沒找到起點需求就開發技術。”

取決于芯片研發對技術的高要求特性，技術不過硬，良品率低，就會變相拉高芯片研發成本，難以量產；而極強的技術水平才可以形成壁壘。

黎蔓認為，技術不行，最后的成品可能就是“大飯店”與“街邊小攤”的差別。因此在實際投資時，高捷資本對于團隊技術實力更為挑剔，更看重諸如技術團隊有無頂級大廠研發經驗、技術實力能否達到行業前茅等條件。

AI企服還處于低谷上升期

另一個被視為站上風口的AI+細分領域，是AI企服。

企服不是新詞。在 2014 年時，企服就作為創投圈的重要細分市場逐漸被投資機構重點關注。有人把2014 年看作是以企業級 SaaS 類公司為代表的 ToB 企業集中爆發之年，在這一年后，資本市場才不斷擴大在 ToB 領域的投資布局。

而企服加上“AI”，核心就是應用在具體行業場景里，用AI技術給行業賦能。具體而言，則包括提升簡單重復性工作的效率、技術代人承擔突破人類能力極限工作、提供全新的人機或服務交互模式。

農業領域里，高捷資本有過兩次AI企服的布局。其中的一家麥飛科技作為智慧農業大數據服務商，通過無人機遙感監測與AI大數據結合進行精準化的農田病蟲害防治。

在中國，農業這樣一個超千億元級規模的市場下，病蟲害防治一直是難解的痛點之一。過去通過農村植保站人工施藥的方式，不僅機械化程度低，過度施藥也增加種植成本并帶來作物安全隱患、甚至導致減產。“把質量提升、服務成本下降，進而提供更好的服務與產品”，在黎蔓看來，麥飛科技正在做的事已經接近了AI賦能行業的答案。

一直以來，農業由于所謂低附加值、農民收入低等刻板印象，往往是被忽視的賽道。

但在黎蔓看來，農業具有可擴張的商業模式，具有極其穩定的重復購買機會，不是一錘子買賣。且中國有18億畝耕地，市場空間巨大。另外，農業基本不牽涉個性化的問題，稻田和小麥的除蟲技術差別不大。技術和商業模式的可復制性高，擴張性強。

可以看到，除了農業，高捷資本在教育、醫藥等領域都進行了AI企服布局。在應用領域的選擇上，農業、教育和醫療等都有著資源集中化的明顯特點。其中，醫療和教育的個性化需求還尤為明顯，黎蔓認為，這正是AI發揮技術優勢的機會所在。

業內有人曾對AI企服的落地痛點進行討論，一些人認為是大量的數據，也有人認為是與場景的結合。

黎蔓的“釘子錘子論”則傾向于站在后一種觀點上，“AI的能力還有限，雖然有的行業已經可以享受到AI的果實，比如視覺檢測用于安檢等等。但AI這把錘子還不是什么都能干，所以必須找場景，找到痛點，先看到釘子再看AI這把錘子適不適合用。”

投資邏輯：技術、場景、商業模式

今年10月，芯聲智能拿到了高捷資本領投的2000萬人民幣Pre-A輪融資。這家為AI語音交互提超低功耗芯片方案的企業，創始團隊相關從業經歷都在15年以上。

仔細看，芯聲智能成立時正趕上是智能音箱市場如日中天。這個大而全的市場里，大多數企業都選擇開發通用型AI芯片，芯聲智能卻沖進別人看不清的耳機市場，專注于小型化專用型AI芯片領域。而這樣的細分賽道正是高捷資本的發力點。

對于這樣“棄大抓小”的戰術，芯聲智能總經理湯健告訴億歐，目前低功耗領域的痛點是芯片供應商比較少，市場渴望功耗非常低的芯片，但芯片功耗想要做到一毫瓦以下極其困難，所以競爭對手比較少。

其次，當前的消費電子市場，語音交互已經成為生物觸控之外的另一種人機交互方式。由于語音信息的復雜性，語音交互也承載了更多的智能應用。而與之對應的芯片端，則需要更快速準確的本地化處理，以及更低的離線識別功耗

芯片領域不乏巨頭企業大手筆發力，初創企業能夠進入并擁有一定的生存空間，就需要另辟一個新的戰場，人越少越好，但落地的場景足夠明確。用黎蔓的話說，這個市場“可能是別家看不懂、看不清甚至不屑于做的，你趕緊沖上去，才有大概率的機會成活。”

而總結高捷資本在AI領域的投資邏輯，除了市場方向的選擇，黎蔓在投資時還格外強調要有“核心技術、具體場景”。

在一次公開演講中，黎蔓曾分享過AI領域從底層基礎到頂層應用創投新機會。當時他指出，從底層、中層到頂層，高捷資本都有所關注，但以數據和算法為主的中間層他認為機會不多。

這樣的判斷，其實也指向了黎蔓所強調的“技術壁壘”。“中間層主要是數據和算法，數據大多集中在大公司，而數據處理方面目前還有法律風險。算法在全球范圍內基本都走向開源。建立不了壁壘，很難有好的項目。但數據的獲取，也就是底層感知層還是有很多機會的，比如傳感器，則有一定技術壁壘的。”

黎蔓直言，“如果技術沒有壁壘，就算你成了第一個吃肉的人，后面幾萬人上來搶肉吃，你的賽道又變紅海了。”

進入2019年，AI經歷了從技術到產品再到商品的過程，但還有相當一部分的AI產品服務未能盈利，盡管有肥沃的需求土壤，但存活率也是殘酷的，這在資本寒冬期間更是如此。自我造血更是被行業反復提及。由于以投資早期企業為主，所以實際投資中，高捷資本對企業盈利不做過多要求，商業模式可擴張才是更為看重的指標。

以麥飛科技為例，公司成立三年，農田服務面積從第一年3萬畝地規模做到第二年30萬畝，到今年則達到了200萬畝。

隨著AI賽道的發展進入新一輪的落地應用期，一批AI企業也面臨洗牌，而更多的初創企業則趁機進入爭搶空間。“資本方還是要出手，篩選到好項目，資產價格下行的時候，價格上更有優勢。”

經過了20年的投資生涯，黎蔓仍然堅信AI賽道里“成功是偶然，失敗是必然”，而對于投資機構來說，在選擇這樣一個新興領域的項目時，他認為只有足夠強的入場者最后才會勝出，維持冷靜的價值判斷尤為可貴，即便會因此錯失一些較好的投資機會。