本文来自微信公众号:清科研究(ID:pedata2017),作者:清科研究中心,题图:网络。
自1956年,Dartmouth会议上提出“人工智能”的概念,人工智能在短短的数十年快速发展,如今已进入深度学习和大数据发展时代。人工智能的出现迅速地改变了每个人的生活方式,各个国家对人工智能领域投入也不断增加。我国也相继出台了《机器人产业发展规划2016-2020年》、《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》、《高等学校人工智能创新行动计划》、《加强“从0到1”基础研究工作方案》等多项人工智能等多项政策文件,支持与扶持人工智能产业不断发展。与此同时,在股权投资市场上,投资机构也加大对人工智能等硬科技领域的投资,带动一批优质企业快速发展。另外,在注册制及科创板等一系列资本市场改革助力下,人工智能企业上市环境也得到明显改善,上市进程不断加快。在此背景下,清科创业(01945.HK)旗下清科研究中心发布《2021年中国人工智能领域投融资研究报告》,探讨人工智能产业的发展脉络和未来投资机遇。下文就报告中部分内容做简单梳理。
人工智能产业发展情况
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产业链:现阶段国内侧重于技术层和应用层,对基础层仍需加强关注
在数据、算法、算力等技术的不断成熟和新一代人工智能落地政策和市场推动下,我国人工智能产业发展迅速,市场规模不断扩大。根据中国电子学会披露,预计2022年产业规模将逼近300亿美元,年均复合增长率高达35.06%。
人工智能领域涉及范围广、细分领域众多,清科研究中心将人工智能分为基础层、技术层、应用层进行深入研究。基础层提供算力、算法、数据量,包含芯片、传感器等硬件和云计算、大数据平台等软件,是人工智能产业的基础;技术层开发面向不同领域的应用技术,包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习等领域,是人工智能产业的核心;应用层是技术在特定行业或场景的延伸,为其商业化提供解决方案或软硬件产品。
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AI+:人工智能技术逐步渗透到传统行业,推动智能化发展进程
应用层是人工智能产业的延伸, “AI+”已渗透到医疗、汽车、先进制造、金融、教育、文娱、零售、物流、政务、安防等诸多垂直领域,智慧城市、自动驾驶、无人工厂、机器人的概念越来越高频的出现在生活中。目前,国内应用层的企业规模和数量占比最大,各类商业化落地企业层出不穷,其中城市建设、汽车、医疗、制造业为应用最广泛的热门领域,本篇报告也对以上四个行业的智能化发展现状、影响以及未来趋势进行分析。
以医疗行业为例,人工智能技术给医疗行业带来了巨大的转变和革新,2020年全球新冠疫情的蔓延更是将数字化医疗推上了新的发展阶段,红外测温仪、机器人外呼筛查、接触者追踪、远程医疗等应用已经较为完善,也在本次新冠肺炎疫情中被广泛使用。而智能影像、手术机器人、药物研发、疾病风险预测等现阶段未能完全普及的应用场景也在快速发展,成为未来医疗行业的发展趋势。在此背景下,一批专注于特定赛道的人工智能企业相继涌现,如专注智能医疗影像的数坤科技、从事骨科机器人的天智航、以计算驱动药物研发的晶泰科技等。
人工智能股权投资发展情况
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投资市场:人工智能领域投资热度不断升高,参与者也日趋多元化
在股权投资领域,我国人工智能产业也保持着较高的投融资热度。2020年,投向人工智能的新募集基金有115支,募集金额超500亿;在投资方面,投向人工智能领域的投资案例数占总投资的比例从2010年的2%攀升至2020年的20%。从历年投资趋势来看,人工智能企业越来越多地进入到商业化落地阶段,战略投资者(CVC)和PE机构也更多的参与其中,平均单笔投资规模上升,人工智能行业向着新一个发展阶段迈进。在地域方面,各地政府均先后出台人工智能相关政策,致力于带动当地创新创业和未来发展,其中,京津冀依托众多高校、科研机构、高科技人才等知识资源,在人工智能领域方面处于全国首位,长三角、珠三角地区也紧追其后,全力打造人工智能产业集群,成为人工智能领域发展的活跃区域。
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IPO市场:科创板落地,人工智能企业上市进程加快
近两年来,在注册制改革和科创板的助力下,人工智能企业的上市进程不断加快。根据清科研究中心数据,2010-2020年,中国股权投资市场人工智能领域上市企业累计已达106家,人工智能企业VC/PE渗透率高达74.5%,远高于全市场的56.3%,其中2020年新上市的人工智能企业高达34家,VC/PE渗透率高达85.3%。另外,已上市的106家人工智能企业多集中在北京、广东、上海、浙江、江苏产业基础较好的五省,涵盖机器人、自动驾驶、智能芯片、传感器、云计算、大数据等热门领域。
虽然人工智能领域的创业和投资炙手可热,但需要注意的是目前中国的人工智能产业仍处于一个智能与伪智能并存的过渡时期,部分企业在利益驱动下仅将“人工智能”作为营销手段,并不具备人工智能核心技术。在此背景下,无论是投资机构,还是创业公司(创业者),都应对人工智能产业热潮保持理性,在充分考虑风险的前提下,把握人工智能未来发展新机遇。
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