4月12日，FUS猎云网2019年度人工智能产业峰会在北京千禧大酒店隆重举行，近百位知名资本大咖，独角兽创始人、创业风云人物及近千位投资人与创业者共聚一堂。本次峰会由猎云网主办，AI星球联合主办，锐视角、猎云资本、猎云财经、企业管家、创头条协办。

前顺为资本执行董事孟醒受邀参与峰会，就《人工智能后半场的几个问题》发表了主题演讲。孟醒认为，站在历史的角度，从 2012年到2018年，人工智能创业公司在公司属性、客户、核心能力和融资四个方面发生了变化。

一方面，公司属性从AI技术平台的公司慢慢变成垂直应用公司，例如做安防领域AI、金融领域AI的公司。另一方面，最开始AI公司的客户绝大多数是互联网公司，现在很多是垂直传统行业的公司。其次，人工智能创业公司的核心能力正在从算法、研发，向产品定义、工程速度和销售变化；最后在融资方面，AI的长周期属性更适合VC资金，现在吸引了越来越多地方和国家资金的支持。

孟醒指出，2019年人工智能还将面临四个方面问题。一是创业方向的多元化，二是2C人工智能的囧境，三是2B人工智能的真实壁垒，四是人工智能公司的退出。

孟醒认为，目前AI行业虽然存在很多问题，但大家充满信心，这个行业没有上半场和下半场，AI是一个永远进行下去的舞台。

2019年，猎云网以发现产业独角兽为初衷，全面开启“FUS（Future unicorn Summit）未来独角兽峰会”品牌。本次大会将继续致力于探究人工智能行业核心发展趋势，通过优质AI应用实例分享、科技领域、金融投资等业界大佬互动，聚焦国内人工智能的产业力量，以行业从业者的视角，探讨科技浪潮的机遇与挑战

以下为嘉宾演讲实录，猎云网整理删改：

感谢各位，下午很荣幸跟各位分享一下跟AI相关的主题，我是被给了命题作文，AI的下半场其实不是一个很吉祥的说法，我希望AI是循序渐进，细水长流的行业，能够慢慢渗透到各个领域里面，而不是有一个上半场和下半场和终局。

下半场的机会在哪儿？作为投资人来讲很难去指明。好在做AI投资之前，我自己曾经是一个AI的创业者，做了两个AI的公司，有一点点创业者的基因。

结合这点跟大家分析一下，从2012年这一拨创业开始到2018年，AI创业领域发生的几件事情。

一是公司属性。从AI技术平台的公司慢慢变成垂直应用公司，大家慢慢变成了我是做安防领域AI、金融领域AI的公司。

二是客户。最早AI公司的客户绝大多数是互联网公司，今天很多都是垂直传统行业的公司。互联网公司的好处是技术成熟度高，能够对接，缺点是不付钱；传统行业是反过来的，技术准备程度差，但是付费意愿更高。

三是核心能力。AI公司绝大多数创始人是技术背景，是非常优秀的科学家或者研究员出来做的。他们往往是复制了在研究院做的事情，核心能力是算法。今天的AI创业公司核心重要的因素可能是产品经营能力，和把一个算法变成一个工程化的能力以及销售能力。

四是融资。AI是一个周期非常长远的事情，比较适合VC投资，慢慢变成一个国家的政策，变成了一个地方支持的方向，有资本市场，科创板市场，国家基金一起来参与这个事情。

2019年以后，我预测会出现四个问题。

第一，创业方向多元化的问题。从宏观角度来看，国内创业公司的资本、人才、创业方向集中在非常具体的领域，安防、金融和无人驾驶基本上聚拢了整个行业80%的资金、80%的人才；新生出来的一代产品，工业、教育、农业、零售等等只占了剩下的10%的领域。

第二，2C人工智能的囧境。To B人工智能大家讲了很长时间，To C期待了很长时间，但很难做，很难做的问题是什么？今天想象这样一件事情，假如说身边有一个很好的朋友，他是一个很强的懂人工智能的人，他的存在使得我有任何人工智能的问题都可以让他帮我解决或者开发。

但作为一个个体，用它能干的东西并不多，因为本质上来讲，我们其实没有什么数据，个人手里没什么数据，今天手机这个时代里面个人能够获取的数据基本上等同于每回换新手机能够迁移过去的东西，通讯录、手机相册、邮件，主要是这些东西了，剩下所有的数据都在独立的APP里面，迁移不过今日头条里面偏好的行为。To C端很难做，个人拿不到数据，很难下手做这件事儿。

我判断，To C人工智能公司首先是To C传感器公司，先有一个办法把你的数据收集下来，基于这部分的数据把算法、算力叠加在上面，为你提供某种服务。很少脱离传感器能独立存在的To C人工智能公司，最后出现智能摄像头公司，他需要打通这件事情，收集到足够多的数据才能完成后面的服务。

第三，2B人工智能的真实壁垒。To B人工智能公司是最多的，To B公司发展到各个场景里边，大家往往会有这么一个问题，因为人工智能大家都感觉估值很高，有点泡沫，除了估值高以外，To B人工智能公司大家最被人诟病的点觉得在做项目，每个项目独立招标，然后在做这个事情，大家觉得不是人工智能公司，是传统行业的公司，做东西的可扩展性差，人工智能的意义不大。

在我看来，从项目制开始，每家公司都有原罪的，从项目制很简单的事情来做，这件事情从起点上无可厚非，有三条路可以走，红的、黄的、绿的三条线。

红色这条线，原来项目制的工作变成产品化，在公有云上部署，这是理论上To B应该做这件事儿的一条出路，如果数据做不了回环、闭环的话，人工智能80%都牺牲掉了，本质上不是数据驱动的人工智能公司。

为什么这么说呢？如果你是先发者，你和后来者之间的差距不会特别大，如果这个垂直领域用户体验和垂直纵深又不是很长，很快达到瓶颈之后，后面人很快就追上来了，你保持不了这样的壁垒和差距，对于先发者没有优势了，这件事情不应该第一个人做，你探索这个场景，融不到钱，说服不了投资人，很麻烦，还不如第二个人做这件事儿。退而求其次。

黄线这条线，我做项目，接下来依然做项目，但项目垂直的产品纵深做得更多，从一个单一的项目，从人脸切入，到后面做大数据平台、反欺诈平台、做营销等等这些场景，把整个叠加上来的东西平台化，把这些东西放在我的单一平台上，我把这些纵深能够打穿，一个垂直行业打穿，这是另外一个场景，我觉得不如红线好，也是可执行的。

最差的是绿线，依然做项目，平行拓展行业，做完A领域项目，做B领域项目，做完了，然后做C领域的项目。在这个行业里面大家需要关注到之后，无论从投资还是创业尽量往第一个方向靠，尽量往红色的方向靠，这样才能做出伟大的公司出来。

第四，人工智能公司的退出。这是从投资人角度来讲关心最多的问题，这些公司投完了以后，最后我们得到的回报是什么？上面回报不是现金，他们怎么退出？

今天的状态是这样的，中国没有技术收购，美国有很强的技术收购的传统和基因的，大的公司往往都会做，甚至于非互联网甚至于谷歌、Facebook这样的公司，像宝洁、沃尔马也会对技术公司进行收购，促成了你能够造血加上被收购两条路投资的热情才足够饱满。

今天中国少条腿，对于每家智能公司都有极高的技术，自己做业务、自己造血、自己成为一家上市公司才有可能退出。长期如果依然是这样的话，一定会影响资本的投入以及资本的信心，今天是一个开始，抱着跟国外一样的期待做这件事儿，但是长期是不行的。

我们不会期待一个TMT投资人说，我能够理解药厂的逻辑投医药公司。我觉得在某个阶段，人工智能公司也会投入到药厂这样的估值，像无人驾驶长周期的，以阶段性的进展作为核心定价标准，而不是以它非常纠结的、短期的收入能力和阶段性能力来做这件事情，行业会形成共识，形成共识之后对这些公司的退出和融资都会变得更加直接。

虽然问题很多，但是我们还是抱着很强的信心，像最开始说的，没有上半场和下半场，AI是一个永远进行下去的舞台。谢谢！