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每经记者：姚亚楠 每经编辑：肖芮冬
智能测温、无人配送、辅助诊断……2020年初这场始料未及的新冠肺炎疫情为AI技术与产业、行业的融合提供了放大镜，也让公众切实感受到技术落地的成果与便利。
记者注意到，进入4月以来，国内AI头部企业相继公布大额融资消息，未来随着疫情得到控制，哪些领域的需求还可以通过AI技术深入满足？资金还会对AI青睐有加吗？
头部公司密集融资AI助力制造业转型的系统性机会形成
进入4月，国内AI创业公司密集传来新一轮融资消息：4月2日，“第四范式”宣布完成C+轮融资，C轮两次融资总额达2.3亿美元，投后估值约20亿美元。次日，“云天励飞”也对外公布近10亿元的Pre-IPO轮融资，2019年3月云天励飞完成B轮融资时即表示将准备IPO。4月7日，AI交互独角兽企业“思必驰”同样宣布获4.1亿元E轮投资，“云+芯”是其未来核心战略。
“头部公司密集公布融资消息、去年下半年以来消费互联网逐步降温，与硬科技投资提升这一趋势有直接的关系。未来，资金在科技领域的投资仍会持续增加。”戈壁创投合伙人胡唐骏表示，“这些企业近几年商业化取得了一定进展，无论是自我造血能力还是生存能力都会更强一些，资本更愿意注资加持。”
“随着通用算法趋向成熟，行业应用和基础算力的优化将迎来发展机遇。”胡唐骏认为，“在基础算力层，专业加速器性能近年提高迅速，算力成本的进一步降低是人工智能拓宽行业应用范围的基础，这其中存在着一定机会。而在应用层，目前还处于比较早期的阶段，人工智能的应用以辅助功能为主，创业公司在具备大量非互联网化数据基础的垂直行业更容易构筑核心技术壁垒。”
他表示，“从投资人的角度，我们更倾向于寻找大赛道里能够产生新的终端需求和庞大数据，可以供创业者分析挖掘、进一步商业化应用的机会。制造业是一个很重要的领域，其基础庞大，生产效率提升空间大，近年来由于人口结构的变化和用工成本的提高，制造业进行自动化和信息化改造的空间巨大，系统性机会已经形成。”
抗疫为AI正名？行业投资有望保持坚挺
AI是近几年我国创投领域的热门风口，不过曾一度陷入不接地气、商业化困难的争议，市场上也出现了越来越多的质疑声，而此次疫情无疑为AI技术与产业、行业的融合提供了放大镜。
2月4日，工信部发布了《充分发挥人工智能赋能效用协力抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情倡议书》，号召尽快利用AI技术补齐疫情管控技术短板，充分挖掘AI技术在新型肺炎诊疗以及疫情防控的应用场景。记者梳理发现，目前AI应用几乎覆盖了疫情监测分析、人员物资管控、医疗救治、药品研发等“抗疫”全流程，在减少人力资源消耗、提高效率方面发挥了重要作用。
图片来源：中国人工智能产业发展联盟
来自中国人工智能产业发展联盟的统计数据显示，疫情防控中，智能服务机器人、大数据分析系统和智能识别（温测）产品数量位居前三。计算机视觉、语音、大数据等人工智能技术成熟度相对较高，使用场景丰富，因此其代表产品在抗击疫情中发挥了极大作用。比如智能外呼机器人在通知、回访、筛查等场景中能够代替人进行并发呼叫，减轻了基层工作者压力；大数据分析系统在疫情地图、人群追踪、同乘查询、趋势预测以及舆情分析等方面贡献较大，在提升国家治理能力方面的作用正在逐步凸现。
而智能医疗辅助诊断系统、基因组检测、药物研发等AI产品数量则相对偏少，这主要是因为此类AI产品涉及算法与医学知识的结合，专业性高，研发需要的技术和成本门槛高。记者注意到，在一级市场中，AI在医疗领域的应用已出现了回暖迹象，今年一季度，专注于影像诊断、药物发掘的多家公司纷纷获得资本注资。
2020年Q1获投的AI医疗公司（数据来源：IT桔子）
据《华尔街日报》消息，国际数据公司（International Data Corporation，以下简称IDC）上个月将2020年全球信息技术(IT)支出增长预期从5%下调至4.3%，但其没有做出AI支出放缓的预测。IDC全球AI研究主管Ritu Jyoti表示：“部分领域AI软件的支出势头实际上会增强，这些领域包括客服代理、数字助理、自适应学习软件、诊断治疗系统和药品研发工具。目前，IDC预计2020年AI支出将为480亿~507亿美元，比2019年增长25%~32%。”此外，IDC还预计处在抗疫前线的几个领域将投入更多资金发展AI，其中包括医疗、制药和联邦政府。
“此次疫情对AI行业总体来说，机遇大于挑战。”胡唐骏同样向记者表示，“从生产经营层面来看，无论是底层的算力还是上层应用，相对于其他行业，AI行业受疫情影响的程度都会小一些。而从需求层面来看，疫情对无人化、智能化无疑是巨大的推动，这类需求会在全球范围持续增长。我建议，中国企业现在尽快抓住时间窗口去做好这部分的沉淀和场景的落地。此外，在今年加快新基建的建设过程中，5G与工业互联网的结合等都会给AI行业带来更大更好的发展空间。”
他认为，虽然目前创业者、投资人在寻找商业化切入点上有一定的挑战，门槛相对比较高，但从结果上来看，一定会有更多的机会在AI领域涌现。
每日经济新闻
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