人工智能的發展空間正在快速變大。據艾瑞咨詢數據顯示，自2014年開始，人工智能領域投資金額、數量、參與投資機構數量均大幅增加。其中行業投資額，從2012年的6200萬元增長至2015年的14.2億元。據BBC預測數據顯示，2020年，全球人工智能市場規模約為1190億人民幣，中國約為91億。基于科技在計算處理能力、算法以及大數據三方面取得進步，人工智能獲得了突破性進展，資本圈隨之火熱。
特定應用或率先商業化
人工智能作為一項技術范疇，盡管近年來取得了突破性進展，但目前來看，包含多項技術巔峰的通用人工智能發展仍有障礙。由此，資本目光正聚焦于人工智能的特定應用場景。
自動駕駛作為人工智能技術的交叉應用領域正被資本看好。正如外媒所言“中國2035年將成全球最大無人駕駛汽車的市場”。得益于龐大人口基數以及傳統汽車業，無人駕駛產業一旦發展起來，將形成不止于千億、萬億級別的市場規模。在人工智能技術上，采用深度學習算法結合大數據，成為成本控制的新技術路徑。據清華大學智能技術與系統國家重點實驗室教授鄧志東介紹，這一技術路徑的普及，意味著掌握大數據資源的企業將在這場競賽中獲得優勢。從事實來看，巨頭企業的大數據采集量呈增長之勢。2009年來，谷歌無人駕駛汽車總行駛里程為241萬公里，以實驗室模擬駕駛環境條件，每天行駛里程超過482萬公里。
基于特定場景的聊天機器人（23.54 -0.21%,買入）正成為投資熱點。中興合創投資管理有限公司副總裁沈理告訴記者，目前通用聊天機器人商業化難度太高，所需語義理解、圖像識別等一系列技術難以攻克，所以資本更為關注能在特定領域代替人工的機器人。
聚焦需求和應用，不要為做技術而搞人工智能。“目前很多企業號稱做人工智能技術，卻無法找到應用切入點”，沈理告訴記者，人工智能產業受應用和場景牽引，技術應藏在應用后面，真正的商業化價值，取決于技術在哪一個場景中應用成功，在哪一方面能為人類生產生活帶來價值。
制造業需求藍海
人工智將帶來新一輪產業變革，“人工智能+”正成為傳統產業的升級和轉型契機。“制造業轉型需求迫切，智能制造將成人工智能應用藍海”，上海中科智谷人工智能工業研究院院長劉瑞禎說道，“中國制造業大而不強，目前在國際仍屬于第三臺階，距離日本和德國至少有20年差距”。就國內情況來看，實體經濟不振，制造業仍屬虧損狀態，迫切需要技術轉型作為產業革新契機，而這種技術革新要以人工智能技術來完成。為滿足國內制造業轉型升級（愛基，凈值，資訊）的需求，人工智能將帶來10萬億級別的市場規模。“人工智能將自動化工廠變為智能化工廠，這是很關鍵的，在生產水平亟待提升、人口紅利逐漸消失的情況下，迫切需要機器代人的過程”，劉瑞禎說道，并表示就中科智谷在投資方面的關注領域來看，人工智能在機器人行業可以得到明顯盈利，正成為投資熱點。
工業機器人趨于成熟，服務機器人仍是投資陷阱。相比服務機器人，工業機器人智能化程度相對較低，但生產量較大。目前人工智能的應用在于讓工業機器人代替人手，解決自動化問題。相比來看，人工智能在服務機器人方面的發展仍未成熟，受一系列人工智能技術限制，服務機器人產品往往無法解決現實問題，企業得不到良好客戶反饋，收益較差，導致資本的投資回報率較低，資本需要謹慎介入。
人工智能資本正顯現三大短板
人工智能行業由于技術門檻較高，以及出現與傳統產業的深度融合趨勢，對于該領域資本也提出了更高要求。“加大人工智能投資風險的，正是投資機構本身的技術水平和資源背景不足”，劉瑞禎這樣解釋，并指出了當下人工智能投資機構面臨的三大陷阱。
第一，在評判人工智能企業項目時，投資人自身的知識儲備及智慧水平往往不夠，若無專家團隊作為技術顧問，很難評判項目或企業的盈利價值。
第二，人工智能投資對機構背景資源提出了更高要求。當下，資本正紛紛介入制造業在人工智能上的需求市場，它所提供的不能僅僅是資金支持，更重要的是幫助企業對接政府資源，為企業解決統籌規劃的問題。所以投資機構僅有資金和技術還遠遠不夠，需要整合更多力量和資源，包括進行科研院所、產業園區以及區域政府的連接。
第三，投資陷阱歸根結底是技術問題。目前，國內在人工智能的技術水平上仍然弱于國外，但資本踴躍程度卻高于國外。過于充裕的資本，以及有待提升的技術水平，導致國內企業估值普遍高于國外，同時產品競爭力不足，投資回報率較低。這無疑是國內大量投資資金被耗費的重要原因。
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