这篇文章给大家聊聊关于人工智能行业投资价值，以及人工智能行业投资价值评估对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。
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2020年投融资人工智能产业链是否大有可为？
人工智能产业肯定大有所为，但需要有所为有所不为。先来看一个新闻：
全球知名的AI芯片企业——WaveComputing公司即将破产。据悉，该公司已经遣散了所有员工，并申请破产保护。如无意外，这将成为第一家在疫情期间申请破产的AI芯片公司。WaveComputing被誉为全球最有前途的AI公司之一，曾被认为有和英特尔、英伟达等巨头一较高下的潜力。2018年底，WaveComputing宣布完成8600万美元E轮融资，这一轮融资过后，这家公司累计融资金额已超过2亿美元。一、人工智能的起源及发展
人工智能（AI）一词最早出现于1956年的达特茅斯会议，受限于早期的计算性能、数据存储成本，人工智能在实际生产生活中的应用较少。进入21世纪，随着计算能力的大幅提升和数据存储成本的大幅下降、互联网数据量急剧增长，人工智能从此进入发展的快车道，并在全球经济发展中发挥越来越大的作用。普华永道预测到2030年，AI将为全球GDP带来14%的增长，也就是15.7万亿美元。1999年至2017年，全球人工智能领域中图像识别、生物特征识别、语音识别、语音合成、自然语言理解、机器学习等关键技术的发明及授权专利数量超过10万项。
1999年至2017年全球AI专利申请增长趋势
二、人工智能产业链包括哪些
人工智能产业链结构分为基础层（计算基础设施）、技术层（软件算法及平台）与应用层（行业应用及产品）。
人工智能产业链分布图
基础层主要包括计算硬件（AI芯片）、计算系统技术（云计算、大数据和5G通信）和数据（数据采集、标注和分析）。可以打这样一个比方：深度学习是人工智能这台火箭的发动机，燃料是大数据，云计算是引擎。
技术层面，我们可以从三个维度来理解：算法理论（机器学习算法、类脑算法）、开发平台（基础开源框架、技术开放平台）和应用技术（计算机视觉、自然语言理解和人机交互）。
应用层面，我们可以包括行业解决方案（“AI+”）和典型产品（机器人、智能音箱、智能汽车、无人机等）两个方向。
三、人工智能投资价值如何判断要判断是否有投资价值，个人觉得需要回答一下三个问题：
是否在产业链中有清晰的定位？参照上文能找准自己在产业链中的定位是基础，如果一上来就说的自己能一条龙包打天下，那要么是骗子、要么是小白。有些入门者自以为拿着tensorflow搭个神经网络训练个人脸识别模型就学通人工智能了，其实这是很容易做到的，但离能用还有十万八千里。除非是两位马爸爸那样的巨头，一般创业团队能在某个层面中做好做精已经相当不错了。
是否有清晰的数据来源？前几年李飞飞离开大学加盟谷歌，主要就是为了数据，她在学校耗尽科研经费和数年时间才能获得的数据，在谷歌唾手可得。所以AI中有七大黑洞之说，就是指AI人才都被全球七个掌握数据的公司说吸引（中国BAT和美国的亚马逊、微软、谷歌、脸书）。目前所有AI技术都是基于海量数据训练，所以没有数据的AI都是耍流氓。
是否有明确的应用场景？有些团队也许某些方面很强，比如图片识别准确率多高多高、语音识别率多高多高，但如果没有落地场景，最好的结果也就是被巨头收购。但即便是这个结果也是虚妄，因为巨头更省力的方法是高薪挖人然后模仿，因为他们有数据。
AI领域投资前景如何？
人工智能看起来像是个这几年新出现的名词，像是新科技更像是黑科技，但其实这是一种假象，因为现在产生的人工智能的厂商在全球不小于上万家，而人工智能产业绝对没有那么多，剩下的是什么呢？就是伪人工智能，我们需要警惕这种假象。
AI积累不足投资难
吸风投是很多人工智能初创企业的拿手好戏。当人工智能成为新的风口，站在风口上的所有人都能随风飘起，人工智能首次从原来科学家对向量机的研究走到了普通人的视野中。人工智能成为新的风口，成为创业者可以带的“帽子”，成为ppt中的常客。
而很多人却没有注意到，这里面的暴露出的链条断裂，比如积累不足、师资不足等。
事实上，人工智能最早可以追溯到向量机。在机器学习中，支持向量机（英语：supportvectormachine，常简称为SVM，又名支持向量网络）是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。
如果看去年大热的人机大战，机器学习的快速学习能力是通过阿尔法狗形成的。而这个对弈并非像很多人工智能ppt一样空穴来风，而是通过大量的机器学习完成的，需要足够的积累。
谷歌的研究人员称：我们的围棋项目，还不得不感谢感谢日本人。日本人过去几百年几乎所有的棋谱都在，而且保留围棋的棋谱也特简单。只要一张纸，黑的白的，上面标好号码就行了：这是第1手，这是第200手。
围棋几百年来的棋谱都存在，也就意味着围棋的数据特别齐全，有这些数据作支撑才能完成“人机对战”这个项目，并取得胜利。
而在这种棋艺的较量上，谷歌也不是第一人，在上世纪，IBM深蓝就开启了国际象棋的对弈，此后，类似的棋局屡见不鲜。也就是说，从向量机，到深蓝、再到阿尔法狗，人类对人工智能和机器学习的研究早已有之。
但是，大多数人工智能创业者、工作者都是看起来的专家，人工智能确实未来可期，但其中也夹杂了很多“南郭先生”。
2小心AI南郭先生小心AI南郭先生
在中国传统故事（成语）中，南郭先生是比喻无才而占据其位的人，这种南郭先生在现在的人工智能产业中委实不少。甚至有很多滥竽充数创业项目，第一次没有获得融资，再来穿个人工智能的“马甲”就可以获得投资。
人才不足大概是造成伪人工智能现象出现的主要因素。虽然人工智能技术可以追溯到几十年前的定向向量机，但那依然属于一个十分狭窄的学科种类，相关人才数量十分有限。由于人工智能产业刚刚起步，对于目前出现的人工智能，很多所谓的专家，都是砖家。
人才需要时间去培养，不是一夜之间冒出来的。而之前我们的大学、企业缺乏一定的培养体系，人才储备明显不足。而如今一夜间全世界有几万家人工智能公司，这些人工智能专家的可能有很多都是南郭先生。
再说研发周期。人工智能相关领域的研发不仅需要大量的数据做支撑，还需要数据的收集、分析、训练，算法的改进等等。显然我们现在的水平还达不到真正的人工智能（让机器向人一样思考、行为），甚至达不到果蝇的思维水平（果蝇大概十万个神经元，人脑有几百亿个）。
也就是说现在的人工智能依然处在初级阶段，以简单的training训练为主，在这种背景下需要更长久的人工智能积累。
结束语
如今的人工智能大多还处于初级阶段，而且面临很多道德和法律困境没有解决，师资积累和技术积累严重不足。这种时候我们更要警惕伪人工智能。
请问人工智能创业前景是什么？
人工智能领域未来发展趋势肯定是迅速崛起，但个人创业需要谨慎。
人工智能又称为AI、机器智能，主要是通过机器模拟、延伸、拓展人的智能的一门科学。
最近几年，人工智能领域备受瞩目，在2017年更是入选“2017年度中国媒体十大流行语”。在最近几年播出的《机智过人》节目里，我们也可以看到国内很多先进的人工智能产品。
但从相关人工智能产品的发展历程不难看出，人工智能产品的研发是需要大投资、长周期的。如果是个人创业，如果不是总有良好的资金链、技术链，那么还是有较大风险的。
希望我的回复能帮到您。
ai行业发展前景如何？
Al人工智能行业前景无限，现又纳入国家发展纲要，可以说是一马平川，前途无可限量。另Al会产生以下几项重要变化:一.互联网Al人工智能化，搜集大数据。以数据作为能源和原料，数据越多，发展就越快。
第二是商业Al人工智能化，它们因为商业模式的原因，累积了一套数据，这些数据足够大，激活后也会在商业流程产生价值。让已有的数据产生价值，并进入商业。如商店.银行搜集数据，透过商务流程来赚钱，将已有的业务流程做为中心。
第三是实体世界感知Al人工智能化，把世界上还没有数据化的东西数据化，变成Al人工智能化。例如人脸识别，语音识别，在机场.购物中心用很多监视器捕捉数据。
第四是全自动Al人工智能化，Al人工智能化一定是在釆集大量的数据基础上，实现技术迭代，第一是无人驾驶;另一个就是工业自动化，这两个将是未来的重点。
综上所述，Al行业发展前景一片光明，其价值和成果无法估量。将我们张开臂膀，来拥抱Al行业奇妙的成果揽入怀中！
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