人工智能技术研究的黄金时期已经过去，现在的创投重点应该转移到人工智能的具体应用落地上。每一个阶段都有该阶段最适合的AI创业类型，风口一旦过去的项目就不要碰了。 值得提醒的是，AI应用创业公司必须离钱要近，要有自己的IP，方能成为细分领域的独角兽。
作为最早布局人工智能领域的天使投资机构，英诺天使基金已投资上百个AI项目。
不仅包括像美团这样已经开始利用AI技术进行业务升级的巨型平台独角兽，在智能医疗、智能机器人、无人机等领域，也助推了如臻迪科技、推想科技、智行者、未来黑科技等估值在数十亿美金的行业（准）独角兽的发展。
2017年开始，黑马学院与李竹导师联手打造「小李飞刀·AI+创业实验室」。
该实验室1期已结业，李竹导师与10余位学员及创业黑马联手成立了1000万共投基金，以资本纽带构建“小李飞刀系”，用于投资本实验室学员项目，并通过英诺和黑马的专业品牌、投融资行业资源及影响力，为实验室学员下轮再融资背书。
目前已开启招募的2期将更加侧重AI应用企业的孵化，通过数据挖掘、智能交互、区块链等技术进行升级改造，助力企业成为产业细分领域的独角兽。文末可申请报名。
AI是不是已经过了投资风口期？中国 AI 企业的估值是不是虚高了？什么样的公司能成为AI+产业独角兽？本文重点整理了李竹导师的核心观点，希望对你有所启发。
口述丨李竹
整理丨创业黑马学院
一、AI底层技术风口已散，AI应用正当时
人工智能是比互联网大一千倍的产业，它已经开始向各行业渗透，将把所有社会物质的生产成本降到最低。
未来是物质生活极大丰富，物质成本极大降低的时代。我认为未来10年，人工智能会替代和影响50%以上人的工作，同时在中国GDP的占比将超过30%。
纵观人工智能的发展，可以分为三个层面：
第一个层面是底层的、跟计算能力相关的，比如芯片、大数据方面的技术；
第二个层面是关键技术，比如视觉识别、语音识别、自然语言理解、深度学习等；
第三个层面是应用层面。
如今，人工智能技术研究的黄金时期已经过去了，现在的创投重点应该要转移到人工智能的具体应用落地上面。
当然，AI的落地应用同样也在不断演进，每年AI+什么东西会成为主流将会有所差异：过去视觉感知、人脸识别、安防比较火，这些领域崛起了一大批包括商汤科技等在内的公司；今年的消费机器人、智能网联车、无人驾驶、智慧医疗、智能制造等预计将成为投资创业的热门领域；而明年人工智能+艺术、人工智能+法律也可能会成为新的热点。
每一个阶段都有该阶段最适合的AI创业类型，风口一旦过去的项目就不要碰了。即使是看起来比较新兴的智慧医疗、医疗影像识别和处理等领域的创业，现在入局也可能晚了。当下，创业者可以多看看先进制造、人工智能芯片等方面的创业机会。
值得提醒的是，现在的AI应用创业公司必须要离钱近。英诺的投资标准之一就是初创公两年内必须要有销售收入。这就要求企业一定要找到应用场景，不管你做什么样的人工智能技术。
另外，英诺投资的重点几乎都是AI公司在ToB领域的应用。我们在这个方向投资了四五十家企业，而ToC应用只投资了三四家。如此布局的原因也很简单，那就是ToC可能面临着来自BAT的竞争。
当然，初创企业也可以与BAT结合，达到借力的效果，但这并不能决定企业的生死。一家企业能否做大做强，还是要看其自身是否具有核心竞争力、是否具备强大的技术落地能力。
二、中国的 AI 项目很贵，但贵得有道理
中国的AI项目很贵，估值高得令人咋舌：
去年7月，商汤科技完成4.1亿美元B轮融资；
去年10月，实验室校友企业Face++完成4.6亿美元C轮融资；
去年11月，云从科技完成5亿元人民币B轮融资，加上此前广州市政府的20亿元的扶持资金，共计获得25亿元发展资金
……
那么，中国 AI 企业的估值是不是虚高了？
实则不然。投资人又不是傻子，他们给企业十亿二十亿美金的股值，看着是比较高，但也并非毫无根据。比如，将视觉识别技术应用在安防领域，用以寻找罪犯或在机场、海关做过关人员检测，这样的公司一个单子就是几个亿，一个城市就是十亿八亿的合同。
所以说，在中国AI技术的落地要比人们预想得快多了，高估值也是有一定道理的。总结起来，主要有以下两个原因：
第一，中国市场规模巨大：中国有十几亿人口，而美国才几亿；
第二，能快速产生大的收入：中国AI项目多是政府出钱，而中国政府又有财政实力，所以AI在中国发展得最广、落地速度也最快。
未来，中国在智慧医疗、智能制造、智能网联车、消费机器人等AI领域一定会产生一大批的上市公司和独角兽。将来，估值十几亿美金都不算什么，企业需要考虑的是如何成为估值百亿美金的公司。
三、细分领域的头部企业必须要有IP
在人工智能领域，IP为王。
能做大的科技公司其实都是IP公司，专利、商标、知识产权等才是国际社会规则。IP是企业原始创新力的表征，是护城河，是能使自身持续领先的东西。创业者应该努力通过IP创造价值，进而成为细分领域的头部企业。
在国内，IP往往是被低估的商业力量。中国在专利知识产权方面，其实一直处于落后和被割韭菜的状态。
我们可以看看一些国际巨头：比如IBM，大家说它原来是卖电脑的，现在是做服务的。但你可能不知道，IBM公司在专利、知识产权方面的收入占总收入的60%。
最近小米要上市了，小米有多少利润？10亿美金。小米、华为、OPPO、VIVO加起来一年的利润也就是几十亿美元。然而，高通一家公司每年从中国的手机和运营商收取的专利费，就比它们所有利润加起来都要多。
这就是IP的力量。
同时，我们发现人工智能企业的估值跟专利数量呈正相关。
以无人机行业为例，第一名大疆的专利有3000多个，估值约为100多亿美金；第二名臻迪的估值超过10亿美金，亿航也有几亿美金估值。一般而言，我们投资第一年创业的技术公司时，是不看销售收入的，而是看它的护城河有多强。
此外，世界上有三大标准：工业化标准、电脑标准和通信标准。我们常说，一流企业卖专利，超一流的企业是卖标准。一旦进入国际标准，全世界的消费电子用了你这个标准就要给你钱。美国三大国际标准中有4068个专利，中国只有163个，这是差距。
目前，人工智能的标准尚未形成。如果你的专利在某个垂直领域有独特性、有高度，你就有可能进入国际标准。这将是未来竞争的制高点。
四、什么样的公司能成为AI+产业独角兽？
1.必须面向全球
能长成独角兽的公司必须国际化，面向全球市场。模式创新可能需要本土化，但技术创新必须要面向全球。我们看到这样的全球化公司，有闯劲的公司就有兴趣。
2.必须有技术或盈利模式创新
“好的资产”一方面是技术创新类的，这是引导基金的一个方向；第二方面则是风险低一点的，已经实现盈利的模式创新公司。这两类的公司估值会大幅上升。
3.必须有应用场景
没有抓住应用场景的AI公司会很“危险”，所以一定要搭建有市场感觉的团队。
4.必须闯过供应链管理的生死之关
即使在融资后，AI公司也要注意供应链的完善和管控，这是大部分创业公司没有迈过的槛儿。
5.必须建立知识产权壁垒
对于人工智能领域中B轮以后的公司，还是要在应用方向和知识产权方面建立壁垒。评价一家科技公司的未来，看专利发明的数据便可想而知。
五、关于「小李飞刀·AI+产业独角兽」实验室
【导师介绍】
李竹：英诺天使基金创始合伙人。中国第三代天使投资人的代表人物，以“敢投”和“人品”被业内称为“竹帅”。专注人工智能，他已投出上百个新锐AI+项目，包括臻迪智能、德生科技、智行者、推想科技、异构智能、未来黑科技、速感科技、阿丘科技等。
【所在机构】
英诺天使基金：中国天使机构TOP10之一，管理超20亿人民币天使基金。2013年4月，由李竹、林森等清华校友联合发起创建，管理团队平均有10年以上的天使投资经验。以“互联一切、智能一切、娱乐一切”为方向，主投智能化和文化创意领域。目前该基金投资超过350个创业项目，60%进入下一轮融资。
【实验目的】
侧重AI应用企业的孵化，通过数据挖掘、智能交互、区块链等技术进行升级改造，助力学员企业成为产业细分领域的独角兽。
【招募方向】
① 消费机器人、智能网联车、芯片与物联网、智慧医疗、智能制造、区块链技术等领域的新锐创业者；
② 希望借助智能技术转型升级的传统产业深耕者；
③ 仅限创始人或联合创始人；
【课程体系】
1.主题授课+案例拆解
① AI领域独角兽认知
② IP为王、头部为王理论解读
③ 产业独角兽创业者解读AI+落地核心打法
2.项目诊断：商业模式探讨+盈利模式梳理
3.融资实战：投融资辅导及项目路演
【学员收获】
5月15日，「小李飞刀·AI+创业实验室」1期结业。调查问卷数据显示，学员中：
1.知识积累及迭代升级：
71%已经重新开始IP布局；
64%在做新的企业决策时会把IP作为必须考虑要素；
36%已经找到了与AI领域的有效结合点；
43%重新定位了自己所处的细分领域；
71%已经找到了成为细分领域头部的路径；
64%对MVP模型有了一定理解；
71.4%对区块链技术有了一定认知；
……
2.资源对接：
50%与同学在业务上进行了合作与对接；
50%与导师在业务上进行了合作与对接；
79%希望结业后能加强同学间的企业互访、项目私董；
……
【课程资源】
英诺天使基金、中国青年天使会、清华校友会、中关村天使投资联盟及高校资源。
【学习形式】
主题分享、小组研讨、项目路演、私董会、复盘升级、企业参访等。
【学习周期】6个月深度辅导，每2月1次，2天/次
【开营时间】2018年7月
【招生规模】限15-20人
【课程费用】10万元/人
点击链接，报名李竹创业实验室：http://form.heimadata.com/k/form_71
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