出來跑，不論做過什麽，遲早要還的。是牛皮，不論多麽光鮮吸引人，遲早有吹破的那一天。
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雖然行業主流觀點認為AI是個時代，不是風口，2017年大家還是深刻感受到風來了，浪也來了…… 互聯網思維認為“豬站在風口上都會飛”，然而AI創業創新者注定浪立潮頭的一般是少數，拍死在沙灘的卻是普遍。
伴隨著人工智能已上升到國家戰略，資本的加速熱捧，2017年上半年國內人工智能公司融資達600多億。2017年注定是人工智能最火熱最激情澎湃的一年，也似乎迎來了創業的黃金期，相信每一位勇敢奮進的創業者明知其殘酷的商業法則為九死一生甚至九十九死一生，仍堅信自己的團隊一定能跨入少數成功者的陣營。
騰訊研究院&IT桔子聯合發布的《2017年中美人工智能創投現狀與趨勢研究報告》顯示，截止6月份中美人工智能企業倒閉總數已超過50家，相信這一數字到2017年底會更嚴峻；甚至有人預估：未來兩三年95%的人工智能創業公司都要倒閉。基於研究機構Gartner對“新興技術成熟度曲線”的普遍規律，AI技術已處於期望膨脹期與泡沫化的關鍵階段，按照行業專家的主流觀點：“倒閉潮將集中爆發在2018年，直接的原因是AI項目融資高峰期在2017年上半年，一般融資的使用周期是18個月左右。”
我們不應該在背後簡單地指點失敗者，讓自己成為一個“馬後炮”專家，應該在風剛起時做一個相對清醒的觀察家和建議者。
對人工智能初創企業自身問題的研究與分析對於找到這些企業倒閉的真正原因會更具有實際價值，因為從企業發展的角度看，估值、資本、技術、商業的泡沫會一直存在。基於一年來對多家人工智能公司的深入調研和部分創始人的持續交流，我們分析這些企業倒閉的主要原因：
一、初創企業數據支撐不足。人工智能的本質是模擬人的行為、模仿人的智能，所以它有一個基本的前提是大數據，沒有大數據分析、大數據特征提取、大數據算法學習，是無法研究人工智能的。《人工智能：未來製勝之道》開篇寫道：“互聯網催生了大數據，大數據催生了人工智能”。IBM的深藍計算機戰勝國際象棋冠軍卡斯帕羅夫，Google的AlphaGo擊敗世界圍棋冠軍李世石，都是在有限的機器學習範圍內，即使圍棋的複雜度高達10的172次方。然而大數據往往掌握在互聯網寡頭手裏，不依附於行業巨頭，很難有技術的突破，即使有相對領先的算法或技術，但因應用場景無法實現，難以體驗到其真正價值，會導致後續融資失敗，資金鏈斷裂。例如社交媒體AI管理平台Meshfire，視頻交互雲視鏈等。
二、創業項目的定位出現紮堆現象。人臉識別、無人機技術成熟，創業者一擁而上，沒有找到細分的價值板塊，因沒有太高的技術壁壘，產品差異化競爭優勢不明顯，存在顯著的同質化競爭現象，創業風險急劇增大；特別是遇到較大公司的進駐或碾壓後，被投資方半途放棄。例如做消費級無人機的Lily Robotics，可穿戴智能珠寶Vinaya，做開源可穿戴追蹤器的Angel Sensor，個人文庫分類應用Shelfie；還有諸如億航、零度以及Parrot都在大幅裁人；類比其他創業公司，就像一夜之間興起的五顏六色的共享單車，其中某些單車的倒閉隻是時間問題。
三、初創企業對產品和技術商業化的理解不全麵。對潛在客戶場景需求的理解相對模糊，隻注重在技術上的突破，尤其技術型的科學家團隊，不斷在研發投入上燒錢，對產品銷量出現低迷未及時意識到根本原因和做出有效調整，即技術與市場出現比較嚴重的脫節。例如做無人機的斯凱智能，自動駕駛的Pearl Automation資金鏈斷裂，停止運營；還有印象機器人餐廳、合味來機器人連鎖餐廳也以經營慘淡收場，機器人服務員僅淪為噱頭而已。
四、創業團隊的人才結構不合理。沒有技術能力的團隊是很難選擇創業或拿到融資的，技術無疑是第一要素；然而，大多年輕的初創企業真正缺乏的是具有創新意識和商業化應用的綜合性營銷人才，營銷不能簡單地理解為銷售，人工智能是綜合性極強的學科，技術並非局限於某個行業和產業，跨界、融合，商業模型的設計與推進，對人才要求非常高。最直接的例子就是人工智能消費級市場尚未形成氣候，“應應-雨恒矩陣”和“智能萬事屋”便率先倒下。投資界的規則“天使A輪看團隊”，如果沒有創新的團隊架構，不會受到資本的青睞。
附：筆者整理的部分倒閉企業名單
（楊小龍 問梁軍）
作者簡介：
楊小龍，新技術觀察家，AI產業鏈踐行者，11年IT行業資深品牌營銷、項目銷售、團隊管理經驗，曾供職於清華紫光信業投資、清華同方、三星電子等知名IT企業，對ICT市場有著深刻的理解。
問梁軍，計算機科學技術專業碩士畢業，主要研究方向數據挖掘、雲計算、人工智能等，申請發明專利4項，發表學術論文10餘篇，十年以上大型國有企業信息化從業經驗，為多家企業信息化提供谘詢和規劃。
