得益于算法、数据和算力三方面共同的进展，以及2017年人工智能（AI）被上升为国家战略，AI成为各行各业耳熟能详的热频词汇，极大激发了创新创业和资本市场的热情，备受资本市场追捧。我国AI行业经历了近十年的创新创业热潮，AI企业数量大幅增加、行业融资规模不断增长。随着市场热情退却、资本兑现意愿增强，AI行业却遭遇大规模商用落地不易与前期资本退出不顺的双重难题。

一、山高路远——人工智能大规模的商用落地尚未到来
近年来，AI在营销、安防、金融、数字政府、自动驾驶等领域陆续出现了商业化应用案例。从产业生命周期的角度来看，目前AI行业尚处于成长初期，技术还不够成熟，用户接受度低、市场规模小、运营成本高，真正距离大规模的商业化应用阶段还有较长的距离，这也导致很多AI企业迟迟不能盈利，可持续发展存疑。
经研究，目前全球近90%的AI企业仍处于亏损状态，我国AI产业链中90%以上的企业也处在亏损阶段。以安防为例，安防是目前我国AI商业化落地最快、最成熟的领域，在计算机视觉的行业应用中占据60%-70% 的市场份额。即便如此，该领域的头部企业商汤、旷视、依图、云从（“AI四小龙”），目前均未实现盈利且资产负债率高企，无法实现自我“造血”。以“AI四小龙”中营收最高的商汤为例，在扣除优先股公允价值变动等非经常性损益后，2018年至2021年上半年亏损净额分别为2.21亿元、10.37亿元、8.78亿元、7.26亿元。目前，AI大规模商业化落地难已成为业内共识，诸多AI创业企业陷入“投入大、盈利难”的困境，行业面临重塑迹象凸显。

二、道阻且长——人工智能行业前期投入资本退出不易
以技术驱动的AI企业在技术研发、业务探索、人力资源等方面的成本高企，“烧钱”特征明显，并主要依靠一级市场多轮融资维持生存。以“AI四小龙”为例，这四家企业在近5年深受资本市场青睐，据不完全统计，商汤融资超过30亿美元、旷视13亿美元、依图超7.5亿美元、云从34亿元人民币。我国AI企业在经历了前几年的资本热捧之后，目前陆续进入价值兑现期，早期资本退出意愿较为强烈。然而，在一级市场经过多轮融资的AI企业普遍估值过高，甚至出现估值泡沫，这也是阻碍AI企业IPO上市过审的重要原因。以依图为例，作为“AI四小龙”中最早提交科创板上市的企业，在2020年11月就获得上市受理并很快进入问询阶段。但此后进展不顺，并最终在2021年6月底撤回上市申请，彻底关上科创板大门。截至目前，云从、旷视已相继申报A股科创板上市，商汤则向港交所主板递交了上市申请，这三家企业能否成功过审还需时间验证。与此同时，一些已上市的AI企业也出现在短期内跌破发行价格的现象，进一步验证了一级市场估值过高的问题。

三、几点建议
一是推动人工智能企业深度融入产业数字化浪潮。
与大型互联网企业相比，绝大部分AI企业缺乏数据积累和深耕的应用场景，并不具备技术和业务上的竞争壁垒。现阶段，AI本身形成有规模效应的产业尚不具备条件，只有深度参与到千行百业的数字化转型和升级改造之中，才能释放出巨大的生机与活力。因此，AI企业更应将自己定义为融入者而非颠覆者，只有深度融入当下的产业数字化浪潮，深耕特定的业务领域，不断提升项目落地能力，才能更好地存活发展。
二是加快补齐人工智能产业链短板。
目前，我国AI产业存在基础研究薄弱、应用场景开放程度不高、制度建设相对滞后等问题，制约了产业高质量发展。我们建议，加大对人工智能基础研究方面的投入，引导资金聚焦产业链薄弱环节，降低“卡脖子”风险和关键技术成本。加强应用示范，鼓励AI新技术和新产品在不同应用场景的先行先试。加快建立健全AI行业数据安全、隐私保护、信息披露、责任划分等制度，补齐制度性短板。
三是引导投资机构做长期和耐心资本。
目前，AI企业的客户主要面向政府端和企业端，这决定了AI企业与互联网、平台经济等主要面向个人用户端的发展模式有很大的不同，难以通过早期密集的资本投入换取更具市场竞争力的行业地位、巨大的用户流量并获得巨额收益。投资机构应深刻理解AI的硬科技属性和实体经济属性，即投资AI领域具有投资额大、周期长、回报慢等特征，要有做支持AI企业发展的长期资本、耐心资本的准备。