2015年7月，《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中被推上国家战略层面。2016年3月，“人工智能”一词首次被写入“十三五”规划纲要，被列为中国未来重点突破的技术领域。同时，学界和产业界人士，纷纷对于人工智能的政策制定进行呼吁。2016年中国人工智能大会上，中科院副院长、中国人工智能学会副理事长谭铁牛表示，需要制定人工智能创新发展的战略规划，推动人工智能诸多利好政策及时落地。
人工智能的发展空间正在快速变大。据艾瑞咨询数据显示，自2014年开始，人工智能领域投资金额、数量、参与投资机构数量均大幅增加。其中行业投资额，从2012年的6200万元增长至2015年的14.2亿元。据BBC预测数据显示，2020年，全球人工智能市场规模约为1190亿人民币，中国约为91亿。基于科技在计算处理能力、算法以及大数据三方面取得进步，人工智能获得了突破性进展，资本圈随之火热。
特定应用或率先商业化
人工智能作为一项技术范畴，尽管近年来取得了突破性进展，但目前来看，包含多项技术巅峰的通用人工智能发展仍有障碍。由此，资本目光正聚焦于人工智能的特定应用场景。
自动驾驶作为人工智能技术的交叉应用领域正被资本看好。正如外媒所言“中国2035年将成全球最大无人驾驶汽车的市场”。得益于庞大人口基数以及传统汽车业，无人驾驶产业一旦发展起来，将形成不止于千亿、万亿级别的市场规模。在人工智能技术上，采用深度学习算法结合大数据，成为成本控制的新技术路径。据清华大学智能技术与系统国家重点实验室教授邓志东介绍，这一技术路径的普及，意味着掌握大数据资源的企业将在这场竞赛中获得优势。从事实来看，巨头企业的大数据采集量呈增长之势。2009年来，谷歌无人驾驶汽车总行驶里程为241万公里，以实验室模拟驾驶环境条件，每天行驶里程超过482万公里。
基于特定场景的聊天机器人正成为投资热点。中兴合创投资管理有限公司副总裁沈理告诉记者，目前通用聊天机器人商业化难度太高，所需语义理解、图像识别等一系列技术难以攻克，所以资本更为关注能在特定领域代替人工的机器人。
聚焦需求和应用，不要为做技术而搞人工智能。“目前很多企业号称做人工智能技术，却无法找到应用切入点”，沈理告诉记者，人工智能产业受应用和场景牵引，技术应藏在应用后面，真正的商业化价值，取决于技术在哪一个场景中应用成功，在哪一方面能为人类生产生活带来价值。
制造业需求蓝海
人工智将带来新一轮产业变革，“人工智能+”正成为传统产业的升级和转型契机。“制造业转型需求迫切，智能制造将成人工智能应用蓝海”，上海中科智谷人工智能工业研究院院长刘瑞祯说道，“中国制造业大而不强，目前在国际仍属于第三台阶，距离日本和德国至少有20年差距”。就国内情况来看，实体经济不振，制造业仍属亏损状态，迫切需要技术转型作为产业革新契机，而这种技术革新要以人工智能技术来完成。为满足国内制造业转型升级的需求，人工智能将带来10万亿级别的市场规模。“人工智能将自动化工厂变为智能化工厂，这是很关键的，在生产水平亟待提升、人口红利逐渐消失的情况下，迫切需要机器代人的过程”，刘瑞祯说道，并表示就中科智谷在投资方面的关注领域来看，人工智能在机器人行业可以得到明显盈利，正成为投资热点。
工业机器人趋于成熟，服务机器人仍是投资陷阱。相比服务机器人，工业机器人智能化程度相对较低，但生产量较大。目前人工智能的应用在于让工业机器人代替人手，解决自动化问题。相比来看，人工智能在服务机器人方面的发展仍未成熟，受一系列人工智能技术限制，服务机器人产品往往无法解决现实问题，企业得不到良好客户反馈，收益较差，导致资本的投资回报率较低，资本需要谨慎介入。
人工智能资本正显现三大短板
人工智能行业由于技术门槛较高，以及出现与传统产业的深度融合趋势，对于该领域资本也提出了更高要求。“加大人工智能投资风险的，正是投资机构本身的技术水平和资源背景不足”，刘瑞祯这样解释，并指出了当下人工智能投资机构面临的三大陷阱。
第一，在评判人工智能企业项目时，投资人自身的知识储备及智慧水平往往不够，若无专家团队作为技术顾问，很难评判项目或企业的盈利价值。
第二，人工智能投资对机构背景资源提出了更高要求。当下，资本正纷纷介入制造业在人工智能上的需求市场，它所提供的不能仅仅是资金支持，更重要的是帮助企业对接政府资源，为企业解决统筹规划的问题。所以投资机构仅有资金和技术还远远不够，需要整合更多力量和资源，包括进行科研院所、产业园区以及区域政府的连接。
第三，投资陷阱归根结底是技术问题。目前，国内在人工智能的技术水平上仍然弱于国外，但资本踊跃程度却高于国外。过于充裕的资本，以及有待提升的技术水平，导致国内企业估值普遍高于国外，同时产品竞争力不足，投资回报率较低。这无疑是国内大量投资资金被耗费的重要原因。
