对于AI创（chuàng）业（yè）公（gōng）司（sī）来讲，大湾区确实（shí）是“良田”。大湾区发展（zhǎn）人（rén）工智能有独特优（yōu）势（shì）：世界一流的制造业、服务业（yè）、物流和终端产品，同时具有（yǒu）完善的产业发展（zhǎn）模式，即香（xiāng）港的大学+珠（zhū）三角高水平（píng）的制造业基础+内地巨大（dà）的市场需求。”

官方数（shù）据显示，广东人工智能核心产业规（guī）模在2017年（nián）就已经达到约260亿元，约（yuē）占全国1/3，带动机（jī）器人及智能装备等相关产业规（guī）模超2000亿（yì）元，人工智能核心产业及相关产业规模（mó）均（jun1）居全国前列。

这里既有华为（wéi）、腾讯和华大（dà）基因这样的（de）巨头，也集合了商汤科技、大疆创新、优必选、碳云智（zhì）能、云从科技（jì）、图普科技、小（xiǎo）马智行（háng）、小鹏汽车等当前国内AI领域半数以上的（de）“独角兽”。但不容（róng）忽视（shì）的是，国内（nèi）大量（liàng）的人工智能创企尚处于商（shāng）业化的起点。

亿欧智库《2018中国人工智能（néng）商业落地研究报告（gào）》显（xiǎn）示，2014-2017年间，国内约700家人工智（zhì）能创企（qǐ）获（huò）得投（tóu）资，投（tóu）资总（zǒng）额超（chāo）过1000亿元（yuán）人民币。但在（zài）商业落（luò）地前（qián）100强的公司中（zhōng），接（jiē）近七成企业年营业收入不足2亿元（yuán），四成以上企业仅为1亿元（yuán）以内。即使是排名前列的寒武（wǔ）纪科技、旷视、商谈科技、云从（cóng）科技（jì）等“独角兽”，年营收规模也在10-20亿元范围（wéi）内，难与巨头并肩。

另一（yī）个数（shù）据可以侧面反映中国AI技术的（de）商业化程度，清华大学发布的《中国人工智能发展报（bào）告2018》显示，1997年至2017年，中国AI论文产出位居（jū）全球第一，但在全球AI论文产出最多（duō）的20家企业中，中（zhōng）国仅有国家电网上（shàng）榜（bǎng），排（pái）名第（dì）14。

业内（nèi）观（guān）点认为，随着AI技术商业化的压力增大（dà），人工智（zhì）能初（chū）创企（qǐ）业（yè）面临（lín）倒闭潮。这（zhè）一趋势（shì）目前在投（tóu）资领（lǐng）域亦有征兆：北（běi）京市经济和信息（xī）委员会2018年报告显示，全国人工智能企业4040家，但拿到风（fēng）险投资的公司合计（jì）1237家（含31家（jiā）已上市公司），只（zhī）占总数的30%。

一方面是（shì）行业的（de）万亿前（qián）景，一方面是创（chuàng）企迫在眉睫的（de）生存压力。云从科技的第（dì）二大股东——佳都科（kē）技CEO刘伟今年指出，“中国（guó）的人工智能产业（yè）发展至今，将（jiāng）在今年迎来黄金爆（bào）发（fā）期，主要是应（yīng）用场景大规模落地，产业发展经历了从注重技术到体（tǐ）现产品，再到（dào）大规模场（chǎng）景落地的过程。”

但（dàn）他在谈及投资（zī）独角兽问题（tí）时也（yě）对新（xīn）浪（làng）财经表示（shì），当前不（bú）少AI创业公司虽（suī）然拥有技术，但（dàn）是技术难以匹配实际应用场（chǎng）景，因而（ér）商业（yè）模（mó）式并不成熟。

对（duì）此，创新（xīn）工场人工智能工程院执行院长王咏刚的看（kàn）法是（shì），AI进入了商业化的（de）深水（shuǐ）区，“今天当（dāng）我们要（yào）求把人工智能（néng）和（hé）商业业务进行严格（gé）、紧密整合（hé）的时候，我们发现（xiàn）它的难度更大，它的需求（qiú）更复杂，它实现的周期可能会更长（zhǎng）。”他（tā）认为（wéi）在应用（yòng）为王的阶段（duàn），AI赋能极为重要（yào）。他以（yǐ）创（chuàng）新工场去年成立的（de）子（zǐ）公司创新奇（qí）智为例（lì），后（hòu）者使用人（rén）工智能技术为企业提供 AI 相关产品及解决方案

“1.0到2.0，从（cóng）科（kē）研到商业赋能转化的根本原因在于什么（me）？在于前期我们发现AI都是摘了那些比较容易摘的果子，AI把互联网（wǎng）的内部大（dà）数（shù）据、流程（chéng）里面的广告（gào）预测、商品推荐全都摘掉了，这些果子特别（bié）容易摘，因为只要把AI技术用起（qǐ）来就能得到结果。

然后（hòu）AI把一（yī）些浅层感知的果枝摘掉了，比如说语音（yīn）识别、人（rén）脸识别、影像的理解，这些（xiē）摘掉之（zhī）后发现接（jiē）下来AI干什么（me）？这就涉及到AI本质到底是（shì）什么（me）的问题，AI本质是应该帮助人类的各个行业去提高（gāo）效率（lǜ）、降低（dī）成本（běn）。

他认为，从世界范（fàn）围（wéi）来看（kàn），人工智能技术（shù）正从科研突破向商业落地稳步发（fā）展。从科研实验室中走出（chū）来的（de）深度（dù）学习、迁移学（xué）习、强（qiáng）化学（xué）习等（děng）技术已经开始深入（rù）到金融、安防、零售、制（zhì）造（zào）、交通、物流、仓储、能源等具体的行业领域，并与行业（yè）需求紧密结（jié）合，通过智能算法大幅提（tí）升业务效率，降低（dī）人工成（chéng）本（běn）。

距离上述目标期限还有一年，人（rén）工智能创（chuàng）企能否借助（zhù）大湾区（qū）的“天时地利人和（hé）”走进商业化时代？或许我们不久（jiǔ）就能得到答案。