怎样的AI创业公司比较值钱？最具投资价值 AI 企业 TOP30

2017 年，AI+已经代替互联网+成为⼏乎所有⾏业追逐的新增⻓点。

特别是今年国务院印发《新一代人工智能发展规划》，对我国人工智能发展的总体要求、重点任务、落地措施提出了明确的规划。业内认为，《新一代人工智能发展规划》的出台，意味着人工智能行业未来将有机会向大量行业渗透，促进传统行业发生翻天覆地的变革，市场空间广阔，投资机会众多。

近期，由光点学院、UTS悉尼科技大学、复旦大学证券研究所联合主办的“AI+ · 金融颠覆”为主题的光点未来论坛在上海举行。在本次论坛上，光点论坛与陆家嘴新金融实验室共同发布了最具投资价值人工智能企业TOP 30榜单。这份榜单从创业团队背景、创业项目所属行业发展空间和历史融资金额三个主要角度，筛选了2014年来900多家活跃的人工智能创业机构，并结合地理位置、成立时间、舆情评价等次要因素，最终整理出30家在人工智能创业中具有代表性的团队。

在TOP30 人工智能企业中，创始人团队普遍具有极高的学术水平；创业方向充分糅合了最新的人工智能技术和传统的交通、教育、医疗等行业；并曾获得一流投资机构、互联网行业巨头的资金支持。

怎么样的AI公司比较值钱？

为了寻找最具价值的AI创业团队，陆家嘴新金融实验室收集了从2014年起，市场中出现的活跃人工智能创业团队数据，总计974家，其中有351家曾获融资（同一个团队完成多轮融资计算一家）。从样本数据中我们发现一些有趣的情况。

1.创业者背景

我们发现在AI创业团队的总体样本中，高学历背景比例极高。在创业团队（包括创始人、联合创始人、CTO等职）中，博士以及博士以上的专家占比接近35%。同时，有16%的创始团队背景介绍中提及了海外学术背景、或者海外机构从业经验。

这种现象一定程度上说明AI创业有一定知识门槛。相对“互联网模式创新”，人工智能创业团队需要一定的专业知识。创业投资机构也会尝试在高校中寻找科研出身的学术型创业者，科学家创业者。一家AI团队是否具备高价值，必然和其创始人背景有关。

2.生态地位与行业空间

根据创业团队的市场定位不同，如果把AI产业生态粗略的分为基础层、中间层和应用层，可以发现不同团队的价值成长空间差异巨大。

在基础层，类似芯片制造、算法研究和云计算平台等服务，目前行业垄断特征比较明显。在这一层创业的团队并非完全没有机会，但是会面临产业传统巨头的强力反制。

中间层包括一些通用的AI应用，如图像识别，声音识别等等。如果以传统制造工业类比，这一层的机构就像轴承公司，扮演“中间件”的角色：下游的各类汽车制造、飞机制造都需要用到其通用的配件。适用性广泛的人工智能技术行业机会巨大，未来可能演变为寡头格局。

在应用层，有着数量最多的AI创业团队。在这里，人工智能结合具体场景，成为一种技术服务，比如说智能教育、医疗识别、金融风控等等。应用层的创业企业百花齐放。由于这一层的服务对象是传统行业转型升级，竞争能力较强，发展空间很大。

下图是样本数据中，团队提及自身业务描述的关键词，字号越大，被提及的次数越多。

（点击可放大）

分析样本公司对自己服务的定位后，可以观察到出现最高频的词汇是“服务”、“智能”、“技术”、“开发”等词，强调第三方服务、技术输出的最多；而“金融”、“健康”、“安全”、“零售”、“设计”等垂直细分领域，则突出了各团队深耕的目标，千姿百态，什么样的都有。

在估算创业团队估值时，有必要考虑其所处的生态地位，以及未来行业的发展空间。

3.过往融资历史

创业团队过往曾获得的融资历史，是专业投资人用真金白银给出的估值参考。

绝大部分案例没有披露出让股份比例。从绝对金额来看，人工智能融资案例中贫富不均的情况严重。成熟期融资金额高的案例涉及上十亿美元，而早期项目融资金额低的才百万元。

目前观察到的融资案例还是早期为主，天使轮、PreA和A轮占了大多数，完成B轮融资的占将近11%，能走到C轮和C轮后的不到8%。这样的比例符合一般创业投资机构成长特点；另一方面，AI行业发展的最新一轮高潮始于近两年，大部分创业团队还需要时间发展。

除了拿了多少钱之外，拿了谁的钱也很重要。我们可以看到，BAT等互联网巨头入股后带来的平台型机会和数据支持可能会给一家企业的估值带去很大提升。百度和腾讯近期都推出了自己的AI扶持计划。我们认为，如果一家创业公司能获得类似的支持，对价值提升很有帮助。

其他影响因素

除了上面三个主要因素之外，地理位置因素，成立时间，和舆情也是值得参考的次要因素。

梳理可获得地理位置的创业项目，团队位置在北京和广东（主要是深圳）比较集中，上海和杭州两地接近，所占数量也较多。

一家创业团队处在热门创业区域，会享受产业集群带来的好处，也会比较容易获得人才、政策支持。例如陆家嘴金融区，可能就是发展人工智能结合金融科技的良好区域。考虑到样本总体差异度较小，地理位置仅作为一个价值估算的次要参考因素。

公司成立时间也是值得参考的影响因素。下图梳理了样本企业的成立时间点。大部分公司成立在2014年以后（866家），也有部分团队在最近三年以人工智能产品推广、获得融资，但公司早在多年前成立，甚至有十年以上的个例。

一个典型的人工智能算法，可以通过不断用数字喂养，迭代升级。基于此，成立时间早的企业有先发优势，人员经验也更丰富；但由于AI行业发展迅速。可能2013年的专利算法，到2017年一些开源工具，已经能够达到类似效率。创新行业中的新生团队当然有机会挑战老团队，“成立时间”仅为一个价值估算的次要参考因素。

第三个参考因素是舆情。下图是人工智能搜索词的百度指数，在14年出现高峰，到17年持续热门，行业关注度提升。

通过分析创业团队、以及公司产品的百度指数，可以判断某家公司在网络信息中获得关注情况。但由于AI团队从事B2B业务居多，关键词热度差异巨大，还有相当部分词汇没有指数，所以舆情仅为一个价值估算的次要参考因素。

最具投资价值AI 企业TOP30 榜单

结合上述方法，陆家嘴新金融实验室联合光点学院制作了2017年《最具投资价值AI 企业 TOP30 榜单》，以下排名不分先后。

在榜单中，包括了上述提到的“中间层”公司，还有曾获得互联网巨头，产业巨头合作的团队。创始人背景，获得的融资金额等等都是重要的评判标准。

最后需要指出，上述数据大部分来自媒体公开信息整理，由陆家嘴新金融实验室不完全统计。对于人工智能创业团队而言，盈利能力、客户价值等指标仅通过公开资料很难验证。榜单虽具有一定代表性，但仍然可能存在遗漏，欢迎交流指正。