|
Matt Turck是纽约FirstMark风险投资公司执行董事，专注大数据和人工智能领域的早期投资，自2012年以来，他每年都会发布大数据产业地图（Big Data Landcape），为我们看待产业提供了非常独到的“上帝视角”。这种以微观企业为对象，但又从产业中观层面去跟踪观察的方法，非常有利于深刻理解产业趋势背后的微观机制，对研究者形成预判未来的产业先见（Industry Foresight）有极大帮助。今年地图的名字加上了时髦的人工智能（AI）。那么，这张产业地图相比去年发生了哪些变化？这个产业又呈现了哪些新的趋势？又有哪些新企业被创造设立，哪些企业IPO上市，哪些企业被收购？我们编译并简单做了分析，以飨读者。 2019年是数据世界又一个充满激动人心，但也复杂多变的一年。随着越来越多的领域与网络相连，一切事物的“数据化”将继续加速。这种大趋势不断涌现，由基础设施，云计算，人工智能，开源以及我们经济和生活的整体数字化的各种进步提供动力。 对此长期观察本行业的风险投资者Matt Turck，给出了自己的见解：2019年数据&人工智能产业地图（The 2019 Data & AI Landscape）。Matt Turck目前是纽约FirstMark风险投资公司执行董事，专注早期投资，同时运营着一个专注大数据和人工智能领域的专业爱好者组织——Data Driven NYC和一个专注于前沿技术与新兴计算的类似平台——Hardwired NYC。 Matt Turck于2012年发布第一张大数据产业地图，以图形的形式直观的对整个行业的商业模式与公司进行总结。自此几乎每年都会对这张产业地图进行更新，这当中不仅总结本年度大数据行业的概况，整个更新的过程也可以说是整个大数据行业发展的史鉴。对于有兴趣跟踪演变的任何人，可以了解先前的版本：2012年，2014年，2016年，2017年和2018年。 2019年数据&人工智能产业地图，是Matt Turck制作的第六个数据和AI生态系统的联合地图。值得注意的是今年的图表只是“数据与人工智能全景图”，见下图。  图一：2019年数据与人工智能全景图 资料来源：Matt Turck Matt Turck也给出了这些公司的列表：http:///big-data-landscape/ 一、谁进入了，谁又退出了？ 与2018年的产业地图相比较，从公司退出的角度来看这个领域的成员一直很活跃的变动。 其中有几家公司上市。Crowdstrike和Elastic在首次IPO上市时达到了很高的估值，分别为70亿美元和50亿美元。其他IPO包括PagerDuty（18亿美元），Anaplan（18亿美元）和Domo（5亿美元）。 2018年发生了一些非常大规模的收购，包括Qualtrics（SAP收购，价格为80亿美元），Medidata（Dassault以58亿美元收购后上市），Hortonworks（与Cloudera合并价值52亿美元），Imperva（Thoma Bravo以2.1亿美元收购），AppNexus（AT＆T以20亿美元收购），Cylance（黑莓以14亿美元收购），Datorama（Salesforce以8亿美元收购），Treasure Data（Arm以6亿美元收购），Attunity（被Qlik收购后上市价值5.60亿美元），Dynamic Yield（麦当劳以3亿美元收购）和Figure Eight（Appen以3亿美元收购）。 值得注意的是，2019年一季度商业智能行业出现了一波整合：Tableau（Salesforce以15.7亿美元收购），Looker（Google以26亿美元收购），Periscope Data（Sisense以1亿美元收购），ClearStory数据（Alteryx以2000万美元收购）和Zoomdata（Logi Analytics收购）。 去年产业地图中的许多其他公司现在也以较小的数额被收购：Alooma (Google), Bonsai (Microsoft), Euclid Analytics (WeWork), Sailthru (Campaign Monitor), Data Artisans (Alibaba), GRIDSMART (Cubic), Drawbridge (LinkedIn), Citus Data (Microsoft), Quandl (NASDAQ), Connotate (import.io), Datafox (Oracle), Market Track (Vista Equity Partners), Lattice Engines (Dun & Bradstreet), Blue Yonder (JDA Software), SimpleReach (Nativo)。 同样值得注意的是，16、17年出现的大型互联网公司AI收购并未完全停止：例如，Twitter收购了Fabula AI，以加强其机器学习专业知识。 另一个需要重点关注的，中国的大数据和人工智能公司逐渐出现在产业地图中，比如商汤SenseTime、地平线Horizon Robotics、猿辅导Yuanfudao等。 二、创业公司持续得到巨额融资 在投资方面，大数据和人工智能创业公司可以看到仍然有大量融资。虽然对中国的投资可能没有像去年那样巨大了，那时有多家公司融资超过了10亿美元，但中国的金融科技公司仍呈现爆炸式增长，并且越来越多的国内资金流入到这个板块中。例如第四范式C轮融资金额超过10亿元，估值约12亿美金，投资方包括国新、启迪、保利、三峡、中信、农银、交银等战略股东，红杉中国继续追加投资，与B轮投资股东中国工商银行、中国银行、中国建设银行一起有五家国有银行共同投资，第四范式成为国有银行联合投资的唯一科技类公司。 商汤科技SenseTime作为全球领先的人工智能平台公司，也是全球知名AI创新企业，总融资额及估值在业内均遥遥大幅领先，软银中国已投资商汤科技10亿美元，将商汤估值抬至60亿美元。今年得到大量资金投入的中国公司还包括面部识别公司Face ++（7.5亿美元D轮），AI芯片制造商地平线机器人（6亿美元B轮），智慧物联网公司G7（3.2亿美元F轮），在线教育平台猿辅导（3亿美元F轮）融资完成后猿辅导公司的估值超过30亿美元。 在美国，对自动驾驶汽车公司进行了大量投资，包括Cruise（2018年和2019年的2轮19亿美元），Nuro（940万美元B轮）和Aurora（6亿美元B轮）。 自动化机器人公司也得到大规模的多轮投资：UiPath（2018年和2019年两轮的8亿美元）和Automation Anywhere（2018年两轮的5.5亿美元）。 其他主要的美国公司包括Verily Life Sciences（10亿美元私募股权投资），Cambridge Mobile Telematics（500万美元），Clover Health（5亿美元E轮），Veeam Software（500万美元），Snowflake Computing（450万美元F轮），指南针（4亿美元F轮），Zymergen（4亿美元C轮），Dataminr（3.92亿美元E轮），Lemonade（4亿美元D轮），Rubrik（2.6亿美元E轮），Databricks（250万美元E轮）和MediaMath（2.25亿美元D轮）。 三、行业分类分析 基于Matt Turck给出的大数据&人工智能公司的列表，我们对这1355家公司进行了分析。列表中给出的大数据&人工智能公司数量上主要集中在行业应用、基础架构、数据分析、企业应用四个分类中。  图二：大数据&人工智能行业分类 资料来源：Matt Turck，华夏经济发展研究院 进一步对这些公司所属的子分类进行分析，我们得到了如下反映行业子分类热度的词云，从中我们可以发现AI/Machine Learning、Data Analyst/Science Platforms都是行业中时下非常热门的子分类，同时Healthcare、Life Science、Security、Advertising、Transportation等领域与大数据&人工智能领域相结合的应用也十分热门。  图三：行业子分类热度词云 资料来源：Matt Turck，华夏经济发展研究院 其次，自2012年的大数据版图推出以来，本领域的并购活动一直在稳步推进。这些公司中不乏有被资本收购及通过IPO上市的公司，并且日益增多，目前1355家公司中有26家公司IPO上市，还有242家公司被其他资本收购，此外还有4家关闭了，可见行业规模型的整合进程是有目共睹的。  图四：IPO上市大数据&人工智能公司概览  图五：资本收购大数据&人工智能公司概览 资料来源：Matt Turck，华夏经济发展研究院 四、2019年行业发展趋势 作为产业地图的作者与深入行业的VC投资者，Matt Turck也提出了他对于行业趋势的看法。 Matt Turck 认为几年前关于“大数据”的讨论主要是技术性的，围绕着新一代收集，处理和分析大量数据的工具的出现。其中许多技术现已得到很好的理解，并大规模部署。此外，特别是在过去几年中，我们开始通过数据科学，机器学习和人工智能将许多智能层添加到许多应用程序中，这些应用程序现在越来越多地运行在各种消费者和B2B产品的生产中。随着这些技术不断改进并扩展到最初的早期采用者群体（FAANG和初创公司）之外，进入更广泛的经济和世界，讨论正在从纯粹的技术转变为围绕对我们的经济，社会和生活的影响的必要对话。 Matt Turck 认为我们才刚开始真正了解即将发生的变化本质。而与此同时，基础技术继续快速发展，拥有一个充满活力的初创公司，产品和项目生态系统，预示着未来可能会发生更为深刻的变化。 虽然在2019年不可能忽视围绕数据和人工智能的隐私，安全和监管这些更广泛的问题，但数据技术和产品的生态系统与以往一样令人激动。它不仅具有自己的爆发势头，而且还在许多其他领域（消费者应用，游戏，交通等）推动并加速创新。生态系统也正在发展成一些有趣的方式，因为一些开创性技术（如Hadoop）可能正在逐步淘汰，取而代之的是云计算和Kubernetes，而商业智能等整个领域似乎正在快速整合。 编译者：上海大学 陶子阳 2019级硕士 指导者：巫景飞 |
|
|
