AI技术今年所获得媒体、资本极度的关注，短时间内已经给民众带来认知上剧烈的冲击：或是由未知产生恐惧，或是对技术有过高的预期。
英国科技创投公司MMC在分析了英国的400家和AI有关的初创企业之后，认为AI确实是一股新的力量，这个技术的发展可以从底层上促使传统行业进化，进而对企业、消费者、整个社会的运转效率产生超出想象的影响。
MMC出品的一份17年AI形势报告，分析了今年英国AI的形势。其中有三个点最值得关注：
1）AI技术需求方对AI依然存在认知鸿沟，在不了解技术本质的情况下，没办法结合自己行业的关键问题找到见效的解决方案；
2）不同行业加码AI技术之后，会产生什么样新的商业模式，对社会产生什么积极的作用，以及社会大众需要承担什么方面的风险；
3）英国400家AI初创企业当下面临的挑战。
这份报告是和英国券商Numis一起出的，援引了行业内400多次讨论以及全新的数据，抛去浮夸的抢眼球的热闹表象，沉下来剖析AI的本质，并且深度思考传统企业如何迎接这股浪潮，顺势迭代。
报告主要内容如下：
1.填补AI技术方面的认知鸿沟
2016年1月的时候，人工智能都没能进入市场研究机构Gartner的前100关注词名单，到2017年5月就跃到第七了。
然而，AI技术需求方对技术原理、相关案例、实施方法等方面的理解都严重断片。
考虑到一个新兴的技术，从开拓者群体传递到尝鲜者群体是需要一定的时间的。所以这现象是挺正常的。不过，现在大家需要做的功课是想办法弥补自己的认知差距。
已经意识到AI的重要性的企业家们，很焦虑地想解锁AI技术的价值，并快速把AI技术大面积地铺开来。市场上一系列的融资动作，背后科技巨头希望把码压在AI初创公司上，防止未来失去竞争优势。
麦肯锡在一份报告中说，已经有20%的企业家在四处奔走，落地具体的行动了。而根据Economist Intelligence Unit统计，还有75%的企业家说会在三年里用上AI技术，优先考虑在决策环节和业务处理的流程化方面上运用。
高科技，自动驾驶和组装，金融服务公司是首批用上AI技术的行业。现在这些行业对于投入AI研究上的费用增长惊人。
如果公司掌舵人自己都理不清楚业务逻辑的话，就算有心拥抱AI技术，也无法像商业模式很清晰的公司，有明确的核算方式去评估投入产出比。“所以在市场上可以观察到有一类群体，对投入AI研发的成本会特别谨慎，他们不希望下错赌注。”全球食品包装公司的副总裁的见地一针见血。
近75%的企业正在用AI来提高决策水平、实现流程自动化，而聊天机器人更吸引媒体的注意力、也产生了大量实验项目。
三分之二企业里的CTO或CIO都决定要用上AI，但是策略各不相同。25%的企业想套用现成的解决方案，还有一些情愿公司内部搭建。
但是公司内部搭建的话，缺乏对技术的理解很难吸引到相关的人才，也无法甄别哪些人才是适合自己公司业务的。而公司内部怎么定制AI战略，锚定哪个环节运用AI技术，准备往AI技术这一块投多少钱都是一系列需要思考的问题。
2.AI会产生哪些深远的影响
AI的影响主要是四个方面：
1）新的产品和服务；
2）业务上会有更高的效率和更好的表现；
3）极快缩短生产周期；
4）突破人手限制，大大降低规模扩大的成本。
这些方面生产力的解放，将会对无数的企业、消费者以及社会造成深远的影响。
产品生产或服务的成本大大降低
市场上会出现更多的新玩家，提供更优质多样的服务，消费者可以有更多选择的空间。
另外，AI还能把临床检测流程自动化，使得每个病人的检查的边际成本接近于零。随着经济的发展，智能手机的配置会慢慢上来，可以预测到越来越多的手机将会跑得动AI算法。据统计，2017年能跑AI算法的手机占37%，估计到2020年会有57%。
把检测的工作量从人转移到手机的软件上，更多优秀的医生资源会释放出来去解决更难的问题，全球的医疗水平毫无疑问会大幅提升。数百万计的群体将能从受益于医疗水平的提高。
AI会重新冲击多个行业的价值链
在保险行业，汽车保险占到全球保险营收的42%。如果以后AI驱动的自动驾驶应用能大面积铺开来的话，事故的频率将会大大降低。这样的话，保险公司的营收也会相应地受到影响。以英国的车辆保险费为例，可以预测到车险的收入会减少63%，保险公司的利润会暴跌81%。所以保险行业需要重新思考自己的出路了。
将会出现新的影响企业成败的决定性因素
在AI年代，影响成功的因素有很多：
有没有足够的认知和远见拥抱并利用AI技术；
是否拥有海量的，非公共的数据集来训练和实施市场主导的AI算法；
是否能把握住机会或抵抗风险，与合作伙伴或者是竞争对手共享数据；
是否能吸引到一批优秀的数据科学家，来大力发展公司内部的AI技术；
有没有能力提供一个理想的环境让他们保持稳定产出，形成一股合力攻克问题；
能不能和AI软件或者服务提供商维持良好的合作关系，获得优质的数据集；
能否主动地去理解AI带来的变化和挑战并及时响应；
能不能接受工作流程上的改变；
能不能搞定组织架构重构的挑战，甚至必要的时候，替换掉人；
比起给两个选择的推荐软件，是否更倾向于软件告诉不同选择带来什么样的后果，成功的概率是多少；
AI会改写行业竞争格局：出现新的领导者，跟随者，迟钝者，颠覆者
起初，AI技术供应商属于大平台企业：谷歌，亚马逊，IBM和微软。
这几个科技巨头都有能力搭建AI技术所需的基础构架，并专门为开发者和消费者提供现攒现用的AI服务。手握不可估量的数据集，坐拥世界顶尖的AI团队以及海量的商业资源，选用这些公司的服务确实会和平台一起获得高速的成长。
不过，想要把AI切入制造业、农业、零售业、金融业，还是需要潜入到这些行业里面，获得相关的洞见，以及拿到相应的数据，还有形成战略上长远的规划，而这几方面都是以上科技巨头做不了的。这就给颠覆型企业提供了很好的入场机会。
在早期，颠覆型企业会充分借势，以AI技术为入场券，敲开传统行业的门。用全新的思路边解决商业问题，边深入到行业中去，摸清业务的运转逻辑。他们有强大的磁场，可以吸引到传统行业倒过来求他们。慢慢的，缺乏远见的传统玩家手上的好牌置换掉。最后的结局，是颠覆型企业会蚕食传统玩家的行业地位。
AI技术的需求方（现在中等或大规模的公司）
领导者会出现在关键的行业里，他们会持续扩大自己的优势，并且享受AI技术发展带来的两方面红利：
1）在数据至上的时代里，越有能力从信息中发掘出价值的公司，越能获得可观的经济回报，而且这个增长将是不成正比地疯长；
2）马太效应在这一行业特别明显，数据网络效应会拉大公司之间的差距，数据集越大，算法优化效果越好，出来的产品和效果就更好，这样越能吸引到更多的用户，产生更多的数据量。
如果缺乏组织架构方面的操盘能力，或者无法理解AI技术给行业带来的冲击，那么这部分的AI技术需求方就只能沦落成迟钝者。在数据时代，迟钝者会迅速丢失原有的行业优势和市场份额。
新的商业模式崛起
AI，将会和以前SaaS，付费订阅等模式一样，催生出一种新的商业模式。我们可能会先在交通、保险和医疗健康这些行业看到新模式的出现。
在交通运输行业，AI将会重构交通工具的所有权和相关保险业务。
据UITP（公共交通国际联会）统计，当前，汽车有限的使用寿命里，96%的时间都是处于空置的停运状态。AI不仅能降低私人汽车的空置成本和解决低效使用的问题，还能够提高点对点的运输效率，增加乘车的舒适度，行程信息上能受到更好的隐私保护，同时会更安全。
一辆无人驾驶的汽车，可以随叫随到。
因为省掉了司机的人工成本这一块变动成本，在服务乘客量很大的情况下，汽车的损耗和车险费用在固定的时间段里可以摊到无限低，每次出行的费用边际成本低到无法想象。
未来，每个乘客只需要付极低的月费就可以享受随叫随到的用车服务，人们再也不用再自己买车，私家车的数量肯定会越来越少。
AI对社会的好处和风险
AI能给社会带来的益处包括更好的医疗健康体系、更广泛的服务和更个性化的体验。它还会带来一些风险，包括失业、偏见、冲突和隐私等方面。
关于失业问题，AI将让多种遵循例行流程的重复性工作实现自动化——从开卡车到电话销售。据美国卡车协会统计，美国有360万名卡车司机。从历史上看，英国自1871年以来的统计数据显示，农业和制造业合同工职位的减少，完全被护理、创意、技术和商业服务领域岗位的增加抵消了。
无论AI创造的工作能否比它摧毁的更多，短期内都会有大量工人被取代，同时又缺少类似的工作岗位，可能会让这些失业的人难以被快速重新吸收进工作人口之中。这可能会导致社会失序以及相应的政治后果。
3.英国AI的动力：应用浪潮
AI创业兴起：自2014年来，英国每年成立的AI公司数量已经翻番，平均每5天就会出现一家新的AI公司。
英国有400家独立早期软件公司以AI为价值定位核心。
我们已经进入了第二波创业浪潮——应用时代。早期的创新多集中在AI研究或者能应用到多个领域的核心技术上，而现在英国的AI创业公司中，有80%是垂直专注于特定商业环节或者领域的B2B服务提供商。
直接面向用户销售的公司很少，只有1/10，因为“冷启动”获取训练数据非常难，而全球性的消费技术公司也都在应用AI。
创业分布不均。很多英国AI公司（1/7）说要提供市场营销和广告方面的功能，比其他领域都多。而从专注于特定领域的公司来看，金融是最受欢迎的领域。
制造业、法律等垂直行业，以及财务这个公司商业环节，由于被认为缺乏市场机会，很少有创业公司进入。
△ 英国AI公司（按细分领域）
△ 英国AI公司（按商业功能）
英国的AI公司占欧洲近一半。AI在英国非常火，英国创业公司中专注于AI的比例，比欧洲大陆和美国都高。
△ 英国AI公司占欧美18%
英国AI行业还很年轻。2/3公司正处在发展的最早期，只完成了种子轮或天使轮融资。但与欧洲大陆的同行们相比，英国AI公司正在快速成熟。
△ 英国和欧洲大陆AI公司的融资阶段
我们遇到的公司中有超过40%还没有获得重复性营收，由于技术充满挑战、B2B市场销售周期长、客户需求特殊，AI公司的货币化之路可能会更漫长。
从全球来看，对早期AI公司的投资比同阶段的普通软件公司通常会高20%-50%。
英国AI公司的融资阶段和融资额经常不匹配。1/3成长期的公司在后天使阶段募集的资金要高于正常水平。
完整报告
State of AI 2017完整报告里还有这些可能值得一看的内容：
为非业内人士介绍了AI (Part 1)；
分析了持续增加的AI应用及其深远影响 (Part 2)；
英国400家AI创业公司的市场全图，以及英国顶尖AI企业家的观点 (Part 3)；
我们的投资框架，描述了AI企业的16项成功要素 (Part 4)。
下载地址：
https://www.mmcventures.com/wp-content/documents/The_State_of_AI_2017_Inflection_Point.pdf
编者按：本文来自微信公众号“量子位”（ID：QbitAI），原作 David Kelnar MMC投资研究中心老大，Root 编译自 MMC Venture。
