對科技初創(chuàng)企業(yè)來說，起步時的技術(shù)研發(fā)離不開資本推動。特別是對芯片制造等高精尖技術(shù)來說，動輒幾百萬的成本是初創(chuàng)企業(yè)的“不可承受之重”，因此，資金對于研發(fā)的推動作用極其重要。
清華大學(xué)發(fā)布的《中國人工智能發(fā)展報告2018》顯示，自2013年以來，全球和中國人工智能行業(yè)投融資規(guī)模都呈上升趨勢。2017年全球人工智能投融資總規(guī)模達395億美元，融資事件1208筆，其中中國的投融資總額達到277.1億美元，融資事件369筆。中國AI企業(yè)融資總額占全球融資總額的70%，融資筆數(shù)占比31%。
但資本的大量涌入也容易造成初創(chuàng)企業(yè)的“泡沫化”擔(dān)憂。
10月24日，在21世紀(jì)經(jīng)濟報道主辦的2018中國智造業(yè)年會上遨博(北京)智能科技有限公司董事長魏洪興指出，不同資本對不同行業(yè)的推動作用不同，例如互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)和共享單車，在資本投入后短時間內(nèi)得到快速發(fā)展。但對制造業(yè)來說，有時候錢多未必好事。
“一些投資人希望依靠資金投入，在短時間內(nèi)加倍擴大產(chǎn)能，但其實是違反客觀規(guī)律的。產(chǎn)品是一個逐步的迭代過程，發(fā)展過快可能是致命的。” 魏洪興表示。
科技研發(fā)與人才戰(zhàn)略
在對制造業(yè)的前沿科技探索過程中，芯片是繞不開的話題。
芯片產(chǎn)業(yè)方興未艾，芯片制造能力被認(rèn)為是制造業(yè)和科技實力的象征，特別是在人工智能迅速發(fā)展的今天，英偉達、谷歌、英特爾、蘋果、微軟、特斯拉、Facebook和IBM等巨頭都加入了AI芯片的研發(fā)行列。
在國內(nèi) AI 芯片領(lǐng)域，互聯(lián)網(wǎng)巨頭如百度、阿里、騰訊，終端廠商如華為、大疆、?？低暎瑒?chuàng)業(yè)公司如寒武紀(jì)、地平線、深鑒等，紛紛投身 AI 芯片，AI芯片領(lǐng)域存在大量的創(chuàng)新空間。
在此浪潮當(dāng)中，奧比中光2015年就自主設(shè)計完成了視覺技術(shù)領(lǐng)域的芯片。
“最近兩年人工智能特別火，也出現(xiàn)了很多專門的芯片公司。” 深圳奧比中光科技有限公司副總裁陳摯指出，但中國整體來講，還停留在芯片設(shè)計的檻上，大部分公司具備設(shè)計能力，能夠做專門的應(yīng)用。但在芯片，特別是高端芯片的制造上非常欠缺。
陳摯表示，現(xiàn)在的芯片不斷往更高的技術(shù)門檻前進，走到十納米，甚至七納米的量級。所以未來，芯片應(yīng)該從兩方面努力：一方面，在芯片應(yīng)用或設(shè)計等偏上層的技術(shù)上，逐漸追趕，需要在高端高性能芯片上慢慢實現(xiàn)人才和技術(shù)積累;另一方面，應(yīng)該關(guān)注更加底層的技術(shù)能力，如何掌握最底層的、最核心的芯片技術(shù)。
事實上，在芯片研發(fā)上，國內(nèi)企業(yè)早已開始重金投入，10月16日，華為趕在蘋果發(fā)布之前，發(fā)布了自主研發(fā)的首款七納米芯片。
而且，從整體投資看，中國投入研發(fā)的金額并不低。
10月9日，國家統(tǒng)計局、科學(xué)技術(shù)部和財政部聯(lián)合發(fā)布的《2017年全國科技經(jīng)費投入統(tǒng)計公報》顯示，2017年我國R&D(研究與試驗發(fā)展)經(jīng)費投入強度(R&D經(jīng)費與GDP的比值)再創(chuàng)歷史新高，達到2.13%，較2016年提高0.02個百分點。
而且，該數(shù)據(jù)與美國的差距正在縮小。2013年我國R&D經(jīng)費總量首次躍居世界第二位，當(dāng)年R&D經(jīng)費總量約為位列世界第一的美國的40%。
陳摯表示，我國科技研發(fā)投入成本非常高，但一定程度上，欠缺的不是錢，更關(guān)鍵是人。
國內(nèi)人工智能相關(guān)的高精尖人才與美國存在很大差距。根據(jù)由學(xué)術(shù)分析系統(tǒng) AMiner發(fā)布的“2017年全球AI學(xué)者權(quán)威排行榜”，在七大類總計700人次榜單中，美國學(xué)者總計370人次排名第一，中國學(xué)者(含港澳臺地區(qū))僅有25人次。
“目前的教育體系，培養(yǎng)出來的工程師和創(chuàng)新人員，與從國外體系培養(yǎng)出的人才相比，思維和觀念都有所不同。再到管理層上，最典型的技術(shù)管理人員存在短板。” 陳摯說。
深圳碼隆科技有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO黃鼎隆則指出，在研發(fā)投入上，國內(nèi)創(chuàng)業(yè)企業(yè)，尤其是人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)企業(yè)并不遜色于歐、美、日等海外公司。但從人工智能服務(wù)傳統(tǒng)企業(yè)的角度看，差異比較明顯。
“海外傳統(tǒng)企業(yè)的心態(tài)相當(dāng)開放，而且會主動學(xué)習(xí)、了解人工智能技術(shù)，結(jié)合自己的情況，選擇合適的方案。但是國內(nèi)還沒有形成自己的一套方法論，比較依賴于人工智能企業(yè)直接提供比較完整的解決方案。”黃鼎隆說。
資本雙刃劍
不論從估值還是融資節(jié)奏看，奧比中光都是獨角獸企業(yè)。2013年成立到現(xiàn)在五年時間，從20人發(fā)展到500多人，中間經(jīng)過ABCD四輪融資，現(xiàn)在處于第五輪融資階段。
陳摯認(rèn)為，資本肯定對技術(shù)有加持作用，特別是對初創(chuàng)技術(shù)企業(yè)，一定要靠資金幫助完成。
在黃鼎隆看來，資金對研發(fā)的推動是間接的，資金可以吸引更優(yōu)秀的人才，推動產(chǎn)業(yè)實驗，加速技術(shù)研發(fā)。但每個公司和創(chuàng)業(yè)者在融資過程中需要把握自己的目標(biāo)和節(jié)奏，依此規(guī)劃選擇什么樣的資金和資源。
如在碼隆科技的B+輪中引入埃森哲作為戰(zhàn)投，埃森哲除了提供資金外，作為全球的咨詢公司，擁有大量全球五百強企業(yè)客戶。與埃森哲的結(jié)合，可以幫助碼隆科技找到應(yīng)用場景，同時幫助這些企業(yè)實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型，對于技術(shù)的加速很有幫助。
在這方面，中科創(chuàng)達更加游刃有余。2011年，中科創(chuàng)達宣布完成1億元融資，引入高通、ARM成為公司股東，到2015年成為恢復(fù)IPO后首批上市的公司之一，其間的成長與資本助力有密不可分的關(guān)系。
中科創(chuàng)達軟件股份有限公司副總裁楊宇欣指出，“我們做軟件方案平臺技術(shù)的時候，與芯片結(jié)合非常緊，需要大芯片公司戰(zhàn)略投資帶來足夠多的資源。平衡站隊和資源很重要。我們拿創(chuàng)業(yè)投資的時候，不在于拿的錢多少，更重要的是帶來資源。而且我們拿戰(zhàn)略投資時，比例壓得比較低，沒有給他們?nèi)魏斡绊懚聲臋?quán)利。”
但尋找到合適的資源，對人工智能行業(yè)的初期創(chuàng)業(yè)者來說，并非易事。當(dāng)技術(shù)還沒有找到合適的商業(yè)模式落地變現(xiàn)時，找投資比較難。另一方面，投資方在企業(yè)估值未知、獨角獸質(zhì)量待考證的情況下，也感嘆難遇好項目，市場與資本存在錯位匹配情況。
在陳摯看來，不同階段，企業(yè)有不同訴求，對于資金或者投資方的需求也不一樣。越早期，資金需求更強，需要有信任感、認(rèn)同感的投資方。越到后面的D輪、E輪融資，財務(wù)投資比例越來越降低，從戰(zhàn)略層面結(jié)合可能越來越深。
數(shù)字化要一盤棋更要各自為戰(zhàn)
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