收购潮不止 走在风口上的AI 看人工智能的投资逻辑

事件1：

7月18日上午据英国《金融时报》报道，日本软银已经同意斥资 234 亿英镑(约合 310 亿美元)收购英国芯片设计公司 ARM。

资料来源：前瞻研究院整理

事件2：

CBinsights 数据显示，人工智能公司总融资额在16年二季度再创新高，达到了 10.5 亿美元，且根据 CB Insights 估计，16 年对 AI 创业公司的投资将比 2015 年增加 76%。

资料来源：前瞻研究院整理

CBinsights 数据显示，人工智能公司总融资额在 16 年二季度再创新高，达到了 10.5 亿美元，且根据 CB Insights 估计，16 年对 AI 创业公司的投资将比 2015 年增加 76%。2016 年以来，涌现出一批超过 1 亿美元级别的 AI 公司融资并购，比如 Twitter 收购的英国 AI 视觉搜索公司 Magic Pony，中国医疗大数据创业公司碳云智能 1.54 亿美元的融资，还有新泽西创业公司 Fractal Analytics、加州的网络安全创业公司 Cylance 等等。

点评：

1、软银溢价收购芯片设计公司ARM，暗示着人工智能的关键在硬件

ARM 架构已经应用到全球85%的智能移动设备中，其中有超过 95%的智能手机都基于 ARM 架构的设计，ARM 已经成为智能硬件和物联网设备的标配。对于一直热情追逐人工智能的软银（去年专门联合阿里、富士康推出全球瞩目的 pepper 机器人） ，收购 ARM 将使其一步到位占据人工智能和物联网生态的战略制高点。

2、团队价值远胜于商业价值，期望远大于真实应用速度

人工智能的现状：1、底层设计被垄断。大部分机器人的语音识别技术来自于科大讯飞、图灵、思必驰等语音交互的公司。2、内容制造商决定了机器人等人工智能的成败。在此形成布局的有奥飞动漫等。从现在科技巨头收购的高科技来看，还没有成型的公司更值得投资，能将现有的语音识别技术，如语义理解更进一步，或者是技术成本的降低会在市场上更有优势。这一方面是因为其研发的某个引擎或算法涉及 AI 的某些关键领域，引发了科技巨头的竞相收购；另一方面也是收购方真正想要的其实是其原始技术和人才竞争优势，需要其快速融入收购方新产品开发，而那些已经形成收入和商业模式的厂商反而会降低价值

3、技术门槛逐步降低，看好有优质数据资源和应用场景落地的厂商

深度学习实现的一个条件是大数据的训练，但这也是其发展的一大瓶颈，因为不是人人都拥有高质量大数据。特别是随着开源算法的越发普遍， 从 Google 的 Tensorflow、 亚马逊的 DSSTNE 源代码、 Facebook 的 Torchnet， 到 IBM 的 Watson也逐渐走上开源道路，AI 软件将会变得迅速商品化，企业能以更低成本获得所需的 AI 能力。

对于那些科技巨头来说，除了开放 AI 软件包吸引人才，其拥有的数据资本更是其核心竞争力，尽管目前全世界的数据爆炸式增长，但只有 20%在互联网上，剩下的 80%都被各大公司和组织占据。拥有尖端技术研发实力的毕竟是少数，

那些以手上数据为资本，同样可以轻松与拥有强大算法的公司合作，比如英国全民医疗体系与 DeepMind 合作，使用计算机视觉来诊断眼疾。

此外技术门槛的降低带来的另一个变化就是行业投资逻辑进入应用场景深化结合阶段。 更看好在某些领域有优质数据资源，且有产品化应用渠道拓展能力的厂商。

投资标的整理：

人工智能数据工厂：

1、Luminoso ——Luminoso 成立于2010年，是一家基于云端的文本分析技术服务提供商，以更好的理解和解读文字流信息。A轮获Acadia Woods Partners 650万美金。

2、永洪科技——一家大数据服务和BI商业智能分析服务商，专业从事数据治理和数据价值发掘，旗下产品有Yonghong Z-Suite等。隶属于北京永洪商智科技有限公司。B轮获经纬中国、东方福海、艾瑞资本、达泰资本1亿元投资。

3、数据堂，一个科研数据共享服务网站，提供各类科研信息，数据堂（北京）科技有限公司旗下。A轮获达晨创投投资，B轮获海通开元、东方证券2.4亿元投资。