当热钱不再涌动——2019人工智能行业冷暖观察

近 5 年来，“AI+”应用于医疗研究已经成为现代科技的热点。现阶段，人工智能+医疗主要有八大应用场景，分别是虚拟助理、医学影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理和辅助医学研究平台。其中，借助于医疗影像大数据及图像识别技术的发展优势，AI医学影像成为我国目前人工智能与医疗行业应用结合最成熟的领域。

不同于其他行业，AI行业的壁垒相对较高，尤其是AI+医疗企业，面临着资金、政策、技术、人才、医疗数据等不同纬度的挑战。在现阶段，由于各种因素的制约，AI医疗行业暴露出了同质化竞争严重、落地和商业化模式不成熟、审批过关难度大等问题。

对于AI医疗企业而言，今年无疑是充满挑战的一年。就目前看来，AI医疗产品落地仍然需要完成很多目标，需要资金与很多配套的支持，以及较长的时间，然后才能产生社会效益。因此，融资对于企业而言是一个长期持续不断的话题。对于那些前期资金储备不足、产品无法实现商业化，并且拿不下许可证的企业，今年将会面临严峻地挑战，甚至会被市场淘汰。

4、乘用无人驾驶陷入瓶颈，货运无人驾驶异军突起

与欧美国家相比，国内自动驾驶水平相对落后。

2018年一份来自KPMG的研究报告选出了国际上的20个主要国家从政策法规、技术创新、基础设施、消费者接受程度对自动驾驶汽车的发展做出了综合的评估。结果如下：

单看中国与美国，技术创新美国排名第一，而中国排名第15，其原因归根结底还是基础的自动驾驶技术太过薄弱。更直观的方面，如果从SAE的评级来看，我们现在的整体水平和大规模应用方面在L1-L2之间，美国在L2-L3之间，中间的差距是3-5年左右，这是一个汽车产品研发的周期。除了技术方面的瓶颈，近来国内自动驾驶源代码纠纷官司、创始人内讧等热点事件，也严重打乱了企业发展步伐。

在融资动态方面，可以看出如今的无人驾驶走入了“冰火两重天”的境地。梳理近年国内主要的无人驾驶创业公司的融资历程，其中2017年、2018年达到高峰，到了2019年，融资金额和数量出现大幅度下降。而另一方面，货运无人驾驶却异军突起，成为投资人眼中的香饽饽。

究其原因，主要是自动驾驶货运场景相比城市交通场景更容易实现，该场景相对封闭，多为端到端的高速路段或集中在港口码头一类的固定场景，发生因路况复杂、陌生所造成的行车环境难以感知的情况概率较低，各个厂商对自动驾驶货运场景的推进速度也会更快。此外，货运无人驾驶的落地将有效推进货运物流行业发展，为其创造更多的价值。而迟迟未能落地的乘用无人驾驶，走入瓶颈期，主是还是因为技术不成熟、路测量有限、制造成本居高不下、法律法规不适应、产业资源比较分散等问题。

三、企业：裁员缩编，科技公司转型在阵痛中推进

（编辑：惠州站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!