關於 最有前途的 科 系 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

2025 年將有 8 成投資決策靠 AI！人工智慧會取代操盤手和理專嗎？

2021/04/27
by
張庭瑋

隨著 AI 技術的持續發展，如今已被應用於工業、零售及金融等場域，除了前幾年開始風行的投資機器人外，近來也開始有創投透過 AI 進行投資決策，利用演算法分析大量數據，不僅能減少搜尋和評估的成本負擔，還能分散投資風險。

銀行、創投都在用，2025 年近八成投資決策會用到 AI

「當你有了大數據，卻還貿然進行投資，是愚蠢的。」Google 風投（Google Ventures）前合夥人馬里斯（Bill Maris）如此告訴《哈佛商業評論》。

根據調研公司 Gartner 預估，2025 年將有近八成的投資決策會使用到人工智慧（AI）。該公司分析師吾卡克（Alastair Woolcock）表示，風險投資行業採用 AI 技術，將改變財務評估、團隊評估以及成長策略的評估方式，「人工智慧將改善這些『以人為本』的評估方法。」他說。

《華爾街日報》以兩個創投公司為例，分別是管理資產規模 3.65 億美元的 Correlation Ventures，以及管理資產規模 12 億歐元的 EQT Ventures，這兩家公司都運用 AI 進行投資評估。僅需輸入新創團隊的財務狀況、產品成績，以及創辦人和核心成員的經歷資料，AI 便會給出一個投資評分，創投即可根據此評分，決定是否要投資。

而在台灣，也有許多銀行開辦 AI 機器人的理財業務，幫助客戶進行投資理財策略的制定。根據金管會統計，截至 2020 年 11 月底，國內已有 13 家業者推行，包括永豐銀行、國泰世華、第一銀行等，其中投資人數約 8 萬 1,512 人、資產規模 22.97 億元，比起 2019 年，人數增加 4 萬 8958 人、資產增加 12.67 億元。

AI 理財投資比理專或操盤手厲害？

目前，絕大多數金融機構推出的智慧理財系統，是透過電腦程式，依循設定好的條件和模式，追蹤市場數據、價格走勢、個股資訊等，作為判斷投資決策的依據。《哈佛商業評論》指出，其最大的好處是可以快速又冷靜地掌握市場動態，找出獲利空間。

由於已預設好判定標準，因此可以避免許多人心偏誤，例如不甘心認賠或是追高殺低的心態，但從另個角度來說，AI 也很難做出像人一樣逆轉劣勢的「神操作」，畢竟市場不只是一堆數據，還包含各種偶發事件和市場信心，要能判讀各種複雜的外在條件，還是得靠專家的經驗和智慧。

雖說如此，各界對於 AI 應用在投資理財，仍抱樂觀態度，如《Entrepreneur》就指出，AI 智慧理財可以幫助股市民主化。過去，大投資者和銀行家掌控著股市，其主因就是因為他們有辦法獲取各種訊息，讓他們做出好的投資決策。

現在有了 AI 的輔助，進入門檻也跟著降低了，像是有些金融科技服務提供 AI 顧問，該顧問可以分析大量數據並提供個人化的投資建議，用戶可以快速獲得他們的問題的答案，例如投資多少，如何分散投資以及什麼是特定投資者的理想投資組合。就算你是投資菜鳥，也能在幾秒鐘內獲得相關數據和資訊。

如此一來，可以幫助新手投資者作出早期投資決策，避免走冤枉路，從而在投資生涯的早期獲得高回報，鼓勵他們繼續投資。

根據《哈佛商業評論》的報導，人工智慧進入金融場域可以讓更多人接觸投資，讓經濟活動更活絡，但不要想靠著 AI 發大財，畢竟真正優秀的投資者，除了要有精準理性的分析之外，還是得靠經驗的累積，培養自身對市場的敏銳度，才能奪得先機，找到最有前途的投資機會。

資料來源：https://fc.bnext.com.tw/articles/view/1332

黃奇帆:產業互聯網金融是金融科技發展的下一個藍海

北京新浪網 10-25 11:43

10月25日消息，復旦大學特聘教授、重慶市原市長黃奇帆在2020外灘金融峰會上表示，金融科技發展的主體是產業互聯網金融，發展前景巨大。產業互聯網金融以企業為用戶，以生產經營活動為場景提供數字金融服務，由於產業價值鏈更複雜、鏈條更長，目前數字化的比例仍然很低，金融服務還遠未達到面向個人端的數字金融智能化、便捷化的程度，是金融科技發展的下一個藍海。

嘉賓發言實錄：

黃奇帆：各位嘉賓、各位朋友：

很高興受邀參加2020年中國外灘金融峰會。我就今天的主題「后疫情時代的數字經濟和數字金融的趨勢與機遇」談一點學習心得，供大家參考。

數字化平台擁有的 「五全信息」的基因具有強大的顛覆性作用。所謂數字化平台，是指大數據、人工智慧、移動互聯網、雲計算、區塊鏈等一系列數字化技術組成的「數字綜合體」。數字化平台具有全空域信息、全流程信息、全場景信息、全解析信息和全價值信息的「五全信息」。這種「五全信息」具有五個特徵：

「五全信息」是結構型的信息。這些信息必須包含社會經濟系統的各種結構性特徵，如產業系統的各種特徵描述、社會系統的運營數據等。「五全信息」的結構性體現了「數字孿生」的概念，是企業運營、產業生態和社會系統的全樣本刻畫。

「五全信息」是動態型的信息。每一條「五全信息」都有時間戳、體現事物某一時刻的狀態，「五全信息」積累起來可以描繪事物的歷史規律和預測未來的發展趨勢。

「五全信息」是秩序型的信息。「五全信息」既包含了社會經濟系統的基本制度，也包含其運營規則。也就是說，「五全信息」采自於系統現有的秩序，也會幫助系統構建新的秩序。

「五全信息」是信用型的信息。進入「五全信息」社會後，這些信息因為區塊鏈等新技術的廣泛應用，具有高度的可信性。基於新的信用體系，無論是金融還是其他社會經濟系統都將發生更加徹底的革命。

「五全信息」是生態型的信息。「五全信息」存在於特定的社會生態、產業生態之中，各類信息之間往往存在大量關聯，並以一個整體的形式展現出來的。

任何一個傳統產業鏈一旦能夠利用「五全信息」，就會立即形成新的經濟組織方式，從而對傳統產業構成顛覆性的衝擊。現在的數字化平台，在5G背景下還會進一步形成萬物萬聯體系，數字社會將擁有越來越多的「五全信息」。「五全信息」與工業製造相結合時，就形成工業製造4.0；與物流行業相結合，就形成智能物流體系；與城市管理相結合，就形成智慧城市；與金融結合，就形成金融科技或科技金融。

金融科技發展的主體是產業互聯網金融。在大數據、雲計算、物聯網、人工智慧等技術賦能下，金融科技發展帶來前所未有的歷史機遇。未來，符合科學、契合規律的金融科技應當走什麼樣的發展路徑？我認為，發展前景巨大的是產業互聯網金融。產業互聯網金融是機構通過金融科技向產業生態、尤其是中小微企業提供投融資服務的統稱。產業互聯網金融以企業為用戶，以生產經營活動為場景提供數字金融服務，由於產業價值鏈更複雜、鏈條更長，目前數字化的比例仍然很低，金融服務還遠未達到面向個人端的數字金融智能化、便捷化的程度，是金融科技發展的下一個藍海。

產業互聯網金融的現實意義在於解決中小微企業融資難融資貴難題。中小微企業融資難不僅是中國的問題，還是世界性難題，不僅僅是銀行自身的問題，還與中小微企業自身的特點有關。小微企業屬於金融業長尾客戶，存在抵押品不足、信用資質差、信息不對稱、生命周期短等問題，銀行開展小微金融業務也存在獲客、盡職調查成本高、擔保不足、風控流程長及成本過高等問題。藉助產業互聯網金融，通過「五全信息」的合理運用，可以有效解決中小企業存在的信息、信用孤島，為小微企業提供與之匹配的金融服務。

產業互聯網金融發展的關鍵節點逐步打通，進入成熟發展階段。金融的底層邏輯是信用，在「五全信息」的驅動下，企業運營數據可以與金融服務緊密地結合起來，以信息流轉帶動信用流轉，從而解決傳統金融供給無效的問題。

以人工智慧在企業中的應用為例，當前人工智慧主要有八大關鍵技術，分別是深度學習、增強學習、模式識別、機器視覺、數據搜索、知識工程、自然語言理解和類腦交互決策。在這八大技術的支持下，製造業得以做到自感知、自適應、自學習、自決策，從而實現了生產的智能化、供應鏈的智能化、產品創新的智能化、企業經營的智能化。在此階段，大量結構化、可靠的數據成千上萬倍的增長，被採集、清洗、積累后，產生的數據利用區塊鏈不可篡改的特性，進行大數據的交叉驗證，從而使得金融資產數字化，數字資產標準化。多方資金按照不同標的需求，匹配進各類生產環境中，將金融交易產品化，利用信息集成、交叉驗真、資產穿透、溯源管理等手段，提升對金融業務風險管控能力及金融資產配置的綜合服務能力。

數字化平台與金融機構各盡所能、各展所長是最合理的發展模式。在產業互聯網時代，任何數字化平台的發展，不能靠簡單的燒錢來擴大市場佔有率，也不能讓客戶有成本無效果、長期賠錢，這是不可持續的自殺行為。合理的數字化平台，應能夠通過四種渠道取得效益：一是通過物聯網、大數據、人工智慧的運籌、調度，降低產業鏈、供應鏈的物流成本；二是通過大數據、雲計算、人工智慧的應用，提高金融業務的工作效率；三是由於全產業鏈、全流程、全場景的信息傳遞功能，降低金融運行成本和風險；四是實現數字公司和金融業務的資源優化配置，產生優化紅利。

同樣，與數字化平台合作的金融企業，也可以通過四種優勢為合作項目取得效益和紅利：一是低成本融資的優勢。二是企業信用判斷的優勢。數字化平台對客戶信用診斷相當於是X光、CT、核磁共振，代替不了醫生臨門一腳的診斷治療。客戶的實際信用調查及風險防範是金融企業的強項。三是資本規模的優勢。數字化平台儘管有巨大的客戶規模，但自身至少要有融資規模10%以上的資本金。只有銀行、信託、保險等專業的金融公司有這種資本金規模及與時俱進的擴張能力。四是社會信用的優勢。不論是金融監管當局還是老百姓，與有牌照、有傳統的金融企業打交道往往更放心、更順手。基於上述四項+四項分析，數字化平台與專業的金融企業的合作是強強聯合、優勢互補、資源優化配置，是最好的發展模式。

未來，數字化平台下的非銀金融機構出路在哪裡？最合理、最有前途的模式是互聯網或物聯網形成的數字化平台與各類金融機構的有機結合，各盡所能、各展所長，形成與實體經濟產業鏈、供應鏈、價值鏈相結合的產業互聯網金融平台。數字化平台應當發揮自己的長處，深耕產業，形成各行業的「五全信息」，提供給相應的金融戰略夥伴，使金融平台服務效率得到最大化的提升。

數字化平台與金融機構要形成明確的各方多贏的效益格局。萬流歸宗，無論金融科技還是科技金融業務的發展，最終要讓各方受益，要降低實體經濟中小微企業的融資成本，降低商業銀行等金融機構的授信成本，在這個過程中，可以通過科技手段獲得合理的收益，並將這些效率紅利，合理地返還於產業鏈、供應鏈的上下游和金融方及數據平台經營方，從而產生萬宗歸流的窪地效益和商家趨利集聚效益。

資料來源：https://m.news.sina.com.tw/article/20201025/36678272.html

AI公司，開始破產了：要麼往前上市，要麼往後離場

2020年05月06日16:49

　　作者 | 楊青

　　來源：投資界PEdaily

　　破產這一幕，開始蔓延到了AI創業公司。

　　投資界獲悉，據外媒報導，全球知名的AI芯片企業——Wave Computing 公司即將破產。據悉，該公司已經遣散了所有員工，並申請破產保護。如無意外，這將成為第一家在疫情期間申請破產的 AI 芯片公司。

　　消息令科技圈嘩然。Wave Computing被譽為全球最有前途的AI公司之一，曾被認為有和英特爾、英偉達等巨頭一較高下的潛力。2018年底，Wave Computing宣佈完成8600萬美元E輪融資，這一輪融資過後，這家公司累計融資金額已超過2億美元。

　　然而，如此知名的一家AI創業公司，還是倒下了。而Wave Computing的下場並非個例，我們把目光拉回國內，那些AI獨角獸們，日子也不好過。

　　曾幾何時，國內頭部的AI公司上演一場瘋狂的融資競賽——融資似乎成了一項競技體育，行業的融資記錄被一遍又一遍地刷新。如今，情況急轉直下，“我已經很長時間沒看AI的創業項目了”，一位北京VC投資人對投資界坦言。

　　一旦沒有了輸血，擺在AI公司面前的選擇並不多：要麼悄悄關門，要麼謀求上市之路。但是，IPO不易，AI獨角獸曠視科技、商湯科技赴港上市接連受挫，這是一連串響亮的警鍾。更多IPO無門的AI創業公司，開始破產。

　　曾融資2億美元，

　　疫情下第一家申請破產的AI明星公司

　　在申請破產之前，Wave Computing被譽為全球最有前途的AI公司之一。

　　2008年，Wave Computing在美國加利福尼亞正式成立，專注於通過基於數據流驅動（dataflow）技術、以及實現dataflow技術的軟件可動態重構處理器（CGRA）架構，突破AI芯片性能和通用性的瓶頸，加速從數據中心到邊緣的AI深度學習計算。

　　其中，最為轟動的是，2018年6月Wave Computing收購老牌半導體IP公司MIPS，計劃通過將它的數據流架構與它的MIPS嵌入式RISC多線程CPU核心和IP相結合，為下一代AI提供了動力。彼時，外界一度認為Wave Computing具備了和英特爾、英偉達爭鋒的潛力。

　　也是在這一年12月，Wave Computing宣佈完成8600萬美元E輪融資，該輪融資由投資公司奧克蘭公司（Oakland Corp.）領投，原有投資者也參與了本輪投資。這一輪融資過後，Wave Computing累計融資金額已超過2億美元。

　　除了深受資本的青睞，Wave Computing更是各種榮譽加身：被商業諮詢公司Frost & Sullivan 評為“機器學習行業技術創新領導者” ；並被 CIO 應用雜誌評為“25大人工智能供應商”之一；入選全球半導體聯盟(GSA)“最受尊敬的私營半導體公司”獎。

　　然而，好景不長。進入2019年，突然到來的兩次CEO人事變故，使得外界對Wave Computing信心大失，導致最後對MIPS難以割捨的人所剩無幾。而在產品方面，相比Nvidia、Graphcore，Wave Computing芯片的優勢並沒有得到很好的凸顯，引發了前景擔憂。

　　2020年，疫情肆虐全球，目前尚未得知疫情是否加速的公司破產，但Wave Computing 毫無疑問成為了第一家疫情期間申請破產的 AI 芯片公司。

　　據芯東西報導，Wave Computing目前只是申請破產保護，進行資產重組，中國區已全部關閉。Wave Computing原本有近40多中國區員工，目前只剩幾位。至此，一顆曾經星光熠熠的AI企業就這麼迅速隕落了。

　　AI獨角獸開始瘋狂的融資競賽

　　中國創投史上絕無僅有

　　Wave Computing的結局，是無數AI 創業公司狂飆之後的縮影。

　　我們把時間拉回到2016年——當時，Google旗下AI系統AlphaGo以4:1戰勝圍棋九段高手李世石，引發了一波全球性的人工智能熱潮。

　　那兩年，沒有再比人工智能大會更熱鬧的會場了。國際級的AI大會一場接著一場，全球頂尖科技企業同台亮相成了常態。台上AI大牛激情澎湃，PPT充滿著AI世界的種種奇幻；台下聽眾仰頭聆聽，生怕錯過下一個時代。

　　與此同時，互聯網巨頭們也給AI再添一把火。李彥宏率先提出all in AI，馬化騰隨後也提出AI in all，馬雲啟動了NASA計劃並創立達摩院，華為的全棧AI策略火速推出。似乎， AI時代已經觸手可及。

　　AI成了整個投資圈都在聊的話題。“天使輪的項目投資人看看方向、團隊，聊一聊就定了。很多公司什麼都沒有，一個PPT只要打上AI的標籤就能拿到不錯的估值。”這樣不可思議的一幕，卻屢屢在創投圈上演。

　　“其實當時大家對AI的盈利模式也看不太清楚，但是這個技術肯定是先進的，先在技術上占位以後再思考落地是不少AI創業公司的投資方共同的想法。”一位長期關注硬科技的投資人向投資界回憶當時情況。“2016、2017年的時候，中國的VC/PE市場資金很充足，風口也不是很多，自然有大量的資金流入AI行業。”

　　當時AI投資有多瘋狂？對於頭部的AI公司，融資似乎成了一項競技體育，行業的融資記錄被一遍又一遍地刷新。

　　成立於2014年的商湯科技，僅僅3年時間估值就暴漲到20億美金。2017年7月，商湯科技宣佈完成4.1億美元B輪融資，創下當時全球人工智能領域單輪融資額記錄。

　　2018年4月，商湯科技完成阿里巴巴集團領投的6億美元C輪融資，再次創下全球人工智能領域融資記錄；一個月後，商湯科技再度獲得6.2億美元C+輪融資；三個多月後，商湯科技再度獲得軟銀10億美金的融資，估值也飆升至60億美金。

　　粗略算下來，從2018年4月到9月，5個月時間內商湯科技接連獲得三輪融資，僅這三輪融資金額就超過22億美金。放眼全球創投史上，很難再找出一家創業公司能夠獲得如此密集且大量的融資。

　　而被拿來和商湯科技並列為的計算機視覺“四小龍”——雲從科技和依圖科技，在這一段時間內也不斷進行融資。雲從科技在2018年6月宣佈獲得10億元人民幣B+輪融資；依圖科技也在6月、7月接連宣佈兩輪融資斬獲3億美金。

　　這在中國創投史上實為罕見。動輒就是幾億、幾十億美金，一波又一波資金得砸在身上，對於這些AI獨角獸來說，2018年堪稱是最夢幻的一年。

　　投資人已經很長時間不看AI了

　　沒有了融資，燒錢的獨角獸還能撐多久？

　　這場瘋狂的融資競賽，讓一個個AI獨角獸被迅速“催肥”。

　　目睹這一切，VC/PE圈並不是沒有過擔憂。早在2017年年底，創新工場董事長、CEO李開複就曾公開預言：“AI項目（融資熱）是今年上半年開始的，融資差不多夠18個月花，明年底估計有一批公司倒掉。”

　　爾後，擔憂開始一一成為現實。2018年，一級市場募資難全面爆發，這場資本寒冬開始傳導到AI行業，直接的表現是AI企業融資開始變難了。雖然頭部的公司仍然堅挺地續寫著輝煌，但一大批的AI 創業公司的生存問題開始漸漸浮現。

　　所有人開始意識到，AI被嚴重神話了。2018年底，科大訊飛被曝出人工翻譯假裝的機器人翻譯的醜聞，讓這家老牌AI語音巨跌落神壇。甚至險些被認定為“機器人公民”的索菲亞，最後確被指出只不過是一個機器類人音箱”，震驚全世界。

　　AI巨頭尚且如此，早期的AI創業公司中的亂象更是不敢想像。誇大、造假屢見不鮮——曾有媒體報導，很多早期的機器人和虛擬機器人上節目，多數是寫好了劇本，或者直接由人工操控的。

　　即便是擁有相對領先的算法或技術的AI企業，因應用場景無法實現，難以發揮其真正價值，仍然導致後續融資失敗。就拿計算機視覺領域的應用來說，目前還是在比較初級的階段；即使是頭部企業，也還在努力探索大規模商業化的路徑。

　　對於AI創業公司來說，變現的壓力非常大。

　　另外，巨額的融資資金給了頭部的AI公司更多的試錯機會。它們有資金支撐，可以不斷尋找應用場景，然後迅速切入，在這基礎上再摸索短期的變現機會，並一步步不斷打磨，發現長期的商業模式。

　　但巨額的融資是一把雙刃劍，直接將AI公司的估值推到了一個絕大多數VC/PE望而卻步的高度。

　　啟明創投創始主管合夥人鄺子平在2018年時曾表達過擔憂，直言當時人工智能公司的估值總體偏高。“現在絕大部分技術型的、平台型的公司還是一To B的場景，但投資機構卻把它們當作To C的公司來投。這樣的公司，後續還需要多輪的融資支援成長。如果天使輪一下子把估值做到1億，那A輪總得3億，做到F輪怎麼辦？”

　　2019年開始，後遺症顯現了。沙利文公司發佈的《 2019 中國與美國人工智能產業及廠商評估 》中數據顯示，2013 年至 2018 年，中國 AI 領域投資熱度遠高於美國，投資額從2015年開始超過美國，但是到了 2019 年中國在 AI 領域的投資額與投資筆數大幅下跌。

　　留給AI獨角獸的時間不多了

　　2020，要麼往前上市，要麼往後離場

　　“我已經很長時間沒看AI的創業項目了”，一位北京VC投資人對投資界坦言。當投資方重新審視AI公司變現能力和擴展空間，估量投入和產出時，資本熱度逐漸消退。

　　當沒有了資本方的輸血，受困於資金壓力的AI公司要麼悄悄關門，要麼紛紛開始謀求上市之路。

　　最新消息，曠視科技或將籌備科創板上市，港股正常推進，或將採用“A+H"模式。對此，曠視官方回應稱，不予置評。

　　早在2019年8月，曠視科技就向港交所提交了招股書，這也是首次揭開了AI獨角獸的神秘面紗。從曠視科技提交的招股書來看，其2016年、2017年和2018年的營業收入分別達到人民幣6780萬元、3.13億元和14.27億元，虧損分別為人民幣3.43億元、7.58億元和33.52億元。而2019年上半年，曠視科技虧損額度達到驚人的52億元。

　　這次IPO之旅並不順利。在提交上市申請6個月後，曠視科技在港交所IPO的進程狀態顯示為“失效”。

　　另一家AI明星公司——商湯科技，近期也被外媒報導稱推遲了今年在香港進行7.5億美元的首次IPO計劃，轉戰私募市場，尋求5至10億美元融資。不過商湯科技回覆：不曾有上市具體時間表。

　　截至目前，商湯科技自從2018年9月完成D輪融資之後，已經有近18個月沒有新的融資。儘管之前累積的融資額高達30億美元，但是在造血能力不足的情況下，又能撐多久呢？

　　有業內人士透露，這兩家AI獨角獸赴港上市受挫，原因可能是其估值沒有得到認可。

　　即便如此，還有一大批AI 獨角獸正在趕來的路上。雲從科技被爆計劃2020年上半年申請科創板上市，披露估值達200億元人民幣；雲知聲被爆在2018年7月已經和中金公司簽訂了上市輔導協議，擬在科創板上市；優必選也被爆已經於去年完成招股說明書的主要編寫。不久前，AI芯片公司寒武紀也已經向上交所提交了招股書，有望登陸科創板。

　　但是，估值高、盈利能力不足、持續虧損是目前AI獨角獸們的通病，未來能否保證大規模盈利有待於時間的考驗，即便能夠登陸資本市場又有多大的用處？事實證明，技術並不能成為一家 AI 創業公司的“護城河”，如何將技術變現才是AI企業的當務之急。

　　可以預見，2020年將是中國AI公司們的分水嶺——一些玩家將黯然離場；另一些則彙入二級市場的大海中，接受更大的考驗。破產這一幕，或許在AI公司這一群體中，才剛剛開始。

資料來源：https://m.sina.com.hk/news/article/20200506/0/5/2/AI%e5%85%ac%e5%8f%b8%e9%96%8b%e5%a7%8b%e7%a0%b4%e7%94%a2%e4%ba%86-%e8%a6%81%e9%ba%bc%e5%be%80%e5%89%8d%e4%b8%8a%e5%b8%82%e8%a6%81%e9%ba%bc%e5%be%80%e5%be%8c%e9%9b%a2%e5%a0%b4-11620515.html?fbclid=IwAR33y7iML0w9vQnCn8EcC62jpaeUQKJavX1q6QBcRBEyX3ODesvdICfGPFU