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随着AI热潮迅速席卷全球，各行各业开始思考如何与人工智能相结合。作为市场敏锐度更高的资本市场，纷纷把目光投向AI领域的创业，伴随着资本和创业者的涌入，人工智能的第三波浪潮正席卷而来。
陈俊峰说，“可以说是Alpha Go让投资圈在这个领域做到了统一，人工智能投资也可以说是2016年才出现的，包括硅谷在内。”
161家投资机构扎堆布局AI
“其实从去年底开始，投资圈里大家见面都会谈AI，几乎每家机构都说会关注AI创业项目，甚至一些原来专门看文娱等领域的机构，不管这个市场能否孕育出下一个BAT，最起码资本都涌向了这里。”一位投资人这样感慨说。
Alpha Go带来的人机大战后，2016年5月底，发改委、科技部、工信部和网信办联合印发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，《方案》提出，到2018年，中国将基本建立人工智能产业体系、创新服务体系和标准化体系，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，形成千亿级的人工智能市场应用规模。
在概念的火爆和政策的加持下，人工智能创业已经成为了国内创投市场的主流，成了名副其实的风口行业。
一向看好人工智能的李开复，很快将这种倾向性体现在了创新工场的布局上。2016年年中，一个由7个人组成的人工智能投资小组成立，专注看国内外人工智能项目。
2017年1月10日，创新工场宣布成立“人工智能工程院”，李开复亲任院长。
创新工场在过去几年已经投资了超过30家直接利用人工智能技术创造商业价值的创业公司，而研究院的成立也是旨在为了更好地帮助人工智能领域的创业者。
著名天使投资人徐小平也不甘袖手旁观。2016年8月，真格基金宣布正式聘请北京航空航天大学教授、科学家王田苗担任其科技顾问，后者是国内机器人领域的领军人物。
“随着这个领域的兴起，有太多优秀的人和团队值得投资了”，真格基金投资经理尹乐说，目前已经累计投资超过20个人工智能项目，有近一半的项目是2016年投资的。
尽管真格基金的投资策略一直是先看人再看项目，但她相信接下来人工智能的项目会更多。
2016年10月，松禾资本旗下的松禾创新孵化器在深圳开门营业，希望用“创投机构+孵化器”模式聚焦在人工智能与生命科学领域的项目孵化。松禾资本创始合伙人厉伟表示：“人工智能的兴起，可以将制造转化为智造，通过智慧制造的方法，抵消劳动力成本上升等问题，人工智能的发展比较快速，这会让更多工业制造留在中国。”
“GGV一直积极地在前沿科技领域投资，我们看好人工智能在机器人、智能出行以及空间探索领域的发展方向。但我们也需要认识到，目前这一领域的商业应用还在从1到1.5的渐进之中，需要资本的耐心和长期投入。”GGV纪源资本管理合伙人李宏玮这样说。
清科统计数据显示，截至2017年2月中旬，近5年内共有161家投资机构完成了217起人工智能领域的融资事件，而超过一半的机构都是在这两年投资的相关项目。
“其实投资市场是有主题的，比如前几年的电商、O2O到去年的企业服务，2017年的主题就是人工智能，这也是几乎所有机构都在投资或表示要投资这个领域的原因。”尹乐这样告诉新京报记者。
创业项目估值水涨船高
在王帅看来，人工智能按照技术的发展可以分为三个阶段，这也是现在机构判断一个AI项目的依据。第一个阶段是能存会算，比如把大数据存储并运用起来，它是人工智能的一个基础；第二个阶段是能感知，包括计算机视觉、语音语义的识别等感知能力；第三个是能决策，因为想要做好人工智能，就是如何更好地实现模拟人的行为、思考、判断。
AlphaGo在去年和今年的两次人机围棋博弈中碾压人类的表现，让人们看到人工智能的分析决策能力。机构随之而来的追捧，让创业项目的估值水涨船高。
“AlphaGo之后，我们从3月份开始融资，4月份(估值)可以加一亿美金，5月份可以再加一亿美金，6月份可以再加一亿美金上去。我什么都没干就可以这样。”2016年一次人工智能主题的演讲中，依图科技联合创始人兼CEO朱珑说道。
这家主攻人工智能图像识别的公司成立于2012年，应用场景包括安防、智慧城市、健康医疗等领域。朱珑曾在加州大学洛杉矶分校攻读计算机专业博士学位，当时的老师是被誉为全球计算机视觉领域“教父”的Alan Yuille。
“相比于其他领域，AI领域的创业项目背后都有一个优秀的团队，估值一般会更高，他们一旦成熟运作起来带来的价值会更高，所以值得更高的估值。”华登国际投资总监苏东这样告诉记者。
极客帮创投的创始人蒋涛说，很多AI领域的顶尖技术专家如果出来创业，成功的概率会高一些，但是这个领域真正的好项目之所以这么贵，就是因为掌握深度学习技术的人才数量太少。
通过对投资项目的梳理，王帅发现，公司最后选择投资的人工智能项目，创始团队成员基本都是博士以及以上的教育背景，而且基本有着多年大公司或者科研的经历。
“但即便有着高门槛、高水准，也不一定能够成功，创业者和资本想进入这个行业都应该理性再理性。”王帅说，“如果没有海量的数据做支撑，任何一个AI项目都不能成功。”王帅说。
所谓成功需要天时地利人和。除了优秀的团队、海量的数据，应用场景的挖掘关系着人工智能的发展。
