中国人工智能新诞生14家独角兽，最高估值近百亿
IT桔子数据显示，截至2022年11月30日，人工智能赛道在2022年有14家新晋独角兽公司，包括以下几类：
4家新晋智能驾驶独角兽——福瑞泰克、禾多科技、希迪智驾、所托瑞安；
3家新晋硬件机器人独角兽——梅卡曼德机器人、镁伽机器人megarobo、Flexiv非夕；
和虚拟世界、VR/AR相关的新晋独角兽——魔珐科技Xmov、超参数科技、Rokid若琪；
侧重AI技术与垂直行业商业化应用的独角兽——Aibee爱笔智能、暗物智能、极视角；
还有专注于企业业务流程自动化的新晋独角兽“影刀RPA”。
2022年中国人工智能领域最的活跃投资方是高瓴创投和红杉资本中国，两者在年内的AI投资事件数量分别为15起、13起。
原标题：《中国人工智能新诞生14家独角兽，最高估值近百亿｜看图》
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中国人工智能应用独角兽排名TOP90
历时60天，今天铅笔道将发布《2021真榜•人工智能应用排行榜》：90家独角兽从1800家企业脱颖而出，登顶榜单。铅笔道特发此文，以表彰它们。
数字经济是国家重点关注的新经济方向，而人工智能是数字经济的代表产业。人工智能当前的关注重点，不在于技术或产品本身，而在于“应用”。只有解决“应用”问题，它才能从一个实验室产品，变成一个市场化产品：企业才能可持续盈利。
这也是本期榜单的初心：发掘一批最具应用价值的人工智能企业。而让人兴奋的是，最近几年，人工智能的应用成果已经在各个产业开花。
人工智能与未来城市结合，新一代拥有智慧大脑的现代化城市全副武装。
人工智能与医疗结合，各类软、硬件机器人层出不穷，让诊断、手术等各个环节有了颠覆性改变。
人工智能与智能制造结合，让制造业的研发设计生产制造大大提速。
人工智能与企业经营结合，各类客服、财务机器人出现，帮助我们从繁琐、重复的工作中解脱出来。
......
通过榜单，我们期待将这些应用成果发掘出来，以供产业借鉴，最终助推产业人工智能化。
本期真榜调研周期约60天，调研样本1800家，调研维度50多个。榜单有着较为严苛的最低准入门槛（评选资格）：估值必须在1亿美金以上；近3年至少完成1轮融资，金额在3000万元以上。
达到评选资格后，企业将被纳入1套较为科学的评价体系，依据分值高低（非量化部分由专家评审组评估）得出排名。
这套评价体系着重考察几个方面：
上榜企业必须有着扎实的基本面：如足够大的赛道，足够优秀的团队，足够科学的解决方案，足够好的当下业绩，以及足够想象力的未来增长空间。
上榜企业必须得到资本的高度认可：比如足够高的资本估值，足够大的过往融资额，足够爆发性的增长曲线。
上榜企业必须创造了良好的商业价值：比如足够靠前的年收入，足够靠前的年利润，足够靠前的收入增长与利润增长。
榜单数据主要来源于4个渠道：
1.问卷调研：我们邀请企业参榜并填写问卷表单
2.铅笔道DATA：我们参考自有数据库的独家信息
3.第三方数据库：我们参考第三方媒体、数据库收录的信息
4.专家访谈及核实：我们依靠采访、调研等手段核实信息
今日，铅笔道正式发布《2021真榜•人工智能应用•最具商业价值排行榜》，期待扮演产业望远镜的角色，将那些在行业里默默耕耘、贡献的发光企业挖掘出来：让国家看见它们，让资本看见它们，让行业看见它们。
考虑到榜单的广泛影响力，在结果正式发布前，铅笔道特此声明：真榜致力于做创新经济“不说谎的榜单”，即“用最真实客观的评价手段，发现影响时代的创新者”，但在实际评估中，榜单结果将难以避免地受到复杂的客观因素影响。
2021真榜·人工智能应用最具商业价值排行榜·智能安防与城市TOP10
本次智能安防与城市榜单中，上榜企业的最新一轮融资额平均达1.448亿元，中位数为1亿元；最新估值平均达52亿元，中位数为18亿元。从营收方面看，上榜企业平均年收入约1.7亿元，中位数为1.05亿元。
2021真榜·人工智能应用最具商业价值排行榜·智能机器人TOP10
在智能机器人榜单中，上榜企业最新一轮的平均融资额达5.025亿元，中位数为4亿元；平均估值约52.88亿元，中位数为25亿元。从营收方面看，上榜企业平均收入5875万元，中位数为4500万元。
2021真榜·人工智能应用最具商业价值排行榜·智能制造TOP10
在智能制造榜单中，上榜企业最新一轮融资额平均达3.01亿元，中位数为2亿元；平均估值19.345亿元左右，中位数为15.4亿元。从营收方面看，上榜企业平均收入4755.56万元，中位数为3000万元。
2021真榜·人工智能应用最具商业价值排行榜·智能医疗TOP10
在数据与智能榜单中，上榜企业最新一轮融资额平均达2.599亿元，中位数为1.55亿元；平均估值32.056亿元左右，中位数为28亿元。从营收方面看，上榜企业平均收入13233.33万元，中位数为4700万元。
2021真榜·人工智能应用最具商业价值排行榜·智能金融TOP10
在智能金融榜单中，上榜企业最新一轮融资额平均达3.38亿元，中位数为2亿元；平均估值42.2亿元左右，中位数为23亿元。从营收方面看，上榜企业平均收入7285.71万元，中位数收入为5000万元。
2021真榜·人工智能应用最具商业价值排行榜·智能驾驶TOP10
在智能驾驶榜单中，上榜企业最新一轮融资额平均达6.675亿元，中位数为1.4亿元；平均估值68.73亿元左右，中位数为58.6亿元。从营收方面看，上榜企业平均收入7833.33万元，中位数收入6800万元。
2021真榜·人工智能应用最具业价值排行榜·智能客服TOP10
在智能客服榜单中，上榜企业最新一轮融资额平均达1.62亿元，中位数为1.225亿元；平均估值34.76亿元左右，中位数为23亿元。从营收方面看，上榜企业平均收入9744.44万元，中位数为1亿元。
2021真榜·人工智能应用最具商业价值排行榜·智能家居TOP10
在智能家居榜单中，上榜企业最新一轮融资额平均达5100万元；平均估值18.3亿元左右，中位数为16亿元。从营收方面看，上榜企业平均收入2.86亿元，中位数2.8亿元。
2021真榜·人工智能应用最具商业价值排行榜·智能零售TOP10
在智能零售榜单中，上榜企业最新一轮融资额平均达6.555亿元，中位数为1.81亿元；平均估值38.91亿元左右，中位数为17.5亿元。从营收方面看，上榜企业平均收入6340万元，中位数为4000万元。
铅笔道介绍
铅笔道是中国第三代创新创业服务平台，致力于发现创新公司，服务创新公司，旗下涵盖投融资、新媒体、PR等服务。
目前，铅笔道用户覆盖3000万创新公司，其APP、公众号、官网等平台已积累约100多万创投圈活跃用户，深度链200000+股权投资人，覆盖活跃投资机构4000+。过去5年，铅笔道累计采访了13000名创新公司，据公众号数据统计，垂直原创内容数在创新创业圈排名TOP1。
铅笔道已经完成五轮融资，股东不乏真格、软银中国、险峰长青、英诺天使、BAI、YC中国（现奇绩创坛）等TOP投资机构。
峰瑞资本朱祎舟：人工智能公司的估值怎么算
本文由峰瑞资本(微信ID：freesvc)授权前瞻网发布
朱袆舟本科期间做过一段时间机器人，2012年从斯坦福毕业回国后，参与创办人工智能公司“出门问问”。目前，他重点投资人工智能、智能硬件、新能源，新材料等以核心技术为驱动的创业项目。
文章要点
AI创业的技术、人才红利都迅速放缓。
互联网这条线会继续往前发展，AI做的事情则更偏向底层——在生产端提高生产效率
AI技术有它固定的规律和速度，不太可能迅速通过融资拔苗助长。
在人工智能创业的第一阶段，公司的估值是“算法x人才”;进入第二阶段后，AI公司的估值=算法+数据x商业价值。
↓下文详解↓
AI公司估值的阶段论
口述/朱祎舟
来源/朱祎舟在Xtecher杭州私享会上的分享
加入峰瑞资本做投资之前，我在人工智能领域创业。下面，我从投资与创业交叉的角度和大家分享自己最近的一些观察，也欢迎随时交流。
先简单介绍一下，峰瑞资本是一家新基金，成立于2015年8月。我们希望做成一家研究型导向的全链条基金，不看风口，长期持有。我们比较早就开始看人工智能领域，已经投资了十余家AI领域的初创公司。
下面切入正题。
/01/
技术、人才红利都迅速放缓
过去在人工智能能领域创业的时候，大家会问我这些问题：
你的算法到底是什么?是不是深度学习的算法?
你是不是用了神经网络?神经网络多少层?
这是投资者或大众关注的第一点——“算法如何”?
然后，大家还会问：
你的团队里有PHD吗?有BAT研究院出来的人吗?有高校教授吗?
人工智能能刚刚起步时，大家的焦点基本集中在两个方面：算法和人才。
这两张图反映了我过去一段时间对这两个方面的观察。
第一张图，我称之为“技术的红利”。这张图是在ImageNet历年图像分类任务中获得第一名的算法的错误率。2013年的时候，获得第一名的算法错误率是13%，2014年时是7%，2015年时是3.6%，到2016年时变成3.0%。大家可以看到，从2013年到2014年，错误率下降了近一半，从2014年到2015年，又下降了近一半，而2015年到2016年的时候，下降的幅度就变得很小了。
做技术的人应该都知道，在深度学习的框架下，以现有的技术处理图像分类任务的能力，错误率继续下降的空间已经不多了。看到这个结论，我非常吃惊。技术放缓的速度远比我们自己想象的要快。
第二张图，我称之为“人才的红利”。
横坐标是时间，纵坐标是工资。过去，人工智能公司招人都很贵。最近，我随机选取了一家非常知名的人工智能公司的招聘列表，2017年时，这家公司招聘图像识别处理工程师的薪水是15—30K/m，已经和普通的IOS工程师差不多。
目前，大家普遍的认知是：人工智能领域，所做事情的框架已经日趋清晰明了，但人才缺口比较大，学校的供给不够。任何一家人工智能公司招人，都更倾向于熟练的、很快能将想法实践落地的人，倾向于招有一定专业院校和学术背景的人才。
通过上面两张图，我想说的是：人工智能技术跟其它技术一样，到了一个阶段性平台期，技术红利放缓的速度非常快，人才供给发展的速度非常快。
对投资人来说，在人工智能创业的第一阶段，公司的估值就是“算法x人才”。它们的乘积，大概就是你的公司在市场当中的价值。而目前，这个乘法的两端都在快速地下降，这是我们对第一阶段人工智能创业的的判断。
/02/
AI公司估值的阶段论
我把人工智能赛道上的公司分成5个阶段：
1.提供狭义技术的阶段
2.提供解决方案的阶段
3.提供模块化产品的阶段
4.提供整体产品的阶段
5.业务闭环数据循环阶段
大部分创业公司处在“狭义细分技术”的阶段。这一阶段，判断公司的标准就是我们刚刚提到的公式：“估值=算法x人才”。我们可以看到，这个公式下的公司，价值在被快速地拉平。在我看来，这一波的机会红利已经基本结束。
在这一阶段的人工智能创业浪潮中，获利最大的科学家创业团体，现在在创业上的优势不会那么大了。接下来，我相信机会仍然会留给产品经理、工程师和商业人才。过去的估值方式，过去的价值判断方式，和过去的技术、人才红利都已经基本结束。
现在，很多公司都已经进入第二阶段了。不论是图像公司还是语音公司，大家都开始进入提供解决方案的阶段。
在第二阶段，判断公司市场价值的方式也会发生变化。我自己列了一个公式，就是从“算法x人才”演变成“估值=算法+数据x商业价值”。算法后面是一个加号，主要原因在于，大家都还没有数据和商业价值的时候，比的是算法，但是当大家都有了数据和商业价值后，商业价值的重要性会迅速地超过算法，所以算法所占的比重会越来越少。
/03/
人工智能并不是互联网的下一代
互联网在过去做的最主要的事情是解放渠道，释放渠道的效率。所以我们看到，过去的创新型模式都是为了让产品能够直接抵达消费者。不论是电商打掉中间的零售商和经销商的渠道，还是滴滴打掉出租车的渠道，其实都是在渠道上做文章。
我觉得人工智能并不是互联网的下一代，也不是互联网的替代者。这两者是并行的。因此，移动互联网、互联网的机会依然有，并且依然非常大。互联网这条线本身会继续往前发展，人工智能做的事情则更偏向底层——在生产端提高生产效率。
这也是我们现在为什么觉得toC端的机会比较难：生产端还没有被改造，于是就不太会有新的产品出来;没有新的产品出来，用户端体验也就不会有特别大的提升。
这波人工智能的浪潮，凸显的是“数据x商业价值”。我们从toB和toC两个角度来分析。
toB端，我的判断是人工智能会向行业的纵深端去发展。从生产端来看，不论是服务业、农业还是工业，大家对效率提升的需求是非常明显的：在医疗领域，提升诊断的效率;在金融领域，提高金融数据服务的效率……需求和商业空间是巨大的。于是我们的挑战不再是技术被拉平了，而在于对行业需求的理解和产品的设计。
另外提到一点：大数据。这个词其实是老生常谈了。从企业服务端来看。美国企业服务市场的路径是：传统软件→IT服务→云计算→大数据→人工智能，最后才有了人工智能。所以，在美国做人工智能领域的创业，好处是基础设施非常成熟、完善，但很多事情都被大公司做了，初创公司需要在大公司的夹缝中寻找生存空间。
在中国，企业端基础设施还是非常落后的，是一片空白。因此，中国有一个特有现象：跨越式的发展。在电商、本地服务、金融支付等行业，跨越式发展的例子比比皆是。
toC端，我的观点是：想用人工智能去提升消费者的体验，通过一个单点去突破比较困难，更多是一个系统化的工程。比如，车载语音的交互体验，智能家居体验等。它需要的不仅仅是产品本身做得多好，更是整体的居家环境、车载环境。这些基础的传感器和基础的服务、数据足够完整之后，我们才会有一个体验足够好的东西出来。反之，现在做这个事情，就会感觉很累或者说撬不动，因为基础设施和服务没起来。
互联网领域，单点做个小APP就能撬动一个很大的空间。但在人工智能领域，这几乎不可能。关于这个结论，我自己心里也有个问号，我也很好奇人工智能里能够单点突破的产品到底是什么。
这是我对于AI创业第一个阶段和第二个阶段的一些投资思考和笔记。
/04/
人工智能没有网络效应
最后，回答四个疑问：
第一个疑问是：人工智能是不是可以理解为互联网或者移动互联网后的下一个创新，或者是替代品?
我认为这是不对的。人工智能和互联网是并行的，相对独立的。照套互联网的思维方式是很危险的。
比如，人工智能是没有网络效应的，也几乎没有马太效应。这句话是什么意思呢?马太效应基于网络效应，因为网络效应能快速地集聚资源、拉开与竞争者的差距，所以会出现行业通吃的情况。而人工智能是基于生产效率的提升，它本身没有网络效应。至少现在看起来，行业通吃的事情可能不存在。不见得谁比谁快、谁能把谁灭了，而是大家都能找到自己的一块地盘。
第二个疑问是：人工智能领域创业有没有势能?
我们可以看到，在互联网、移动互联网的窗口期，创业公司要打仗，要迅速融资。但是看起来，在人工智能领域似乎没有所谓的“势能”。技术有它固定的规律和速度，不太可能用融资的方式拔苗助长。在同一个人工智能细分领域，谁先做、谁后做差异并不会特别大，能够扎扎实实把事情做好倒是更加重要。在传统互联网领域或在移动互联网领域，或许可以在四年之内做出一个上市公司，但是在人工智能领域，这基本是不可能的。
第三个疑问和第四个疑问其实是连在一起的：投资人们都喜欢问，人工智能公司会变成什么?到底能做多大?这个行业到底能做多大?
大家以前对这类公司的期望是做成一个技术平台公司。技术平台公司的意义更多的是，怎么把算法和数据整合成一个产品，或者整合成一个服务。云计算就是很典型的一个例子。但现在看来，“技术平台”只是其中一种选择，还有许多其它方式。
从人工智能领域公司的壁垒来看，要从算法开始，让你的公司从一个技术平台公司做到一个数据产品服务公司，然后再抽象到一个更高层面的技术平台公司。
人工智能很难像互联网一样从单点突破，做横向整合。它做大做深最大的可能性是纵向整合，整合整条产业链里不同的生产者、生产资料，再往上整合到产品层面。这比较抽象。举个例子，比如你做人脸识别，是只做人脸识别?还是做人脸识别加上人脸识别摄像头?还是做人脸识别、人脸识别摄像头，还要再加上人脸识别系统，做成一整个产品?它不是只做一个人脸识别就把所有人脸识别都做全了，而是做人脸识别可以选择从产业链下游往上做，也可以从上游往下做。
这是人工智能领域创业的状态和规律，它和现在的互联网公司完全不一样，我的一点思考供大家参考。
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