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2018年国内投融资市场有哪些变化?

2018-12-25 06:19栏目:国内
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  在充满不确定性的大环境以及政策变动下,创投机构行业整体投资回报正在下降,机构纷纷捂紧了钱袋子,钱越来越向头部集中。“寒冬”说得很多了,但并不是危言耸听,即使是聚光灯下的明星公司也在思考“刹车”过冬和“活下去”。

  今年我们对“科技强国”四个字有了深刻认知,国家推出科创板,是资本市场的改革开放,代表了国家对科技创新的重视,要用资本力量推动科技创新,留住科技企业。

  政策亮明风向标,投资机构会跟随这个信号吗?之所以有这个疑问,除了因为“寒冬”投资机构也不好过,还因为去年AI等科技被吹过头了。最典型的例子就是去年人人憧憬的自动驾驶,眼看今年就要结束,那些“量产”和“上路”的大饼无一实现。

  12月20日、21日两天,普华资本在杭州举行了“未来已来”CEO闭门会&科技创新高峰论坛,除了组织内部项目交流、投融资对接外,也邀请业内专家为创业企业高管在科创板、投融市场态势等主题分享。虎嗅整理了两位嘉宾的演讲,有大幅删编。

  在讲资本市场之前,我们先回顾一下2018年发生的变化,以及新经济企业所面临的环境。

  经历了40年的跨越式发展,中国经济逐渐走向平稳,而伴随大国崛起,中美摩擦也影响当下的经济环境。交易所鼓励新经济企业上市时大势所趋,但今年的监管也影响了一些赛道的热度。而流量环境中心化走向去中心化,现在又到了中心化,使得2C的市场环境不太好了。

  那在2018年发生了什么?信贷紧缩。今年除了大经济周期到来,二十年的长信贷周期也进入尾部,再加上资管新规,使今年市场募集金额断崖式下跌。

  另一方面,今年也是退出大年,爆发一轮新经济公司IPO浪潮。但问题是, 2018年23家已上市独角兽企业中,二级市场估值低于一级市场估值13家,上市后破发16家,破发70%。虽然公司上市了,但实际上上市的目标并没有完成。

  回到一级市场,与募资情况相对应,一级市场环境在最近几个月迅速变差,A轮之前的早期市场尤其恶劣,交易数量锐减。是市场上没钱了吗?

  18年募集的资金量约1700亿美元,约合一万亿人民币,而没有投出的钱会积累到之后几年。粗略估算,当前市场,已投未退出金额高达4500亿美元,尚未投资的存量资金近5000亿美元。大家都在观望,手里还有钱,但出售更加谨慎。

  实际上,今年几个风口上的企业依然能拿到钱,小程序、新社交、新连锁、社交电商,这四个领域的头部企业,如子弹短信、瑞幸咖啡、NOME家居等拿钱依然很快。

  从交易数量和交易金额来看,企业服务、金融和汽车交通是今年融资最多的几个领域领域,也多有大额交易产生。

  当然有些风口死得也快,典型的如直播答题、线上抓娃娃、无人货架、共享充电宝。风口出现与存在的时间也打破记录,一些直播答题类创业公司从上线引起关注,再到关闭,仅经过一个月时间。

  所以真正的变局在哪里?回顾过去,每次机会的到来都是商业土壤发生了变化,每个技术变革期都产生了新的创业机会,例如电商、团购,当年京东、大众点评、凡客、美团等一批企业的崛起,背后是因为拉卡拉等众多线上交易平台的出现。

  人工智能、芯片产业崛起,5G等科技的发展将使物联网终端大量普及。流量结构发生变化,微信和头条系两家独大,流量获取方式不一样了,这也是为何社区团购能够出现。刚需升级利好教育、医疗领域,随着中国的崛起,中国模式将走向海外市场。

  创业者还需要知道钱在哪里。今年人民币基金募资金额下跌,但美元基金并没有,如果未来的目标是国外上市,可以拿美元。

  而今年巨头投入更多资源巩固头部地位的同时,也都积极扩展领域,获取更多用户,延长用户使用时长,增强用户变现。像BAT,其投资体系很复杂,旗下有不同定位的投资团队和机构,投资轮次也有不同。对于创业者而言,巨头的影响无法避免。

  云从是从中科院孵化出来的人工智能产业化国家队,而愿景是从定义场景出发,再去设计各种各样行业的产品和解决方案。

  在技术落地时,大家可能碰到一些尴尬的例子,前两天看到一个宁波的非机动车行人闯红灯,但实时识别出闯红灯的行人是董明珠,原来是因为一辆公交车上有董明珠的画像,识别错误闹了一个笑话。

  所以我们人工智能企业不能光是去做一些试点型的或者是噱头性的东西,我们应该真正考虑用户的需求,真正挖掘这样一个有价值的东西,这才是我们应该做的。从产业的角度,我们要打造一个AI技术的闭环,从感知到认知再到决策的闭环。

  首先我们说到人工智能是头雁,因为在整个产业链里面,云计算和芯片是解决某一类具体的技术问题,云计算解决的是计算性能的问题,芯片解决的是算力的问题,互联网已经秋快乐从技术本质上解决的是连接、信任的问题。

  人工智能在更上面,可能解决的是问题的本身,我怎么样把这个问题,把这个事情做得更好,我是怎样把效率提高,我怎么样把痛点解决,这个可能是一个问题的本身。

  我们觉得人脸是人机交互的入口。以前互联网都在谈入口,比如我们打车的入口,或者是社交的入口,或者是电商的入口。其实在人工智能时代人脸识别就是很好的入口,知道你是谁了以后,就可以干很多事情。

  第二个方面是人机交互。人机交互一直引领着时代变革,大家可以回想一下八几年的Windows,然后鼠标非常方便,这是划时代的变革。最近一次是2007年iPhone智能手机用触摸的方式把移动互联网带到了大家的面前。人机交互肯定是未来的一个入口。

  刚才讲的是视觉和感知层面,第三方面是在语音层面。归纳一下,视觉代表眼睛,以人脸识别为核心,五官是人脸、语音、文字,包括其他一些手势、智能感知技术。最后是大脑,包括语意理解、知识图谱、机器学习智能认知和自主学习技术,这几个技术,要从自己的能力和自己的情况出发,串成一个从感知、认知,分析决策,到反馈的闭环,不只是简单做一个感知的东西。

  这是在技术上的一个方向,当然不是所有的初创企业都要做这么多,也可以少一点,比如感知就一两个技术,再加一点决策就够了。

  更重要的是产业层面,在产业上怎么样帮助我们的行业。绝大部分的人工智能企业还是toB的,B端对人工智能的整体要求还不是特别高,而C端可能对这个要求非常高,技术要非常完善,成本要很低,体验也要好,才能做到C端。

  我们这个时代现在的特征,是科技、产业和消费者融,马化腾也在问融合创新会带来哪些改变。这三个要素融合的特征是线上线下是打通的,是以消费者为中心的,要连接需求端和供给端,简化服务流程,提高他的用户体验。核心是要建立产业生态圈。所以现在,包括阿里、华为都在自己做芯片,开始做核心的上下游整合打通,最后提供一个非常简洁和非常高效的服务流程,这就是现在核心技术企业都在做的事。

  举两个例子。在上海建行有一千多个网点,两千多台ATM机,一个月大概有10亿现金以上,这些现金会产生很大的利息,这个现金如果放多了,利息会是一个负担。现金如果放少了,也会造成服务的不便。用机器学习,从人脸和流水分析,具体应该精确放多少备付金,每一台ATM机都要做分析,自动建设这个模型。一个月做下来,可以给上海建行节省上百万的利息,还是比较可观的。

  另外一个是新零售。我简单说一下人货场,核心是做一大一小,大是做大数据分析,小是做识别和感知。通过用户识别,行为和停留轨迹分布,结合智慧终端做推荐,最后在刷脸支付,这样形成闭环,再加上银行里面金融的信息,他是不是能够接受贷款,消费贷、小额贷,我可以做一些推荐,所以整个技术形成这样一个闭环。我们线上是有模型的,线上电商是有转化率的,你浏览了什么商品,放入了购物车,生成订单,最后支付了订单,是有转化率的漏斗模型,也是转化率模型。

  我们认为人工智能企业要落地,要经过五个阶段,第一个阶段是学术研究,证明你的技术是先进的。然后在行业验证,这是第二个阶段。第三个阶段是商业落地,有实际的产品和方案,第四个是行业平台,能够把控这个行业的入口。最后是有智能生态,这是未来的目标,我们也还没有完全做到。返回搜狐,查看更多