接下来我们看看来自于BAT、Google以及微软5家巨头的AI创业团队目前发展情况。首先作为最著名的两所人工智能领域「黄埔军校」，Google和百度均有大量的杰出科学家离开创办了自己的AI公司，如前Google明星科学家李飞飞创办了独角兽公司出门问问，百度方面除吴恩达以外，三位百度深度学习实验室核心人物余凯、黄畅及余铁男离开创办了地平线机器人；百度无人驾驶事业部总经理王劲与首席科学家韩旭创办了景驰科技。

在各系团队获投金额方面，得益于出门问问、品友互动等独角兽的估值，Google系列第一；百度系随着陆奇对于百度AI方向的调整与资源整合，相继流失了大量的优秀科学家与技术大牛，这些人绝大多数在这次AI创投浪潮中创办了自己的AI公司，这些百度系公司相继获得了超过30亿元人民币的融资。来自于微软及微软亚洲研究院科学家团队的初创公司位列第三，但融资金额不足百度系的一半，领军公司为小鱼在家、亿航智能和自动驾驶公司Momenta；阿里系凭借两家领军公司Face++依图科技及Rokid的估值排在第四，排在最后的是腾讯系。

结论

通过对爬取至IT桔子的国内AI初创公司的数据分析，我们可以看到年整体AI领域的融资节奏已经逐渐降温，2017年AI领域的融资事件相比去年同期下滑明显，也反映了目前优质的AI项目已经逐渐变得稀缺。同时，自从2015年开始随着AI热潮的兴起，一大批来自于Google、微软亚洲研究院、百度等AI弄潮儿的优秀科学家离开他们岗位，纷纷创办了自己的AI初创公司。这些优秀科学家凭借自身多年的技术积累优势，大多投身于通用AI技术的创业之中，所创办的公司几乎占领了整个AI产业链技术层的各个细分领域，其中计算机视觉领域显得尤其拥挤。因此，未来新的初创团队要进入纯粹的AI通用技术层领域，难度将会越来越大，尤其优秀科学家这项资源本身就是极其稀缺的。

因此，通过数据我们也看到了一个接近纺锤体的产业形态，大多数AI初创企业集中于通用AI技术以及成为了投资热点的消费级终端（智能机器人、无人机、智能硬件）上。行业场景应用方面虽然公司的绝对数量不少但过度集中于自动驾驶、智慧医疗和智慧金融上面，三者占了场景应用层65%的企业数量，融资金额更是占绝对多数。这反映了当前AI产业所面临的一个事实——在本轮AI创业浪潮之中，优秀资源（科学家、资金）集中在通用AI技术上，当然扎根技术在AI产业尚未成熟的今天是无可厚非的事情，但风险点在于通用AI技术的成果是否能转化为商业应用场景，而非实验室式科研成果，这对于每一家拿到了大融资的通用AI技术初创公司均是逃离不了的考验。

目前这波AI浪潮的兴起，其本质原因是孜孜不倦积累30多年的深度神经网络技术的集中爆发，而深度学习的这波势能当前基本已经消耗殆尽。连深度学习之父GeoffreyHinton最近也公开号召摒弃现有深度学习（主要是BP、CNN）范式，重新奋力向前寻找全新的道路，也许Hinton的表态预示着AI产业将会进入一段调整期。

而今后随着AI技术应用平台的成熟（比如百度Apollo自动驾驶平台），以及异构计算云服务的兴起，场景应用端的进入门槛将会越来越低。比如在自动驾驶领域，过去需要长时间数亿美元研究才能达到的成果，今后使用Apollo等无人驾驶解决方案开发平台在短时间内就能达到类似的水平。未来AI新一轮的爆发将会集中在场景应用上，毕竟场景应用是AI走向商业化的最重要窗口，届时技术、算法都不会成为核心壁垒，目前单靠技术就能够拿到不菲融资的情况恐怕以后再也不会出现了。单纯的AI技术服务商在未来难以有大作为。目前聚焦通用AI技术的初创公司，未来均需要向场景的运营方转变，找到厚实的落地点并围绕场景数据、服务价值开展深耕。