一位AI創業公司負責人對《國際金融報》記者苦笑稱，“如果只是估值下跌的話已經算好了，此前大部分AI公司的估值都存在一定泡沫。而很多公司已拿不到下一輪融資，徘徊在生死存亡邊緣了。”

根據斯坦福大學近日發布的《2018人工智能指數報告》，在2013年至2017年，AI風投公司融資增加了4.5倍。

對此，深蘭科技軟件技術平臺專家葛俊對《國際金融報》記者表示，AI作為風口行業，此前估值一直很高，現在資本愈加趨于理性，估值回調是必然現象。未來AI仍將是全球發展的重要方向，道路是曲折的，前途是光明的。真正有技術沉淀且能夠落地、滿足用戶需求的公司在未來將會有更好的發展，而純粹“講故事”的公司，在風口“往下吹”之后也將消失。

那么，在投資退潮之際，未來AI在哪些賽道中還會有更多機會?

在葛俊看來，AI在綜合場景的探索是個機會。“現在多個場景積累多樣化數據，建立生態化網絡，擴展數據的廣度，然后連通各個業務場景的數據，統一發力，建立技術壁壘，從而實現全面發展。”葛俊表示。

但事實上，AI技術整體而言還屬于發展的非常早期階段，對AI公司而言更是如此。

葛俊認為，這主要體現在兩個方面：“首先，具有一定資質的AI公司才能將部分AI技術應用在實際場景中，而AI公司獲取這些資質需要一定流程和較長時間;其次，目前市場上推出的大部分AI產品處于早期版本，成本和售價相對較高，性能還不夠成熟和完善，無論對消費者還是企業客戶推廣都比較難，目前大部分AI公司業務以To G或者賦能傳統產業為主。”

葛俊還談及AI產品的落地。“很多產品在落地之前，只是跑跑模型，可能永遠看不出來問題所在。只有做出來了，用戶有了切身的體驗感受，提出了相關的需求，才知道需要改進的地方在哪里，技術才能不斷地完善。”葛俊稱。

而針對To B的AI公司，相關專家認為，主要面臨兩個難點：首先，相較于國外公司，國內公司因為人力成本較為低廉等原因，對公司效率的追求度并不太高，導致大家沒有優化意識;其次，與To C的公司相比，To B公司還面對更復雜的場景，除了標準化關鍵模塊之外，還有部分個性化定制的模塊。

不過，前述AI創業公司負責人談到，融資遇冷現象并不僅僅在中國出現，美國資本對于AI公司的態度也出現了不同程度的冷卻。

作為AI技術發展的兩個頭部國家，這兩年中美兩國也一直在AI發展中被拿來比較。

葛俊認為，中美兩國在發展AI方面各有千秋。比如，中國發展AI的優勢在三個方面：首先，中國政府方面給予AI產業的發展支撐力度很大;其次，國內人口基數大、電商發達，所以數據比較豐富，有利于AI發展;第三，美國因為法律法規等方面的原因，人口行為數據較難獲得。但從另一方面來說，美國的技術沉淀更好，比如雖然在AI論文發表方面中國發表數量具有優勢，但是真正從工程框架、開源上對AI行業發展產生更大影響的還是美國的技術探索，不過這個差距也正在縮校

斯坦福大學發布的《2018人工智能指數報告》顯示，歐洲是AI論文的最大來源，在2017年Scopus的摘要和引文數據庫中，歐洲論文占人工智能論文的28%，其次是中國(25%)和美國(17%)。