2018年的資本寒冬，2019年的裁員“滾滾來”。

年初，不少關于AI企業裁員的消息被爆出，科大訊飛、比特大陸、曠視科技等等，雖然這些消息并沒有準確被人們所證實，但一個個當紅炸子雞，AI流量擔當明星企業，在表面這襲華美的袍子下，也許同樣爬滿了蚤子。

在三年前，人工智能領域相關的投融資金額逐年增加，AI創企迎來了爆發期，在當時也有不少人士表示，對于這些企業而言，資本市場環境好要遠遠比用戶市場環境好更為重要，在資本褪去之時，誰在“裸泳”便一清二楚。

科技媒體稱，AI行業經歷了三年的“野蠻生長”，瘋狂擴張，“不理智”的弊端開始逐漸顯露出來。換句話說，技術尋找場景落地進行商業化，要遠遠比在第三方調研公司刷排名、國際競賽刷排名困難得多。

對于一些苦苦找不到商業模式的人，再沒有傳統企業基礎的情況下，只好向互聯網創業公司學習，但免費的服務協議，互聯網的玩法，對于行業用戶而言更多是反感的。因此對于許多有算法技術的公司而言，學術派出身是先天的優勢，但真正進入到商業市場之中，大牛的IP要得到用戶的青睞，主要看的還是產品，尤其在長期的競爭中IP的優勢可能不會太明顯，因此要將技術落地到垂直的領域之中，僅僅依靠算法服務，很難將企業做大，以安防為例，越來越多的算法公司在投入做硬件及軟件產品，友商及客戶們自己也在成立研究院做算法，因此算法的差距將不斷縮小，如果算法公司無法突破原有的性能取得更大的進步，形成自身的技術壁壘，恐怕很難跳出”刷分拿融資”的怪圈，這也是許多創企本身最大的困難所在。

一位AI企業負責人曾說過，當前安防項目建設，大部分資金都投入到了基礎建設上，也就是前端建設，而后端的數據分析所占的資金配比5％都不到，創業公司想要用5％的資源去撬動對手95％的市場，難度之大可以想象。

除了自身因素及資本市場因素之外，用戶將是決定AI或機器視覺能否在行業應用普及化的根本性因素。無可否認，通過人工智能實現更智能化的安防布控是可行的，但在實驗室談的技術理論，在現實需要考慮的東西需要更全面。有用戶反映，人工智能安防系統要大面積使用，需要突破2個關鍵性條件：

一是技術完全超過人眼，實現準確高效；

二是應用成本要低于投入的人力成本，要有顯著的效益。目前來看，這兩者都存在可以提升的空間，同時同質化產品一點都不少，AI創企要從中殺出一條“血路”，可能并不像在象牙塔中來幾場精彩絕倫的“辯論”那么簡單。

2019年無論是安防市場還是資本市場，對于故事與情懷的觸動基本已經免疫，在尋找場景應用落地的商場中猶如“神仙打架”，各家企業正各顯神通，或許在2019年底時，當我們再次回顧，我們能看到更理性化的AI企業。