或平步青云，或舉步維艱
人工智能在各行業的商業落地速度顯然不同。從主流行業來看，金融和安防的商業化進展最快，而自動駕駛、AI芯片領域企業2019年將有不錯的營收表現，醫療商業落地仍需幾年。
金融領域，AI企業去年已經有了不錯的營收表現。究其原因，除了金融離錢最近以外，需求驅動是關鍵因素。例如，金融的核心是風險控制，金融機構與平臺對于更有效的風控技術方案有著迫切的需求。所以，國內一大批企業利用AI建立智能化的風控模型，并開始投入商業運營之中。
安防領域，依靠政策支持，商業落地速度較快。中國政府拿出幾萬億投入公共安全、智慧城市，對AI安防企業是巨大的政策利好。據了解，去年商湯、曠視營收中的70%來自安防。當然，初創企業將直面大廠在渠道、資金、技術等各方面的壓制，下文中我們會做討論。
自動駕駛領域，目前激光雷達方向已經有不少訂單，to B的自動駕駛項目陸續落地，例如港區/物流園區運輸、外賣配送等。預計在2019年將有大規模的整車量產，做整車的OEM廠商會在自動駕駛時代占據主導地位。
AI芯片領域，部分企業今年將做出流片，大規模供貨預計得到2019年。目前做算法模型訓練的云端嵌入式芯片居多，做端上運算的(例如智能攝像頭)芯片較少。寒武紀將IP賣給華為海思，商業落地速度走在前列。
醫療領域，有營收的AI企業寥寥無幾。醫療是強監管的行業，尤其對于臨床輔助產品，需經過藥監局認證才可以推向市場。目前國內尚且沒有企業拿到新一代醫療AI產品的醫療器械注冊證，部分企業基于之前CAD產品審批方式獲得二類器械證。此外，該類產品的商業模式不清晰，傳統的軟件license模式很難做大，企業和投資方正在探索新方向。
總體來看，有些行業“平步青云”，有些行業“步履維艱”。
人工智能，本質上是一種技術工具，它的核心價值在于幫助傳統行業獲得更高的生產效率，并沒有真正派生出新的市場?！癆I+”模式下誕生的創業企業，在商業路上難免與各行業的傳統巨頭狹路相逢。例如，在智慧安防領域，不論是做安防ASIC芯片，還是計算機視覺解決方案的AI企業，與3000多億市值、不斷加大AI研發投入的安防龍頭企業?？低暿菨撛诘氖袌龈偁庩P系——即使部分AI創企在嘗試接觸海康，爭取合作，但并沒有實質性的進展。
