人工智能产业融资模式及风险分析

近年来，在国家政策的大力支持下，各大高校、科研机构及企业纷纷在人工智能技术研发和应用领域加大了投入力度，加快了相关产业发展水平的稳步提升，与全球这一领域的先进产业开展深度合作，并逐步在市场中塑造了自身的独特优势。随着技术不断创新，应用程度不断加深，以及产业融合性进程的加快，人工智能产业取得了迅猛发展，为我国经济高质量发展带来了强大动力。依据相关研究机构颁布的产业前瞻性投资战略规划分析报告可以看出，2018年，我国人工智能领域创造的市场销售额高达336.9亿元，同比增幅高达40%。展望未来，随着“智能+”时代的迅猛发展，我国将逐步向全球人工智能产业的领军者方向发展，在整个市场中所占的销售份额持续保持高增长态势。预计2023年我国人工智能产业市场规模将突破1100亿元，辐射和带动周边产业实现规模增长将超出1000亿元（见图1）。

1.行业融资规模保持高速增长

2018年，人工智能在保持其发展热度的同时，凭借国家政策与市场形势的引导，开始将重心落在了线下落地与 人工智能赋能之上。艾媒网发布的《2018中国人工智能产业研究报告-商业应用篇》显示，2018年我国人工智能领域融资事件共有597起，同比增长15%，融资规模达1311亿元，增长率超过100%（见图2）。投资者看好人工智能行业的发展前景，资本将助力行业更好地发展。

2.行业融资轮次后移趋势明显

在融资类型上，2018年以来，人工智能领域投融资主要集中在A轮之后的融资轮次，种子天使轮比重下降，投资人更为谨慎，投资阶段有后移趋势；A轮及以后融资规模较上年增幅较多，表明行业融资逐渐步入正轨，是行业发展趋好的表现。

3.行业应用层面融资领域不断增加，主要聚焦智能驾驶、商业应用领域

从我国企业融资类型上看，近年来国内人工智能产业中具有融资需求的大多集中在大数据、数据服务、智能驾驶以及“人工智能+”行业应用领域。据中国信息通信研究院调研数据显示，2017年，智能驾驶融资占比35%，“人工智能+”占比23.1%，在“人工智能+”中，“人工智能+商业”应用占比最高为45.4%；“人工智能+医疗健康”占比11.9%；“人工智能+安防”占比10.9%；“人工智能+新媒体”占比7.7%（见图3）。通过梳理2018年行业主要融资项目可以看出，一方面，智能驾驶领域融资笔数占比较大，其中小马智行7月份获得的1.02亿美元的A1轮融资为年内无人驾驶的最高额；另一方面，行业应用层面融资领域不断拓展，细分领域增多，智能建筑、智慧社区以及水下无人机等细分领域开始获得投资者关注。

4.互联网巨头、行业龙头加快投资人工智能创业企业，不断扩大行业布局

近三年以来，百度、阿里、腾讯和京东（简称BATJ）纷纷提高了自身在人工智能领域的投资力度，尤其是腾讯和阿里分别投资了12家、11家人工智能创业企业。从投资领域看，投资巨头们重点关注大数据及数据服务、人工智能驾驶。此外，百度侧重于语音领域，阿里除了着重向“人工智能+”旅游、安防、保险以及智能家居等领域投资外，还集中向智能机器人发展迈进；京东的重点投向集中在“人工智能+”安防及物流等领域。此外，科大讯飞作为人工智能领域的佼佼者，在基础硬件设施、智能机器人两大领域均有所布局。

人工智能产业具备较强的轻资产、高风险以及高成长性特征，同时有较强的并购整合需求，商业银行应积极探索并开展相应的金融服务，在控制好风险的前提下，满足客户多样化融资需求，分享高成长收益。

1.采用股权投资、投贷联动模式支持高成长性优质企业及项目

计算机视觉、智能安防、5G手机以及无人驾驶等部分细分领域具备较高成长性，商业银行可筛选部分拟上市优质企业，选择可转债投资、投贷组合、股权投资以及夹层投资等多元化的投资方式，退出则选择上市或股权转让等有效路径。同时，可适当筛选部分龙头企业的优质影视、游戏类项目，在确保有合适的对赌安排前提下进行投资，分享项目高收益。

2.关注并购整合、国家重大工程项目及企业走出去的业务机会

（1）关注并购整合的业务机会。人工智能产业正处于产业链横向及纵向并购整合快速发展阶段，商业银行可围绕BATJ等行业龙头企业并购提供综合金融服务，采取并购顾问、并购贷款、并购银团、夹层融资、可转债投资基金、并购基金以及并购财团等模式予以支持。

（2）关注国家重大工程项目。近年来，国家对人工智能的支持力度不断加大，公示了一大批人工智能创新发展重大工程，涵盖智能芯片、深度学习开源平台、人脸识别、语音识别、智能无人系统和智能机器人六个方向。未来这些项目将相继落地，商业银行可筛选优质客户，适当采取可转债投资、夹层投资、股权质押融资等方式予以支持。

（3）关注人工智能企业走出去的业务机会。近年来，我国人工智能产业尤其是语言识别产业“走出去”步伐加快。国内企业通过与境外公司合作、收购境外资产、在境外成立分（子）公司等多种方式进驻海外，商业银行可关注人工智能龙头企业的“走出去”项目，为其对外贸易、海外优质资产投资并购项目提供“投行+商行”的综合化金融服务，把握人工智能产业“走出去”带来的业务机会。

3.加强银政、银银、银保合作以控制和分散风险

（1）加强银政合作。为促进人工智能产业发展，近年来各级政府纷纷以专项资金形式集中支持发展势头好、经济和社会效益明显的企业和重点项目，并积极开展与银行等金融机构的合作，推动人工智能产业信贷融资发展。商业银行可重点支持政府专项资金投资的项目并积极探索与政府合作开展金融服务。

（2）加强与银行同业合作。对于融资规模较大的企业或项目，商业银行可与同业合作，采取银团贷款等方式予以支持，分散信贷风险。

（3）探索与保险公司、担保公司的合作。商业银行可将自身信贷优势同保险公司的经济补偿功能有机结合起来，以分散自身的信贷风险。

4.创新信贷模式支持优质龙头企业

人工智能产业的大部分企业均具有明显的轻资产性，相应的固定资产、存货规模十分有限，无法满足银行信贷所提出的提供抵押担保标的物的资格条件。商业银行可针对人脸识别、语音识别等优质龙头企业或优质智能无人系统项目，适当扩大抵押和质押财产范围，在对抵质押物进行充分评估的前提下，采取应收账款等设定质押，适当予以信贷支持。

5.聚集东部沿海地区以及上海、北京、江苏、浙江与广东等重点省市

由于人工智能产业具备较强的创新性及知识、资本密集型特征，目前在东部沿海地区有较好的发展基础，北京、浙江、上海、江苏与广东五省市在计算机视觉、无人驾驶、智能安防等行业均有较强的竞争优势，且这些区域受产业升级影响，政府对人工智能产业支持力度较大，居民消费需求旺盛，人工智能基础设施配套完善，商业银行可聚焦这些区域开展业务。

1.产能过剩风险

人工智能产业在发展初期的产能过剩风险主要体现在两个方面，一是企业重复投资过剩，二是低端产品产能过剩。企业重复投资过剩主要是指在行业发展初期，为盲目追赶，初创企业数量增长较快，导致多数企业在某一领域出现重复投资行为。我国人工智能企业在应用端投资过热，而重要的底层技术由于起点高、研发难等特点导致创业企业数量明显较少，体现出发展的不均衡。而终端产品也存在产能过剩风险，主要是工业机器人领域出现了较大程度的产能过剩，当前，全国在建和已建成的机器人工业园区超过40个；与机器人技术相关的企业多达800多家，其中单机器人本体制造企业已突破200家。机器人领域面临着严峻的高端产业低端化，且低端产品严重过剩的发展困境。同时，还需警惕消费领域的智能终端产品过剩，尤其是智能穿戴产品和智能家居产品。

2.信息安全风险

人工智能主要是以信息为基础构建的相关应用，主要依赖于信息采集、分析、存储及传播。从产业发展看，人工智能所涉及的每个层级都会存在数据安全和系统安全问题，如识别认证身份环节。识别身份的关键在于密码技术，但对于便捷式的轻量级设备而言，所具备的计算能力较差，借助成熟化的密码技术往往会带来诸多问题，这需要对之前的身份识别着手改进。生物特征识别亦如此，当前在生物识别技术上尚未形成相对安全的逻辑链条。目前，全球人工智能领域依然面临着诸多安全问题。如人的安全、社会安全乃至国家安全，甚至还包含着部分伦理道德及隐私问题。

3.技术创新风险

人工智能仍处于发展初期，其技术创新与发展进程中存在的未知性直接决定了这一领域所集聚的风险。从产业发展的各个环节看，产业链各部分之间技术发展不同导致发展不同步。一是人工智能底层技术可能会遭遇较大的开发难度，欠缺关键核心技术的有效支撑；在技术壁垒及技术障碍上存在较大风险。二是在技术创新的各个阶段都有可能面临来自市场、管理、资金、技术以及决策领域的风险，这些风险在创新的每个阶段拥有差异化的分布，其规律变化存在明显差异性。

4.贸易政策风险及国别风险

2018年以来中美贸易摩擦引发的经济、安全等风险上升。在基础技术领域，由于我国对美国市场仍存在较高的供应链依存度，尤其是智能机终端射频部件及高端通信芯片、CPU以及存储芯片等领域会受到贸易摩擦较大程度的影响。国别风险亦来源于美国。美国的人工智能企业发展早于我国，无论在基础层、技术层还是应用层都积累了强大的技术创新优势，尤其是在算法、芯片和数据等产业核心领域美国各层级企业数量全面领先我国。相比美国当前在这一产业制定的战略布局，我国的重点集中在应用层面，而基础和技术两个层面仅仅实现了局部性突破，尤其是基础层（主要为处理器/芯片）相对薄弱。

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