全球人工智慧（AI）技術募資在2017年第三季達到最高峰，美國雖然是推動AI併購最大的推手，但大陸的AI新創才是創投最感興趣的目標！大陸的人臉辨識新創獨角獸商湯科技，市值已突破60億美元，是全球身價最高的AI新創企業，合作對象遍及美國麻省理工學院、高通、NVIDIA、本田、阿里巴巴、蘇寧、中國移動、銀聯、萬達、華為、小米、OPPO、vivo、微博、和科大訊飛等700多家國際大咖！

全球AI技術募資在2017年第三季達到最高峰，募資件數共有123件、金額達到22.88億美元，無論是金額與件數均刷下新紀錄。從去年第四季開始，AI募資開始趨緩，今年第一季總件數為101件，但交易總金額剩下12.66億美元。資策會產業情報研究所（MIC） 資深產業分析師童啟晟指出，就AI技術項目的募資總金額與成交的投資案觀察，美國大幅超越大陸、英國、加拿大、以色列等其他進榜前五大國家。不過，雖然美國交易最熱絡，但大陸才是創投最感興趣的標的，就案件的平均成交金額（2016 Q1 ~ 2018 Q1）觀察，大陸的平均投資金額遠遠超過美國，大陸的總投資金額為25.9億美元，但其中有超過半數是發生在2017年的第三季和第四季。2017年亦是大陸在AI領域專利申請量達到快速成長的一年。

圖一、2016 Q1~2018 Q1全球AI技術募資金額與件數

資料來源： Frost & Sullivan，MIC整理，2018年9月

表一、2016 Q1~2018 Q1全球AI技術募資金額與件數

資料來源： Frost & Sullivan，MIC整理，2018年9月

從演算/技術層看大廠併購AI之新創

從CB Insight在今年2月發佈的數據來看，盤點2012年～2017年7月大廠併購新創之核心技術，以機器學習和認知運算最多（9件 & 4件）、深度學習（6件）、電腦視覺（5件）、神經網路（3件）、語音識別（4件）、圖像識別（5件）、圖片識別（3件）、推論推薦（2件）、物件識別（2件）、人臉辨識（2件）、情緒識別（1件）、文字識別（1件）。若從主要應用/業務來看被併購的新創公司，有8件是虛擬AI /助理相關、3件自動駕駛、3件資安，聊天機器人則有2件。

圖二、2012~2017/7 併購AI新創之競局

資料來源：CB Insight（2018/2），MIC整理，2018年9月

從2012年到2017年9月的79件和AI相關的併購案件中，其中有66件買家是美國公司，來自大陸的3件併購案買家權是百度，同樣身為大陸網路巨頭，阿里巴巴和騰訊等都無併購動作，布局方式偏好直接投資東南亞、印度當地的公司。

從應用服務層看全球百大AI企業

CB Insight從26項產業中，評估出人工智慧運算最有前景的100家新創企業，統計出前五大領域為網路安全、跨產業、企業商用AI、醫療照護與機器人。在這100家最具前景的AI新創中，共有12家估值超過10億美元的獨角獸公司，包括ZooX、CrowdStrike、Affirm、ZestFinance、Flatiron Health、C3IoT、InsideSales.com等7家美國公司，以及商湯科技（SenseTime）、曠視科技（Face++）、今日頭條、寒武紀科技（Cambricon）、優必選（UBTECH Robotics）等5家大陸公司。

創立於2014年10月的商湯科技（SenseTime），是一家成立不到4年的大陸公司，核心技術包括人臉與人體分析技術、通用與專業圖像識別、海量視頻理解與挖掘、圖像視頻處理增強、SLAM與3D視覺、機器人傳感與控制、無人駕駛、深度學習平台。商湯科技先前已在多輪募資中得到開發技術的資金，並獲得由阿里巴巴領頭的C輪6億美元投資；就在今年9月，軟銀大陸又投資商湯科技10億美元，讓商湯科技市值一舉突破60億美元，成為全球估值最高的AI公司。

圖三、商湯科技是目前全球估值最高的AI新創企業。

圖片來源：百度百科

商湯科技專精於臉部和物件辨識技術，並有影像分析、身份管理和擴增實境相關的產品，合作對象涵蓋Qualcomm、英偉達、本田、大陸移動、銀聯、小米等超過700家國內外企業實現深度合作，涵蓋智慧城市、金融、汽車、智慧零售、智能手機、移動互聯網、機器人等多個行業，並與麻省理工學院、本田汽車和高通等重要的學術和研發機構合作，加速了其在AI 各個應用領域的研發進度，被看好是全球最具價值的AI創新企業。童啟晟指出，人臉辨識技術涉及到個資保護的重要問題，因此在技術發展上有較多限制，大陸大陸市場受惠於政策環境的獨特性，有利於發展人臉辨識技術。

國際大廠透過併購手段，是為了取得具有特殊性、差異化資料或數據組合的公司，將能引領未來AI的訓練方向。回頭看台灣發展，童啟晟認為，台灣廠商很容易有一種迷思，就是過於強調「不能缺席」，卻忽視價值鏈和切入重點選擇。發展AI比拼的是全面的技術積累、龐大客戶資料、數據支持及豐厚財務、資金資源，若台灣產業不具備相對優勢，就不適合採取平台商業模式與國際大廠競爭，應當選定特定產業或應用，發展AI解決方案。

附錄一、AI 100 2018名單

資料來源：https://www.cbinsights.com/research-ai-100

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