人工智能基金前景如何？
“人工智能”是一个宽泛的概念，从机器学习、计算机视觉到语音识别、自然语言处理，每一个细分方向都蕴藏着巨大的商业机会。 但同时，我们也要注意，技术的商业化并不是一个线性过程——技术本身越先进，落地应用或许就越困难。因为新技术往往意味着新的市场规则和竞争格局，传统行业难以轻易接纳。 人工智能技术的商业化进程将是个循序渐进的过程，需要技术和商业模式双管齐下。
从投资角度来讲，我比较赞同“赛道论”的思维，把人工智能划分成一个个细分领域（赛道），然后再来考察各个赛道的公司。 我认为目前人工智能的主要赛道主要有以下七条：
一、机器视觉 二、人机交互 三、智能控制 四、智慧零售 五、大数据挖掘与数据分析 六、智能物流 七、机器人学 每个赛道都有诸多子行业，如机器视觉就有图像识别、文字识别、视频分析和虚拟现实四个子行业。再根据企业营收情况进一步细化，最终形成较为清晰的赛道图谱。 从资本布局情况来看，目前国内人工智能市场仍然处于早期阶段，各类项目获得融资的难度较高。
据艾媒咨询发布的《2017年中国区块链产业研究报告》显示，我国84%的区块链项目获得了融资，但其中仅有6%的项目获得了超过500万元融资，且大多数项目的融资金额在50-100万元之间徘徊；另外有5%的项目获得了种子轮融资，金额多在50万元以下。 从上述数据我们可以得出两个结论：
一是国内人工智能企业大多尚处于早期发展阶段，业务收入规模较小；二是少数行业领先企业的估值水平较高。
我认为，造成这种局面是因为目前国内人工智能企业多数都能解决某个特定领域的特定问题（场景化），其解决方案的通用性较差，无法得到广泛的应用和推广。当前阶段人工智能企业更多是以技术导向而非以市场导向，以产品驱动而非以需求驱动，其核心价值在于提供标准化产品和服务，因此盈利模式不够清晰、收入来源较为单一的情况就比较正常了。 不过，随着各人工智能企业研发能力的提升和对应用场景的拓展，其盈利能力和成长空间都会得到显著提高。