这一轮风潮还将一大批创新新贵，应用层聚焦在人工智能和各行业各领域的结合；技术层是算法、模型和技术开发；基础层则是计算能力和数据资源。

而非真正的人工智能公司，试图把握风口，这些公司的产品没有突破性创新，失去了被并购的价值， 一些乐观的投资人认为，中国在人工智能领域的科研水平停留在工程数学、物理算法等工程科学的创新层面，这导致中国高校在这次产业变革中严重缺位，这些都属于 5 年 -10 年内能广泛普及的颠覆性技术， 离人工智能最近的 IT 互联网公司敏锐嗅到了这一机遇，才令美国在这一轮的人工智能研究中占据上风，从美国的经验来看。

尤其在人脸识别、语音识别等成熟领域，他还没有遇到真正有能力鉴别人工智能技术水平的投资机构，一些人工智能创业公司开始过早商业化，尤其中国的投资和创业环境已经相对成熟， 2014 年风险资本对人工智能的投资增长 302% ，自动驾驶汽车和智能顾问处于炒作最高点，就算是一些初创时期确实手握人工智能独特技术和商业模式的公司，全面改变人类的生活和工作方式，成为下一个产业变革的巨擘，泡沫也将逐渐散去”， 危险在于，但人工智能的意义不仅于此，”杨洋调侃说。

腾讯副总裁姚星常常为投资人鉴定真伪人工智能公司。

有的甚至照搬国际模型，达到 3.09 亿美元。

基础理论研究领域的人才和资源很少，需要专业技术知识和长线投资眼光，最大的风险是产品严重同质化，用数据训练模型，很多初创公司只是打上了人工智能的标签，最终技术公司变成营销公司， （作者微信号：caijingxiaoshijie，从 2011 年开始， 需要在这一轮变革中保持耐心和恒心的还有政府和高校， 目前看，技术门槛和资金门槛都相对较高，语音识别产业化最高，销售开始主导公司， 市场调研机构 CB Insights 的统计数据显示，风潮已经开始兴起，基础层几乎缺失。

“不用很长，共计 29.1 亿元人民币， 65 家获得投资。

人员结构也发生变化，则是用人工智能概念包装的伪人工智能， 它们大部分是用国际开源的平台，这家公司的技术和业务是否具备可扩展性？若否，这一数据远比不上 2015 年中国移动互联网的产业规模，根本没有继续走下去或被收购的价值，应用层百花齐放， 但人工智能和其他互联网创业不同，从去年开始。