【轉發】不投最酷的，投能落地的，AI投資人轉向“場景為王”

南方財經智庫研究員 翁榕濤 龐成 王達毓 廣州報道

在力之智能科技（廣州）有限公司總部，南方財經研究員正坐在一臺智慧康復機器人上，機器人帶動四肢進行運動，即使刻意放松，仍能清晰感知到肌肉正在引導下鍛煉。

力之智能選擇的AI+醫療康復賽道，與其創始人謝龍漢于博士期間人工智能、智能機器人的研究方向高度吻合。

“我們的業務定位，就是在機器人本體上，實現腦機接口的智能控制，實現腦機智能機器人的輔助康復，解決這一具體場景問題。”力之智能聯合創始人陳彥向南方財經研究員表示。

近日，南方財經研究員在“新產業金融·AI與機器人”中發現，與年初市場還沉浸在表演式機器人的熱度追捧中不同，廣東的機器人企業普遍高度重視場景應用。挑選投資機構時，企業也愈發傾向于選擇能提供優質場景的產業投資者。而在投資端，選擇能落地、有場景的項目成為投資人出手的必要條件。

“去年我們還會看很多停留在 PPT 演示階段的項目，今年基本只看有具體落地場景案例的項目。” 廣州一家投資機構的負責人告訴南方財經研究員。一方面，“不投最酷的，投能落地的”，正在成為不少 “AI+”投資人的共識，誰能率先找到適配場景，實現商業閉環，誰就能在此次浪潮中搶占先機。另一方面， “AI+”又與以往其他產業有所不同，需要在真實場景中積累更高質量的數據，反哺產品技術的進步。

因此，無論從商業變現的現實需求還是技術迭代的底層邏輯，場景為王，成為企業和投資人的共識。

場景為王

廣東九四智能科技有限公司董事長劉嗣平向南方財經研究員形象地比喻，“拿著錘子找釘子，最后大部分都失敗了。”他多年來的觀察發現，先有技術、再找場景的邏輯往往行不通。AI與機器人產業發展進入下半場，從場景出發倒推技術研發，反而更容易形成可持續的創新閉環。

2018年就開始做語音識別的九四智能，正在AI浪潮中借助多年積累的場景優勢，構建起自己獨有的護城河。

作為語音呼叫領域的頭部企業，九四智能長期深耕語音外呼業務，積累了深厚的應用場景沉淀與實踐經驗。其產品語音效果與真人高度相似、難辨真偽，這背后離不開 2018 年便組建的核心技術團隊。憑借對 AI 替代人工趨勢的精準洞察，九四智能聚焦信貸金融行業語音呼叫服務，結合團隊扎實的技術功底與對用戶運營的深刻理解，推動產品逐步替代傳統電銷人員，成功跑通商業化場景，為客戶實現降本增效的核心價值。

正因如此，進入AI時代的九四智能更快速獲得先發技術優勢，把在智能語音客服應用場景延伸至電商、零售、教育、保險等領域。

不僅是企業，在調研當中，不少投資人也表示，行業焦點正轉向“下半場”：從概念展示轉向價值實現，從技術突破轉向場景落地，場景正在成為決勝關鍵的勝負手。

溫潤投資是溫氏集團旗下的投資平臺。溫潤投資相關負責人向南方財經研究員表示：“我們調研了許多企業和投資機構，發現大家現在最看重的還是場景。在較為成熟的應用場景，AI和機器人能提升效率，逐步替代人類難以完成的工作任務。”

溫潤投資的機器人項目，既借助了溫氏的應用場景實現了技術的突破，又在技術迭代中幫助溫氏創造更多價值。

具體來看，溫潤投資投資了拉塞特機器人，并將其深入融合到溫氏的產業鏈當中。養豬場景中，普遍存在氣味難聞、光線不足等情況，如果能用機器人進行替代，可以大幅提升企業效益。

借助溫室集團的大量細分場景，溫氏集團為其賦能，使用機器人進行喂食、巡查等工作，在真實場景中積累高質量訓練數據，助力機器人進行迭代升級。同時，機器人也在幫助溫氏集團提高生產效率、替代不適合人類從事的工種。

事實上，在溫潤投資入場前，拉塞特機器人并未對養豬場景有深入的理解，溫氏為拉塞特機器人提供了大量訓練場景，針對可落地場景的迭代，企業得以建造獨特的護城河。

正因產業投資方在場景上的加持優勢，不少企業正加速尋找具備真實場景資源的產業投資者。因為這些投資方不僅能帶來真實應用場景，還能在上下游合作伙伴以及產業生態方面給予支持。

比如，帕西尼正通過打造億級規模高質量數據集、引入產業資本力量加速場景協同。比亞迪、京東等產業方的參與，不僅為帕西尼提供了穩定的真實場景來源，也帶來了完整的“技術—場景—數據”閉環，助力產品更快實現從技術突破到商業落地。

“在我們后續的融資當中，希望有更多產業投資方進來。”陳彥表示。對于力之智能而言，在后續融資中引入產業投資者，也能夠幫助其更好實現場景落地。

突破數據瓶頸

場景的價值，不僅在于驗證商業落地的可行性，更在于為AI算法提供了不可或缺的迭代環境。只有在真實數據的持續訓練與反饋中，模型才能不斷優化，最終與實際應用需求相匹配。

調研中，不少企業與投資人向南方財經研究員表示，當前，AI與機器人行業的主要發展瓶頸是缺乏真實應用場景，企業無法獲得高質量數據進而迭代模型。

“與其他行業不同，人工智能與機器人模型需要大量真實的場景化數據支持，才能實現有效的技術迭代。”深創投高級投資經理盧禹表示，人工智能與機器人產業對應用場景有更強的需求，需要場景應用、數據收集、模型迭代的閉環，實現模型的數據飛輪。

清科控股股權市場部負責人李輝認為，“模型發展到現在的階段，只有基于專業應用場景，才能獲取大量高質量數據，幫助模型迭代。人工智能和其他行業不一樣的關鍵在于邊際成本低，應考慮更廣泛、而非地域性的應用場景。”

這在一些高門檻的行業體現得更加明顯。例如，醫療行業數據專業度高、獲取難度大，能夠長期站穩腳跟并持續迭代模型的企業，“AI+”醫療也在成為當前不少投資人眼中在AI時代具有較高護城河的行業。

醫療大健康行業的專業門檻極高，“AI+”醫療更是高上加高，光是AI訓練所需的數據，就把大量的有意參與者擋在門外。

對于深耕AI乳腺篩查的廣州尚醫網信息技術有限公司而言，進入門檻高的醫療領域，既是一種硬核挑戰，更是構筑其核心競爭優勢的關鍵契機。

在進入AI醫療賽道前，尚醫網已深耕數字醫療產業多年，憑借長期行業積淀獲得了豐富醫療資源，這也為其積累大量高質量乳腺超聲數據集打下了基礎。

目前，尚醫網推出了“小濟醫生”乳腺癌篩查方案，在病灶識別與良惡性判斷等關鍵指標的表現中，其精準度媲美高年資超聲專家。目前，“小濟醫生”已在全國多省份落地，覆蓋了數十萬篩查人群。

有“質”也需有“量”。從模型原理的角度看，一個成熟模型內往往有上百萬個參數，而在模型迭代過程中，需要使用大量高質量數據調整模型參數，才能使模型達到基本使用要求。

這在當前資本市場火爆的具身智能賽道也同樣適用。

帕西尼創始人兼CEO許晉誠坦言，“當前具身智能模型的發展很大程度上還停留在數據不足的發展階段。與大語言模型相比，機器人的數據量還有3個甚至4個數量級以上的差距。”

正因真實場景是獲取高質量數據的關鍵，投資人正將目光聚焦于那些能夠將技術與實際場景深度融合的企業。

作為廣州的機器人本體企業，廣州里工實業有限公司在A輪中就被中科創投看中。

中科科創高級副總裁張玲表示：“選擇投資里工實業，是強調場景導向的結果，中科科創重視其對制造、倉儲、實驗室等產業應用場景的深度結合。場景驅動讓技術更快形成價值閉環，也更符合產業智能化升級的長期方向。”

里工實業CEO李衛銃認為，場景類通用機器人并非要“做全場景的機器人”，而是要在特定場景中解決實際問題。

他表示，“高質量的數據訓練場至關重要，只有能真正反映場景問題的數據才是有用數據。場景出題、企業答題，這是一種市場化、公開化的機制，有能力的企業就能通過真實場景不斷迭代。”

里工技術的突破，就源于其對工業場景的深度理解。李衛銃表示，“我們做了幾十年制造，知道工廠要什么。比如，廣州天氣潮濕，部分品牌機器人容易受潮進水，我們就針對性做了防水防潮的機箱，高溫高濕的嚴苛環境都沒問題。”

而面對數據緊缺的困境，里工機器人通過自建真實場景、管理層認領訓練機器人的方式，創造場景獲取高質量數據以更好迭代模型。

事實上，面對AI與機器人產業發展場景化數據稀缺、采集成本高企的現實挑戰，地方政府也在嘗試通過制度創新與場景開放，為行業補足高質量數據供給。

例如，廣東正嘗試從制度創新、場景開放和產業協同三方面破局，探索出一條以“真實場景”為牽引的高質量發展路徑。

在政策層面，廣東正推動國企場景資源開放，通過“場景收集+第三方買單”等創新模式，為本土企業提供數據增量與測試環境。廣東具身智能訓練場正在廣州、深圳等地陸續建成，涵蓋商業、工業等真實應用場景，為機器人企業提供低成本、高效率的數據采集與算法驗證空間。

今年8月，深圳國資啟動打造100個戰略性應用場景，涵蓋托育園區、機場貨運、環衛清掃、燃氣等多個領域，鼓勵科技型企業與國企場景方共建共測，為AI與機器人等重點產業提供“落地加速器”。

有投資人建議，廣東擁有大量的制造業龍頭國企，具備其他地區難以復制的工業場景資源優勢，若能進一步開放國企真實場景，將為本地AI與機器人企業提供強大的數據積累和驗證空間。

來源：21財經