或平步青云，或举步维艰
人工智能在各行业的商业落地速度显然不同。从主流行业来看，金融和安防的商业化进展最快，而自动驾驶、AI芯片领域企业2019年将有不错的营收表现，医疗商业落地仍需几年。
金融领域，AI企业去年已经有了不错的营收表现。究其原因，除了金融离钱最近以外，需求驱动是关键因素。例如，金融的核心是风险控制，金融机构与平台对于更有效的风控技术方案有着迫切的需求。所以，国内一大批企业利用AI建立智能化的风控模型，并开始投入商业运营之中。
安防领域，依靠政策支持，商业落地速度较快。中国政府拿出几万亿投入公共安全、智慧城市，对AI安防企业是巨大的政策利好。据了解，去年商汤、旷视营收中的70%来自安防。当然，初创企业将直面大厂在渠道、资金、技术等各方面的压制，下文中我们会做讨论。
自动驾驶领域，目前激光雷达方向已经有不少订单，to B的自动驾驶项目陆续落地，例如港区/物流园区运输、外卖配送等。预计在2019年将有大规模的整车量产，做整车的OEM厂商会在自动驾驶时代占据主导地位。
AI芯片领域，部分企业今年将做出流片，大规模供货预计得到2019年。目前做算法模型训练的云端嵌入式芯片居多，做端上运算的(例如智能摄像头)芯片较少。寒武纪将IP卖给华为海思，商业落地速度走在前列。
医疗领域，有营收的AI企业寥寥无几。医疗是强监管的行业，尤其对于临床辅助产品，需经过药监局认证才可以推向市场。目前国内尚且没有企业拿到新一代医疗AI产品的医疗器械注册证，部分企业基于之前CAD产品审批方式获得二类器械证。此外，该类产品的商业模式不清晰，传统的软件license模式很难做大，企业和投资方正在探索新方向。
总体来看，有些行业“平步青云”，有些行业“步履维艰”。
人工智能，本质上是一种技术工具，它的核心价值在于帮助传统行业获得更高的生产效率，并没有真正派生出新的市场。“AI+”模式下诞生的创业企业，在商业路上难免与各行业的传统巨头狭路相逢。例如，在智慧安防领域，不论是做安防ASIC芯片，还是计算机视觉解决方案的AI企业，与3000多亿市值、不断加大AI研发投入的安防龙头企业海康威视是潜在的市场竞争关系——即使部分AI创企在尝试接触海康，争取合作，但并没有实质性的进展。
