导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关文娱人工智能估值如何的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
智能估值的意义和作用
智能估值的意义和作用是提高工作效率和提供信息。智能估值是融合互联网、大数据、云计算、物联网和人工智能等现代科技赋能企业价值、资产价值经营领域，服务于产业升级和创新创业的现实需求，以估值流程和估值行为智能化和人机交互为基础的现代化价值计量的行为，提高了整体估值工作效率，规范了业务流程，同时降低了业务风险，智能估值引领资产评估现代化升级，为市场经济提供更相关更有效的价值信息。
人工智能的发展前景如何？
前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。这样的话，你就是人才，你就是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。一门深入地钻研下去，你就是这个领域的专家甚至大师。
人工智能发展前景好吗？
现阶段的人工智能已经在“听、说、看”等感知智能领域达到或超越了人类水准，但在需要外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。MBA智库百科对感知智能的定义指将物理世界的信号通过摄像头、麦克风或者其他传感器的硬件设备，借助语音识别、图像识别等前沿技术，映射到数字世界，再将这些数字信息进一步提升至可认知的层次，比如记忆、理解、规划、决策等等。
认知智能包含理解、分析和决策三步。简单来说，理解阶段是根据感知智能环节的知识库内容构建知识图谱；分析阶段根据知识图谱发现数据间的显隐性关系；决策环节给出解决可执行的建议。认知智能，通俗讲是“能理解会思考”，人类有语言，才有概念，才有推理，所以概念、意识、观念等都是人类认知智能的表现。
人工智能也正在由感知智能向认知智能转变。2020年1月，阿里达摩院发布了《2020十大科技趋势》其中一大趋势就是“人工智能将从感知智能到人工智能”。
人工智能前景如何？
目前国内人工智能行业的上市公司主要有：百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。
本文核心数据：人工智能企业核心技术分布情况、中国人工智能市场规模、中国人工智能行业投融资情况、中国人工智能行业投融资轮次分布、人工智能各技术方向岗位人才供需、人工智能本科新专业高校名单、人工智能科技产业区域竞争力、人工智能行业代表性企业区域分布、中国人工智能行业竞争派系、人工智能发展趋势、中国人工智能产业规模预测
行业概况
1、人工智能定义
人工智能作为一门前沿交叉学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，将其视为计算机科学的一个分支，指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能行业属于战略新兴产业，根据国家发展改革委发布的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录(2016)》来看，我国人工智能可分为三个下属行业，分别为人工智能软件开发、人工智能消费相关设备制造和人工智能系统服务。
2、产业链剖析：产业链涵盖行业庞大
人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是包括AI芯片等硬件设施及云计算等服务平台的基础设施、数据资源，为人工智能提供数据服务和算力支撑;技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径;应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。
行业发展历程：行业处在突飞猛进阶段
人工智能概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议。人工智能至今已经有60多年的发展历史，从诞生至今经历了三次发展浪潮。分别是1956-1970年、1980-1990年和2000年至今。
1959年Arthur
Samuel提出了机器学习，推动人工智能进入第一个发展高潮期。此后70年代末期出现了专家系统，标志着人工智能从理论研究走向实际应用。
80年代到90年代随着美国和日本立项支持人工智能研究，人工智能进入第二个发展高潮期，期间人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破，如著名的多层神经网络、BP反向传播算法等，算法模型准确度和专家系统进一步提升。期间，研究者专门设计了LISP语言与LISP计算机，最终由于成本高、难维护导致失败。1997年，IBM深蓝战胜了国际象棋世界冠军Garry
Kasparov，是一个里程碑意义的事件。
当前人工智能处于第三个发展高潮期，得益于算法、数据和算力三方面共同的进展。2006年加拿大Hinton教授提出了深度学习的概念，极大地发展了人工神经网络算法，提高了机器自学习的能力，随后以深度学习、强化学习为代表的算法研究的突破，算法模型持续优化，极大地提升了人工智能应用的准确性，如语音识别和图像识别等。随着互联网和移动互联的普及，全球网络数据量急剧增加，海量数据为人工智能大发展提供了良好的土壤。大数据、云计算等信息技术的快速发展，GPU、NPU、FPGA等各种人工智能专用计算芯片的应用，极大地提升了机器处理海量视频、图像等的计算能力。在算法、算力和数据能力不断提升的情况下，人工智能技术快速发展。
行业政策背景：行业发展从技术过渡到产业融合
人工智能是国家战略的重要组成部分，是未来国际竞争的焦点和经济发展的新引擎。近年来，中国人工智能行业受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持，国家陆续出台了多项政策，鼓励人工智能行业发展与创新，《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》等产业政策为我国人工智能产业发展提供了长期保障。
2017年之前，人工智能相关政策主要集中在人工智能技术研发突破方面。从2017年开始，政策的重点已经从人工智能技术转向技术和产业的深度融合，特别是2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出要“加快人工智能深度应用”。
从2018年两会发言的不完全汇总也可以看出，人工智能+产业的融合将是未来的重点，包括科技部、工信部、民政部等官方部门和百度、腾讯、联想等民间代表，均提出了人工智能+产业、人工智能+医疗等。
2019年，两会更是将“智能+”写入政府工作报告，人工智能技术对于社会的赋能被给予最高层次的期待。在工业经济由数量和规模扩张向质量和效益提升转变的关键期，“智能+”的理念给人工智能等数字技术提供了最广阔的落地空间和回报想象。通过智能化手段把传统工业生产的全链条要素打通，可以更好地推动制造业的数字化、网络化和智能化转型，更能反向助推技术自身的迭代和进步。
2020年，明确人工智能作为“新基建”建设重要一环，“十四五”指出要推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合。并且各省市也在大力推动人工智能与产业融合，打造应用场景，示范项目。
行业发展现状
1、大数据和云计算为占比最高的核心技术
从人工智能企业核心技术分布看，计算机视觉技术占比最高，达到34%;其次是数据挖掘与机器学习，占比分别为18%和17%;智能语音技术、自然语音处理、知识图谱等技术的热度也较高，分别占比8%、8%和7%。
2、行业呈现快速增长趋势
注：人工智能产业作为典型的融合交叉产业，对产业统计口径的不同会带来市场规模数据上的出入。下文整理了统计口径不同的三大研究机构关于人工智能产业市场规模的测算数据，以期展现多方视角。其中：中国信通院统计口径中国人工智能学会统计口径中国电子学会统计口径，三大研究机构的统计口径在图表下方注明。
2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升到国家战略层面，受益于国家政策的大力支持，以及资本和人才的驱动，我国人工智能行业的发展走在了世界前列。根据中国信通院公布的测算数据显示，2021年中国人工智能产业规模为4041亿元，同比增长33.3%。
注：中国信通院对人工智能产业市场规模测算口径包括人工智能核心产业市场规模及带动产业市场规模，即包括人工智能硬件、软件及服务市场
人工智能核心产业市场规模方面，根据中国电子学会测算数据显示，2021年中国人工智能核心产业市场规模为1300亿元，同比增长38.9%。
注：中国电子学会对人工智能核心产业市场规模测算口径包括：计算机视觉、智能语音、对话式AI、机器学习(含自动驾驶)、知识图谱、自然语言处理等核心技术软件、AI芯片等核心硬件
从中国人工智能学会公布的人工智能产业市场规模测算数据来看，2020年中国人工智能行业市场规模约为1858.2亿元，同比增长35.4%，总体上看，当前人工智能核心产业(主要包括软硬件)市场规模增速大于整体产业市场规模增速，人工智能应用服务市场发展相对缓慢。
注：①中国人工智能协会关于人工智能产业市场规模统计范围包括：人工智能软件和硬件市场，不包括服务市场规模;②2021年中国人工智能学会尚未发布最新的人工智能市场规模测算数据
3、下游应用主要集中在政府城市治理和运营
2020年，中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营(公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等)，应用占比达到49%，互联网与金融行业紧随其后，占比分别为18%和12%。
企业和政府对人工智能的应用逐渐升温。在决定企业产生经济效益的各个环节，都已能够看到人工智能的身影：AI
核身帮助人们安全生活、远程交易、便捷通行;深度学习和知识图谱帮助企业在生产过程中分析预测、科学决策;人机对话提升了拜访登记、服务响应中的用户体验。人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，实现社会生产力的整体跃升，推动社会进入智能经济时代。前瞻估算，目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目，而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合，实现产业地位提高或经营效益优化。
4、资本更倾向于人工智能企业的早期投资
截止2022年10月9日，中国人工智能行业总计共有6486起投融资事件发生，总计融资金额为9994亿元。其中2014-2018年在融资事件及融资规模均呈现持续增长态势，2018年融资金额达1366亿元，融资事件1049起。2019-2020年，我国人工智能行业市场相较之前冷静不少，融资事件有所下降但是融资规模有所上升。2021年，我国人工智能资本市场再次迎来增长大潮，投融资事件数量及规模均达到历年峰值，分别增长至1066起和3062亿元。截止2022年10月9日，2022年人工智能行业共有投融资事件532起，融资金额达到1008亿元。
注：2022年数据截至10月9日，下同，不再赘述。
从我国人工智能行业融资轮次分布情况来看，由于初创型企业融资金额与估值相对较合理，泡沫较小，因此资本更倾向于人工智能企业的早期投资，2014-2019年，人工智能行业天使轮和A轮占比最高。随着人工智能市场板块的逐渐成熟，早期的投资占比逐渐降低，人工智能投资轮次逐渐后移。2021年，人工智能行业A轮融资占比下降至37.9%，C轮融资占比则上升至11.37%。
5、技术方面人才不足，高校开设相关专业
根据工信部发布的相关数据，人工智能不同技术方向岗位的人才供需比均低于0.4，说明该技术方向的人才供应严重不足。从细分行业来看，智能语音和计算机视觉的岗位人才供需比分别为0.08、0.09，相关人才极度稀缺。
注：岗位人才供需比=意向进入岗位的人才数量/岗位数量。
相对国外，我国高校人工智能培育起步较晚，但近年来我国人工智能学科和专业加快推进，多层次人工智能人才培养体系逐渐形成。2018年4月，教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》提出，到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。
2019年，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，全国共有35所高校获首批建设“人工智能”本科专业资格。
行业竞争格局
1、区域竞争：北京人工智能竞争能力遥遥领先
从1990年至今，我国人工智能产业发展的城市格局几经变化，目前北京、上海、深圳、杭州等城市变现稳定，这些城市都将电子信息产业作为支柱产业之一，在互联网业发展中也排名靠前。这些城市均强化科研与人才优势、加速补充完善人工智能自身及面向行业落地的产业链、建设示范性智能应用场景、前瞻性布局人工智能相关标准体系、推动公共资源共享、提升城市环境与宜居性、支持系统性超前研发布局等措施将成为城市把握人工智能发展重大历史机遇的谋划方向。
在2021年中国新一代人工智能科技产业发展区域竞争力排名中，排名前五的省市分别是北京、广东、上海、浙江和江苏，属于第一梯队;排名第六至第十的省份分别是山东省、四川省、安徽省、辽宁省和湖南省。
在四大都市圈排名中，排名第一的是长三角，排名第二的是京津冀，排名第三和第四的分别是珠三角和川渝地区。
2、企业竞争：参与者众多，主要分为三个派系
从企业的竞争来看，我国人工智能企业主要可以分为三个派系，分别是头部平台代表企业、融合产业活跃企业、技术层面代表企业。
人工智能平台的代表性企业主要有百度、阿里云、腾讯、华为、京东和科大讯飞;而小米、平安科技、苏宁、滴滴是融合产业较活跃的企业;技术层企业代表有商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技作为独角兽公司。
从人工智能独角兽企业来看，根据胡润排行榜，商汤科技以500亿元的价值位列2021年胡润中国人工智能行业独角兽排行榜首位;其次，旷视科技、云从科技、地平线机器人与明略科技也具备较大的市场潜力，价值均超200亿元。
行业发展前景及趋势预测
1、“十四五”建设继续推进，高质量、现代化、智能化发展
近年来，人工智能在经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面已经产生重大而深远的影响。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》对"十四五"及未来十余年我国人工智能的发展目标、核心技术突破、智能化转型与应用，以及保障措施等多个方面都作出了部署。
2、“十四五”期间核心产业规模达到4000亿
根据《新一代人工智能发展规划》，到2025年,我国人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展，人工智能核心产业规模将超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元;到2030年，我国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。
此外,为加快落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》,科技部于2019年8月印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》,旨在有序推动国家新一代人工智能创新发展试验区建设。截至2021年3月末,我国已有14个市+1个县获批建设试验区;至2023年,试验区数量预计将达20个左右。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
2021年3.15人工智能独角兽企业发展报告：理性与坚持
2021开年，伴随着我国经济的复苏与高增长，人工智能行业也是保持了欣欣向荣的景象。
但看似繁荣的AI，2021年，或许会成为一个重要的“分水岭”。
根据IT桔子提供的2021年1-2月的独角兽动态榜，2021年新晋的9家独角兽企业中，有三家大数据及人工智能类企业入榜，分别是燧原 科技 、TalkingData、摩尔线程，估值分别达到了80亿、84亿、140元人民币。
之前的2020年8月，胡润研究院也曾发布了一份《2020胡润全球独角兽榜》，中国227家独角兽企业上榜，其中21家人工智能行业独角兽企业上榜。
这21家企业最分别是：商汤 科技 、旷视 科技 、云从 科技 、地平线机器人、明略 科技 、寒武纪 科技 、依图 科技 、影谱 科技 、特斯联 科技 、涂鸦智能、第四范式、斑马网络、达闼 科技 、海尔卡奥斯、G7（北京汇通天下）、集奥聚合、出门问问、Momenta(北京初速度）、奥比中光、云知声、闪银奇异。
21家独角兽企业中，最低估值70亿元的有11家企业，估值超过100亿元的有10家企业。其中，最高估值的商汤 科技 达到了500亿元，21家人工智能行业独角兽估值共计达到了2750亿元。
回顾到2020年7月，在上海举办的WAIC世界人工智能大会上，当时工信部苗圩部长公布的人工智能企业相关数据显示，中国人工智能企业超过2600家，人工智能核心产业的规模超过了510亿元人民币。
如果按照这个数据统计，每家人工智能企业的年平均营收，也就仅在2000万人民币左右。
除了这些领头的人工智能独角兽企业之外，对于更多的AI腰部、尾部创业企业来说，更多AI创业企业的营收还是处在一个相对非常低位的水平，甚至说，大部分人工智能企业，都还在拉投资、炒概念、找场景的阶段。
毕竟人工智能的基础是大数据，在东方林语看来，如果从数据的维度再深入分析一下的话，企业对数据的利用可以分为四个阶段：
1、数据的有效整合；
从基础的维度，整合各方数据源，并做好数据的获取、储存、清洗与治理。
2、数据的响应运营；
从运营的维度，可以发挥数据更多的价值。
3、数据的响应业务；
从业务的维度，数据可以产生更多新的价值。
4、数据的创造业务。
从发展的维度，数据可以创造新的业务模式。
AI转型，是很多政府部门、企业的战略诉求，而对任何一家计划往人工智能转型的机构而言，想要相对科学合理的完成这个“企业对数据利用的四阶段模型”，一般至少需要一年甚至3-5年以上的时间。
最直接的问题，就是有多少人（主要是领导层）会合理把控好这个“心理预期”呢？
人工智能带来的到底是“惊喜”，还是“惊吓”？如果再进一步分析一下的话，除了数据的整合与有效利用这个“基础门槛”之外，其实，还有很多看不见的、更大的“隐形门槛”会挡在诸多AI创业企业面前。
而这些“巨坑”往往都是在很多AI创业企业千辛万苦拿下合同之后在工程化实施中才发现的。
这些隐形的“巨坑”，带来的最直接问题就是：交付的周期与难度，比预期大的多，导致验收困难、回款困难甚至项目烂尾……
在东方林语看来，这些前期看不到的，可能存在的“隐形门槛”与“巨大深坑”，具体包括：
第一、人工智能业务场景落地的可行化；
一个看似让人激动兴奋的场景落地项目，论证实施阶段的“美好想象”，能否经得起实际业务场景的验证。
第二、各种AI模型服务平台的工程化；
一个完整的项目，需要从AI基础层、AI技术层、AI应用层实现系统融合，工程化的难度，永远比预期要大的多。
第三、AI能力统一输出的门户平台化；
在数据中台、AI中台概念火热的大背景下，AI能力如何实现底层的数据复用、模型复用等新的需求可能会不断提出，导致项目的外延不断扩大。
第四、AI与数据能力的闭环迭代化。
这里面，需要将过往、现有、未来产生的数据，以及内部、外部的数据全部打通，继而再通过通过传统机器学习、深度学习、NLP、知识图谱等领先型人工智能技术，将整合后的数据转化为业务上可以理解的“数据资产”，并实现闭环迭代化。
这些隐形的“四化”方案，对很多想转型的AI企业、机构而言，可能需要3-5年才有可能真正完成闭环迭代与良性循环。有多少企业，有这样的耐心与战略定力呢？
如果再进一步总结的话，人工智能能够得到更广泛的认可并充分价值的话，需要满足下面的三个定律:
1、人工智能是真正有用的；
只有真正产生落地价值，才能获得持续发展。
2.人工智能是可解释的；
人工智能建立的模型，需要既知其然，又知其所以然。
3. 人工智能是可信并安全的。
无论是隐私保护、监管合规，还是业务发展等的要求，这已经是必须满足的条件。
对于数千家AI创业企业而言，就像万里长征一样，90%以上的AI创业企业都无法坚持到最后。
即使目前已经杀出重围的几十家“独角兽企业”，也是仍旧处于巨额的亏损与烧钱阶段。
因此，从2020年到2021年，尽快上市已经成了诸多AI独角兽企业的最佳选择乃至唯一选择。
近段时间，包括依云知声、依图、云从 科技 、云天励飞等AI独角兽企业相继递交上市申请。
然而最新的消息却显示：
云知声提交撤回上市申请，状态变更为“终止”。
依图 科技 ，2021年3月11日，主动要求“中止”审核。
为什么变数如此之大？
数据显示，这些AI独角兽企业，尽管营收飞速增长，甚至都是以成倍、数倍的速度在增长，但长期处于巨额的亏损与烧钱状态，能否通过监管机构的“合规审查”？能否在资本市场受到投资者的青睐？都还面临一系列不确定的巨大考验。
云知声，作为深耕智能语音赛道上的独角兽，希望冲刺“AI语音第一股”，三年半已累计亏损7.9亿元，累计营收为5.61亿。
依图 科技 ，在向上交所科创板递交的招股申请书中，拟募集资金超过75亿元，主要用于人工智能项目和高性能SoC芯片制造。作为一家成立8年左右的人工智能公司，依图 科技 报告期内四年净亏达72亿左右，对应的营收为14.7亿。
云天励飞：2017年、2018年、2019年及2020年1-9月，分别亏损5480万、1.99亿、5亿、8.6亿，这期间总亏损超16亿元，对应的总营收为6.83亿。
云从 科技 ：2017、2018、2019年和2020年1-6月分别亏损1.06亿、1.8亿、17亿（2019年亏损扩大主要是实施股权激励，确认股份支付费用13亿元）和2.9亿元，三年半累计亏损22.8亿元，营收15.77亿。
更大的两家明星企业，旷视 科技 与商汤 科技 呢？
据此前报道，2019年8月，旷视 科技 已经向香港联交所递交上市申请。当时旷视 科技 提交的招股书显示，旷视 科技 2016年至2018年收入分别为6,700万元、3.13亿元、14.27亿元，复合增长率为358.8%。报告期内，公司分别亏损3.43亿元、7.59亿元及33.51亿元。而最新的消息显示，3月10日，中信证券发布公告，公布关于旷视 科技 首次公开发行存托凭证并在科创板上市辅导工作总结报告。旷视 科技 能否圆梦科创板，我们就拭目以待了。
作为估值最高的人工智能独角兽企业，商汤 科技 去年年底完成了Pre-IPO轮融资。融资完成后，商汤 科技 估值约为120亿美元（约合775.37亿元人民币）。2020年11月，《 财经 》援引获得的一份商汤 科技 上市融资计划书，内容表示商汤 科技 预计在3年内进行A+H两地上市。
另外，包括推想 科技 、第四范式、地平线、思必驰、壁仞 科技 等一众AI独角兽，也不断有上市消息开始传出……
AI独角兽企业的上市之路如此坎坷，最重要的原因其实只有一个：持续的、不断扩大的、巨额的亏损与烧钱。
……
除了已经上市的中芯国际、寒武纪等“芯片概念股”，风口之下，风光无限同时又坎坷不断的人工智能领域，数千家人工智能创新企业，都还在热火朝天的 探索 与前进中。
2021年，还会诞生更多的AI独角兽企业吗？
多家计划登陆资本市场，就差“临门一脚”的AI独角兽企业，包括商汤 科技 、旷视 科技 、云从 科技 、依图 科技 、云知声、云天励飞以及其他的几十家AI独角兽……哪些家能够率先登陆资本市场呢？
如果从行业大趋势来分析的话，值得一提的是，2021年作为新十四五规划开局之年，在新规划建议中，多次提及人工智能这个关键词，这也预示着人工智能与各行业融合已经成为必然的发展趋势。
而 科技 前沿领域的公关，排在第一位的就是“新一代人工智能”，重视程度，不言而喻。
但从另一面，一个必然不可回避的问题就是：所有AI企业，作为前沿、高端的研发与技术密集型行业，收入规模在相当长一段时间内，有可能无法支撑巨额的、持续的、大规模研发投入、场景 探索 及市场开拓等，持续亏损的风险与压力，会长期存在。
无论对AI企业，监管机构，投资者，都必须以正确的态度来理性对待这个问题。
要知道，在这一波人工智能的大浪潮之前，2000年前后的那一拨互联网的浪潮中，我国的诸多互联网创业公司，包括百度、腾讯、阿里等都是参考硅谷等国外相对成熟的技术与商业模式创新，所以规模化、盈利的时间相对更快一些，商业价值的实现在比较短的时间就可以体现。
因此，无论是对于人工智能独角兽企业，还是其他AI创业企业来说，通往“诗与远方”的人工智能道路上，前途是光明的，道路一定是异常曲折的。
平衡好巨额的亏损、有价值的落地场景，快速的发展、投资者的认可四者的关系，从生存再到发展，这是必须要处理好的理性问题。
首先坚持活下来，才是这个阶段的主旋律。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于文娱人工智能估值如何的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于文娱人工智能估值如何的相关内容别忘了在本站进行查找喔。