“资本介入、政府认可并不是行业真正的繁荣，整个行业的泡沫还很大。”艾媒咨询CEO张毅对《每日经济新闻》记者表示，2017年~2018年，资本对于人工智能大数据企业介入较多，整个行业呈现出一片繁荣的景象。但如果在未来两年难以找到具体的应用场景，被用户认可，估值的回落是一种必然。

张毅也提到，随着2018年人工智能大数据领域的独角兽企业涌现，拿到大额融资的企业也会对竞品企业产生一定挤出效应，整个行业进入洗牌期，得不到资本持续支持和业务订单的企业很容易面临危机。

尽管AI企业估值回落，但作为投资人，星瀚资本创始人杨歌在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，他并不怀疑人工智能的发展潜力。大家信心阶段性回落的原因是过去几年资金比较活跃，人们又过度预期了人工智能会产生的商业价值，当这些公司达不到他们的预期时，估值开始回落理所当然。“事实上，AI企业估值回落已经不是第一次，类似的事情历史上已经发生过四次了。”

　　数据制约人工智能发展

“限制人工智能发展的重要因素之一仍是数据。”杨歌还表示，企业在收集数据的时候会遇到很多困难，比如数据噪音及数据同源性等问题，这些都会导致最后的分析结果有差异。

以“数据同源性”的影响为例，如果数据同源性太高，无法形成有效的分析，最终呈现的结果就会是片面的甚至会是假象。

讲到这里，已经可以发现数据的重要性。作为人工智能产业链的上游，借“AI热”的东风，大数据企业的估值应该也不会低，但是事实上并非如此。

杨歌分析称，所有这些市场化的数据，同质化严重，溢价竞争力太低，导致大数据企业无法被高估值。相比之下，BAT等互联网巨头商业体量很大，有很多获取数据的渠道，而这些渠道是中小AI企业无法接触到的。

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