盛世方舟從接觸的1000多個人工智能項目中,，篩選出200多個進行了跟進研究，其中基礎層項目(包括計算芯片,、大數據、存儲)僅占比1%,，技術層項目(包括算法平臺,、圖像識別、自然語言識別處理,、智能機器人等)占比24%,，應用層項目(包括無人駕駛,、工業(yè)4.0、智能安防和智慧醫(yī)療等)占比75%,。應用層行業(yè)上看,，醫(yī)療、教育,、汽車,、營銷領域的項目較為突出。

盛世方舟分析,，從投資機會而言,，國內人工智能基礎層缺乏重大原創(chuàng)科研成果，基礎層投資缺乏有競爭力的技術和人才,，是國家戰(zhàn)略應當搶奪的地盤,。而技術層即將進入產業(yè)整合階段，核心在于創(chuàng)始團隊的技術實力和創(chuàng)新能力,，當中存在可能性和機遇,。應用層因國內巨大的人口和市場優(yōu)勢，以大數據收集為基礎的醫(yī)療,、教育,、消費、營銷等垂直行業(yè)尚未出現人工智能領域的行業(yè)龍頭,，存在較大的市場發(fā)展空間和投資機會,。

目前，海內外人工智能項目仍以初創(chuàng)企業(yè)為主,，技術層已積聚一定競爭優(yōu)勢,，行業(yè)垂直應用尚未完全爆發(fā)，傳統企業(yè)應借助自身積累的數據和資源優(yōu)勢,，通過投資和并購提前布局人工智能,，將有助于為企業(yè)自身發(fā)展注入新的活力。謝作強建議：“產業(yè)資本前期可以以小額投資為主,，搶先完成產業(yè)鏈上下游布局,；在適當的時機，可選擇并購優(yōu)質標的,，鞏固企業(yè)自身在人工智能應用領域的優(yōu)勢,。”

的確,，人工智能的崛起帶來了許多的投資機會,，但在源碼資本投資合伙人、前微軟亞洲工程院院長張宏江看來,，其中也有許多投資陷阱,。例如,，中國有上千家做機器人、圖像處理數據的公司,，還包括做人臉識別,、自動駕駛的，顯然已不需要再增加這樣的公司,，而且投資時也要思考其技術的領先到底能否持續(xù),。“再就是公司能不能持續(xù)獲得數據,，這對于競爭非常重要,，只有算法和技術是很難形成持續(xù)的商業(yè)模式的?！睆埡杲f,。