从震惊国际象棋界的AlphaGo，到极具才华的微软小冰，到流行期间的智能送餐机器人，再到现在正在加速前进的自动驾驶，人工智能如今几乎无处不在。

9月15日，上海证券监督局的官方网站公布了一投股份有限公司(以下简称"技术")的辅导和公开文件。根据该文件，"独角兽"与国泰君安证券签署了一份辅导协议，以公开发行中国存托凭证(CDR)的形式上市A股。

2019年8月，玄视科技向香港证券交易所提交了一份招股说明书；今年8月，云向科技公司推出了一项股票上市辅导。到目前为止，传闻多次上市的人工智能"四小龙"除了上唐之外，还正式启动了IPO计划。

在被称为"四小龙"的计算机视觉应用领域，商业汤、斜视、云服从和图表已经占据了60%以上的市场份额，估值超过100亿美元。人工智能‘独角兽’公司是否该排队上市，属于人工智能了？

离那儿很远

根据Gartner的数据，全球人工智能芯片市场将从2018年的42.7亿美元增至2023年的323亿美元，2019年至2023年期间的平均增长率约为50%。但另一个残酷的市场形势是把硬币的另一面翻过来。这份价值1亿欧元的报告显示，2018年全年，近90%的人工智能公司亏损，而其他10%的公司则协助传统行业巨头，发挥技术提供商的作用，勉强维持温饱。虽然人工智能的前景是美好的，但在着陆场景、商业化、行业竞争力等方面，人工智能需要一个问号。

首先，前景非常光明，很难在商业化的基础上着陆。

人工智能在本质上是一种技术工具。人工智能进入一个行业将激活传统产业的市场，帮助传统产业获得更高的生产效率。然而，如果这种生产效率不能获得更高的效益，人工智能授权的商业价值将难以体现。

在AI；"；安全行业，海康、大华等巨头占领了市场的绝大部分，客户更换设备的成本很高，涉及服务器、平台的同步更新、历史数据的迁移等问题，如果没有重大的技术优势，客户就没有什么能力更换设备。

就医疗行业而言，只要有足够丰富的数据，医疗数据测量和分析过程的自动化程度就可以大大提高，从而大大提高工作速度，减少医生的工作强度，减少主观任意性。

例如，在医学成像领域，人工智能可以建立模型，训练大量的数据来筛选各种疾病，减少医生的工作量，但问题恰恰在数据上，这使得实际应用有些困难。