证券时报记者 李颖超
在全球科技竞争的浪潮中，人工智能已成为推动新一轮产业变革的重要引擎。我国人工智能初创企业经过前期的技术积累，正处于从实验室走向产业化的关键阶段。
随着行业的快速发展以及相关初创企业不断涌现的新需求，传统的风险投资或信贷支持体系在资金规模、服务模式和风险适配等方面，已无法充分满足企业多元化融资与发展的需求。在此情形下，构建适配人工智能初创企业特点的金融支持体系迫在眉睫。
当前，我国人工智能初创企业在商业化进程中面临的挑战不容小觑。从资金层面看，算法优化、数据采集与标注、模型训练等环节均需持续大量的资金投入，但人工智能初创企业大多属于“轻资产”运营，缺乏固定资产抵押，较难获得传统银行的青睐。加上人工智能企业的技术价值评估体系尚待完善，金融机构对其商业模式和盈利前景心存疑虑，导致其融资渠道相对狭窄。
商业化周期漫长也是企业的“心头之患”。与传统互联网创业项目不同，人工智能初创企业的产品落地需经历漫长的行业适配期。不同行业对人工智能技术的需求和应用场景差异巨大，产品需经过大量测试、优化以及客户正向反馈，才能实现商业化应用。
另外，人才竞争的激烈程度更是超乎想象。人工智能作为前沿科技领域，对专业人才的需求极为迫切。顶尖的人工智能算法工程师、数据科学家、机器学习专家等，成为各大企业竞相争夺的对象。初创企业由于品牌知名度、资金实力和福利待遇等方面相对较弱，在与大型科技企业和成熟企业的竞争中，往往处于劣势。
为应对上述问题，加快构建“政策引导+金融创新+产业协同”的全方位支持体系，也成为了推动人工智能初创企业健康、可持续发展的当务之急。
在政策引导方面，各地政府应结合本地产业优势，设立人工智能产业专项基金，同时推动知识产权金融化，鼓励金融机构开展人工智能专利、软件著作权等知识产权质押融资业务，为企业开辟多元化融资渠道。此外，还需要优化监管环境，探索“监管沙盒”机制，为人工智能金融产品创新提供试错空间。
在金融创新方面，商业银行可与风险投资机构、私募股权基金等加强合作，为已获风投的企业提供配套信贷支持；针对企业研发和算力需求，推出研发贷、专项贷等服务；开展供应链金融支持，优化企业资金周转。此外，还可协助企业搭建海外融资架构，拓展海外融资渠道，吸引国际资本参与我国人工智能产业发展。
在产业协同方面，需要积极构建生态支持网络，为初创企业提供真实业务场景、数据资源和客户资源。行业协会应积极作为，定期举办“人工智能+行业”对接会、技术交流会等活动，推动技术成果转化和产业化。而针对人才竞争的问题，产业内各方还可共建人才联盟，促人才共享、产学研融合，行业协会可搭建交流平台助力企业引才留才。
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