盛世方舟从接触的1000多个人工智能项目中，筛选出200多个进行了跟进研究，其中基础层项目(包括计算芯片、大数据、存储)仅占比1%，技术层项目(包括算法平台、图像识别、自然语言识别处理、智能机器人等)占比24%，应用层项目(包括无人驾驶、工业4.0、智能安防和智慧医疗等)占比75%。应用层行业上看，医疗、教育、汽车、营销领域的项目较为突出。
盛世方舟分析，从投资机会而言，国内人工智能基础层缺乏重大原创科研成果，基础层投资缺乏有竞争力的技术和人才，是国家战略应当抢夺的地盘。而技术层即将进入产业整合阶段，核心在于创始团队的技术实力和创新能力，当中存在可能性和机遇。应用层因国内巨大的人口和市场优势，以大数据收集为基础的医疗、教育、消费、营销等垂直行业尚未出现人工智能领域的行业龙头，存在较大的市场发展空间和投资机会。
目前，海内外人工智能项目仍以初创企业为主，技术层已积聚一定竞争优势，行业垂直应用尚未完全爆发，传统企业应借助自身积累的数据和资源优势，通过投资和并购提前布局人工智能，将有助于为企业自身发展注入新的活力。谢作强建议：“产业资本前期可以以小额投资为主，抢先完成产业链上下游布局；在适当的时机，可选择并购优质标的，巩固企业自身在人工智能应用领域的优势。”
的确，人工智能的崛起带来了许多的投资机会，但在源码资本投资合伙人、前微软亚洲工程院院长张宏江看来，其中也有许多投资陷阱。例如，中国有上千家做机器人、图像处理数据的公司，还包括做人脸识别、自动驾驶的，显然已不需要再增加这样的公司，而且投资时也要思考其技术的领先到底能否持续。“再就是公司能不能持续获得数据，这对于竞争非常重要，只有算法和技术是很难形成持续的商业模式的。”张宏江说。
