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AI时代哪些是真风口,哪些是大泡沫?

发布日期:2017-11-09

       选自”清科投资界“

       

11月7-8日,西安市人民政府主办的“2017西安全球硬科技创新大会”在陕西省西安市举行。邀请国家部委、省委省政府领导,诺贝尔奖获得者、国内外相关领域院士专家、科技企业领袖、知名投资人等约800余人参会。本次大会以“硬科技改变世界,硬科技发展西安”为主题,大会由开幕式、主论坛、分论坛及多场系列活动组成。

在11月8日的“2017全球硬科技产业化高峰论坛”上源星资本于立峰徽瑾创投邓焕、启迪之星刘博国金投资苏亮、天津创投王奕翔和天津海达创投张桢恒共同探讨了“投资AI时代”的逻辑与机遇

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以下为专场对话实录:

于立峰:各位大家下午好,这个是我们今天最后一场,俗话说好戏在后头,把这场看成是压轴大戏,今天在座的都是投资人,邱博士从创业者的角度给大家展示了非常好的公司,驭势科技,首先请大家自我介绍一下。

邓焕:我叫邓焕,来自徽瑾投资。我2008年开始做创投,2015创立了徽瑾投资这个公司,我们主要的投资方向目前在消费升级、医疗还有企业服务,主要业务都是在PE领域中。我们投了市场上的很多明星公司,AI领域我们也有涉及,接下来会做详细介绍,谢谢大家。

刘博:我来自启迪之星的刘博。我们在全国有200多个基地,伴随创新的生态,我们的投资机构也不是专门管一支基金的机构,而是早期的基金体系:通过直投、托管、参股三种形式,管理大概20亿的基金。投资方向在战略型前沿的产业,健康、医疗、环保、大数据等领域。我本人是2010年进入投资行业的,从PE做起,一直做到早期创投,启迪之星创投是我2013年加入启迪之后,成立的专业机构,希望以后跟大家多交流。

苏亮:我来自国金投资,我没有太多的投资背景,加入这个公司是15年加入的,国金投资主要的领域是在泛娱乐方面,正因为有了这些积累,对科技驱动产业的发展的认知更加的深刻一些,15年的时候我是要创业去做一个很疯狂的电动车的想法,结果找到国金投资的创始人,说了几分钟,干脆让我学着做投资,所以我就到这个国金投资担任这个职务,我接触的领域很多,各种新兴的项目参与很多,我自己有四次的创业,有很多风投投资过我,首席投资家有点冒牌,但是应该叫科学认知,今天很感谢分享的机会。

王奕翔:我是天津创投的王奕翔,我们一直专注于投资高端制造,医疗,企业服务,以及科技类的项目,在公司在北京办公室负责企业服务还有科技类的项目的投资,下午听到嘉宾介绍要做火箭,发卫星这样的一些创业公司,其实我们已经投资了一家,专注于给卫星的数据处理的公司,现在在国内非常大,所以我们也希望,因为西安有一些航空航天的企业,希望有机会在西安投资一些类似的企业,谢谢。

张桢恒:大家好我是天津海达投资的张桢恒。我们是2007年成立的,现在管理资金规模50亿。我们经历了中国本土投资机构都经历的事情,15年之后感觉应该做一个转型,开始做专业化的投资。我们坚定地看好医疗、智能行业,包括人工智能、机器人等等。我是2008年加入天津海达,一直没有换工作,这是我第一份工作,2015年以后负责公司智能的投资,我们更多看2B的投资,包括视觉机器人的案子,也是B端多一些。

于立峰:谢谢各位,我是源星资本的于立峰,我们管理了八支基金,将近45亿的投资规模,重点关注人工智能、医疗医药和消费升级。

我们今天这个题目叫投资AI时代。过去30当中,中国的投资、创业是一个什么样的时代?我们都会说,毫无疑问是一个互联网时代。从PC互联网到移动互联网,到互联网+,过程中技术的进步,创新创业,包括技术的创新,已经解决了所谓传输、边际、人与人之间的关系。现在是AI的时代,如何看待这个时代中投资和创业的特点,这是给嘉宾提的第一个问题。

邓焕:我是北大金融系毕业的,一直学文科。AI过去几年发展,一直到现在,我用两句话,八个词形容我对AI的理解,叫:移动互联、智能交汇。我记得在我上高中那年,第一次看007电影,当时出现了无人驾驶汽车。没有想10年之后,实验场景已经基本实现。另外人脸识别等技术,已经慢慢切入我们生活当中。在过去的一年当中,我们徽瑾投资投了两家PE阶段的AI公司,一家在成都做人脸识别技术的,一家做地理测绘技术的。今天上午,明势的黄总说,投资不是需要赚钱的,是要对投资人交代的。我们想把时代赋予我们的东西把握好,把技术壁垒的东西变成和生活息息相关的东西。

徽瑾投资的方向也在转化,开始主要投A轮和B轮,现在主要投PE阶段,人工智能也是主要方向。我们现在和江苏省政府共同成立了专门投智能制造的基金,我希望西安和全国各地来的朋友中,如果有这些项目,我们可以广泛了解。

刘博:先说说从投资人角度看这个人工智能行业的感受。我觉得可以用四句话形容,就是:人人都喊人工智能,巨头重金抢占赛道,到期投资人一脸蒙圈,有钱的投资人跟风入市。我们做早期投资,策略是科技创新,以人为本。风口都是VC吹出来的,到风口的时候很多机构已经砸进去,我们做早期投资,非常关注技术发展曲线,技术和市场是迭代螺旋上升的过程,人工智能也好,风口也好,我们认为更关注本源。技术在哪里,这个技术有没有应用价值,是不是合适的人在做。我们投了一些大数据公司、芯片公司、计算机视觉公司,今天风口出来,我们才发现这些是人工智能公司。但是我们投的时候,主要还是看这些技术能产生的应用价值和未来的市场前景,以及创始人在核心能力壁垒、持续发展的能力。人工智能也好,整个行业也好,在技术发展曲线上,2017年是有泡沫的。

为什么早期投资人一脸蒙圈,上个月我们做了复盘,研究这些年错过的项目。今年人工智能排行榜TOP50里,至少20家企业跟清华有关系,过去一年了估值翻了20倍的企业,我们看过的大概20家,最后投资的有两家,错过18家。我们分析了一下原因:第一就是我们做早期投资,心里有一杆秤,过去认为没有利润、没有收入的企业,绝对不会超过一个估值,找到我们的企业一上来可能估值过亿了,我们就忽略了。第二类是没有看懂或者感情没有到位,被对手尤其是产业巨头,重金以我们五倍或者十倍的价格抢走的。我们没看到人工智能在资本市场上可以快速的被驱动、爆发这样一个趋势,还是关注价值曲线

对我们来说,2017年需要反思的是:对于一些未来可能在风口或赛道上的项目,我们是不是可以适当提高估值底线?

第二类就是,现在人人喊人工智能,但是真正做人工智能的企业、人不多。人工智能并不是程序员做的,很多是数学的逻辑。中国虽然有很多数学家,但是数学逻辑、应用方向还是很缺人才。

苏亮:我只谈我个人的观点。因为我是技术出身,比较理性一些。第一个我认为技术没有热点,人工智能六大领域已经在我看来,热了20年了。一直有仰望星空的大师们,只是媒介并不关注,不是没有热点,但热点是产业的热点、投资的热点,这个一定要承认。

从87年到97年,PC的十年非常明显,这期间多少伟大的公司、投资者都出现了。从97年到07年是互联网技术的十年,07年到17年是移动互联网的十年,这每一个十年都有非常明显增量的发生,不管是增量的商业模式还是增量的技术的落地应用。今天我认为的热点已经摆出来,计算机视觉在人工智能领域会率先爆发,产业的规律也是有机可循,可以事先把握的。

今天造成热点,是现在传播的误区。移动互联网让我们的时间的无限碎片化,阅读都是秒级,来不及思考。媒体只要有一个观点,你就接受,想象共同体认知的AI的热点,实际是我们共同捏造和虚构的。

王奕翔:1956年提出AI概念以来,AI已经经过三四波浪潮,每次都是狼来了没有技术性的突破。中国发展这么好,第一离不开云计算,AI以前依靠普通的计算机学习、深度学习只能计算两三层,但现在还有我们积累的海量数据,现在做商业分析,有深度学习的参数修正,提高准确率有很大的帮助。中国经过几十年的经济发展、资本积累,无论VC还是PE,AI投资的力度非常大。也许这次是最好的机会。2017年,语音识别、语义识别、计算机视觉已经发展五六年,最早融资非常困难,17年达到顶峰。我坚定看好AI的应用。

张桢恒:我从微观的角度谈谈。AI就是三个点:运算力、大数据、还有算法。我非常看好AI的趋势,就用一个词,萌动,加上一个场景就是竹子出芽的萌动。竹子在地下长三四年,不出土,但是出土以后长的很快。2015年以后我看过一个案例,那家公司路演时,光那一套视觉技术卖出去要18万,当时应用场景很少。现在物流在路上跑的时候,顺丰的车队利用率只有60%,肯定需要提高效率,势必要知道车箱和货物的体积,只是以前体积测量设备、3D设备太贵,国外几十万一套,如果我有这个设备,就知道这一辆车用什么体积的货物装满,更节省我的运营。这里面涉及大数据、计算力和算法。我们接触这个世界,最多用两个东西:一个是视觉,一个是听觉。语言是我们交互的工具,不是我们感受这个世界的工具,我感受这个世界用眼耳,但是通过说话输出,未来这个方向肯定有公司会出现。

我觉得存在一个大爆发前期的萌芽状态,这是我对2017年AI的看法。

于立峰:下面说第二个,苏总开始。AI是一个大系统,未来两年,你看好AI领域中哪些细分领域?不能超过三个。

苏亮:我看好的未来十年的超级周期就是视觉应用。视觉是人工智能技术里面学界理论基础最清晰的:能做什么,不能做什么,基本的原理,方法论的东西已经很清晰。还有些技术,比如大数据,发现一个女性在30岁的时候如果有不良嗜好,50岁一定会卵巢癌,医生会建议,你有这种不良嗜好,在30岁的时候把卵巢切了。就是说用数据去驱动神经网络,驱动C端去自己修改自己的代码。这时程序员的智商已经到了天花板,我们开发不了复杂的程序。以前靠人的智慧制造程序,现在靠数据喂养,公司里面都是数据工程师。

自然语言和交流这件事,我认为十年之内是解不开的。我的儿子一岁半,生下来的时候不会语言,已经有了肢体语言和我交流,很明显语言有更深层的奥秘,今天学界还是一头雾水。博弈呢,这个应用更早,牵扯数据的计算,甚至量子计算,那可能是更后期的事情。

刘博:很多人认为,AI是让机器变得更像人。每个人脑力不一样,这个叫算力:处理过程中要用自己的思维或者自己的方法,这个叫算法;输出时要根据不同场景,这个叫应用。所有的人工智能都在围绕这些环节,去提升相应的技术。

现在人工智能在感知阶段,所以最先爆发语音理解、计算机视觉。深度学习对图片处理是有效的,但是对其它信息输入的处理,并不是最佳路径。在算法层面也好,在算力提升方面也好,中国的AI都在一个基础建设期,我们没有完全形成一个人的骨架,基础的能力没有建设出来。所以在这个阶段,基础能力的建设是一个非常重要的点。我看好在这个算力方向怎么能够低功耗、高性能,针对不同场景包括高功耗高效率的在不同场景的算力的提升,以及在不同场景的算法提升。这是一个闭环,是螺旋上升的过程。实际上大家都说,我们得有数据,有算力能算数据,有了算法可以分析数据,有了应用可以反馈数据,但是实际在大数据也好,算法算力是循环的过程,一定要先有应用,才有高质量的数据。12年的时候我们投资大数据,跟所有人聊,大家不知道这个是什么,就知道移动互联网产生很多数据,但是这些数据干什么,大家不知道。所以大数据一直存在,但是大数据能干什么,跟我们的应用场景有非常大的关系。现在这个阶段,应用场景可能比其它来得更紧迫一些。因为你只有有了应用场景,才能基于这个应用场景筛选优质的大数据,利用大数据和算力,不断锤炼算法,更好匹配应用,反馈回来给你更好的数据。未来几年比较重要的是找到更细分场景的应用,不是简单说我有大数据,可以算出来东西。如果没有优质的数据,没有好的场景,不会有好的算法的。所以第二个我想说的就是一定要找到好的应用场景。

举一个例子,我们投资计算机视觉,大家都知道,去年是计算机视觉公司估值是最泡沫的,尤其在无人驾驶领域。消费电子火得一塌糊涂,但大家要知道,这些领域能够真正有无人驾驶的车在路上行走,反馈数据,有真正的应用,还有很长的路要走。这个领域做算法的公司可能是最好的。我们看来有现场的市场、应用场景,现成的数据提炼出来的算法,才有非常高的数据积累。消费电子领域也一样,你要知道三星、苹果上市一个产品,前期的选择路径非常长,非常谨慎,很少尝试一个非常不成熟的技术或者需要数据或者需要人工智能迭代的技术,所以这个场景下,你很难找到优质数据,当然市场是巨大的。我们投资的这家公司在机器人领域,一类是工业类的机器人,一类是服务类的,服务类的机器人厂商,出货量很少,收到的数据很少,反馈特别少,我们服务这家公司特别优质的一点是真正可以把机器人撒出去,收集数据,把算法做最好,形成数据积累的公司。它第一个锁定的就是扫地机器人,在国内的出货量是第一,把嵌入式的算法放在扫地机器人里面,几十万个机器人在外面跑,拿上来的数据不断的迭代,很快可以做到99%的优化率。个壁垒别人达不到,也追不上,我前面已经有这么好的算法,后面的人很难达到这样。这样的一个团队,同时有技术升级的能力,在工业机器人,在其它机器人爆发或者其它市场爆发的时候,我相信有持续进入市场的能力,所以在应用领域,我们比较看好真正能理解市场,能理解应用场景的企业。

第三,我们投的项目,最终成功上市时,都不是做原来说的事情。看这个行业分两类,一类就是技术驱动,看重算力的企业,看重理解市场的企业,第二个驱动力在什么,用什么技术驱动,在什么场景下可以应用,我们看重标准化程度非常高的数据,因为它的质量会越来越高。这样的数据,第一个在金融领域,所以我们投资了一级市场的,做了AI的公司,二级市场做AI的公司,量化做AI的公司,包括知识产权做AI的公司,支持是标准化程度比较高的,机器可以取代部分工作的。第二个是领域是医疗,我们中国有很多政策和资源的问题,未来通过机器或者通过人工智能的方式,去取代部分初期的这个筛查这一块还是非常有前景和非常有市场的。第三块我们看好区块链,区块链的技术提高了效率,解决了成本问题,解决了性能问题。这三个方面最先爆发的人工智能的企业可能比较关注。谢谢。

王奕翔:现在AI的技术,包括苏总看好视觉,现在这些基础技术在浪潮中发展很好,可以全面开花,包括智能驾驶都已经发展很不错。两个角度,第一个角度就是说,其实在中国真的是这个行业非常大,市场非常大,每个行业都能诞生好几个消费投资,但是有些行业可能是嵌入式AI的芯片,我们可能还有一些机会,另外一个角度就是说我们既有的公司可能也需要利用这些做基础技术的公司跟自己行业的业务做一些结合,瞬间能提高企业或者消费端的效率。我们投资的一家公司,做人力资源孵化的,现在迫切需要通过AI技术跟它的简历结合,将来创造更大的价值。还有我们投资的一家公司是做遥感器的。另外从需求的角度来说,这个行业下意识认为这个AI这种技术成熟以后,能洞察到这个行业机会,跟技术结合提升效率,反而没有既有行业的包袱,可以利用这些技术改变我们的生活,创造新的生活。如果说细分行业,这个是非常难的事情,最靠谱的是在那个行业里面数据比较完备或者成熟的数据可以拿出来用,这个相对机会大一些。

邓焕:去年11月份的时候我看了一个报告,在2049年在人工智能的技术上实现长生不老,我看了以后非常震惊,再过30年人类可以实现这么伟大的、完全超越我们意识的突破,这简直是一种让我无法想象的一种事情。

人工智能技术在中国远远没有达到成熟的阶段,只能说在起点上。为什么突然这么火?我说一个数据,长期排在中国进口量第一位的,大家知道是什么呢?是芯片,所以最近几年不断有人提出石墨烯技术、量子技术,实现芯片的变革和革命。前期是巨头大资金的投资,造成整个市场热门过度的情况。

我刚开始提到长生不老,我认为对移动医疗是我非常关心的,也是我们基金重点投资的。我个人投一家公司,做基因检测试剂的,按照正常的发展,这个公司很难上市,可是它就奇迹般地上市了,几十倍的收益,我自己没有搞明白,但是就是现实资本的驱动,给他带来这么大的的事情。

金融领域的应用,我们有专门做量化的二级子公司,最近招了很多华尔街做交易的,告诉大家我以前在高盛的交易部门,在15、16、17年连续裁员,最多的时候将近三千人,到目前为止,我估计有三分之一人被裁掉。这些人也要生存,由于人工智能的应用,比过去的智能化更高,金融领域普及度更高,导致很多人员现实工作量的减少,被计算机技术取代。很多人回国。跟传统的交易模式相比,已经发生了天翻地覆的变化。

最后一点,在汽车领域,我很看好视觉。我们知道国内有一家公司将近三千亿估值,是做计算机硬件的,包括视频的延展,做得非常大,也非常成功。但是在我看来,中国是一个全世界人口最大的国家,汽车保有量非常大,所以在行驶场景下,会有越来越多的数据产生。这些数据会为我们未来的生活提供更多场景化的论证,在大汽车的领域里面未来有很多投资机会,也是我们基金重点关注的领域。

张桢恒:我说三个方向。第一个就是场景,你要了解AI达到的技术水平和你的应用场景结合率,苹果出现的时候把误差率提高到百万分之一,你能不能有一款设备跟苹果一样做到万分之一的误差?只要你的技术和应用场景结合率非常高的时候我可以投资。另外一个,你把所有场景分开之后,看有哪些机会,机器臂、机器手,然后看视觉听觉,这是机器人构成必不可少的环节,这里面的硬件我会看。另外我对AI有一个很大的梦想,我们讲PC时代、移动互联网时代,PC时代因为有电脑,移动互联网因为有苹果的出现,我们16年出去玩的时候,三个合伙人在一个车里面,是滴滴打车的时候,就是因为有了那么一个智能软件把所有事情关联,如果有这么一个硬件诞生的时候,我觉得这是AI蓬勃生长的时候,会影响我们B端、C端,我梦想那一天实现,这是我对AI所有的理解,没有具体分类。

于立峰:我们每个人最后一个问题,只给大家一句话。请各位站在投资人的角度,对2018年各位创业者一句话的建议。

邓焕:我们的基金主要投资后期的企业,我很看好AI在医疗、汽车还有金融领域的一些现实应用,我会一直沿着这样一个投资的初衷和我们基金投资的模式运营下去,希望发掘更多西安的企业,目前我们没有投一家西安的本地的公司,这是遗憾,希望明年多到西安来,多投西安的公司,谢谢大家。

于立峰:总结下来就是看好西安。

刘博:创业不仅仅是创还有业,所以希望创业者不仅仅是科学家,不仅仅是技术人员,能更多的去理解市场,把自己的东西卖出去,这样的企业是我们值得投资的企业。谢谢。

苏亮:对创业者我的忠告是黑科技一定要黑,黑有两个意思,就是商业模式看不清楚,越不清楚越好,越黑暗越好,第二个就是你的性能和指标解决的问题,越黑,手段越大越好,这是对创业者的。对投资人,保持斜45度的后方去看产业的热点,一定要跟着热点走,但是创业本身就是热点。

王奕翔:就是以后把这些基础工作都交给AI来做,让我们人类就思考和享受就行了,希望西安的这些硬科技创业,能够代表中国的这种AI,在全球里面真正硬气起来。

张桢恒:相信梦想,相信自己,不要辜负这个时代,这是最好的时代,所以我们投资人和我们创业者有责任也有义务创造一个更美好的时代。

于立峰:我给创业者有一个词,叫等待,过去30年当中,互联网的创业过程经历了30年,到今天这样一个时代,我们AI时代刚刚到来,无论是创业者还是投资人,最重要的是等待,要等待产业,等待这个时代的来临,这是我给大家的,最后的总结是说,AI改变生活,AI改变人类社会,改变我们所有的方方面面,像30年前的互联网一样,会深入到我们的生活当中,行业当中,会在各个行业里面发挥它的作用,会这互联网进一步的发展,5G时代的到来,随着芯片运转速度的提高,随着大数据的应用,我相信这个时代会比我们看前30年互联网的发展要快很多,祝各位在硬科技领域在AI创业的时代当中,找到自己的创业的方向,希望投资人在这个实在当中找到自己挣钱的一个最大的点,为人类做出我们更大的贡献,谢谢各位。



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