蔡世友重出江湖 2017-07-12
据 IT 桔子的数据, 2016 年,人工智能投资事件就有 208 期,达到最高峰。人工智能总获投资率为 67.65%,行业获投率整体偏高,在这波创业潮和投资潮背后,百度风投、金沙江创投、IDG 资本等投资机构如何看待?他们看好的下一个方向是什么?他们的投资策略是什么?
整理 | 藤子
根据麦肯锡此前的一份报告显示,人工智能的投资正在快速增长,从全球范围看,2016 年科技巨头在人工智能上投入 200-300 亿美元。其中 90% 花在研发和部署,另外 10% 则花在人工智能的并购上。
人工智能的浪潮同样波及到了中国,IT 桔子的数据显示,根据他们收录的 467 家中国人工智能企业来看,投资事件就有 636 起,2015 年人工智能创业热度最高,当年人工智能创业公司达到 130 家。而在 2016 年,人工智能投资事件就有 208 期,达到最高峰。人工智能总获投资率为 67.65%,行业获投率整体偏高,这不仅代表着创业热潮,同时也表明着投资热潮。
2017 年 7 月 9 日,在杭州举办的「2017 未来已来全球人工智能高峰论坛:人工智能高峰投资论坛」中,百度风投、元禾原点、青松基金、青云创投、IDG 资本、金沙江创投、高榕资本、嘉实基金,他们对人工智能的产业趋势以及各自机构的投资逻辑进行了分享。
人工智能的世界观是效率
「今天人工智能足够热,原因在于,第一波人工智能技术已经成熟和落地。」百度风投 CEO 刘维认为,人工智能如同此前的工业革命,都是技术启动变革的过程。刘维用独轮车举例,底层技术是工具轮子,而车是产品。因为底层技术在一些限定的场景下逐渐成熟,比如无人售货的基础就在于,过去几年人脸识别、商品识别、人脸安防、物流机器人等技术的训练下,视觉技术走向了成熟,从而驱动了变革。
百度风投CEO刘维演讲
而智能技术不仅是软的技术,还有一些平台也在做技术,比如自动驾驶平台,也是驱动轮子的技术,尽管目前的技术不是很成熟,但公用技术开源后,就不用重复发明轮子。
元禾原点执行合伙人费建江则将人工智能的产业链比喻成人。他认为,最下面是基础层,包括关键硬件、算法模型、云计算、云存储等,它们相当于人的大脑,执行思考、计算的内容。上面是技术层,比如语音识别、自然语音交互、人脸识别、生物特征识别等,它们相当于人的眼睛、耳朵和嘴巴,需要去看、听、说。最上面是应用层,在技术层和应用层之间,有时还有 OS 连接层,可以借它来打造一个生态链,比如 Siri 就可以做很多这样的事情。
在最近几年,大多数创业者和比较热的人工智能事件都发生在应用层。正因如此,大家可能感知到人工智能进入大众生活,来到大众身边。
刘维则谈到,当人工智能自动化的能力进入行业链条的某个节点时,就能提升节点的能力,提高节点的效率,当所有的环节智能化、自动化之后,系统效率就可以大为提高。
「人工智能的世界观是效率。」刘维总结。
寻找人工智能时代下的产品经理
「六七年前,我们投视觉交互工程师、语音工程师、大数据工程师,现在并非如此,因为纯底层的创业公司想长成大公司的难度在增大,除非布局下一代的底层技术。」刘维说,「我们在美国和中国投资量子计算,投资利用基因做信息存储,投资下一代的芯片传感器,这些可以作为新的发明撬动行业格局。」
但在目前的主战场上,既然已经有这么多「轮子」,计算机视觉、自然语言处理、大数据,机器人、SaaS 能力、系统集成能力、To B 的渠道能力,这些「轮子」进行组合之后,还可以得到更多「轮子」,这比互联网时代的产品复杂得多,产品经理需要理解的也更多。
「一个好的产品经理应该选择出好的元素组合,然后判断这些元素对未来的变化以及产品的前瞻性。」刘维举例,如果两三年后,深度视觉技术会快速发展,能带来新的变化,那就要判断应该做什么,不应该做什么。另一方面,产品经理的核心就是理解行业链条效率的提升空间,找到节点,洞察行业,洞察痛点。
刘维表示,谁能抓住这样的场景,理解这样的痛点,不断整合好各种新出现的底层技术,就会成为这个时代真正的大公司的创造者。
然而,这条路却面临着很大的挑战,一是目前的技术多少还有些不成熟,只是一个、半个「轮子」,要解决的行业需求却呼之欲出。二是,如何设计好产品,尤其是复杂的 TO B 端,大量的甲方,他们的需求很难整合。而多种技术整合,想推动行业变革,也无法一蹴而就。
百度风投在美国投资了一家公司,想做病理的 3D 建模和分析,但这个公司一开始并没有去医院,而是跟药厂合作,根据他们的根本需求,训练自己的设备,设计自己的需求,设计一台 3D 扫描机器。
「回顾人脸识别、机器识别、语音识别、人机对话的公司,发展得快的基本上就是这样的路径。想得宽,入得窄,找到细分场景,随着场景越来越成熟,也让自己越来越成熟。」刘维认为,这才是属于人工智能时代产品经理的好时代。
元禾原点:从上到下布局;金沙江创投:高效高品质低成本
费建江认为,只有当基础层和技术层的成熟之后,应用层才会成熟,如果基础层和技术层不够扎实,应用层会受到局限或者不够完美。
未来真正的人工智能如同人一般,每台智能机器都有一个大脑,每个大脑都需要专门的神经网络处理器。因此,元禾原点的投资逻辑是,在技术能力不够完善时,则在基础核心层布局,这个核心就是芯片,再以此往上游延伸。国外有微软、英特尔、英伟达,国内有地平线和寒武纪,元禾原点则投资了寒武纪。
元禾原点执行合伙人费建江演讲
在技术层,费建江表示,语音识别和语义分析是很好的切入口,但前几年的智能家居创业潮,他却没有投资,因为那时技术不成熟,随着亚马逊的智能音箱占据全球大部分市场份额,费建江看到了正在发展的技术和市场,因此投资了一家智能音箱方案的公司。
费建江认为,机器视觉也将是未来的热门方向,在他看来,机器视觉可以分为两部分,一是工业的机器视觉,会更多应用在工厂方面,提高质量和效率;在六七年前,他们就投资了家工业机器人公司。二是服务于生活的机器视觉,最重要的应用是平面视觉检测,一个趋势是未来的搜索都以图片相关,而不是现在这样输入关键词。在机器视觉方面,整个发展趋势会是从最简单的「看到是什么」,再到「区别这是什么东西」,到最后「完整鉴别图片里的所有信息」,这是机器视觉的方向和发展趋势。
2005 年,金沙江创投就在国内从事投资,主要以高科技、互联网和无线互联网为主线,金沙江创投致力于成为专业性、狙击型的投资精准的机构,经过十年发展,从 2015 年的尝试,2017 年正式带科技团队成立基金,组建金沙江产业资本。
在投资布局上由新能源产业升级到人工智能和泛人工智能。金沙江创投董事总经理潘晓峰表示,在人工智能领域,他们主要关注几个方面:
一,人工智能核心技术和核心零部件的发展,比如智能制造,从装备的升级到智能工厂,小到智能化管理、部件。机器视觉在工业视觉上的应用,都非常大。对目前中国的企业来说,需求也是刚性的。
二,汽车无人驾驶领域。潘晓峰强调,金沙江会在特别熟悉以及特别看好的重点板块里进行强势的、主动型的布局,也就是说汽车行业,因为它电动化、互联化、共享化、智能化以及低成本化,这「五化」会撼动数万亿的市场重整机会。
三,人工智能对任何现存行业的升级,或者催生出的新的行业。潘晓峰认为,从纯粹的细分和应用板块以及从投资的角度来看,他们并不会主动地进行舍弃,比如他们强势布局自动驾驶,也是自动驾驶的技术关联性很强。潘晓峰认为,语音交互是很大的机会,因为应用共性的技术,从中文文化特点出发,能带来中国服务市场的需求,就是服务机器人。
但在具体的项目,无论是基础层、技术层或应用层,他们的投资标准、操作策略和纪律跟以往相比,并不会发生太大的变化。「高效高品质低成本是王道,必须是两个同时可以达到。无论是基础层面、技术层面和应用层面,如果是少许的改进或者是过渡性的技术路线,比如在三年到五年之内,可以极大地的降低成本的技术,我们都不太会追。」潘晓峰说,「如果有合适的机会,包括人、市场、技术和正确的时间,我们会在三个层面都进行布局。」
圆桌对话
IDG 资本、青松基金、高榕资本、嘉实基金的投资策略
「人工智能解决了很多没有解决的问题,主要是在多媒体方面解决得更好。人工智能影响最大的三个领域是图像、语音和自动驾驶。」IDG 资本合伙人牛奎光说。他认为,多媒体是人工智能结合得比较好的切入点,比如说医疗的图像,可以和视频结合。而包括文本数据等结构化的数据,在深度学习的帮助下,能解决得更好。而技术一直是他们重视的方式,在这样的投资逻辑下,他们投资了商汤科技。
牛奎光认为,人工智能应该使每一个人都拥有一名秘书或助手,因为需要助手的帮助,这是人的天性。目前,在这方面,既有大公司,也有创业公司在从事这方面,对此他很期待。
青松基金创始合伙人董占斌则表示,成立于 2012 年的青松基金主要关注泛娱乐、教育、体育、消费等。而在人工智能领域,他们关注技术层面和应用层面,因为基础层面投资过大,应用层面更有机会,特别是语音语义的应用,但相对 B 端的应用,他们更倾向于 C 端。
「人工智能的价值不是体现在技术研究,最重要的是在垂直应用中找到前景,了解某个行业的做法、缺陷、痛点,使人工智能作用于某行业。」青云创投管理合伙人李立伟说。
人工智能的作用是使社会、群体的资源效率得以提升,而技术能力的提高,带来成本的下降,使很多应用场景的成本变得可行。因此,青云创投关注使用技术带来边际效益的行业,会计算今天的成本有没有到大规模应用的场景,因此,他们更关注物联网,电动车和自动驾驶的下一代交通以及智能机器人、智能硬件。
据高榕资本创始合伙人岳斌介绍,成立于 2013 年的高榕资本在语音语义、自然语言,还有人工智能和消费电子结合的领域颇为活跃,投资了不少的公司,而依图就是他们的投资企业之一。
嘉实基金则跟上述所有投资机构都不一样,嘉实基金的董事总经理张自力表示,在两年前,嘉实基金就成立了人工智能投资研究中心,在基础层等所有层面开始全方位的布局,尤其是在垂直领域,比如说智能投顾、金融方面有很多布局,而且他们会创造一些标的,投资自己的员工。