對話著名科技投資人：你必須要知道的未來大趨勢

—

李豐

加入峰瑞資本前，曾在 IDG 資本擔任合伙人。側重於教育消費領域、TMT、高科技等領域的投資，重點 關注電子商務、互聯網金融、在線教育、 年輕人生活方式、 O2O 等方面。

—

徐霄羽

豐元創投 (Amino Capital)合伙人。投資領域包括移動健康大數據、消費電子、 無人機以及商用軟體等。目前參與投資的項目超過一百多家， 擁有三個專利，並發表二十餘篇專業期刊論文，在斯坦福大學從事博士後研究。

ELLEMEN：什麼樣的科技產品會在2017年改變世界？

徐霄羽:它需要具備以下四個特質：

mobile（移動終端），比如對話機器人，移動 VR，智能汽車等；

cloud，即雲儲存 和雲分析；

machine learning，具備深度學習或機器學習的能力。這是實時推進數據分析必須的語言，各大巨頭也都開源了自己的學習工具供大家學習，比如谷歌的 Tensor Flow，亞馬遜的 MXnet。

interaction，即全新的交互方式。從 2016 年 10 月谷歌發布的智能音箱 Google Home 上，就能看出這樣的趨勢。

作為音箱，Google Home是一個新終端。它能前所未有地採集到家用場景的第一手據，還能運用人工智慧分析，根據用戶的Google賬戶了解到用戶喜歡聽什麼歌，閱讀習慣是什麼，從而對接後續的Google Express 等服務，形成一整個生態。它還採用了全新的語音交互方式。綜合這四點才能做科技世界的未來產品。這也是為什麼豐元創投會投資語音交互初創公司Olzo，它所扮演的智能語音助手的角色正是未來科技產品的大腦。

Google Home

ELLEMEN：特朗普在總統大選中獲勝，矽谷反應如何？

徐霄羽：特朗普的勝選無疑是一場成功的創業。他使用了很多顛覆性的競選詞和前所未有的競選策略，迅速得到媒體的強勢曝光和大眾的關注。從創業的角度來看，這樣病毒式的傳播，為特朗普贏來了非常低的獲客成本。在共和黨初選中，特朗普的對手每得一票需要花五千多美金，而特朗普只需 300 美金。矽谷開始反思這背後的原因。

川普引領了社交網路時代的「twitter治國」

首先，Twitter、Facebook等矽谷社交媒體巨頭開始反思所謂的個性化閱讀推薦，到底該用什麼樣的演算法，這將深遠地影響未來的社交網路和新聞傳播。

其次，這意味著柯林頓數據驅動的競選策略宣告失敗。柯林頓背後有一個強大的矽谷技術團隊以及秘密武器 Ada。Ada 是一個數據演算法，能夠為柯林頓團隊分析實時數據，提供競選策略建議，卻在後期成為了致命傷。數據的全面性和多樣性的欠缺，導致柯林頓團隊忽視了搖擺州的鄉下 選民。柯林頓甚至都沒有去威斯康星，直到選舉結果公布前她都以為威斯康星是她的。這對數據驅動的矽谷來說無疑是一次警醒。

最後，希拉里的郵箱門，特朗普聲稱屢被黑客攻擊等事件，刺激了網路安全行業的飛速發展。這也是矽谷非常看好的投資方向，從 Peter Thiel 推薦他的合伙人們去國家安全部門掌權等事件中，也能看出網路安全的發展趨勢。

ELLEMEN：他的獲勝會給科技圈帶來什麼影響？

徐霄羽：特朗普當選給科技圈帶來的影響是兩面的。舉個例子，特朗普並不支持可再生能源等某些科技方向，可能會削減一定的政府支持。從另一個角度來看，奧巴馬政府投資的太陽能板公司最後也已破產告終。相比市場競爭，政府扶持或許並不利於產業健康發展。

再舉個例子，許多矽谷硬體製造創業公司都選擇深圳為硬體代工，然而特朗普將對海外製造徵收更多的稅。顯然，劇增的成本將削減這些公司的價格優勢，但另一方面，這又將靠技術競爭力取勝的公司推向前來。此外，共和黨倡導「小政府」，必然在某些領域降低政府監管，開放給市場競爭。這對於生物大健康領域將是個好消息。因為在這之前，應對 FDA（食品藥品監督管理局）的監管會花費生物醫藥公司大量成本。

ELLEMEN：新一年的科技變革中，人工智慧將發揮什麼樣的作用？

徐霄羽：根據 The Hype Cycle（闡述一個技術點新聞熱度與技術成熟度的關係），人工智慧只是達到了話題熱度的頂點，技術遠未成熟。未成熟的地方就有施展拳腳的機會。

擊敗圍棋大師並不意味著人工智慧已走向成熟

我們從下面三個標準去衡量人工智慧：第一，數據，要別人採集不到的，獨一無二的，規模上百萬上億的大數據；第二，機器學習或深度學習的能力； 第三，數據分析的專業能力。光把數據採集學習出來還不夠，還要站在巨人的肩膀上去分析這些數據，否則人工智慧就變成數據垃圾製造者了。綜合這三點才是成熟的人工智慧。

ELLEMEN：未來一年，中國在哪些科技領域有可能趕超美國？

徐霄羽：我首先想到的就是自動駕駛，中國可能是第一個拿出 Level4 或者 Level5 自動駕駛產品的國家，而且很有可能是滴滴先做出來。拿 Uber 來類比，Uber 掌握著海量的獨一無二的行駛數據，且在 2016 年花了自己估值的 1% 收購了一家出身谷歌自動駕駛汽車研究部門的初創公司 Otto。Uber 可以利用自己的大數據進行機器學習，進行數據反饋和分析，這是整車廠商做不到的。同樣道理，滴滴擁有中國第一規模的數據量，前段時間還拿到了蘋果的投資，很有可能在未來趕超 Uber 的自動駕駛研發，推出首批自動駕駛產品。

ELLEMEN：矽谷大公司今年將有哪些新動作？

李豐：無論是出於開發新技術還是利用數據為目的，谷歌等大公司開始關注生物科技領域，參與了一些相關領域的投資與數據戰略合作。2017年，生物醫藥領域，比如精準醫療、基因測序的下游產業鏈等將成為一個熱點話題。

此外，晶元行業格局或將大變。根據金融數據提供商 Dealogic 的數據顯示，2015、2016 兩年間晶元公司完成的併購交易規模已超過 2400 億美元，僅 2016 年就有 1302 億美元。

ELLEMEN：這些領域中，哪些創業機會更適合中國市場？

李豐：首先，智能應用的關鍵感知部位，如視覺、感知、精準定位、測距等技術。機器人，無人機，自動駕駛等產業要取得突破，這些技術節點的發展必不可少。這一類技術上的軟硬體結合，也是科技創業的機會所在。

其次，工業鏈國產化將是一個方向。目前中國工廠工業鏈上，如感測器等核心部件還是以進口為主，原先中國在工藝、材料、軟硬體結合上有些落後。而中國現階段工業產業鏈已比較成熟，需求也已經形成，國產化的條件也已經具備。

採訪、撰文：方籽

編輯：譚浩

插畫：畢勝

來源：ellemen.com