商湯融資創紀錄，人工智慧獲投率整體偏高——投資機構意欲何為？

整理 | 藤子

根據麥肯錫此前的一份報告顯示，人工智慧的投資正在快速增長，從全球範圍看，2016 年科技巨頭在人工智慧上投入 200-300 億美元。其中 90% 花在研發和部署，另外 10% 則花在人工智慧的併購上。

人工智慧的浪潮同樣波及到了中國，IT 桔子的數據顯示，根據他們收錄的 467 家中國人工智慧企業來看，投資事件就有 636 起，2015 年人工智慧創業熱度最高，當年人工智慧創業公司達到 130 家。而在 2016 年，人工智慧投資事件就有 208 期，達到最高峰。人工智慧總獲投資率為 67.65%，行業獲投率整體偏高，這不僅代表著創業熱潮，同時也表明著投資熱潮。

2017 年 7 月 9 日，在杭州舉辦的「2017 未來已來全球人工智慧高峰論壇：人工智慧高峰投資論壇」中，百度風投、元禾原點、青松基金、青雲創投、IDG 資本、金沙江創投、高榕資本、嘉實基金，他們對人工智慧的產業趨勢以及各自機構的投資邏輯進行了分享。

人工智慧的世界觀是效率

「今天人工智慧足夠熱，原因在於，第一波人工智慧技術已經成熟和落地。」百度風投 CEO 劉維認為，人工智慧如同此前的工業革命，都是技術啟動變革的過程。劉維用獨輪車舉例，底層技術是工具輪子，而車是產品。因為底層技術在一些限定的場景下逐漸成熟，比如無人售貨的基礎就在於，過去幾年人臉識別、商品識別、人臉安防、物流機器人等技術的訓練下，視覺技術走向了成熟，從而驅動了變革。

百度風投CEO劉維演講

而智能技術不僅是軟的技術，還有一些平台也在做技術，比如自動駕駛平台，也是驅動輪子的技術，儘管目前的技術不是很成熟，但公用技術開源後，就不用重複發明輪子。

元禾原點執行合伙人費建江則將人工智慧的產業鏈比喻成人。他認為，最下面是基礎層，包括關鍵硬體、演算法模型、雲計算、雲存儲等，它們相當於人的大腦，執行思考、計算的內容。上面是技術層，比如語音識別、自然語音交互、人臉識別、生物特徵識別等，它們相當於人的眼睛、耳朵和嘴巴，需要去看、聽、說。最上面是應用層，在技術層和應用層之間，有時還有 OS 連接層，可以借它來打造一個生態鏈，比如 Siri 就可以做很多這樣的事情。

在最近幾年，大多數創業者和比較熱的人工智慧事件都發生在應用層。正因如此，大家可能感知到人工智慧進入大眾生活，來到大眾身邊。

劉維則談到，當人工智慧自動化的能力進入行業鏈條的某個節點時，就能提升節點的能力，提高節點的效率，當所有的環節智能化、自動化之後，系統效率就可以大為提高。

「人工智慧的世界觀是效率。」劉維總結。

尋找人工智慧時代下的產品經理

「六七年前，我們投視覺交互工程師、語音工程師、大數據工程師，現在並非如此，因為純底層的創業公司想長成大公司的難度在增大，除非布局下一代的底層技術。」劉維說，「我們在美國和中國投資量子計算，投資利用基因做信息存儲，投資下一代的晶元感測器，這些可以作為新的發明撬動行業格局。」

但在目前的主戰場上，既然已經有這麼多「輪子」，計算機視覺、自然語言處理、大數據，機器人、SaaS 能力、系統集成能力、To B 的渠道能力，這些「輪子」進行組合之後，還可以得到更多「輪子」，這比互聯網時代的產品複雜得多，產品經理需要理解的也更多。

「一個好的產品經理應該選擇出好的元素組合，然後判斷這些元素對未來的變化以及產品的前瞻性。」劉維舉例，如果兩三年後，深度視覺技術會快速發展，能帶來新的變化，那就要判斷應該做什麼，不應該做什麼。另一方面，產品經理的核心就是理解行業鏈條效率的提升空間，找到節點，洞察行業，洞察痛點。

劉維表示，誰能抓住這樣的場景，理解這樣的痛點，不斷整合好各種新出現的底層技術，就會成為這個時代真正的大公司的創造者。

然而，這條路卻面臨著很大的挑戰，一是目前的技術多少還有些不成熟，只是一個、半個「輪子」，要解決的行業需求卻呼之欲出。二是，如何設計好產品，尤其是複雜的 TO B 端，大量的甲方，他們的需求很難整合。而多種技術整合，想推動行業變革，也無法一蹴而就。

百度風投在美國投資了一家公司，想做病理的 3D 建模和分析，但這個公司一開始並沒有去醫院，而是跟藥廠合作，根據他們的根本需求，訓練自己的設備，設計自己的需求，設計一台 3D 掃描機器。

「回顧人臉識別、機器識別、語音識別、人機對話的公司，發展得快的基本上就是這樣的路徑。想得寬，入得窄，找到細分場景，隨著場景越來越成熟，也讓自己越來越成熟。」劉維認為，這才是屬於人工智慧時代產品經理的好時代。

元禾原點：從上到下布局；金沙江創投：高效高品質低成本

費建江認為，只有當基礎層和技術層的成熟之後，應用層才會成熟，如果基礎層和技術層不夠紮實，應用層會受到局限或者不夠完美。

未來真正的人工智慧如同人一般，每台智能機器都有一個大腦，每個大腦都需要專門的神經網路處理器。因此，元禾原點的投資邏輯是，在技術能力不夠完善時，則在基礎核心層布局，這個核心就是晶元，再以此往上游延伸。國外有微軟、英特爾、英偉達，國內有地平線和寒武紀，元禾原點則投資了寒武紀。

元禾原點執行合伙人費建江演講

在技術層，費建江表示，語音識別和語義分析是很好的切入口，但前幾年的智能家居創業潮，他卻沒有投資，因為那時技術不成熟，隨著亞馬遜的智能音箱佔據全球大部分市場份額，費建江看到了正在發展的技術和市場，因此投資了一家智能音箱方案的公司。

費建江認為，機器視覺也將是未來的熱門方向，在他看來，機器視覺可以分為兩部分，一是工業的機器視覺，會更多應用在工廠方面，提高質量和效率；在六七年前，他們就投資了家工業機器人公司。二是服務於生活的機器視覺，最重要的應用是平面視覺檢測，一個趨勢是未來的搜索都以圖片相關，而不是現在這樣輸入關鍵詞。在機器視覺方面，整個發展趨勢會是從最簡單的「看到是什麼」，再到「區別這是什麼東西」，到最後「完整鑒別圖片里的所有信息」，這是機器視覺的方向和發展趨勢。

2005 年，金沙江創投就在國內從事投資，主要以高科技、互聯網和無線互聯網為主線，金沙江創投致力於成為專業性、狙擊型的投資精準的機構，經過十年發展，從 2015 年的嘗試，2017 年正式帶科技團隊成立基金，組建金沙江產業資本。

在投資布局上由新能源產業升級到人工智慧和泛人工智慧。金沙江創投董事總經理潘曉峰表示，在人工智慧領域，他們主要關注幾個方面：

一，人工智慧核心技術和核心零部件的發展，比如智能製造，從裝備的升級到智能工廠，小到智能化管理、部件。機器視覺在工業視覺上的應用，都非常大。對目前中國的企業來說，需求也是剛性的。

二，汽車無人駕駛領域。潘曉峰強調，金沙江會在特別熟悉以及特別看好的重點板塊里進行強勢的、主動型的布局，也就是說汽車行業，因為它電動化、互聯化、共享化、智能化以及低成本化，這「五化」會撼動數萬億的市場重整機會。

三，人工智慧對任何現存行業的升級，或者催生出的新的行業。潘曉峰認為，從純粹的細分和應用板塊以及從投資的角度來看，他們並不會主動地進行捨棄，比如他們強勢布局自動駕駛，也是自動駕駛的技術關聯性很強。潘曉峰認為，語音交互是很大的機會，因為應用共性的技術，從中文文化特點出發，能帶來中國服務市場的需求，就是服務機器人。

但在具體的項目，無論是基礎層、技術層或應用層，他們的投資標準、操作策略和紀律跟以往相比，並不會發生太大的變化。「高效高品質低成本是王道，必須是兩個同時可以達到。無論是基礎層面、技術層面和應用層面，如果是少許的改進或者是過渡性的技術路線，比如在三年到五年之內，可以極大地的降低成本的技術，我們都不太會追。」潘曉峰說，「如果有合適的機會，包括人、市場、技術和正確的時間，我們會在三個層面都進行布局。」

圓桌對話

IDG 資本、青松基金、高榕資本、嘉實基金的投資策略

「人工智慧解決了很多沒有解決的問題，主要是在多媒體方面解決得更好。人工智慧影響最大的三個領域是圖像、語音和自動駕駛。」IDG 資本合伙人牛奎光說。他認為，多媒體是人工智慧結合得比較好的切入點，比如說醫療的圖像，可以和視頻結合。而包括文本數據等結構化的數據，在深度學習的幫助下，能解決得更好。而技術一直是他們重視的方式，在這樣的投資邏輯下，他們投資了商湯科技。

牛奎光認為，人工智慧應該使每一個人都擁有一名秘書或助手，因為需要助手的幫助，這是人的天性。目前，在這方面，既有大公司，也有創業公司在從事這方面，對此他很期待。

青松基金創始合伙人董占斌則表示，成立於 2012 年的青松基金主要關注泛娛樂、教育、體育、消費等。而在人工智慧領域，他們關注技術層面和應用層面，因為基礎層面投資過大，應用層面更有機會，特別是語音語義的應用，但相對 B 端的應用，他們更傾向於 C 端。

「人工智慧的價值不是體現在技術研究，最重要的是在垂直應用中找到前景，了解某個行業的做法、缺陷、痛點，使人工智慧作用於某行業。」青雲創投管理合伙人李立偉說。

人工智慧的作用是使社會、群體的資源效率得以提升，而技術能力的提高，帶來成本的下降，使很多應用場景的成本變得可行。因此，青雲創投關注使用技術帶來邊際效益的行業，會計算今天的成本有沒有到大規模應用的場景，因此，他們更關注物聯網，電動車和自動駕駛的下一代交通以及智能機器人、智能硬體。

據高榕資本創始合伙人岳斌介紹，成立於 2013 年的高榕資本在語音語義、自然語言，還有人工智慧和消費電子結合的領域頗為活躍，投資了不少的公司，而依圖就是他們的投資企業之一。

嘉實基金則跟上述所有投資機構都不一樣，嘉實基金的董事總經理張自力表示，在兩年前，嘉實基金就成立了人工智慧投資研究中心，在基礎層等所有層面開始全方位的布局，尤其是在垂直領域，比如說智能投顧、金融方面有很多布局，而且他們會創造一些標的，投資自己的員工。

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