2018全球（南京）AI應用大賽巡迴賽題路演會｜如何判斷AI項目

在陳秋冬看來，數據、演算法算力和應用場景是判斷一個AI項目必須要考慮到的地方。

6月12日下午，由南京市人民政府主辦，南京經濟技術開發區管理委員會、新港高新技術產業園管理委員會、鎂客網承辦的2018全球（南京）人工智慧應用大賽巡迴賽題路演會首站——杭州站正式拉開帷幕。

作為杭州站協辦方，全景產融、全景糧倉加速器、洛可可·洛客、投哪兒等企業代表也到現場，共同參與了此次路演會。其中，投哪兒網創始人兼CEO陳秋東在現場對自己11年來的投資經驗進行了總結與分享。

圖 | 投哪兒創始人兼CEO陳秋冬

在表述了投資與創業之間的關係之後，他表示，做投資的主要是和創業打交道，因為投資人可以給創業者提供一個可行性方案，並指出哪些方案是能夠帶來效益的，這其中都有一套分析邏輯。

另外，他也表示，關注人工智慧的時候要重點關注4個方面。分別是數據、技術創新、商業價值、資本和政策。而評估AI項目，我們需要多思考幾個問題：有沒有好的數據，數據來源通不通暢；演算法算力是否能夠達到用戶使用的要求；應用場景是否具備可落地性。

以下是陳秋冬的演講實錄：

各位下午好！今天我是以一個投資人的身份來跟大家做一個簡短分享的。

我先講一下AI創業與投資邏輯。

作為投資人，肯定會對新科技感興趣，我們不見得對技術非常了解，但我們肯定會去擁抱技術，因為新的技術肯定會帶給我們生活、工作很多影響。

我們的投資主要是跟創業者打交道，告訴創業者做什麼事情是可行的、靠譜的，以及我們最終投什麼項目是能夠成功的。這背後有著一定的邏輯。

跟AI相關的，我有三筆投資。

其中有一個比較典型，是AI在醫療病理診斷的使用。當時我從直覺出發認為這件事是可行的，因為這裡邊規律性非常強。跟創業者的接觸比較偶然，他做這件事情也非常偶然，是在跟醫生溝通的時候，發現醫生利用細胞學原理看圖象識別診斷人的病例，針對的是一些大病，其實就是圖象識別技術，我覺得這裡面的規律性很強。

我問了他一個問題，是否能夠獲得醫院裡的數據，因為醫院裡的數據是不開放的。他告訴我，做這個項目是因為認識了一個醫生才去做的。所以我認為這是可行的，當時在一個醫院裡試下來以後，發現醫生很喜歡這個工具，後來我們發現病理數據不是問題，醫院願意給他。這其實是一個非常小的idea，但現在估值達到6個億了，明年估計能夠達到25個億。

第二個是A機器人項目，我投給了一個給手術做吻合器的醫療器械公司。這個創業者很有抱負，他希望能夠打破國外技術壁壘做出一款高端的智能吻合器，即手術後在人體內放入這款感測器，用來跟蹤患者病情，以及複發預警。

第三家公司是在上海，應用場景是外貿報關領域，也是根據應用場景業務流程，能夠讓機器自動處理，比人工效率高很多。

大家都說，早期公司風險非常高，所以我也比較謹慎。我剛開始想投的目標是投100家公司，後來發現這個邏輯不對，優秀的創業項目跟創業者其實非常少，越投越怕。此外，初創公司碰到的問題也非常多。

我認為成與敗對我來說都是有益的，成功的企業會給我們財務帶來回報，名利雙收。失敗的企業會給我們帶來教訓，創業者為什麼把公司搞砸了？反之我們為什麼選擇他，我們哪裡出現了錯誤疏漏？這可以提高我們投資未來的準確度。

下面，我講一下，我為什麼關注AI。

因為AI代表了未來。

現在大家在談智能科技，智能的範疇又非常廣，人工智慧是最典型的，因為人現在越來越懶了，而且現在的勞動力成本越來越高，我們需要想一下，會不會有一天機器承包我們所有的工作。

雖然現在機器能夠模擬人，但是它現在仍處在一個弱人工智慧階段。隨著演算法、算力各方面的進步，它也會慢慢成長。從這個邏輯來講，機器做到人一樣的智力程度，我認為這是遲早的事情。

這裡的挑戰就是，我們作為創業者、投資的人，需要評估周期的問題：如果進入太早有可能會成為先烈，因為人工智慧並不是今天是一個新概念，歷史上已經出現了好幾波，從上世紀五六十年代就開始了，很多人都當了先烈。這一波被炒起來的時候，裡邊到底是機會還是陷井，是我們需要作出判斷的。

今天我們關注人工智慧的時候，要重點關注哪些因素呢？

第一、數據，互聯網、雲計算，因為互聯網沉澱了大量數據，以及現在雲計算各個方面，它的分析能力提高了。

第二、技術創新本身，最早我們看任何一個行業的時候，企業是不注重技術研發的，核心能力都是掌握在老外手裡，而今天大家非常重視技術研發。

第三、一定有商業價值。做投資我的初心是，一家公司投下去賺不賺錢不是我太在乎的，我很看中這家公司有沒有創造價值。如果你是奔著錢而去的，往往結果會讓我們失望，而且很容易打退堂鼓。

第四、資本和政策，現在做很多事情，特別是像人工智慧，它需要持續的投入。可以看統計出來所有的人工智慧企業，包括獨角獸公司，從戰略、業務層面等看都是賺不了錢的，因為它有一個投入期。所以我建議創業者三年內不要賺錢，如果第一年就看到錢的話，往往我會認為你這個企業沒有價值。

因為這樣幾個方面的因素，人工智慧進程會比以往跑的更快。這是我相信的。

我來講講創業的邏輯吧。

當你想做一個創業項目或者投資一個項目的時候，需要去一下幾個方面去考慮：

第一、這個東西從聲譽角度來講通不通？

第二、了解創業者的心理，了解他想要什麼，最大的痛苦是什麼？

第三、你的解決方案是奔著他的問題去的，只要幫他把問題解決了，客戶一定說你好。

第四個、創業缺錢，創業需要助力，我們很想去拿別人的錢來助我們一臂之力，尤其在創業投入期的時候，這個時候我們需要有一個很好的故事。

那麼，投資人到底是誰？他們到底想要什麼？

第一、為什麼這件事情現在來做是最好的呢？做一件事情的時機很重要。

舉一個例子，摩拜、OFO出現時是一個好時機，但今天再讓你做共享單車時機肯定不好。

第二、是團隊要好。投資圈裡有一句話是沒錯的，投資就是投人。這幾年我無非是在思考什麼樣的人是對的，在我的腦袋裡肯定有經驗模型。

從AI角度考慮的話，技術公司首先技術基因要好；做應用的，必須要對行業理解，要有行業資源。二者缺一，我們認為都不行。

第三、市場要大。大有兩種，直接面向的市場是百億、千億級的，當然你這樣很容易跟巨頭較上勁。我們鼓勵先從一個市場細分點入手，但是擴展性強是可以擴大覆蓋面的。

第四、壁壘高。按我們的話是護城河，因為商業是有競爭的，護城河這個詞非常好，是巴菲特說的一個詞，就是古代打仗的時候需要在城牆外面建一條壕溝，以防止敵軍入侵的時候作為一個屏障。企業應該也是這樣，你要有保護意識，讓你的競爭對手侵犯不到你的領地。

第五、看看在很多創業公司估值很多，憑什麼呢？有的估值三千萬、五千萬、一個億，憑什麼？從我個人角度來講，目前美國跟中國對比情況，中國創業者、創業公司估價遠遠超過美國，是不理性的。我們允許一個創業者、創業公司在起初的時候對自己有一個泡沫，為什麼呢？因為你的夢想本身是值錢的，公司做大了，慢慢價值和泡沫可以抵消掉。但是不能吹的太大，太大了以後如果後面你爬不上去，作為老股東，是沒有動力再去幫助你的，而更不會有新股東願意進來。

第六、退出可期。這一方面涉及到創業者所處的賽道裡面併購幾率怎麼樣？是不是國家鼓勵的，有沒有投資人的資源？不要老想著我缺錢、給我錢，投資人不是慈善家。

AI項目在不同的行業都有特殊性，做投資其實也是講行業特性規律，站在AI項目判斷上面，關鍵是多思考幾個問題：

第一、有沒有好的數據，數據來源通不通暢。

第二、演算法算力。計算機整個演算法精度是否能夠達到用戶使用的要求？這是很重要的，是不是我們真正做到95%、100%，越高越好呢？不見得，只要客戶認為OK了就OK了。

第三、應用場景，做的事情要有落地性。不要講AI各種噱頭、包裝、故事，這些東西是一層皮，商業本質的東西是很重要的。能落地嗎？客戶是誰？能解決什麼問題等等，如果這些問題都可以明確回答出來，就是可行的，周期長一點也沒有問題。

我有我的一些建議，大家可以參考。

第一、不要迷信AI，今年區塊鏈比這個熱多了，我基本上躲避了，為什麼？熱到大家都到處騙錢了，變成一種旁氏騙局了，太熱鬧了，人太多了我就不願意去了。還好，AI是在正常節奏裡面，我覺得應該感謝區塊鏈，如果區塊鏈今年不來AI會燒過頭的。

第二、思維問題，AI+，對行業理解，知道裡面的問題，然後把技術運用好。

第三、選擇有上升通道的行業，順勢而為，找到一個好的切入點。

第四、2B還是2C。

第五、AI目前更多的應用還是在輔助系統方面，特別是在醫療跟金融裡面。所以我們不要認為AI一來了我們就下崗了，只是我們可以不再做低端、重複性的工作了。我們要做的，就是把自己的腦袋賦能好。

第六，需要有好的基因。

最後，短期內不要誇大AI的作用，長期內我們還是要相信它的價值。

我的分享到此，感謝大家。

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