AIR 081 | 投资人:钱已到位,就差成熟的技术和商业模式

2016-08-17 10:35:26     作者:三面怪人      来源:雷锋网

有钱,而且子弹都已经上膛了,就等着好项目。

雷锋网(搜索“雷锋网”公众号关注)承办的CCF-GAIR(人工智能与机器人)大会投资人专场的最后一场圆桌由前央视主持人、现紫牛基金合伙人张泉灵主持。业内知名投资人:英诺天使林森、真格基金李剑威、华登资本苏仁宏、明势资本黄明明以及中兴合创唐祖佳参与讨论。听听这些投资人们准备如何捕捉中国AIR的独角兽?

由左至右依次为张泉灵、林森、李剑威、苏仁宏、黄明明、唐祖佳

张泉灵:杨总(杨向阳)给了我一个任务说这场要好玩一点,所以我们先从这样一个问题开始:每个人不用指名道姓,先举个你们看到的不太靠谱的人工智能项目且绝对不会掏钱的例子。

唐祖佳场上不靠谱的项目其实蛮多的,我们一年要看一千多个项目可能才投10到15个。人工智能领域,我们投核心的器件比较多。从器件的层面出来,未来是泛智能化的社会,软件方面我们看了很多没有技术门槛的应用,在技术层面上已经把它淘汰了。技术第一的公司不一定就能成功,但是技术一定是在水准以上。其实我们发现做出来的东西一点都不智能,反而更麻烦,实际上里面有很多基础技术就没有过关。我们的深圳本土化特色很强,背靠中兴、华为这样的公司,所以我们主要是做核心技术判断,我们投A轮以后一般都有标准出来,至少要过了技术门槛才敢下手。


黄明明:这个问题很容易得罪人……我分2B和2C来讲,2B项目基本上都是微软研究院出来的大牛作为创始人,我们不但要看技术背景,还要特别看他们的商业模式。比如目前的语音识别,可能会被很多大的平台开源,所以纯粹走技术模式可能行不通,还得看未来的商业模式。2C就是对消费者的公司,我们选的项目的主要创始人一定是在中国排前几名的技术经理,当然也不是说单靠技术就能打天下,消费者一定会给我买单。我们看了很多教育机器人的亮点功能很牛,但是消费者不买单,我们也很害怕。


苏仁宏:我们华登的团队基本上都是技术出身,特别是集中在半导体领域,在半导体领域我们在全世界投了70多个国家,把全世界最核心的技术串起来,所以我们投的时候比较看重几个要素:通常来讲我们对概念不是那么感兴趣,我们更多的是验证这个商业模式本身是否能够做大。第二点是要有相关的壁垒,因为半导体是全世界竞争的。但是AI不一样,我们最近在美国投了很多,大牛在我们这里不见得大加分,不管是从哪里来的我们要验证它的商业前景。然后是估值,估值太高,通常来讲很多时候逻辑上是有问题的,包括AI这个产业,尤其是硬件产品,估值跟融资多少有关系,但是没有那么大的关系,不像互联网,互联网是烧钱的,估值是看很多创业者的心态,所以我们对这些东西是比较在意的,往往估值太多的话反而会有问题。


李剑威:我们看到某一些类别,比如陪伴机器人等可能有80%都未必靠谱,从AI创业来讲有两个门槛,第一个门槛是技术门槛,我觉得在AI这个领域创业大牛可能是一个必要条件,你不是大牛的话其实根本走不远。第二个我觉得关键点是应用场景,我们也碰到一些情况,大牛有技术,但是没有找到特别好的应用场景,这个时候直接导致商业化不成功。我们是天使投资,AI领域只投牛,VC或者是天使很重要的工作就是帮助核心团队去探索商业路径。理想的情况是两个都有,又有大牛,商业路径也想了。但是如果没有,有大牛我们很可能也会投,有可能我们花很多经历去匹配相应的人才,这个是我们在AI领域的总体投资思路。


林森:民间科学家肯定是不能投的,AIR首先需要非常牛的人,但是很多牛人有算法也不行,关键的是数据,是不是真的有数据的基础或者是有这种可能性。未来中国一定是AIR的最大市场,也可能是最大的技术的研发地,因为我们有庞大的数据和用户市场,这两个东西是非常重要的,所以我们比较看好这一块。

张泉灵:既然说到AI+的方面,各位觉得AI+大数据真正有应用前景的,你们看好哪些垂直细分方向?

林森:我们刚刚投的推想科技,其实是用的深度学习的方法让机器替代医生来读懂X光片,这个是大家看得比较清晰的方向,类似这些方向我相信AI+大数据都会在某一个特定的领域里面比人做得更好,但是这个是需要时间。我们现在在筛选,看看有没有哪些领域先有可能踏入到实际的应用。


李剑威:我们将AI领域分几个大块,一个是图像识别、精准医疗,我们刚投的机器人看片解决方案,精准度非常高,如果能够给他们更多的训练数据的话,我相信他们的应用场景会非常广泛,比如包括像智慧安防。另外像自然语言处理和语音识别,我们也投了一些公司,他们在技术上也非常好,还有一些其他的应用,包括类似像阿尔法狗这种应用,我们也看到以前BAT非常牛的人做类似的公司,进展也不错。比较典型的搭配是一个AI或者是在学术领域工程领域的大牛,再加上一个比较切合实际的应用场景。


苏仁宏:过去我们投了AI的相关项目:


一个是语音,大家知道通用的语音是2B的业务。我们投了场景化的,比如说在家庭的这种场景,一旦大家知道移动互联网基本应用渐渐处于饱和,家庭的很多场景,当机器越来越智能的时候,带来的交互方式会变,手机的交互方式有一些局限,由于它的技术的原因,空间的原因。


另外是场景,大家知道手机唯一不能替换掉的是屏幕。屏幕是隐私,家庭场景很多实际上是可以做得更好的,家人参与进来,所以我们认为它会成为一个大的东西。像教育机器人,我们也探索了,也投资了,这个一定要有核心技术。


图像这部分是我们华登30年积累的非常深的方向,投了从成像到图像处理都离不开的公司,为什么我们要投大疆,就是因为这个。图像能力与商业的结合可能是我们后面的重点,可能会和科技、文化、金融结合。比如金融领域有很多重复性的工作,把这些工作交给AI来做是非常好的,所以我们主要是看中这几个方面。


黄明明:过去一个月的时间,我算了一下大概是投了6个项目,比我们以往的速度有所加快,为了表决心,我们把大会议室命名为AI;我们也正在做人工智能的产业基金,所以用一个最近比较热门的话我们在AI方面用了洪荒之力。很多人都在讲AI过热,其实很多都掌握在数字端,所以我们最近投了一个360搜索架构师做的,叫企名片,现在很多二级市场券商,我们的投资服务都在用的公司。另外还有一个是光线传感器,用在石油、高铁长距离的传感器的公司,安防领域也是做得比较多的一块。我个人认为比这些更靠前的一个是内容,其实这个数据已经在线下了;另一个是自动驾驶方面,我们做天使机构是最早出了李想二次投资的项目,虽然我们已经布局了郭院士他学生做的一个非常棒的自动驾驶项目,如果有牛人可以来找我们。


唐祖佳:我们自己看人工智能是一个广义的概念,我们自己的投资公司看这个方面是从2012年的3季度,智能手机在市场上保有量第一次突破10亿,包括我们用机器学习是在十几二十年前,所以我们当时真正的判断是在2012年的3季度会迎来智能手机的大爆发,我们觉得人工智能会到来,所以我们才有这个方面。我们的数据量增长以后在通讯和存储的网络上都是支持几百亿的公司,在基站和基站之间的通讯都是20G到25G,甚至是更高。除了这个层面,就是我们现在讲的应用的层面,首先它具备可行性,创业在技术上已经能支撑了,但实现真正的智能是很难的,比如说我们做智能交通,但是整个的路况都没有办法智能。类似的问题在人工智能很多,一个是基础技术要过标准线,还有一个是环境。我们刚开始不求大,一定要在具体的方向上比较快的形成商业机会,具备可行性。创业者觉得这个方向很性感就进来了,但是实际上还不够支撑。

张泉灵:你看着这几个人说的各有不同,但是共通性是非常大的。我们在开始之前还在讨论图像和带宽的需求,可能是被认为不赚钱的基础设施的部分,突然这个需求又扩大了,大家都在看好数据,到底你有没有数据?你的数据是什么样的质量?根据这个数据到底能够在下面做出哪些比人更强的事情?

为什么人工智能第一波,大家都说谷歌过去十年让全世界最聪明的人都在卖广告,就是因为精准的分发在网络上产生了数据,而且产生的是标注的数据,你的个性化已经被标注过了,接下来哪有标注好的数据,怎么样能够让这些数据产生价值,我想这是大多数人工智能应用的公司都应该去考虑的事情。

到底有多少钱在投这个方向?还是说得多,投得少;有哪些机会创业公司就别想了?我们简单的回答这两个问题,除了你们自己之外你们看到市场上到底有多少钱扔下去?

林森:从我们自己的观察来讲,人工智能是很长周期的事情,风口不知道是多长时间。从风口的角度来看,我个人觉得可能TMT领域有50%的资金跟人工智能相关联,因为我们前面看到有大量的从互联网转来的资金,已经投到更偏硬件的方向了。我们自己投的主流的方向在电子信息行业基本上是和人工智能产业链相关的;也有医疗行业,其实也是跟人工智能相关的。我觉得这个不是坏事,因为没有产业的支撑人工智能很难起得来。


李剑威:今年美国的一份报告称在人工智能上的投资比重比前几年有很大的增加,我的判断是未来主流VC也会把投资放在这。中国过去十年都是在互联网行业下重注的,所以我回国的第一个合伙人是特别屌丝的人,但是他非常成功,他连高中都没有上过,我们做了一个网站,卖给了谷歌。所以现在就是理工男的春天,但是肯定有很多的泡沫,泡沫会坏事。


苏仁宏:我们原来投得很宽,从5年前开始收缩,收缩到电子产业链上,因为我们整个基金都是放在这个方向的,一直是电子产业,侧重点可能会稍微往软的部分,我们过去太硬,因为AI大家知道其实一半是软一半是硬,甚至软的还更多。从商业来讲,我们过去投芯片很多是2B的生意,因为要投芯片你要知道它的应用、趋势,所以对我们来说是一样的事。新的基金可能有20来个亿都在做这个,同时我自己在组建一个跟科技、文化、金融结合得更专注一点的基金,差不多两三个亿,所以我们资金不少,已经准备好了。


黄明明:过去几个月,尤其是阿尔法狗赢了之后,所有的基金都看AI,我感觉对AI的创业者是特别好的时机,我们过去几个月投了四五家AI的公司,跟AI相关的公司已经投了大概有十几家,精准医疗、机器感知都有,所以我们希望他们会有接盘的,有一个确定的答案是投AI的钱会越来越多,比我们之前投的翻几倍。现在AI是一个很好的时候,一个特别好项目,很多基金会抢,都是以每一天怎么去Close为单位的,这个是好事。


至于哪些方向不要碰,我们有几个建议:如果你的数据是依赖于BAT,比如说你基于微信的对话数据,或者是基于他们的行为数据要做一个增值应用,你分分钟会被微信灭掉;但是如果你是在这个体系之外,基于其他数据能做同样的功能,我觉得创业者不用怕,因为很可能在某个时间点他就把你买了。如果没有能力接触这个数据,在这几个巨头开放之后,他们有现金把你买掉的,只要你不直接用BAT的数据,都是有机会的。


唐祖佳:针对刚才黄明明讲的后面一部分,我补充一下。其实AI的核心是数据,如果你套这个领域就必须用到BAT所用的数据,我建议你直接远离,原因非常简单,所有的开放都是基于其垄断地位有可能被颠覆的情况下进行的,到现在为止你不要想象这些领域的巨头会把软件开放给你,所以从这一点我们要清楚数据是整个技术的基础。可能这些数据都是散落在各地,或者没有被利用起来,然后我们有相应的技术能够将其应用起来,在这个数据基础上可以进行训练,这个是比较重要的东西。什么是我们不该进入的,实际上是很清晰的边界。


从我们风险投资机构的角度,钱依然还是那么多,但是模式创新已经走到一个瓶颈,这时候一定是一个技术创新的风口,而技术创新一定是跟刚才我们说的主题AI相关的。钱是不少的,但是我们痛苦的是找不到牛的团队,可能牛人有,但是组合又不对,不能形成一个团队,真正有价值的团队太少。

张泉灵:有钱,而且子弹都已经上膛了,就等着好项目;第二个是你得有技术,即便是牛人你得有商业模式、得有数据,数据还能够为你所用。理工男的春天到了,女投资人的春天也就到了。

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