星河互聯(lián)人工智能事業(yè)部管理合伙人劉瑋瑋：人工智能創(chuàng)投領域的干貨分享| CCF-GAIR 2017

2017年7月7日至9日，由中國計算機學會（CCF）主辦，雷鋒網(wǎng)與香港中文大學（深圳）承辦的CCF－GAIR 2017全球人工智能與機器人峰會在深圳大中華喜來登酒店舉行。雷鋒網(wǎng)記者在會議期間第一時間進行現(xiàn)場報告。

在7月8日下午的AI創(chuàng)投專場，專場星河互聯(lián)人工智能事業(yè)部管理合伙人劉瑋瑋發(fā)表了主題為《從商業(yè)落地的角度看人工智能創(chuàng)投趨勢》的演進，分享了在人工智能創(chuàng)投領域得到的一些經(jīng)驗，討論了行業(yè)的未來和看到的趨勢。

把人工智能行業(yè)看成一個系統(tǒng)，其中的關鍵因素：

• 內(nèi)部因素。

  包括人才、算法、大數(shù)據(jù)、底層運算資源、商業(yè)模式、場景需求等等，提供內(nèi)在的驅(qū)動力。

• 外部因素。

  社會的發(fā)展、資本、政策，甚至是大的信息環(huán)境的改變，產(chǎn)生外在的影響。

人工智能行業(yè)接下來的發(fā)展：

• 算法的壁壘一定會不斷的下降。

  底層框架已經(jīng)被大廠所壟斷，谷歌、facebook、微軟都有自己的開源框架，我們也有理由相信，未來在底層算法方面，這個壁壘是慢慢在變小的。

• 人才的壁壘也會不斷下降。

  越來越多的人進入這個行業(yè)，包括潛在的人才，經(jīng)過培訓、經(jīng)過不斷地學習也會上崗，不斷地為科研院所和海內(nèi)外的知名院校挖掘出來。

• 底層的計算成本不斷下降。

• 創(chuàng)業(yè)項目往前演進。

  2014-2016年出現(xiàn)了大量的創(chuàng)業(yè)項目，隨著時間的推移，這些項目會大量的從天使輪項目往A輪演進。

星河的投資邏輯和觀點：

• 形成團隊、行業(yè)、產(chǎn)品、競爭、運營、技術、資本的閉環(huán)。

• 對團隊的關注從關注算法的能力，慢慢轉(zhuǎn)到看有沒有行業(yè)的縱深能力，團隊里面有沒有對行業(yè)比較了解的人，是不是能聽懂客戶尤其是B端客戶在說什么，經(jīng)驗積累如何。

• 落地的應用場景比單純的算法創(chuàng)新更重要。隨著時間的推移，從算法的創(chuàng)新慢慢過渡到給用戶提供整體的解決方案，這一定是今年或者明年人工智能行業(yè)發(fā)展的趨勢。

• 垂直領域的數(shù)據(jù)資源比單純的算法創(chuàng)新更稀缺，下一個是人工只能會率先在B端落地，為B端降低成本、提升效率，C端目前還看不好。

從商業(yè)落地的角度劃分人工智能行業(yè)：

• 技術相對成熟、在垂直領域已有商業(yè)模式。

  這里面包括某些垂直領域的Chatbot，利用模式識別進行卡證識別，封閉場景下的語音識別與處理，機器視覺在工業(yè)方面的應用。

• 聽上去很美好，但商業(yè)模式落地需要再考量。

  這里面包括比較通用的語音智能助手、智能硬件（和人工智能的結合）、服務機器人

• 有需求，但原有產(chǎn)業(yè)鏈不容易突破。

  比如無人駕駛、醫(yī)療、安防。這幾個領域有需求，但是原有的產(chǎn)業(yè)鏈里面的巨頭會占據(jù)整個產(chǎn)業(yè)鏈里面利潤的大部分，作為一個技術的提供商，你只能跟著巨頭去分羹。

• 持續(xù)重點關注的領域。

  包括特種機器人、安全、智能商業(yè)，教育，甚至是未來的腦機接口、新零售。

對各大智能領域的研究：

• 語音領域。BAT以及其它的一些企業(yè)都有語音的產(chǎn)品、平臺或者技術。除此之外，還有一些做應用、陣列和后端的理解的公司。

• 安防。安防從傳統(tǒng)慢慢過渡到智能化，大量利用了圖象識別的技術，嵌入到這樣一些領域里面。 

• 工業(yè)自動化。一些機械臂、工業(yè)機器人在汽車領域、3C消費電子領域已經(jīng)慢慢用起來了，汽車領域應用程度是最高的，它現(xiàn)在整體的狀態(tài)是很分散，這里面存在整合機會。

• 無人駕駛。未來這個領域的落地，也是需要依靠多種傳感器的融合，未來還會需要車聯(lián)網(wǎng)的融合。

• 輔助駕駛與激光雷達。自動駕駛從行業(yè)落地來講，它的政策方面已經(jīng)成熟了，已經(jīng)很接近落地了。以前的機械式的雷達無法大規(guī)模的商用，我們看好下一代的固態(tài)雷達的發(fā)展。

• 服務機器人。這樣的產(chǎn)品往往在To B的酒店或者展會上使用，也有一些高端的家庭在使用，但是它的需求也不太明顯，現(xiàn)在技術也不是很成熟，還需要一定的時間去打磨。

• 機器人OS。與服務機器人是強相關的，如果機器人OS成熟了，證明通用的人工智能一定是到了一個更新的發(fā)展。

• 工業(yè)機器人與特種機器人。對于傳統(tǒng)企業(yè)來說，是很有機會的。

• 無人機。現(xiàn)在主要應用在電力、植保、警力方面，我們也在持續(xù)關注這些公司。

• 金融領域。在智能客服、智能投顧、反欺詐等方面，現(xiàn)在都有成熟的應用。

• 腦機接口。雖然它現(xiàn)在離落地還比較遙遠，但它是一個值得我們持續(xù)研究和關注的領域。

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