摘要:肖鴻達(dá):本科畢業(yè)于清華大學(xué)電子系,并獲得耶魯大學(xué)電子工程和計(jì)算機(jī)系博士。曾在波士頓咨詢擔(dān)任TMT和PE方向的咨詢顧問,現(xiàn)為GGVCapital投資經(jīng)理。
作為投資人,我常常將人工智能行業(yè)劃分為三層,最底層是基礎(chǔ)平臺層,包括數(shù)據(jù)服務(wù)商、人工智能芯片、服務(wù)器、云計(jì)算的算例等,屬于通用且非常必要的;中間層是技術(shù)提供層,包括計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)等,類似的此類技術(shù)都在這一層;最頂層面是應(yīng)用層,包括無人駕駛、無人機(jī)、機(jī)器人等,承載著很多應(yīng)用。
在我們看來,雖然說人工智能正處于大家所期望的高點(diǎn),但如此眾多應(yīng)用的開發(fā)賦予了廣泛的投資機(jī)會,這個(gè)行業(yè)值得我們用理性的眼光去投資。
評判一家人工智能企業(yè)是否成功,我們不妨從四個(gè)角度去加以判斷:
1.是否具有全球化的視野。
2.是否正在執(zhí)行最簡單、最實(shí)際且可以落地的事。
3.是否尋找到合適的合作伙伴。
4.是否對商業(yè)模式有清晰的判斷,以及隨不同環(huán)境靈活變化的心態(tài)。
▎全球技術(shù)融合趨勢明顯
目前,人工智能已經(jīng)不是一場區(qū)域化的戰(zhàn)斗,它是一種全球化競爭,遍布美國、以色列、中國等。
從客戶角度看,在企業(yè)服務(wù)市場,中國的市場雖然非常大,但公司付費(fèi)率,尤其是中小企業(yè)的付費(fèi)率非常非常低。與此同時(shí),雖然美國的公司總數(shù)比中國少,但其中小企業(yè)付費(fèi)能力一般非常強(qiáng),約為中國企業(yè)的10到30倍左右。換而言之,如果中國人工智能企業(yè)只局限于一個(gè)區(qū)域市場,就意味著將失去很多不一樣的機(jī)會。
技術(shù)角度,中國、以色列、美國等地都擁有非常棒的技術(shù)人才,不僅有奇妙的想法,更有一些非常棒的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方式。因此,全球技術(shù)交流趨勢將會愈加明顯。
舉個(gè)例子,如今非常火的無人駕駛,其最大壁壘是激光雷達(dá)或傳感器成本,造成普通消費(fèi)者購買的成本非常高。試想,購買一輛車可能也就幾十萬元,若加上無人駕駛技術(shù)就需再掏幾十萬,試問幾個(gè)人會真的愿意?我們注意到,很多公司在嘗試攻克這個(gè)物理壁壘,處理方法不盡相同。中國創(chuàng)業(yè)者擁有較強(qiáng)的工程能力,他們能夠把一些看似比較成熟的技術(shù)做到性能和穩(wěn)定性較之前強(qiáng)很多倍;美國創(chuàng)業(yè)者則會投入龐大科研經(jīng)費(fèi)去追求一條技術(shù)路線,也許這條技術(shù)路線在實(shí)驗(yàn)室里并不成熟;以色列創(chuàng)業(yè)者則會運(yùn)用非常成熟的技術(shù),但在系統(tǒng)設(shè)計(jì)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)上采取一些非常不一樣的很有靈感的方法,讓更多成熟技術(shù)可以被應(yīng)用到一些不成熟的產(chǎn)品上。
所以,我認(rèn)為,在AI這個(gè)領(lǐng)域,技術(shù)層面上大家一定是在全球范圍內(nèi)互相交流、互相融合趨勢。
▎存在投資機(jī)會的領(lǐng)域
目前看來,我認(rèn)為AI其實(shí)有三個(gè)比較重要的環(huán)節(jié),分別是感知、認(rèn)知和決策,三者的難度不斷攀升。根據(jù)不同難度和不同行業(yè)內(nèi)的元素來看,我認(rèn)為現(xiàn)在存在較大投資機(jī)會的行業(yè),主要存在于以下幾個(gè)領(lǐng)域:
/ 無人駕駛 /
很多人覺得,無人駕駛在AI領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)非常難,其實(shí)難度主要存在于系統(tǒng)層面,因?yàn)樗枰芏鄶?shù)據(jù)及數(shù)據(jù)融合,需要多方面技術(shù),還需要決策、判斷、控制等。但在我們做投資的眼里,無人駕駛在AI層面的實(shí)現(xiàn)其實(shí)很簡單,為什么呢?大家可以想象,開車本身并不困難,因?yàn)槠浔旧泶嬖谥T多規(guī)則,司機(jī)是根據(jù)交規(guī)來完成行駛行為。因此,對比認(rèn)知計(jì)算方面的技術(shù),無人駕駛還是簡單的。
/ 工業(yè)自動化 /
自動化,如風(fēng)電等電力方面,其基礎(chǔ)架構(gòu)已經(jīng)非常好,所以AI技術(shù)應(yīng)用到工業(yè)環(huán)境之中,會有非常大的前景,而且現(xiàn)在的技術(shù)其實(shí)可以做到。
/ AI+健康 /
目前這個(gè)市場已經(jīng)有很多公司在做。我認(rèn)為,這一領(lǐng)域的應(yīng)用主要取決于你如何能夠把數(shù)據(jù)拿到,因?yàn)椴还苁亲鲠t(yī)學(xué)圖象處理,還是做一些輔助診斷,數(shù)據(jù)本身的處理和清洗、標(biāo)注等非常非常重要。同時(shí),只要過了數(shù)據(jù)關(guān),其應(yīng)用AI的技術(shù)相對比較簡單,商業(yè)化方面比較有機(jī)會。
/ AI+教育 /
即將AI算法應(yīng)用到教育這個(gè)特定場景,目前商業(yè)化發(fā)展已經(jīng)比較成熟。
▎AI公司的商業(yè)模式
目前觀察的情況表明,AI現(xiàn)有的商業(yè)模式并不非常清晰。因?yàn)椋还苁?B還是2C,不管是提供技術(shù)還是提供解決方案,不管是提供產(chǎn)品還是提供服務(wù),不同的場景之下,在不同的領(lǐng)域,其商業(yè)模式都可能完全不一樣。
舉個(gè)例子,AI公司到底應(yīng)該是2B還是2C?二者各有利弊。2B,發(fā)展可能會更快,但天花板也會更低;2C,因?yàn)橐揞^掰手腕所以難度大,但成功之后的回報(bào)也是巨大的。所以,創(chuàng)業(yè)者需要根據(jù)對整個(gè)商業(yè)邏輯有一個(gè)明智的判斷。
再說是輸出API技術(shù)還是解決方案,在不同市場上會有很不一樣的想法。在美國,很多公司雖然提供一個(gè)非常簡單的API,但也能創(chuàng)造較高收入和利潤;但在中國,需要較長時(shí)間實(shí)現(xiàn)。中國很多巨頭在跟你做生意的時(shí)候,如果對方單點(diǎn)很好,他們首先希望把你挖過去,希望自己做,或者買斷。
再來看看,到底是做產(chǎn)品還是做服務(wù)?這個(gè)其實(shí)也很不一樣,醫(yī)療行業(yè)如果想做AI服務(wù),個(gè)人感覺比較難,因?yàn)獒t(yī)療的產(chǎn)業(yè)鏈非常長,就診流程也非常復(fù)雜,如果想為醫(yī)院提供這樣的一個(gè)好服務(wù),不僅本身需要很多人力,也需要積累很長時(shí)間,所以這個(gè)行業(yè)較適合提供非常棒的產(chǎn)品,比如自動判斷腫瘤圖象的產(chǎn)品、輔助診療的產(chǎn)品等。
因此,在我們對人工智能行業(yè)有超高期望值的當(dāng)下,更需要理性的去選擇一個(gè)現(xiàn)在技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)、市場相對成熟、且能夠有一個(gè)成立的商業(yè)模式的企業(yè),這樣的投資才可能產(chǎn)生更大價(jià)值。
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