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GGV紀源資本肖鴻達:我們該怎樣正確看待人工智能這個行業(yè)

2017-03-21 03:42:26   來源:投資家網(wǎng)  作者: 

摘要:肖鴻達:本科畢業(yè)于清華大學電子系,并獲得耶魯大學電子工程和計算機系博士。曾在波士頓咨詢擔任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,最底層是基礎平臺層,包括數(shù)據(jù)服務商、人工智能芯片、服務器、云計算的算例等,屬于通用且非常必要的;中間層是技術提供層,包括計算機視覺、機器學習等,類似的此類技術都在這一層;最頂層面是應用層,包括無人駕駛、無人機、機器人等,承載著很多應用。

在我們看來,雖然說人工智能正處于大家所期望的高點,但如此眾多應用的開發(fā)賦予了廣泛的投資機會,這個行業(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)服務市場,中國的市場雖然非常大,但公司付費率,尤其是中小企業(yè)的付費率非常非常低。與此同時,雖然美國的公司總數(shù)比中國少,但其中小企業(yè)付費能力一般非常強,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)只局限于一個區(qū)域市場,就意味著將失去很多不一樣的機會。

技術角度,中國、以色列、美國等地都擁有非常棒的技術人才,不僅有奇妙的想法,更有一些非常棒的系統(tǒng)設計方式。因此,全球技術交流趨勢將會愈加明顯。

舉個例子,如今非?;鸬臒o人駕駛,其最大壁壘是激光雷達或傳感器成本,造成普通消費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就需再掏幾十萬,試問幾個人會真的愿意?我們注意到,很多公司在嘗試攻克這個物理壁壘,處理方法不盡相同。中國創(chuàng)業(yè)者擁有較強的工程能力,他們能夠把一些看似比較成熟的技術做到性能和穩(wěn)定性較之前強很多倍;美國創(chuàng)業(yè)者則會投入龐大科研經(jīng)費去追求一條技術路線,也許這條技術路線在實驗室里并不成熟;以色列創(chuàng)業(yè)者則會運用非常成熟的技術,但在系統(tǒng)設計、產品設計上采取一些非常不一樣的很有靈感的方法,讓更多成熟技術可以被應用到一些不成熟的產品上。

所以,我認為,在AI這個領域,技術層面上大家一定是在全球范圍內互相交流、互相融合趨勢。

存在投資機會的領域

目前看來,我認為AI其實有三個比較重要的環(huán)節(jié),分別是感知、認知和決策,三者的難度不斷攀升。根據(jù)不同難度和不同行業(yè)內的元素來看,我認為現(xiàn)在存在較大投資機會的行業(yè),主要存在于以下幾個領域:

/ 無人駕駛 /

很多人覺得,無人駕駛在AI領域實現(xiàn)非常難,其實難度主要存在于系統(tǒng)層面,因為它需要很多數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)融合,需要多方面技術,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層面的實現(xiàn)其實很簡單,為什么呢?大家可以想象,開車本身并不困難,因為其本身存在諸多規(guī)則,司機是根據(jù)交規(guī)來完成行駛行為。因此,對比認知計算方面的技術,無人駕駛還是簡單的。

/ 工業(yè)自動化 /

自動化,如風電等電力方面,其基礎架構已經(jīng)非常好,所以AI技術應用到工業(yè)環(huán)境之中,會有非常大的前景,而且現(xiàn)在的技術其實可以做到。

/ AI+健康 /

目前這個市場已經(jīng)有很多公司在做。我認為,這一領域的應用主要取決于你如何能夠把數(shù)據(jù)拿到,因為不管是做醫(yī)學圖象處理,還是做一些輔助診斷,數(shù)據(jù)本身的處理和清洗、標注等非常非常重要。同時,只要過了數(shù)據(jù)關,其應用AI的技術相對比較簡單,商業(yè)化方面比較有機會。

/ AI+教育 /

即將AI算法應用到教育這個特定場景,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。因為,不管是2B還是2C,不管是提供技術還是提供解決方案,不管是提供產品還是提供服務,不同的場景之下,在不同的領域,其商業(yè)模式都可能完全不一樣。

舉個例子,AI公司到底應該是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,因為要跟巨頭掰手腕所以難度大,但成功之后的回報也是巨大的。所以,創(chuàng)業(yè)者需要根據(jù)對整個商業(yè)邏輯有一個明智的判斷。

再說是輸出API技術還是解決方案,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,需要較長時間實現(xiàn)。中國很多巨頭在跟你做生意的時候,如果對方單點很好,他們首先希望把你挖過去,希望自己做,或者買斷。

再來看看,到底是做產品還是做服務?這個其實也很不一樣,醫(yī)療行業(yè)如果想做AI服務,個人感覺比較難,因為醫(yī)療的產業(yè)鏈非常長,就診流程也非常復雜,如果想為醫(yī)院提供這樣的一個好服務,不僅本身需要很多人力,也需要積累很長時間,所以這個行業(yè)較適合提供非常棒的產品,比如自動判斷腫瘤圖象的產品、輔助診療的產品等。

因此,在我們對人工智能行業(yè)有超高期望值的當下,更需要理性的去選擇一個現(xiàn)在技術可以實現(xiàn)、市場相對成熟、且能夠有一個成立的商業(yè)模式的企業(yè),這樣的投資才可能產生更大價值。

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