雷锋网按:加入星河互联前,刘玮玮任职孵化智能硬件产品的京东智能,最初他主要负责战略分析,而非投资。后来因岗位的需要,开始看项目、谈合作,为孵化器筛选创业项目,一年接触的创业团队过百,由于自己的技术背景,所以一切游刃有余。2016年2月,刘玮玮加入星河互联,任人工智能事业部管理合伙人、总经理,领导团队负责人工智能领域的早期投资。
日前,作为新智造成长榜2017的评委和由中国计算机学会(CCF)主办,雷锋网与香港中文大学(深圳)承办的 CCF-GAIR 2017 AI创投专场的演讲嘉宾,刘玮玮接受了雷锋网的采访,讲述了他的投资逻辑和对AI创业的理解。
离开京东后,刘玮玮收到了包括真格在内的多家投资机构的 offer,也收到了来自乐视等互联网公司投资部门抛出的橄榄枝,最后决定进入星河互联,还是因为一件小事。
那天我家人生病了,孩子没人看,就带着孩子来面试。星河的徐总(徐茂栋)面试我,没有觉得任何不合适,他的助理还会给小孩儿一块糖,让我很感动。有的老板肯定会觉得这是工作场合,带孩子面试很不合适,但徐总没有。
刘玮玮向雷锋网回忆,那时候的星河互联,跟现在是两个样子。当时刚起步,团队还没有齐备,业务线还没有这么多。但仅仅过去了一年,星河互联便在业界有了影响力。
这一年,也是刘玮玮加入星河的第一年。根据公开信息显示,星河互联在2016年共投了88家公司,比腾讯多了4家,并拥有3家上市公司。星河互联关注产业互联网,相信技术对于传统行业能够带来巨大变革,于是下设20个事业部,既包括了大数据、云计算、企业服务、人工智能、物联网等新技术新模式,也覆盖了工业互联网、互联网物流、互联网教育、生命科技、互联网汽车等互联网+行业的垂直领域。
刘玮玮主要负责人工智能事业部,领导7个人的团队,不停看项目,尤其是在 AlphaGo 火爆之后。看的虽然多,投的却很谨慎。在他看来,理想的投资要投最早和最后的阶段,中间阶段风险很大,就人工智能行业来说,现在很多场景都属于中间阶段,比如无人驾驶、医疗,跟风进入的创业公司和资本很多,但产业链的不成熟、行业壁垒高、利益格局等都是较大的风险因素。
此外,对于很多 AI 类创业项目,技术出身的刘玮玮非常严格:
要能说清楚才行,经得起质疑和各个层面的分析、研究。自己都说不清楚,那我肯定不会投。未来的战略如何,竞争情况如何,赛道上的玩家都做成什么样,技术如何,团队情况运转如何?这都是要经过验证的。
很多投资界的大佬都曾对媒体说,“投资是一门艺术”,但刘玮玮不以为然,投资方热衷谈论明星项目,但这背后“尸骨累累”,死去的项目不计其数。很多创业者都在跟风,风吹过了,什么留不下。想要找到一些有远见,但又脚踏实地的创业团队,非常难,但只有这样成功的几率才会大一些。
刘玮玮也不相信那些“聊了5分钟,投了500万”的故事,他认为每一家投资机构都不会乱投,即便是天使轮。流传在坊间拍脑袋的投资行为,很多时候都是“知己知彼”,比如雷军只投熟人,启迪只投清华圈,彼此有长时间的认知和信任,这也是一种验证。
面对 AI 创业的热潮,刘玮玮认为技术出身的投资人,在甄别项目时更有优势。技术下的每一个细分领域,都有很深刻的知识和原理,技术出身的投资人学习成本更低,学习时间更短,非技术出身的投资人,容易被骗,在这方面也有很难跨越的门槛:
一点工科技术知识都没有,在判断力上就会不足,判断力不足,即便投出一个好项目,也是运气。而且这样的比例,还不太高。
当然,刘玮玮也给非技术出身的投资人提供了一些攻略,总结起来就是八个字:大胆假设,小心求证。在实际操作中,可以从三方面着手,分别是:
团队
考察一个团队是否“达标”,不仅仅是对创始人或 CEO 做评价,而是要明确核心团队整体具备的技术、工程、行业经验、运营等核心能力。具体有三个指标:有无优秀的学术背景;有无工程实践能力;有无行业纵深能力。
技术和产品
刘玮玮认为,对 TS 之前 PreDD 阶段的技术验证,一般不会接触到实际代码,算法层面的调研都比较少,一般以黑盒测试和专家验证、第三方机构验证为主,但投资人也要熟悉细分领域基本的技术原理和判别指标。比如数据源,明确条件的黑盒测试以及通过独立测试集做的现场测试。
访谈
针对某些特别的项目,没办法进行黑盒测试,这时候如果想要客观做出判断,就需要过专家判断、上下游客户访谈等方式进行验证,验证时力求全面,单一求成可能会有偏颇。
当然,技术出身的投资人也有局限,比如对商业的感觉可能偏弱,面对这样的弱势,刘玮玮认为要弥补就需要不断的学习,保持开放的心态,去提高商业部分的能力,如果这个能力没有提升,长期来看也不行。刘玮玮还认为,回归到本质来看,做投资看项目,光看表面就会犯错,创业的核心依然是——解决问题,一个项目如果没有“要解决的问题”,那一定是一个没有价值的项目,当然也不值得被投资。
针对目前的创投形式,并考虑到 IPO 提速以及高估值的双重因素,刘玮玮认为2017年会有第一拨 AI 公司有倒闭的风险,主要的原因在于商业模式长时间未被验证,估值很高,无人接盘、无法退出。对于未来,刘玮玮认为有几个趋势越来越明晰:
算法壁垒降低
对创业团队纵深能力的要求提升
解决需求比单纯算法更重要
软硬件的整体解决方案更具价值
垂直领域的数据资源更稀缺
B 端先落地,C 端落地还有5-10年
除此之外,他还提醒投资人,应该有一把“商业尺子”,来衡量要投的项目,无论是处于哪个阶段,没有经过验证的项目,具有很大的风险。
7月7日-7月9日,由雷锋网承办的 CCF-GAIR 2017 大会将在深圳举办,刘玮玮将作为演讲嘉宾参与 AI 创投专场,并带来更多、更深入的 AI 创投洞见,届时雷锋网也将及时发布演讲实录,尽请关注。