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星河互联刘玮玮:人工智能创业商业落地很重要,但不是投资的唯一考量标准| CCF-GAIR 2017

作者:赵青晖
2017/07/19 18:16

2017年7月7日至9日,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全球人工智能与机器人峰会在深圳大中华喜来登酒店举行。在7月8日下午的AI创投专场,专场星河互联人工智能事业部管理合伙人刘玮玮发表了主题为《从商业落地的角度看人工智能创投趋势》的演进,分享了在人工智能创投领域得到的一些经验,讨论了行业的未来和看到的趋势。

星河互联刘玮玮:人工智能创业商业落地很重要,但不是投资的唯一考量标准| CCF-GAIR 2017

在演讲中,刘玮玮讲到了人工智能的关键因素、行业接下来的发展、投资的逻辑和观点、人工智能行业从商业落地角度的划分等等话题,具体演讲摘要可以点击《星河互联人工智能事业部管理合伙人刘玮玮:人工智能创投领域的干货分享| CCF-GAIR 2017》,在演讲过后,雷锋网就演讲内容对刘玮玮进行了一次简短的专访,以下为采访实录:

刘玮玮专访实录精编

雷锋网:您在演讲中提到了Gartner公司发布的新兴技术成熟度曲线,现在流行的人工智能应该是处在曲线最顶峰的位置,按照发展必然的规律,这些人工智能项目在未来的是会下降的,这个趋势对你们日后的投资有没有影响?

刘玮玮:人工智能项目从峰值下降估值必然也会下降,在顶峰有很多项目,那么高的估值没有营收去做支撑,看未来趋势来讲,在下降以后,会筛掉一些炒概念、炒估值的企业,筛掉一些估值虚高的项目。所以从行业的发展来讲,是一个洗牌的过程。从投资来讲,太顶峰没法去操作了,所以,要么在这个行业起来之前投,要么再过一过,等他降温了再投。

雷锋网:也就是说,现在的投资者对于人工智能的项目要处于一个观望的时期了,是吗?

刘玮玮:不能这么笼统地去讲,因为人工智能项目是分领域的,发展的进度也是不一样的。你可以这么理解,从不同的领域来看,有的领域可能已经发展的较为成熟,有的领域可能刚刚开始,有的领域不是大众视线以内的领域,但是这些领域有些机会。这些领域在曲线中所处的位置也不一样,你不能笼统地去介绍人工智能行业投资怎么样,这是个宽泛的概念。

雷锋网:现在有些领域已经火起来了,比如像智能驾驶、无人机、机器人等等,现在这些企业普遍估值都特别高,您觉得这个在未来一段时间会出现什么问题?

刘玮玮:刚才有个核心观点,高估值要有业绩的支撑,企业的项目高估值,没有业绩,未来就没有投资人给企业买单了,这样的企业就成了纯炒概念,这肯定不行。所以希望这样的企业找到合适的应用场景,真正的能商业落地,但是有一些领域,目前来说显然还看不到商业逻辑,这个就比较危险了。

雷锋网:对你来说,如果做人工智能这一块的投资,近期的商业落地会是第一考量标准吗?

刘玮玮:会主要看创业者的商业模式,包括他是不是能有一些能力来满足客户需求,这些很重要。但我只是来「强调」商业模式,因为之前这些强调的不多,并不是说商业模式是第一考量,没有什么第一考量,看一个项目多因素一起来拆分,商业模式只是一个比较重要的因素。

雷锋网:在看人工智能相关项目的时候,会特别注重创始人的技术背景吗?比如要投就必须投大牛这种?

刘玮玮:这个要分开来讲。

我们先看的是团队整个具备的团队能力,并不是说某个人的能力,团队是不是整体能力分工比较明确的,互相之间有信任的。

你要做人工智能行业创业,肯定要有技术,这就要看技术到底掌握在谁的手里,是创始人?CTO?还是什么。承担技术的这个人不一定是创始人,可以是团队里其他做技术的,只要把分工分好,几个人一定有信任就可以。

一般来说,对技术特别懂、商业运营也特别懂、行业同样特别了解的人很少见,尤其是大牛,大牛们多是原来在某个领域有自己的积累,比如做技术做了很多年、做研究做了很多年,但是你说他能对商业落地有感觉吗?还真不一定。得有搭配,我们希望企业是合伙的状态,不是一个人大包大揽的状态。

雷锋网:从资本的角度,如何看待一些底层技术的创业公司?在人工智能行业的底层技术领域,通常大公司巨头都会做,比如Google做了TensorFlow,芯片方面也有英特尔、英伟达等等,在这些方面,创业的小厂商还有机会吗?

刘玮玮:有没有机会不好说,但是我觉得会是很艰难的,而且我们不太会拓展,风险太大,巨头会对这些创业公司存在降维打击的风险。

但是某些细分领域还是有机会的,巨头做的大多是平台,而人工智能行业架构不止有底层技术,中间还有中间层,上层还有对于某细分领域的优化和定制,在定制和工程化的过程中也都是有壁垒的,并不是那么简单。所以说,某些细分领域的机会是有的,巨头也不可能面面俱到地在所有领域都扎下去,他只是给你一个底层的框架让你去用,就跟Android一样,你能说有Android了其他做APP就不创业了么?

分工不一样,创业公司最好不要去做底层,特别是面对巨头竞争的底层应用,如果去做上面一些定制化,或一些细分领域的工程化和应用还是有机会的。

雷锋网:你刚才讲到,人工智能行业,无论是投资还是创业,原来的时候更重视算法创新,但现在更重视垂直领域应用,这个怎么理解?。

刘玮玮:如果要对比算法来讲,确实要多看商业逻辑。

但如果看一个新项目拿过来,首先还是要创始人背景,做过什么事,在这个领域的竞争力如何,都要看,总之投资有6、7个要素要综合考量,商业落地也是必要因素之一。之所以把商业落地拎出来单独讲,是因为在那之前我从算法角度切入,讲了很多算法的创新,我后面刻意去讲一下,如果商业模式不成立的话,算法创新也是没意义的。

雷锋网:刚才你提到国内人工智能大部分应该是在B端会落地,那么你觉得C端的机会会在哪?

刘玮玮:C端很明显,比如现在做智能音响,用在家居环境或其他地方,这就是C端一个能落地的地方。

但是有一个问题。

智能音箱产品放在家里能干吗呢?用亚马逊的Echo举例,Echo全球出口已经500万了,是全球卖的最好的智能音箱,亚马逊有一组数据,从数据来看,Echo用户在使用时,主要用途都是用在听音乐、设闹钟、设定日程等等,基本上这几项。

但是把这些场景放到中国国内来讲,似乎好像很少有人这么用,中国人和外国人的使用习惯和生活理念是不一样的,一般来说,外国人会有个大房子,他们可能会在家里摆两三个亚马逊Echo,走到哪都跟音箱说一下,比如”给我放首歌“ ,而我们这很多人都还租房子住,弄个这类的东西放在房间里的人是很少的。

生活习惯是不一样,产品最终的形态也不能是一样的,所以我有个观点,今天没讲出来,就是不要盲目的去拷贝一些国外已有的产品和模式,不做任何的改良和本地化思考,这是错误的。国内也会有相对的C端的落地机会,但是需要考虑我们自己的实际情况。

雷锋网:你们未来重点关注的领域会是哪几块?

刘玮玮:机器人是我们今年的重点,从现在开始到年底,可能也到明年。主要是To B领域的机器人,比如工业机器人,还有一些行业应用的机器人、特种机器人等等,还包括一些行业应用的无人机,比如电力巡检、测绘、警用、安防等无人机都是我们关注的。

雷锋网:未来5到10年,您觉得这几块,哪块潜力更大一些?

刘玮玮:不知道,不好预测,5到10年之后行业变成什么样都不知道。

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