人工智能行业痛点:它不是一个2C的生意,而是2B的生意

2017-09-21 10:31· 投资界   
   
不要为了人工智能而人工智能,不要认为人工智能就能解决所有的问题。

  2017年9月20日,由北京市发展和改革委员会、北京市经济和信息化委员会、北京市科学技术委员会、北京市财政局、北京市金融工作局、中关村科技园区管理委员会指导,北京市昌平区人民政府主办,北京市昌平区发展和改革委员会、中关村科技园区昌平园管理委员会、北京未来科学城管理委员会、北京昌平科技园发展有限公司承办,北京昌平创新创业金融服务协会、回+双创社区、清科集团协办的“2017北京•未来科学城金融峰会”在北京如期举行。

  会议围绕“创融创新、创享”的主题,齐聚500位顶尖投资机构、金融精英、优质企业、创业代表,从资本市场、信用体系、母基金合作、产融结合等角度,分析当前环境下挑战与机遇;并通过契合昌平当地优势产业的深入讨论,真正落实“双创促升级,壮大新动能”,健全金融生态体系、推动产业转型升级。

  主题为《AI与智能制造应用与前景》的专场讨论由将门联合创始人、将门创投创始合伙人杜枫主持,明势资本合伙人高志芳,镁伽机器人创始人、CEO黄瑜清,三行资本创始人、管理合伙人孙达飞,丹华资本中国区CEO兼合伙人张大地,励石创投创始合伙人赵萌,臻云创投合伙人祝晓成做了精彩分享。

人工智能行业痛点:它不是一个2C的生意,而是2B的生意

  以下为投资界(微信ID:pedaily2012)现场速记整理:

  杜枫:非常容幸能跟几位一起,在这里跟大家分享一下人工智能与智能制造这个话题。我们从事人工智能投资领域,其实不光没有感觉到寒气,反而感觉到无穷的热度。随便翻开一个报纸杂志,人工这个词最近都脱不开,简写成AI。第一个问题从实际投资者的角度,跟大家来分享一下为什么我们会出现这样一个最新的风口,它又是怎样契机到一个行业的趋势上,高总您先给我们分享一下。

  高志芳:我抛砖引玉,先来分享一下明势资本对于这个问题的看法,现在人工智能不仅不觉得冷,而且是非常热,昨天我们看了一个人工智能在防御领域的项目,就是两个清华硕士还没有毕业的年轻人,他们拿BP过来,这个项目估值是1.5亿人民币投后,而且拿了两个TS在手里。这个现象是在其他领域,天使轮估值是不敢想象的,因为前提是还没有找到任何商业化的应用,产品的demo还没有出来。

  没有一个机构会对这一块视而不见,多少人或多或少意识到人工智能第四次产业革命,在这样一个浪潮里面,作为一个底层技术,对于投资不同垂直领域的基金,不管投制造,还是投其他方面,都会考虑到这个领域会对人工智能带来多大的改变。

  这个方面风险投资会对产业界做长期的思考,未来产业方向调整在哪里,我觉得我们基金投的是早期投资,更确切的是Pre-A的投资。在中国其实人工智能在产业化的应用,或者一些新的想法和思路,和大洋彼岸的美国差距不大。不仅是传统的,在新兴行业都有大量的例子,目前像医疗、金融、制造,包括像出行领域,是人工领域重点估值的垂直赛道。

  杜枫:在这个行业实操的创业者,镁咖机器人的黄瑜清,其实毫无疑问也是很重要的领域,您分享一下您看到的时间趋势?

  黄瑜清:非常感谢昌平政府和主办方领导给这样一个机会,让创业者在这里有一个发言。我们叫镁咖机器人,机器人是人工智能其中的一个方向,机器人得到了资本的亲睐,原因有两个,一个是国际上的指标,叫做机器人密度,每一万员工拥有机器人的数量,2014年中国的指数是36,国际平均水平是65,中国离国际平均水平基本上是一半。相比于日本、韩国这样的国际领先的国家来说,我们中间有大概十倍的差距,这可能跟中国以前产业结构相关,在中国劳动力非常便宜,所以全世界最大多数劳动型密集的产品。

  我们在最近几年中国人口红利开始出现了拐点,根据麦肯锡最新的报告,中国适龄劳动人口的比例相对下降了23%,到那个时候中国65岁人口达到3.8,80岁以上超过一个亿。使用机器人来实现替代基础的人力劳动,这是一个发展的方向。我们觉得资本是一个产业发展的加速器和催化剂,所以在这个阶段进入人工智能,用更多的新技术来改善生活,这是一个非常重要的事情。

  杜枫:三人行必有我师,刚才一个从时间角度,一个从行业角度,您作为一个有温度的投资人,给我们多讲一讲从行业发展角度来看这个问题?

  孙达飞:还有三思而后行,三行资本做人工智能投资的时候,我们基于两个趋势,第一个是目前整个现状基础上,科技毫无疑问是一个主题,人工智能只不过是一个新概念。

  第二,你是投趋势之后,要有一个不确定性的答案,追随着估值的结构向美元基金来投,还是向人民币基金来投,前者特别注意前沿的技术,后者把商业的场景和AI的结合会看得更重。

  我们会在教育机器人领域投了两家,我们在生命科学AI领域会投一家,在视觉领域也会出手一家。AI给传统消费电子产品带来更多,更有趣的功能,同时会促进二次销售数字的提升。这一轮AI的热潮,包括风口跟两个技术是有关系,一个是共享,移动互联网到了尾期之后,资本还要去寻找一些风口。

  杜枫:正好他提到的话题交给张总这边,孙总提到了风格和对标的的认识,你可以给我们分享美国这边人工智能投资方面的最新状况?

  张大地:丹华资本管理了两期美元基金,主要是投在硅谷,大概15亿的人民币,自己的感受是非常深刻的,AI是偏底层的技术,跟中国的国情是有关系的,中国由于人口密度高,数据量比较大,中国深市市值最大的公司是海康威视,排在第二位,万科是3200亿,排在第一位。怎么样把人工智能对传统企业的改革用好,这是非常重要的。

  杜枫:人工智能如何驱动这个行业,在美国一些关于深度的基础技术的推进,其实我也看到赵总他们看到的一些跨境的投资,在以色列的方面,包括中国的一些核心技术,这一方面二位分享一下你们现在一些黑科技,新技术和突破性的应用。

  赵萌:技术和应用结合得非常多,根据不同的市场和沉淀,我觉得投资的理念也不一样,我们在以色列,在美国也投过一些项目,特别是在以色列,我们投了很多黑科技的项目,去年投的都是8-9年的积累,现在产品刚刚出来,但是他们在相关领域确实积累了很多年,包括去年投过以色列通过激光传感器,来做成声音合成技术的公司,应用领域一开始并不是被广大用户和投资机构认可,但是这种技术的原创性会带来整个产业界的颠覆性还是非常强的,会解决我们在应用领域看不到的。

  两个月前我们还投了一家以色列的公司,通过数据的计算,在非常小的芯片,能够集成多个视频的捕捉,这在国内是看不到的,你们想看一些原创性的,沉淀非常深厚的,可能在欧美,或者以色列会有。

  祝晓成:说项目是我们特别喜欢的。我们跟北京市合作得比较多,我们投的几类东西,一类机器人,还有新能源相关,医疗健康相关,还有人工智能,我们都有投,刚才前面智行者就是我们投的,包括镁咖机器人。

  我举两个例子,我们在别的领域的探索,一个是视觉方面的,我们投了一个在医疗健康领域的应用,主要是智能图片。我们在一年前投的,一组数据就是对于早期肺癌的准确率,一般准确率是20、30%,这是比较好的医院。他们现在准确率能做到80%。第二个是标准的问题,人工标注的准确率时间非常长,现在用人工智能,把标注的时间大大缩短了。

  还有我们在法律方面,今天有一家提到了法律,我们投的不一样,基本上是专门服务律师和律所的,他们真正把大数据和人工智能结合起来,在过程当中起作用的,不管是从案例,也从整个工作流程当中,我们讲的业务流程,企业服务的角度去解决。我们投了其他的行业,还有娱乐。

  杜枫:我们从风险上来看,我们看到了很多的机会,未来在这个行业最大的陷阱,或者是最大的风险?大家来分享一下。

  高志芳:所有人都看到利益,或者是未来收益的时候,其实做风险投资更要看到风险,这是风险投资平衡的艺术。我们这边实际上看到的,人工智能成了一个风口或者是热潮,对投资人的影响都是双向的,投身到这里面的创业者,尤其是第一次创业的初创毕业生过来,过于轻视对于垂直行业的理解。

  刚才提到的像人工智能和法律方面,还有提到了那个项目来说,如果不是对法律行业有深入的了解,一般大部分的项目是做一个面向C端的整体,只有深入到行业领域,才能知道这个行业的痛点,不是一个2C的生意,是2B的生意,这才是行业的痛点。我觉得大的风险,包括国家层面政策的支持,这些都会影响发展速度。具体而言,我觉得还是看每个人,他需要在他的细分点上,去把握这个垂直行业风险点在哪里。然后才能做出真正提高行业效率的产品,人工智能可以改变很多,但同时从经济效益,或者是企业效益本身来说,并不是最优的选择。

  杜枫:遇到的风险和挑战,对于创业者来说,我们都在谈机会,未来你看到最大的挑战是在哪里?

  黄瑜清:我想分享的是机器人跟具体行业结合的时候,既看到机会和风险,才能明确来回答这个问题。

  癌症现在治疗和研究有最重要的一个方向,叫做个性化用药,同样是癌症,A跟B的基因不一样,所以需要用到的药物成分也不一样,现在已经批准的药物组合有上万种,所以个性化用药一般诊疗的流程,病人提供切片样本,到实验室去做一一比对的实验,这种比对的实验基本上靠人在做,一个有经验的工程师,或者一个科学家每天能完成120个实验,把所有的处方药全部匹配,最差的情况可能需要30天以上。

  机器人进行自动化的替代,机器人更加精准和可靠,优势是可复制,只要你匹配足够多的设备,可以成比例的提升,40人左右的实验室完成的实验,可能需要30天,现在通过自动化,以及机器人加上自动化的设备,可以把十个人的规模实验室,在三天就能完成这样一个实验。所以在行业里面有巨大的效率提升。另外有优势的点在于,以前靠人在做的,切片的颗粒度相比机器人要大很多,以前完成这样一个诊疗过程中需要病人多次提供他的切片,现在只需要提供一次,所以极大降低病人的痛苦。

  这样的技术我们可以看到全世界刚刚开始推进,在中国也是一片非常大的蓝海,类似的案例在行业也非常多。风险我觉得来自于两点,第一点是医疗这个行业相对会比较保守,推进新的技术,会面临着政策,以及客户接受度带来的挑战。

  另外是我们可以看到政府很多的政策,在推行医疗改革的时候,面临着基层巨大的阻力,所以我觉得人工智能技术在推广过程当中,除了面临技术本身的这种挑战之外,其实还有非常多的来自于社会上的挑战。作为创业者我是非常有信心的,将来的技术把人类的健康,会带来人文的价值,和商业的价值。

  杜枫:我们作为投资人,您是怎么看待机会和风险,你提到的教育领域,其他领域呢?

  孙达飞:我们可以结合项目来谈一谈风险,第一种就是要不断的技术进步,虽然有比较好人工智能的概念,也会贴上AI的标签,我们会清楚告诉企业家如何做健康的,持续的公司。

  还有一家公司是非常基础的技术,要迅速变现是很难的,这个基础的技术在中国有没有成长,未来能不能大规模的变现或者是盈利。思必达就是这样的例子,要求在两三年内迅速的变现是不太一样,思必达估值已经涨到了很高。既然在两三年不能实现自我造血平衡,这个在中国的确有非常大的前景和价值,你可以迅速找到能帮你一轮一轮去完成融资,让你等到活到那一天。

  所以说到实质上,前者靠自身的造血,后者靠极强的融资能力。你到底选择第一类,还是选择第二类,占比多少,那是由你的基金配比,系统性风险和分析的策略来决定的。

  杜枫:张总提到了看到的美国项目是基础研究类的,支撑技术。中国这边很多应用,不光说到的时间的问题,我相信在应用上不少,有请张总。

  张大地:我补充一下政策风险,人工智能相当于传统企业加上了一个好的应用,传统企业表面上拥抱变革,比如说人工智能对医疗的改革,创业者和投资人都很嗨,估值也很高了,现在中国的医疗连一个收费条目,医院是一个公益单位,是一个事业单位,哪怕收十元钱的拍片,各地政府都要踢皮球,一方面人工智能对这个行业起了很多的价值,另外这些价值不能变现,这是一个很大的风险,同时这么高的估值,如果不能变现,这肯定是有问题的,这是第一个风险。

  第二个风险,比如说海康威视,它既能做很好的产品,又能做很好的政府关系,智能交通都做得非常好。所以一定要找到一个相对可以快速把场景布下去的应用场景,快速实现迭代,这是挺重要的。

  第三个风险,不完全相关的,又有很高的估值,又没有很好的现金流,两头都被挤压,这种风险都很大。

  杜枫:张总分享的是我下面要谈的问题,就是关于人才,高总也提到了如果还没有毕业的学生拿着BP,说估值一个亿,张总也提到了估值比较大,这么高的估值最重要的一个问题就是人才的稀缺,甚至有些公司本身在讲自己的时候,是自己来推动的,我们看到了一个新闻,数了中国所有相关专业的博士毕业生和硕士毕业生,全中国每年能够毕业不过数千人。所以人才变成了一个非常大的挑战。这当然有一些潜在的风险,前面四位嘉宾都已经讲了自己关注的市场方面,人才方面,政策方面等。给投资人出一个问题,你们投资的时候,有哪些风险?

  赵萌:人才和资源还是非常有限的,创业公司还是要专注自己的领域,不要做一个大而全的批发商,否则会死得很惨。去年有很多公司想做AI,但是你发现做这个事情的人,比如说谷歌,facebook搞touch,创业公司认为自己很牛,做了一个大而全的公司,巨头往往到一定的程度开源了,过去积累了无数多的精力,就不值钱了。所以创业公司一定要专注,一定要细分,要集中自己的优势。

  第二个方面,不要为了人工智能而人工智能,不要认为人工智能就能解决所有的问题。很多问题可以完全不用人工智能来解决,现在在AI领域有很多不同的算法,深度学习,DNN,RNN等,你认为解决某一个问题,七层神经网络就比十层神经网络要好,答案未必是这样的。我们投了美国的一个公司,是做大数据的,就是为上层工具厂商去访问下层数据库的时候,提供加速的功能。他做了一个讨巧的方案,就是用机器学习的方案,没有用深度学习,30秒钟得到的数据,现在一秒钟就可以实现。要避免这些风险,才能在细分领域走得更快,做得更强。

  祝晓成:我特别同意他们讲的,我们投资以及我们做产业,对早期投资来讲,我们切身的体会,大多数我们投的科技项目,至少是软硬结合的,涉及到工程经验这个概念,有一个方法论,能不能把这个事情干好。比如说激光雷达,累计到很多的东西,材料也好,加工工艺也好,甚至于质量管理也好,所以在这里面其实既是机会也是风险。我觉得反过来讲,我们对于创业者,或者我们作为一个投资人,会特别注意这个团队本身是不是有这样的人在里面。这是第一。

  第二,刚才也提到这些里面的创业,AI是工具,存在于很多的行业,其实是跨学科的,也是很多别的专业在里面形成的。可能要对前面的传感器要比较清楚,你处理完了以后,这个指令得让机器传送,所以这里面是跨学科的,你这个团队是不是能够把跨学科的技术解决好。当时不能说是哪一家公司出来好几个团队跟我讲做智能驾驶,都很优秀,但是缺腿,我就没有投。

  杜枫:最后一个问题是人才,从祝晓成总刚才说的,一个项目不管是什么行业要成功,其实是需要一个综合性的人才,有需要算法,有需要工程的,有需要做业务的,才能把这个行业搞清楚。不光是人工智能的公司,任何行业都一样,其他类型的创业公司,我相信也需要这样的人才。你有没有建议,或者好的招数,一方面作为给创业者的建议,或者给昌平政府有什么好的建议,基于人这件事,投资就是投人。

  祝晓成:这个问题在我这里是一个比较矛盾的回答。我个人不太愿意看简历,但是后来从我们投资下来的统计来看,基本上创业者集中在国内,以及国外的头部公司。所以从目前投资的情况来讲,大多数集中在北京的清华,北大,北理工,北邮,还有北航,海外有斯坦福等。我们投资基本上来自于这些名校,他们很专业,可能跟投资风险有关系,也直接导致我们去主动寻求这一方面的人才,这个就涉及到人才的投资,包括对投资的项目。这是第一。

  第二,科研部门,假设高校是一条线,另外一条线是中科院的体系,以及产业里面的研究院,比如像英特尔研究院,华为和BAT,他们研究前沿的东西,同时匹配他们的产业,这一类我们很关注。简而言之,我们希望看到人才,或者我们觉得比较好的解决方案,就是找到这样背后有积累的,这一帮人其实出来,本来能力没有问题,要不是高校的教授多少年的积累,要么是从产业里面来,有行业的经验,这样的组合创业,成功概率要高一些。

  赵萌:正好看到一篇文章,讲到了中国在AI比较优秀的人是5万人,全世界排第五第六位,所以还是非常稀缺的。

  杜枫:研究院院所的博士生,还有很多公司的研究院,包括中资和外资。

  赵萌:中国人工智能领域飞速的发展,这么大的市场机会,肯定人才是比较稀缺的,大家可以追溯一下人工智能的发展,最早都是高校的。

  另外在全世界发表AI最顶级的论文里,有40%的发表者,或者是科学家是华人,在美国中国留学生,或者是博士,中国还有很多人才在海外有非常强的实力。我们也看到很多的现象,每个礼拜都能看到一些中外组合,或者从海外回来这些优秀的理工生,这些名校毕业非常优秀的人才回国创业,这是一个非常大的趋势。包括中国相关政策的支持,我们本地想吸收人才,应该把视野放在全球化,放到最高的层面上,去寻求全世界的人才,这里面有大量的华人研究生非常值得我们去挖掘的。

  另外除了科技家的人才之外,我觉得在人才储备上,任何一个成功的商业公司,在科技创新成功的公司,必须两条腿都要健全,第一要很好专业技术的人才,第二要有非常好的商业领导,这两方面的匹配是非常重要的,单纯的技术公司在市场上走得不够远,我们希望有非常好的技术,搭配了非常好的商务能力的公司,这样成功的概率会相对高一些。

  张大地:我本人是斯坦福毕业的,我从另外一个角度说一下人才的问题,其实另外一个维度就是创业公司你想挖的人,基本上很多人从创业公司出来,要么分家,有人找到我说想去一个大的平台,希望推荐一下,或者在谷歌,或者在facebook,这些人都有期权,日子过得还是不错的。

  从另外的角度来说,使得好的人才不断往这边来吸引。另外关心一下亚马逊大量的招募,500-1000位的程序工程师,从这个角度来讲,对他们的压力还是蛮大的。这个问题的解决是很困难的,一方面是政府也需要解决一些房价问题,整个社会要保持一定的流动性,不要像欧洲和日本,日本也不消费,欧洲也固化了。另外,要快速的迭代,把订单拿到,把客户拿到,只有这样才能从不同的维度去吸引人才。

  孙达飞:中国的AI人才核心还是懂得识别方向,能够跟教学相结合的老师,我投了一个校友的企业,三年前做了一个医疗大数据结合的公司,去年在三个大数据分析里面,发现了新药靶点,就卖了7千多万。你怎么可能靠大数据,真的去爬出这个数据,就能爬出来了?他做了一家结核儿童医院的数据,做了一款很好的药,卖给了一个上市公司,这个人在创业三年以后,他是特别有情怀的,他爸爸原来是清华计算机的主任,他就回到软件学院去当了教授,当教授以后,我们两个人一交流就发现,他带的学生是非常棒的,而且他在这个实验室里面,他所带的孩子们,每天接触的不管是交通还是医疗,他所看到本身一些大数据的深度学习的方向,我在摩托摩拉做了一年的汇编编程,学校学的东西,跟真实的场景去做应用,是不一样的。

  第二,给昌平的建议,我的想法是这样,因为我在苏州投了好几个项目,个人也好,还是机构也好,很奇怪的就是我投的企业,他们都是在北京或者是上海,是因为苏州优惠政策吸引过去的,可以拿到领军人才计划,晚上吃饭一个房间里面能有七八个人,千人计划有四个人,苏州在医疗器械领域集聚了大量国内的优秀人才,昌平可以学习一下苏州在当地是怎么做的。

  杜枫:时间到了,今天这个专场就到这里结束,特别感谢各位的分享真正的干货和真知灼见。谢谢

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