松禾资本汪洋：人工智能项目的投资逻辑

当前，科技在推动生产发展和社会变革中的作用急剧放大，一批新兴高科技企业的强势崛起正不断实现着对传统老牌企业*地位的超越。根据普华永道发布的“2018全球企业TOP100”报告显示，全部上榜企业中，科技行业是所占市值*、市值增长最多、入围数量增加最快的行业，且在TOP10中占据7席。

伴随信息技术的进步和数字化、智能化时代的到来，人工智能产业迎来黄金发展期，新兴技术类企业正成为推动科技发展的重要动力。松禾资本一直注重对科技领域的投资，拥有超过20年的科技投资历史，公司在智能机器人、无人驾驶等人工智能领域深耕细作，挖掘出众多人工智能细分领域的头部企业，积累了丰富的投资经验。

近日，松禾资本合伙人汪洋接受媒体专访，分享了松禾资本近些年在人工智能项目上的投资逻辑。

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数据、算法、算力三大因素奠定人工智能产业进化的基础

“我们为什么要投科技项目，为什么要投人工智能？”汪洋连发两问。

他以1997年、2007年、2017年三个时间节点全球市值前五的企业变化为例，说明科技行业是当前所有行业中发展速度最快的行业，创造着世界上*的财富，并以科技革命在人类发展进程中的推动作用，论证了在数字化和智能化时代背景下，人工智能是科技发展的大趋势。

“所以我们会在人工智能领域坚定不移地做重点投资。”他总结说。

汪洋分析说，人类对人工智能的研究已经长达六十几年，人们近些年之所以感觉到计算机的智能水平得到了突飞猛进的发展，甚至在需要非常复杂的计算、推理能力的围棋比赛中完胜人类，主要是以下三个方面的原因：

首先，大数据的积累为人工智能产业的发展奠定了数据基础。汪洋表示，得益于互联网十几年的飞速发展，大量数据被积累下来，最终成为了人工智能发展的“食物”和存在的基础。

其次，算法框架的优化为人工智能的快速发展奠定了学术基础。“正是这些年深度学习算法的完善，才诞生了像Google的TensorFlow这样的底层算法框架。”汪洋说，我们可以将算法框架看成是人工智能的一个“消化系统”，负责读取数据、消化数据，并最终产生结果。

再次，芯片计算能力的进步突破了算力上的计算瓶颈。汪洋表示，以前数据量较大的时候，一个模型可能要Training几个月甚至一年的时间。而近些年，尤其像GPU这样具备并行计算能力芯片的快速发展，极大地解决了此类问题，突破了算力上的计算瓶颈。

“在我们看来，正是这三点因素使人工智能领域的研究产生很大的突破。”汪洋说道。

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“人工智能+”是松禾的投资重点之一

在汪洋看来，互联网的发展解决了连接和信息不对称的问题，但无法解决效率和劳动成本的问题，而人工智能的发展最终要解决的就是提高劳动生产率和降低劳动成本的问题，本质上就是提高生产力。

“我们将人工智能的产业结构分为基础支撑、技术平台、行业应用三层。”汪洋表示，松禾资本的投资重点主要集中在应用层，也就是大家听的最多的“人工智能+”。

按照汪洋划分的分层结构，基础支撑层包括数据存储、基层算法、芯片等底层算法框架，在这一领域获得*地位的大公司竞争激烈，如英特尔、高通、英伟达、Arm等巨头。“这些大企业投入了非常多的资源参与芯片领域的角逐，所以并不利于创业者进入，除非获得国家的支持，比如有中科院背景的寒武纪。”汪洋说。

而技术平台层则包括图像识别、语音识别、大数据引擎等通用技术，在这一领域处于*地位的公司如国外的Google、Facebook，以及国内的BAT等。“这些公司积累了大量的数据优势，他们将通用算法免费开放，通过带动流量获取巨大经济价值。”汪洋表示，这是典型的互联网的打法，行业里称之为“羊毛出在猪身上”。

“我们的投资重点，是人工智能产业结构最上面的一层——应用层，也是大家听得比较多的‘人工智能+’。”汪洋进一步解释道，人工智能的应用层，简单的说就是拿着基础层和中间通用技术层的成果去为某一个垂直的行业提供服务，产生具体的应用场景。

“这一层包括了很多，像无人驾驶、医疗、安防、金融、机器人等，都是人工智能在一些具体行业具体领域的应用，这是我们的投资重点。”汪洋说。

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松禾在人工智能领域的投资逻辑

汪洋认为，“人工智能+”通过在原有产业链条加入AI元素，使得行业效率明显提高或使行业人工成本明显下降，从而能够极大地提高原有产业的生产力。

讲到松禾资本在人工智能项目上的投资逻辑，汪洋表示，当团队在看人工智能项目的时候，主要是基于四个方面的考量：

首先，项目本身是否具备技术优势。“我们认为短期内项目的技术红利依然明显。”汪洋说，当前人工智能尚处于技术研发期和成长期，技术优势具有转化成行业优势的可能，这也是各大人工智能公司疯狂招揽数学人才和算法人才的原因。

第二，长期来看，行业理解和行业纵深是项目的核心竞争能力。在汪洋看来，未来当算法门槛和技术门槛变得越来越低的时候，行业理解最后体现出来的结果就是比拼谁的产品方案更加经济、成本更低，效率更高、更适合去大规模生产。行业纵深就看这个项目在行业里扎得有多深，上下游触角伸得有多长，能否形成行业壁垒。“这是“人工智能+”项目最核心的竞争能力。”汪洋说。

第三，投资要区分关键性应用和非关键性应用。汪洋表示，关键性应用对技术的要求苛刻，产品研发周期很长，不仅需要依赖持续融资，还要有*的技术团队，一旦做成，项目门槛会很高。“非关键性应用”的项目不追求高大上，只要达到了一定的技术条件，更多的比拼“简单、实用、性价比高”等综合能力。“所以我们在看人工智能项目时，会先看项目处于哪个领域，不同的领域对于项目的要求是不一样的。‘关键性应用’项目必须有技术大牛坐镇，‘非关键性应用’则要求团队更加综合和全面。”

第四，偏爱具备整体解决方案的项目，不投资纯技术提供商。根据汪洋的投资经验，对于纯技术型提供商，非常容易被它的上下游碾压，最终被取代。汪洋表示，就算在技术门槛很高的芯片领域，如果你最终不能去面对自己的客户，只甘心做一个中间环节，仅提供技术服务，那么当下游企业占领市场后，很容易出现进一步通吃产业链利润的情形，纯技术提供商如果不能持续保持技术上的*或技术研发速度放慢，就很有可能会被下游企业淘汰。

“所以我们在投一个项目的时候，更注重项目整体解决方案的能力。整体解决方案，就是技术、产品、商业、数据这四方面能力都要有。技术是大前提，有了技术，然后能把技术转化为产品，再搞定客户把产品卖出去，实现商业化，这个过程可以反馈出大量的数据来，再用你的数据来去修正你的产品，我们觉得这样的项目才是一个好的项目。”汪洋说，这是松禾在投资人工智能项目时*的判断标准。