2019年4月25日，由高新科創(chuàng)、紫金港資本和GPLP犀牛財經(jīng)共同舉辦的“2019GPLP第三屆人工智能產(chǎn)業(yè)高峰論壇”在杭州成功落下帷幕。此次論壇得到了海創(chuàng)基地以及多家投資人、企業(yè)家、創(chuàng)業(yè)者、媒體代表的支持參與。
面對時下火熱的人工智能，投資機構(gòu)是如何看待這個市場的投資機會？在第二場圓桌論壇環(huán)節(jié)中，國科嘉和執(zhí)行董事丁潤強、凱聯(lián)資本管理合伙人黃蒼、金沙江聯(lián)合資本管理合伙人周奇、源星資本管理合伙人于立峰、諾基亞成長基金合伙人葛瑤以及紫金港資本合伙人曾云就這一話題進(jìn)行了深入地交流和探討，分享了自己的真知灼見。
紫金港資本合伙人曾云：人工智能是一個提升生產(chǎn)力的工具
紫金港資本是主要浙大校友聯(lián)合創(chuàng)立的一家投資機構(gòu)，現(xiàn)在管理的基金規(guī)模超過50億，2016年與浙商創(chuàng)投、浙江大學(xué)等聯(lián)合成立百億浙大母基金，第一期20億人民幣。
人工智能，在我看來是一個提升生產(chǎn)力的工具，主要有四大用途：
一個是提升效率；
第二是降低成本；
第三個是危險場景和人做不到的一些場景；
第四個是加強監(jiān)管。
在提升生產(chǎn)力和降低成本的角度，有大量賺錢的公司，也有很多噱頭的公司，主要判斷的依據(jù)就是客戶的付費意愿和能力。人工智能很是面向企業(yè)客戶，如果一開始就跟巨頭綁定，后面它的發(fā)展?jié)摿艿胶艽笙拗?，如果客戶更多是一些中小企業(yè)，不過度依賴某一個或幾個巨頭客戶，則未來潛力會更大。
從2008年至今，在整個人工智能行業(yè)發(fā)展當(dāng)中，大概在13前后兩年是人工智能起步發(fā)展期，基本上七年到十年一個產(chǎn)業(yè)周期，到明后年這些人工智能基礎(chǔ)技術(shù)公司是一個上市潮，接下來從2019年開始，一些場景公司落地有非常大的機會。原來一些好進(jìn)入，利潤高或流通性好的領(lǐng)域，比如金融、交通、醫(yī)療等，在過去幾年的發(fā)展中，已經(jīng)被占領(lǐng)得差不多了，接下來的場景落地機會在于一些有比較深的行業(yè)壁壘的領(lǐng)域，對創(chuàng)業(yè)團隊的行業(yè)資源和執(zhí)行力也有較高要求。
其他的投資機會，在我看來，一個新的技術(shù)浪潮會帶來流通環(huán)節(jié)，包括內(nèi)容分發(fā)，電商，媒體，支付方式等各種變革，比如說游戲或者教育內(nèi)容的分發(fā)，傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)/移動互聯(lián)網(wǎng)的渠道，接下來智能硬件（智能投影電視，VR/AR等）也會逐漸變成一個重要分發(fā)渠道，這是過去沒有的機會。過去十年是我見證人工智能獨角獸（偏底層基礎(chǔ)技術(shù)公司）成長的十年，接下來我非?？春萌斯ぶ悄茉诟鱾€細(xì)分行業(yè)落地的機會，伴隨著產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，必將迎來人工智能大發(fā)展的十年。
凱聯(lián)資本黃蒼：PE投資難度大 機會也大
凱聯(lián)資本是04年在美國注冊的，從投資的方向和階段來看的話，以大消費和科技為主。
側(cè)重于消費，不止于消費。
凱聯(lián)資本的投資方向更側(cè)重于消費，但不止于消費，可能更多是投資相對成熟的項目，從業(yè)務(wù)層面或者實操層面更多。凱聯(lián)的背景是智慧投資或者是并購?fù)顿Y，從消費、教育、汽車等行業(yè)的維度設(shè)立一些產(chǎn)業(yè)基金。
PE投資難度大 機會也大
凱聯(lián)資本更關(guān)注于相對長周期的投資，從PE思考路徑的維度和VC是不同的，PE的角度需要對確定性的要求更高，但不管是VC還是PE本質(zhì)是共通的，是在預(yù)判或者預(yù)測某個行業(yè)的五年之后的未來。凱聯(lián)團隊更關(guān)心兩個周期的迭代。例如智能汽車領(lǐng)域，在這個賽道里，頭部的玩家五年后的狀態(tài)會如何。以前是被動安全，現(xiàn)在是主動安全，未來是人工智能的安全。產(chǎn)業(yè)內(nèi)的人會看得更清楚，在這個賽道上還有很多重量級的選手還沒有出來，被比喻成是“一個穿著西裝的暴徒”，其實這個領(lǐng)域里面很可能“汽車暴徒”還沒有上場。所以說在這個領(lǐng)域里投資難度大，機會也大。
資源整合是金融行業(yè)至今沒有解決的痛點和需求
投資行業(yè)賺的是操作系統(tǒng)和做事方法的辛苦錢，提升效率和降低成本絕對很重要，在金融行業(yè)里還沒有解決這個行業(yè)真正的痛點，但是有迫切的需求。看到了問題，去解決這個問題，恰恰這個就是機會。資金是一個方面，但更要做的是資源的整合，這就是凱聯(lián)的投資思路。
金沙江聯(lián)合資本管理合伙人周奇：AI將有巨大的發(fā)展空間
金沙江聯(lián)合資本管理著50億人民幣左右的資金，主要投資A、B輪的科技型企業(yè)，我們的主要投資方向一個是泛人工智能，第二個是大交通，第三個是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，不管是技術(shù)創(chuàng)新還是模式創(chuàng)新，都圍繞的是to B的企業(yè)，是產(chǎn)業(yè)投資。
泛AI是我們投資的一個重要方向，泛AI是指從上游的傳感器到后端的應(yīng)用整個一個產(chǎn)業(yè)鏈，不過前端與后端這兩個方向其實有兩種不同的投資邏輯——前端包括芯片、傳感器等，是非常底層的技術(shù)，也是一個長周期的事情，這類企業(yè)以基礎(chǔ)研究為驅(qū)動，公司的估值也往往比較貴。從應(yīng)用落地切入的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，其團隊更加復(fù)合化、多元化，既有AI的團隊也有產(chǎn)業(yè)背景的高管。
在我看來，AI跟互聯(lián)網(wǎng)一樣，應(yīng)該是一個體會不到得但又無處不在的工具，它滲透到各個應(yīng)用場景中去。我們不應(yīng)該先從技術(shù)方面入手去看AI得技術(shù)如何去落地，而應(yīng)該先從需求入手關(guān)注場景。客戶才不關(guān)心用的是啥技術(shù)，他們只關(guān)心問題解決了沒有，解決的成本如何。解決了問題的，然后再來講AI在里面起到什么樣的作用。AI創(chuàng)業(yè)，也需要從需求入手。
AI才剛剛開始，技術(shù)也還有很大的發(fā)展空間，應(yīng)用落地的潛力巨大。在中國創(chuàng)業(yè)，除了市場龐大以外，中國市場的容錯能力比較強，允許你犯錯誤。所以中國的創(chuàng)業(yè)公司好好抓住這個歷史機會和方向，會有很多的機會。
源星資本于立峰：AI不可能脫離傳統(tǒng)的東西獨立去做
源星資本是管理資本63億人民幣，從A到C輪都會投，主要投資方向是四大領(lǐng)域：一個是智能+，包括智能制造，包括人工智能，第二個是醫(yī)療，第三個是軍民融合，第四個是大消費，我們在國內(nèi)最早提出一個智能+概念的投資機構(gòu)。
在投資的時候，我們偏好這幾個方面：
第一我們有一定的產(chǎn)品形態(tài)和落地的應(yīng)用場景；
第二個比較看重的是軟硬件結(jié)合的，純的軟是不大會投，我們更喜歡有應(yīng)用場景的公司。
關(guān)于人工智能投資，我們更關(guān)注智能技術(shù)在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造升級當(dāng)中的作用這個賽道。這是一個很大的市場，包括智能制造，包括一些新的其他行業(yè)里的應(yīng)用，其次我們更關(guān)注新興技術(shù)，因為智能技術(shù)帶來新的應(yīng)用場景會激發(fā)新的消費市場，所以我們會看有一些實體項目，或許這里面沒有那么高大上。
我舉三個例子：
我們投資了一個做脊柱手術(shù)的機器人公司。應(yīng)用場景非常明確，可以覆蓋到5個病種，收費不是特別高但也不是特別低，它的智能技術(shù)包括定位、導(dǎo)航等等，包括預(yù)設(shè)手術(shù)方案。
第二個案例是一個新的治療技術(shù)，從三級甲等醫(yī)院傳到縣級，一個醫(yī)療的手術(shù)方法需要五年時間的培養(yǎng)，但是由于有了醫(yī)療手術(shù)機器人人工智能技術(shù)以后，可以同步實時輔助醫(yī)療技術(shù)水平的提高。
第三個項目是研究水下定位，包括水下通訊系統(tǒng)等。
從軍工突然延伸到消費品領(lǐng)域，這會形成一個工業(yè)品和消費品多維度的產(chǎn)品的視角，也能推進(jìn)公司在其他領(lǐng)域的研發(fā)，包括水下通信系統(tǒng)，水下北斗系統(tǒng)等等，所以我們在看很多人工智能公司的時候，其實不能夠單純從公司的角度看它的技術(shù)多么高，而要結(jié)合公司的商業(yè)模式來看。
因此，我認(rèn)為人工智能技術(shù)的發(fā)展是一個長期的過程，中國AI技術(shù)和未來的發(fā)展前景空間確實是非常巨大，但這個過程當(dāng)中現(xiàn)有的技術(shù)跟現(xiàn)在的技術(shù)如何結(jié)合起來，這些是我們比較關(guān)注的。
人工智能未來的投資機會，其實無論是機械的自動化還是怎么樣，總是要跟AI結(jié)合，不可能脫離傳統(tǒng)的東西獨立去做，一定是在一個應(yīng)用的場景下去進(jìn)行價值提升。芯片也會在應(yīng)用場景下才會有價值，我們認(rèn)為新技術(shù)和市場之間是一個互動的關(guān)系，也許有應(yīng)用，而且應(yīng)用出來的時候會擴大市場，市場的需求又進(jìn)一步促使技術(shù)的進(jìn)步，現(xiàn)在的技術(shù)發(fā)展和過去的技術(shù)發(fā)展完全不同。
大疆就是一個典型的例子，大疆無人機的出現(xiàn)形成了一個巨大市場，這個巨大的市場促進(jìn)技術(shù)的發(fā)展，在安防、森林防火等等這些應(yīng)用領(lǐng)域反復(fù)的賦能，這是一個成功的例子，因此在天上、水下、安防、軍工等等這些領(lǐng)域，無論是橫向還是縱向，都產(chǎn)生了很多新的技術(shù)，產(chǎn)生了新的市場，新的市場又反過來促進(jìn)了技術(shù)和新的品類的應(yīng)用，設(shè)備更加成熟，這是一個很大的商業(yè)機會，我們會重點看這些領(lǐng)域的投資機會。
諾基亞成長基金葛瑤：人工智能對行業(yè)的改造還非常初級
諾基亞成長基金在全球管理10億美金的規(guī)模，主要投資方向是科技+產(chǎn)業(yè)，包括我們比較關(guān)注智能交通、物流、消費、教育、醫(yī)療，另外還有企業(yè)服務(wù)，專注于成長期投資，投資規(guī)模是一千萬美金到幾千萬美金左右。
我們在人工智能領(lǐng)域主要關(guān)注兩種類型的公司，一種是落地比較快的，我們關(guān)注技術(shù)的成熟度；另外一種就是技術(shù)還不是特別成熟，但是市場空間非常大的公司，這一方面我們主要關(guān)注數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性及可獲得性；第三是消費者對技術(shù)的發(fā)展容錯程度到底有多高。
此外，我們還會投一些邊緣計算的公司，硅谷有一家公司，現(xiàn)在已經(jīng)有了一些在物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用，不過這件事其實不光光是一個人工智能算法的問題，在行業(yè)應(yīng)用當(dāng)中也是挺復(fù)雜的一件事情，包括機器視覺、硬件，甚至包括對算法的優(yōu)化，包括對行業(yè)的理解，其實在這個過程當(dāng)中非常重要，所以一個復(fù)合型的團隊非常少見的。
還有一些我們覺得很好的公司，這個領(lǐng)域還有一些不錯的團隊，最近在這一年左右開始用一些新的替代性的方式思考一個行業(yè)，也會冒出來一些稍微早期一點的公司，但是方案更先進(jìn)，可能今年會去布局這些行業(yè)。
人工智能這個市場發(fā)展真的還非常早期，投資機會也非常多。比如說移動互聯(lián)網(wǎng)對于整個工業(yè)、傳統(tǒng)行業(yè)的改造其實現(xiàn)在還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有結(jié)束，所以說人工智能對行業(yè)的改造還非常初級。
第二，從中國的市場角度去看，我們認(rèn)為中國在這一輪科技進(jìn)步的浪潮當(dāng)中是有顛覆性創(chuàng)新和彎道超車的機會，比如在技術(shù)演進(jìn)過程當(dāng)中我們積累了用戶數(shù)據(jù)、行業(yè)經(jīng)驗，慢慢也會有一些顛覆性的技術(shù)出現(xiàn)，那個時候就是這個市場低端顛覆高端的機會，我們非常堅定的看好中國市場人工智能發(fā)展機會。
國科嘉和丁潤強：AI一定要技術(shù)與產(chǎn)業(yè)結(jié)合，創(chuàng)造商業(yè)價值
國科嘉和是中科院國科控股直管基金，2011年成立，現(xiàn)在管理著多支人民幣和美元基金，包括專注中早期的VC基金和成長期的PE基金，還有一支安全專項基金；作為中國科學(xué)院嫡系的投資機構(gòu)，國科嘉和現(xiàn)有的近百家企業(yè)，以及未來計劃投資的方向，均是以核心科技為主。
關(guān)于人工智能投資，我們更關(guān)注AI技術(shù)的應(yīng)用，即AI技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的結(jié)合。
我舉兩個例子，第一個就是人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，比如視覺和工業(yè)檢測，以一部手機為例，我們知道手機在出廠的時候要經(jīng)過大量的檢測，有包含了各種各樣聲光電的、基于信號的檢測，也有基于視覺的檢測，比如表面的劃痕、瑕疵等。過去的時候使用工業(yè)相機，對于傳感器、光源有很高的要求，現(xiàn)在則是可以將工業(yè)檢測跟AI進(jìn)行結(jié)合，一方面可以降低對前端傳感器的要求，以及AOI綜合使用的門檻，另外一個方面有機會提高已有的檢測設(shè)備的檢測精度和檢出率。
第二個案例是自動駕駛和智能汽車，圍繞著這個產(chǎn)業(yè)鏈，我們投了不少公司。受限于監(jiān)管、技術(shù)成熟度、成本等多方面的綜合因素，真正能大量商用自動駕駛的乘用車還需要走很長的路。在哪些場景內(nèi)能夠有機會更早更快落地呢？比如工程機械、礦山車、物流車甚至農(nóng)用車。原因在于這些車輛它們的工作環(huán)境更嚴(yán)苛比如有很多粉塵、渣土，存在更極端的高低溫，而車輛所在的作業(yè)區(qū)域還要被嚴(yán)格監(jiān)管的，這個時候把人工智能融合在這樣的落地場景就非常有商業(yè)價值了。此外，從技術(shù)應(yīng)用的成本角度，對于一輛二三十萬的乘用車而言，現(xiàn)在自動駕駛的成本實在高，但如果把這些技術(shù)用在售價就有大幾百萬、甚至一兩千萬的工程機械上面去，這個成本的增加對于客戶來說，接受度就大了很多。
總結(jié)來說，雖然算法的不斷提升很關(guān)鍵，但任何項目我們從來不會說就AI論AI，而是一定要將先進(jìn)的算法、技術(shù)來賦能產(chǎn)業(yè)，一定要找到一個具體產(chǎn)業(yè)可以和成熟的AI算法、技術(shù)去結(jié)合，提升效率，降低成本，這是第一個機會；第二個機會是創(chuàng)造新品類，創(chuàng)造新的應(yīng)用方向，過去由于各種原因做不了，而現(xiàn)在技術(shù)發(fā)展到能夠做成，抓住過去已有產(chǎn)品的轉(zhuǎn)型新方向。
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