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华创资本熊伟铭:AI不只是眼前的技术,更要到达应用场景的远方

文章来源:猎云网   发布日期:2017-04-28

以下是熊伟铭演讲精彩实录:


最近一年多我们看到各种各样以人工智能为主题的创业公司,人工智能从图灵时代终于演变变成今天一个普遍看得到应用的时代。但很多创业团队其实还是在讨论技术,技术非常重要,这一点不排除。包括VC,VC可以当成技术行业的“翻译”,如果没有VC翻译,很多资本不会进入技术行业。但有了VC你还要明确业务,要把BP最终变成产品。


AI有多火?去年整个行业投资总额达到50亿美元,包括北京和硅谷,今天我们讨论行业投资,我们不能只是看北京或者只是看硅谷。所以今天无论是移动智能还是互联网,我们两边都在同时看。50亿美元是2300个VC投资人参与到1700家公司的投资工作中。



人工智能的投资趋势和过去看到的投资趋势不一样,比如2014年的移动互联网,其实大部分是以VC和独立的基金为主,很少有大公司在里面,但是人工智能这个行业其实有很多大公司作为投资方存在着。


有时候一个好公司不一定是好项目,一个好项目不一定变成大公司。比如一个公司很不错,估值很高,那么对于规模有限的基金,就投不了这样的项目。但是对于大公司来讲可以内部消化。之前一些大公司也在说要不要投资人工智能的创业公司?或者干脆请一个科学家把这个事情干了,或者开始外包一部分的工作,像1998年新浪把搜索引擎外包给百度一样,最后外包公司变成一个独立的公司。这种机会在人工智能领域也很有可能发生,所以从这个角度出发我们给大家更多建议,要考虑到这个行业的布局特点。


所以如果在融资的时候,如果大家只是强调技术是不够的。历史上有没有一个行业一个技术像人工智能这么火,并且可能面临很多行业应用。我可以想到的是20世纪初的电力行业,因为那个时候唯一应用就是照明,而今天照明无所不在,我们丝毫不会感觉电力的存在,因为大家习惯了。人工智能可能是这么一个行业,再过几十年可能无所不在。那时候你不会讨论这是不是人工智能,就像我们不会讨论为什么这么亮,是不是有电或者其他技术的出现。


电力行业在美国花了60年的时间,从20世纪初一直到1960年才达到百分之百的覆盖,增长比较缓慢。但是这几年的科技创新,无论是互联网还是移动互联网,包括最近各种各样的硬件都是瞬间爆红。所以我们看到一个趋势是:技术为先,但是得找到一个应用才能使渗透率大幅度提升。


最近看到一种说法,VC看到渗透率15%后可以开始投,而创业则是在5%-10%时才会有机会。确实是这样,一旦过了这个临界点技术很可能会爆发,这是我们平常评价一个技术是不是值得投资的重要标准。比如每个基金十年的时间,十年后这个公司还在不在?是上市还是被收购?所以要反过来推我现在要不要投?什么价钱投?投多少?这些都和基金的策略有关。


关于人工智能的5个思考

从非常长期的角度来讲,很多事情都是值得投资的,如果从非常短期的机会窗口考虑,可能很多事情是不敢投资的。所以我们这个行业在看待每个新技术爆发的时候,都会经常关注的一些点,以下是我们对于人工智能领域的几个观察:


一、人工智能是一种对目前业务改善的工具,而不是新流量入口


亚马逊到底是因为Echo火还是因为它本身就是一个入口,我想创业者没有想明白这个逻辑。我现在的感觉人工智能是一个加强的业务,它可能替代了大部分的人工,于是能够减少错误,提高效率,能够做很多人类无法在单一时间做的事情。


我们经常问创业一个问题:需求究竟能够持续多久?所以我们建议大家在考虑自己业务的时候,先考虑这个业务是不是具有长期、有成长潜力、有抵抗风险能力的业务。


二、创业公司如何和大公司抢人才


我们以最火热的无人车公司为例,在这个领域发生了很多收购,我问其中一家被收购的无人车公司创始人,你们怎么评估收购?创始人回答很简单:500万美元一个人。这个公司十个人就是5000万美元,基本按照这个价钱收购。因为收购一个实验室和收购一个创业公司的价值不一样。那么作为一个创业公司,你可能有两个非常牛的创始人,一个CEO、一个CTO或首席科学家,你怎么把剩下的7个人或者17个人找齐,你有没有能力和大企业抢人才?这是一个重要的问题。


我们还以无人车举例,这不是一个传统的VC投资领域,因为涉及大量不同于传统行业的东西,可能大部分的风险取决于融资能力、跟政府沟通的能力、业务落地的能力等等,这是你的公司能够跑多远的前提条件。


第三,一个创业者是否成功,和他是不是科学家没有必然关系


对于人工智能领域的创业者来说,你到底是一个创业者还是科学家?很多时候需要重新定义自己的角色。因为科学家过去通常在大机构,所以非常习惯按部就班,有非常明确的资源计划,但是创业公司里面每天都是像着火一样,节奏非常快。所以科学家自己创业或者加入一个创业公司,是不是能够习惯?这也是很大的挑战。


其实这对人生来说是有很大的变化,这些专家创业的时候,是不是能够知道等待他们是什么样的生活节奏的变化?有很多人没有想明白就一头扎进了创业圈,进来之后发现世界好像不是这样,创业公司的市场和大公司完全不一样,大公司里面很容易做的事,自己创业可能不那么容易做。


第四,充分利用开源技术,打造一流新型服务


已经有越来越多的学校和研究机构开始慢慢公开各种各样的技术,今天各种各样的API越来越多,技术框架越来越多,这个价值非常大。原因在于人工智能还不能完全替代目前人工的工作,在效率还不高的情况下,AI是一个很好的补充。


有些团队有些失落,因为好不容易用自己的方法,跑出了一套标准或者算法,使得这个东西非常独特,那么要不要坚持自己的技术开发之路?这是今天需要重新考虑的点。


今天很多基础设施已经可以直接接入应用,因此人工智能的团队也要考虑,是不是更好的去利用开源社区里公开的技术,用来更新现在的业务。所以你的团队是不是别都是科学家,是不是应该从业务为先的角度考虑,反过来再考虑用什么技术实现这个应用。


第五、解决问题最重要,炫技没用


我们鼓励创业者能够发现一些独特的机会,我遇到一个问题是我看到的BP或者团队,很多都沉浸在自己的小技术里无法自拔。这些技术获得很多奖,但在商业上有什么进展呢?当技术的独占性越来越低的时候,可能拼的就不仅仅是技术了。


现在时候我觉得是过分强调技术,忽略行业具体特征。所以这一点应该先回到行业,再看我用什么技术能够改变这个行业。


2016年11月,著名的Bloomberg Beta 团队回顾总结全球机器学习 2016 年在技术、应用、产业等各方面的发展,并展望未来,绘制了最新版的机器学习生态全景图。从这张图可以看出,人工智能其实包括了非常多的细分领域,而不只是人脸识别、无人驾驶这些方向。



所以这个反而是我们跟硅谷的差距,创业者考虑的首要问题到底是解决技术问题还是解决商业问题?就算是解决技术问题,也是解决一个商业化的技术问题。所以这个反而是我们跟硅谷的差距,创业者考虑的首要问题到底是解决技术问题还是解决商业问题?就算是解决技术问题,也是解决一个商业化的技术问题。


如果大家看2011年大数据的热潮到今天人工智能的演变的过程,会有很不错的创业灵感,包括很多行业的应用,都非常值得我们学习。为什么有些人工智能的公司估值这么高?还是因为做的公司数量少,如果有更多创业者能做或者懂得如何去做,我们看到的市场将会迎来新的价值回归,使这个行业更加繁荣起来,而不是都想憋一个大招出来,这一点和大家共勉。


最后我想强调的是,创业者是不是应该更多的去考虑你在的行业,我们非常害怕看到一个BP,20页中有17页在讲自己的算法。如果现在我们还在验证这个技术是否可行,这家公司可能到不了A轮,最多是天使轮。如果是要实现商业机会,一定要非常清晰的定义人工智能在商业环境的最大贡献是什么?希望对大家有所启发,谢谢。


 

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