元璟資本劉毅然圖像、語音領(lǐng)域最有可能迎來商業(yè)化應(yīng)用

劉毅然

AI風(fēng)口已來，該投就投。

從現(xiàn)在來看，在人工智能領(lǐng)域，圖像和語音識別是已經(jīng)被驗證的兩個賽道，這兩個領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)了較為成熟的技術(shù)方案，未來這兩方面很有可能率先迎來商業(yè)化應(yīng)用。

我們更青睞的該領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)者既要擁有技術(shù)背景，同時又能夠?qū)I(yè)務(wù)和商業(yè)有清楚的理解

元璟資本已經(jīng)投了兩個與語音識別技術(shù)相關(guān)的人工智能公司，一個是思必馳，一個是Rokid。這兩個公司，簡單來說，一個是安卓模式，一個是蘋果模式。Rokid是蘋果模式，包括語音技術(shù)、外形、麥克風(fēng)、服務(wù)系統(tǒng)對接等等都是團(tuán)隊自己設(shè)計、垂直整合的，提供完整的用戶體驗，直接對標(biāo)美國亞馬遜的Echo。另一個公司——思必馳，是一個技術(shù)平臺輸出型的公司。通過他們提供的模組和技術(shù)方案，一個傳統(tǒng)音箱可以升級成智能音箱，所以我把它比喻成安卓對智能手機(jī)的作用。

語音在臥室和車載這兩個場景里面最有可能找到突破機(jī)會，因為人們不看手機(jī)最多的兩個場景就是臥室和車載，這兩個恰好是語音人工智能最能發(fā)揮效果的地方。Rokid就是在臥室里面，思必馳也有汽車智能后視鏡方案等，這些是語音方面我們比較看好的。

此外，人臉識別能否出現(xiàn)成熟應(yīng)用仍然需要看場景，就目前而言，要實現(xiàn)to C級別的應(yīng)用還可能有挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有技術(shù)想做一個實時在線、每天實時準(zhǔn)確識別和判斷千萬量級人臉的產(chǎn)品，挑戰(zhàn)很大。按次數(shù)收費的人臉識別收費還在探索模式，但同時后面支撐它的運算量和需要的技術(shù)投入還很大。反而是to B的模式，如果能和銀行、保險公司摸索出業(yè)務(wù)模式，機(jī)會可期。所以要具體分析。我更看好一些對效果要求不那么高的場景，比如消費、娛樂，而對于準(zhǔn)確率要求極高的金融支付等領(lǐng)域會更加謹(jǐn)慎。

深入具體場景，形成數(shù)據(jù)閉環(huán)

我個人認(rèn)為人工智能的發(fā)展可以簡單地劃分為深度學(xué)習(xí)之前和之后。深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)之前，AI主要是簡單的模式識別，用計算機(jī)技術(shù)解決一些特定的模式問題，但近幾年識別準(zhǔn)確率開始出現(xiàn)瓶頸;深度學(xué)習(xí)帶來的變化還是很大的，使得很多應(yīng)用場合的識別率有了突然跳躍式的改善，很快就會無限接近甚至超越人類識別水平，這個框架基礎(chǔ)催生了大量新的機(jī)會。

深度學(xué)習(xí)的一個先決條件就是需要海量的數(shù)據(jù)去做訓(xùn)練，所以我們看AI公司的時候，首先是看它的數(shù)據(jù)場景是否正確，數(shù)據(jù)夠不夠大，有沒有防御性，另外就是有沒有形成閉環(huán)、擁有一個反饋機(jī)制，也就是根據(jù)搜集到的數(shù)據(jù)判斷作的決策是否正確，效果如何。如果能夠產(chǎn)生反饋，就可以逐漸優(yōu)化。

其次，如果業(yè)務(wù)過程中它自己能夠產(chǎn)生、沉淀新的數(shù)據(jù)，就會是一個正循環(huán)，越做門檻就越高。比如如果一個系統(tǒng)在業(yè)務(wù)單元或各科室的繁雜數(shù)據(jù)之間能產(chǎn)生、沉淀新的有組織形式的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，既是輸出也是輸入，這就會形成新的業(yè)務(wù)價值和數(shù)據(jù)壁壘。

最后一點適用于任何技術(shù)性公司，就是你創(chuàng)造的價值是否可以明確衡量。一般意義上是指能提高效率或者改變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的價值，如果這個價值可以衡量，那這家公司的商業(yè)價值就很容易體現(xiàn)出來。

方向上，我們鼓勵創(chuàng)業(yè)公司去深入一個行業(yè)，和這個行業(yè)深度結(jié)合，提供行業(yè)解決方案。雖然一些基礎(chǔ)方案可能會基于科技巨頭開源的一些理論架構(gòu)，但是創(chuàng)業(yè)公司不會被巨頭的革新輕易取代，或者說，創(chuàng)業(yè)公司生存的根基是對這個行業(yè)深度的服務(wù)和滲透。并不是巨頭公開了算法就把什么都摧毀了，創(chuàng)業(yè)公司在垂直領(lǐng)域可以做得更深。

相反，每個新產(chǎn)業(yè)發(fā)展的早期，需要有巨頭的大量投入和基礎(chǔ)性創(chuàng)新才有真正的新板塊性機(jī)會出現(xiàn)。比如移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，正是在蘋果大力推動蘋果手機(jī)，谷歌大力推廣安卓系統(tǒng)之后，智能手機(jī)的各種應(yīng)用才真正爆發(fā)出來，Uber、滴滴這樣的新機(jī)會才涌現(xiàn)出來。人工智能領(lǐng)域也一樣，在谷歌推動了深度學(xué)習(xí)的示范應(yīng)用之后，全世界都知道了DeepMind這家公司，現(xiàn)在NVIDIA這家公司也在推動芯片/算力的進(jìn)一步普及。

從大板塊上來看，在醫(yī)療、金融、安防、車載這些場景，創(chuàng)業(yè)公司都非常有機(jī)會。醫(yī)療和金融行業(yè)都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，有很多非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)等待機(jī)器去挖掘和學(xué)習(xí)。以安防和駕駛領(lǐng)域為例，這兩個行業(yè)都需要對人的缺點有很明確的突破，比如安防不可能老有人看管，而且人的處理判斷能力也相對有限，而機(jī)器則可以解決上述問題。

因此，在這些效率和數(shù)據(jù)遠(yuǎn)超人類的地方，人工智能會最先出現(xiàn)機(jī)會。我們也投資了一家電動車和自動駕駛公司——車和家，他們把所有精力聚集在一兩款車型的徹底顛覆設(shè)計上。他們在自動駕駛上做了一些嘗試和進(jìn)展，期待在自動駕駛這個領(lǐng)域繼續(xù)尋找到更多新的機(jī)會。

更看好技術(shù)和商務(wù)能力并重的團(tuán)隊

對于人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者，技術(shù)背景和商務(wù)能力是并重的，我們更青睞的該領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)者既要擁有技術(shù)背景，同時又能夠?qū)I(yè)務(wù)和商業(yè)有清楚的理解。目前有些投資人在團(tuán)隊早期還是一個算法或業(yè)務(wù)原型時就給出很高的價格，我們則相對謹(jǐn)慎。雖然我本人也是電子工程的博士，也愿意相信技術(shù)創(chuàng)新改變世界的力量，但在投資上面我們對教授、科學(xué)家創(chuàng)業(yè)持謹(jǐn)慎辨別態(tài)度。我們希望看到創(chuàng)業(yè)者不僅僅擁有算法或技術(shù)，還要有商業(yè)落地的具體前景和路徑，至少是深入務(wù)實的思考，畢竟創(chuàng)業(yè)是要做一個業(yè)務(wù)出來。

在我們看來，未來AI要進(jìn)一步普及，必須符合本地化、小型化的要求。通俗來說，本地化就是可以不聯(lián)網(wǎng)。如果產(chǎn)品需要聯(lián)網(wǎng)，每次還需要從網(wǎng)上調(diào)參數(shù)，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境不好就會有延遲，無法實現(xiàn)實時應(yīng)用。這在車載場景尤其突出。車在高速行駛時需要處理一些緊急情況，而高速公路的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境又無法實現(xiàn)完全的無延遲。小型化和智能手機(jī)類似，就是要把算法和軟件程序搭載在某個小型器件上，功耗也不能太高。

本地化、小型化的解決方案就是要把算法做進(jìn)芯片，讓處理器可以獨立、低功耗地承擔(dān)人工智能的功能，滿足正常場景需要，形成更多物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用場景。值得注意的是，軟件的創(chuàng)新相對更容易實現(xiàn)，而基于硬件的架構(gòu)創(chuàng)新則需要更多的嘗試和調(diào)整，技術(shù)壁壘更高。

人工智能或成下一個平臺式的機(jī)會

長遠(yuǎn)來看，我非?？春萌斯ぶ悄苓@個領(lǐng)域。這是一次計算平臺式的大機(jī)會，會持續(xù)很多年。就像2011年智能手機(jī)催生移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人工智能也有這樣的潛力，會廣泛而深刻地改變各個行業(yè)，有很多落地的基礎(chǔ)。

人工智能的發(fā)展，今天還處在早期階段，在此之上有廣闊的空間待挖掘，我們甚至都不知道從中衍生出來的業(yè)務(wù)模式和原來是否一樣。比如互聯(lián)網(wǎng)時代驗證了經(jīng)久不衰的三個商業(yè)模式——廣告、游戲和電商，而人工智能是只限于這些，還是會出現(xiàn)一些新的模式？未來也許會出現(xiàn)機(jī)器代理我們做一些業(yè)務(wù)，根據(jù)效果和我們分成，也是有可能的。

人工智能領(lǐng)域，中國和美國有可能并駕齊驅(qū)。中國公司擁有數(shù)據(jù)優(yōu)勢，產(chǎn)生數(shù)據(jù)的速度是美國的好幾倍，可以拿到更多維度和場景的數(shù)據(jù)，而深度學(xué)習(xí)是依賴于數(shù)據(jù)的，所以這是很好的基礎(chǔ)。而且世界范圍內(nèi)越來越多的研究人員都是華人，很多人愿意創(chuàng)業(yè)并在中國尋找市場應(yīng)用，這也是很好的基礎(chǔ)。但是國內(nèi)的創(chuàng)業(yè)比較扎堆，缺少多樣化或者原創(chuàng)性的嘗試。

總之，人工智能的影響仍然深遠(yuǎn)，而且還會持續(xù)地高速發(fā)展，隨著與各行各業(yè)的結(jié)合，會不斷涌現(xiàn)出新的投資機(jī)會，所以我們并不急于一時。我們正在謹(jǐn)慎樂觀地開始在這個領(lǐng)域的布局。除了上面提到的語音和自動駕駛之外，我們也在評估計算機(jī)視覺和醫(yī)療大數(shù)據(jù)方面的機(jī)會。

就我個人來說，在這樣擁有大型的充滿機(jī)會的賽道但同時又相對早期的行業(yè)階段，我更愿意追求一種無悔的態(tài)度。有些案子，雖然看起來很光鮮，但可能并不符合我們內(nèi)心深處對一些基礎(chǔ)商業(yè)邏輯的判斷，這樣的案子我們不會因為追求一時的AI風(fēng)口概念而匆忙投資，因為未來繁華散盡的時候還是會后悔，而且道理并不復(fù)雜。相反，在有些我們充分調(diào)研的領(lǐng)域里，盡管AI的成分不一定很高，但更可能是個真實可行的業(yè)務(wù)方向，我們會更愿意出手，相信自己的判斷。