GGV紀源資本肖鴻達：我們該怎樣正確看待人工智能這個行業(yè)

作為投資人，我常常將人工智能行業(yè)劃分為三層，最底層是基礎(chǔ)平臺層，包括數(shù)據(jù)服務(wù)商、人工智能芯片、服務(wù)器、云計算的算例等，屬于通用且非常必要的；中間層是技術(shù)提供層，包括計算機視覺、機器學(xué)習(xí)等，類似的此類技術(shù)都在這一層；最頂層面是應(yīng)用層，包括無人駕駛、無人機、機器人等，承載著很多應(yīng)用。

在我們看來，雖然說人工智能正處于大家所期望的高點，但如此眾多應(yīng)用的開發(fā)賦予了廣泛的投資機會，這個行業(yè)值得我們用理性的眼光去投資。

評判一家人工智能企業(yè)是否成功，我們不妨從四個角度去加以判斷：

1.是否具有全球化的視野。

2.是否正在執(zhí)行最簡單、最實際且可以落地的事。

3.是否尋找到合適的合作伙伴。

4.是否對商業(yè)模式有清晰的判斷，以及隨不同環(huán)境靈活變化的心態(tài)。

▎全球技術(shù)融合趨勢明顯

目前，人工智能已經(jīng)不是一場區(qū)域化的戰(zhàn)斗，它是一種全球化競爭，遍布美國、以色列、中國等。

從客戶角度看，在企業(yè)服務(wù)市場，中國的市場雖然非常大，但公司付費率，尤其是中小企業(yè)的付費率非常非常低。與此同時，雖然美國的公司總數(shù)比中國少，但其中小企業(yè)付費能力一般非常強，約為中國企業(yè)的10到30倍左右。換而言之，如果中國人工智能企業(yè)只局限于一個區(qū)域市場，就意味著將失去很多不一樣的機會。

技術(shù)角度，中國、以色列、美國等地都擁有非常棒的技術(shù)人才，不僅有奇妙的想法，更有一些非常棒的系統(tǒng)設(shè)計方式。因此，全球技術(shù)交流趨勢將會愈加明顯。

舉個例子，如今非常火的無人駕駛，其最大壁壘是激光雷達或傳感器成本，造成普通消費者購買的成本非常高。試想，購買一輛車可能也就幾十萬元，若加上無人駕駛技術(shù)就需再掏幾十萬，試問幾個人會真的愿意？我們注意到，很多公司在嘗試攻克這個物理壁壘，處理方法不盡相同。中國創(chuàng)業(yè)者擁有較強的工程能力，他們能夠把一些看似比較成熟的技術(shù)做到性能和穩(wěn)定性較之前強很多倍；美國創(chuàng)業(yè)者則會投入龐大科研經(jīng)費去追求一條技術(shù)路線，也許這條技術(shù)路線在實驗室里并不成熟；以色列創(chuàng)業(yè)者則會運用非常成熟的技術(shù)，但在系統(tǒng)設(shè)計、產(chǎn)品設(shè)計上采取一些非常不一樣的很有靈感的方法，讓更多成熟技術(shù)可以被應(yīng)用到一些不成熟的產(chǎn)品上。

所以，我認為，在AI這個領(lǐng)域，技術(shù)層面上大家一定是在全球范圍內(nèi)互相交流、互相融合趨勢。

▎存在投資機會的領(lǐng)域

目前看來，我認為AI其實有三個比較重要的環(huán)節(jié)，分別是感知、認知和決策，三者的難度不斷攀升。根據(jù)不同難度和不同行業(yè)內(nèi)的元素來看，我認為現(xiàn)在存在較大投資機會的行業(yè)，主要存在于以下幾個領(lǐng)域：

/ 無人駕駛 /

很多人覺得，無人駕駛在AI領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)非常難，其實難度主要存在于系統(tǒng)層面，因為它需要很多數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)融合，需要多方面技術(shù)，還需要決策、判斷、控制等。但在我們做投資的眼里，無人駕駛在AI層面的實現(xiàn)其實很簡單，為什么呢？大家可以想象，開車本身并不困難，因為其本身存在諸多規(guī)則，司機是根據(jù)交規(guī)來完成行駛行為。因此，對比認知計算方面的技術(shù)，無人駕駛還是簡單的。

/ 工業(yè)自動化 /

自動化，如風電等電力方面，其基礎(chǔ)架構(gòu)已經(jīng)非常好，所以AI技術(shù)應(yīng)用到工業(yè)環(huán)境之中，會有非常大的前景，而且現(xiàn)在的技術(shù)其實可以做到。

/ AI+健康 /

目前這個市場已經(jīng)有很多公司在做。我認為，這一領(lǐng)域的應(yīng)用主要取決于你如何能夠把數(shù)據(jù)拿到，因為不管是做醫(yī)學(xué)圖象處理，還是做一些輔助診斷，數(shù)據(jù)本身的處理和清洗、標注等非常非常重要。同時，只要過了數(shù)據(jù)關(guān)，其應(yīng)用AI的技術(shù)相對比較簡單，商業(yè)化方面比較有機會。

/ AI+教育 /

即將AI算法應(yīng)用到教育這個特定場景，目前商業(yè)化發(fā)展已經(jīng)比較成熟。

▎AI公司的商業(yè)模式

目前觀察的情況表明，AI現(xiàn)有的商業(yè)模式并不非常清晰。因為，不管是2B還是2C，不管是提供技術(shù)還是提供解決方案，不管是提供產(chǎn)品還是提供服務(wù)，不同的場景之下，在不同的領(lǐng)域，其商業(yè)模式都可能完全不一樣。

舉個例子，AI公司到底應(yīng)該是2B還是2C？二者各有利弊。2B，發(fā)展可能會更快，但天花板也會更低；2C，因為要跟巨頭掰手腕所以難度大，但成功之后的回報也是巨大的。所以，創(chuàng)業(yè)者需要根據(jù)對整個商業(yè)邏輯有一個明智的判斷。

再說是輸出API技術(shù)還是解決方案，在不同市場上會有很不一樣的想法。在美國，很多公司雖然提供一個非常簡單的API，但也能創(chuàng)造較高收入和利潤；但在中國，需要較長時間實現(xiàn)。中國很多巨頭在跟你做生意的時候，如果對方單點很好，他們首先希望把你挖過去，希望自己做，或者買斷。

再來看看，到底是做產(chǎn)品還是做服務(wù)？這個其實也很不一樣，醫(yī)療行業(yè)如果想做AI服務(wù)，個人感覺比較難，因為醫(yī)療的產(chǎn)業(yè)鏈非常長，就診流程也非常復(fù)雜，如果想為醫(yī)院提供這樣的一個好服務(wù)，不僅本身需要很多人力，也需要積累很長時間，所以這個行業(yè)較適合提供非常棒的產(chǎn)品，比如自動判斷腫瘤圖象的產(chǎn)品、輔助診療的產(chǎn)品等。

因此，在我們對人工智能行業(yè)有超高期望值的當下，更需要理性的去選擇一個現(xiàn)在技術(shù)可以實現(xiàn)、市場相對成熟、且能夠有一個成立的商業(yè)模式的企業(yè)，這樣的投資才可能產(chǎn)生更大價值。

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