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华映资本章高男: 当所有人重注AI,我们看好这三大方向

作者:华映资本 发布时间:

华映资本章高男: 当所有人重注AI,我们看好这三大方向

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摘要:关于人工智能,当下还有哪些值得关注的趋势和投资方向?

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华映资本合伙人章高男

过去八年总投资额超过1300亿元人民币、行业企业获得投资几率高于其他行业2-3倍,BAT与VC纷纷押“重注”入局……如果说能确切预见到的未来趋势,人工智能是热点之一。

从IT(Information Technology)转向DT(Data Technology)的当下,任何行业和企业面对人工智能的发展都不敢怠慢,而就在今天宣布“退休”的马云老师,也曾在演讲中公开表示,希望倡导教育改革,帮助年轻人适应人工智能时代的来临。

  • 人工智能到底是什么?

  • 人工智能正在切实的解决哪些问题?

  • 当下还有哪些值得关注的趋势和投资方向?

近日,在2018“创响中国”创新创业大赛复赛颁奖典礼暨“人工智能&大健康”论坛上,华映资本合伙人章高男围绕以上三个问题展开了分享。他认为:AI不是风口,是现实。人工智能可以简化成四个层次:

首先,人工智能需要利用已有的经验, 这个经验的载体是海量数据;其次,有了经验以后,要通过各种数学模型去逼近这些经验,即算法和算力层;通过模型预测未来,将预测应用到不同的领域,就是各种学科;把学科应用到场景,就变成了商业应用。

面对人工智能的发展,章高男看好以下三大投资方向:

  • AI+行业:强场景、强刚需,AI赋能升级产业模式。如智能物流,自动驾驶,无人仓储,安防;无人零售(深兰科技)等;

  • AI paas 平台:能够降低AI使用门槛,提升效率。如天云大数据,第四范式等;

  • 底层技术:AI 芯片,前端传感器等。

以下为章高男演讲实录(经整理):

大家下午好,很高兴今天能够在这里跟大家做一个关于人工智能的探讨,其实人工智能对很多人来说已经是耳熟能详了,但每个人对人工智能的理解以及层次是不一样的。因为今天在座的很多都不是技术出身,所以我尽可能把人工智能这个技术领域简化成一个模型,方便大家去探讨。

人工智能到底是什么?

我把人工智能简化分成四个层次:

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首先人工智能要利用已有的经验,而这个经验的载体就是海量数据。大部分的人工智能依靠的机器学习方法,都是有监督的学习,或者半监督的学习。当然也有一些简单的强化学习,但效果相对有限。既然是监督学习,首先要有数据,要利用已有的经验。

第二步有了经验以后,要通过各种数学模型去逼近这些经验,这就是算法和算力层。算法是理论基础,算力是工程实现。算法框架是人工智能的核心,所以国际领先的大公司都在不计成本打造,例如Tensorflow,Torch等。

第三步有了模型,下一步就是通过模型预测未来是怎么样的,这个预测应用到不同的领域,就是各种学科。例如,语音识别,计算机视觉,NLP,推荐,动态规划等。

最后把学科应用到场景,就变成了商业应用。例如自动驾驶,滴滴的路径动态规划,头条的信息流推荐,智能音响等等。今天下棋人类已经下不过机器,不仅是下棋,AI还可以去帮你做诗做曲,还有精准营销,安防等等。

有人说AI是泡沫,有人说AI是风口,如果你真正了解什么是AI,你会发现其实AI不是风口,AI已经在我们的工作生活中有了大量实际的应用,而且是广泛的应用。按上述四个层面分类,如今每个层次都已诞生出百亿千亿级的大公司。比如数据层的云计算,算法算力层的Tensorflow,TPU;学科层的商汤科技;应用层的今日头条等等。

AI不是风口,是现实 

我判断AI已经成为现实,有如下理由:

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第一,在技术层面,AI行业已经高度工程化。首先AI需要海量数据,今天企业拥有TB (Trillionbyte:万亿字节)级的数据已经很容易,大量小微企业都拥有足够多的数据,这在十年或者二十年以前是不可想象的,所以这是一个巨大的改变。今天企业拥有数据已经不是一个很大的门槛,都可以去做AI。

另外算法和算力也实现了大规模工程化。算法算力有国际大的公司的支持,他们已经提供了很好的平台和应用的框架,这都是已经可以工程化的框架。所以我们使用AI的门槛会大大降低。

当然这些算法的能力是有限的,今天我们想指望AI去产生思想和思维还不太现实,但是你只要给它一个明确边界,很多场景AI会比人做的好。譬如下棋是在死活约束和方格约束的前提下,需求最优面积的动态规划问题。有了这个边界,AI可以远超于人。而且最重要的是只要给出边界,它们的算力算法都有很好的工程化的方案,所以今天应用AI已经不是很难的事情。

第二点,除了技术工程化,AI要被广泛应用还要有刚需。事实上目前AI已经是企业里最大的刚需之一了。主要有两个原因:

首先,今天企业拥有的数据的维度,跟过去比,已经大大丰富。过去十年二十年前,企业里的数据很简单,无非是ERP和财务数据,拥有这些数据的企业已经是很好的企业了。但今天不一样,譬如企业要通过线上去卖东西,那么你选择天猫还是京东,产品的排位等等, 都有大量的数据需要商业决定。

当企业的数据维度有几百维的时候,很难用简单的BI(Business Intelligence)用因果关系类来分析了。这个问题要去解决,就必须应用到机器学习的方法了。

另外,今天企业拥有大量非结构化数据。比如说语音、视频、文字,图象,这些非结构化的数据只有机器学习的方法去做,用BI是没法处理这些数据的。比如我们的客服对销售的影响越来越重要,但是客服的通话记录是文字你怎么去优化呢?如果会用NLP和分类的方法,它可以产生更多的销售。

所以从上述两点讲企业对AI有强烈的需求。我们也看到很多传统行业,会有很多优化的需求。

这是我刚才的一个观点,这个观点还需要有一些数据的支持。下图是整个AI在过去几年投资的金额和项目数,黄色的曲线线是投资金额,去年已经投了将近600亿在AI相关的企业。

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数据来源:天云大数据

再看第二个图,是从16年跟17年一对比,就会明显发现,16年投资集中在在早期,B轮、C轮,而17年到高点是C轮、D轮,这说明他们成长的很好,行业向成熟发展。

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数据来源:天云大数据

再看一下人工智能公司,是资本的绝对热点。人工智能获投的公司以及未获投的公司,它的比例已经超过50%,也就是意味着每两家人工智能公司,就有一家会融到钱,这个在别的行业几乎无法想象的。无论是国内还是国外,投资机构都在对AI下重注。如果是一到两家这样做,那可能是去赌,但如果所有人去做,这说明了什么?大家可以思考一下。

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数据来源:天云大数据

再从另一个维度,即企业端的态度来看AI。大家印象最深的是百度all in AI,其实何止百度,谷歌,跟微软, IBM,还有国内的阿里,包腾讯都在AI是全产业链布局的。无论从最底层的算力层,还是核心的到基础框架层,再到应用层,今天国内外最值钱的公司,他们都是在AI不计成本去投资布局的。

尤其在算法框架层,因为算法框架层是机器学习的核心,整个AI里面最核心的部分,但是这部分基本上由国外巨头主导,这个差距我们必须得认。当我们发现全球所有最成功的企业都在AI做大量布局,而不是一两家公司在赌,这说明AI的趋势确定性。

作为顶级的企业,你重注AI,你未必能够成功,但如果你不部署AI,你一定不成功。未来谁占里这个高地不知道,但是如果你不占领的话,也许很快会被被颠覆。

AI领域投资,我们看好三大方向

既然AI是刚需,大公司有都重注投入,那么从投资的角度,大企业都在部署AI,应该怎么去投呢?

我给一些自己的理解和建议:

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  • 第一,是跟场景结合。

目前,在国外多出手纯技术类公司,不考虑短期商业模式,因为他们相对鼓励原创,有很强的技术辨别和趋势预测能力,而目前中国的投资还是以商业模式判断为主。

所以在中国,AI企业要想存活,必须要跟一些场景结合。在投资AI企业的时候,建议去找一些传统行业,AI只是一个技术,我们要找那些行业里面做得比较好的,创始人可能不是做AI的,但他用到了AI,而且AI给产生很好的效果,这种公司值得我们去关注。这种公司有可能通过这一轮技术创新,对整个行业某种程度上进行革新和洗牌。所以不要为了AI去看AI,你要去行业里面看AI的因素是不是很强,真的帮企业提高效率,产生更大的价值。

  • 第二,是利用AI帮企业赋能,降低企业使用AI的门槛。

这些企业主要是技术驱动,虽然没有直接的场景,但是能在不同垂直行业赋能,或者帮企业降低使用AI的门槛。因为AI要用好它,对企业还是有较高门槛的,首先要有数据的存储和分布,把它变成一个分布式系统。其次,还得懂算法和业务,算法和业务结合通常要花较多时间成本。第三,最重要的是工程实现。如果你没有做过,会趟无数的坑。这层面的人才都集中在之前拥有大量数据的大公司,人才很难获得。所以现在市面上出现一些做AI的中间件,让企业接近傻瓜式的使用AI。比如做物流,需要大规模路径规划,只要告诉目标,提供数据源,可以直接帮企业优化这个业务。华映最近投资的天云大数据,就是做AI paas平台,帮助企业降低AI的使用门槛。

  • 第三,底层技术也值得关注,譬如算法芯片。

任何算法的硬件实现都有一定的局限性,很能适用所有的算法,所以大公司不会那么激进,这就给初创公司很好的从边缘切入中心的机会。

以上就是我对人工智能发展的一些观点,再次感谢!

本文转自微信公众号“华映资本”。文章为作者独立观点,不代表芥末堆立场。

1、本文是 芥末堆网转载文章,原文:华映资本
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