對(duì)話現(xiàn)場(chǎng)

　　新浪科技李根 整理報(bào)道

　　AlphaGo之后，人工智能被迅速激活。這不僅體現(xiàn)在概念流行上，也體現(xiàn)在創(chuàng)投市場(chǎng)關(guān)注上，凡涉及“AI”，熱錢洶涌，人才難得。

　　不過，巨大聲勢(shì)背后，人工智能仍舊面臨應(yīng)用前景不明、變現(xiàn)困難、估值過高、魚龍混雜等痛點(diǎn)，一系列問題有待解答。

　　目前人工智能處在哪一階段？接下來會(huì)演變進(jìn)入何方？創(chuàng)業(yè)公司如何在AI時(shí)代里實(shí)現(xiàn)巨頭邊緣上的發(fā)展？VC投資接下來更看好哪一方向？

　　在“華興π對(duì)”上，人工智能領(lǐng)域的熱門企業(yè)家、投資人圍繞以上熱點(diǎn)問題展開了一場(chǎng)長達(dá)3個(gè)小時(shí)的對(duì)話。

　　對(duì)話由華興資本董事、科技及房產(chǎn)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人劉英航主持，參與對(duì)話的有獵豹移動(dòng)CEO傅盛、馭勢(shì)科技CEO吳甘沙、商湯科技CEO徐立、地平線機(jī)器人技術(shù)創(chuàng)始人余凱、創(chuàng)新工場(chǎng)創(chuàng)始人、管理合伙人汪華、明勢(shì)資本創(chuàng)始合伙人黃明明、啟明創(chuàng)投創(chuàng)始主管合伙人鄺子平。

　　以下為新浪科技獲悉的實(shí)錄節(jié)選：

　　AI火熱 正處淘金時(shí)期

　　主持人劉英航：人工智能在現(xiàn)實(shí)當(dāng)中演變到什么階段，何時(shí)可以顛覆現(xiàn)有的場(chǎng)景？

　　吳甘沙：現(xiàn)在基于大數(shù)據(jù)的暴力計(jì)算型人工智能在很多領(lǐng)域已經(jīng)超過了人類智能，意味著人工智能在歷史上第一次真正可以創(chuàng)造客戶價(jià)值，不僅僅只是一個(gè)概念。當(dāng)然人工智能目前解決的問題還是比較早期的，比如中低級(jí)白領(lǐng)做的事情。高級(jí)白領(lǐng)做的事情、需要深入思考的，以及需要靈巧控制的藍(lán)領(lǐng)工作，人工智能做不了。

　　余凱：人工智能作為一個(gè)推動(dòng)者的技術(shù)，本身構(gòu)成一個(gè)產(chǎn)業(yè)缺乏很多關(guān)鍵要素。一些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)發(fā)生了兩個(gè)變化，第一，這個(gè)技術(shù)在產(chǎn)業(yè)里有大規(guī)模應(yīng)用；第二，使這個(gè)產(chǎn)業(yè)里面的新玩家能夠顛覆老玩家，比如搜索廣告，在電視里全國都看到同一個(gè)廣告，搜索則是千人千面，這正是基于深度學(xué)習(xí)的技術(shù)。

　　我們地平線關(guān)注三個(gè)機(jī)會(huì)，第一，智能語音。第二個(gè)，智能攝像頭，第三個(gè)自動(dòng)駕駛，從輔助駕駛，半自動(dòng)駕駛，全自動(dòng)駕駛里面有大量的機(jī)會(huì)。人工智能剛剛開始，像是一個(gè)淘金的時(shí)期，因?yàn)槟悴恢滥膫€(gè)領(lǐng)域你可以淘到金子。

　　徐立：現(xiàn)在從業(yè)者做的事情，短期來看可以分為兩個(gè)階段：第一階段是超過普通人的能力。現(xiàn)在人工智能做的很多事情是純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，需要大量的人把知識(shí)傳遞給機(jī)器。這些能給勞動(dòng)力密集型企業(yè)帶來效率提升，但不會(huì)帶來新的場(chǎng)景。真正帶來服務(wù)升級(jí)是第二個(gè)階段：超過專家，因?yàn)閷＜业哪芰椭R(shí)比較稀缺。比如駕齡較長的司機(jī)、醫(yī)院專家號(hào)等。

　　現(xiàn)在，第一階段，超過普通人，很多垂直領(lǐng)域已經(jīng)可行，未來可能應(yīng)用到更多的垂直領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)工業(yè)的突破。第二階段，超過專家，可能有待算法的進(jìn)一步演進(jìn)，包括用算法生成專家數(shù)據(jù)，這是值得探討的問題。

　　傅盛：關(guān)于人工智能的應(yīng)用，我認(rèn)為基礎(chǔ)是技術(shù)，但并不認(rèn)為技術(shù)是唯一的決定力，技術(shù)完美了，到了一個(gè)顯而易見的邊界值的時(shí)候，這個(gè)世界不需要產(chǎn)品，不需要?jiǎng)?chuàng)業(yè)者，需要銀行家就夠了。

　　第二是產(chǎn)品，你要思考在不完美的情況下怎么組合你的產(chǎn)品，包括重組你對(duì)產(chǎn)品的思路，我不認(rèn)為特斯拉今天真正解決了讓電池可以跑兩千公里不用充電，它真正改變的是你對(duì)電動(dòng)車的定義。人工智能也一樣，怎么找到一個(gè)尖端的產(chǎn)品應(yīng)用？我那個(gè)時(shí)候自己催生的想法就是機(jī)器人。

　　第三是需求，產(chǎn)品和技術(shù)的結(jié)合是為了滿足需求，哪個(gè)大的需求一定發(fā)生，它就一定能倒逼技術(shù)重構(gòu)。因此，要從需求角度重構(gòu)產(chǎn)品和技術(shù)。很多人問，你要做機(jī)器人，機(jī)會(huì)在哪里？機(jī)會(huì)就是人越來越貴。當(dāng)有一天機(jī)器成本比人便宜的時(shí)候機(jī)會(huì)就出現(xiàn)了，哪怕這件事是最簡(jiǎn)單的端茶送水。

　　黃明明：我認(rèn)為判斷人工智能領(lǐng)域是否有泡沫、價(jià)格是否貴，核心就要看有沒有價(jià)值。一種商業(yè)模式能否幫助原有行業(yè)大幅度提升效率、降低成本，是我們判斷其是否有價(jià)值的關(guān)鍵點(diǎn)。現(xiàn)在人工智能在很多領(lǐng)域已經(jīng)能創(chuàng)造出切實(shí)的價(jià)值。比如自動(dòng)駕駛。

　　鄺子平：第一，我認(rèn)為人工智能已經(jīng)到了可以大規(guī)模商用的階段。前些年看的一篇文章認(rèn)為，技術(shù)發(fā)展都遵循某種規(guī)律，就像在棋盤上放米粒的寓言，當(dāng)一粒米變兩粒，兩粒變四粒的時(shí)候，沒有人考慮用它做飯，而當(dāng)過了某個(gè)紅線，確實(shí)可以做一鍋飯。現(xiàn)在就人工智能就進(jìn)入了棋盤的第二半，每一次的平方所產(chǎn)生的效率都是巨大的。

　　第二，最近確實(shí)存在很多偽AI。現(xiàn)在很多項(xiàng)目，你去聊的時(shí)候，都會(huì)有人跟你說大數(shù)據(jù)、人工智能，這確實(shí)造成了目前行業(yè)的一些虛火。

　　第三，從機(jī)會(huì)上講，現(xiàn)在還是蠻令人興奮的一個(gè)時(shí)間點(diǎn)，還能夠找得到純技術(shù)的平臺(tái)公司，而不是應(yīng)用+AI。

　　汪華：我認(rèn)為AI由兩條腿驅(qū)動(dòng)。一條腿是技術(shù)驅(qū)動(dòng)，前幾年，深度學(xué)習(xí)、GPU等各種新理論出現(xiàn)，成就了很多黑科技企業(yè)，這些企業(yè)往往驅(qū)動(dòng)的是一些更加久遠(yuǎn)的、中長期的東西，比如自動(dòng)駕駛、真正意義上的家用機(jī)器人等。但受制于科技、算法，產(chǎn)品大規(guī)模應(yīng)用于生活可能還需要三到五年時(shí)間。但黑科技領(lǐng)域更容易產(chǎn)生獨(dú)立的公司。

　　另一條腿是需求驅(qū)動(dòng)。需求驅(qū)動(dòng)跟技術(shù)沒有關(guān)系，它來自于互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)在中國的發(fā)展，從1995年開始的互聯(lián)網(wǎng)，到最近的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)將所有的人和場(chǎng)景連接起來，使得交易量和交互量幾何級(jí)數(shù)般上漲，如此龐大的數(shù)據(jù)不得不交由機(jī)器自動(dòng)化處理。而只要一家公司采用人工智能技，效率提升到足夠高之后，就會(huì)相比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手產(chǎn)生巨大優(yōu)勢(shì)，逼著其他人不得不采取行動(dòng)。因此，需求驅(qū)動(dòng)這些公司不斷提高線上化率，并向其他行業(yè)延伸。

　　但缺點(diǎn)是，這個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生的公司，很難是純粹意義上的AI公司，大多是AI+場(chǎng)景或者AI+業(yè)務(wù)，且大多數(shù)是2B的公司，技術(shù)相對(duì)復(fù)雜，對(duì)創(chuàng)業(yè)者要求比較高。

　　垂直差異化 做大公司“看不上”的創(chuàng)新

　　主持人劉英航：巨頭林立的AI行業(yè)，創(chuàng)業(yè)公司如何找到自己的突破點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)彎道超車？

　　吳甘沙：小公司可以做一些事情：首先，試錯(cuò)要做到更好，試錯(cuò)成本要低。大家可以想象一下，探索一個(gè)未知海域的時(shí)候，萬噸巨輪很容易觸礁，但是小公司開著沖鋒舟去，很有可能成功，要抱著一種向死而生的心態(tài)。

　　其次，小公司可以有一些創(chuàng)新的策略，第一，邊緣創(chuàng)新，找主流市場(chǎng)邊緣的垂直細(xì)分市場(chǎng)；第二，差異化創(chuàng)新，我不一定比大公司做得更好，但是我做不同的東西；第三，協(xié)同創(chuàng)新，兩個(gè)大公司之間合作往往很困難，因?yàn)槎加凶约旱陌谅曳▌?wù)部門比較保守。但是小公司，放低身段，非常容易進(jìn)行合作。這些都是小公司的機(jī)會(huì)。

　　余凱：對(duì)小公司來說，一定要讓自己的商業(yè)模式在大公司的射程范圍之外。大公司有兩種能力，一個(gè)是勢(shì)能，一個(gè)是動(dòng)能，動(dòng)能是現(xiàn)在的業(yè)務(wù)，勢(shì)能是他積累的人才業(yè)務(wù)和資金。

　　小公司如何在射程之外找到機(jī)會(huì)？?jī)蓚€(gè)因素比較關(guān)鍵。第一，對(duì)數(shù)據(jù)資源的獨(dú)占性，這是一個(gè)關(guān)鍵的戰(zhàn)略資源，我們看BAT，整個(gè)價(jià)值都建立在這上面。第二，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成價(jià)值的效率，比如每秒鐘處理多少數(shù)據(jù)。這往往不是大公司的優(yōu)勢(shì)，因?yàn)橐恍┖诵牡募夹g(shù)，從零開始投入到最后形成戰(zhàn)斗力，需要至少三年時(shí)間，跟大公司小公司沒關(guān)系。

　　徐立：關(guān)于AI+行業(yè)：如果創(chuàng)業(yè)公司的核心技術(shù)能形成壁壘，而且在某個(gè)行業(yè)里面具備關(guān)鍵要素，那就需要在這個(gè)領(lǐng)域垂直打通，形成需求、數(shù)據(jù)、行業(yè)的回路，打通閉環(huán)。反過頭來，核心要素并非都都具備的情況下，你就要找準(zhǔn)合作伙伴。這是我們這幾年核心的一個(gè)想法。

　　傅盛：小公司并非沒有機(jī)會(huì)，要看它在垂直化方面有沒有可能擊穿一個(gè)行業(yè)。比如當(dāng)年百度推外賣，高層的想法是做了總比不做好，但為什么不做今日頭條？因?yàn)閷?duì)他們來說機(jī)會(huì)成本太高。所以小公司一定要拼垂直化場(chǎng)景，一定要把應(yīng)用想得非常深。另外，還有一個(gè)觀點(diǎn)，前景越明朗的應(yīng)用，對(duì)小公司越是巨大的前景。

　　黃明明：小公司的機(jī)會(huì)，在于專注，把力量用到一點(diǎn)。前幾天和李想聊天，說到大眾在中國的車型，密密麻麻有上百種，他隨便問到一個(gè)投資人，你能說出朗逸和帕薩特以及寶來有什么區(qū)別嗎？對(duì)方答不上來。如果真的把所有的資源集中到一個(gè)點(diǎn)，小公司能做到比大公司強(qiáng)，如果在這一點(diǎn)上比不上大公司，就別指望有什么以弱勝強(qiáng)的機(jī)會(huì)。

　　我認(rèn)為在特定的應(yīng)用場(chǎng)景產(chǎn)生數(shù)據(jù)的地方，是AI類創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)會(huì)。這就是我們?yōu)槭裁赐兑患易詣?dòng)駕駛公司的原因，事實(shí)證明谷歌和百度的自動(dòng)駕駛之路幾乎走到了死胡同，因?yàn)樗麄冎蛔鏊惴ǎ珱]有應(yīng)用場(chǎng)景，無法真正上車應(yīng)用。要在垂直應(yīng)用場(chǎng)景扎得足夠深，自己可以產(chǎn)生數(shù)據(jù)，然后正向反饋，這是BAT沒有的，小公司可以從這方面去尋找機(jī)會(huì)。

　　汪華：在這個(gè)事情千萬不能有錯(cuò)覺，做創(chuàng)業(yè)不要把希望寄托于大公司傻，大公司懶，大公司反應(yīng)慢。你沒有任何的這個(gè)東西可以跟大公司拼。首先你要做的，是大公司在一段時(shí)間內(nèi)，壓根不會(huì)做的事情，或者大公司做了之后會(huì)自殺的事。比如說谷歌的Android對(duì)于微軟來說，當(dāng)時(shí)的微軟就是自殺，他不能把自己的操作系統(tǒng)都免費(fèi)了。

　　第二，別把大公司當(dāng)作對(duì)手。大公司，你可以把它當(dāng)作一個(gè)社會(huì)的基礎(chǔ)設(shè)施，有些事情只有大公司推得動(dòng)。比如說在全中國實(shí)現(xiàn)移動(dòng)支付，只有大公司能做到。而大公司一旦把這件事做好了，大量創(chuàng)業(yè)公司可以從中受益。所以千萬不要把大公司當(dāng)做競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，把大公司當(dāng)做一個(gè)寄存生態(tài)來對(duì)待。

　　第三，從來不存在以弱勝強(qiáng)的想法。創(chuàng)業(yè)公司雖然一開始小，但在一開始扎進(jìn)的領(lǐng)域想辦法想強(qiáng)勝弱，隨后每打一仗，搞到各種各樣的資源，在局部戰(zhàn)爭(zhēng)里面以強(qiáng)勝弱。

　　貴與不貴不重要，關(guān)鍵是做成

　　主持人劉英航：人工智能領(lǐng)域是否有泡沫、估值是否貴了？

　　徐立：目前來看人工智能確實(shí)存在市場(chǎng)過熱現(xiàn)象。過熱會(huì)導(dǎo)致大家對(duì)市場(chǎng)應(yīng)用的判斷產(chǎn)生一些偏差。技術(shù)公司做垂直應(yīng)用，第一要把產(chǎn)品深扎進(jìn)去，第二需要大量的基礎(chǔ)投入和長期的行業(yè)沉淀，但AI過熱導(dǎo)致從業(yè)者比較浮躁，不停換方向嘗試。關(guān)于估值，貴不貴關(guān)鍵還是看成不成，團(tuán)隊(duì)和方向很重要。

　　余凱：現(xiàn)在應(yīng)該考慮的不是估值問題，而是怎么把研發(fā)往前推進(jìn)。從投資人的角度來講，貴與不貴不是那么重要，關(guān)鍵是做成。從創(chuàng)業(yè)者的角度來說，高跟低也不是那么重要，關(guān)鍵是能夠拿到足夠的資源，讓這個(gè)公司可以做成，這是我核心的觀點(diǎn)。

　　傅盛：我不覺得人工智能太貴，最大的問題在于投資人對(duì)人工智能了解得太少，很少碰到靠譜的，所以造成了魚龍混雜。

　　我認(rèn)為人工智能起源于學(xué)術(shù)，但是后續(xù)推進(jìn)的是工業(yè)界。在今天學(xué)術(shù)這個(gè)階段，推進(jìn)是比較有限的，后面都要靠大量的數(shù)據(jù)實(shí)踐和應(yīng)用實(shí)踐。所以，我覺得第一波項(xiàng)目估值很貴可以理解，但是后面工程化、產(chǎn)品化的人，會(huì)做得更靠譜一些。現(xiàn)在很多公司真正做的是模型，距離產(chǎn)品還有很長的路。

　　黃明明：純做算法的公司估值有些偏高了，剛開始純做算法出來的，大牛的背景，一定估值上天。但是現(xiàn)在大家看了一段時(shí)間，明白了光有算法沒用，你得應(yīng)用落地。所以貴和不貴其實(shí)是相對(duì)的，一億美金天使輪貴不貴，肯定貴，但是你如果看到它是一個(gè)一千億美金的公司，那肯定要進(jìn)去，能投多少投多少。

　　因此在人工智能領(lǐng)域，對(duì)產(chǎn)業(yè)的洞見和深刻的理解特別重要，要求我們作為投資的人必須要深入到產(chǎn)業(yè)里面，否則你怎么判斷這是一個(gè)一億美金的機(jī)會(huì)還是十億美金的機(jī)會(huì)？

　　鄺子平：我總體覺得是貴。現(xiàn)在絕大部分技術(shù)型的、平臺(tái)型的公司目前還是一個(gè)2B的場(chǎng)景，但（投資機(jī)構(gòu)）卻把它們當(dāng)作2C的公司來做。這樣的公司，后續(xù)還需要多輪的融資支持它的成長。如果天使輪一下子把估值做到一億，那A輪總得三億，做到F輪怎么辦？

　　汪華：其實(shí)很多人工智能公司估值來自稀缺性，而不是來自技術(shù)、價(jià)值或商業(yè)模式等等。還想補(bǔ)充一點(diǎn)，在任何一個(gè)領(lǐng)域，如果最后大賽道里面出了十個(gè)公司，第一波出來的公司往往只占了兩個(gè)，八個(gè)還在后面。

　　“自動(dòng)駕駛”是最亮的星

　　主持人劉英航：想問一下三位投資機(jī)構(gòu)，接下來人工智能的領(lǐng)域重點(diǎn)會(huì)是什么，你們會(huì)投資哪些方向？

　　黃明明：自動(dòng)駕駛一定是一個(gè)超大領(lǐng)域。順著自動(dòng)駕駛，還可以看雷達(dá)、電池等一系列的產(chǎn)業(yè)鏈。但是，雷達(dá)看了十幾、二十家公司，實(shí)在下不去手，每一家都很貴，連小批量的量產(chǎn)都沒有，卻已經(jīng)按照傳統(tǒng)有量產(chǎn)能力的估值飛上了天，但是我們會(huì)圍繞這個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈持續(xù)來看。

　　另外我們覺得創(chuàng)業(yè)公司可以在特有的場(chǎng)景形成數(shù)據(jù)，從而產(chǎn)生正反饋，這個(gè)數(shù)據(jù)未必是大公司可以很容易拿到的，這個(gè)我們也在看，比如說人工智能+醫(yī)療。

　　鄺子平：人工智能在醫(yī)療、金融等垂直領(lǐng)域的應(yīng)用，我們現(xiàn)在比較努力地在看。同時(shí)，我們相信未來在無人駕駛領(lǐng)域會(huì)有較多的輔助出來，雖然現(xiàn)在有一點(diǎn)難。離真正無人駕駛車輛大量應(yīng)用的時(shí)間點(diǎn)再近一些，可以投一些能提供更好解決方案的企業(yè)。

　　汪華：我們就是按照剛才提到的兩個(gè)科技來投的，一個(gè)是黑科技領(lǐng)域，無論是無人駕駛、數(shù)據(jù)，還是其他將來一定會(huì)產(chǎn)生重大突破的黑科技，比如自動(dòng)駕駛、雷達(dá)、高清地圖等，視覺領(lǐng)域我們也投了一些。

　　第二是需求驅(qū)動(dòng)的方向，也就是必須實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的領(lǐng)域，比如金融、醫(yī)療，等等。