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一個人的好天氣

13小時(shí)前

總結(jié)下，1.AI發(fā)展?jié)摿υ谟贏 當(dāng)今技術(shù)紅利代替人口紅利成為驅(qū)動新型經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心;B 國家戰(zhàn)略規(guī)劃智能?;C 資本長期看好 2.人工智能哪些行業(yè)優(yōu)先發(fā)展？ 1)供給端:A數(shù)據(jù)的規(guī)整性 B訓(xùn)練成果的普遍性？C訓(xùn)練的難易程度 2)需求端:人力供給顯著短缺的行業(yè) 3.如何判斷進(jìn)入到行業(yè)發(fā)展階段？ 1)水平高于該行業(yè)人員平均水平 2)成本低于人力成本(規(guī)模化推廣) 

2019年是“轉(zhuǎn)折之年”，不少人預(yù)言產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代即將到來。創(chuàng)業(yè)的黃金時(shí)代正在經(jīng)歷周期性的資本寒冬，懂得順應(yīng)時(shí)代發(fā)展的方向，才能成為寒風(fēng)中的最終贏家。2019WISE風(fēng)向大會邀請到經(jīng)濟(jì)學(xué)家、領(lǐng)域代表性企業(yè)及具有行業(yè)影響力的投資人為我們帶來風(fēng)向預(yù)判。

“人們對新技術(shù)總是高估它短期的進(jìn)展，忽略它長期的影響?！?/p>

作為人工智能改變世界的堅(jiān)定支持者，洪泰基金執(zhí)行董事金海燕如此分享到。金海燕自2016年加入洪泰基金后，主攻大數(shù)據(jù)與人工智能驅(qū)動下的投資。3年的歷練，使她更加相信今天的人工智能尚處在早期階段，擁有無限可能。

以下為洪泰基金執(zhí)行董事金海燕的演講內(nèi)容：

來看一組最新數(shù)據(jù)：2018年，人口出生率為1523萬，再創(chuàng)新低。人口負(fù)增長的趨勢不可逆，并且會比預(yù)期更早到來。經(jīng)濟(jì)發(fā)展不能再依賴人口紅利，技術(shù)要成為新的驅(qū)動經(jīng)濟(jì)發(fā)展的紅利。同時(shí)，在國家層面，“智能 ”變成了國家級的戰(zhàn)略發(fā)展方向，未來十年它將成為驅(qū)動中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展最主要的動力。

在資本層面，人工智能也被長期看好。雖然2018年下半年有了資本寒冬的聲音， 但是2018年在人工智能領(lǐng)域的投資仍然是創(chuàng)新高。投資數(shù)量漲了10%，投資金額翻倍，增長強(qiáng)勁。2019年前兩個月人工智能方向的投資 ，同比17年、18年也有上升。另外，頭部項(xiàng)目的資金聚集效應(yīng)越來越明顯，2018年的大公司，像今日頭條、商湯、第四范式等頭部公司，都拿到了大額投資。從2017年、2018年開始，國內(nèi)開始出現(xiàn)了并購潮。百度并了5家，阿里系并了4家，很有意思的是，國外的芯片公司開始并購國內(nèi)的人工智能芯片公司。

過去二三十年科技行業(yè)發(fā)展非?？?，高于其他行業(yè)的平均發(fā)展速度，主要源自于兩個力量：

第一，技術(shù)的進(jìn)步，從底層的芯片、傳輸速度，從2G、3G、4G，到互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)，到人工智能。

第二，需求端，人們不斷增長的生活需求、消費(fèi)需求，以及生產(chǎn)端的需求。

這兩個力量，一個是推力，一個是拉力，碰到一起的時(shí)候就產(chǎn)生了化學(xué)反應(yīng)，就產(chǎn)生了新機(jī)會。這是從投資和創(chuàng)業(yè)找到新的增長點(diǎn)的方法。

人工智能今天仍然處于早期階段，需要從供需關(guān)系來考慮哪些行業(yè)會優(yōu)先發(fā)展起來。技術(shù)作為供給方要考慮幾點(diǎn)：

第一，數(shù)據(jù)的規(guī)矩度和規(guī)整度。像互聯(lián)網(wǎng)的營銷、金融，就是線上數(shù)據(jù)化比較好的行業(yè)，優(yōu)先就會發(fā)展起來。這些行業(yè)會比工業(yè)、農(nóng)業(yè)這些線上化還沒有完成的企業(yè)優(yōu)先發(fā)展。數(shù)據(jù)的規(guī)整是指要經(jīng)過清洗、高質(zhì)量、可持續(xù)獲得的數(shù)據(jù)。比如醫(yī)療方向，創(chuàng)業(yè)者已經(jīng)獲得了病例數(shù)據(jù)，但是這些數(shù)據(jù)沒有經(jīng)過清洗、格式化之前，還不是一個有效的數(shù)據(jù)。

第二，訓(xùn)練成果的普遍性。

第三，訓(xùn)練的難易程度。像無人駕駛這種高難度的方向，會比人臉識別應(yīng)用在酒店里，以及電子簽的人臉匹配上慢一點(diǎn)。

從需求方，從行業(yè)發(fā)展的需求角度需要考慮以下幾點(diǎn)：

第一，看人力供給明顯有短缺的行業(yè)。包括這個行業(yè)的從業(yè)者需要經(jīng)驗(yàn)，培訓(xùn)跟不上導(dǎo)致有經(jīng)驗(yàn)的人工不足。一旦應(yīng)用完以后，經(jīng)濟(jì)收益比較大的領(lǐng)域，還有人腦無法做到、但機(jī)器擅長的領(lǐng)域。比如電力行業(yè)的巡檢，在荒郊野嶺人是無法做到24小時(shí)巡檢的，基于無人機(jī)的拍照，把實(shí)時(shí)的信息傳輸恢復(fù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，就可以做到，所以這樣的行業(yè)會優(yōu)先發(fā)展起來?？傮w來講要考慮技術(shù)供給和行業(yè)的影響因子，來選擇哪些行業(yè)先在這波技術(shù)浪潮里面發(fā)展起來。

我參加了今年的CES大會，除了AI以外，沒有什么大的概念，像自動駕駛、5G，這些技術(shù)在2018年都已經(jīng)提出了。我們共同的感覺是，今年的CES大會的共性總結(jié)起來就是——落地。有不少科技公司已經(jīng)深入到垂直領(lǐng)域做應(yīng)用，也看到不少行業(yè)產(chǎn)業(yè)公司一直在用技術(shù)做布局。舉個例子，家電行業(yè)，大一點(diǎn)的家電廠商展出的時(shí)候，它新推動的電視和音箱幾乎沒有不帶智能語音助手的，比如帶了谷歌、Facebook的智能助手在里面，這是行業(yè)客戶已經(jīng)在推廣了。百度的自動駕駛，L4級別的已經(jīng)開始實(shí)際路測了，L4級別是限定在特定的封閉區(qū)域內(nèi)、且不需要人的自動駕駛。

新產(chǎn)品和新行業(yè)怎么判斷它真正進(jìn)入到了行業(yè)發(fā)展階段，還是停留在秀概念的階段？

我認(rèn)為可以用幾個指標(biāo)來評價(jià)：

第一，判斷新技術(shù)、新產(chǎn)品、新行業(yè)的落地拐點(diǎn)，要看機(jī)器人的能力是否超過了行業(yè)里面普通人的水平，或者行業(yè)平均從業(yè)者的水平。以人臉識別舉例，我們?nèi)丝吹臅r(shí)候，準(zhǔn)確率97.5%，人工智能經(jīng)過這幾年的訓(xùn)練，早就已經(jīng)超過了99.5%。所以這個領(lǐng)域很早就開始落地，進(jìn)入到使用的階段了。

再舉個例子，醫(yī)生讀醫(yī)療影像片子，以肺結(jié)節(jié)舉例，一般肺結(jié)節(jié)能到300幀，一個醫(yī)生用幾分鐘的時(shí)間來讀這些片子，人工智能機(jī)器人1秒鐘就能讀完。前兩年的時(shí)間節(jié)點(diǎn)上，人工智能的兩個重要的指標(biāo)——敏感性和特異性，已經(jīng)遠(yuǎn)超過醫(yī)院從業(yè)者醫(yī)生的平均水準(zhǔn)，也超過了三甲醫(yī)院的平均醫(yī)生水準(zhǔn)，所以就這項(xiàng)新產(chǎn)品，已經(jīng)到了使用的拐點(diǎn)上。這個賽道去年發(fā)展非?？?，一年有四五家公司都融過了B 輪、C 輪。我投的一家公司差不多進(jìn)入了100多家醫(yī)院。

第二、判斷一個行業(yè)是否進(jìn)入一個規(guī)?；茝V階段的重要判斷指標(biāo)是，機(jī)器的成本是否低于人力的成本。

人力從長期角度來說會略微增長，而機(jī)器人工智能訓(xùn)練出來的效果，它的成本是呈邊際效用遞減的。當(dāng)機(jī)器的成本低于人力的成本，這個拐點(diǎn)一過，就到了可以規(guī)模化生產(chǎn)的階段。還是拿電力巡檢的案例舉例，一臺高配的無人機(jī)加整個系統(tǒng)和服務(wù)，它的費(fèi)用情況大約幾十萬。它能夠替代幾十個人力一年的成本，也就是幾百萬的支出。當(dāng)機(jī)器的成本是既有人力成本十分之一的時(shí)候，就進(jìn)入到了規(guī)?；茝V的階段了。

相反的例子，醫(yī)療按摩的機(jī)器人，它的制造成本還是100多萬，能夠輔助和替代的按摩技師是幾個人，但是它的成本比按摩師要貴。這樣的案例，我們認(rèn)為它離規(guī)模化推廣還比較遠(yuǎn)。2019年是一個有多個行業(yè)進(jìn)入到商業(yè)落地，以及有些進(jìn)入到規(guī)模化推廣階段的年份。

洪泰在人工智能上的投入，是按照基礎(chǔ)設(shè)施、大數(shù)據(jù)、行業(yè)應(yīng)用這三個層面進(jìn)行早期投資布局的。今天已經(jīng)到了技術(shù)深度落地跟行業(yè)結(jié)合的節(jié)點(diǎn)，未來我們還是持續(xù)看好人工智能對行業(yè)的賦能，看好利用技術(shù)、利用線上線下數(shù)據(jù)結(jié)合、利用人工智能提升節(jié)點(diǎn)的效率、系統(tǒng)的效率、行業(yè)的效率。比如我們投的三角獸在客服、家居的領(lǐng)域應(yīng)用非常廣泛。

早期階段，我們還是關(guān)注和人工智能協(xié)同、能帶來顛覆性突破的應(yīng)用領(lǐng)域。我們是一個全生命周期的基金，從天使、VC、PE、并購都有，我們愿意一直陪創(chuàng)業(yè)者進(jìn)行長跑，同時(shí)我們也樂于做創(chuàng)新的推動者、跨界的整合者。我們除了有基金，還有產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈。

最后，給創(chuàng)業(yè)者幾個建議：

第一，人工智能的創(chuàng)業(yè)不是一個依賴人口紅利、粗放型的創(chuàng)業(yè)，對團(tuán)隊(duì)的要求越來越高，要求你的技術(shù)、產(chǎn)品、渠道和融資都要過硬。

第二，今天仍然以技術(shù)型的人才創(chuàng)業(yè)為主，單獨(dú)創(chuàng)業(yè)越來越困難，必須要拼好的團(tuán)隊(duì)，有人能幫你做好運(yùn)營管理。

第三，要深入行業(yè)，找到真正的產(chǎn)業(yè)級痛點(diǎn)，打造持續(xù)的產(chǎn)品能力。

第四，在當(dāng)下這個時(shí)間節(jié)點(diǎn)，由于一些技術(shù)的開源，給了一些技術(shù)型團(tuán)隊(duì)以機(jī)會。對產(chǎn)業(yè)深度理解的非技術(shù)型創(chuàng)業(yè)者也帶來了新的創(chuàng)業(yè)機(jī)會。

第五，即便資本對于人工智能方向是友好的，創(chuàng)業(yè)者要把握好自己的現(xiàn)金流，除了VC的錢，也可以考慮產(chǎn)業(yè)的、客戶的錢。

我的分享就到這里，謝謝大家。