投資大佬揭秘 我們是這樣選擇投資AI項目的

原標(biāo)題：投資大佬揭秘 我們是這樣選擇投資AI項目的

文 | GPLP

過去十年，人工智能取得了驚人的進(jìn)步，從智能語音到人臉識別，從智能購物到無人駕駛，人工智能已經(jīng)走進(jìn)了人們生產(chǎn)生活的各個層面。對于嗅覺敏銳的投資人和企業(yè)家來說，人工智能領(lǐng)域的投資機(jī)會又在哪里?

2018年4月27日，由GPLP主辦的2018人工智能投資峰會在北京舉行，我們來聽聽投資圈大佬和創(chuàng)業(yè)明星怎么說

論壇活動現(xiàn)場

本場論壇主持人 新龍脈控股投資總監(jiān)劉振宇

啟明創(chuàng)投周志峰：明確商業(yè)場景、世界接軌團(tuán)隊、順應(yīng)潮流的技術(shù)

啟明創(chuàng)投執(zhí)行董事周志峰

啟明創(chuàng)投從2013年就開始布局人工智能，目前投了10余家強(qiáng)人工智能相關(guān)的公司，很多成為中國影響力最大的AI企業(yè)，他們在過去的三四年中總?cè)谫Y超過15億美元，總體估值超過70億美元。從技術(shù)層歸類，我們在視覺(Face++)、語音(云知聲)、機(jī)器人(優(yōu)必選)、無人駕駛(景馳)等都有布局;從應(yīng)用領(lǐng)域歸類，我們對AI+醫(yī)療(推想)、AI+內(nèi)容創(chuàng)作(艾耕)、AI+金融(阿博茨)、AI+網(wǎng)絡(luò)安全(長亭)也投資了很多。

無論是側(cè)重什么技術(shù)方向或者垂直領(lǐng)域的AI公司，我們在考慮投資時，都最關(guān)注三個方面。一，我們希望公司將AI落地到明確的商業(yè)場景中。這些商業(yè)場景應(yīng)該是高價值的，并且數(shù)字化程度高，可以提供足夠的數(shù)據(jù)供機(jī)器訓(xùn)練算法。二，我們希望團(tuán)隊是有經(jīng)驗的，并且有全球視野，與中美頂級技術(shù)公司或者科研機(jī)構(gòu)同步，有效的轉(zhuǎn)化最新的AI技術(shù)。三，我們希望公司的核心研發(fā)方向有一定的前沿性，比如可以利用到增強(qiáng)學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)或者其他半監(jiān)督、無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法。

泰岳梧桐資本楊楊：創(chuàng)業(yè)型AI公司需要落地到場景化解決方案

泰岳梧桐資本合伙人楊楊

在人工智能領(lǐng)域，我們希望投資布局一些好的產(chǎn)品，幫助它們更好的和客戶銜接，我們也希望抓住一些場景的應(yīng)用，助推我們的投資。反過來借助投資，更好地銜接我們的一些產(chǎn)業(yè)資源。

在AI應(yīng)用層面，我覺得可以去做一個深耕，包括細(xì)化模型的搭建。場景化的東西，更適合A輪投資者進(jìn)入。因為，這種創(chuàng)業(yè)型的公司會比較好找到自己的商業(yè)模式，同時，對融資的能力的要求會相對低一點。AI發(fā)展到現(xiàn)在，有時候不是在拼你的技術(shù)能力或者是變現(xiàn)能力，而是你是否有先發(fā)優(yōu)勢。我覺得，對于新的創(chuàng)業(yè)公司，要尋找到一些自己差異化的點，同時也需要去拼自己對產(chǎn)品方面的理解，這樣才有機(jī)會脫穎而出。

聯(lián)想之星高天垚：三層的AI項目分類方法不準(zhǔn)確，邊界已在打破且融合

聯(lián)想之星投資董事高天垚

從人工智能的角度來說，我們從2010年就開始了投資，目前投了中美兩地70多家泛AI公司，主要聚焦在早期，在天使到A輪為主。在這個方向上，我們也在不斷地探索新的技術(shù)的領(lǐng)域，在兼具底層技術(shù)投資的同時，也在重點地看垂直行業(yè)應(yīng)用的項目。

在我們看來，投資人工智能，投資判斷的邏輯不應(yīng)因三層而有所區(qū)分，三層的AI項目分類方法不準(zhǔn)確，邊界已在打破且融合。

從我這幾年的感覺看，AI底層/中間層/應(yīng)用層，這只是一種人為的分類方法，這種分類或界限將來會越來越模糊，因為項目也都在上下游拓展或落地。所以對我個人而言，不傾向于用這種分類框架來做投資判斷，回到投資層面更重要是考量團(tuán)隊本身的能力到底在哪里。

國科嘉和執(zhí)行董事丁潤強(qiáng)：投資要有這兩個策略

國科嘉和執(zhí)行董事丁潤強(qiáng)

從2011年成立到現(xiàn)在，我們一共投資了近100家企業(yè)，全都是專注在以核心科技為主要的發(fā)力點的初創(chuàng)項目，從硬件到軟件，從核心算法、再到應(yīng)用層的實施，以及業(yè)務(wù)的集成，無所不包。在人工智能領(lǐng)域，我們除了看基礎(chǔ)算法和技術(shù)理論，還要看泛AI，看AI的行業(yè)應(yīng)用，我們的VC基金側(cè)重選擇在A和B輪投資。

第一，人民幣也好，美元也罷，投資哪個，用哪個幣種，其實要看那個項目講什么樣的故事，這個項目的應(yīng)用或者行業(yè)屬性是什么樣的，這個項目未來的生根發(fā)芽在什么地方。第二，要看基金生命周期的問題，不同的基金可能有不同的目標(biāo)領(lǐng)域，有不同的存續(xù)期。對于科技項目來說，AI其實是眾多科技項目的一個分支，一個細(xì)分科目，科技項目的早期特別考量的是投資人的眼光、能力和耐力：投資人能不能看懂這個事很關(guān)鍵;投資人能不能真正體會科技創(chuàng)業(yè)者的復(fù)雜心情和切實所需的幫助，做到幫忙不添亂;投資人能不能陪著科技項目長期的走下去。

族譜科技張力銘：AI不缺技術(shù)，缺的是應(yīng)用場景

族譜科技CEO張力銘

作為本場論壇中唯一的一個創(chuàng)業(yè)者，我對AI有著更深的理解。其實很多技術(shù)，比如人臉識別技術(shù)，其實很多年前我們就做過了，只不過十年前的產(chǎn)品拿到現(xiàn)在，落地市場很硬，因為我們沒有代換支持，傳過來一個視頻是有延遲的。很多技術(shù)并沒什么新鮮的，包括科大訊飛做的聲音識別等。我更關(guān)注的是，到底應(yīng)用場景在哪?

AI領(lǐng)域，我們不能光說它是不是好分享，而是要考慮實際真正的落地的時候，應(yīng)用場景在哪里。通過我們這兩年來的觀察，發(fā)現(xiàn)最大的應(yīng)用點，一方面是在公共安全領(lǐng)域，另一方面是在大的制造企業(yè)。

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