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国科嘉和王戈:离AI领域下一轮资本寒冬,或许只有6到12个月了

王戈
2017-12-15 · 10:43
[ 亿欧导读 ] 2017年12月14日,亿欧2017创新者年会AI产业应用峰会在北京举办。在峰会上,国科嘉和管理合伙人王戈进行了精彩的演讲,从资本角度分享了他和国科嘉和对人工智能领域未来一段时间的发展的思考与预测。
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文章来源于:王戈

2017年12月14日,亿欧2017创新者年会AI产业应用峰会在北京举办。作为一家产业创新服务平台,亿欧率先提出了AI产业落地的理念,被行业所认可。在此次活动上,中国科学技术发展战略研究院副研究员李修全,国科嘉和管理合伙人王戈,云天励飞创始人兼CEO陈宁,深醒科技联合创始人袁培江,汉王科技副总裁黄磊,京东集团副总裁颜伟鹏,云从科技高级副总裁孙庆凯等嘉宾进行了精彩的分享,共话AI在各行各业的应用经验与前景。

在峰会上,国科嘉和管理合伙人王戈进行了精彩的演讲,从资本角度分享了他和国科嘉和对人工智能领域未来一段时间的发展的思考与预测。

以下为演讲内容整理。(为方便阅读,我们在不改变原意的前提下进行了一定修改。)

前几天中央政治局又进行了AI的学习,也有一些新的AI政策出台,可以说现在AI已经变成大家常用词了。今天用短短的时间分享一下我们基金在AI领域投资体会和干货。沿着时间线的大思路,讲讲AI的历史、现在与未来。

人工智能的历史、现在和未来

人工智能本身是“70岁的老网红”,为什么这么说呢?因为AI本身具有一段历史,这块时间有限就不详细展开了。人工智能和大数据,我们中科院的布局比较早。现在这个行业的大咖经常调侃,中科院的计算所、自动化所博士们还没毕业,一堆企业直接给他们在我们的研究所工资后面加一个零,这就是人工智能热的程度。但是这些大咖,当年可不敢说自己是做人工智能的,为什么呢?因为这在过去肯定找不到工作,这就是历史与现在的对比。

AI:近70岁的老网红

人工智能从过去的60年70年是几个大波的寒流,一波一波起来,再一波波下去,此图基本上是我们看到的整个的人工智能的情况。所以这块我也不展开了,大家有兴趣可以到网上查一查就很清楚。 

AI的六次寒冬

AI为什么能成为新晋网红?

说一下为什么AI在这两年成了新网红。其实道理也很简单,就是四个要素:第一个算法核心,第二个数据基础,第三个计算能力,第四个应用场景。

AI爆发的四要素

①首先从算法来看,现在的算法跟以前历史上比有很大的进步和发展,但是老根并没有发生太多太新鲜的变化。大森林法则、算法、卷积没有太多的新东西,但在模式和迭代的过程中不断地发展,这个是大家必须看到的。

②这波AI浪潮兴起与历史相比最大的不同是数据。当下有大量的数据生成;然而数据并不直接等于变成Data或者Information,数据的内部情况越来越复杂,底层结构也越来越复杂。不过无论如何数据基础都已经形成了。数据好比食材,AI创业好比厨师和菜刀,没有这些数据,没有这些食材,再好的厨师再好的菜刀也做不出来好菜。

③另外一个很主要的因素就是算力。这个算力和存储按照摩尔定律,现在按照新的定律不断的高速迭代的过程中,存储的成本降到了历史新低。新闻报道我们在搞量子计算机,量子计算机未来10年如果投入实际应用的话,毫无疑问这会推动人工智能达到我们所谓的G点。因为量子计算的算力逻辑上说,将比现在所有的全世界全时的超算加起来的算力还要强。从传统的计算到AI的神经网络,从原来的人工编程到现在的自动迭代,这个就构成了人工智能的基础设施,比如现在的云计算就使得大家在应用侧进行创新的时候,成本大幅度降低,而且非常有弹性。这也就构成了算力的基础。

④应用场景,这点必须要重点说。现在已经有教育、金融、医疗、交通等各个方向的AI应用场景,我们终于找到了这把AI菜刀可以下手的切入点,这个非常关键。以前AI谈来谈去其实是小圈子的事,根本不像现在,从会场走出去,随便大街上拉10个人,9个人都知道人工智能。但在前几年只有实验室的人才知道这个名词,而且那个时候不叫人工智能,叫复杂系统计算,不敢叫人工智能。因此应用场景是现在,也是未来我们最看中的。我们投资时会判断这个行业的成熟度,怎么找到AI应用痛点抓手,是非常非常关键的。其实人工智能应用的场景很广泛,现在主流大家熟知的应用是人脸识别+安防、人工智能+医疗。为什么医疗影像学最先火起来,我们看到了不少团队在做AI+医学影像,因为医疗影像这个领域容易形成格式化基本的数据。这个方向切入进去快。但是发展起来还需要一段时间。现在切入的应用场景都是离用户端最近的细分行业。

政策红利带来的人人AI

在中国某一产业搞创业,政府要加一把火助力产业,无论如何这都是必需的。比如双创,工商注册从双创前4千万中小企业,直接到7千万,包括在座各位我们都是创业者,借这个东风,这个火就烧起来了。

我了解的情况,政治局常委也在谈人工智能,人工智能的专项行动实施纲领也发布了。这个行业有史上最好的政策红利。AI现在是不是有泡沫?我觉得泡沫挺好的,任何一个产业从历史上讲,如果要最终把这个产业搞起来,我负责任地告诉大家,都需要大家一起努力把它搞成泡沫。AI现在还离钱挺远的,为什么吸引了这么多VC往里走呢?一定要有泡沫,没泡沫干不起来,所以这个就是目前的状态。

现在人人谈AI。讲个今年的实际现象,我们一年要看大概2400个项目,然后有一个总结,一小时谈话分三个阶段,第一个阶段说干了什么事;差不多第二个阶段到了,谈大数据;最后一个阶段一定谈人工智能。现在如果不谈人工智能,在这个圈里都不好意思来融资。图中AI这个搜索统计也可以作为一个佐证。

2017年是人人AI的一年

人人AI,真正创业的团队有哪些呢?可以看到有掌握数据的团队、掌握算法的团队和做应用场景应用的团队。数据团队是做食材,算法团队可以比喻成菜刀,应用场景就是大师傅准备上菜了。基本上这个行业就是食材、菜刀、上菜,这样一来整个行业全景就看清楚了。国科嘉和在数据源、工具、基础设施以及行业应用上都有自己的投资布局。

国科嘉和的人工智能布局

AI离下个冬天还有多远?

从人类历史上来讲,客观经济规律只能被认知不能被改造,大家同意吗?没错,所以AI也不能例外。

每个产业都是一波风口吹上去,接着掉下来。上一波大家经历了什么:共享;再上一波,AR、VR;再上一波,O2O;再上一波,电商。现在在场的各位就是在经历AI这一波。什么时候风口会结束呢?我个人的看法,不是给大家泼冷水,大概是2018年6月以后,大部分的主流VC不会再看AI了,晚一点就是明年年底,也就是2018年年底。

AI离第七个冬天还有多远

我是行业老兵,老司机,投资行业干了12年,所以知道太阳底下没有新鲜事。明年年底主流的将都不会看AI了,因为吵吵闹闹都完了,剩下的就是看是不是有真材实料,看财务状况、看应用前景。

这张图我建议大家看一下,现在诸位如果是刚创业,我建议千万别把自己包装成AI,你把自己包装成脑机接口,会比较好。其实谈人工智能都有一点点词汇上的误会,人工智能其实是机器智能。为什么呢?

历史上两条路线走人工智能,一条就是算法算力、半导体、芯片硬件路线;还有一条是脑神经研究神经科学的,人脑认知。过去30年人脑认知一直没有起来,我们国家砸了很多钱,上海生命所脑科学研究院、北大、清华都一直在研究,但是三四十年过去了,人究竟为什么有感情和思维?这个一直没有解决。如果这条路线成功的话,它会是爆炸性的、跨越性的。

现在虚拟助手大家都看到了吧,智能客服替代了呼叫中心,可以把1500座席的呼叫中心砍掉20%的人员,虽然你感觉智能客服还不灵,但是对于企业来说,呼叫中心砍掉20%的人员可以节约很大的成本。

再看看自动驾驶,这个风口马上要过了。国内号称做自动驾驶的大家猜猜多少,据我所知50多个团队,你觉得这个东西能有50多个团队做出来吗?所以快下去了。

还有一个是边缘计算,这一波过去应该是雾计算,云计算Over了,下一步就是雾计算,这个是硅谷正在向上攀升的一波。这是我觉得整体来讲看到的情况。

 AI还有很远的路径要走。刚刚科技部李老师指明方向,是大的、宏观的,但是到了微观层面我想说什么呢?这一波从资本的角度来看, 6个月到12个月之后就要进入拐点,资本的冬天就来了。人工智能的热度肯定会下去,低谷马上到来,这个情况大家怎么办呢?如果你现在还在做人工智能创业,我建议是赶紧小步快跑,先拿一部分钱放手里是最佳选项。等到2018年6月份以后没人看了,这个时候比谁有棉袄、谁有粮草、谁能存活下来。

人工智能初创公司寒冬生存手册

关于人工智能创业的建议

在工具和基础设施类,现在有人脸识别、3D打印等,这一部分其实蛮有挑战的,我劝创业者不要在这一侧使劲了,而且我可以说一个定论,基本上所有的工具类全部是开源的,如果你没有足够的技术点、没有足够的钱顶着,就别玩儿了,因为前面几把“菜刀”全开源免费,你基本上就出局了。

中国科学院是国家的战略科学力量,我们贡献了国家20%的专利权,100多个是研究院所,5万的博士,450个院士。国科嘉和基金是中科院的一级投资平台,直接投资创业项目,目前管理资金在740亿。我们从1千万起投,投到单个案子大概5个亿左右。

中国最懂科技人员的创投基金

最后我做个总结:

 ①前途是光明的,但是道路是曲折的,AI离挣到钱这个应用侧还很远,应用侧需要大家共同发力。目前没有那么多的垂直落地的应用,我们还需等一段的时间。

②作为创业的话,AI这是一个很好的方向,但是时间点上建议大家把握好,结合自己的实际情况,找到能生存的创业切入点。

③好的团队和帮手非常重要。

④人工智能方兴未艾,前景无限广阔,这个是主要的观点。但还需要挤掉泡沫,这样AI这个行业才能更加成熟,拥有更好的未来。

本文经授权发布,版权归原作者所有;内容为作者独立观点,不代表亿欧立场。如需转载请联系原作者。

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