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機器人
星瀚資本楊歌：人工智能和行業是深度耦合的科學
人工智能和行業是深度耦合的科學？
不可否認人工智能已經成為熱門賽道，技術的突破，到底會帶來怎樣的巨變？眾說紛紜。對於創業團隊的項目該如何判斷？每一位投資人的看法，都不盡相同。
為你帶來青年投資人代表——楊歌的看法，他說人工智能和行業是深度耦合的科學。看他如何破局？
楊歌：星瀚資本創始人、英誼資管創始合夥人
投資案例包括：言幾又、心上、V.FineMusic、德師傅、戶外星球、甲加由、Propel(x)、曠盛動漫、仔皇煲、丸初等數十家優質企業。
2016年被評為中國創新創業新銳領袖人物。
數據是人工智能爆發的基礎
人工智能是一個多次曲線的行業，上世紀八九十年代就有人工智能的身影。而現代人工智能的爆發有幾個因素：
第一是被動因素。互聯網行業的熱度已經過去，所有人都在尋求下一個風口，而人工智能趕上了這個風口，所以關注度持續上升；
第二是主動因素。大數據時代的到來，讓個人數據、交易數據、金融數據等等無處不在，並開啟了算法開元時代。數據是人工智能爆發的基礎和前提條件。人工智能的突然爆發是因為神經網絡的火爆，神經網絡的特點是梯度回傳，梯度回傳有兩個典型適用場景，第一是圖像識別，第二是NLP自然語義識別。圖像識別和NLP自然語義識別有兩個特點：第一是數據多而雜亂，信息量非常大；第二是自然或社會化形成數據沒有一個明確的標準。
人工智能在應用中有四個環節：
第一是物理模型的建立。什麼叫做物理模型的建立？就是能不能把行業描述成一個精細化的數據模型，這個數據模型裏要有人工智能的算法。這是人工智能的入門，也是必要條件。
第二是輸入輸出的選取。首先必須知道哪些參數是有意義的，如果少選了參數，就學習不到結果，如果多選了參數就會產生過擬合。人工智能經常會出現兩種情況，要不然選的數據太少，要不然選的數據太多。然後是關於輸出的選擇，一是你的已知條件要用哪些，二是你的學習目標是什麼。
第三個是人工智能結構的選取。你到底應該選擇什麼樣的算法模式，比如對於神經網絡方法你需要選擇具體的網絡模型。你需要在網絡裏各種摸索，設計適合問題模型相應的結構。
人工智能是一門非常複雜的技術科學，它屬於數值分析和算法的範疇。截止於目前它沒有方便快捷的調試方法，大多數情況隻能依靠算法工程師和企業家自己本身對數據和算法結構的感知去調試。
第四個是人工智能算法的超參數調整。例如神經網絡的隱藏層數，神經元數，學習速率等等。當完成上述三個步驟之後，需要大量的超參數篩選迭代過程，不同的參數選取模型的學習收斂能力大相徑庭，是不可跳過而枯燥的最後環節。
中國市場的特點是：大眾需求驅動的市場。人工智能無論是在什麼階段，都不可能是由大眾的意識去驅動的。目前人工智能存在一個很大的問題，就是大眾人群對於人工智能的認知非常淺。但其實人工智能是極其複雜的概念，很多人感覺智能化的機器人和無人駕駛的時代就要到來，但其實這些離我們還非常遙遠。而相反一些不好直觀想象的方向，比如量化金融投資、量化物流貨運、量化企業資源優化，這些都是人工智能非常適合開發的領域。
很多人覺得人工智能分析一下數據就可以給出一個最優建議，其實這是很難實現的。對於人工智能來說，把感性拆解成理性特征是一個很複雜的過程。但是理性的概念對人來說是非常抽象的，往往大眾不好想象的東西卻是人工智能非常容易做的事情。我覺得人工智能最好做的方向，最開始肯定是在2B的方向，日後也許會延伸到2C方向。
如果創業公司要做人工智能項目，我認為機會比較小。因為做人工智能項目最重要的，並不是算法本身。做人工智能第一需要數據，第二要基於數據迭代自己的算法，甚至於迭代自己的硬件。做人工智能的項目，如果沒有數據，可能就沒有算法，數據和算法是一個相輔相成的過程。而一些創業團隊剛剛進入到這個市場裏，是拿不到大量有效數據的，就沒辦法接觸更深的層次。
我在做演講的時候說過一句話“人工智能和行業是深度耦合的科學。”什麼叫深度耦合？意思就是要做人工智能，必須要極度了解行業本身，擁有行業裏麵大量的數據，並且要用一個企業家或是行業專家的思維，一邊思考一邊使用人工智能創造適用於這個行業的算法。人工智能的算法對於每一個行業的迭代過程是不一樣的。所以創業者本身必須懂得算法的意義，這是人工智能行業創業的難點。
消費升級持續下行
線下流量已經過載
我們目前會關注新媒體領域的項目，新媒體與傳統媒體有很大不同，這個行業有它獨特的規律：如果新媒體比較垂直、影響渠道比較廣、用戶黏性比較強，傳播價值就會比較明顯。對於文創行業的項目，我們把它定義為精神類消費，中產階級是主要消費人群。文創行業的一大熱點就是內容IP。這個行業有一個非常大的問題：很多方向都過度垂直，很難形成一個大的賽道；再加上現在文創行業的早期估值也比較高，所以這個行業不容易產生投資回報。
目前我們主投的方向是產業升級，消費升級現在已經呈現疲軟下行的趨勢，特別從2017年起，消費升級的風口概念基本上已經過去。但是消費升級一直都在，比如說現在新零售、無人店叫不叫做消費升級？也叫消費升級。
消費升級是長期存續的，是由技術推動商業變化，商業又不影響消費習慣的過程。但是現在有一些行業的消費場景是大家想象出來的，不一定能夠適應市場的需求。比如說自從馬雲提出新零售之後，無人貨倉、無人快遞都出現了。但是這到底能持續多長時間，哪一些是真實剛需？目前還需迭代體會。
現在大家都在以各種形式不計成本的爭奪線下流量，多少有些過載了。現在很大的問題就是行業受到風口的驅動太過嚴重，大部分人都在投入這個風口，其實並沒有什麼流量價值。
創業的第一要務就是學會風險控製
對於投資有兩種看人的方式對我幫助最大：
第一是測試。有一個測試叫做MBTI測試，可以對一個人全方位的分析，外向還是內向，主動感知還是被動感知，理性思考還是感性思考，理性行為驅動還是感性行為驅動等等，這是一套大的體係。人的性格很多都是天生的，但是有某一些類型的人確實是更容易做企業家的，通常來講要逆向思維的人才能把企業做起來，逆向思維對創業者來說是非常重要的。
第二是評判。根據很多維度對一個企業家的進行評判，包括跟商業有關的，跟商業無關的等等。很多人就是聊得很投機、看起來很聰明、想法也很好，但是這些都是不長久的，都要靠分析。
在投A輪時，我要全方位的去看，首先要看人和團隊，然後看三個“務”：業務、財務、法務。
業務首先跟市場、宣傳、銷售有關；第二個跟技術產品有關；第三跟團隊運營管理有關；第四跟行業賽道、戰略轉型、戰略分析以及不同的戰略格局有關；第五跟資源有關。
創業，第一要學會風險控製。一個創業者的心態轉變過程，就是一個壓力綜合平衡的過程。本身做企業就是一個通量過程，通量越大，能通過的口徑就越大，資源就越多。
第二就是創業者要在創業過程中學習如何了解這個社會。社會有信任的動態平衡點，創業者要適應社會機製，這是非常重要的。當創業者有實力、有資源的時候，資金、信任這些就會向你靠攏，但是很多人並不理解這一點。所以有很多人會發出這樣的疑問“我的產品這麼好你為什麼不給我錢？”，抱著這樣的態度是沒有辦法成功創業的。
我認為年輕人創業成功的概率是非常低的，但是同時最優秀的創業成功案例也都是年輕人創造的。年輕人能創業成功，原因是思維沒有被固化，而大量的年輕人失敗了，是因為他們知識結構體係相差太遠，不能適應社會和創業帶來的不定因素；可以說創業是對社會全麵性的認知反饋。
對於青年創業者，我的建議就是要建立自己知識結構的完整性，而大部分的青年是沒有完整的知識結構。我把學習分成四個類型：理解、理會、感受、感知。理解就是讀書，理會就是跟別人交流，感受就是實踐，感知就是旅行了解多元文化的視野。
對於創業而言，要想做得成功，必須先做得看起來成功，這是我認為做人做企業最重要的一點。你想讓一個即將融到A輪的企業變得成功，最重要的一點是：讓你的一些數據、運營情況、公司員工的工作狀態變得成功，哪怕這個模仿的過程是非常生硬的，它也是很有意義的。
對於早期的企業來說，公司的情況可能是很雜亂的，但是當你的數據逐漸變得穩定了，你的公司自然就成功了。你要為這個數據穩定付出很多努力，這個努力的過程就是一個被動的讓你變得成功的過程。
轉載來源：A輪資訊
本文由知家采訪並撰寫
采訪編輯：Mark高
最後更新：2017-10-08 03:01:12