投一手主题沙龙：人工智能背后的创投机会

60年以来，人工智能经历了从爆发到寒冬再到野蛮生长的历程，伴随着人机交互、机器学习、模式识别等人工智能技术的提升，机器人与人工智能已经成为了这一技术时代的新趋势。

国内外科技巨头纷纷在人工智能领域进行全球化布局一次次的证明了，人工智能必将成为未来世界的产业新风口。

11月24日，由投一手主办、洪泰创新空间、起源资本和中一资本联合主办的投一手人工智能主题沙龙上，起源资本合伙人胡文博在现场做了开篇演讲，中一资本董事总经理陆荣灿和洪泰创新空间投资总监杨钤分别作了主题分享。除此之外，现场机器人公司众德迪克还做了项目介绍。

以下是分享实录（有删减）：

起源资本胡文博：从《西部世界》谈未来

今天的主题是人工智能，Artificial Intelligence，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

最近很火的一部美剧《西部世界》背后也有很多人工智能的东西，它由不同的领域组成，比如：4D打印、脑机界面、增强现实、虚拟现实和智能机器人等等。

现如今，人工智能受到广泛的重视。美国未来学家库兹韦尔的“技术奇点”思想认为，随着纳米技术、生物技术和信息技术等以几何级数加速发展，人工智能领域存在一个“奇点”。跨越这个临界点，人工智能将超越人类智慧，人类将与机器融为一体，实现“永生”，人类未来命运也将发生根本性改观。

中一资本陆荣灿：服务机器人的投资策略

我们为什么投服务机器人？

中一资本投资了很多底层核心技术，服务机器人值得关注的几个点：1、有效降低人力成本；2、提高工作安全性；3、产品具有技术优势；4、具有技术在应用场景落地能力；5、是创新领域。

我们为什么投资服务机器人？1、它有可能成为新一代主流移动终端模式和服务内容的入口；2、消费升级因素，服务机器人可以辅助人类解决很多生活问题，解放双手；3、劳动力短缺因素，用机器替代人类去做一些重复劳动力和高危工种是大趋势；4、服务机器人生态及市场竞争格局尚未形成；5、现在没有哪家公司敢说自己是行业老大，核心技术模块到最终场景应用仍处于起步阶段。

服务机器人的投资策略

我们主要投两块，一个是智能模块集成的厂商，一个是特定功能组件的厂商。

关于投资策略，主要从3个大的角度来看：

1、从技术层面选择投资标的：

A：机器人核心技术服务商，机器人基础服务商（主要做集成解决方案）

B：以机器人为载体提供创新服务模式（模式创新）

C：特定应用场景的机器人产品的生产商（TO B 或 TO C ），包括，手术机器人、墙面清洁机器人等。

2、从目标用户和产品作用看投资策略：

TO B ：对产品应用场景有深刻理解

产品具有较高的稳定性、安全性、耐用性

产品能够切实解决客户商业痛点

TO C ：低价而高性价比的产品

易用性强，能被消费级用户快速学习、方便使用

围绕核心产品建立生态

2、从创业者内部分析投资策略

投资策略1：核心技术服务输出

主要分为基础技术输出、专项技术输出和特定场景专项技术，如：计算机视觉、自然语言处理、情感感知计算、机器学习应用、定位导航方案等。

我们主要看这5个方面：团队构成及核心技术来源；持续研发能力；专项技术市场地位和竞争优势；产品设计及管理能力；用户数据采集及运用模式的设计。

投资策略2：特定场景专家系统开发和集成

是指针对某一个细分行业（金融、清洁、咨询）的服务机器人产品提供商。

主要从这7个角度考虑：所服务特定行业对机器人的需求刚性；细分行业特定场景知识库或专家系统建设的深度；研发潜力；市场地位和竞争优势；产品人机交互能力是否理想（稳定性、故障率）；用户数据采集及运用模式的潜力；团队和执行能力。

投资策略3：创新服务模式

是基于不同类型、不同功能的机器人产品进行组合，设计创新型的服务模式，比如展示机器人、机器人婚礼服务等。

重点考察服务模式的市场和刚性和服务模式壁垒。

投资策略4：其他共性投资要素，包括项目所处阶段，考虑成熟期所需时间，技术或产品的稳定性（是否存在关键技术障碍），当前营收规模，订单及销售情况。

洪泰创新空间投资总监杨钤：AI 创业常见的三类问题

大家看到AI市场从一开始的技术期到了大一点的行业应用期，从最早的技术底层到可以实现一些场景化应用，我主要讲一下AI创业常见的三类问题。

1、不理解市场（不知道怎么挣钱）

技术类的公司核心肯定是在技术，但我们发现有部分AI团队缺少市场方面的认知。我们从TO B 和TO C 两方面分析，有很多TO B 的企业其实不太清楚公司到底想要什么。举个例子，UCL通过deep learning，搭建模拟法庭，分析法律证据&案件道德问题，以此预测审讯结果。据我了解，这个东西已经开始卖了，我接触过一个国内团队，他们当时想把这个东西直接搬到中国，我说这个东西做不通，为什么呢？因为英国和中国法律的整体结构是不一样的。

再来看TO C 的问题，不知道谁是用户？我们曾经看过一个很吸引人的产品，他们用一个非常出名的语音识别软件嵌套在一个智能产品上，做了一个智能陪伴机器人。我当时很好奇，就问团队这个东西卖给谁呢，他说不知道，他觉得卖给母亲们就好了。

2、乱点科技树（大方向有问题）

AI的科技属性太强了，我们发现有些AI公司对某些技术过度性执着，比如说，有家公司的语音识别技术很强，已经达到了95%，接着市场上又出来一家公司语音识别技术能达到99%，好，我们也要升级技术达到99%。那我就要问，你是出于什么目的，增加的成本是多少，运用场景是什么，利润可能有多少，最后转换到产品结构上替换率又是多少，你说不出来，我就觉得这个东西好像难度也挺大。

3、缺乏专业度

我们发现在AI市场里面，大公司、投资人都进去了，进去做什么呢？做基础层的东西，接着一些中层的公司说我技术很牛，我去做技术，还有一些公司说就做个应用吧。

打个比方，大公司其实是生态布局，实际上在搭地基，一些技术性的公司是在卖铲子，应用层的公司则是在挖金矿。

如果一个初创公司又挖金矿又卖铲子，基本上这事就不怎么靠谱，因为人工智能还需要很长的时间来发展。现在基础层的技术和应用是大家重点投资的方向，刚一开始大家不用着急，把事情做好，总会有投资机会。

现场路演项目