投一手主題沙龍：人工智能背後的創投機會

60年以來，人工智能經曆了從爆發到寒冬再到野蠻生長的曆程，伴隨著人機交互、機器學習、模式識別等人工智能技術的提升，機器人與人工智能已經成為了這一技術時代的新趨勢。

國內外科技巨頭紛紛在人工智能領域進行全球化布局一次次的證明了，人工智能必將成為未來世界的產業新風口。

11月24日，由投一手主辦、洪泰創新空間、起源資本和中一資本聯合主辦的投一手人工智能主題沙龍上，起源資本合夥人胡文博在現場做了開篇演講，中一資本董事總經理陸榮燦和洪泰創新空間投資總監楊鈐分別作了主題分享。除此之外，現場機器人公司眾德迪克還做了項目介紹。

以下是分享實錄（有刪減）：

起源資本胡文博：從《西部世界》談未來

今天的主題是人工智能，Artificial Intelligence，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用係統的一門新的技術科學。

最近很火的一部美劇《西部世界》背後也有很多人工智能的東西，它由不同的領域組成，比如：4D打印、腦機界麵、增強現實、虛擬現實和智能機器人等等。

現如今，人工智能受到廣泛的重視。美國未來學家庫茲韋爾的“技術奇點”思想認為，隨著納米技術、生物技術和信息技術等以幾何級數加速發展，人工智能領域存在一個“奇點”。跨越這個臨界點，人工智能將超越人類智慧，人類將與機器融為一體，實現“永生”，人類未來命運也將發生根本性改觀。

中一資本陸榮燦：服務機器人的投資策略

我們為什麼投服務機器人？

中一資本投資了很多底層核心技術，服務機器人值得關注的幾個點：1、有效降低人力成本；2、提高工作安全性；3、產品具有技術優勢；4、具有技術在應用場景落地能力；5、是創新領域。

我們為什麼投資服務機器人？1、它有可能成為新一代主流移動終端模式和服務內容的入口；2、消費升級因素，服務機器人可以輔助人類解決很多生活問題，解放雙手；3、勞動力短缺因素，用機器替代人類去做一些重複勞動力和高危工種是大趨勢；4、服務機器人生態及市場競爭格局尚未形成；5、現在沒有哪家公司敢說自己是行業老大，核心技術模塊到最終場景應用仍處於起步階段。

服務機器人的投資策略

我們主要投兩塊，一個是智能模塊集成的廠商，一個是特定功能組件的廠商。

關於投資策略，主要從3個大的角度來看：

1、從技術層麵選擇投資標的：

A：機器人核心技術服務商，機器人基礎服務商（主要做集成解決方案）

B：以機器人為載體提供創新服務模式（模式創新）

C：特定應用場景的機器人產品的生產商（TO B 或 TO C ），包括，手術機器人、牆麵清潔機器人等。

2、從目標用戶和產品作用看投資策略：

TO B ：對產品應用場景有深刻理解

產品具有較高的穩定性、安全性、耐用性

產品能夠切實解決客戶商業痛點

TO C ：低價而高性價比的產品

易用性強，能被消費級用戶快速學習、方便使用

圍繞核心產品建立生態

2、從創業者內部分析投資策略

投資策略1：核心技術服務輸出

主要分為基礎技術輸出、專項技術輸出和特定場景專項技術，如：計算機視覺、自然語言處理、情感感知計算、機器學習應用、定位導航方案等。

我們主要看這5個方麵：團隊構成及核心技術來源；持續研發能力；專項技術市場地位和競爭優勢；產品設計及管理能力；用戶數據采集及運用模式的設計。

投資策略2：特定場景專家係統開發和集成

是指針對某一個細分行業（金融、清潔、谘詢）的服務機器人產品提供商。

主要從這7個角度考慮：所服務特定行業對機器人的需求剛性；細分行業特定場景知識庫或專家係統建設的深度；研發潛力；市場地位和競爭優勢；產品人機交互能力是否理想（穩定性、故障率）；用戶數據采集及運用模式的潛力；團隊和執行能力。

投資策略3：創新服務模式

是基於不同類型、不同功能的機器人產品進行組合，設計創新型的服務模式，比如展示機器人、機器人婚禮服務等。

重點考察服務模式的市場和剛性和服務模式壁壘。

投資策略4：其他共性投資要素，包括項目所處階段，考慮成熟期所需時間，技術或產品的穩定性（是否存在關鍵技術障礙），當前營收規模，訂單及銷售情況。

洪泰創新空間投資總監楊鈐：AI 創業常見的三類問題

大家看到AI市場從一開始的技術期到了大一點的行業應用期，從最早的技術底層到可以實現一些場景化應用，我主要講一下AI創業常見的三類問題。

1、不理解市場（不知道怎麼掙錢）

技術類的公司核心肯定是在技術，但我們發現有部分AI團隊缺少市場方麵的認知。我們從TO B 和TO C 兩方麵分析，有很多TO B 的企業其實不太清楚公司到底想要什麼。舉個例子，UCL通過deep learning，搭建模擬法庭，分析法律證據&案件道德問題，以此預測審訊結果。據我了解，這個東西已經開始賣了，我接觸過一個國內團隊，他們當時想把這個東西直接搬到中國，我說這個東西做不通，為什麼呢？因為英國和中國法律的整體結構是不一樣的。

再來看TO C 的問題，不知道誰是用戶？我們曾經看過一個很吸引人的產品，他們用一個非常出名的語音識別軟件嵌套在一個智能產品上，做了一個智能陪伴機器人。我當時很好奇，就問團隊這個東西賣給誰呢，他說不知道，他覺得賣給母親們就好了。

2、亂點科技樹（大方向有問題）

AI的科技屬性太強了，我們發現有些AI公司對某些技術過度性執著，比如說，有家公司的語音識別技術很強，已經達到了95%，接著市場上又出來一家公司語音識別技術能達到99%，好，我們也要升級技術達到99%。那我就要問，你是出於什麼目的，增加的成本是多少，運用場景是什麼，利潤可能有多少，最後轉換到產品結構上替換率又是多少，你說不出來，我就覺得這個東西好像難度也挺大。

3、缺乏專業度

我們發現在AI市場裏麵，大公司、投資人都進去了，進去做什麼呢？做基礎層的東西，接著一些中層的公司說我技術很牛，我去做技術，還有一些公司說就做個應用吧。

打個比方，大公司其實是生態布局，實際上在搭地基，一些技術性的公司是在賣鏟子，應用層的公司則是在挖金礦。

如果一個初創公司又挖金礦又賣鏟子，基本上這事就不怎麼靠譜，因為人工智能還需要很長的時間來發展。現在基礎層的技術和應用是大家重點投資的方向，剛一開始大家不用著急，把事情做好，總會有投資機會。

現場路演項目