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百瑞赢解读【秒见投资人说】德本基金投资总监甄小妮:人工智能领域未来还有哪些机会?

  

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  原标题:【秒见投资人说】德本基金投资总监甄小妮:人工智能领域未来还有哪些机会?

  7月31日晚间【秒见投资人说】邀请了德本基金投资总监甄小妮给大家带来主题为《人工智能领域有哪些投资新机会?带给早期创业者什么发展启示?》的分享。

  为了让大家对VC的行业观点有更直观的感受,6月起秒见新设立了“投资人说”专栏,每期精选一位热门领域的资深投资人,就热点行业主题分享投资人所在行业的研究心得。跟公开的演讲相比,秒见投资人说内容远大于形式,不仅有知识和数据,更有观点,信息更接近行业真相。在这里,投资不是信口开河,而是荷枪实弹在市场中“说”到“做”到。

  感谢大家今天抽出时间参与我的分享,首先跟大家简单介绍下人工智能的基本概念,人工智能并不是指机器需要像人一样来思考,而是重点让机器能够解决人脑需要解决的问题。简单来说人工智能的表现形式第一个是会看,包括图像识别,文字识别;第二个是会听,包括语音识别和机器翻译;第三个是会说,包括语音合成,人机对话;第四个是会行动,包括自动驾驶,无人机等等;那第五个是会思考,包括人机对弈,医疗诊断;最后一个就是会学习,但这里指的是深度学习。

  中国目前是人工智能专利布局最多的国家,数量稍领先于美国和日本,三个国家总量占到全球总体专利公开数量的74%,集中在语音识别,图像识别,机器人和机器学习的细分方向。而中国的专利技术主要集中在数据处理系统和数据信息传输领域,其中电力工程也是一个中国人工智能专利布局比较重要的领域。

  中国的人工智能人才总量是在世界上排第一。但从国家总人口占比上看中国排第二,大概在10%左右,主要聚集在高校和科研机构。主要集中在东部,中部,个别西部城市像西安,成都在人工智能的表现也挺不错。国际上的研究方向以机器学习、数据挖掘和模式识别为主,但中国的人工智能人才研究的领域非常分散,基本相关的都有涉及。

  目前国内人工智能企业数量占到全国第二,美国暂居首位,北京是全球人工智能企业最集中的城市,而上海、深圳、杭州的企业数量也已进入全球前20。国内人工智能企业在12到16年间创办的最多,15年达到顶峰后增速放缓,企业的平均年龄在5.5年左右,主要应用在三类领域中,一是语音类技术:语音识别,语音合成等,二是视觉类技术:生物识别,图像识别,视频识别;三是自然语言处理类的技术:包括机器翻译,情感分析等。与国外对比起来,我们国家人工智能企业应用技术基础硬件类的占比较少,主要集中在视觉和语音方面。

  从行业分布来看,垂直领域的技术应用居多,像智能机器人、智能驾驶无人机、AR/VR、大数据。国外企业比较注重AI在各类垂直行业的应用,而我们国内的企业则是看重智能机器人、无人机和智能驾驶等终端产品市场。

  从投资角度上来看,中国已经成为全球人工智能投融资规模最大的国家,整个行业的投融资规模呈上升趋势,国内融资金额还有融资数量比数最高的是北京,遥遥领先其他城市。其次就是上海,浙江,江苏,百瑞赢解读广东,广东企业的投融资总额虽然相对较少,但活跃度非常高。

  从2015年开始投融资轮次分布数据反映出国内人工智能早期投资比例正在下降,意味着产业形态正逐步整合和趋于成熟,细分领域的投资更加理性。

  从2013年开始各个国家开始出台关于人工智能的战略和国家政策,但政策重心各有侧重,美国比较重视人工智能对经济发展和国家安全的影响;欧洲国家则关注人工智能所带来安全和隐私方面的伦理风险;而日本希望人工智能技术能够推进超智能社会的建设;中国的人工智能政策主要聚焦在实现人工智能领域的产业化,比如说像计算机视觉,自然语言处理,智能机器人和语音识别,这点我觉得挺重要的。

  我们再细分看国内从09年到19年这十年间出台的关于人工智能政策主题变迁,可以分为五个阶段,第一个阶段:09年到13年,主要关注物联网,信息安全数据库,人工智能和基础设施。百瑞赢解读第二个阶段:13年到15年,物联网,技术标准,基础设施,大数据和人工智能。第三个阶段:15年到16年,主题词变成大数据,基础设施,物联网,云计算,数据共享。第四阶段:16年到17年的时候,大数据排到了第一位,随后是人工智能,物联网,云计算。五个阶段:17年中一直到现在,人工智能大数据信息安全,把安全提提前了,然后是云计算,基础设施。

  国内人工智能应用范围非常广,其中语音和视觉类产品最成熟,比较典型的有语音交互类产品,像智能音箱、智能语音助手、智能车载系统、智能机器人、无人机、无人驾驶汽车等。另外在各行业中,比如医疗,健康,金融,教育,安防,智能家居等多个垂直领域也都有人工智能的身影。

  目前人工智能技术还处于相对较早期的阶段,以机器深度学习为代表的人工智能技术主要体现在算法层面,下面举一些发展较成熟且在市面上已有知名度和市场规模的产品。

  智能音响——音箱搭载人工智能语音交互系统终端产品。智能音箱近几年的年均复合增长率超过30%,是非常不错的成绩,目前谷歌已经超过亚马逊成为全球智能音箱的第一巨头。大家都知道国内比较大的两个品牌就是天猫和小米。

  行业应用机器人,我们之前看过一个电商项目,他们自建物流站用的就是物流机器人。贴近我们生活的家用机器人就更多了,包括像扫地机器人,老人看护机器人,情感陪伴机器人,儿童教育机器人,这些都非常贴近老百姓的生活。

  无人机,人工智能应用比较成熟的终端产品,目前无人机市场由个人使用的消费级和商用无人机构成。消费级无人机主要用来航拍和跟拍,场景比较娱乐化。而商用无人机应用场景则更加广泛,像农林业、物流、安保、巡防等。目前国内最具影响力的无人机企业就是大家所熟知的大疆,它在民用领域渗透非常深,除了大疆之外国内也有其他发展比较快的无人机企业,比如像零零无限、零度智控等。

  首先是智能医疗,包括像智能诊疗医学、影像分析、数据分析、健康管理,新药研发等,以往医生问诊都是根据医疗理论知识以及临床经验,再结合病人病症和检查结果下诊断,现在人工智能可以让计算机来深度学习专业的理论知识,储存海量的历史病例识别医学影像,让人工智能成为医生的超级助手,来帮助医生来完成诊断。

  第二个是智能金融,主要包括有智能投顾和反金融欺诈检测。百瑞赢解读很多私募产品通过机器来学习算法,根据客户设定的收益目标、年龄收入、当前的资产情况和风险承受能力来自动调整金融投资组合,尽可能确保实现客户的收益目标。金融反欺诈主要是避免伪造冒充身份。国内以猛犸反欺诈为代表的金融公司通过人工智能技术来构建自动智能的反欺诈技术和系统,来帮助企业和个人提高风控指数。

  第三个是智能安防,主要以图像和海量数据为核心,通过算法及模型提供技术保障,目前人工智能在安防领域的应用包括民用和警用两个方向,警用咱们就不多说了,主要是公安层面,民用方向其实更贴近我们日常生活,像智能楼宇,工业园区的智能监控,公共场所的人脸识别。国内像大华,海康威视,东方网力等传统企业也在不断加大安防产品的智能化,另外像商汤科技,阿旷,视云,从伊图等以算法建厂的企业重点聚焦行为分析,人脸识别,图像智能等领域。

  第四个是智能家居,以住宅为平台,基于物联网技术运营硬件软件构成家具生态圈,远程操控设备进行人机互动,或者是设备互联互通,通过分析用户画像和行为来给用户提供符合个性化的生活服务。国内小米打造的智能家居生态链就已经形成自研自产自销的完整体系,另外传统的家电公司比如美的,海尔,格力也在依托本身庞大且完整产业和产品线的基础上,积极向智能家居转型,推进整个智能战略。

  总结来说,人工智能终端产品的应用从整个生态来看其实就是看上中游,上游分为大华、华天科技都在做的传感;英特尔、高通、国内地平线公司在做的芯片;新浪潮、神州数码做的存储设备以及百度,360,中科院,科大讯飞做的算法模型。中游主要是基础的应用技术,国外有微软,Facebook,google,IBM,国内有一图,海康威视,腾讯,大华等。下游主要就是机器人、无人机、自动驾驶和虚拟助手/虚拟客服。

  第二个是数据,我们会重点看在高复杂模型和海量参数中能够做到深度学习的数据如何,是否能使得出的结果更加精准;

  第三看计算性能,以AlphaGo为例,它今年的计算性能比去年提高了十倍左右,计算性能的提高会加速对大数据的分析和处理速度;

  第四会关注他的软硬件技术,因为很多结果是需要通过软件和半导体传感器等硬件来实现;

  第五会关注价格,只有当它的产品价格达到合理范围后,不管民用还是商用的消费者才会买单;

  其实我们讲的人工智能领域投资机会就是指细分领域的机会,前面有提到关于上中下游的细分领域以及目前可以落地的终端产品,在这里再简单和大家梳理下具体的细分领域。

  1.图像识别,它是近几年人工智能细分领域技术进步最大的,并且图像传感器仍在不断进步,尤其是3D结构和光深度传感器。今天的图像传感器可以每秒成像捕捉运动过程当中的任一瞬间,更重要的是传感器价格基本保持较低水平。过去两年资本市场一些炙手可热的投资标的都和图像识别尤其是人脸识别有关,但目前图像识别分析还存在一些难题,目前因计算能力不足还不能对影像进行自动处理,比如无法像一键美颜图片那样对视频进行美化,所以说在这个细分领域未来还是存在机会的。

  2.语音识别,目前比较成熟和应用广泛的一个细分领域就是语音识别,因为它场景垂直,语义的固定容易让人工智能深度学习和理解,未来在真正实现全智能交互理解以及高识别率上还有投资机会。

  3.智能教育,我说的智能教育并不是说取代老师,而是协助老师让整个教学的过程变得更加高效和有趣。

  4.智慧医疗,上面有提到导诊,复诊机器人,另外还有辅助手术的3D医疗智能技术。

  总而言之,我个人认为AI不太可能脱离传统的东西去做,这也是我们基金在看人工智能项目时的偏好,产品一定要有形态和可落地的应用场景才能代表技术能够商业化,从投资人的角度来说就是它能变现带来收益。当项目使用AI技术来改造和提升传统行业效率时,我们看重的是这个技术跟产业结合程度如何。

  最后想跟大家分享的是过往我通过BP了解项目过程中发现的一些问题,包括创业者跟投资人沟通时我会希望他们可以讲清楚的一些问题是什么。我觉得任何一家需要融资的创业公司不管是什么领域它都会碰到这类问题,我分了六个方面来和大家交流:

  - 市场天花板,投资人需要知道你是如何计算整个市场的天花板以及你对推倒市场天花板大小的方法是什么;

  - 行业和用户痛点到底是什么,我问过很多创业者你的项目解决了市面上的痛点吗?是真的解决了还是说你只是为了创业而自嗨创造出了用户痛点,这是本末倒置的关系。

  - 关于市场的就是why now。为什么你觉得现在有机会创业做这个细分领域的。

  - 你的团队优秀吗?你需要让投资人相信你们团队可以做好这件事情。所以你要先熟悉投资人眼里对好团队的定义是什么。

  - 说清楚why me,为什么是你来做这个事情,团队中有哪些核心竞争力能够使你的项目在竞争环境中脱颖而出。

  你对解决行业或用户痛点的方案能成立吗?投资人想听到的其实是一个完整的逻辑验证,再有就是你的盈利模式到底是什么,整个商业闭环是不是真的成立。我在和项目方沟通时,一般不用等他结束路演,而是只需开头的5分钟就能对这个项目做一个大致判断,主要就看他能不能讲清楚商业闭环是否真的符合逻辑而且能够成立。

  你的业务核心指标是否符合行业共识的评价标准;运营数据背后所反映出业务的增长因素是什么?并不是简单聊些数字数据行,而是要表明数字背后存在怎样的逻辑。

  其实投资人想了解你对项目是否有清晰的定位,好比当前的竞争格局是个3D模型,你要清楚自己的横坐标和纵坐标分别在哪,业务增长护城河又是什么,说明你对竞争壁垒的预想和判断。

  最后一点是关于融资计划,投资人并不是希望你告诉他一个数字,而是要知道这个数字到底怎么计算出来的,你背后的逻辑是什么以及这个逻辑是否合理,其实大部分投资人都需要知道的你对使用这笔钱的规划以及这个逻辑和融资额的关系它是否合理,因为这在一定程度上能侧面看出你对项目或是对整个行业发展和竞争格局的判断。

  以上就是我今天的分享,很感谢大家抽出时间参与,如果后续会有其他问题可以联系秒见的工作人员或者通过秒见APP联系我。谢谢大家。

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