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雷鋒網按：3 月 30 日 - 31日，AI Tech 峰會在深圳龍崗區成功舉辦。本次會議由深圳市人民政府指導，深圳市龍崗區人民政府、中關村視聽產業技術創新聯盟、新一代人工智能產業技術創新戰略聯盟主辦，深圳龍崗智能視聽研究院承辦。雷鋒網作為獨家戰略合作媒體對整個會議現場進行了全方位內容報道。
3月31日的“人工智能投融資分論壇”上，來自將門創投、中關村發展集團投資部、昆仲資本、國中創投等四家優秀投資人代表分別分享了他們在人工智能領域的獨家投資秘籍。會議的后半部分，來自人工智能產業界前線的代表們講述了在他們在創業過程中遇到的挑戰，以及未來還有哪有產業可以與AI相結合。以下是雷鋒網對嘉賓分享的內容回顧。
第一位分享嘉賓是將門創投創始合伙人沈強，他分享的是自己對當前人工智能投資熱點的一點思考。
沈強從全球視角層面上講了中國近幾年人工智能領域的投資力度。“從全球范圍來看，中國已經是人工智能早期投資里面密度和強度最高的國家。在CBN的一項報告中，美國占了2017年全球人工智能投資額的38%，中國占了全球48%。”
他講道，中國的人工智能創投企業投資在人臉識別相關領域最多，達一百多億人民幣。這是因為在計算機視覺技術中有很多可以挖掘的商業價值，比如可以用在監控，門禁，智慧零售，刷臉支付，車輛識別管理等等。這些應用的一個共同特點就是都屬于感知層，比如在光照條件不好的情況下，它們如何發揮作用。很大一部分資金都是用來解決感知層的一些基本技術。
另一方面，沈強對AI自主生產內容非常看好。比如現在的生成式對抗網絡（GAN），通過左右互博生成以假亂真的圖片。反過來這些生成的假圖片又可以作為數據集訓練它們，從而省去了人工標注數據的成本。除了生成圖片，還可以生成故事，生成視頻，甚至可以用來生成像飛機這樣復雜結構物體的設計圖。
隨著AI應用的產生越來越多，一個很好的AI移動開發平臺也很有潛力。如果AI達到今天移動互聯網這樣的繁榮水平，就需要一個非常低成本，簡單好用的AI開發工具。此外，建立一個穩定的AI生態系統也是至關重要的。
沈強認為搭建一個穩定的AI生態系統的基石是算力，所以做底層算力的AI芯片公司也有非常好的前景。
第二位出場的投資人是中關村發展集團投資部部長張金輝，主要分享中關村發展集團在AI領域的布局。
張金輝部長介紹，3月31日是中關村發展集團成立整整八年的日子。目前集團的主要業務核心是打造創新創業生態平臺。
中關村的人工智能企業比較多，大約占了全國的四成左右。這其中包括一些大企業，如百度阿波羅無人駕駛，小米大數據產品等等。整個生態系統在人工智能領域的布局也比較深，像商湯科技，寒武紀，深鑒科技等等一大批各行各業和產業結合的人工智能企業，基本上都是在產業里面有一定特色的。
張金輝部長還介紹了中關村發展集團的地理優勢，政策優勢，人才優勢等等，總之是一個鼓勵創新，寬容失敗的創業好去處，非常適合人工智能初創公司到那里成長。
第三位分享嘉賓是國中創投合伙人賈巍，她主要分享的是國中創投的投資理念。
賈巍介紹，國中創投的主要組成人員是原先深創投的一些高管和業務骨干。他們用了兩年時間投了80多個項目，投資領域包括新消費，文娛體育健康，生物醫藥，以及其他科技類，其他指的是新材料，新能源，節能環保等類似企業。
在人工智能行業領域，主要在AI醫療、AI教育、安全、智能駕駛技術有一些布局。
第四位分享嘉賓是昆仲資本創始合伙人姚海波。
據姚海波介紹，昆仲資本是在13年成立，第一期是和復星集團合作做了三年的基金，叫做復興昆仲。第二期是從2016年6月份到今天，重點投資方向分為兩個，前沿科技和創新消費。
在投資人工智能領域方面，他們的原則是只投有實際落地應用的創業企業，比如在自動駕駛里面，他們投了小鵬汽車，速騰聚創，景馳科技。
在創新消費領域，姚海波舉了兩個例子，一個是前百度研究院院長林元慶所創辦的Aibee，另一個是一家運用AI技術做AI攝影的企業。同時，他們在AI醫療領域中醫療影像和AI+安防領域也有投資布局。
第五位做分享的投資人是來自達晨創投的陳全。
陳全介紹，達晨在人工智能方向主要投資的是智能制造和TMT（數字新媒體產業）交叉的領域。他們的主要投資思路也是看重落地，回報周期快的企業。
在2015年，參與了碼隆科技的天使輪，之后也投了新能源汽車，智能駕駛中的傳感器公司，雷達公司，如雷神科技。 他們對一些軟硬結合的公司也比較關注，比如參與投資了做芯片的瑞芯微。此外也投資了很多垂直領域的應用，比如做清洗數據的數據堂，做AI與教育相結合的芥菜種科技。
接下來是panel環節。四位有著豐富投資經驗的投資人都拿出來了自家的獨門秘籍。
2018，你最看好人工智能哪個領域的發展？
陳全： 我們其實特別關心的是智能制造領域，也就是人工智能和傳統制造業相結合的一個方向。比如說工業機器人身上的傳感器端吧，有壓力傳感器，紅外傳感器等等，只有這種傳感器在大多數設備上部署后，AI才能幫助機器有進一步的效率提升。
姚海波：我覺得這個問題一定是創業者和傳統行業從業者一起討論，才能碰撞出火花。舉個大家很難想到的一個場景：港口有很多礦機，叫龍門吊，一個招商局的港口每天可能有上萬噸的集裝箱在那里需要運走。如果某天，龍門吊的師傅突然家里人生病了或者突然要請假，后面的人員跟不上怎么辦？這是一個需要高知識，高能力，高年齡的崗位，這種情況能否可以用AI來解決呢？這是很多創業者都想不到的場景。所以說要回答最看好哪個領域真的很難。不過我們目前看好的是教育，還有金融方面的應用。比如運用AI 幫小孩批改作業。
賈巍：我還真沒有特別看好的方向。我覺得大家對AI企業的定義太分散了。比如今日頭條，在AI概念沒火之前，今日頭條也是在推薦新聞；京東，天貓也都在根據你買過的東西再推薦。我認為這些可能還不叫AI企業。如果這樣算是AI企業，我認為所有的軟件企業都可以叫做AI企業，因為它都是不依賴于人的嘛。
AI的定義是非常嚴格的，如果是真用到了神經網絡或者深度學習的一些具體算法，并且產品是真正用的到，用到之后從感知到促進決策，能夠脫離人的控制才能算是AI企業。實際上這樣的企業并不是很多。
我覺得現在所有的AI企業都還沒有發展到一個很好的階段，我們不可能把基金都押在AI上，這樣的風險還是非常大的。現在不管是獨角獸，還是其他一些估值非常高的企業（安防領域拿到的金額比較大，其次是金融。）大家都還在初期階段的話，其實我并沒有非常看好哪一個。
我認為某些東西必然是在這個產業里需求比較大，才產生出來的。比如說智能駕駛領域，不是因為AI企業促進它出來的，而是整個汽車行業都在呼吁智能駕駛。因為汽車行業的競爭已經沒有什么東西可競爭了。在這個過程中，傳統汽車產業沒有這種能力借助一些信息技術幫他們完成，所以AI企業才有這個機會。其他產業，我覺得都在一個漸進的過程中，很多產業并沒有強烈來呼喚AI為它們服務。
AI確實是好技術，它會以什么樣的進展滲透到各個產業，甚至是開發新的產業，我覺得還是要看AI提升了哪些效率，提升了什么服務，或者是為這個產業創造出一種新的服務模式，到了那時候，AI就有真正的生存價值了。目前，我認為大家都還在探索期。
投資人進入垂直行業是強者恒強，還是百花齊放？
姚海波：如果在某一個垂直領域，我想一定是百花齊放的。尤其是在深圳，深圳大概有四五百家上市公司，一個南山區可能就過百家，這些公司都沒閑著，他們很多在做AI的應用。雖然他們原來是做傳統生意，但他們也都儲備了非常多的人才。有肥沃的土壤，并且這么多優秀的人都跳進來，一定會有很多應用出現。
主持人杜楓：可以說目前大的后期投資機構正在蜂擁去了獨角獸，會不會對咱們早期投資有影響？我個人其實還是堅定的看好早期投資，看好這些行業應用，但是市場上有沒有看到一些新的趨勢，或者說對創業者的一些潛在影響，估值還會那么高嗎？大家會更加樂觀和還是更加現實？
賈巍：好多我從來不認識的人來加我好友，可以看出現在投資熱度真的很熱。我覺得就像炒股一樣，一旦到了不懂投資的人都在到處找人弄點股份，其實就是融資已經到了散戶接最后一盤的時候了。
我覺得首先我們沒資格賺這個錢。我們的定義是中小企業發展基金，只做早期的投資。真正操心的是，市場上明顯大家都感覺到連散戶和股民都認為能賺錢的時候，其實已經是非常危險了，我們是這樣覺得的。市場上的企業，它總有從小到大的時候，所以任何一個機構在任何階段都有賺錢的機會。但是誰賺誰不賺，我并不知道，我只知道一會兒躥來躥去的人是不能賺的。所以，對于我們來說，我們可能無意去捕獵獨角獸，但我們希望能培養和創造獨角獸。
姚海波：賈總說的有道理。我們不能輕易動搖我們投資的階段和投資的方向，我們必須扶持所投資的企業成為獨角獸，而不是去狙擊獨角獸。我相信獨角獸在每個人身邊，你只要早期把你的投資邏輯和投資方式一直hold住。
主持人杜楓：前面講投資后面講創業。投資人分享了大家對行業的認識，對AI熱點的一些看法，我也完全同意。其實我們不是賭熱點，而是我們看到的一些行業發展趨勢。請下來請實際操作者，把應用場景變成現實，提高效率的人們分享他們感受。他們分別是碼隆科技CEO兼董事長黃鼎隆，寬拓科技聯合創始人羅芳，NovuMind異構智能聯合創始人武瑞。
武瑞：我們公司和其他人工智能公司有著完全不同的思路。我們希望機器訓練模型能非常準，能非常快。所以我們公司研發的產品是專門針對訓練模型的超級計算機，幫助機器擁有更強大的計算力。它的優勢在于能夠非常高效率利用硬件資源，用了這套技術后，可以讓128塊GPU卡同時工作時，性能還能呈現線性增長。所以說硬件設備和我們的軟件結合后，能夠大大提高深度學習訓練的效率，模型可以更快更好地訓練。
另外我們公司成立以來一直推崇終端端運算，或者叫偏邊緣運算。原因就在于隨著攝像頭，還有各種傳感器的普及，生成的數據量肯定呈指數級增長，但是如果按照之前的辦法，把數據都上傳到云端進行識別，云端的基礎設施不可能呈指數級增加，所以未來趨勢是做好終端智能。
做好終端智能，一個很重要的方面就是需要處理器，也就是人工智能芯片。需要達到幾個指標，其一是它需要有非常高的性能，其二功耗要低。基于以上思路，我們公司的主要商業模式是toB的。
我們的超級計算平臺用來幫助超級計算機做模型訓練，人工智能芯片幫助其他人工智能企業更好賦能。同時也有自己的落地項目，目前在智慧醫療領域做得最好，和華西醫院有戰略合作，新聞聯播也有報道過。
黃鼎隆：碼隆科技和其他做計算機視覺的AI公司不太一樣，雖然現在安防領域，人臉識別相關產品都可以產生比較快速的收入，碼隆科技也有很多這種項目的機會，但是一直沒做人臉識別而是堅持做商品識別。因為我們一直覺得AI的最大價值可能在于人工智能與實體經濟的結合，而實體經濟環境中，各種程序都是圍繞商品去運作的。
現在最大的一個應用是用商品識別幫助電商提升流量的轉化。今年做的更深入，對商品識別需求更強烈的一些傳統企業，比如服裝業，我們開發一個程序可以像設計師一樣去看懂最新的流行趨勢，然后幫助設計師掌握最新的時尚風向。
最近一個大的應用還是為一些大型超市做無人零售的解決方案。另外像去年特別火的無人貨架，競爭很強，現在越來越殘酷了。因為貨損成了這個行業一大痛點，這種完全靠自覺去付費的情況下會有很高的貨損，我們提供解決方案，通過一個簡單的攝像頭就可以識別出用戶都買的什么，然后去結算，這樣就可以有效地控制貨損。還有些垂直領域，比如服裝零售、家具等等。現在也在做家具識別。
羅芳：寬拓科技主要是為資產管理機構這類金融機構提供服務。主要提供兩大類服務，一類是業務平臺解決方案，也就是一體化資產管理系統。另外一類是數據分析體系，會應用到大量的后端計算和機器學習算法，并且結合知識圖譜對整個的事件進行關聯分析和預測。最近也在嘗試貨幣基金存儲預測系統，這也是基于大數據做出的模型，會給基金經理帶來管理效率上的提升。
主持人杜楓：以上提到的應用，都面臨過哪些挑戰？
羅芳：我認為第一個挑戰還是數據上的挑戰。因為AI必須基于大數據才能夠有發展空間。第二個挑戰我認為是人才的挑戰。每一項技術都必須在一個具體的行業和產品當中落地。我們公司有金融業務專家，有大數據專家，也有人工智能技術專家，但是要把一個人訓練成在這三方面都非常強，是需要一定的時間的，對我們來說是一個非常大的挑戰。
杜楓：我認為最大的挑戰是成本。在我們領域需要把AI與實體相結合，其實成本是最關鍵的。比如剛才提達的幫助無人貨架控制貨損的問題，我們其實有有效的辦法控制，但沒有大規模推廣的原因就是成本太高。比如，一個貨架一年的貨損一兩千塊，但整個解決方法需要七八千塊，是沒有企業去用的。所以我們就要想各種辦法降低成本。另外我們開發的商品識別平臺成本也是非常高的，如果有大規模用戶使用，平均成本就很低。
武瑞：我們公司是成立兩年的初創公司，而且是做AI芯片的，所以我們最大的挑戰是資金問題。
主持人：太好了，下面坐著很多投資人。本次論壇就到此結束了，再次感謝大家的到來，也感謝臺上所有的分享嘉賓，明年見！
以上為雷鋒網對AITech 峰會人工智能投融資論壇內容的詳細報道。
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