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站在人工智能和機器人的風口，很多創業公司最缺的是什么？錢應該是一個重要方面。投資人最不缺的是什么？錢。二者結合，會有怎樣的火花？獨角獸會出現嗎？CCF-GAIR大會的投資人專場，真格基金顧旻曼和另外幾位投資人：紅點資本吳峰、聯想之星吳炳見、昆仲資本姚海波以及云九資本邱諄聊了聊。
（由左至右依次為：吳峰、吳炳見、姚海波、邱諄以及顧旻曼）
顧旻曼：先介紹一下自己的機構和投資，讓大家更好地了解我們。
吳峰：在AI領域，我們在美國成立了一個非常有名的實驗室，由安卓創始人領導。還有一些機器人領域的公司。在國內以A輪為主，投過360，美拍也是我們最早投資的。
吳炳見：我們主要投天使輪和A輪，其中人工智能是重要的主題。新的一波里我們希望利用以往的投資組合跟創業者有更多的交流，第二個是希望跟投資者做連接。
姚海波：我們是昆仲資本，做TMT（Technology Media Telecom）領域的早期投資，AI投了幾家，速騰聚創是我們投的，在美國也投無人機運輸公司。
邱諄：我來自云九資本，主要團隊來自原來的光速中國和德迅投資?，F在我個人的重心放在深度科技，相當大一部分是人工智能。
顧旻曼：我是真格基金的顧旻曼，真格是比較偏早期的一家TMT投資機構，我們對AI領域非常關注，今年我們也在持續挖掘和尋找更多優秀的機會。今年人工智能和機器人領域投資人都很關心，各位講講標志性的事件來印證這個“風口”吧。
邱諄：今年的標志性事件就是阿爾法狗（Alpha Go）。其實人工智能很早就提出了概念，1997年在美國學院派已經非常熱了，但是行業還不是特別熱。今年的阿爾法狗，是長時間積累的成果。2012年開始有對于圖像識別尤其是深度神經網絡的研究，那時候人工智能慢慢走入大家的視野，今年的阿爾法狗下贏圍棋大師，從大眾的認知上證明了其能力。
姚海波：我講個現象吧，什么叫風口來了？當中國的同類公司的估值比灣區同類公司估值高的時候風口就來了。中國的錢多，投資人也多，大行業被稀釋了。我們會更加理性的看待AI和技術的投資。
吳炳見：高階的人才已經動了創業的決心，都想出來，而風投已經準備好錢。風口之上我覺得有非常多的泡沫，典型的泡沫。
吳峰：大家各種現象都說完了，而我想說的是我們自己制作的現象，那就是我們投資的實驗室所研發的機器人產品本身。
顧旻曼：分享一下美國市場AI創業者和中國市場的同行有什么大的差異？除了在中國市場更容易拿到錢，還有沒有別的特征可以分享一下。
邱諄：有幾個方面。一個是美國不論是學界還是業界，對AI研究的投入都是非常大的，而且有非常長時間的積累。因此他們在技術層面上比較扎實，基礎比較牢固。而我們國內的公司，有些是轉型而來，相對缺乏技術儲備以及大環境，這個我覺得美國是走在前面的。
接下來就是人工智能的應用領域，在美國，AI涵蓋了絕大多數領域包括醫療、電商、廣告、營銷、農業、機械制造等等。就圖像識別這么一個方向就已經應用到所有的這些行業。
另外就是估值，美國公司的估值遠遠比不上國內的同等公司，因為在早期就已經被大公司收購了。
當然中國的AI創業者也不要悲觀。很多美國公司在中國有辦事處，他們既懂得在美國怎么拿投資人的錢，同時又會爭取很多當地政府的優惠政策和扶持，我覺得這是我們國內的創業者應該學習的地方。
吳炳見：我覺得中國的創業者在創業的時候更想怎么做大，美國的創業者更想怎么搭順風車。因為中國的算法人才實際上數量可觀，而且足夠聰明，做大是目標。而在美國的對標對象在融A輪的時候，只能一兩億估值被收掉，成為大公司里的一個部門……
顧旻曼：AI創業如何回歸到實際應用，回歸到商業本質？技術實力和營銷能力如何配比？
吳峰：現在創業者可能都是技術驅動，但是從我們投資的經驗上來看，技術上的優勢可能最后都會隨著時間的推移被侵蝕?，F在AI領域的創業有一個特點就是從B端切入，這時候團隊的行業領導力、包括銷售能力就至關重要。但不能一概而論到底是技術驅動還是銷售能力驅動。在現階段，我認為銷售能力是非常非常重要的，但最終能夠決定這個企業長多大的是CEO本身的素質。
顧旻曼：AI和機器人你們最看好的場景是什么？或者說最希望創業者進入什么樣的領域？
吳峰：這幾天一直在說一個東西，我覺得AI領域最好的場景，或下一個一萬億美金市值的公司，我篤定在自動駕駛領域。對于創業者來說，我們基本判斷四個方向：算法、高精度地圖、車內娛樂系統以及車載安全會有些機會的。
吳炳見：自動駕駛領域也是我特別看好的領域，第二個看好的領域就是金融領域。這個領域天生就是一個數據密集型的產業，每一個數據都被記錄下來了，而且提升每一個比特效率都是成萬上億的，所以這是一個比較好的領域。還有醫療領域我認為往后還有很大的空間，只是當下這個數據還沒有被傳到云端，很多資源不可用。
姚海波：我們對無人駕駛也是非常激動，尤其雷達其實就是智慧的眼睛，同時它不僅局限于車。我們看到大疆的無人機，它的眼睛也都是雷達。所以我們看好的是無人駕駛、機器人（包括智能機器人），場景還是比較廣泛的。最終我們希望做中國特色的智能制造，要做有中國特色的AI。
邱諄：我覺得這幾年人工智能最大的突破還是在圖像識別。我認為可以首先從圖像識別出發做一個應用，具體是哪一個特定應用，其實有很多種可能性，我現在能看到幾種可能的類別：
第一個就是顛覆已有的東西，現在可能有一個巨大無比的市場，用圖像識別最新的深度學習的方法去顛覆它。
第二個是在很大的場景里抽取特定的模塊做成一個有特殊目的的東西。
具體的話，我覺得還是要把人工智能和移動互聯網結合起來，就是通過手機應用來達成這種結合，比如一些運用深度學習能力的圖片應用。移動互聯網的風潮遠沒有結束，互聯網+、AI+，又有移動、又有AI的深度學習會是未來。
顧旻曼：AI創業團隊如何把技術實力和商業運作能力結合起來？以及團隊的組合與磨合如何做得更好？
邱諄：磨合這個事情是非常非常重要的，但是也很難。所以我們投的時候比較看重他們以前是同學、校友、室友、老鄉……就是之前已經有過了磨合期。兩個人如果剛剛認識讓他們去磨合，這本身就是風險，而且沒有很好的方法論去實現。
之前我們投的房多多，現在也是20億美金估值。它是兩個背景不相同的團隊，一個是騰訊出來的，一個是從傳統的房地產行業出來的，所以他們之所以能夠磨合是因為之前是同學，而且之前在戈壁有過一段出生入死的經歷，戈壁回來后突然想起要做這個項目，三個人走到一起。他們是在這種場合下磨合起來的。
姚海波：我補充一個特例，我們投過一家夫妻公司，他們兩個都是在美國10年，男的比較木訥，他屬于企業家中的科學家；他老婆比較活潑，是科學家中的企業家。他們兩個這對組合讓我們比較放心的原因是有一個人是領導，就是他老婆說了算，然后CTO就是他，當然這個組合也會受到一定的影響。
第二個例子是我們以前投的一個團隊，他們三個是從斯坦福回來的，技術水平差不多，最終推選出其中情商比較高的創始人做團隊的領導。情商高一個特別重要的點是說善于跟中國這些本地化的企業家和生意人以及政府打交道。我希望創業的兄弟們（尤其是科學家），要么把自己變成科學家中的企業家，要么盡快找一個企業家跟你合作。
吳炳見：我們對人也特別看中，這里想分享三個過去投資的案例：
第一類是少年天才，就是同班同學兩人創業，一步步走過來，再把一些大牛用現金和期權的方式吸引過來，爆發力比較猛。第二類是科學家+商人的組合，我們曾經投了一個劍橋教授，他跟他劍橋的商科同學搭伙一塊創業，之后發現一方面要做研發，另外一方面要教學，精力沒有辦法分配過來。所以兩人互換了位置，由以前的COO擔任CEO，然后CEO擔任董事長。第三類我們比較喜歡的組合就是類似于BAT等等這些大公司出來的，真的幫這些公司賺過錢的技術專家，往往他們是把整個團隊端出來的，成功概率高一些。
吳峰：我覺得創業團隊現在分為四類：技術、產品、運營和生意，不管哪一類核心，CEO只能歸為一個人，你身上的亮點一定高于平均水平的量級以上，這點是最關鍵的。至于說跟事情怎么配合，就是這四類不管選哪一類都要有足夠的量。
顧旻曼：感謝幾位投資人的分享，我也跟大家分享幾個數據：美國從1973年開始到現在所有的上市公司當中，我們會發現43%的公司是拿了風投的錢才上市的，這批公司的市值是整個美國股票市場的63%。所以我覺得43%和63%這樣一個數據側面反映了現在這樣一個時代當我們談到創業或企業發展的時候，不可避免的要利用資本的杠桿。我們今天非常高興的看到主流市場上一線的投資人在AI領域有深入的思考和布局，希望大家能互相擁抱，一起打造更大的未來。
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