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【AI峰会】宽带资本刘唯:创业者应从垂直领域与AI巨头差异化竞争
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2017-04-13 【AI峰会】宽带资本刘唯:创业者应从垂直领域与AI巨头差异化竞争

另外,宽带资本在人工智能领域,重点关注这六个方向

【猎云网(微信:ilieyun)北京】4月13日报道(文/王艺多)

今天,主题为“精·识·致·用”的猎云网2017人工智能产业创业创新峰会在北京四季酒店隆重召开。峰会上,上百位人工智能领域著名学者、顶级专家和知名投资人参与,共同探讨当今AI的发展创新与变革,将产业与人们的实际应用相结合,为人工智能的普及奠定可行性的基础。

上午,包括阿里云、网秦、图灵机器人、云知声、云势等众多行业领先企业都为现场来宾分享了各自的宝贵经验。而下午场,对于人工智能领域的创业之风,投资机构从资本角度给大家带来了不同见解。宽带资本合伙人刘唯就分享了巨头进击下创业公司的突围方向。

刘唯表示,目前国内人工智能领域投资在近两三年有了快速增长,2015年全年国内整个人工智能领域的投资超过两百家,投资金额已达10亿美金级别。虽然在资本的推动下,人工智能技术有了飞速发展,不过不可避免的也产生了泡沫。如今国内的AI项目投资在某些领域已经超过了美国。

开源、开放时这一轮新技术革新的主流趋势。开源开放意味着降低了人工智能的进入门槛,降低了技术投入。但这也造成了独有技术优势的削减,让很多技术公司无法将技术作为自己的独门壁垒进行着重发展。

那么AI的真正价值究竟在哪里?刘唯认为,场景化和数据化才是人工智能的关键所在,因为只有落地的应用场景,才能给用户带来价值。

目前,人工智能的巨头玩家正在做四件事情:1.基础技术研发;2.生态构建;3.C端开放场景的尝试和应用;4.未来技术探索。不过,这些事情都不会脱离巨头所在的业务生态。

刘唯指出,AI初创公司要想与巨头实现差异化竞争,需要深耕垂直领域。因为巨头公司在用户、数据、资金和生态方面,相比创业公司有天然优势。而细分领域就有很多机会,能够获得有价值的数据,解决客户实际问题,满足用户真实需求。包括小i机器人、彩云AI等都是如此。

最后他透露,宽带资本在人工智能方面的关注领域主要包括:金融(反欺诈、智能投顾),企业服务(智能客服、数字营销、SaaS),教育(自适应学习、智能评测、内容分析),零售(图片搜索购物、智能推荐),医疗(医疗影像、智能诊疗),工业(故障预测、工业机器人、自动化设计)等。这些都是垂直领域里能够产生价值的具体场景化应用。

以下是刘唯的演讲实录,猎云网(微信:ilieyun)整理删改:

非常高兴今天有机会参加猎云网组织的AI论坛。首先简单做一下介绍,我是宽带资本负责技术和企业服务方向的刘唯。宽带资本是06年成立,在过去十一年的时间,我们现在总共管理了将近150亿的资金,包括三支美元基金和两支人民币基金。

宽带资本和市场上其他的投资者不同,我们从成立之初开始就非常关注在技术和企业服务方面。那么我们主要的投资包括在云计算、大数据、安全、人工智能以及IoT,人工智能也是我们一直在着力去挖掘或者找寻的一个主要的投资方向。

下面我把我们在人工智能领域的一些,包括过往的观察和我们的思考简单给大家分享一下。据不完全统计,其实国内的人工智能的投资,在这两三年有了快速增长。

实际上,整个人工智能的投资从2013年开始,2015年快速成长。那么实际这一轮人工智能的快速发展,除了技术的推动,很大一部分原因是资本推动。当然资本推动可能有负面的消息,可能产生一些泡沫的情况。

这个数据可以看到,2015年全年,国内整个人工智能的方向的投资超过两百家,投资金额到10亿美金的级别。单项估值有10亿人民币左右。“千万级”就是指现有的营收的规模。所以这一点反应了大家还是在非常早期的状态。

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2016年这个数据会有进一步的成长,虽然在投资的数量方面,其实跟美国相比还有一个数量级的差异。但是一些头部的公司,拿到融资的规模以及估值非常高,可能跟美国相比不会有什么劣势,甚至比美国同类的公司高。

我们看技术革新有什么特点?我们看2000年以后,包括云计算、大数据、深度学习,我们可以看出来,“开源、开放”是这一轮技术革新的主流趋势。在云计算时代,很多底层的技术包括Openstack,包括容器云,甚至SDN,这些核心技术都是开源主导的技术。那么大数据时代更是,像Hadoop、Spark,包括我们投了一家在Hadoop做在线分析的工具。

开源开放极大的降低创业的技术门槛,不需要花很大的代价做底层或者系统方面的技术投入。但是这也有另外一个负面的影响:技术很难作为自己的独门武器。这个不像二十年代、三十年代,技术公司拥有在技术方面的独有优势,而且这些公司把自己的技术做成壁垒,他们基于技术的优势进行产品化和商业化,获得很高的溢价。所以这轮技术革新的驱动上面,很难把这个作为独家武器,当然有做的好做的差的团队之分。

AI的价值真正体现在哪儿?大家都理解AI就是计算能力、算法、数据也有一个要素是人才,就是公司计算机的人才数量。那么计算能力是底层赋能的,好的计算能力对于你进行神经网络模型的训练会有很大的提升,但是它是不是一个关键核心竞争力?算法是不是有独特的算法?

我相信创业团队包括我投资的一些公司,实际上都在关注国外顶尖的互联网公司,包括高校。你会发现,算法其实跟我们之前提的开源开发的技术也是一个关联,很多算法是公开的,没有人在这个上面有独家优势。

数据方面,当然数据指的是高价值的数据。因为拥有数据的方面很多,但是你真正能够拿出来进行训练,能够得到好的神经网络模型,能够把它进行商业化产品化的,这种数据你是否能够获取?所以这些里面到底哪些是真正的价值所在?我们认为实际上最关键在后面,就是场景化和数据。

这里首先提为什么场景化?

实际上,AI其实根本没有发展到通用AI,现在对于技术的发展还是在比较窄,非常需要场景化解决问题,尤其是深度学习带来的价值。对于大的数据能够满足或者完成。那么这个地方能够产生比传统意义上更好的效果。

所以场景化是大家做AI,我觉得是一个主要的前提。过去两年三年,我们看了很多泛场景的AI项目,现在为止这些项目我相信没有找到自己的方向和出路。尤其很多项目,它的服务或者产品根本没有办法有效落地。所以我们认为,其实场景化,数据真的是关键。最后有一个落地应用,能够真正解决商业的问题,给用户带来实际价值。

回到刚才的主题,巨头突进时代下,创业公司的方向是什么?实际上巨头做什么?我的理解是说巨头主要做几个方面。第一巨头在做基础技术。第二巨头在做生态。第三巨头在做C端开放场景的尝试和应用。刚才讲的开放场景其实是比较难的。第四巨头可能在做未来的一些尝试。

所以这些其实是简单列了一下他们在做车、做芯片,做生态。我跟谷歌团队聊过,开源开放对于他们来说也是一个战略上的考虑。其实大家都在他的生态上玩,虽然在商业方面,大公司可以利用其他的创业团队或者公司,能够通过他们的工具或者软件获得商业上的价值。但是最后不会脱离它的生态存在。

这些其实是巨头在干的。巨头相比,创业公司有什么优势?巨头他们在用户、数据、资金、生态方面都有他们的天然优势。我相信市场未来人工智能的推进,巨头这些大型的互联网公司,肯定还是最核心的推动因素。包括学术界。

但是对于创业公司来说,我们认为深耕垂直领域,是大家可以去努力或者尝试的主要方向。这里包括你能够获得有价值的数据,能够解决用户的实际问题。我们所关注的是说用户需求存在,传统方式可能没有办法或者解决的不好。

你通过新的技术或者手段满足用户需求,这个才是真正的可能去迅速的能够落地的方向。反而不是说我有一个新技术,那么新技术我去创造一些需求出来。这个需求很有可能根本不能落地。

这里简单说几个项目,科大讯飞不用说,因为后面两个项目是我们自己投资的项目。那么小i机器人是做自然语义的,他们把它落在一个产品就是智能客服产品,从2012年开始智能客服产品在大的行业客户,以金融电信为主的行业客户,基本80%以上大型金融机构都用他们的智能客服产品。这里能够帮助用户实实在在解决问题,首先面向移动化,因为各个金融机构都需要通过移动端的入口去跟用户做交互提供服务。所以需要这样的产品,这个需求摆在那。

但是传统的人力方式其实已经很难解决,肯定是需要通过平台通过自动化的产品去解决,他提供的是这个产品,每天进行客服交互的次数已经上亿次了。所以这里是帮助客户解决问题,也因此获得自己商业上的收益。

彩云AI,现在做一个实时天气的应用,产品的话,逻辑上很简单。实际上就是把实时卫星云图拿回来通过机器学习的方式去做实时的天气预测和预报。那么市场上已经有天气相关的应用的巨头出现,这个点还是很刚性,尤其对于商业领域。类似于O2O的快递或者饿了么,他们在很多地方不需要知道一天的天气,是需要十分钟以后半个小时以后的天气。所以他把这个做成ToB的服务。

其实我们主要关注垂直领域,场景方面和数据方面能够获得更大的价值。包括我们在金融领域,我们在看反欺诈,包括我们自己投了团队做交易反欺诈,包括智能投顾里面。企业服务一些新兴的企业服务公司,尤其是说这种机器学习,包括数据能够对于传统软件能带来的价值。

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刚刚提到智能客服,包括在SaaS和深度学习一些新兴的模式出现。也包括教育教育里面,智能评测、内容分析我们都在关注。包括电商、领域领域,都是基于数据能够产生新的用户。无论是用户体验或者是效果方面,能够有提升的。包括医疗领域在看智能诊疗,包括医疗影像分析以及工业领域,这个都是我们自己关注的领域。这并不完全,但是核心还是说我们想看场景化,想看垂直化,看能够获取有价值的数据的这种项目。

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