迎接AI+时代 创投机构看好场景应用

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目前，人工智能(ai)不仅已经成为世界范围内的热门话题，而且正在推动新一轮科技革命和产业转型，并开始在工业应用中发挥有效作用。有人认为，互联网+的转型正走向物联网的新时代，并已开始进入人工智能+时代。

面对ai+时代的产业转型，风险投资机构的投资机会在哪里？面对火热的人工智能行业，投资者应该如何辨别？

人工智能需要与场景应用相结合

如何定义ai+？据澳洲资本董事长熊钢称，ai+的产业链涉及应用领域、技术应用和基础资源。在他看来，这些领域包括消费互联网、智能机器人(300024)、医疗、教育、安全、城市运营等。，都是ai+相对重要的场景应用领域。

熊钢认为，目前ai+ finance在各种情况下都是一个相对先进的领域，许多金融公司已经推出了智能投资，包括代理记账、智能保险等新业务，这些业务已经面向市场，为客户提供个性化的资产配置。

宋河资本合伙人汪洋认为，他对人工智能的理解大致可以分为三个层次:底层是芯片和云计算等底层架构，中间层是知名的人脸识别算法、语音识别和自然语音处理，顶层是场景登陆。然而，他指出，对于初创企业来说，机遇必须出现在应用层面，因为底层技术是巨头们正在做的事情，而竞争是激烈的；但是只做中间层不能实现商业化。“商业化最终需要以场景为导向，这就是为什么我们对高层持乐观态度。”

"最近几年，人工智能变得越来越热门，每个人都在谈论这个概念."傅颖泰克公司总经理周宁表示，人工智能最近的流行与计算能力直接相关。“面部识别和语音识别等技术与当今智能手机收集的大量数据相关，因此人工智能的真正驱动因素是底层计算环境。”

奇成资产合伙人张明明表示，尽管人工智能仍处于弱智能阶段，但人工智能仍是一项令人惊叹的技术。“虽然目前的人工智能不能完全取代人类，但它已经可以在一些基本的、重复的和常规的活动和操作中取代人类。在这方面，它已经是一个不可低估的市场。”

应用层投资机会集中

在熊钢看来，对于风险投资机构来说，要把握ai+的机遇，关键是要关注主要行业的应用，关注ai的日常应用，包括消费应用、金融、物联网等。对于整个人工智能行业，我们应该首先关注底层技术的发展，主要是深度学习、机器视觉和对自然语义的理解。所谓ai+时代是技术+模式和技术+创业的驱动模式。其次，我们应该注意符合成本逻辑的商业应用，即通过人工智能可以有效地降低工业成本，并在此基础上扩展和增长应用。

汪洋认为，面对不同的人工智能项目，松河资本将根据项目本身的落地场景来判断项目的哪个方面更需要重视。“比如，无人驾驶，这个项目的技术成功率必须是100%，否则会导致非常严重的后果。我们非常重视这个领域的团队背景。切换到智能机器人领域，虽然对算法的要求也很高，但我们更注重商业化的能力，其容错率高于无人驾驶。”

“我们注重计算能力的提高，更注重基础技术层面的投资。这一块可以使整个人工智能生态链更加稳固，并使将来做其他事情更加容易。”周宁说道。

郭忠风险投资公司的合伙人韦嘉表示，目前公司在人工智能领域的布局仍是更多的项目与行业相结合。从目前的情况来看，安全领域应该是最大、最成熟的行业。未来，人工智能在金融和教育领域也大有可为。

“现在更多的投资机会在应用层。从我们基金的角度来看，我们采用自下而上的投资策略。首先，我们找到我们熟悉的行业，然后我们看到这些行业中的哪些环节和场景可以应用当前的人工智能基础来提高生产效率。在这样的逻辑下，去找一些有创意的项目。”张明明说。

成功的人工智能公司有三个因素

至于人工智能的未来，熊钢直言不讳地说，人工智能实际上包含风险，所以我们必须知道边界在哪里。

他指出，人工智能在创意领域的应用带来了生理和心理上的后遗症，如近视的激增。其次，人工智能替代劳动力将对就业产生影响，保障就业是社会的基本伦理，需要加以考虑。最后，最重要的是人工智能在未来可能会有一些反人类文明的行为，这是不可预测的。

汪洋指出，随着ai的崛起，ai+已经完全开创了一个新的行业。对于投资者和企业家来说，无论是ai+还是+ai，拥有这个因素都是一个优势。

“过去，我们与许多传统行业的龙头企业和创始人进行了深入交流。现在我发现了一个秘密。事实上，许多传统行业的企业都在秘密地使用许多人工智能技术，这些都是人工智能技术的薄弱环节，他们称之为人工智能的秘密武器。”通过观察，张明明发现现在很多企业都在应用ai技术，但他指出，并不是所有的企业都是+ai或+ai，但关键取决于产品附加值或提高生产效率的回报率的计算。

“在我们看来，教育、医疗保健和设备制造都是可以进行大规模ai+的行业。这些行业自然都是一些ai+大规模登陆的场景。”张明明以教育为例。通过人工智能，它可以为每个人提供一些个性化的教学程序。通过个性化的教学计划，一方面可以平衡教育资源，另一方面可以使每个人得到个性化的发展。

现在整个人工智能行业过热了。面对许多项目时如何判断？张明明认为，一个成功的ai+或+ai企业必须具备三个因素:第一，必须有ai科学家，因为他想应用复杂的技术，而技术是基础；第二，这个行业必须有专家。业内专家必须熟悉这些场景，找到用户的真正需求；第三，必须有一些能相互联系的人才。如果一个团队拥有这些因素的完美结合，它将是一个好项目。