引爆AI不仅靠技术,执行有力才明势:明势资本科技高峰论坛实录

【新智元导读】明势资本年会4月7日在北京举行。明势资本创始合伙人黄明明介绍了2016年度基金情况和2017年基金发展展望,并解析了明势资本的投资价值观和方法论。年会同时举办《科技高峰论坛》,新智元创始人杨静主持,明势资本创始合伙人黄明明、北京大学人工智能创新中心主任雷鸣、北京航空航天大学教授王田苗王田苗、紫牛基金创始合伙人张泉灵、微软亚洲研究院副院长张益肇等嘉宾参与讨论了人工智能的引爆点、如何落地问题。

2017年4月7日,明势资本在北京举行年会,发布了2016年度基金情况和2017年基金发展展望。明势资本创始合伙人黄明明解析了明势资本的投资价值观和方法论。年会同期举办的《科技高峰论坛》上,新智元创始人杨静主持、黄明明、北京大学人工智能创新中心主任雷鸣、北京航空航天大学教授王田苗、紫牛基金创始合伙人张泉灵、微软亚洲研究院副院长张益肇有精彩对论,对人工智能投资和产业趋势进行深度剖析。

包凡、薛蛮子、周亚辉等创投圈名人出席本次明势资本年会

黄明明讲解明势资本2016成绩单

明势资本成立不到三年,目前管理两支美元基金和一支人民币基金。其中第一期美元基金78%项目完成1至3轮后续融资;二期美元基金50%项目完成1至2轮后续融资;人民币基金1/3项目进入下一轮融资。

黄明明介绍,明势资本虽然是一个成立不到三年的基金,现在已经顺利完成了两期美元基金的募集,还有一期人民币基金也募集得非常顺利,大概在Q2会做最后的关闭。目前,明势大概80%的项目都已经顺利的进入到下一轮或者再下一轮。

从具体项目发展来看,黄明明介绍说,大概到今天为止,近70个项目里面有17个项目已经完成B轮,或者到C轮的融资。从天使轮,就是最早的一轮开始投资的项目,用了不到两年时间现在有7个项目已经估值过亿美金。

2016年,明势资本依然投的很慢,虽然相比前两年有所加速,总的大概投了将近1.5亿人民币左右,但是所投项目在当年后续的融资已经到达了45亿人民币。

黄明明:没有什么资本寒冬,进入市场的钱反而更多了

黄明明说:“我觉得价值观对于一个企业,尤其对一支基金是非常重要的,它决定了你做什么和不做什么。我个人认为,对一支基金来说不做什么可能更重要。我们知道今天这个市场面临的诱惑太多,今天一个风口、明天一个热点,今天有一个新的趋势、明天有一个新的动态,快钱也可以赚,长线的钱、高回报的钱也可以赚。所以决定做什么、不做什么是非常重要的。”

他回忆说,2014年其实对新基金来说,不是一个很好的年份,甚至说是一个比较差的年份。一方面,中国经济的增速全面放缓,各种体制、结构性的问题,已经到了不解决就没法进一步升级的地步。另一方面,当时又是“大众创业、万众创新”的时候,所以各种新的风口项目、互联网+项目、P2P金融项目涌现。2014年,明势分析了几大红利,他们认为包括人口红利,互联网的流量红利和第一代互联网的技术红利,都已经消失。

在这种情况下,所有人都在找什么是下一个经济发展的源动力或者驱动力,包括在2015年,也开始有各种资本寒冬论。

实际上黄明明认为,2015年也好、2016年也好,从来没有什么资本寒冬。他说:“正向反,进入到这个市场,尤其一级市场的热钱,比往年反而是更多了,更不要提从去年开始到今年万亿的国家队来入场。但是从2015年底到2016年,所有人突然放缓了脚步的原因是什么呢?我认同包凡的讲法就是,实际上是优质资产的标的荒,大家发现之前所谓的一些风口项目、独角兽项目,很快发展遇到了瓶颈和天花板,甚至进入快速往下走的阶段。”

2015年明势开始投资大数据,包括2016年的人工智能。黄明明说,我想跟在座各位分享的就是,很多人知道明势资本在人工智能领域投了非常多好的项目,但是我们不是到了2016年才发现这是个风口的,而是我们一贯相信技术和科技,能够对生产效率提升的力量,我们是沿着这个主题一直以来投下来的。

黄明明说:“想明白这个问题,我们再看我们那些投的优秀科技创业者,我发现他们跟我们也是一类人,相对来说都是比较务实、比较低调的。我们发现这就是我们投的比较靠谱的科技类创业者的一个共性:扎实、低调,而且大家之间是能闻出味来的,我们发现最优秀的创业者之间会是能闻出味来的。

明势资本定了两条核心价值观:

1、只寻找在科技领域技术驱动的最优秀的创业者,然后不遗余力的去帮助他们成就伟大的公司。

2、只在我们专业的领域追求长期利益的最大化。

怎么投人工智能?人才最重要

黄明明认为,人工智能还处在早期,所以除去底层的架构或者应用层,必须锁定结点性的人物,或者是领军人物。

他说,明势资本已经建立了自己的人才库,有来自微软亚洲研究院、北航、BAT等大公司、华为的诺亚方舟实验室的产业界的大牛,也有来自香港的港科大和港中文,以及海外的几所人工智能重镇院校的华人顶级科学家和学界领军人物。

《科技高峰论坛》

年会上同时举办《科技高峰论坛》,由新智元创始人杨静主持,参与讨论的嘉宾包括:明势资本创始合伙人黄明明、北京大学人工智能创新中心主任雷鸣、北京航空航天大学教授王田苗、紫牛基金创始合伙人张泉灵、微软亚洲研究院副院长张益肇。

论坛上,几位嘉宾围绕人工智能技术如何产业化的话题展开讨论。深度剖析了当下人工智能产业中出现的“坑”,还对 “AI引爆点”、如何逮到AI 独角兽等问题进行讨论,来自媒体、学者和投资人、技术研究者的观点交锋,精彩纷呈。以下是文字实录:

杨静:大家可能不太认识,所以需要大家自我介绍一下,每个人两分钟。

张泉灵:刚才黄明明说跟着名人有好处,其实所谓的名人有好处也有坏处。好处是,从投资的角度上来讲,的确有很多很好的项目,如果只是一个像紫牛这样的新基金,是不会有人让你看的,但是因为你是一个名人,就会有一些好的项目主动来找上门来,这是名人投资最大的益处。而且你跟人打交道的时候,事实上你省去了前面相互信任的时间,至少对方不会那么防备。坏处在于,紫牛基金其实有一半是投在人工智能领域,但我每次跟别人说的时候,大家的态度往往都是呵呵。我至少得花半个小时的时间才能让他相信我们的确是投人工智能的。

所以,我觉得顺势而为这件事情也不能全丢弃了,因此,我们目前在募我们的二期基金,我还要告诉你们,我们是投人工智能的,我打算把我的资源老底都翻出来,我们要开始投文体了。

雷鸣:我属于运气比较好,早期跟着李彦宏做了百度,之后去斯坦福读了EMBA回来之后,做了酷我,酷我做的时间比预想的时间长一点。几年前,有几个合并,酷我、酷狗跟腾讯音乐,并完之后,我算是在运营层面上基本上退出了。

这几年对 AI 这块确实是非常关注,因为大家也知道人工智能和搜索之间还是有某种很有意思的联系,你看人工智能美国最领先的是Google,中国最领先的是百度,其实原因在于,它背后是大数据驱动,然后运算能力的迭代。

我4年多前就关注人工智能,后来也做过很多网上论坛,包括跟杨静认识也蛮早的,因为都感兴趣。我个人还是一个工程师,技术一直没有丢,现在也辅导博士,做一些研究的项目。最近做了几件事,第一,在北大设立了一个人工智能创业中心,和一些教授、学者做一点研究,包括在北大开了个课叫人工智能前沿和产业趋势,还算蛮火的,北大的研究生公选课里应该是最火爆的,一下选了400多人,超过了我们的想象,每次人都蛮多的。

另外也做了一些天使投资,其实我蛮感兴趣把科技人才和产业这边做某种连接,从教育上和实际的操作上,都在做一些这方面的事情。

王田苗:我从事机器人研究已经有25年的历程了,90年我正式在清华做博士后研究的时候,做的是移动机器人,后面就到国外做医疗机器人。

在医疗大健康领域,我们主要投了医疗机器人,尤其是骨科,像天智航也上市了(三板),还有脑外科,最近投智能假肢、智能康复。在智能制造领域主要是投了新材料,还有包括投了磁悬浮电机,最近在投资孵化老龄社会的护理床,包括传感和运动控制功能。

在这个过程当中,我也是雅瑞资本、真格基金,徐小平老师的科技顾问,有时候我会从产业发展的一些态势来给他们提一些独到的见解,谢谢!

黄明明:王老师特别谦虚,我们讲他是独角兽的孵化器,雷鸣也比较谦虚,他是大名鼎鼎的百度早期创始人,百度七剑客之一。而且确实搜索引擎和人工智能就是一脉相承的。

张益肇:大家好,首先感谢黄总能给我这个机会参加这个活动,学到很多。

今年是我在微软亚洲研究院的第18年。在研究院我这18年参与了不同的项目,刚开始做语音识别、语音合成。我现在自己个人在研究院做的是跟医疗有关的研究,包括医疗影象处理和医疗的信息处理。在中国老龄化这么严重,同时医生的资源非常缺乏的情况下,可以通过人工智能、或者大数据、做一些贡献的话是非常有益的事情。

以微软立场来讲的话,我们现在的使命就是,让人工智能更普及化。今天讲的科技,也不仅仅是人工智能,大家也知道微软最近推了一个混合现实的产品叫HoloLens,严格说起来不能算是人工智能,但是我相信,如果大家看到它长远的发展,它对社会的影响可能不小于人工智能,的话。

杨静:刚才张院长提到一个大家都在关注的话题,就是人工智能怎么产业化。现在的投资面临从商业模式的投资,向技术创新、技术驱动投资的转型过程。我们人工智能同样面临一个特别严峻的现实,其实HoloLensGoogle Home,或者是其他的人工智能产品,怎么样产业化、商业化,达到上市的标准,其实是很有难度的。

怎样把人工智能的产品落地,怎样在商业化过程中实现人工智能的技术价值,微软在这个方面有成功经验或者失败的坑?

张益肇:在微软,做一个新产品的话,我们会考虑三个纬度(BXT):

纬度一,技术(T)。

微软是一个技术公司,任何产品,本身技术要能够达标。在我自己的领域,语音识别来讲,有多少人梦想,可以不再需要速记员在背后辛苦的记录,但是现在坦白来讲技术还没有达到那个程度,如果这个产品的目标是这个,技术现在还没有办法做到的话,那可能这个本身就是一个问题。

纬度二,X。

你这个产品到会不会有人想要用,这个黏性有多强。用我们的产品做一个例子,那时候我们有不同的金融公司来找我,电话上面用语音识别来做服务,你需要查你在银行有多少钱,或者要转帐的时候,可以用语音来做。但你不需要天天去查你在银行有多少钱,转帐可能一个月才做一次,相对来说这个黏性其实没有那么强。

纬度三,B。你这个技术要多少钱去开发出来。我觉得这三个纬度要考虑清楚。

杨静:他们都在说语音交互会成为新的界面,但是实际上我们也知道,无论是搜狗,或者是百度的度秘之类的,语音助手使用率非常低。您在语音的交互使用方面,您看好吗?

张益肇:我看好,但是我不觉得它会一统天下。语音界面肯定会越来越普及,但是并不表示说,大家以后都完全靠语音,这一点我是不太赞同的。

杨静:王教授您看,在机器人这方面同样面临这个问题,以前大家认为机器人时代很快就到来了,但是实际上我们现在年会都不请机器人表演了,因为大家都知道,它的变化、进化还是挺慢的,低于人类的期望值,特别是低于我们媒体工作者的科幻值。

您给我们讲讲,在机器人商业化的过程当中,有哪些坑?是不是有一些是超乎我们期待的?哪些才是真正能够商业化落地的途径?

王田苗:从坑的角度来说,我想从两个角度来分享一下。

角度一,我参与孵化或者作为顾问,是属于天使阶段,天使阶段我自己面临两个坑:

第一个坑:过早的横向发展。在产业上还是要先纵后横。

第二个坑:作为高科技发展的雏形,大部分还是来自于国家实验室或者是教授、或者是博士。

在这个问题上,突然感觉到在天使阶段一定要划成0到1,1到10,10到100,在我的个人感觉,一个学者、博士,即使他全心的投入去创业,他有可能80%只能做0到1的事情。

其实在这个转化过程当中,我认识到大部分中国人喜欢做1到10的事情,10到100的事情也不容易做,大部分人只做到1到10,所谓1到10就是A轮到B轮到C轮,D轮以后就做不了,因为到后面就是一种规模。

在这个问题上,这个坑还是很厉害的,一般来说,在从0到1的时候,需要技术人员为主,,但到了一定程度,他也许只能做技术总监或者董事长,它的CEO位置一定要让给有商业经验或者有商业基因的人,这是我的一个理解。

第二个体会是刚才说的机器人也好,人工智能也好,首先从宏观上来说,机器人是硬家伙,它是有形的,人工智能是无形的,我们称为思考、认知、计算,在无形的事情把它转化为价值,周期要长,从态势上来感觉,先2B后2C,这个路子是对的,因为这个B你只要解决一个需求,用户就可以掏钱去应用,而2C由于客户需求量太多了,就不容易解决了。

这个过程现在越来越多的显现出来了。比如说无人车、无人飞机,其实都是这样的一个过程。还有一点,任何高科技,从我的理解来看,它始终的价值观有这几个:

第一,效率;

第二,安全;

第三,健康;

第四,快乐。

其实所有的技术是围绕这个来去推动的,越接地气,这个产业化转换的越快。

黄明明:王教授是我认识的教授和学者里面最接地气的,如果王教授这样的人在多一点,天使投资真的不好做了,又是技术大牛,人才又抓在手里,还懂商业的运作。

杨静:泉灵更是跨界的牛人了,想请你分享一下,你在投人工智能的项目当中,有什么样的经验或者教训来跟大家分享?

张泉灵:我们投人工智能就看两件事情:第一,因为这一代的人工智能本质上你还是用强数据来驱动的,所以你是否有稳定的数据源,这件事情对我们来说非常的重要,就是要有稳定的、合法的数据源。

我们看到最近有各种各样的说法,说我要做医疗图象,辅助诊断,但数据从哪来的?这个数据源是否是稳定的?你正在用什么样的方式对他进行标注?这是我们一开始一定会问到的问题。后面一半我们要问的就是,当你有了稳定的数据源,你的模型也表示它是有效果的,那你把它落在哪?谁来买单?这件事情可能有一些团队说我不着急考虑这件事情,我先有效果也可以。但是长远来说,总要有人来回答,谁来买单的问题。对于我们来说,前面和后面的我们都会特别的关注。

还有一些人工智能的项目落在端上,我们会特别要关注,你既然落到一个产品上,你是否真正考虑到这个产品的应用市场,就是你是否理解用户,无论你是2B的,还是2C的,你的用户能力、产品能力是否足够强,这是我非常关注的一件事情。

我曾经见过在全国各种机器人比赛当中得奖的一个团队,技术能力、综合能力很强,他们也接到了订单,给一个银行要做一个在银行大厅里的机器人,但是这样的一个团队,我认为在新产品的研发上,缺乏足够的经验。

杨静:所谓AI的技术创业公司,面临着数据从哪来,谁为你买单,你的产品怎么应用和开发,这其实是一个很哲学的问题。雷鸣你也在投资,你认为人工智能的商业化过程当中,或者投资上面有什么可以跟大家分享的?

雷鸣:首先我是比较坚定人工智能未来机会特别大, 在我的眼里面,我觉得人工智能可能在未来20年,会是一个大主题词,跟过去20年互联网一样,这是我的一个观点。甚至说,它比互联网对整个社会影响更大一些,产生的商业机会也会更多一些。

第二是它释放的周期。其实反观互联网的话,大公司是陆续出来的,像雅虎是94的,亚马逊是96的,Google98的,Facebook2004的,一个技术跟实际产业结合的亲密点、成熟点,可能不太一样。就跟语音、视觉一个道理,我们从科学研究上来看,任何东西都是连续的,发论文比以前高一个点,它就可以发全世界最好的。但是,从产业的角度来看,或者说从用户需求来看,它是零散的,比如说清华招生,你的成绩不断地提高,但是我只有一个录取分数线,你差0.1分那还是不行,但是过了这0.1分之后,那就行了。

语音识别现在就在接近这个点,还不太行,一旦到了这个点之后,大家突然觉得说还可以,还不错。后面这个应用就开始炸锅了,机会特别多。我的第一个观点就是,创业的大机会是连续的,不会一次性爆发。第二个,现在来看2B比2C稍微要早一点,核心点来讲,2B这个事情要有大量的数据积累,第二用于B企业之后,只要能够帮助他做两件事情,第一个是多挣钱,第二个是多省钱,企业都会很认账的。

像服务机器人,有一些人说我要做家庭机器人,这个太可怕了,家庭机器人你想让它干嘛,它要会扫地、会擦窗户、会当保姆,这才是你满意的家庭机器人,但是这个东西实现起来太难了。现在很多人做物流机器人、仓储机器人,它其实就会干一个事情,把货物从A运到B就完了,但是它那个环境下,这个事情就特别好,它就做这一件事情,但是它已经非常有效率了。

所以我觉得在一个单点上实现一个突破,只要这个单点的需求足够大,是可以做大的。而且将来从这个单点开始,是有扩展机会的,刚才王教授讲了先纵再横,你先纵走深了之后,横你才有基础,你不能一开始就铺的太大。所以,2B的话,我觉得是第一波,机会蛮多的。

但是2C的话,坦白来讲,我认为有更大的机会,今天看互联网这些企业,还是2C这块可以产生巨大的企业,而且产生之后,它,会把整个产业吃回来,比如阿里巴巴。所以,人工智能也会是这样,更大的机会我觉得或许是几年之后,这个几还真说不清楚,有一波特别大的2C的机会。但是也有可能先2B后2C,像搜索这个东西就是很典型的先2B后2C。

2C的话,其实会比2B的逻辑更难。我们讲用户体验,用户体验这个事情太难讲清楚,你的体验算用户体验吗?以前我在做酷我的时候,经常就有这个痛苦。因为我们招的都是北大、清华的硕士嘛,他们老想做一个他们喜欢的产品,后来我就反复讲,你们只代表中国可能1%的群体,中国硕士才有多少人,你又是北大、清华的硕士,可能千分之一代表性都不到,你做个你喜欢的产品,老百姓根本不认。这也是以前我们国内有很多高大上的产品,它很难落地的。像豆瓣,这就是阳春白雪这个群体里特别受欢迎,但是他们每次尝试扩张,都遇到很大的挑战,因为你一旦把下里巴人弄进来,阳春白雪的人说不干了,我们要走,然后你又不敢了。但是阳春白雪就这么一点人,所以商业化就有点困难。

杨静:这个悖论就是腾讯为什么要收购快手。

雷鸣:腾讯其实自己可以做快手。

黄明明:其实几位刚才都讲的差不多了,我总结俗一点,就是离钱近一点,离行业近一点,就这两点。之前在论坛上我也分享,我们跟很多科技类的投资人,包括科学家出身的,学者出身的投资人谈,上来你跟人家谈钱,好像有点俗,但是现在社会上还有另外一句话,不谈钱才伤感情。

什么叫做不谈钱才伤感情?我觉得我们讲的离钱近一点,并不是我们要求你马上有收入、马上有利润。而是说,你要知道用户的需求,以及应用场景在哪里,它愿意为什么东西付钱。尤其是我们讲,这一波的科技创业、人工智能创业是2B开始的,我们认为,包括我们之前投的大数据公司、企业服务的公司、人工智能的公司,如果你的服务是免费提供的,我认为,你那个就是一个没有价值的一个东西。因为你有价值,企业一定是愿意付费的,尤其是民营企业的老板,非常现实的。

反过来说,你都不好意思跟企业主提钱,说明你对你的产品是否真正有价值还不够了解,你至少要知道钱在哪里,你做的那个东西才能避开风险,科学家或者技术专家有一个问题,觉得我手里有一把锤子,我觉得全世界都是钉子,哪都可以钉,但是你不知道钉到哪个地方真的可以钉进去,或者钉出水或者油。

所以,一定要离钱足够近,或者至少你知道钱在哪。

另外,你刚才那个大问题,我们一直讲人工智能创业,BAT,尤其是2C的领域,是不是BAT的天下,我非常同意雷鸣的讲法,在一些特定的企业,数据相对比较封闭的场景下,我认为是创业公司的机会,医疗是一个、自动驾驶是一个。为什么Google和百度做自动驾驶走到了一个死胡同,是因为它没有应用场景,应用场景在车里。所以你光做算法、光做机器视觉是没有价值的,一定要和整车厂有一个深度的合作,因为行驶的数据在车里产生。

比如说也有媒体问我,怎么看传统的车厂,还有Google这样的做无人驾驶的,以我的角度来说,我觉得一定是特斯拉跑在前面,事实证明,特斯拉用了两年半的时间做的自动驾驶已经完胜了通用,通用很多年前就在搞。我还有一个妹夫是清华的高材生,十几年前在通用的自动驾驶,当时他们在美国的汽车城建了一个多少平方公里的学习模型,有山、有水,有高速路。埃隆马斯克某种程度上说,他道德的底线也比较低,但是有时候我们说,这个世界上确实被这种疯子,或者道德底线比较低的人往前推进,他用了一个最野蛮、残酷的方法,就是拿实车在路上试,那你谁敢跑,当我特斯拉的车卖的越来越多的时候,几十万辆车在路上跑,他的学习能力,是其他厂商建一个多少平方公里的实验厂所没法比的,谁也没有特斯拉实车在街上跑的学习能力强,它一辆车每分钟都产生多少T的数据,这就是为什么他才卖了7万多台车,但是它的市值已经是全美最大的汽车公司。

二级市场的人是很聪明的,大家是在为未来投票,我看到在未来的竞争当中,传统车厂,我们认为一样是一个基因的问题。虽然说,车厂跟手机厂产业结构不太一样,但是我觉得,就像我们回顾十年前,诺基亚、摩托摩拉没有束手待毙,花了多少亿美金在做他们的智能手机的操作系统,包括微软也花了那么多钱,但是我觉得基因决定了这个东西,所以我能看到的未来,应该是新一代的互联网思路进去的做车和做无人驾驶。

杨静:看来你也同意腾讯入股特斯拉?

黄明明:对,我觉得腾讯挺聪明的。

杨静:大家都认为人工智能可能在未来是第四次工业革命,未来整个产业的浪潮都是由人工智能来引领的投资浪潮。我在想未来5年的人工智能产业革命,大家怎么看技术发展的趋势?这个技术发展的浪潮当中,我们怎么样来收割,怎么来退出的问题,请明明你先做一个回答。

黄明明:我觉得和每一次的技术浪潮来的时候都一样,一开始人们对这个东西的前景会预估的过于乐观,但是对长期的前景会过于悲观,人工智能这波跟其他那波都是一模一样的,从去年开始,几乎办一个会,如果主题没有人工智能,都不好意思办一个科技论坛了,热的非常厉害。但是我们确实看到了一些早期项目的估值,严重背离了它的商业价值。

我觉得这个不是坏事,刚才前面也有嘉宾讲,如果往前看互联网、移动互联网的发展,里面有太多的曾经比这个还大的泡沫,但是这个并不否认在这些泡沫之后,或者之中,会有一批百亿美金、千亿美金的公司出来,所以这一点我们毫不怀疑,未来5-10年,人工智能一定是对人类的生产效率质的飞跃和提升。

我们前三次工业革命把能改的都改了,改了动物的、改了机器的,我认为人类发展到今天,最大瓶颈就是人的自身,尤其是人的脑力,怎么能够解决这个问题?有一次跟张泉灵在一次会上讲,目前最简单的理解,一秒之内,人能够做决定的东西,一定会被人工智能替代,大家会说很多决定不是一秒,但是你想开车由无数的一秒产生的,所以你在每一秒钟,如果人工智能做的决定比人好,而且现在数据其实证明不用到LV4,当自动驾驶做到LV3的解决方案时,我们所有的车祸比现在就会下降至少50-80%,已经可以完全替代人工的司机。

我觉得对长线我们一定是无比看好的,我们看的比较多,因为我们在车上面的布局,所以自动驾驶,我认为是最先到来的万亿的机会。医疗这块,我们现在还在努力学习。

杨静:怎么才能逮到独角兽呢?

黄明明:第一,抱紧像王老师这样的科技圈的大腿,第二,我觉得跟产业里面要足够近,我们看了一批今年上半年特别火的医疗影像公司,确实我们发现又跟之前一样,全是纯BAT的团队,这里面很少有人在医院里干过,连医院的需求、医生哪个环节是最花钱的都不知道,好多人做检测环节,其实检测环节医院最不挣钱,医院最挣钱的是化疗、做手术。

所以你做的东西如果没有进到那些环节,帮助他提升效率,光是在检测环节,即使你可以切进去,我们觉得能产生的商业价值也不大。

杨静:是不是离死越近的越能赚钱?

黄明明:不能这么讲,我们是救死扶伤,把你拉回来了,这个是最能挣钱的。

张益肇:刚才黄明明讲的非常好,未来5年肯定是AI加HR,就是说人工智能加人的能力,甚至人工智能扩大人的能力,我觉得是这个趋势,而且是在垂直领域里面。

我们最近在加拿大买了一个公司,是一个非常强的人工智能的公司,最近同事跟我们介绍,他们做了一个系统非常有意思,汽车使用的手册通常很后厚,四五百页,从来没有人看。所以他们说让机器来读这个手册,你以后在车上突然说,我听说这个椅子还可以加热,但是我不知道怎么开,那很好,你就自然语言问一下,这个椅子怎么加热,那以后四五百页也不需要了,也省了很多资源。

未来怎么样跑出人工智能来帮助人,减少不必的浪费或者说时间的使用,我觉得这个会远比取代人来得更快。

王田苗:我广义的说,人工智能机器人这个角度怎么来理解,我始终坚持两条信念,不知道对不对,我认为人工智能是引擎,是交融、交叉,不能孤立的来看待人工智能。

我的第二个观点,我们抛开人工智能、机器人这个事情来看,其实埃隆马斯克的观点是对的,第一性原理。第一性原理什么意思呢?不管是什么东西,你能不能够解决我们的痛点。所以造车它就进入到制造业,做食品安全就进入到食品工业。一定要用人工智能和机器人去做人完成不了的东西,不要把产业和科学家做的事情给搅到一块儿。

如果沿着人类和仿生所做的事情去模仿,最后和产业是背道而驰。所以第一性原理就是说,需要什么就解决什么,人工智能就会在那里发光。

要捞到独角兽,我有三个观点,第一确实要对行业做分析,不管谁做,这个商业模式接地气怎么接的,这是特别重要的,有这个行业再挑人。为什么呢?这个事情的路太长了,如果你定位在天使,只做零和一,那么你就知道你选择的这个CEO就是这个人,如果你是一到十,那么你就这条线,你如果最后剩10-100,这个人就很重要了。

张泉灵:我原来当过记者,我可能从完全不同的角度,不是从科学家、产业的角度看这个问题,我会反过来看,我会去看,原来可能跟人工智能不相关的人会怎么来看,我为什么会从这个角度看问题呢?我老觉得人工智能这一波,技术可能像雷师兄说的,就差最后离门槛的那一点点,但是我觉得那一点点谁是跃过门槛的,我觉得不仅仅是做技术的人,不仅仅是原来产业内的人,很多是产业外面的人相信了,就能够帮助你一块儿跃过去。

为什么这么说呢?我举一个例子,我特别爱看华强北,其实华强北代表着一个非常务实的出货方向,他们在出什么东西,什么东西在端上的出货量一定会变大。

另外一个角度,比如说医疗,我们都要问医疗的项目,你的数据从哪里来,而且我一直说,特别跟临床、诊断相配合的人工智能,你如果不是真正从研究的阶段入手,不是从研究阶段就跟临床医生在一起,这就是耍流氓,这是我一直的观点。

但是原来这一波的人工智能,你想要去说服医生跟你配合是非常难的一件事情,医生对于安全性和可靠性的要求,是远远超过一般人的。所以,你前两年跟医生谈人工智能的配合,医生都不信,这不可能,我不会相信你对我的辅助诊断,我不会信,但是这一波你说是故事也好,或者是Google帮着一块儿做的PR也好,总之有一大批医生信了,他真的信了,因为我自己个人做过很多年的,跟临床诊断相关系的公益,所以我认识好多大夫。从今年以来,我起码帮助六个医生对接过,我们有这个问题,你们现在在搞的人工智能,能够对我们有帮助吗?我哪知道有没有帮助,但是我可以帮助联系,我说你们一起搞一搞,搞个课题也许会有帮助的。

最后的临门一脚,真的是一群不相信的人相信了,他们就能够帮助这个产业,迈过那个槛。所以在这一点上,我个人是非常乐观的。

杨静:这就是我们媒体的价值。

雷鸣:其实投不投独角兽根本不重要,独角兽是一个中间过程,最重要的投出未来的Google、亚马逊这种。我个人还是这个观点,你想投出一个未来的伟大企业,首先要看这个产业方向,它有足够大的市场,人工智能确实能够解决它的痛点,因此它会重塑整个产业,这种机会都是大得不得了的,像黄明明一直在盯的自动驾驶就是这样的,我们都知道交通运输业是巨大的一个产业,自动驾驶我们可以感觉到这是颠覆性的变化,所以这块看得见将来一定有,何止独角兽,独角兽的定义不就是十亿美金嘛。

可能几千亿美金的企业将来都会起来,而且不止一家,这个地方机会就很大,刚才讲了医疗可能跟交通相比好像还更大一些。另外,像现代农业、制造业,这里面都有相应的机会,看产业,看能不能用人工智能真正解决产业里面最痛点的基础性问题,这里面有,剩下就是找团队,找到正确的团队就好了。

杨静:明势起了一个特别好的名字,就是明白未来的人工智能大趋势,科技高峰论坛最后就由黄明明给咱们做一个总结。

黄明明:我觉得大家讲的很好,今天好几个嘉宾提到明势,那个势虽然是趋势的势,但是因为我自己是创业者出身的,我更愿意把它拆成上面是执行的执,下面是一个力量的力,我认为再好的对方向的预判,再好的战略,包括我们刚才讲我们的价值观,最后我们看到所有成功的公司,都是执行力超前的公司,不管是我们基金,还是创业公司。我一直讲我自己亲身经历的例子,就是我个人天使最成功的一家公司汽车之家,李想在他们创业的时候一直说,我们做的是一个二流都不如,是三流的生意,因为当时三大门户也有了,BAT也有了,谁还去做一个垂直的门户,是一个很不性感的公司,但是这支团队确实也不是高大上,除了后来我们把秦致接进去,他是哈佛的MBA,其他大多数人连一本都没有上,李想大学都没有上,但是这支团队超强的执行力,所以他们真的用一个超一流的执行力,把一个二流、三流的生意做成了一个一流的生意。

今天讲了那么多趋势,最后我想强调执行力是最重要的。

原文发布于微信公众号 - 新智元(AI_era)

原文发表时间:2017-04-10

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏罗超频道

李彦宏说百度还要再赢一次,AI是谷歌百度竞争的新战场

每年都有Google返华的新闻,今年是最“逼真的”的一次。Google在中国市场的小动作越来越多,面向中国市场推出了Google翻译App、文件管理服务File...

12430
来自专栏PPV课数据科学社区

【推荐】大数据驱动智能制造

↑点击上方“PPV课大数据”免费订阅 作者:杨朝峰 智能制造的实质是通过全链条、全生产线、全周期的数据化而获得更智能、更高效的产品和服务提供能力。英特尔...

37340
来自专栏罗超频道

透过QQ和美的合作,看line与QQ在IP价值挖掘上如何和而不同?

1月5日,腾讯QQ与美的集团宣布达成战略合作,双方将在IP和社交关系链两个方面展开合作,推出基于QQ family IP形象和QQ物联技术的智能家电产品,第一批...

36860
来自专栏罗超频道

为什么说360搜索放弃医疗广告给百度出了一个难题?

在百度因“魏则西事件”被置于风口浪尖之际,其在中国的竞争对手之一,360搜索宣布即日起放弃一切消费者医疗商业推广业务。在“魏则西事件”事件刚曝光时,我曾用“痔疮...

32440
来自专栏镁客网

巨头的未来AI之战:腾讯向左,百度向右

19070
来自专栏人称T客

微信办公不安全 错在微信还是管理?

微信办公不安全,最近被政府相关单位点名批评,多家媒体更是一路声援转发,从五月份事起至今,微信俨然成为了企业办公的雷区,工作用微信不安全甚至上升到了企业安全高度,...

17600
来自专栏云计算D1net

风投不惧云软件估值下降 依然看好SaaS

云软件行业的繁荣态势已经使得新兴企业向更多看似不可能的领域进军,例如奶牛养殖场、瑜伽培训班乃至建筑背后的装卸码头等,而这一切又促使各风险投资方设定更加平稳的回报...

29750
来自专栏华章科技

物联网产业链全景图及8大环节超详解读

此时的物联网,概念已经诞生13年。随着产业多年发展,也即将迎来爆发期。无需用“千亿”、“万亿”描述它的光明未来,巨头争相布局业已证明。数据源于假设,事实胜于雄辩...

79940
来自专栏互联网数据官iCDO

iCDO一周数据要闻:秒针发布中国数字营销地铁图;甲骨文发布Oracle自治数据库由腾讯运营;Safari成美国第一大移动浏览器

8月3日消息,腾讯社会研究中心和DCCI互联网数据研究中心联合发布《网络隐私安全及网络欺诈行为研究分析报告(2018年上半年)》,报告显示,几乎所有的安卓手AP...

16020
来自专栏新智元

引爆AI不仅靠技术,执行有力才明势:明势资本科技高峰论坛实录

【新智元导读】 明势资本年会4月7日在北京举行。明势资本创始合伙人黄明明介绍了2016年度基金情况和2017年基金发展展望,并解析了明势资本的投资价值观和方法论...

36380

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券