人工智能技术将取代移动互联网,成为未来十年最大的投资机会。
随着宏观经济环境、金融环境、市场和技术的发展,互联网和移动互联网时代“商业模式创新”带来的投资红利不再是未来10年投资的主流。人工智能技术已经成为未来8-10年最大的投资机会。把这个领域的投资机会描述为“遍地黄金”并不算过分。在人工智能技术的推动下,2030年全球国内生产总值预计将增长14%,达到15.7万亿美元,相当于中国和印度的国内生产总值。人工智能无疑创造了巨大的商机。
人工智能产业进入“金窗”
在人工智能领域,我国的许多技术处于世界领先地位。在基础研究方面,中国已经拥有人工智能研发团队和国家重点实验室等装备精良的研发机构,并先后设立了各种与人工智能相关的研究课题,取得了许多优秀成果。中国在语音识别、视觉识别、机器翻译、中文信息处理等技术方面处于世界领先地位。智能芯片技术也取得了突破。中国科学院计算技术研究所发布了世界上第一款专门用于深度学习的处理器。清华大学开发了一种可重构神经网络计算芯片,其效率比现有图形处理器(GPU)高3个数量级。
虽然中国在人工智能的一些关键技术,特别是核心算法上与发达国家相当,但中国人工智能的整体发展水平仍然落后于发达国家,如高科技组件、工业设计、大型智能系统、大型应用系统和基础平台。此外,我国人工智能技术的发展还面临着体制机制、创新人才、基础设施等方面的挑战。
2018年,中国人工智能核心产业规模超过987亿元。随着国家计划的颁布,人工智能的建设将逐步展开。据估计,到2020年,中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元,增长率为26.2%。中国已经进入人工智能产业的“黄金窗口”,预计未来将发布更多的地方政策文件,从而形成多点协调的局面。
人工智能的投资现状
在人工智能领域,2018年中国共投资201个项目,总投资1117.19亿元。投资活动数量同比增长6.91%,投资总额同比增长114.84%。目前,人工智能领域96%的投资资金集中在北上官格-沈航地区。其中,一半以上的资金集中在北京,远远领先于其他城市。深圳、上海、杭州和广州是第二梯队,深圳与上海平起平坐,其次是杭州和广州。
目前,在我国人工智能的热门领域中,计算机视觉和智能驾驶领域最为热门,机器人、智能芯片和智能医疗领域潜力最大。其中,在信息发布领域,字节跳动产品以40亿美元(约合人民币271.06亿元)的首轮融资荣登榜首。计算机视觉和智能驾驶领域不仅是最受欢迎的,也是最昂贵的。机器人和智能芯片紧随其后。机器人和智能医药吸引了大量投资企业,但投资金额不大。大多数项目都处于早期阶段。随着企业的不断成长和市场需求的不断发展,机器人和智能医疗领域有着巨大的发展潜力。
目前,关键行业仍然是人工智能应用的热点,智能应用在小场景中使用“技术汇聚-对象数据”模型爆炸式增长。例如,世界上第一个人工智能技术主题公园使用了一系列应用场景,如智能语音亭、无人驾驶汽车、智能储物柜、智能自动售货机和智能人行道。
从目前国内投资结构来看,大多数被投资企业都处于发展的初级阶段。在第一轮和第二轮之前有117项投资,占58%,表明大多数被投资企业处于发展的初级阶段。投资机构更愿意将大笔资金投资于对未来有更明确预期的项目。因此,虽然乙、丙、丁轮企业不多,但投资额很大,占总数的60.31%。2018年的投资结构偏向中后期。
人工智能投资分析
首先,投资人工智能最重要的是放弃传统的互联网思维。因为太多在互联网和移动互联网时代有过成功经验的投资者没有意识到人工智能与互联网和移动互联网的本质区别,他们仍然在利用互联网的投资思维来评估人工智能项目。由此得出的结论往往与项目价值相差甚远,它们将错失良好的投资机会。
其次,对人工智能的投资应该从垂直行业开始,而不是大项目。如果互联网行业想要赢得投资者的青睐,它通常会讲述一个巨大而美丽的故事,一个规模和人类社会生活的革命性变化。然而,人工智能产业目前主要用于垂直领域。
互联网建立在大量用户已经在线的前提之上。找到相似之处并对它们进行分类实际上只是一个简单的信息不对称问题。因此,很容易扩大互联网项目,只有规模才有投资价值。人工智能不是解决信息不对称问题,而是感知真实环境和决策。通用大型项目通常涉及复杂的多因素决策,这远远超出了当前人工智能的能力。同时,时间周期和成本远远超出了一般企业的承受能力。
在人工智能被客户群广泛而深入地认可之前,垂直领域项目的应用效果往往是立竿见影的。当然,投资革命性和划时代的人工智能项目是另一回事。例如,基于语音识别和图像识别技术的广泛使用的项目比类似规模的互联网项目需要更多的创业团队管理能力,因为人工智能与整个服务领域深度集成。团队必须有能力匹配大型项目,包括技术、资源、资金、管理能力等。更重要的是,所有大型综合项目都意味着用户的期望极高,项目实施极其困难,项目失败的可能性极高。如果一个团队从某个垂直领域开始,它不仅符合早期团队资源的运作能力,也符合当前人工智能的技术水平。这是因为它只解决了批量智能代替重复性工作的问题和客户典型的刚性需求,这意味着该项目具有很强的登陆能力,是一个很好的投资目标。
第三,我们应该投资于具有清晰垂直应用场景的项目。对于人工智能初创团队来说,仅仅找到垂直字段是不够的。只有当有一个清晰的应用场景时,才有办法一步一步地改进并最终判断项目的质量。如果一个人仅仅声称解决了吸引了很多注意力的普遍性问题,缺乏对人工智能的深刻理解,没有意识到它的局限性,缺乏对任何传统行业的深刻理解,并且不能弄清楚人工智能在哪里可以被详细地使用,那么一般的大场景是最容易想到的,但是在这个时候团队经常缺乏与之相匹配的能力。
此外,资本尤其青睐拥有高质量头脑的客户。垂直字段中的应用场景通常非常不同。人工智能投资似乎是一个领域,但事实上,它是一个涵盖几乎所有社会生产和生活领域的横向投资。投资者想要成为各个领域的专家是非常不现实的。要判断一个项目是否有投资价值,很大程度上取决于该项目是否有足够的主要客户。如果主要客户愿意大量订购,产品可靠性好,项目具有充分的投资价值。
目前,许多人工智能项目听起来在许多领域都有应用,但仔细考虑后,你会发现每个领域可能已经签署了一两个小订单,而客户出于各种原因只提供了一些实验项目,以便抛石头和问路。事实上,这样的命令可能是不可持续的。投资者需要对订单的服务内容和客户反馈进行深入的尽职调查分析,以确定是否可以在下一年转化为批量生产订单。
目前,人工智能领域的应用场景越简单,使用的重复人工越多,问题就越简单。与人工智能目前的能力相匹配,人工智能通常可以实现的价值就越大。如果应用场景非常高,它可能需要真正的智能,例如创造力和分析能力,这是当前人工智能无法实现的。这个地方越简单越“红海”,一旦人工智能被使用,就变成了一个全新的“蓝海”,其他人可能无法进入。场景越简单,越适合创业团队;场景越高,越难解决,越适合已经有足够规模的企业。
最后,团队必须有很强的进化能力,因为每个阶段都有不同的问题要处理。创业团队应具备的进化能力不仅包括技术和产品能力,还包括客户服务能力。最重要的是它自己的管理能力。如果任何阶段都赶不上,项目可能会停滞不前,也可能不会消失,但估值可能不会再增加。这对投资者来说是一个巨大的潜在机会成本。
然而,无论双螺旋如何变化,技术和投资是相辅相成的,相互作用的上升趋势将保持不变。人工智能还将获得8-10年的风险和投资红利。只有跟上最新趋势,我们才能在这种进化中获得优势,并分享人工智能发展的巨大红利。
郑小俊博士,曾任德国亚历山大·冯·洪堡研究员、法国阿尔卡特智能终端首席运营官、中国科学院计算技术研究所研究员、博士生导师、上海计算技术研究所所长等。他是蓝海天使资本管理的合伙人,北京大学纵横投资中心常务董事,绿色野生资本集团的首席合伙人。他现任国际信息发展组织执行主任、世界数字经济论坛主任和联合国非政府组织世界人工智能组织执行主任。
作者:郑小俊
本文来源于《张江科技评论》
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