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孟醒:2019年人工智能的4個預測

2019-04-13 09:07 性質:轉載 作者:獵云網 來源:獵云網
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4月12日,FUS獵云網2019年度人工智能產業峰會在北京千禧大酒店隆重舉行,近百位知名資本大咖,獨角獸創始人、創業風云人物及近千位投資人與創業者共聚一堂。本次峰會由獵云網主辦,AI星球聯合主...

4月12日,FUS獵云網2019年度人工智能產業峰會在北京千禧大酒店隆重舉行,近百位知名資本大咖,獨角獸創始人、創業風云人物及近千位投資人與創業者共聚一堂。本次峰會由獵云網主辦,AI星球聯合主辦,銳視角、獵云資本、獵云財經、企業管家、創頭條協辦。

前順為資本執行董事孟醒受邀參與峰會,就《人工智能后半場的幾個問題》發表了主題演講。孟醒認為,站在歷史的角度,從 2012年到2018年,人工智能創業公司在公司屬性、客戶、核心能力和融資四個方面發生了變化。

一方面,公司屬性從AI技術平臺的公司慢慢變成垂直應用公司,例如做安防領域AI、金融領域AI的公司。另一方面,最開始AI公司的客戶絕大多數是互聯網公司,現在很多是垂直傳統行業的公司。其次,人工智能創業公司的核心能力正在從算法、研發,向產品定義、工程速度和銷售變化;最后在融資方面,AI的長周期屬性更適合VC資金,現在吸引了越來越多地方和國家資金的支持。

孟醒指出,2019年人工智能還將面臨四個方面問題。一是創業方向的多元化,二是2C人工智能的囧境,三是2B人工智能的真實壁壘,四是人工智能公司的退出。

孟醒認為,目前AI行業雖然存在很多問題,但大家充滿信心,這個行業沒有上半場和下半場,AI是一個永遠進行下去的舞臺。

2019年,獵云網以發現產業獨角獸為初衷,全面開啟“FUS(Future unicorn Summit)未來獨角獸峰會”品牌。本次大會將繼續致力于探究人工智能行業核心發展趨勢,通過優質AI應用實例分享、科技領域、金融投資等業界大佬互動,聚焦國內人工智能的產業力量,以行業從業者的視角,探討科技浪潮的機遇與挑戰

以下為嘉賓演講實錄,獵云網整理刪改:

感謝各位,下午很榮幸跟各位分享一下跟AI相關的主題,我是被給了命題作文,AI的下半場其實不是一個很吉祥的說法,我希望AI是循序漸進,細水長流的行業,能夠慢慢滲透到各個領域里面,而不是有一個上半場和下半場和終局。

下半場的機會在哪兒?作為投資人來講很難去指明。好在做AI投資之前,我自己曾經是一個AI的創業者,做了兩個AI的公司,有一點點創業者的基因。

結合這點跟大家分析一下,從2012年這一撥創業開始到2018年,AI創業領域發生的幾件事情。

一是公司屬性。從AI技術平臺的公司慢慢變成垂直應用公司,大家慢慢變成了我是做安防領域AI、金融領域AI的公司。

二是客戶。最早AI公司的客戶絕大多數是互聯網公司,今天很多都是垂直傳統行業的公司。互聯網公司的好處是技術成熟度高,能夠對接,缺點是不付錢;傳統行業是反過來的,技術準備程度差,但是付費意愿更高。

三是核心能力。AI公司絕大多數創始人是技術背景,是非常優秀的科學家或者研究員出來做的。他們往往是復制了在研究院做的事情,核心能力是算法。今天的AI創業公司核心重要的因素可能是產品經營能力,和把一個算法變成一個工程化的能力以及銷售能力。

四是融資。AI是一個周期非常長遠的事情,比較適合VC投資,慢慢變成一個國家的政策,變成了一個地方支持的方向,有資本市場,科創板市場,國家基金一起來參與這個事情。

2019年以后,我預測會出現四個問題。

第一,創業方向多元化的問題。從宏觀角度來看,國內創業公司的資本、人才、創業方向集中在非常具體的領域,安防、金融和無人駕駛基本上聚攏了整個行業80%的資金、80%的人才;新生出來的一代產品,工業、教育、農業、零售等等只占了剩下的10%的領域。

第二,2C人工智能的囧境。To B人工智能大家講了很長時間,To C期待了很長時間,但很難做,很難做的問題是什么?今天想象這樣一件事情,假如說身邊有一個很好的朋友,他是一個很強的懂人工智能的人,他的存在使得我有任何人工智能的問題都可以讓他幫我解決或者開發。

但作為一個個體,用它能干的東西并不多,因為本質上來講,我們其實沒有什么數據,個人手里沒什么數據,今天手機這個時代里面個人能夠獲取的數據基本上等同于每回換新手機能夠遷移過去的東西,通訊錄、手機相冊、郵件,主要是這些東西了,剩下所有的數據都在獨立的APP里面,遷移不過今日頭條里面偏好的行為。To C端很難做,個人拿不到數據,很難下手做這件事兒。

我判斷,To C人工智能公司首先是To C傳感器公司,先有一個辦法把你的數據收集下來,基于這部分的數據把算法、算力疊加在上面,為你提供某種服務。很少脫離傳感器能獨立存在的To C人工智能公司,最后出現智能攝像頭公司,他需要打通這件事情,收集到足夠多的數據才能完成后面的服務。

第三,2B人工智能的真實壁壘。To B人工智能公司是最多的,To B公司發展到各個場景里邊,大家往往會有這么一個問題,因為人工智能大家都感覺估值很高,有點泡沫,除了估值高以外,To B人工智能公司大家最被人詬病的點覺得在做項目,每個項目獨立招標,然后在做這個事情,大家覺得不是人工智能公司,是傳統行業的公司,做東西的可擴展性差,人工智能的意義不大。

在我看來,從項目制開始,每家公司都有原罪的,從項目制很簡單的事情來做,這件事情從起點上無可厚非,有三條路可以走,紅的、黃的、綠的三條線。

紅色這條線,原來項目制的工作變成產品化,在公有云上部署,這是理論上To B應該做這件事兒的一條出路,如果數據做不了回環、閉環的話,人工智能80%都犧牲掉了,本質上不是數據驅動的人工智能公司。

為什么這么說呢?如果你是先發者,你和后來者之間的差距不會特別大,如果這個垂直領域用戶體驗和垂直縱深又不是很長,很快達到瓶頸之后,后面人很快就追上來了,你保持不了這樣的壁壘和差距,對于先發者沒有優勢了,這件事情不應該第一個人做,你探索這個場景,融不到錢,說服不了投資人,很麻煩,還不如第二個人做這件事兒。退而求其次。

黃線這條線,我做項目,接下來依然做項目,但項目垂直的產品縱深做得更多,從一個單一的項目,從人臉切入,到后面做大數據平臺、反欺詐平臺、做營銷等等這些場景,把整個疊加上來的東西平臺化,把這些東西放在我的單一平臺上,我把這些縱深能夠打穿,一個垂直行業打穿,這是另外一個場景,我覺得不如紅線好,也是可執行的。

最差的是綠線,依然做項目,平行拓展行業,做完A領域項目,做B領域項目,做完了,然后做C領域的項目。在這個行業里面大家需要關注到之后,無論從投資還是創業盡量往第一個方向靠,盡量往紅色的方向靠,這樣才能做出偉大的公司出來。

第四,人工智能公司的退出。這是從投資人角度來講關心最多的問題,這些公司投完了以后,最后我們得到的回報是什么?上面回報不是現金,他們怎么退出?

今天的狀態是這樣的,中國沒有技術收購,美國有很強的技術收購的傳統和基因的,大的公司往往都會做,甚至于非互聯網甚至于谷歌、Facebook這樣的公司,像寶潔、沃爾馬也會對技術公司進行收購,促成了你能夠造血加上被收購兩條路投資的熱情才足夠飽滿。

今天中國少條腿,對于每家智能公司都有極高的技術,自己做業務、自己造血、自己成為一家上市公司才有可能退出。長期如果依然是這樣的話,一定會影響資本的投入以及資本的信心,今天是一個開始,抱著跟國外一樣的期待做這件事兒,但是長期是不行的。

我們不會期待一個TMT投資人說,我能夠理解藥廠的邏輯投醫藥公司。我覺得在某個階段,人工智能公司也會投入到藥廠這樣的估值,像無人駕駛長周期的,以階段性的進展作為核心定價標準,而不是以它非常糾結的、短期的收入能力和階段性能力來做這件事情,行業會形成共識,形成共識之后對這些公司的退出和融資都會變得更加直接。

雖然問題很多,但是我們還是抱著很強的信心,像最開始說的,沒有上半場和下半場,AI是一個永遠進行下去的舞臺。謝謝!

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