2010年開始提前布局人工智能時(shí)代，沿著“物理世界數(shù)字化、數(shù)字世界可理解化、理解后的智能化”的邏輯，聯(lián)想之星在過去五年里投資了20余家人工智能和智能機(jī)器領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，打造了Face++（曠視科技）等一批價(jià)值過百億的人工智能領(lǐng)軍企業(yè)，和思必馳、好買衣、中科虹霸、Airmap、AbleCloud等一批技術(shù)平臺公司。此次微課上，劉維分享了多年投資人工智能領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)和思考。

　　01資本寒冬是真的嗎？

　　互聯(lián)網(wǎng)在進(jìn)入一個(gè)階段性的冬天，它的邊際效應(yīng)已經(jīng)逐漸到了瓶頸。下一個(gè)春天在哪里？什么技術(shù)能帶來互聯(lián)網(wǎng)這樣的巨大“新能量”，改變各個(gè)交易鏈條？那就是人工智能。

　　主持人邀請我們來談?wù)勝Y本市場的冬天，和新春天在哪里的問題，我還是很愿意的。因?yàn)樽鳛樘焓雇顿Y人，我們的責(zé)任就是“春江水暖鴨先知”，對趨勢應(yīng)該更敏感一點(diǎn)。從這個(gè)角度看，回答主持人的第一個(gè)問題，現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)確實(shí)在進(jìn)入一個(gè)階段性的冬天。

　　并不是互聯(lián)網(wǎng)本身有問題了，而是互聯(lián)網(wǎng)作為一種效率提升工具，一種信息能的賦能工具，一個(gè)打通信息管道、消除信息不對稱的工具，它的邊際效應(yīng)已經(jīng)逐漸到了瓶頸了。當(dāng)各行各業(yè)可以很方便的應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)作為工具時(shí)，只喊著互聯(lián)網(wǎng)，或者因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)而大肆燒錢，指望未來效率大量提升，就不容易成功了。

　　我經(jīng)常舉的一個(gè)例子是，神州專車現(xiàn)在開始逐漸的向上走，而uber、易到，在運(yùn)營出問題的情況下，就開始下滑，這是什么原因？神州是傳統(tǒng)企業(yè)，不怎么互聯(lián)網(wǎng)，但幾個(gè)月來，互聯(lián)網(wǎng)滴滴模式的東西它也都學(xué)了去了，它的app，它的LBS，它的智能化定價(jià)，運(yùn)力管理，都做的不錯(cuò)了。

　　而同時(shí)，他所擅長的低成本車輛采購、高效司機(jī)管理，服務(wù)質(zhì)量的管控，這些運(yùn)營側(cè)的優(yōu)勢就逐漸顯示出來了。同時(shí)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，如果不能利用互聯(lián)網(wǎng)帶來更高的效率提升，就談不上什么優(yōu)勢——如果對黑車司機(jī)這種問題的管理跟不上，徹底做壞了體驗(yàn)，也就越來越下坡路了。

　　這部分大家現(xiàn)在都漸漸有了共識，我們就不展開了?；氐浇裉斓闹黝}，下一個(gè)春天在哪里？我們在觀察：下一個(gè)技術(shù)。什么技術(shù)能帶來互聯(lián)網(wǎng)這樣的巨大“新能量”，從而改變各個(gè)交易鏈條呢？那就是人工智能。

　　02下一個(gè)資本春天在哪里？

　　人工智能的快速成熟，在2015年接近臨界點(diǎn)，從老生常談，到真的可以感知和理解這個(gè)世界。人工智能的大爆發(fā)中，智能機(jī)器的行業(yè)應(yīng)用，有大量的機(jī)會。

　　人工智能的話題喊了幾十年，就像互聯(lián)網(wǎng)也喊了很多年才落地，智能手機(jī)喊了很多年才普及一樣。人工智能現(xiàn)在突然爆發(fā)起來，不是偶然的，背后是技術(shù)的巨大進(jìn)步，把一些長期以來有痛點(diǎn)、但是解決不了的問題解決了。

　　比如：現(xiàn)在說的比較多的人臉識別、圖像識別、語音識別，都是老生常談。歷史上也誕生了一些公司，能解決一些問題，能在限定的場景內(nèi)達(dá)到一定的識別率（我昨天看有人在回憶自己20年前就做到了95%的識別率，這個(gè)是真實(shí)的，但也是加了大量的限制條件的，并不實(shí)用）。

　　我們就拿人臉識別舉例子吧，以前的技術(shù)是什么：人需要配合，站在一個(gè)專門的攝像頭前，靜止一秒鐘，專門的光線條件，在幾百人幾千人的庫里被識別出來。這樣的技術(shù)可以用，但只能用來做個(gè)門禁，做一個(gè)卡口的配合檢查。如果想用在機(jī)器人身上，讓機(jī)器人能和人正常的社交，就完全不行了。

　　而現(xiàn)在的技術(shù)是什么：十幾億人的大數(shù)據(jù)庫，每秒100幀以上的識別率，非配合場景、自然光線、側(cè)臉和遮擋，都可以很高的識別率識別出來。這才有了安防、金融等領(lǐng)域的大量應(yīng)用。

　　這樣一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域說起來很小，但最近幾年來，特別是2015年以來，在各個(gè)識別領(lǐng)域的進(jìn)展都是飛速的——人臉，商品，圖像，手寫文字，各種動(dòng)作，自然語音……

　　這些加起來，就構(gòu)成了非常大的突破，機(jī)器對“物理世界”的理解能力，得到了大的飛躍，讓機(jī)器（包括計(jì)算機(jī)、手機(jī)，也包括各種實(shí)體的機(jī)器、機(jī)器人）就可以準(zhǔn)確的理解各種任務(wù)、各種環(huán)境，去做大量的人能做／人都不能做的事。

　　所以我想說的第一個(gè)觀點(diǎn)，就是人工智能的快速成熟，正在2015年接近臨界點(diǎn)，從老生常談，到真的可以感知和理解這個(gè)世界。

　　這背后的原因，其實(shí)還是要感謝互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的“遺產(chǎn)”，正是我們每天都在產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、上傳到云端的數(shù)據(jù)，促成了一日相當(dāng)于過去100年的數(shù)據(jù)量，促成了云端大腦的成熟。

　　在這樣的技術(shù)背景下，更具體的機(jī)會在哪里呢？因?yàn)橐慌夹g(shù)平臺，深度學(xué)習(xí)這一代技術(shù)驅(qū)動(dòng)下的技術(shù)平臺，都是在2010－2011年的樣子就建立了，現(xiàn)在都已經(jīng)很有規(guī)模了，再去重新做底層技術(shù)，從資本和創(chuàng)業(yè)者的角度都不是最好的，重復(fù)發(fā)明輪子。我的觀點(diǎn)是，底層技術(shù)的成熟，為創(chuàng)業(yè)者帶來了強(qiáng)大的工具，有幾個(gè)方向都很有機(jī)會。

　　1、在互聯(lián)網(wǎng)上，利用智能技術(shù)的進(jìn)步，進(jìn)一步的去理解用戶、理解服務(wù)／商品、理解交易，進(jìn)一步的去精準(zhǔn)推薦，提高有效性，把流量的價(jià)值發(fā)揮到更大。這方面現(xiàn)在很多人在做，互聯(lián)網(wǎng)公司也有很大的流量和數(shù)據(jù)積累優(yōu)勢，機(jī)會很多，挑戰(zhàn)也很多，我們回頭再說。

　　2.、把智能技術(shù)和機(jī)器技術(shù)結(jié)合起來，開發(fā)新一代的智能機(jī)器——絕不僅僅是機(jī)器人，也不光是智能硬件。智能的各種工業(yè)設(shè)備、服務(wù)設(shè)備、汽車飛機(jī)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)，都包括，這一領(lǐng)域很多的機(jī)械技術(shù)／機(jī)器平臺本身是成熟的，可以再改進(jìn)，但關(guān)鍵是利用智能技術(shù)的突破，給機(jī)器帶來強(qiáng)大的“理解任務(wù)、完成任務(wù)、自動(dòng)化、柔性化”的能力。

　　這些智能機(jī)器，在每一個(gè)行業(yè)的鏈條中都有需求——現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)改造的更多是各行業(yè)的銷售—市場環(huán)節(jié)，一部分通過saas影響到了內(nèi)部組織管理了、通過b2b交易平臺影響到了采購。但大部分行業(yè)的生產(chǎn)、任務(wù)交付這些核心環(huán)節(jié)，還不能光靠互聯(lián)網(wǎng)被改造。這里都是智能機(jī)器的很大機(jī)會，而且行業(yè)缺乏巨頭／BAT互聯(lián)網(wǎng)巨頭們不能先天憑借流量和生態(tài)優(yōu)勢而取得壟斷地位，對初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)是有利的。

　　所以我的第二個(gè)觀點(diǎn)是，人工智能的大爆發(fā)中，智能機(jī)器的行業(yè)應(yīng)用，有大量的機(jī)會。

　　03智能機(jī)器領(lǐng)域的機(jī)會點(diǎn)在哪里？

　　2B領(lǐng)域的選擇，這些有需求、有縱深的領(lǐng)域，即使不是技術(shù)非常先進(jìn)，只要能深入去理解行業(yè)需求，和業(yè)務(wù)系統(tǒng)有好的結(jié)合，我覺得也會有一批創(chuàng)業(yè)的機(jī)會，包括Saas＋機(jī)器混合的機(jī)會。

　　這里再說說，為什么2B的行業(yè)應(yīng)用看上去這么不好做，水這么深，反而可能比2C的“酷產(chǎn)品”更有機(jī)會。

　　應(yīng)該說這也是我們這些年投資了不少智能機(jī)器／技術(shù)驅(qū)動(dòng)的項(xiàng)目得出的經(jīng)驗(yàn)，我看@陳彬@丁盯也在群里，其實(shí)丁盯智能門鎖就是個(gè)典型案例：開始也想過做2C的家庭客戶，后來還是找到了短租公寓、房東這樣的行業(yè)市場，然后最先取得了突破，現(xiàn)在成為最大的智能門鎖企業(yè)。等會兒可以請他分享一下：）

　　2C看上去很美，但對于智能技術(shù)等“先進(jìn)技術(shù)驅(qū)動(dòng)的項(xiàng)目”，最大的問題還是，一開始產(chǎn)品很難做的很完善，因?yàn)榧夹g(shù)開始沒那么成熟，或者適用范圍窄，或者成本高，或者需要一定的實(shí)施和定制化。如果技術(shù)上來就很成熟很通用，那也就不是先進(jìn)技術(shù)了。

　　而C端消費(fèi)者對于不成熟的東西，買單意識總是很差的。他們希望足夠完善、足夠通用、足夠便宜、足夠漂亮，甚至其他方面也足夠好。但這并不可能。

　　而2B的消費(fèi)者相反，如果能找到合適的客戶，他們有痛點(diǎn)、期望解決問題、而且能通過解決這樣問題得以快速發(fā)展，越做越大，也就能把產(chǎn)品帶的越來越有銷量／成為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

　　具體到智能機(jī)器領(lǐng)域，我覺得2B客戶至少有幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：

　　1）對核心功能以外的事情高容忍。比如我們face++的人臉識別攝像頭，能抓住壞人，但在安裝上肯定有要求，在外形上不一定上來就很漂亮，用戶根本無所謂：）

　　2）對價(jià)格能高容忍，只要你能解決核心問題。這也就意味著不用面對銷量低時(shí)bom降不下來bom高了賣不動(dòng)的常見悖論。很多案例下，只要切入點(diǎn)準(zhǔn)確，2B客戶不在乎成本短期內(nèi)高一些。

　　3）可以人機(jī)混合，這是我覺得最重要的。2C用戶往往希望機(jī)器獨(dú)立解決很多問題，而2B不同，他可以配置1個(gè)人＋n臺機(jī)器形成一個(gè)組合，把機(jī)器不好解決的一些問題還交給人來做。例如我們說的人臉識別追逃犯中，警察還是可以去實(shí)體確認(rèn)下對不對；我們的物流機(jī)器人中，機(jī)器手不容易做到的特殊商品可以安排人來拿。先跑起來，再逐漸解決這些人來做的環(huán)節(jié)，不斷替代，漸進(jìn)改進(jìn)。

　　4）可以聚焦單任務(wù)，用戶對家庭機(jī)器人的期望估計(jì)是保姆，什么都能做，但談何容易？行業(yè)客戶還是可以聚焦單任務(wù)的，再通過一個(gè)個(gè)任務(wù)和功能的積累，逐漸成熟，逐漸降低成本，逐漸樹立品牌……長期看，2B也可以轉(zhuǎn)為2C。

　　以上說的，都是2B比2C的一些可能優(yōu)勢。反過來，我覺得對于2B的智能機(jī)器創(chuàng)業(yè)者，我們的建議也是要利用好這些優(yōu)勢，避免“做一個(gè)太復(fù)雜的木桶”，而是能利用和客戶的深度合作，把精力聚焦到做出核心功能、做透核心功能和長期價(jià)值。

　　這是第三個(gè)觀點(diǎn)。

　　第四個(gè)，再簡單說一下，我們覺得什么2B領(lǐng)域有機(jī)會。這個(gè)在座的各位肯定都更專業(yè)，你們選擇一個(gè)領(lǐng)域前肯定經(jīng)過了深入的調(diào)研。我只能通用的說說：

　　1.人力密集型，人所從事的勞動(dòng)，是不斷重復(fù)、但有一定的靈活性的。比如，物流行業(yè)的不停的分揀、搬運(yùn)（每次東西不同），建筑行業(yè)的不停的做工（每次的場景和多少不同），零售服務(wù)等行業(yè)的一些崗位（比如不停的送東西，但每次東西不太一樣）……

　　因?yàn)橹貜?fù)的，適合機(jī)器代替，現(xiàn)在人力成本上升太快。而有一定復(fù)雜性和靈活性，是這一批智能機(jī)器的機(jī)會。如果太簡單，就是機(jī)械重復(fù)，那上一批自動(dòng)化時(shí)代已經(jīng)改造的差不多了。

　　這里面特別建議，利用好視覺技術(shù)、人機(jī)交互技術(shù)的大發(fā)展，很多事情都可以用機(jī)器來替代。

　　2.行業(yè)的用人規(guī)律，有特別明顯的波峰波谷。這樣的行業(yè)，現(xiàn)在普遍不斷的招人／遣散人／再招人很困難，如果有機(jī)器替代部分，用戶十分歡迎，例如物流、農(nóng)業(yè)等。

　　3.行業(yè)的趨勢，對柔性有很高的要求，比如現(xiàn)在很多制造領(lǐng)域在C2B的逆向決定任務(wù)，物流從原來的整件運(yùn)輸?shù)较蜢`活的按需、小商品級別的分揀配送。這里面人的能力有極限，培訓(xùn)難度也非常大。

　　4.危險(xiǎn)、特種、大空間尺度的很多任務(wù)

　　5.最后但最重要的一點(diǎn)，很多海外／全球化的機(jī)會。大家都知道現(xiàn)在中國互聯(lián)網(wǎng)公司不少在出海，發(fā)展也不錯(cuò)。智能機(jī)器領(lǐng)域更是，這個(gè)領(lǐng)域未來會全球化競爭，中國在很多行業(yè)上是有優(yōu)勢的，例如安防、物流、零售，都是世界上最復(fù)雜的，一些技術(shù)的輸出有明確的空間。

　　所以，第四個(gè)觀點(diǎn)，就是2B領(lǐng)域的選擇，這些有需求、有縱深的領(lǐng)域，即使不是技術(shù)非常先進(jìn)，只要能深入去理解行業(yè)需求，和業(yè)務(wù)系統(tǒng)有好的結(jié)合，我覺得也會有一批創(chuàng)業(yè)的機(jī)會，包括Saas＋機(jī)器混合的機(jī)會。

　　04提問環(huán)節(jié)

　　問題1：作為圖媒動(dòng)畫內(nèi)容制作公司，我們希望找到一種能夠識別，設(shè)置，跟蹤，匹配圖媒作品和創(chuàng)作者身份數(shù)據(jù)平臺，能幫助設(shè)計(jì)師理解用戶的習(xí)慣和注意力，通過人機(jī)交互，視覺技術(shù)幫助設(shè)計(jì)師將內(nèi)容生產(chǎn)與用戶模型進(jìn)行匹配和關(guān)聯(lián)。我們希望有這種圖形圖像識別跟蹤平臺和技術(shù)資源，不知能否指望人工智能技術(shù)？或者說，這個(gè)方向有沒有創(chuàng)業(yè)機(jī)會？

　　劉維：多謝！我覺得這個(gè)方向是很好的，設(shè)計(jì)師原來也是憑個(gè)人的理解在創(chuàng)作，質(zhì)量好不好也只能通過客戶的簡單反饋。但未來這些都可以通過深度學(xué)習(xí)、更高頻和深入的用戶反饋包括最終用戶反饋，來了解到哪里設(shè)計(jì)的好和不好。機(jī)器逐漸也能自己嘗試做些設(shè)計(jì)。下來我們可以再多做交流！

　　問題2：我想了解下，目前全球范圍內(nèi)，有沒一家做的非常出色的2B的思維機(jī)器人的公司，智慧型軟件可以，面向垂直領(lǐng)域的。

　　劉維：我對思維機(jī)器人這個(gè)概念理解的不一定準(zhǔn)確。如果說是能理解2b任務(wù)，能“思考”的機(jī)器人，我覺得分領(lǐng)域都有一些不錯(cuò)的。例如，物流領(lǐng)域的很多機(jī)器。

　　我個(gè)人的觀點(diǎn)，智能都要有一個(gè)”任務(wù)“。比如是更好的調(diào)度？更好的推薦？更好的搜索？越具體的任務(wù)，越能形成循環(huán)，不斷優(yōu)化。這也是和傳統(tǒng)的基于規(guī)則的自動(dòng)化設(shè)備的區(qū)別。

　　現(xiàn)在圍繞一定任務(wù)的問答機(jī)器人進(jìn)展很快（只要回答的質(zhì)量是可以評價(jià)和反饋的）。比如，美國現(xiàn)在幾款圍繞用藥指導(dǎo)、疾病診斷的專家系統(tǒng)機(jī)器人（軟件）。

　　問題3：想問一下聯(lián)想在智能機(jī)器領(lǐng)域的投資目前是個(gè)什么情況，投資了哪些公司？接下來希望能找到哪種類型的智能機(jī)器領(lǐng)域的公司？

　　劉維：關(guān)于聯(lián)想之星的投資，這部分是我們?nèi)笸顿Y之一，2010年開始投資，到現(xiàn)在投資了30余個(gè)項(xiàng)目吧。兩大類，技術(shù)平臺，目前幾大領(lǐng)先的識別技術(shù)，face++，思必馳，好買衣，還有airmap，ablecloud這些無人機(jī)、智能硬件的底層云平臺等等都是我們天使投資的。另一類就是剛才所說的行業(yè)應(yīng)用，像丁盯、歐瑞博這些智能硬件，matternet、weft這些行業(yè)智能機(jī)器，燃石醫(yī)療等腫瘤智能診斷等。

　　在國內(nèi)外我們都在積極布局人工智能領(lǐng)域，算是最堅(jiān)定的天使機(jī)構(gòu)。這也是我們發(fā)起CometLabs這個(gè)全球加速平臺，進(jìn)一步聯(lián)合全球的產(chǎn)業(yè)公司，幫助創(chuàng)業(yè)者找到2B應(yīng)用的合作機(jī)會的原因。

　　問題4：劉維老師您對目前AI行業(yè)過度渲染，但實(shí)際上雷聲大雨點(diǎn)小的現(xiàn)象怎么看待？

　　劉維：我的理解是：1，確實(shí)容易過度，因?yàn)锳I看不見摸不著，拿一個(gè)評測／搞一個(gè)演示就可以說事，或者敢吹就能拿錢。2，未來幾年會逐漸糾正，因?yàn)橐慌涞氐?、能解決問題的軟硬件落地了，再講故事而沒有實(shí)際的市場案例就難了。3.很多號稱能解決的問題，都是長期看能解決，短期內(nèi)做不到的，創(chuàng)業(yè)者選擇什么路徑，先去解決什么問題，我覺得非常關(guān)鍵。

　　問題5：劉維老師，我很擔(dān)心隨著新一波人工智能創(chuàng)業(yè)浪潮的到來，該領(lǐng)域像O2O一樣被泡沫化，污名化，形成劣幣驅(qū)逐良幣的局面，影響到我們這些深耕該領(lǐng)域多年的人，請問劉總，我們應(yīng)該如何破解這個(gè)困局，趕走那些風(fēng)口豬，而不是被劣幣驅(qū)逐？

　　劉維：關(guān)于風(fēng)口豬的問題，我覺得，最好的辦法就是不跟風(fēng)炒概念。2B領(lǐng)域光靠燒錢也不能解決問題，行業(yè)客戶不會輕易把關(guān)鍵環(huán)節(jié)交給有錢、不要錢、但不懂他們行業(yè)／需求／沒有合適的產(chǎn)品的人來解決。

　　只要深耕，我覺得要想象懂行的人越來越多。深耕技術(shù)，越來越多行業(yè)客戶／投資者也懂得怎么去測試了。深耕對行業(yè)的理解，更是通過交流就可以見到高下。

　　問題6：對AI方面的人才，國內(nèi)外的差距，您怎么看待？

　　劉維：人才差距這部分，我的觀點(diǎn)可能和很多人有所不同：Ai領(lǐng)域正是中國彎道超車的一個(gè)大好機(jī)會。在很多領(lǐng)域，中國團(tuán)隊(duì)缺乏經(jīng)驗(yàn)，工程化實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)差，做的不夠扎實(shí)。但也有一些領(lǐng)域，特別是核心的智能算法，深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，中國一批公司現(xiàn)在做到了世界領(lǐng)先，因?yàn)橹袊乃惴ㄌ觳庞袃?yōu)勢、數(shù)據(jù)積累有優(yōu)勢。

　　希望大家都能利用好中國獨(dú)特的人才優(yōu)勢、產(chǎn)業(yè)公司多的優(yōu)勢、供應(yīng)鏈好的優(yōu)勢，早日作出成功的好項(xiàng)目！各種想法和創(chuàng)業(yè)計(jì)劃，歡迎和我們交流！

　　謝謝大家啦，期待我們能一起推進(jìn)中國人工智能和智能機(jī)器事業(yè)的發(fā)展！