投资逻辑是什么意思 峰瑞资本李丰谈投资逻辑:什么时候才是投资AI的正确时机?

2018-07-27 - 投资逻辑

雷锋网按:4月26日下午,未来科技学院宣布启动“未来科技资助计划”,聚焦科研和科技创业。北京市科委高新处王龄枞,石勇、蒋田仔等国内著名科学家,峰瑞资本创始合伙人李丰等风险投资家出席了会议并作了主题演讲。

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现场,投资家代表峰瑞资本创始人李丰做了主题为“深科技投资”的演讲,讲述了峰瑞资本对前沿科技创新的投资逻辑,对于人工智能的投资,他说:“如果线下数据线上化已经做得非常好,我们就投大数据。如果大数据已经做得很好,我们就投这个方向上的人工智能。如果还没有进入到大量数据产生的阶段,逻辑上我们就先不投大数据,而是先投传感器。等到传感器被很好的工业化之后再投大数据,然后再投人工智能。”

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以下是李丰的演讲全文,雷锋网做了不改变原意的删减:

我们从两年前就说要投科技,现在投的有三分之一是高科技,人工智能只是其中很小的一部分,我们在两年以前投的时候人工智能还没有现在这么热。

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人工智能现在变成了很热的话题,我们自己投的大概有十个左右和这个方向有关。我们看人工智能,抽象来看,其实就是数据处理技术和建立模型效率的提高。

我们在看待市场正在发生的早期热点和现象的时候,通常会问自己这样几个问题。第一个问题,为什么是现在开始热?意思是为什么不是之前,也不是之后;第二个问题,为什么发生了这种模式,或者发生了这个概念、这个热点,而不是别的?

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拿人工智能举例。为什么现在发生?为什么是人工智能?根据我们的简单理解,它其实代表数据处理效率的提升,不管是对类型复杂程度还是建立模型的有效性。那么它为什么会在这个时候出现呢?其实是因为数据已经多到需要用这个技术来处理,或者需要提高效率来处理。

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那么大家就会考虑,这些所谓非常多、非常复杂的数据,到底是从哪儿来的?为什么会在今天出现这么多需要人工智能处理的数据?

我们把它分成两个部分,第一部分是线下数据大量线上化,在积累到一定规模后会带来对数据处理能力和效率提升的需求。如果某个领域当中,连数据化的过程都还没有开始,大概这个领域还轮不到人工智能先出现。第二部分则是新数据的大量产生,而不是把线下原有的东西通过某种形式搬到线上去。

过去十几年或者几十年里,科技进步的相关领域遵循了这样一个有意思的简单规律:一些底层工业技术的进展和快速提升,使得我们可以把一些比较重要的传感器变做的又小又厉害,而且很便宜,然后把这些传感器安装在了以前不能安的地方;接下来,我们让这些广义上制造了大量数据的传感器能够联网。

比如,手机上很早就有摄像头了,只不过那个时候它的用途不大,但是到了今天,已经成为了必不可少的功能之一。为什么摄像头在诺基亚称王的时代没有得到如此广泛的应用?原因很简单,手机摄像头的技术进展巨大,变得又好又便宜。而且手机又可以连网,所以你拍摄的的照片、视频等数据就可以在网上大量传播。

再拿手机举例。由于智能手机的出现,还诞生了世界上最大的几家初创公司,比如国外的Uber,国内的“滴滴”。以前要订车,你要打电话说多长时间后要到哪儿接你,接你的人也要和你不停地说,现在状况是怎样的,车号是多少,现在走到哪里了等等。

然而智能手机装在了GPS芯片之后,你只需要点击几下,就可以把所有的需求非常准确、清晰地表达出来,且你还可以知道司机离你有多远,多长时间到。这一切能够实现的原因,就是我们把以前没有装进手机里的GPS芯片装进了手机,这也是手机变成智能手机的原因。

亚马逊的智能音箱Echo也是相同的道理。亚马逊把麦克风阵列进行了重新组织,在播放音乐的时候会有麦克风搜集你的声音指令,然后再用人工智来处理这些指令,并执行相应操作,这就是智能音箱。

再比如摩拜单车,其实就是把GPS、电子锁、通讯芯片装在了原来没有被放过任何传感器的自行车上。因此,你可以通过智能手机知道自行车在哪儿,可以通过用智能手机开锁,这就是共享自行车出现的原因。

当然,我们现在还在尝试把更多传感器放到车里,比如激光雷达、毫米波雷达等等,加上计算和通讯芯片,使得我们在将来可以生产具备完全自动驾驶能力的汽车,也就是所谓的Level 4、Level 5。你把这个问题再抽象看,它只是把原来没有装在车上的传感器装到车上,让它实时产生各种各样的数据,然后再在各种维度上进行组合、加工和处理,由此诞生了新的商业模式。

从结论上可以回到我之前所说的:

1. 工业技术的突飞猛进,特别是传感器技术的提升,使得我们可以把传感器做的又小、精度又高、又便宜,然后越来越多地放在以前没有放过传感器的物体中去,比如放在自行车上,无人机上。

2. 然后让这些传感器联网,制造和传播大量的数据。

3.当数据积累达到一定的程度的时候,我们开始用更好的方式来处理这些数据,因此我们走到人工智能。

从结论上来讲,人工智能在大部分领域都不一定是最好的时机,除非这个领域已经按照我所说的顺序发生了很多事情。但是,在很多行业和很多事情上,我们终会走到人工智能的那一天。原因是有如此多的东西开始被加上这些传感器系统,让它们联网,并开始产生大量数据。总有一天这些数据会多到现在没办法处理的程度,因此这个时候这个方向就会进入人工智能。

我们的投资逻辑也是一样,如果线下数据线上化已经做得非常好,我们就投大数据。如果大数据已经做得很好,我们就投这个方向上的人工智能。如果还没有进入到大量数据产生的阶段,逻辑上我们就先不投大数据,而是先投传感器。等到传感器被很好的工业化之后再投大数据,然后再投人工智能。

以自动驾驶举例,现在还没有足够的多车被装上这些传感器,因此也没有足够多的数据,因为这些传感器从精度、尺寸和成本上来讲,都还没有达到大规模商用的阶段,所以先要解决的问题是改进和迭代这些传感器,直到它们能够被大规模地装在车上,这时候才过渡到大数据阶段,有了大数据才会最终走到人工智能。所以在还没有大规模商用传感器的领域,我们只能先投底层技术,直到他们已经成熟了。

以上是我为大家分享的经验和方法,谨供参考,如果有不全面的地方请批评指正。

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