星河互聯劉瑋瑋：人工智慧創業商業落地很重要，但不是投資的唯一考量標準| CCF-GAIR 2017

2017年7月7日至9日，由中國計算機學會（CCF）主辦，雷鋒網與香港中文大學（深圳）承辦的CCF－GAIR 2017全球人工智慧與機器人峰會在深圳大中華喜來登酒店舉行。在7月8日下午的AI創投專場，專場星河互聯人工智慧事業部管理合伙人劉瑋瑋發表了主題為《從商業落地的角度看人工智慧創投趨勢》的演進，分享了在人工智慧創投領域得到的一些經驗，討論了行業的未來和看到的趨勢。

在演講中，劉瑋瑋講到了人工智慧的關鍵因素、行業接下來的發展、投資的邏輯和觀點、人工智慧行業從商業落地角度的劃分等等話題，具體演講摘要可以點擊《星河互聯人工智慧事業部管理合伙人劉瑋瑋：人工智慧創投領域的乾貨分享| CCF-GAIR 2017》，在演講過後，雷鋒網就演講內容對劉瑋瑋進行了一次簡短的專訪，以下為採訪實錄：

劉瑋瑋專訪實錄精編

雷鋒網：您在演講中提到了Gartner公司發布的新興技術成熟度曲線，現在流行的人工智慧應該是處在曲線最頂峰的位置，按照發展必然的規律，這些人工智慧項目在未來的是會下降的，這個趨勢對你們日後的投資有沒有影響？

劉瑋瑋：人工智慧項目從峰值下降估值必然也會下降，在頂峰有很多項目，那麼高的估值沒有營收去做支撐，看未來趨勢來講，在下降以後，會篩掉一些炒概念、炒估值的企業，篩掉一些估值虛高的項目。所以從行業的發展來講，是一個洗牌的過程。從投資來講，太頂峰沒法去操作了，所以，要麼在這個行業起來之前投，要麼再過一過，等他降溫了再投。

雷鋒網：也就是說，現在的投資者對於人工智慧的項目要處於一個觀望的時期了，是嗎？

劉瑋瑋：不能這麼籠統地去講，因為人工智慧項目是分領域的，發展的進度也是不一樣的。你可以這麼理解，從不同的領域來看，有的領域可能已經發展的較為成熟，有的領域可能剛剛開始，有的領域不是大眾視線以內的領域，但是這些領域有些機會。這些領域在曲線中所處的位置也不一樣，你不能籠統地去介紹人工智慧行業投資怎麼樣，這是個寬泛的概念。

雷鋒網：現在有些領域已經火起來了，比如像智能駕駛、無人機、機器人等等，現在這些企業普遍估值都特別高，您覺得這個在未來一段時間會出現什麼問題？

劉瑋瑋：剛才有個核心觀點，高估值要有業績的支撐，企業的項目高估值，沒有業績，未來就沒有投資人給企業買單了，這樣的企業就成了純炒概念，這肯定不行。所以希望這樣的企業找到合適的應用場景，真正的能商業落地，但是有一些領域，目前來說顯然還看不到商業邏輯，這個就比較危險了。

雷鋒網：對你來說，如果做人工智慧這一塊的投資，近期的商業落地會是第一考量標準嗎？

劉瑋瑋：會主要看創業者的商業模式，包括他是不是能有一些能力來滿足客戶需求，這些很重要。但我只是來「強調」商業模式，因為之前這些強調的不多，並不是說商業模式是第一考量，沒有什麼第一考量，看一個項目多因素一起來拆分，商業模式只是一個比較重要的因素。

雷鋒網：在看人工智慧相關項目的時候，會特別注重創始人的技術背景嗎？比如要投就必須投大牛這種？

劉瑋瑋：這個要分開來講。

我們先看的是團隊整個具備的團隊能力，並不是說某個人的能力，團隊是不是整體能力分工比較明確的，互相之間有信任的。

你要做人工智慧行業創業，肯定要有技術，這就要看技術到底掌握在誰的手裡，是創始人？CTO？還是什麼。承擔技術的這個人不一定是創始人，可以是團隊里其他做技術的，只要把分工分好，幾個人一定有信任就可以。

一般來說，對技術特別懂、商業運營也特別懂、行業同樣特別了解的人很少見，尤其是大牛，大牛們多是原來在某個領域有自己的積累，比如做技術做了很多年、做研究做了很多年，但是你說他能對商業落地有感覺嗎？還真不一定。得有搭配，我們希望企業是合夥的狀態，不是一個人大包大攬的狀態。

雷鋒網：從資本的角度，如何看待一些底層技術的創業公司？在人工智慧行業的底層技術領域，通常大公司巨頭都會做，比如Google做了TensorFlow，晶元方面也有英特爾、英偉達等等，在這些方面，創業的小廠商還有機會嗎？

劉瑋瑋：有沒有機會不好說，但是我覺得會是很艱難的，而且我們不太會拓展，風險太大，巨頭會對這些創業公司存在降維打擊的風險。

但是某些細分領域還是有機會的，巨頭做的大多是平台，而人工智慧行業架構不止有底層技術，中間還有中間層，上層還有對於某細分領域的優化和定製，在定製和工程化的過程中也都是有壁壘的，並不是那麼簡單。所以說，某些細分領域的機會是有的，巨頭也不可能面面俱到地在所有領域都紮下去，他只是給你一個底層的框架讓你去用，就跟Android一樣，你能說有Android了其他做APP就不創業了么？

分工不一樣，創業公司最好不要去做底層，特別是面對巨頭競爭的底層應用，如果去做上面一些定製化，或一些細分領域的工程化和應用還是有機會的。

雷鋒網：你剛才講到，人工智慧行業，無論是投資還是創業，原來的時候更重視演算法創新，但現在更重視垂直領域應用，這個怎麼理解？。

劉瑋瑋：如果要對比演算法來講，確實要多看商業邏輯。

但如果看一個新項目拿過來，首先還是要創始人背景，做過什麼事，在這個領域的競爭力如何，都要看，總之投資有6、7個要素要綜合考量，商業落地也是必要因素之一。之所以把商業落地拎出來單獨講，是因為在那之前我從演算法角度切入，講了很多演算法的創新，我後面刻意去講一下，如果商業模式不成立的話，演算法創新也是沒意義的。

雷鋒網：剛才你提到國內人工智慧大部分應該是在B端會落地，那麼你覺得C端的機會會在哪？

劉瑋瑋：C端很明顯，比如現在做智能音響，用在家居環境或其他地方，這就是C端一個能落地的地方。

但是有一個問題。

智能音箱產品放在家裡能幹嗎呢？用亞馬遜的Echo舉例，Echo全球出口已經500萬了，是全球賣的最好的智能音箱，亞馬遜有一組數據，從數據來看，Echo用戶在使用時，主要用途都是用在聽音樂、設鬧鐘、設定日程等等，基本上這幾項。

但是把這些場景放到中國國內來講，似乎好像很少有人這麼用，中國人和外國人的使用習慣和生活理念是不一樣的，一般來說，外國人會有個大房子，他們可能會在家裡擺兩三個亞馬遜Echo，走到哪都跟音箱說一下，比如」給我放首歌「 ，而我們這很多人都還租房子住，弄個這類的東西放在房間里的人是很少的。

生活習慣是不一樣，產品最終的形態也不能是一樣的，所以我有個觀點，今天沒講出來，就是不要盲目的去拷貝一些國外已有的產品和模式，不做任何的改良和本地化思考，這是錯誤的。國內也會有相對的C端的落地機會，但是需要考慮我們自己的實際情況。

雷鋒網：你們未來重點關注的領域會是哪幾塊？

劉瑋瑋：機器人是我們今年的重點，從現在開始到年底，可能也到明年。主要是To B領域的機器人，比如工業機器人，還有一些行業應用的機器人、特種機器人等等，還包括一些行業應用的無人機，比如電力巡檢、測繪、警用、安防等無人機都是我們關注的。

雷鋒網：未來5到10年，您覺得這幾塊，哪塊潛力更大一些？

劉瑋瑋：不知道，不好預測，5到10年之後行業變成什麼樣都不知道。

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