高通沈勁：前沿科技四大領域的發展現狀與趨勢

9月6日，2017 Qualcomm創投紅杉資本中國前沿科技創業大賽總決賽在杭州舉行，共11家初創企業從225家報名企業中脫穎而出角逐最後的冠軍。最終，深圳市耐能人工智慧有限公司（Kneron）、杭州拓深科技有限公司、北京零號元素科技有限公司分獲前沿科技專場前三甲。同時，耐能人工智慧有限公司在同其它專場賽勝出企業的終極PK環節中，以最高分勝出，獲得2017創新中國總決賽冠軍，勇奪DEMO GOD大獎。

Qualcomm創投自2009年起，每年都在中國舉辦創業大賽，今年已是第九年。自2015年起，創業大賽開始聚焦前沿科技，即人工智慧、XR（包括AR、VR、MR）、機器人和萬物互聯。據Qualcomm副總裁、Qualcomm創投中國區董事總經理沈勁在演講中介紹，今年報名參賽的225家初創參賽企業中，從技術角度劃分，在以上前沿科技四個領域內創業的公司約佔80%，人工智慧和物聯網項目就佔了一半；而按照所在行業劃分，則呈現分散趨勢，「這是一個非常健康的現象，參賽公司來自於廣泛行業，創業者並沒有扎堆在同一個領域進行重複創業。」

沈勁，Qualcomm全球副總裁，兼Qualcomm風險投資中國部總經理。他領導了Qualcomm向漢翔(觸寶)、網秦、小米科技、機鋒網、中科創達、易到用車、脈可尋、百納(海豚瀏覽器)、億動傳媒、活動行、神州鷹、愛樂奇、薄荷網、劍橋WOWO、硬糖、觸控科技、雲知聲和七鑫易維等公司的風險投資。沈勁也曾經擔任Qualcomm和中國電信合資公司的總經理，和高通中國互聯網服務部負責人。在Qualcomm一系列任職之前，沈勁先生曾是佳網公司(NeTrue Communications)的創始人和CEO，和General Photonics公司的副總裁，從事VOIP、光通信等新技術的開發和推廣，其中佳網公司在2000年上市。

以下演講原文，雷鋒網進行了編輯整理：

尊敬的各位創業者和投資人，大家下午好。首先感謝各位投資人在百忙之中來到現場擔任大賽評委，還要特別感謝費建江先生和鄺子平先生一直以來的支持，從第一屆到第九屆一直與我們共同見證大賽的成長。此次大賽，經過五個月時間和篩選，我們一共獲得了225家報名參賽的初創公司，其中有11家最終獲勝，稍後他們會依次進行展示。在他們上台之前，我想先跟大家做一些分享，希望能對大家有所幫助。

本場大賽命名為「前沿科技創業大賽」，那麼什麼是前沿科技。我們所定義的前沿科技包括四大領域——人工智慧、XR（XR=AR、VR、MR）、機器人/無人機和萬物互聯。我們也對今年報名參賽的225家初創企業做了統計分析，以進一步了解創業趨勢。

從技術領域劃分，我們發現萬物互聯和人工智慧的參賽公司超過了20%，而去年非常火爆的AR/VR、機器人和無人機領域在今年有所降溫，佔比均為14%，其他技術領域的參賽公司佔22%。按照所在行業劃分，結果呈現分散趨勢，家居生活和遊戲娛樂這兩個行業佔據前兩位，這反映出創業者可能習慣於在日常熟悉的領域進行創業，當然還有一些參賽公司來自於很多其它行業。從這個圖表中，我們可以看到一個非常健康的現象，創業者並沒有扎堆在一個領域進行重複創業。

下面我想跟大家分享一下前沿科技這四個領域的發展現狀。如果將它們的發展比作馬拉松賽跑，那麼它們分別到了哪個階段呢？

我用一個反映期望值高低的Gartner公司的曲線來說明前沿科技的發展現狀。具體來講，萬物互聯或物聯網實際上已經走出發展低谷，進入到我們稱為「理性的爬坡」的發展階段。我們所投的公司中也有一系列物聯網領域的創業公司，比如我們投資的兩家公司針對非常小眾的智能硬體產品視頻門鈴，一家是我們在中國投資的這一領域市場份額最大的移康，其銷售額已經達到上億人民幣，另一家我們在美國投資的也是這一領域市場份額第一的Ring，銷售額達到數億美金。這兩家公司經過四五年的發展，都實現了盈利，並且有著非常健康的發展趨勢。在智能可穿戴領域，我們投過的手環公司Fitbit也已經成功上市。但整體而言，曾經非常火爆的智能可穿戴領域的大部分公司都處於發展低谷，還沒能進入到「理性的爬坡」階段。

在無人機和機器人領域，自從大疆在2014年被時代雜誌評為全球科技公司Top 10之後，陸續誕生了幾十家無人機行業創業公司，我們也投資了包括零度智控在內的一系列該領域的公司。但是我們發現目前這個領域的市場需求還有些不理性，可能五年以後這些需求會變得更加理性。或者說這些非理性需求在過去一年裡有些破滅了，比如迎賓機器人、陪伴機器人，一開始大家覺得很新穎，可以抓住大家的眼球，但最後並沒有轉化成真正的價值和需求。

以前，我也曾主力推過消費級無人機或自拍無人機。當時我想像，如果在自拍時可以掏出隨身攜帶的口袋無人機，從起飛、自拍到拍完降落只需一分鐘，這是件多麼美好的事情。但目前的技術還達不到這個程度，現在用無人機自拍可能需要花10分鐘才能完成。在無人機發展方面，我們確實遇到了一些挑戰，因此我把它定位在低谷階段。談到機器人，我們更看好的是那些真正能體現價值的機器人。這些機器人在外形上不一定要有腦袋或腿，也許它的外形只是一個圓盤，就像我們非常熟悉的掃地機器人一樣。在接下來上台展示的11家企業中，有一家企業就是專門做拖掃清潔機器人。

AR/VR，這個曾經火非常爆的領域突然之間就變得很安靜。當然我們在AR/VR領域也投了一系列公司，包括非常出名的Magic Leap和Blippar，在中國我們也投了幾家。我對AR/VR領域的發展定義是這個領域還需要再次出發，就好比我們匆匆出門跑步，結果發現鞋子和衣服都沒穿對，水也沒有帶，所以需要我們再回家，做好準備了再出發。也就是說AR/VR的很多技術門檻還沒有攻克，比如AR/VR的頭盔很重，頭盔發熱，都會帶來使用的很多不適應，更不用說頭暈的問題。所以我們認為AR/VR領域在視覺、聲音及互動方面目前都還有很多技術問題亟待攻克。攻克之後再次出發，我們仍然非常看好這個領域。我們投資的也有一些就是解決這些技術難點的公司，其中有一家公司在提升像素點方面具有非常獨到的技術，能夠將PPI提升至2000點，實現戴著VR眼鏡也能達到8K、4K電視那樣的清晰度。

人工智慧，目前正處在頂峰時期，大家談論的話題都是它。人工智慧如此火爆是有原因的。在人工智慧領域我們也投資了一系列公司，例如之前投資的現在已經退出的，自動駕駛公司Cruise，它已被通用收購。此外，我們還在農業領域投資了以色列Prospera公司和中國的奧科美公司。前段時間，我們投資的Brain Corporation完成了超過1億美元的融資，雲知聲不久前也完成了一輪很不錯的融資。因此，我個人認為通用平台投資的機會已經很少了，需要非常謹慎。但在專業領域，投資機會仍然存在，所以我也建議投資人加速挖掘這些機會。比如我們投的奧科美公司，主要做農業大數據，其數據來源於擁有的5千個農場。他們的數據相信像商湯科技和Face++這樣的公司也沒有，因為這些數據全是蔬菜葉子的圖片和視頻，以及牲畜的叫聲。這些數據的重要性體現在，通過這些信息可以預警病蟲害和牲畜疾病。當然在感知、推理、行動環節做應用的公司也值得我們投資。並不是說只有獨角獸公司才值得投資，如果我們能夠培養一個關注於應用層面的公司也非常好。

從Qualcomm的角度來看，我們關注的是應用在終端側的人工智慧。我曾經說過智能手機是人類最大的信息平台，今天我可以說智能手機將成為人工智慧的最大平台。首先，從今年起五年之後，智能手機累積出貨量將超過85億台。今年，智能手機首次使用了人工智慧來提供一些好的體驗和功能，比如6月份發布的OPPO R11使用了深度學習實現背景虛化，也有其他一些廠商的手機也使用了深度學習或人工智慧。從今年開始，人工智慧開始在手機上使用。

我們預測通過人工智慧的各種演算法例如深度學習等，人工智慧會為我們提供更好的功能和性能，包括在手機上實現真正的個人助理、更長的電池續航、更好的用戶界面、出色的拍攝和智能音頻等方面的功能。如果大家熟悉機器人的話會知道，智能手機其實就類似於機器人，具有「大腦」也就是人工智慧的運算單元，能「看見」、「聽見」也就是具有感知能力。經過過去十年的發展這些感知能力已經非常好，大家可以從這個角度來考慮智能手機作為人工智慧的最大平台的概念。

很多創業者和投資人可能沒有意識到智能手機的規模效應。五年以後，使用了人工智慧技術的智能手機全球累積出貨量將達到85億台。這樣的規模可以帶來什麼？可以帶來技術的快速迭代、成本的快速降低、手機功耗的降低，以及手機體積的減小。並且，智能手機的規模效應還將輻射到其它行業，包括需要使用晶元和硬體的各個行業，例如智慧城市、汽車、醫療衛生、網路、可穿戴設備、工業物聯網、智能家居等等。智能手機規模效應的輻射能力將非常強。

另外一個概念，以前我們關注的人工智慧公司的運算和訓練都是在雲端進行的。現在，我們要強調在終端側應用人工智慧技術非常重要。為什麼？第一，如果需要小面積使用的低功耗的運算平台，必須將人工智慧技術運行在終端側。第二，需要實時響應的應用場景。比如最近比較熱門的無人便利店，如果在便利店買一瓶水還需要很長的時間，那麼這個無人便利店我認為是沒有價值的。因此無人便利店需要快速的響應，如果完全靠雲端去識別商品和人臉這是會影響反應速度的，無法滿足快速響應的需求，更無法實現自適應。什麼是自適應？舉例來說，現在人臉識別都需要人走到固定的位置，5米之外和側面都無法進行識別。因為它的攝像頭沒有自適應的能力。如果具有自適應的能力，它可以閉環感知到這個人的位置比較遠，需要按比較遠的位置去識別。這種自適應，是不能繞到雲端去進行的，必須放在終端側實現。

另外，還有入口的概念，在座的投資人、創業者和了解移動互聯網行業的人都知道流量入口。現在，線上的流量入口越來越少，越來越貴，那麼以後的入口是什麼？是各個大大小小的終端，包括手機、攝像頭、感測器、機器人等。我們需要掌握這些入口，如果不掌握這些入口，這些價值將一直停留在雲端。所以，從這個意義上看，也是終端側人工智慧的重要性。

最後，對於做產品開發的創業企業，Qualcomm有一個網站提供支持服務，驍龍神經處理引擎可支持TensorFlow、CaffeCaffe2，具有自動轉換器無需修改， 通過SDK對性能進行分析，然後統一集成。目前，神經處理單元是集成在驍龍移動平台上高效運行的。如果大家關注智能硬體或物聯網，我相信IoT+AI將是一個很好的創業方向。

謝謝大家！

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