洪泰基金金海燕:做科技的信徒,并回归商业本质—投资人视角下的人工智能2019
来源:    时间:2019-03-21
2019年是“转折之年”,不少人预言产业互联网时代即将到来。创业的黄金时代正在经历周期性的资本寒冬,懂得顺应时代发展的方向,才能成为寒风中的最终赢家。2019WISE风向大会邀请到经济学家、领域代表性企业及具有行业影响力的投资人为我们带来风向预判。

“人们对新技术总是高估它短期的进展,忽略它长期的影响。”

作为人工智能改变世界的坚定支持者,洪泰基金执行董事金海燕如此分享到。金海燕自2016年加入洪泰基金后,主攻大数据与人工智能驱动下的投资。3年的历练,使她更加相信今天的人工智能尚处在早期阶段,拥有无限可能。

以下为洪泰基金执行董事金海燕的演讲内容:

来看一组最新数据:2018年,人口出生率为1523万,再创新低。人口负增长的趋势不可逆,并且会比预期更早到来。经济发展不能再依赖人口红利,技术要成为新的驱动经济发展的红利。同时,在国家层面,“智能+”变成了国家级的战略发展方向,未来十年它将成为驱动中国经济发展最主要的动力。

在资本层面,人工智能也被长期看好。虽然2018年下半年有了资本寒冬的声音, 但是2018年在人工智能领域的投资仍然是创新高。投资数量涨了10%,投资金额翻倍,增长强劲。2019年前两个月人工智能方向的投资 ,同比17年、18年也有上升。另外,头部项目的资金聚集效应越来越明显,2018年的大公司,像今日头条、商汤、第四范式等头部公司,都拿到了大额投资。从2017年、2018年开始,国内开始出现了并购潮。百度并了5家,阿里系并了4家,很有意思的是,国外的芯片公司开始并购国内的人工智能芯片公司。

过去二三十年科技行业发展非常快,高于其他行业的平均发展速度,主要源自于两个力量:

第一,技术的进步,从底层的芯片、传输速度,从2G、3G、4G,到互联网、移动互联网、物联网,到人工智能。

第二,需求端,人们不断增长的生活需求、消费需求,以及生产端的需求。

这两个力量,一个是推力,一个是拉力,碰到一起的时候就产生了化学反应,就产生了新机会。这是从投资和创业找到新的增长点的方法。

人工智能今天仍然处于早期阶段,需要从供需关系来考虑哪些行业会优先发展起来。技术作为供给方要考虑几点:

第一,数据的规矩度和规整度。像互联网的营销、金融,就是线上数据化比较好的行业,优先就会发展起来。这些行业会比工业、农业这些线上化还没有完成的企业优先发展。数据的规整是指要经过清洗、高质量、可持续获得的数据。比如医疗方向,创业者已经获得了病例数据,但是这些数据没有经过清洗、格式化之前,还不是一个有效的数据。

第二,训练成果的普遍性。

第三,训练的难易程度。像无人驾驶这种高难度的方向,会比人脸识别应用在酒店里,以及电子签的人脸匹配上慢一点。

从需求方,从行业发展的需求角度需要考虑以下几点:

第一,看人力供给明显有短缺的行业。包括这个行业的从业者需要经验,培训跟不上导致有经验的人工不足。一旦应用完以后,经济收益比较大的领域,还有人脑无法做到、但机器擅长的领域。比如电力行业的巡检,在荒郊野岭人是无法做到24小时巡检的,基于无人机的拍照,把实时的信息传输恢复进行实时分析,就可以做到,所以这样的行业会优先发展起来。总体来讲要考虑技术供给和行业的影响因子,来选择哪些行业先在这波技术浪潮里面发展起来。

我参加了今年的CES大会,除了AI以外,没有什么大的概念,像自动驾驶、5G,这些技术在2018年都已经提出了。我们共同的感觉是,今年的CES大会的共性总结起来就是——落地。有不少科技公司已经深入到垂直领域做应用,也看到不少行业产业公司一直在用技术做布局。举个例子,家电行业,大一点的家电厂商展出的时候,它新推动的电视和音箱几乎没有不带智能语音助手的,比如带了谷歌、Facebook的智能助手在里面,这是行业客户已经在推广了。百度的自动驾驶,L4级别的已经开始实际路测了,L4级别是限定在特定的封闭区域内、且不需要人的自动驾驶。

新产品和新行业怎么判断它真正进入到了行业发展阶段,还是停留在秀概念的阶段?

我认为可以用几个指标来评价:

第一,判断新技术、新产品、新行业的落地拐点,要看机器人的能力是否超过了行业里面普通人的水平,或者行业平均从业者的水平。以人脸识别举例,我们人看的时候,准确率97.5%,人工智能经过这几年的训练,早就已经超过了99.5%。所以这个领域很早就开始落地,进入到使用的阶段了。

再举个例子,医生读医疗影像片子,以肺结节举例,一般肺结节能到300帧,一个医生用几分钟的时间来读这些片子,人工智能机器人1秒钟就能读完。前两年的时间节点上,人工智能的两个重要的指标——敏感性和特异性,已经远超过医院从业者医生的平均水准,也超过了三甲医院的平均医生水准,所以就这项新产品,已经到了使用的拐点上。这个赛道去年发展非常快,一年有四五家公司都融过了B+轮、C+轮。我投的一家公司差不多进入了100多家医院。

第二、判断一个行业是否进入一个规模化推广阶段的重要判断指标是,机器的成本是否低于人力的成本。

人力从长期角度来说会略微增长,而机器人工智能训练出来的效果,它的成本是呈边际效用递减的。当机器的成本低于人力的成本,这个拐点一过,就到了可以规模化生产的阶段。还是拿电力巡检的案例举例,一台高配的无人机加整个系统和服务,它的费用情况大约几十万。它能够替代几十个人力一年的成本,也就是几百万的支出。当机器的成本是既有人力成本十分之一的时候,就进入到了规模化推广的阶段了。

相反的例子,医疗按摩的机器人,它的制造成本还是100多万,能够辅助和替代的按摩技师是几个人,但是它的成本比按摩师要贵。这样的案例,我们认为它离规模化推广还比较远。2019年是一个有多个行业进入到商业落地,以及有些进入到规模化推广阶段的年份。

洪泰在人工智能上的投入,是按照基础设施、大数据、行业应用这三个层面进行早期投资布局的。今天已经到了技术深度落地跟行业结合的节点,未来我们还是持续看好人工智能对行业的赋能,看好利用技术、利用线上线下数据结合、利用人工智能提升节点的效率、系统的效率、行业的效率。比如我们投的三角兽在客服、家居的领域应用非常广泛。

早期阶段,我们还是关注和人工智能协同、能带来颠覆性突破的应用领域。我们是一个全生命周期的基金,从天使、VC、PE、并购都有,我们愿意一直陪创业者进行长跑,同时我们也乐于做创新的推动者、跨界的整合者。我们除了有基金,还有产业生态链。

最后,给创业者几个建议:

第一,人工智能的创业不是一个依赖人口红利、粗放型的创业,对团队的要求越来越高,要求你的技术、产品、渠道和融资都要过硬。

第二,今天仍然以技术型的人才创业为主,单独创业越来越困难,必须要拼好的团队,有人能帮你做好运营管理。

第三,要深入行业,找到真正的产业级痛点,打造持续的产品能力。

第四,在当下这个时间节点,由于一些技术的开源,给了一些技术型团队以机会。对产业深度理解的非技术型创业者也带来了新的创业机会。

第五,即便资本对于人工智能方向是友好的,创业者要把握好自己的现金流,除了VC的钱,也可以考虑产业的、客户的钱。

我的分享就到这里,谢谢大家。