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光速中國宓群關注通過人工智能帶來效率提升和商業價值的公司

2017-09-01 07:56:04宓群
創業邦 2017年8期
關鍵詞:人工智能

宓群

創業公司的關鍵在于是否能拿到更多的數據,擁有獨特的算法策略。

在人工智能領域的早期投資,我們會關注通過人工智能帶來顯著效率提升和商業價值的領域。在HR領域,光速A輪投資的e成科技利用大數據和人工智能機器學習更精確地在海量簡歷庫里快速匹配最適合招聘職位的候選人,為騰訊、阿里巴巴和眾多企業在招聘HR方面大幅地提高效率并減少成本。在新零售領域,光速投資的再惠科技利用大數據和人工智能幫助各類消費企業——包括餐飲、服務和零售企業——更高效地管理老客戶,明顯提高重復消費比例,為企業創造更多的收入。

投資“助理來也”又是另外一種思路。我喜歡投資連續創業者。助理來也的創始人一個是普林斯頓大學的博士,一個是賓夕法尼亞大學的博士,兩個人畢業時分別拿到了高盛、麥肯錫的offer,但還是選擇回國創業。后來他們把公司賣給了百度,自己也去了百度,在AI團隊積累了經驗,然后再出來創業。

助理來也第一輪(天使輪)是我們領投,紅杉資本、真格跟投,微軟投資了A輪。比如說你下班了需要一輛車,你就可以跟它說“幫我叫輛車從公司回家”;或者對它說“定一杯美式咖啡送到辦公室”,會自動問“要中杯,熱的?”確認后30分鐘左右咖啡就送到了。還可以跟它說“電話提醒我明天上午10點有個視頻會議”,它到時候會給我打一個電話,這以前是秘書做的;而且對沒有秘書的白領也是個新的幫助。現在有很多公司——比如房地產商、消費品公司——會找助理來做人工智能客服。

所以人工智能技術在實際應用方面是很有潛力的。

人工智能要與實際應用結合

一是圖像識別,像Face++、商湯科技這樣的公司,這是因為在中國市場產生了很多這樣的機遇。比如說安防、智慧城市,中國大城市交通罰單使用攝像頭的比例遠超過美國。以前是圖像識別,現在視頻圖像識別也有很大的發展空間。

二是自動駕駛,現在還處于比較早期的階段,大公司做得比較多,像谷歌、百度、滴滴、樂視,也不斷有創業公司出來。要實現無人駕駛,路程還比較長,但是商業應用比較清晰,包括長途貨車自動駕駛,一旦發展起來會是一個巨大的市場。

三是醫療影像,通過圖像識別來幫助醫生,提高醫生的效率。在二、三線城市醫生資源不足的情況下,人工智能可以幫助醫生提高診斷效率,彌補資源短缺。這個領域也有很多公司在做。

四是互聯網金融,包括我們投的融360,它在用人工智能技術做反欺詐。金融的核心是風控,而互聯網金融是通過互聯網接觸到消費者的,不像傳統的銀行采用線下的方式做風控。在線上怎么去識別貸款人,這里面有很多機會。還有智能投資策略、量化投資等等。這是一個商業應用較為明確的領域。

與巨頭對比,創業公司在那里有機會?

那么,大公司都在開源自己的算法,創業公司的機會在哪里?我認為,大公司開源人工智能算法或者提供云服務給創業公司,這對創業公司是一個利好。一個創業公司要研究算法,需要買很多服務器,這成本非常高,而且會花費很多時間和精力。現在算法開源了,就像云計算一樣,把很多創業公司的成本降低了。

對創業公司來說,最大的挑戰還是數據,關鍵在于怎樣能拿到更多的數據和獨特的算法策略。創業公司要找到自己的切入點,在一個細分領域內扎得深一些。另外,創業公司最后要提供的是一個解決方案,給醫院也好,金融機構也好,能夠幫用戶提高效率,解決實際問題——巨頭公司不見得有動力在細分領域做這么深。在無人駕駛領域很多巨頭都在布局,不布局的話以后可能會被顛覆掉。其他的,像安防,我覺得他們不太會去做,所以創業公司的機會還是挺多的。

促進整人工智能整個產業演變的關鍵因素,第一就是數據,第二是應用場景

所以,促進整人工智能整個產業演變的關鍵因素,第一就是數據,第二是應用場景。比如,斯坦福大學有學者在《Nature》上發表了一篇論文,說用人工智能技術可以通過圖像分析診斷治療皮膚癌,可以做到皮膚科專家的水平;但這只是一篇論文。在美國要拿到病患的數據不容易,有很多隱私條款(doctor-patient confidentiality)。這些數據在中國就比較容易拿到,另外國內消費者也多,這個市場也就很大。

關于看to B 和to C的項目,邏輯有什么不同,我們都會看市場趨勢,作趨勢判斷,但to B我們會看得更深。投to B項目要對行業非常懂,知道真正的價值在哪里,技術壁壘在哪里。

舉個例子,光速投資了旭創科技,它是提供云計算數據中心(data centre)里的光通訊模組的公司,客戶包括谷歌、亞馬遜AWS和阿里云等等。旭創科技和人工智能有什么關系呢?大公司都把算法開放出來了,像谷歌的TensorFlow,亞馬遜也開放了人工智能云服務。人工智能的算法很重要的是要用GPU來做計算,它需要更多的并行計算,要用到很多GPU。所以NVIDIA的股票去年表現很好。亞馬遜提供的帶有人工智能的云服務后面也是GPU,有成千上萬臺機器在算。谷歌的AlphaGo也是。也就是說,人工智能對并行計算的需要大大增加了對網絡傳輸數據的需求,而服務器與服務器之間的傳輸就需要用到旭創科技的光通訊產品。

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