從行業需求出發尋找項目

“投資其實需要大量宏觀經濟的分析，分析哪些行業需要先突破現狀，比如人工智能在物流的應用肯定很早，因為它的需求太大了；比如在醫療的應用會晚一點，因為醫療太重要了，關乎生死，病人不敢輕易找個機器人來診斷，需要醫生來背書。”在接受《陸家嘴》專訪中，洪泰基金Aplus執行董事賴蘊琦表示，投資必須先對產業有完整的研究，判斷行業的需求，再去選擇賽道、公司。

賴蘊琦畢業于英國帝國理工學院，曾在倫敦從事期貨衍生品交易，后回國加入百度核心業務部門搜索廣告鳳巢團隊，負責產品設計，兩年后加入百度投資并購部，負責業務相關的技術投資。2016年，她加入洪泰，如今任洪泰基金Aplus執行董事，聚焦人工智能、TMT、消費等領域早期和成長期投資，投資項目包括異構智能、藍胖子機器人、聲智科技、躍盟科技、周同科技、鉑金智慧、AIFI、酷云互動、八分量等一批國內外人工智能創業公司。

《陸家嘴》：之前你從百度搜索廣告鳳巢團隊轉入投資并購部，后加入洪泰，這段過程中對投資本質的理解有哪些變化？

賴蘊琦：最早從百度核心業務部門到投資并購部，主要還是考慮補充百度的戰略需求，戰略投資和一般的風投有所不同，比如選擇標準、范圍等，戰投主要還是圍繞著業務需求去投，可能不會追逐收益最大化的項目。所以在做了一段時間之后，希望說能夠單純地從投資回報的角度去做投資，所以在一家VC里面肯定比在戰略投資機構里面更直接。

《陸家嘴》：在做投資的時候，有些項目的技術門檻特別高，然而投資人自身的技術能力有限，你怎么去判斷創始人及團隊的執行力與技術能力？

賴蘊琦：我覺得有兩個角度。第一，我們跟一批科學家都特別熟，像以前工作過的百度鳳巢，里面三個實驗室都支持我們，以及一些學術界的研究院，比如中科院，牛津、斯坦福、帝國理工的計算機實驗室、人工智能實驗室，我們會去找專業領域最前沿的科學家判斷項目；第二，其實在技術類投資里面，技術的領先性不能說不重要，但不是唯一的，除了這個以外，更重要的是判斷團隊有沒有商業落地的能力，就是看商業模式。

《陸家嘴》：比如在人工智能領域，怎么判斷項目有商業落地能力？

賴蘊琦：投資是這樣的，不是說我看了一個項目然后來做研究，一定是先做研究才去看項目。我是帶著投資的目的去找項目，比如說投資藍胖子機器人，這是人工智能在倉儲物流領域的應用，投資這個領域其實有原因的。我們做大量的宏觀經濟和產業經濟的分析，發現中國的勞動力不足以供給這么多的倉儲物流。而中國的電商迅速發展帶動了整個物流的需求，需求巨大，但勞動力供給不足，那么就需要去解決這個問題，這時候機會出現了，誰能夠讓物流公司用機器去替代部分勞動力的需求？這樣的公司一定是有機會的，因為它有需求。

所以我們先對產業有完整的研究，判斷倉儲物流在這個時間點上一定有自動化的需求，有人工智能落地的地方，才去看賽道、公司。

《陸家嘴》：像異構智能、藍胖子機器人、聲智科技、八分量這些項目，投資的時候有沒有打動你的一些共性？

賴蘊琦：我覺得首先是希望用技術驅動的商業價值，這是他們最一致的點；第二，這個項目有商業落地可能性，以及創始人團隊有能力商業化。這兩塊是最直接的共性，所以我一般不會投單純的科學家創業，他對這個項目能怎么進展，沒有什么想法，沒有辦法執行，也沒有什么經驗，我覺得比較難。所以一定是在技術上暫時的領先，且把商業的事情想得很清楚，并且團隊相互配合。

《陸家嘴》：在落地方面，人工智能的應用場景特別廣，像金融、教育、醫療，洪泰在其中的布局有哪些？

賴蘊琦：人工智能的落地會分為兩大塊，第一大塊一定是廣告和金融，因為這兩個沒有實物資產。我認為所謂的人工智能就是某一類算法的統稱，所以你看所有互聯網公司的AI團隊，一定是最早落地它的廣告系統，百度鳳巢就是在13年的時候大批量的使用，Facebook也是，淘寶也是。所以AI的落地最早的一批一定是在廣告、金融，這兩個行業其實本質是非常相似，沒有固定庫存，沒有線下，效果一下能夠實時體現。

第二塊是其他，就是所有的大行業都有大機會，但是怎么去選擇？一定要按節奏，回到我剛才講投資其實需要大量宏觀經濟的分析，分析哪些行業需要先突破現狀，比如人工智能在物流的應用肯定很早，因為它的需求太大了；比如在醫療的應用會晚一點，因為醫療太重要了、關乎生死，病人不敢輕易找個機器人來診斷，需要醫生來背書；又如在制造業領域，人工智能的應用也會慢一點，因為現有制造業總體上都比較落后，它的落后在于一代人的落后，你要讓制造業跟廣告平臺一樣，迅速應用人工智能等新技術是不太可能的，因為人工智能行業主要的從業者可能都是80后90后，但是制造業現在暫時還是在50后60后手里，需要一段時間，要等到換一代人，或者徹底被洗牌，需要開始往上走的時候，才會對新技術有特別強烈的需求。

《陸家嘴》：像在語音識別與語義理解領域，人工智能的識別準確率也尚未達到商用標準，你覺得行業內還存在哪些挑戰？

賴蘊琦：語音識別和語義理解其實是兩件事情。科大訊飛、云知聲、百度在語音識別這件事情上已經做得比較準確了，但是在語義理解上，機器不可能像人一樣跟你對話，因為人類都還沒有理解語言是怎么回事。

《陸家嘴》：你覺得在語義識別領域，未來人工智能可能會達到哪個高度？

賴蘊琦：機器翻譯其實已經比過去進步很多，中國有幾家公司做得非常好，不能說完全替代人，還是需要人工加工，但是效率的提升已經非常明顯了，能夠做到90%多的準確率。而且通過完全神經網絡訓練，只要有數據，人工智能的算法提升就非常快。隨著更多人用更多的專業語料，在每一個專業領域，人工智能的準備也會迅速提高，比如你要訓練醫療領域的翻譯，這種翻譯必須擁有大量醫療領域的語料才能訓練算法，然后你再用這個算法，來做機器翻譯，而這個領域難在于很難做出一套通用的算法。

《陸家嘴》：國內人工智能領域有些項目估值很高，你怎么看待？

賴蘊琦：好的項目頭部效應特別明顯。從我們投資的角度說，肯定希望估值盡量低，所以有兩種方式：第一種，如果是最早期投資、孵化的項目，我們肯定能夠以非常低的估值投資，因為我們出的不僅是錢，還會幫助他們，包括明確方向、補充團隊、商業落地等等，所以這種項目總體來說估值會比較低，而且項目的風險性會比較小；第二種，如果我們沒有在第一輪或者最早期投到這個項目，一般在估值上很難談判，但總有人會投。

《陸家嘴》：在很多領域，比如智能投顧、自動駕駛，用戶會有一些擔憂，他們寧可自己去操作，也不肯交給一臺機器運作，你認為應該怎么解決其中的信任問題？

賴蘊琦：首先你需要在產品設計上做一些創新或者好的交互，增強用戶的信任感與安全感。第二我覺得這個事情確實需要時間，就像中國互聯網近幾年才開始流行付費，以前網上看電影沒有人付費，但今天看電影、看電子書、看網課都要花錢買，其實隨著一代人成長起來，他會習慣于對優質內容付費。今天我們不相信一臺機器可以幫我們理財、出行，但我們會慢慢地在很多跟金錢不那么相關的事情上用到自動化的東西，比如說自動填寫表格，在這些無關乎錢、無關乎生死的事情上，我們會慢慢習慣于讓機器去完成，最后人類的心理會慢慢接受讓機器問診、理財、駕駛等等。

《陸家嘴》：洪泰基金升級為洪泰資本控股，產品線覆蓋天使、VC、PE、并購后，你在投資的時候會不會用PE或者Pre IPO的眼光去看項目？

賴蘊琦：洪泰有不同團隊，我們是VC團隊，PE有PE團隊， Pre IPO有Pre IPO團隊，不同的團隊在做這些不同的基金，所以我覺得應該讓專業的人做專業的事情，你讓我們投Pre IPO也投不好。

《陸家嘴》：隨著資管新規、去杠桿相關政策的出臺，PE/VC的募資難度加大，洪泰的情況怎么樣？對于募資難的PE/VC有哪些應對之策？

賴蘊琦：我們整個公司募資還挺順，每天都有人來盡調，因為我們回報還不錯，所以總體在募資上沒有什么問題。現在說頭部效應特別明顯，其實也能理解，因為之前太多基金了，一萬多家對吧？其實做一期就知道你到底投的好不好，所以能連續做基金的，還是需要很強的能力。

《陸家嘴》：能不能分享下Aplus基金未來三到五年的投資規劃？

賴蘊琦：我們還是專注在TMT、人工智能與消費三個領域，投資階段覆蓋天使到成長期。