2018年12月5-7日，清科集团、投资界在北京举办第十八届中国股权投资年度论坛。论坛携手行业知名学者与重磅嘉宾，秉承传统，革故鼎新，解析政策趋势、聚焦投资策略、探索价值发现、前瞻市场未来。
会议上，明势资本创始合伙人黄明明、曦域资本创始合伙人黄晓黎、高捷资本创始人及管理合伙人黎蔓、博将资本创始合伙人罗阗、昆仲资本创始管理合伙人王钧、火山石资本管理合伙人章苏阳、戈壁创投管理合伙人朱璘七位资深大咖共聚一堂，漫话“智能时代如何投资？”。本场对话由清科资本合伙人，清科集团副总裁张鹏程主持。
以下为演讲实录，由投资界（微信ID:pedaily2012）编辑整理：
主持人张鹏程：智能时代这个话题其实蛮大的，刚才在休息室嘉宾们也做了一些简单的交流，我们接下来会从软硬两个维度跟在座的朋友们做一些分享。第一个问题是，大家在即将过去的2018年各自基金，以及本人重点关注了哪些领域项目及有哪些感慨，可以简单讲一下。
黄明明：明势资本是家专注科技领域早期投资的机构，比较早的是关注科技和产业的结合。2018年，我们在物流科技上花了很多功夫。中国的干线物流离发达国家还有30-50%的差距，凡是效率低下的地方，都是需要科技提高效率、提升产能的地方。我们投了一家做无人重卡的公司畅行智能和一家做仓储机器人的公司，还在东南亚投了一个做干线物流的公司InteLuck，现在也是华为、OPPO在当地主要的供应商。在医疗领域，我们跟章总合作了一个做数字PCR的锐讯生物，在法律的应用领域，我们投资了做自然语义的理解和处理的思满科技，基本上沿着产业和科技相结合的路在走。
黄晓黎：2018年曦域资本也是继续专注在科技领域，主要围绕互联网技术和数据科学，我们投了远距离的虹膜识别，健康险自动理算平台，还有AI的Pass层通用性技术公司等。2018年，大家对AI的认知更清晰了，比如说除了人脸识别和自动驾驶之外，AI在金融领域里面的应用大家是比较看好的，我们正好专注在这个领域。我们越来越认识到，目前最现实的商业化应用是人工数据模型，加上机器学习，然后不断的迭代自我进化。所以从人工智能的角度来讲，大规模产业商用还需要更多的数据积累、运营能力和技术积累、上下游产业环境积累，是一个持续相对漫长的过程。2018年是一个去伪求真，大家认知更加一致的一年。
黎蔓：高捷资本的重心也是投AI，我们认为AI本身不是一个赛道，是一个赋能的赛道。基础层我们是投资在芯片类的，比如说在计算类，存储类，传感类，多融合类这些新的支撑AI体系的这些半导体。
在AI赋能这个行业里面，主要分两个分支，一个是AI赋能在制造业，智能检测、采集数据、设备维护，通过数据的采集智能化，使我们从自动化制造业过渡到智能化制造业。另一个是AI赋能于服务业，比如说农业、教育，通过数据以及算法来找到提高企业效益，提高它的效能的这么一个商业机会。
罗闐：博将资本今年跟去年相比，投资项目的数字是去年的三倍以上，今年有很多的项目，要么跑到行业第一，要么有新的解决方案。这是我们的投资风格，追求的是唯一性和第一性，有了这样一个投资风格，我们在大数据，在企业服务，在TMT、人工智能方面，范围就会比较广。今年也是一个比较好的年份，下半年估值和创业氛围也好，特别是估值处于一个相对合理的范畴，这样的话我们就会比较贪婪一些。
王钧：我是昆仲资本的王钧，昆仲的投资策略，总的来讲还是布局AI在跑道上的具体应用点，毕竟我们是一个相对长周期的基金，比如说AI在新零售、教育、医疗的布局。在这个跑道上，总的布局还是比较早期。
章苏阳：我是火山石资本章苏阳。18年，在AI这个领域的一个重要发展，是将AI的技术用于各行各业的创新成为了一个共识。2018年截止目前，火山石资本投了20多个项目，其中大部分都用了五年以内将会大量使用的AI技术。 我认为18年最大的成绩，就是各行各业主流公司都认可了AI是下一个十年的浪潮，是能够再次推动很多商业模式的技术手段。我们笃定的方向，是商业和技术的结合。如果纯粹是一个AI的技术，而没有一个特定的、刚需的商业落实，也是没有意义的。
朱璘：我是戈壁的朱璘，题目是智能时代，我觉得现在的市场环境很应景的一点是经济不好，大家对效率又一次更加重视，无论是用AI还是机器学习，还是在云端更加拥抱公有云的解决方案，实际上都是在提高效率降低成本。18年我们在各行各业，布局了很多提高效率的公司。AI是一个最终的方向，过程当中可能还会需要一点时间，但是会用不同的方式，包括物联网的手段，包括机器学习的手段来提高效率，这些方面我们都做了挺大的布局。接下来也会继续延续到后续投资的热点上。
中国半导体行业机会来了
主持人张鹏程：苏阳总刚才提到了AI是未来十年最大的一个浪潮。我们先从硬件这个维度讨论一下吧，高端设备和芯片这些点是今年非常热议的话题。据我了解明明总和罗闐总在硬件领域布局比较多，希望两位跟大家分享一下关于硬件领域的一些思考和基金投资情况。
黄明明：AI不管是在制造业或者其他领域的应用，很难把硬件和软件完全隔离开。比如今年我们投的玄羽科技，在硬件布上各种传感器，把数据传到云端，帮助富士康提升产业效率。这是非常好的AI算法加硬件传感器，很难说是一个纯硬，或者是纯软的。
芯片领域我们投了两家公司，我个人认为这里面通用AI的芯片，尤其在云端的芯片，第一可能不是创业公司的机会，第二也不是我们早期基金投的，很多是国家来支持的项目。但是在专用的芯片领域，比如说车载级芯片，尤其是云端计算的芯片，我们觉得相对来说谨慎一些。
罗闐：我们关注半导体是在三年前，最近中兴事件和华为事件，对整个中国半导体芯片的发展敲响了一个巨大的警钟，带来好的一面是中国在半导体这个领域当中会有巨大的机会。因为芯片的领域是非常大，高端的是设计，基础的是制造，国家在这些方面陆续都有布局。
我们今年在半导体行业布局了五家企业，最近也有几家还在谈判当中，包括跟ARM深入合作的人工智能，包括大数据、云计算的新型算法的半导体。这一块已经在教育的云计算当中，我们用一体机的方案先来解决部分的问题，再想办法把一些算法能够耦合到半导体当中，当然我们在美国也有布局。
中美贸易战形势下，可能会有一些特殊的情绪会影响两个国家，所以这样就更催生我们在中国自主半导体的研发和生产这一方面加大更多的力量，这样才能应对未来更多的市场，也能应对AI赋能带给未来的更好的应用。国家在未来还会持续支持半导体的行业，支持半导体的研发，这也是博将资本对半导体领域持续关注的动力所在。
找到最好的应用场景和最好的商业化的结合点
主持人张鹏程：硬件这块确实很底层，很基础。接下来我们从软的方面来看，不管是大数据还是企业应用服务，我们请晓黎总和王钧总分享一下看法，你们怎么看这里面的效率提升机会？
黄晓黎：因为我们是做投资的，技术产生商业价值，一定是在和产业结合时产生的，所以我们一向是从应用层面、产生商业价值的角度，再反过来审视技术本身。目前，在金融科技领域，我们有两种看好的商业价值，一种是帮金融机构做了新业务，这个其实基本上是存在于下沉市场，比如次级信用人群、小微、供应链、分散场景等。另一种是通过技术去提高效率，因为金融就是数据的生意，通过数据化运营，通过技术实现产业的自动化和精准化，降本增效或者提高用户体验。所以，基本上我们就投两类公司。一类是通过技术能分到业务的钱，另一类是技术门槛足够高，稀缺性高。未来会持续看好以数据科学为核心的产业应用，技术层面看好AI、NLP、知识图谱，长远看还有区块链等。
王钧：我们投资组合中有20家企业是在智能制造、大数据、人工智能的公司，我们现最多的工作是帮他们找具体的场景。很多AI的技术公司和技术类创始人，有好的技术或者好的平台，但是在这个具体产业中怎么能找到一个好的结合点，能挣到钱，这个是我现在管理投资组合中间看到的一个最大关键点。
还是回过头来讲过去几年人脸识别这个事，总的来讲还是找到了一个非常好的应用场景，有比较好的容错性。现在的零售、教育和医疗等，至少我们希望能推动这个产业和现在投资的这些智能公司，能找到最好的应用场景和最好的商业化的结合点，这个可能是今年和明年，我觉得很重要的一个AI发展的关键点。如果能跨越这个点，我想整体的应用前景绝不只出几个以人脸为突破口，有大量的事情可以做的。
我们作为投资人，都喜欢看竞争壁垒高的
主持人张鹏程：软的这一块，听起来更看重的还是场景选择和优化。我们分别说了智能时代软硬两个层面的机会，但实际上要想把硬的和软的分开讨论也挺困难，两者还是需要结合在一起去看。我们请戈壁朱璘总、火山石苏阳总以及高捷黎蔓总分别谈谈关于软硬结合的机会吧。
朱璘：我们今年投了一家工业互联网的公司，发现在生产线上升级系统的时候，如果只有软件是很难的，数据化的程度也很低，这个时候不得不做一些相应的，把软硬一起结合的工作。这说明了很多行业在升级效率的问题，智能时代的改变，最大的一点还是效率得到了最大的提升。
我们简单做了一个统计，过去10年人工成本大概涨了四倍，接下来这个倍数还会非常快的提升上去。现在人口红利不断往东南亚转移，这些都是要通过先进的技术，主要是以AI驱动的方式去解决的问题。我们发现在中短期只用一些软件的东西，或者只用一些硬件的东西单一去做都是挺难的，结合在一起，应用的门槛还会降低很低，这是我们今年特别体会到的一个情况。
章苏阳：主持人提到了软硬结合的问题，假定它是在智能技术里面做硬的那一块，他的目标客户和应用场景都会相对比较实际。
现在做软的东西的人比较多，这里面有几点值得注意，第一，大部分做软件部分基本上是做算法的人，因为计算是一个极其通用型的东西，原理上你很难比别人做得好多少。第二这些应用是不是一个真实的应用。第三，像这些比较通用的所谓AI的东西，很容易开源，一开源你就赚不到钱了。
所谓人工智能处理的东西，事实上并不一定是要一一对应，有时候处理出来的东西可能是一一对应，我模拟的精度比你高，很多时候就是一个正态分布，我就取这个正态分布的一部分，这种模拟以后达到了足够的水平。将来大部分的应用我估计都将会是硬和软的结合，再就是人工和模拟的结合，如果在这四个方面团队是有经验的，我感觉我投得就比较放心。
黎蔓：美国过去的投资讲的是都做软件，硬件不受待见的，过去十年半导体在美国是属于夕阳的科技行业，要看制造业，基本上也没人关心。
AI当然是有软件的，AI有很多的算法。我们作为投资人，都喜欢看竞争壁垒高的。我们更关心在一个充分竞争市场里面，刚开始的一个赛道你怎么能够逐渐建立壁垒，甚至走向垄断。算法对专业人来讲壁垒是不高的，有一些计算能力的人都能学到这些算法和打法。
我们关心的软硬结合是什么意思？人工智能模仿人的认知，人的认知里面70%是通过研究认知，20%左右是通过声音来认知的，还有10%通过其他的认知，转换成大脑的信号，形成记忆，形成决策，来指使手和脚的运动。
世界的物理信号都是模拟信号，模拟信号要通过传感器才能接收，接收之后转换成数字型号，然后再介入到IT这个行业。我们对软件的看重，更多是对于数据和算法的硬件看好，你采集这个信号能不能采集得更多，能不能采集得更细，能够采集得更快，功耗能不能更低，长得能不能更小，耳机能不能放一个强大的传感器，把身体的所有信号都能接收，功耗和辐射都特别低，这是我们在传感和半导体领域看得比较多的。
人工智能谈了70多年了，从1950年代从美国开始谈，起起伏伏，直到最近才形成了几年的热潮，深度学习更多是热潮，带来了存储分布式的便宜，存储带来的数据多，数据要有，算力很便宜，那么具体的场景能不能形成这样的一个商业模式？
我们投了一个农业的服务企业，无人机带着农药，通过光合作用来看看叶子里面到底什么虫害，然后飞过一遍以后，就把一万亩田就能支出一个卫星地图，就知道哪些是虫害，洒药就不用像过去所有的做法全部都做一遍，这样就省了50%的农药。我们虽然是一个农业大国，但是我们的农业效率要比美国成本高2.7倍，都是因为我们是小农经济，我们是作坊，人家是大的农场，所以我觉得硬件和软件的结合，是未来一个非常重要的方向。
数据化程度比较低的行业，会带来效率提升
主持人张鹏程：过去的移动互联网浪潮更多是一个TO C的市场，这一波的智能化浪潮不管硬件层面还是软件层面，实际上更多还是一个TO B的市场，当然通过场景应用最终也会反映到C端来。我们VC更习惯站在未来五年甚至十年之后来看当下机会和选择，智能化这波浪潮按这种视角来看的话，接下来一年，在座各位嘉宾分别会重点布局或关注那些机会点呢？
朱璘：我们还是会比较关注数据化程度和效率提升比较低的行业，比如说农业和工业，在数据化程度比较低的行业，会带来效率提升所带来的巨大机会。我们在东南亚有比较大的运营，我们在出海也有关注。
章苏阳：在TMT领域，没有AI技术支撑的公司我们基本很少会进，必须用AI的技术来做自己的商业模式新一代的创新。另外还有一个比较大的部分，是和新医疗健康，医疗当中有25%用到跟AI技术有关的东西。
王钧：我们大体上也是两块，一是早期基金还是投资在前沿科技上，我们更关注怎么能够协助这些优秀的科学家和企业家，以及产业的运营者找到好的应用场景，来落地这些智能科技和智能技术。另外一个是教育产业基金，下一代的教育3.0，是智能化，是个性化，是认知革命。
罗闐：未来十年，人工智能是一个大的产业，还有医疗和教育，这三个领域跟AI已经没有办法去撇开了。我们总的来讲，高壁垒的、高效率的、低能耗的、环保的领域，我们会在明年重点布局。
黎蔓：对于我们来讲，会持续关注硬件和软件的结合方面，半导体领域我们还会在各个领域新兴赛道里面，新的存储器，新的传感，新的通讯和新的SOC怎么能够结合起来，能够把更多的传感信号转移成为计算机能够处理的，是我们持续关注的。另外在应用层面上，我们也关注不是这么热门的领域。
黄晓黎：2019年从投资方向来讲，还将重点关注金融科技领域。曦域资本从成立到现在三年多了，我们已经完成了自身业务的数据化。技术应用无非是行业know-how和技术的结合，我们自己开发了“域见”系统，可以通过手机高效地协同工作。19年，我们计划在现有业务数据化的基础上，把自己的投资方法论通过技术固化下来，比如跟外部更多数据结合，按照总结出的一些规则筛选项目，通过数据分析指导我们不要错过什么细分行业，达成了多少覆盖率等。通过系统提高我们投资的效率和科学性，打破这个行业太靠人不标准化，难以持续发展的瓶颈，希望我们能够努力成为VC3.0的代表。
黄明明：TO B端企业的投资，明势会继续加强产业和科技的结合，只要这个产业有提升效能和降低成本的需求，我都认为科技是能够发挥巨大作用的。在TO C端，就是物联网和智能硬件，以科技驱动和未来物联网是明势比较看重的。还有前沿科技，我们在商业航天布局了一家小卫星公司千乘探索，聚焦在百公斤级别的业务星领域，主营卫星多源遥感数据和通信数据的融合应用业务。
主持人张鹏程：今天这次交流很难得，期待一年后、五年后回过头再看我们这次交流。时间有限，非常感谢大家的精彩分享，谢谢大家！
