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星河互联人工智能事业部管理合伙人刘玮玮人

发布时间:2019-08-16 19:51:20

  星河互联人工智能事业部管理合伙人刘玮玮:人工智能创投领域的干货分享| CCF-GAIR 2017

  2017年7月7日至9日,由中国计算机学会(CCF)主办,(公众号:)与香港中文大学(深圳)承办的CCF-GAIR 2017全球人工智能与机器人峰会在深圳大中华喜来登酒店举行。在会议期间时间进行现场报告。

  在7月8日下午的AI创投专场,专场星河互联人工智能事业部管理合伙人刘玮玮发表了主题为《从商业落地的角度看人工智能创投趋势》的演进,分享了在人工智能创投领域得到的一些经验,讨论了行业的未来和看到的趋势。

  把人工智能行业看成一个系统,其中的关键因素:

  内部因素。

  包括人才、算法、大数据、底层运算资源、商业模式、场景需求等等,提供内在的驱动力。

  外部因素。

  社会的发展、资本、政策,甚至是大的信息环境的改变,产生外在的影响。

  人工智能行业接下来的发展:

  算法的壁垒一定会不断的下降。

  底层框架已经被大厂所垄断,谷歌、facebook、微软都有自己的开源框架,我们也有理由相信,未来在底层算法方面,这个壁垒是慢慢在变小的。

  人才的壁垒也会不断下降。

  越来越多的人进入这个行业,包括潜在的人才,经过培训、经过不断地学习也会上岗,不断地为科研院所和海内外的知名院校挖掘出来。

  底层的计算成本不断下降。

  创业项目往前演进。

  年出现了大量的创业项目,随着时间的推移,这些项目会大量的从天使轮项目往A轮演进。

  星河的投资逻辑和观点:

  形成团队、行业、产品、竞争、运营、技术、资本的闭环。

  对团队的关注从关注算法的能力,慢慢转到看有没有行业的纵深能力,团队里面有没有对行业比较了解的人,是不是能听懂客户尤其是B端客户在说什么,经验积累如何。

  落地的应用场景比单纯的算法创新更重要。随着时间的推移,从算法的创新慢慢过渡到给用户提供整体的解决方案,这一定是今年或者明年人工智能行业发展的趋势。

  垂直领域的数据资源比单纯的算法创新更稀缺,下一个是人工只能会率先在B端落地,为B端降低成本、提升效率,C端目前还看不好。

  从商业落地的角度划分人工智能行业:

  技术相对成熟、在垂直领域已有商业模式。

  这里面包括某些垂直领域的Chatbot,利用模式识别进行卡证识别

  ,封闭场景下的语音识别与处理,机器视觉在工业方面的应用。

  听上去很美好,但商业模式落地需要再考量。

  这里面包括比较通用的语音智能助手、智能硬件(和人工智能的结合)、服务机器人

  有需求,但原有产业链不容易突破。

  比如无人驾驶、医疗、安防。这几个领域有需求,但是原有的产业链里面的巨头会占据整个产业链里面利润的大部分,作为一个技术的提供商,你只能跟着巨头去分羹。

  持续重点关注的领域。

  包括特种机器人、安全、智能商业,教育,甚至是未来的脑机接口、新零售。

  对各大智能领域的研究:

  语音领域。BAT以及其它的一些企业都有语音的产品、平台或者技术。除此之外,还有一些做应用、阵列和后端的理解的公司。

  安防。安防从传统慢慢过渡到智能化,大量利用了图象识别的技术,嵌入到这样一些领域里面。

  工业自动化。一些机械臂、工业机器人在汽车领域、3C消费电子领域已经慢慢用起来了,汽车领域应用程度是的,它现在整体的状态是很分散,这里面存在整合机会。

  无人驾驶。未来这个领域的落地,也是需要依靠多种传感器的融合,未来还会需要车联的融合。

  辅助驾驶与激光雷达。自动驾驶从行业落地来讲,它的政策方面已经成熟了,已经很接近落地了。以前的机械式的雷达无法大规模的商用,我们看好下一代的固态雷达的发展。

  服务机器人。这样的产品往往在ToB的酒店或者展会上使用,也有一些高端的家庭在使用,但是它的需求也不太明显,现在技术也不是很成熟,还需要一定的时间去打磨。

  机器人OS。与服务机器人是强相关的,如果机器人OS成熟了,证明通用的人工智能一定是到了一个更新的发展。

  工业机器人与特种机器人。对于传统企业来说,是很有机会的。

  无人机。现在主要应用在电力、植保、警力方面,我们也在持续关注这些公司。

  金融领域。在智能客服、智能投顾、反欺诈等方面,现在都有成熟的应用。

  脑机接口。虽然它现在离落地还比较遥远,但它是一个值得我们持续研究和关注的领域。

  详细内容请看后续报导。原创。

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