11月14日，破局——AI賦能企業服務創投峰會在全球創業週中國站舉行。峰會上，華創資本合夥人熊偉銘進行了以
“2018後AI時代的企業服務思考”為主題的演講，以下為速記整理：
華創資本合夥人 熊偉銘
非常高興加入Recruit這麼酷的活動，我這個作業寫的很倉促，但還是利用這個機會來分享一下站在桌子的另外一邊，我的投資的同事們都在，分享一下我們怎麼看待現在比較火的這些領域，AI今年不是特火，這個詞去年特別火，火的一塌糊塗，今年沒那麼火，今年我們乾的幾個事，跟AI都不那麼近，但是我們去年幹了非常多的AI的事，或者整個行業幹了很多AI的事，人工智能最早大概是1955年，1952年的鐵臂阿童木是我們腦子中的AI形象，到現在一個手臂都沒搞定，咱們的AI現在還是很差，2016年是人工智能的第一個甲子，60年過了，現在第二個60年開始的階段裡面，2017年是全球AI的高峰，無論是投資還是各種各樣的創業公司。但是還是有很多行業上的階段性的挑戰，比如說兩個中國人搞出來的ImageNet，如果沒有它的話，今天我們看到的很多公司都不會存在的。然後停了，搞了九年還是七年之後停了，因為至少在視覺領域的人工智能領域裡面，其實已經不再需要一個學術的訓練了，但是很多商業化的，包括人臉識別，車牌的抓拍，或者大家進高鐵、機場的各種各樣的人臉識別，都已經在自動抓取，包括手機，我剛剛換了華為的那個手機 ，超級快，至少比蘋果快很多。但是在NLP裡面還是差很多。我們覺得第一階段基本上已經各就各位了，大家已經開始進入商業化或者工程化、產品化的階段。今天我們很少再去看論文，學術上AI的成就在今天這個市場上已經不太能夠推動新的投資了。
另外，計算視覺在各行各業的應用，餐廳上AI，買票上AI，所有的都是人臉識別，是不是再過10年，我們的身份證跟我們的基因數據都能夠合在一起？很有可能。從工程的角度來講，框架，你用谷歌還是Facebook各種各樣的框架，還是國內的什麼框架，其實格局基本上定下來了。不只是軟件，硬件也發生了很大的變化，我們看到越來越多的變化，作為消費者可能感受不到，我們會在雲服務裡面體驗到加速，如果做to B比較多的話，數據庫或者是雲的部署，都會基於新的計算架構，到底是計算和存儲的融合，誰向誰靠？Inter向三星靠還是三星向Inter靠？如果我們所有的數據都是熱數據的話，我們的架構也會發生很大的變化，所以底層也會發生很多變化。
剛才幾位同事在嘗試MoSeeker和獨立日都用NLP的技術，很久以前，當時我們還在搞芯電變化的時候，最早做語意分析的公司，直到今天我們看到斯坦福的測試，我們的語音、語意的準確率也比不上2012年的人臉識別的準確率，差的很多，人臉識別2012年大概是95%，這還差好幾個點。到現在人臉識別的準確率應該是高於人類的人臉識別，我可能會認不清Tonny，但是機器會認出來。所有的這些都是機器的能力，在人臉識別領域已經超過了人類，但是語意的理解還是差很多的。所以我們聽到Google今年的測試裡面有一個很明顯的機器模仿人的感嘆，在商業裡面達到這種水平的流暢度是非常困難的，我到今天連名片掃描都經常出問題，在實際對話的情況裡面，NLP/NLU大規模的應用還是有比較長的時間。像科大
訊飛的收入，大部分的收入還是政府項目，它的商業收入沒有那麼多。在全球範圍內，NLP/NLU的應用還有很大的侷限性，語音音箱這種場景還有很長的路要走，這個系統是不是真正能夠理解人類的語言和語氣，我經常拿給老外測驗中國漢語的那些題，你給機器測一下，它就崩潰了。所以在語意裡面還是很難的，比圖像計算還是難很多的。從投資的角度來說，我們做了挺多的企業服務投資，從2006年開始華創一直在做企業服務投資，最開始也是HR領域，最早我們投了一個公司，那時候也沒有互聯網，唯一解決的問題就是在全國設分公司幫助那些請不起自己HR的公司，幫助員工交社保，那時候社保還不是上綱上線的，08年勞動法之後，社保變得非常重要了，給員工辦福利，那時候還沒有互聯網，都是窗口遞交，直到前兩年還是窗口遞交，所以HR這件事情特別困難。我們後來還投資了很多，我們總結了一下，不管是HR還是餐飲，還是訂貨，各種各樣的軟件，最重要的還是它對於採購者的重要性，對於採購者的重要性，我們覺得最重要的是開源，我們06年投了一家公司叫一美軟通（音），其實就是通過發短信，每天的航班確定，中國銀行給你發的賬戶信息全都是短信CRM公司，你要做CRM，之前就是短信，今天就是微信，或者是其它的更貼近互聯網的應用。
第二個是避險，在過去幾年沒有太大的動作，但是這兩年非常明顯，今年的金融監管非常嚴，上海P2P是一個重鎮，很多監管，包括保險公司、信託公司，它在銷售自己產品的時候，給客戶表達的這些產品，“放心，大哥，這個錢是固定收益或者保證多少多少收益”，這些話是違規銷售，但是客戶不清楚，所有的避險到最後罰的金額非常巨大，如果用系統控制自己的風險，這是很重要的。美國也是一樣的，當時我們研究ATS，為什麼中國沒有ATS？有，不是特別大的市場，美國的ATS是立法決定的，你必須要上，要看你的用工是不是有性別歧視、種族歧視，它有很多的要求。包括我們這樣的小公司也要用一些軟件，所以SaaS第二個程度就是避險。
第三個是節流，第四個是提效，這兩個區別在哪兒？節流很多情況下不一定是砍人，不一定是說機器替代人，AI替代人工，尤其是在這個時刻是不能裁人的，銀行為什麼要上AI？其中一點很重要的原因就是可以直接從總行控制到縣一級零售部門的預算和各種各樣的投放，中間能省出很多的錢，從技術來替代管理層級，這是我們看到很重要的一個變化。提效是最後一個，很多朋友經常說你看我們增加了多少效率，這個反而是採購環節裡面，很多CRO、CTO，提效是最後一個點。我們很強調你到底是解決客戶的哪個問題，如果你只是提效，這個是很挑戰的一件事，也可能取決於你所處的行業，如果前三件事都還沒幹，你不如先幹前三件事。這是我們投資邏輯裡面很重要的，最大的四個影響的速度。
這是一些例子，一橫一豎，多橫多豎，一橫就是你看任何一個軟件或者數據庫還是Saas，這個橫都是功能，比如說底層的裡面分很多東西，裡面有很多豎，超過PaaS之後就是各種各樣豎的標準，我們看這個公司處在哪個橫哪個豎的交叉點上。為什麼中國的企業服務起不來？08年就有人在做CRM，因為中國的節奏不一樣，中國很多行業都是同步發展的，不像歐美是給予時間的，你先發展房地產，發展基礎設施，運輸、水泥，第二產業，然後是第三產業，服務業，你積累了大量的數據以後，中國是所有的產業一起跑，分不清主次，我們的朋友們也是，一會兒餐廳很賺錢，去開一個餐廳，同時又開一個AI公司，這種火是在這樣高速發展的市場才會存在。SaaS總體來說是垂直行業，左邊偏行業，右邊偏功能，職能軟件是豎中間的橫，基礎軟件是橫，但是中間又有很多的豎。從網絡安全的角度來說，基礎設施是非常重要的，尤其是在中國的環境下。
無論是自己創業還是找投資人，我們覺得非常重要的幾個點，我們經常一上來就問市場規模，市場規模在創業者眼裡和投資人眼裡的意義不太一樣，創業者說這是10億的收入，很多呢，但是作為一個市場來講，如果是10個億的市場是非常小的市場，應該是百億以上人民幣的市場才有可能跑出來機會。另外就是業務邏輯，這個很重要，我們算賬的時候非常關注你每年的客戶定位的選擇，規模和效率是我們非常重視的數字，你的估值到底是乘3倍還是5倍。你是高端的客戶還是底層的客戶，我們的經驗是特別小的公司很難做，非常接近C，它是大C和小B的模糊地帶，但是中等企業的公司應該是更容易的客戶，因為大客戶非常少。這就是我今天的分享，希望臺下跟大家多交流。謝謝！
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