2018GEW丨主題論壇：AI賦能下的to B業務的投資與展望

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。峰會上進行了以

主題論壇：AI賦能下的to B業務的投資與展望

論壇嘉賓：

梁維弘：熊貓資本合夥人（主持嘉賓）

熊偉銘：華創資本合夥人

楊曉琪：Recruit中國高級投資副總裁

練叔凡：寬帶資本董事

司馬華鵬：硅基智能創始人&CEO

梁維弘：我就比較喜歡人比較多的對話，一個人講挺沒意思的,所以說我們這個環節還是先請各位嘉賓介紹一下自己和自己所在的公司。

熊偉銘：我是華創資本的，我們現在是80億管理規模，四個行業，金融科技、企業服務、消費升級、前沿科技，關注這四個行業，ABC輪都有投，但是A、B輪比較多一些，我之前在企業服務花的時間比較多，最近是在前沿科技花的時間多一些。

楊曉琪：今天聽了很多Recruit介紹，我來自Recruit中國投資部，我們現在大概是市值400多億美金左右的日本的HR公司和互聯網服務商，我們現在在中國做B輪前後、早期的創業投資，由美元基金直接從我們自有的資金裡面做投資服務。

練叔凡：我是來自寬帶資本的練叔凡，我們是一支人民幣、美元雙幣種的基金，現在美元做到第四期，人民幣做到第二期，還有一些早期的引導基金，大數據、雲計算、AI都是我們的投資領域，我們投了一些上海做數據查詢的公司，我們還投了一些營銷行業的應用，還有人工智能方面的，像做自然語言的，上海的小愛機器人，未來我們還會在這個領域做更多的投資。

司馬華鵬：大家好，我是司馬華鵬，是今天來的名字最長的，我是硅基智能創始人，公司是去年8月8號成立的，日子非常吉利，到現在我們完成了5輪投資，這一輪BAT、京東都在搶這個項目，對我們來說，我們的目標是做全球最好的AI落地項目，我們認為弱人工智能沒有大家想象的那麼強，這是我們一開始就確認的。我們從2014年開始做AI，和現在的很多AI團隊一樣，憧憬著AI，後來到了2016年，我們發現AI裡面能做的事情非常少，當我們有了這樣的認知之後，我們開始聚焦到一些很狹的領域上，特別是現在的領域，我們確實是一個發展非常快的企業，現在簽約的收入已經超過一個億，我們現在大概是500多人的規模，很快全球化，明年大概有兩三千人的規模。我們擁有電話機器人的發明專利，是國家授權的。一開始我們是悶聲發財，因為這個公司從第一天開始就賺錢了，我們基本上不做宣傳，我們從成立之初，我們就認為這個市場有天花板，小B市場朝這個方向下滑，我們收入本來能達到5個億，我們鋸了很多暴利的東西，我們有選擇的選了1萬多家企業，我們把中國的底層生態全部看了一遍，我們認識了非常多各種各樣的企業主，特別是招銀來盡調的時候，就差戴個金項鍊，就是催收的

梁維弘：意思就是我們還很慶幸現在電話騷擾公司還沒有AI技術，如果都有的話，我們就瘋了。四位嘉賓一位是創業者，兩位是投資，還有一位既代表公司，又代表投資人。我先問一個比較大的問題，你們到底是怎麼來看AI？像司馬華鵬，你們公司是硅基嘛，肯定是看不起我們這種碳基的公司，大家是覺得AI言過其實還是覺得離我們有一定的距離？

司馬華鵬：因為我本身是學自控的，原先做殺毒軟件的，剛才有嘉賓說以前在北航的機房，我認為AI是什麼樣的呢？從我的角度來說，你剛才放的波士頓機器人都不恐怖，因為我是學自控的，我非常恐怖的是什麼呢？有一次它放了10個機器人出去，來開那個門，沒有人知道怎麼開，但是一個機器人發現按那個把手可以開門，其他的機器人都知道怎麼開門了。我化學好，你數學好，不代表我們可以交換，但是我們5萬個機器人，其中一個機器人進步了，它發現了一個銷售的訣竅，其它的四萬多個機器人馬上就可以學會，它天生聯網，水平線一直往上走，這是AI最可怕的一點，開門的那一瞬間讓我震驚到了，我現在看到每天5萬多個孩子在外面幹活，每天拉回來各種各樣的開會，把它們今天的經驗吐出來的時候，我非常恐怖，因為今天它又學到了一個技巧，它在廣發學會怎麼做催收，在招行學會怎麼領卡，但是彙總到我這兒來的時候，它們所有的技能今天晚上就連通了，這是AI最可怕的一點，人和人的認知比人和狗還大，但是硅基生命是整體進步的，只要在局部產生突破，對於整個行業來講就是整體突破，這是AI最可怕的一點，在於它天生的具有共同的母體。

梁維弘：所以你要好好管著5萬個孩子，別讓它出來禍害人類，很危險的。

練叔凡：分享一下我的看法，因為做投資有時候可能太遠的事，我死以後的事肯定就想不了那麼多，我主要是從自己的投資經驗出發，我覺得AI還是非常泛的框框，我具體到投資界這幾年說的AI，這一波火起來，是谷歌的下圍棋的事開始以後，有各種場景的應用，包括數據挖掘的建模或者徵信的評分卡，這個一直在發展，阿法狗出來以後，循環神經問題，包括對抗網絡，這些技術，我們最近在看的AI比較集中在這個領域，因為這項技術產生了非常大的突破，給我們帶來了很大的投資機會、產業變革的機會。這個線條就是三類，非常明顯，最早是二維的圖像，包括彩色和黑白的，我們有了安防、醫療影像診斷比較熱門的投資領域，從圖像以後又加了一個時間維度，視頻分析，現在視頻的識別，包括剛才放一段視頻從中間提取關鍵信息，再往下就是無人駕駛，需要很多視覺方案。還有最後一條線就是自然語言處理，司馬總這邊應該是最受益於NLP這一塊，就是模仿人的對話。AI的確是十幾二十年來非常大的突破，重要性至少不低於互聯網、移動互聯網。我相信未來三到五年裡，還是會技術上的變革，會出現像谷歌一篇論文能讓全世界有很多落地的應用，未來三五年，這一波紅利還有的拿，很多傳統行業以前因為沒有接觸過這些東西，有了這樣的技術以後，可以把自己的數據應用起來。我覺得至少這一波AI還是非常重要的，未來幾年的投資核心領域。

楊曉琪：因為我們又是企業方，又是投資方，我從兩個角度分別說一下我對AI的看法，我很同意剛才說的一個觀點，未來AI就是一個標配，我們現在去投資和看公司，沒有互聯網、沒有移動互聯網端的入口，哪怕線下一個門店也會有淘寶或者微信的入口，將來AI肯定是標配的東西，包括我們投的剛剛有做分享的這些項目，可能他們原來並不是做AI的數據或者內容起家的，但是現在他們一定程度上會應用這樣的技術去改善業務。所以作為企業端來說，我們Recruit從1960年創業，當時沒有互聯網，沒有這些東西存在，我們的線下業務從紙媒開始發展，到後來變成互聯網、移動互聯網，直到2015年我們在美國成立了自己的人工智能研究所，請了谷歌人工智能研究的專家，非常有名的專家來當我們的所長，幫我們企業把自己的業務以及我們投資的全球各地的企業去發展AI研究。所以我們覺得企業到了一定的程度一定要去做這個事情，至於怎麼做，在哪個階段做，可能取決於企業發展的不同階段。

從投資的角度來看，就像練總說的，一定會看這個行業，但是作為Recruit VC來使，比起純技術的公司，我們更注重技術+行業的結合，不管怎麼樣，這個技術最後服務於客戶和用戶的，包括司馬總剛才說的一些場景，肯定都是他的客戶需求所在，他們才會研發這些場景的落地。所以我們覺得AI技術，如果是To B就是服務於你的客戶，如果是To C就是服務你的用戶，怎麼樣更好地服務客戶和用戶，是AI技術在將來會被更好應用的場景。比起純技術，我們肯定更看好把這個和業務更好地結合和落地的公司。

熊偉銘：我已經沒話說了，已經說完了。

梁維弘：那你總結一下，你把我的活幹了。

熊偉銘：大家很期待AI在各行各業起到什麼樣的作用，我記得去年有一個很大的話題就是關於替代人工的話題，其實不是替代人工，而是我們再也不想幹那樣的工作了，因為今天的年輕人，今天的95後再也不想去工廠了，比如說像美團、餓了麼，還有裝空調的師傅，純從掙錢的角度來說，大家已經過了那個階段了，我只要掙錢就可以，無論是幹什麼。在今天這樣的人均GDP的水平下，我們的年輕人想去尋找價值，而不是價格，從這個角度來上，人讓出大量的工作機會給機器，原來沒有這個能力，現在有這樣的能力，也許送外賣的，那些無人機，想起來也挺可悲的，送外賣都那麼先進了，我們還得去辦公室上班，想想也挺奇怪的，機器的效率應該會更高，包括未來預定一個理髮師是需要打電話，還是乾脆對方也是一個無人應答的，或者是機器回覆，你只要跟SIRI說一下，他們去對接，你直接去就可以了，生活場景的自動化，如果沒有AI做基礎的連接，可能我們都無法想象。所以我覺得無論是創業還是參與創業的這些投資者都是非常期待看到更貼近場景的技術。

梁維弘：聽下來不管是創業者還是企業，還是投資人，大家對AI都是比較認可的，AI到真正的商業化落地還需要時間，應用的價值可能還沒有被更大地發揮出來，但是起碼大家都相信這是一個機會，這是非常大的共識。我再問一個具體的問題，從投資角度來說，從創業的角度來說，尤其是在中國，To B一直不受待見，創業也很辛苦，也賺不到什麼錢。人工智能時代的到來是不是反而會給To B公司帶來機會？反而會讓很多投資人覺得將來To B行業在中國也會出來很大的公司？

熊偉銘：肯定是啊，這是To B的環節嘛，中間我們有一個同事做了一些研究，我印象很深的一個同事分享，如果你看美國的To B領域，比如說HR，ABB是1949年的公司，2015年分拆兩個公司，一個是做車，一個是做醫療之類的，他們還在創新，這些公司的估值大概在50億美元左右，有很多五六十年代美國大公司估值都在50億到100億美金之間。我們今天體驗的很多基礎設施，雖然我們說樓太老了，車太舊了，但是為什麼社會系統那麼高效？美國的幸福感來源於底層有那些你不記得甚至你不知道的To B的公司，中間的信任感，系統之間的流暢性是由這些To B公司實現的，To C已經是非常後期的一種體驗，我們覺得To B，前20年，中國沒有一個機緣巧合，B也不夠，國務院只有135家企業可以支持，那也沒錢可做，AI說的很少，各種各樣的痛苦。但是直到民營經濟慢慢發展起來，93年中國房地產市場開始，然後科技市場開始，新的生產力出來之後，包括我們今天所說的新經濟帶來了大量的企業客戶，今天我們覺得最值錢的公司，阿里巴巴、騰訊公司，20年前都是名不見經傳的。這些都是新的B，在IT的採購，效率追求和成本節省上是非常接近於一個標準的市場，但是我們不需要每個人都成為阿里巴巴，但是有大量的公司都是合適的公司，有大的也有小的，我們都需要採購，我們需要軟件，需要追求效率和數據的積累。這些民營企業，包括在座的民營企業的起來，增加了很多市場需求。

從技術上來講，為什麼2000年沒出現，現在開始出現了？那個假設是有效的，中國不是PC市場，這就是為什麼聯想沒有成為騰訊，中國還是以個體為單位的市場，直到2014年安卓智能機普及之後，所有投To B的企業才喘了一口氣，數據採集沒問題，分析也沒問題，老闆跟員工用同一款手機，原來怎麼可以想象？老闆應該是用鑲金的手機啊。所以現在是一個好的To B的時間點。

梁維弘：我總結一下你的兩個觀點，第一個是B發生了變化，以前的B和現在的B發生了很大的變化，這種B是新時代產生的B，對技術的需求比傳統的上一代的B的需求大的多。第二個觀點就是PC到移動的變化讓更多的人可用，在傳統的PC時代是不一樣的，所以這兩種變化讓他相信在這個時代一定是有機會的。

楊曉琪：我們Recruit非常堅信To B市場可以做起來，因為我們本身的業務也是非常傳統原始的B2C模式的業務，我們聚集了日本大的B和小的商戶，把他們的服務推向給日本更多的C端，我認為中國的To B業務，企業服務為什麼會起來？很大的轉變在於我們有了付費的意願，為什麼之前那麼多年B端，這些軟件沒有做起來？很多人覺得免費的東西才是好，一旦要收費，哪怕是一點點錢，我們的B端的，尤其是中小客戶並不願意為了這個事情去付費，所以投資人也覺得To B行業不賺錢，離錢太遠了。但是這幾年中國最大的一個變化就是更多的B端的大客戶、小客戶，尤其是在移動支付發展起來的這幾年當中，大家更願意為一件事情付費了，比如說我看騰訊視頻也需要付費才能去廣告，在這樣的大環境下，To B業務越來越賺錢，這才是投資人看好的一個原因，我覺得很大原因在於這一點。像我們投資一家做To B的社保服務的，去年的銷售額翻了20倍，越來越多的大客戶和中小客戶，他們覺得如果這個服務好用，這個軟件好用，不僅是傳統意義上提供一個軟件，當一個企業有自己生存下去的能力，有自己賺錢盈利的能力，我相信大部分投資人為什麼改成看To B業務的重要原因，這是為什麼Recruit覺得To B一直是我們看好的方向。

練叔凡：現在市場發生很多變化，新技術出現產生許多新的需求，對很多創業公司來說有新的賺錢機會，企業的付費意願變得越來越好，有預算可以投在這上面，這都是非常利好的事。但是另一方面，我覺得To B這門生意不管是創業還是投資，還是一個長跑的事情，我們在看美國的公司，美國這些To B的大公司，微軟、IBM或者其它的公司，其實也是長跑下來才做到這麼大的，也是幾十年做下來的，微軟做軟件的時候，很多中國人都沒有碰過電腦，他們一路上也打敗了一些競爭對手，包括通過資本市場去併購做到現在的體量。我們再看國內的創業公司，特別是早期的創業公司，我們會看到有一點，可能在早期來說，這些創業公司之間的同質化一定程度上還是存在的，而另一方面，我們To B的生意跟To C不一樣，像BAT可以短短十幾年成為世界最大的公司，但是To C可能沒有那麼大的跨步，現在有些公司做到幾千萬還不錯，但是到一億碰到一個坎，可能到三五十億又是一個坎，外部有一些客觀因素存在。我們對To B創業或者投資，都是非常辛苦的事，我們還是非常堅信在投資To B，因為我們覺得相對來To B比To C有它的好處，它的價值創造非常實在，對於有些To C項目早期需要很多資金投入，去燒錢養用戶，用戶養好了之後這個用戶還不一定是你的，對於一般的創業者或者資金量比較小的寄給，可能不是特別合適的事情，但是對於To B的公司來說，它未來的收益和利潤都是有保證的，雖然很難，但是我們還是非常堅定做To B方面的投資。

司馬華鵬：他們是站著說話不腰疼，我們是真的To B的，做To B有多苦呢？我們公司的人數很大，我們接近200人做地推，就是把當年的中共鐵軍的模式，一萬兩萬的單子這樣做，我們分佈在10個城市，每個城市有幾十號人，發傳單、掃樓，我們的客戶是這樣積累過來的。前一陣子有非常著名的投資人問我，因為這輪他投不進來了，他問我成功在哪兒，我說能做這麼多家銀行，你知道這一年來我跟多少客戶喝了多少酒，中國最大的To B是茅臺，它的股價也在上漲，茅臺是一個非常大的做To B的重要的工具。昨天晚上我們也跟一些新進來的銷售培訓，說客戶退款了，有一個銷售衝到銷售那兒，兩瓶白酒喝下去，“老闆，能不能給我一個機會，能不能別退了？因為這個月沒有單子就怎麼樣了。”我們的To B就是這麼幹出來的，大家不太理解發展這麼快的背後，它就是這麼複雜，雖然我也是做技術的，我也希望像很多AI公司老闆一樣，跟大家談一些非常大的，我也能談。但是真正做到To B的時候，我們硅基是頭朝下的，不是像攜程頭朝上的，我一直告訴員工一定要俯首甘為孺子牛，一定要把甲方的需求滿足好，To B是最大的競爭力。生意是人和人的連接，你只要人勤快一點，多跟客戶溝通，客戶最後的訂單一定會傾向於你，在中國做To B，這也是一個基本常識，我們這一年做下來，我們提出一個核心就是“陪伴式成長”，很多AI公司也想做銀行，他去找大的行長，我們一開始是找科長，小科員，甚至是下面櫃檯的這些人，這些人是真正AI的使用者，他們提出來的痛點，他們對這個東西的理解才是AI真正落地場景的核心。所以說這樣的一些東西的提煉是我們這一年下來非常重要和寶貴的資源，你跟行長談的是AI的大格局，但是實際AI的落地是下面這些人在遇到問題的時候怎麼解決，怎麼幫助他、成就他，這是非常重要的。

這一年來我們一直秉持這樣的共識，我們的人越來越多，這些人其實是不可替代的，包括每個話述，比如說今天賣這個樓盤，我們的銷售是會去踩樓盤的，去看很多細節的，包括文案會把樓盤的亮點拿出來，我們還會做每一通電話的質檢、分析，幫他做改進，非常苦。但是好在我是做殺毒軟件的，我一直做安全的，之前在海外創業，我們以前分析病毒就是這樣分析的，一個一個病毒分析下來，所以我們覺得也不是特別苦，關鍵是付費意願非常高，就像剛才我們拿著手機看了一眼，又有很多到賬的，短信不停，這種感覺還是非常好的，所以說對於我們來講，做To B，原來我做To C，大家一直談高大上，我希望通過一個產品就能把整個市場拿下來，但是做To B之後，我們發現非常好，大公司根本做不了，它根本沒辦法俯下身來做服務，很多單子30萬、50萬，他們都看不上，但是我們要，我們跟銀行的小科員和小領導一起奮鬥起來，慢慢的這個事變得更大了，所以這一年來，我們各種撲騰，被各種各樣的虐。所以我覺得這一年來我們做To B也是蠻辛苦的，但是我覺得積累了蠻多的東西，真的不是原來做互聯網有的，用毛主席的話就是從群眾中來到群眾中去，這是非常重要的。

梁維弘：司馬說的非常實在，他從來不跟大家說我是人工智能公司，我可替代人類，他反而說我們要去鋪人，要去喝酒，要去銷售，我覺得技術相當不錯，真正到商業落地還是存在非常大的困難和挑戰。由於時間關係，最後一個簡單的問題，今天我們的主題是人工智能企業服務，今天在座的很多傳統企業，他們想利用人工智能幫助企業，在座的幾位能否給他們提一些建議？這些企業現在是不是要去向人工智能靠攏？在利用人工智能上，有沒有什麼建議？簡單給一些啟發的建議。

熊偉銘：傳統企業建人工智能的能力還是很困難的，像商湯這樣的公司，它提供很多諮詢服務，是非常好的落腳點，對於大公司來講可以找商湯這樣的公司，還有很多像我們這樣的小公司，中間哪個業務可以用機器學習來取代工作，可能也有很多自信顧問式的服務，我們自己要去弄一個還是挺困難的。傳統企業做餐飲的，大部分的模式是迅速找一些合作伙伴，這就有點像60年代的戰略諮詢是一個很好的工具一樣，AI就是這個時代的戰略諮詢，它是一個新的工具，你使用這個工具取決於你的行業，現在有很多垂直行業，有做銀行的，有做ATM的，無論是第一梯隊還是再往下的公司，我覺得商湯有點像諮詢公司，AI諮詢業務，能夠變成一個客戶的產品，大家共同開發，是傳統企業轉型最快的，如果是小企業，反而有很多工具就可以用，直接用谷歌的或者是百度的，這些大公司，我相信以後會越來越多，提供各種各樣的半開源或者開源的共享基礎設施，可能再過三五年，我們會看到大量人工智能的工具、模塊直接用到，作為工程師或者作為產品經理，我們直接給客戶一個現成的框架，這個門檻只會越來越低。只是現在的時間點最快的切入點，中大型企業來說還是去找現成的AI合作伙伴。

楊曉琪：我跟熊總差不多的意見，大企業肯定是需要做人工智能方向的拓展，因為不管是銀行還是製造業，它可能有幾十年甚至上百年累積起來的各種各樣的數據和沉澱下來的東西，如果要做人工智能方面的拓展，我覺得這肯定是一個企業內部需要創新的點，因為傳統企業如果一直保留自己的傳統業務，它可能在某個時間點一定會遇到瓶頸，企業內部的創業創新是一個很重要的點。在這上面去儲備、積累人才，以及運用AI技術去更新，把自己積累的數據和服務更好地服務於自己的客戶，是傳統企業需要想的一個很重要的問題。舉個例子，我們其實是一個很傳統的企業，我們在2000年左右剛剛開始做互聯網方面的服務，當時日本公司的員工80%以上都是銷售人員，這些比較傳統的人員，在近6年的時間內，我們把工程師的數量從200多人現在增加到了1800多個人，這個人才儲備不可能是一天之間成型的，但是慢慢地積累，對於一個傳統企業，創業公司的速度來的更快一些，但是傳統公司有資金力量，慢慢的人才儲備也是需要轉型和加入新的元素。大企業需要轉型創新，是內部需要做的事情，中小企業就是運用創業公司的開源技術以及產品去改變自己。

練叔凡：關於傳統企業怎麼運用人工智能，前面兩位都提到了，我不重複了，我這邊有一個想法和一點個人的建議，不管是我們在看投資或者看項目的過程當中，對於製造企業來說也一個趨勢就是機器人的成本越來越低，另外一方面AI技術提高了以後，它的視覺方案可以讓機器人越來越聰明瞭，傳統企業怎麼擁抱AI時代？如果跟製造相關的這些企業，可以特別關注一下這個領域。

司馬華鵬：對傳統企業的賦能確實是AI非常重要的作用，在AI領域，作為創業者不用畏懼這些巨頭，像我們現在的語音識別比訊飛和阿里都要高，你只要找到很多場景，積累足夠多的數據，所有的算法和算力都是開放的，這是一個全新的戰場，對我們創業者來說這是一個最好的時代，沒人攔得住你，因為本身AI領域和傳統領域結合非常深，這是谷歌永遠做不到的，因為我們團隊從2013年做AI，做了非常多高精尖的技術，後來被谷歌的論文一次一次清理了，後來我們理解了，我對浙江某一個縣的某一個的解決方案，谷歌永遠做不到，我就想明白這個事了，AI順利在這個領域落地了。我們最近跟訊飛一起競標一個會議現場自動的筆錄，訊飛接到這個場景的時候就想到怎麼分離人聲，做的非常複雜，我們當時做了一個圖像，點到誰誰就錄他的，這麼簡單的動作就完成這個事了，但是訊飛為了完成多人聲分離等一大堆的東西，包括競標保險公司也是這樣的，其實這個時代，所有創業者完全可以打敗他們的時代，他們很多傳統的思路真的是讓我覺得非常震驚，他們擁有的那些東西其實對於大家來都會擁有，對於創業者來說，這是最好的時代，大家可以拿好AI這個工具，可以創造大量的萬億級企業，不是像之前BAT一統天下，現在畢竟線下的場景太多了。大家在這些場景裡面，不一定非常高大上，但是都能掙到錢，而且能為客戶創造巨大的價值。對這個時代來說，我們要感謝這個時代，這是創業者最好的時代，因為一下子把一個全新的戰場給大家打開了，這個戰場裡面全部都是具有個性化、個體化、定製化的東西，這樣的東西對大家來說都能賺到錢，不像之前非要砸錢，一輪一輪去燒錢，這個時代特別棒。所以我覺得對於我們來講，我也非常感謝遇到這樣的機會，之前在AI領域，我們的創業走了很多彎路，今天看到To B這麼巨大的市場，包括這麼多巨頭跟進來之後，我覺得真的是大家大展拳腳的時候。

梁維弘：可以用一句話來總結一下，大家都覺得現在是人工智能企業服務，今天對這個領域裡面所有的人來說都是最好的時代，今天感謝四位嘉賓的真誠分享。謝謝！

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