在移動互聯網底層紅利邊際效應緩緩消逝的今天，AI毫無疑問是被寄予厚望的未來力量。數十年的研究積累加上大量的資金投入，人工智能到底走了多遠？商業化如火如荼，落地哪些行業能釋放巨大機遇？巨頭護航給AI行業創業者帶來的是高枕無憂還是更加謹小慎微？面對人工智能估值泡沫的爭議，創業者和投資人又有何看法？
在剛剛結束的“一π即合•華興π對”上，人工智能領域先鋒創業者和資深投資人齊聚一堂，辯論以上行業最受人關注的議題。以下是論壇內容精華整理，感興趣的讀者不要錯過。
傅 盛 | 獵戶星空創始人兼CEO
黃明明 | 明勢資本創始合夥人
金 明 | 極鏈科技創始人兼CEO
吳明輝 | 明略科技創始人兼董事長
徐 立 | 商湯科技聯合創始人兼CEO
劉英航 | 華興資本董事（主持人）
劉英航：
人工智能經過近年的飛速發展，已經滲透到各行各業，影響著生產生活。想問下在座的各位專家，如何看待AI發展至今所處的階段？
吳明輝：
我們是從大數據起家的，人工智能底層就是數據，沒有數據也做不了。我讀研究生的時候學的方向是圖像識別，叫模式識別圖象處理，在實驗室裡我研究的是指紋和掌紋的識別。
我們公司創業的方向是基於數據去挖掘知識，在知識上做其他更復雜的事情，所以我們對人工智能技術的理解是他的第一個階段需要去識別圖像和語音，識別以後還需要對識別的對象做理解，這個時候就需要知識圖譜的技術了，有了理解之後可以做分析和決策，最後我們在行動的時候通過像機器人的工作再去做一些工作。
徐立：
我讀書的時候大家就開始講大數據，當時數據很大，但可以用來做什麼很難說，那個點的數據我們稱之為叫結構化的數據，能存下來的存，存不下來的就不要了。現在AI最大的突破，在於把原來存不下來的東西變得可以結構化，不管是語音、視頻還是其他信息，都可以進行更有效的結構化和數字化。我想基於這些技術，原來針對於大數據分析包括互聯網上各種各樣的技術和模式，都能夠在應用裡，從這個階段來看，我覺得後面的商業化和未來的前景會有很大的發展空間。
金明：
目前AI這個行業90%的公司都是沒有盈利，我覺得人工智能處於從技術向商業化轉型的階段。記得 2012年我還是一個大二學生時，在波士頓和幾個同學一起看球賽，我們特別喜歡這場球賽一個球員的鞋子，後來我們在谷歌用幾分幾秒搜索球鞋信息時沒有得到結果。
當時我們就希望未來有一天，當人們看球賽注意到喜歡的球鞋時能通過AI馬上了解到品牌信息，並完成購買。這是六年前創業的初心，今天我們確實做到了這件事。雖然今天消費行為習慣，場景式的消費習慣，或者場景式AI人工智能還需要提升，還在剛剛商業化的起步階段，但我覺得這裡面有很大的機會。
傅盛：
我覺得有點像蘋果電腦剛開始那個階段，也就是微型計算機技術剛剛出現時，大家對它既狂熱又覺得能力有限，對它未來的發展也充滿了意見。
我覺得一個新技術剛起來的時候大家都會過度狂熱，今天看起來人工智能只是完成了我們以前技術上的一個缺口，比如說有人的直覺的能力，但是從直覺能力再往下到決策力還有很長的路要走。
然而這並不妨礙人工智能已經進入產品化的階段，這個產品可能從金字塔尖的小眾用戶開始的。就像當年蘋果電腦進入家庭的時候價格非常貴，應用也非常少。
我們在做的是服務機器人，從去年年底開始場景落地。我們在想其實就像一開始的計算機和智能手機，最早的時候你覺得它有些能力，但是這個能力並不一定能用起來，後續通過APP，或者應用軟件的提升讓它能力再提升一層。人工智能是個基礎構架，只有產品化和場景化以後，在場景下能夠讓用戶覺得它有用，人工智能才到真正完成的閉環階段。
黃明明：
我用兩個身份回答這個問題，一個是技術的信仰者，一個是投資人。作為技術的信仰者，我認為人工智能目前的狀態就像個人電腦剛開始發展時的雛形，未來的應用前景有很多是現在無法想象的。
從投資人角度來看，AI領域創業企業剛興起時的評估方式是算法+人才，到了後面變成了算法+人才+影響力。在過去一兩年，我們認為還要加上行業應用，有些項目的行業應用是實實在在的用AI改善和提升我們生活。
比如說明勢投的全應科技，應用於熱能行業的改造。中國燒煤的熱能效率連歐美的50%都達不到，歐美的經驗存在於工作幾十年的老師傅的知識庫裡。全應科技跟陝煤合作，雖然沒法一下子達成別人摸索幾十年的成就，但現在通過改造能達到70%～80%的熱能效率，以我們國家燒煤能量轉換的體量來說，每年幫助節省大量煤炭，真實地改變了我們的生活。
劉維：
我覺得AI已經進入一個先導應用開始落地，要更大的落地需要從定性到定量、大家開始算效率賬的時代，需要等待AI技術的發展，從而進一步提高AI系統本身的能力和效率，具備去解決更復雜行業問題的能力。今天的AI作為展示系統來講，在各個行業流程中都嵌入進去了，都有點作用，但很多時候並沒有真的帶來一種對業務系統的徹底改變，還是在打補丁。我覺得下一波的機會很有可能是利用前沿的AI技術去重新塑造業務系統，激進地把一些行業的業務流程做徹底的改變。
今天的AI創業公司，我覺得大家都已經意識到光做技術是不夠的，開始做銷售，但未來只是簡單的賣東西可能也是不夠的，在行業面前缺乏議價能力。創業者必須去做有想象力的、行業顛覆的事情，而不是跟著甲方提出來的 具體需求走。從這個角度講，大機會才剛剛開始，跟第一波做起來的技術公司邏輯變得不太一樣了。
劉英航：
隨著AI技術的商業化，除了之前引爆的安防市場，也有眾多行業被AI賦能，如自動駕駛、視頻AI應用、新零售等。請問各位嘉賓，未來對於AI應用商業化，有哪些看好的領域？
劉維：
越傳統的領域越有創業公司的機會，因為這些行業不僅數據基礎弱，決策能力和效率模型的基礎也比較弱，這樣的行業就有機會。不光是改造他的技術，不光是給他做技術供應商，而是利用前沿的AI技術來幫他重塑效率模型，形成新的業務鏈條，就能成為舉足輕重的核心業務夥伴。
從這個角度來講，我們不會輕易碰一些效率模型水平已經很高的領域，部分零售領域、金融領域和互聯網領域的領先企業已經是基於高水平的效率模型的了，他們缺的可能只是單點AI技術，相反在工業領域、物流領域、醫療領域和農業領域這些線下傳統的領域，行業整體機會大一些，當然對創業者的要求和挑戰也更大一些。
黃明明：
所有效率低下的行業都有機會。今年中國物流行業的GDP比去年漲了0.2%，從去年的14.6%到今年14.8%，跟美國的7.2%相比，這意味著我們市場還有一倍的效率提升空間，這個數據解釋了為什麼過去幾年大量VC/PE在物流行業佈局，我們認為這是一個非常適合技術改造的傳統領域，我覺得今天中國各個傳統行業裡都有這樣改進的機會。
傅盛：
我認為服務業是一個非常大的機會，今天還不是特別明顯，但在日本、美國非常明顯了，日本已經到了因為招不到夜間的服務員，24小時超市都只能開到半夜一兩點的情況。我認為AI有幾個優勢，比如前臺就是非常簡單的垂直場景下用AI武裝起來的機器人，前臺機器人百問不煩，也不會偷懶和辭職。同時還能解決你在北京招的人和在二線城市三線城市招的人水平拉不齊的問題，當你有新的信息輸入進去，所有的終端是一樣的，其實這不算AI技術，就是信息技術的一個優勢。
還有一個好處，他能夠把所有在線下的交互數據都數據化，而不是簡單的變成交易最後的結尾，它能夠把全流程都掌控起來。機器人真正把線下用戶每一個發問，每一個交互都變成搜索的一部分，這個時候才能使得線下的效率變得更高。我認為在未來整個服務業包括零售，包括各個公共服務部門都有巨大的機會。
金明：
對於這個問題的看法我覺得兩個層面。第一個層面，我們所看到現在目前可能升級的最快的一塊是在於消費產業。第二層，我們看到後面十年是大視頻時代的十年。
在2003年大哥大時代，當時美國有個年輕人覺得大哥大現在有這麼多人在用，應該會成為一個入口，後來他做了一個操作系統叫安卓。後來2005年安卓被谷歌收購，2007年安卓被谷歌開源，如今，幾乎所有人日常生活都會接觸到安卓系統。一部電影1.27個G在5G時代1到2秒就完成下載了，視頻最有可能像當年大哥大這樣成為入口。
我們在2014年的時候出了全球第一款基於視頻的操作系統，這個系統做了四年之後，今年一月份我們把它開源了。極鏈希望看到後面真正進入到大視頻時代的十年，會有更多的企業擁抱視頻，使用我們的視頻操作系統，使得視頻裡面有電商、有廣告、有搜索、有購物、有社交。
徐立：
未來的哪些細分有發展潛力，我想這波產業的變化升級來自於新的技術推動，一般新的技術或者新的科技就是來做對行業定義的事情。比如說你沒有蘋果手機，也不知道什麼是移動互聯網，在這之前說下一波移動互聯網最好的發展方向是什麼就很難。
由於它的不確定性，當技術在某種意義上定義了大家沒有想到的應用空間，這個時候他才能爆發出最大的可能性和潛力，所以我覺得剛才講的一些垂直領域都有可能爆發，但是更大的魅力在於他的技術不確定性。試想未來的技術可能徹底改變你的生活，你會發現你交互的模式，你出行的模式，你所有的模式都不一樣的時候，這裡面的機會其實是非常非常的大。
當技術重新定義了生產工具、行業邊界的時候，這裡面可能就會有很大的升級改造的空間。 我也期待未來到底哪些人的生活被我們現在的技術定義的完全不成樣子了，這樣才能更有趣一些。
吳明輝：
從行業方向來講，我一直的觀點所有的技術其實都是能做出來的，只是說你花多大的代價 。所有的行業都要看你的經濟模型，你到底能不能用這樣的成本來去解決收益的問題，最後我們能去選擇的一定是技術可以解決的問題，而且空間巨大的行業。
像金融行業的風控，機構裡做風控的人不算多，用AI解決風控問題可能成本和收益較難匹配。反觀安防和鐵路維修，招工難，對人的需求量很大，AI也有機會，不管是通過算法還是通過機器人，有機會以一個客戶能夠承擔的成本去解決他們的問題，在這些行業裡面都是有很大的機會。
劉英航：
在創業過程中，與巨頭的博弈是永遠的主題。AI技術是無國界的競爭，巨頭擁有豐厚資金和產業資源。在座的企業裡面也有跟BAT巨頭資本和業務合作的。想問各位如何看待創業企業與巨頭的競合關係？
吳明輝：
中國的軟件公司、2B公司基本上沒有賺大錢的。 我覺得在中國如果你的技術只是簡單的替代普通的勞動力，其實你就是賺不著錢的，而且軟件這件事情未來在互聯網的時代他也是越來越不值錢的，因為開源的到來使得我們很多公用的技術會越來越多的開源化，但凡這個技術是所有人需要的他就一定會出現開源的平臺，而且做的越來越好。
未來應該要去做一些有長時間的領先性的技術，比如硬件，你看準一個方向是可以投資下去，這樣當你的硬件量產出來之時，你至少已經領先這個市場兩年左右，這個時候你才有喘息的契機可以產生一定的收入和利潤。
很多公司選擇跟巨頭合作，我相信大家也是看中巨頭今天有很多C端的用戶，包括數據很好的資源，同時他們有很好的雲基礎，雲是很重要的資產，資產不是隨隨便便能被複制的，有了很好的資產作為底座，你在上面做開發做應用，基礎就會牢靠一些。
我相信很多AI公司都會選擇去跟巨頭合作，但是跟巨頭合作你必須要有一些能力是巨頭沒有的。比如說我們有什麼能力，之前騰訊不做數據中臺，恰恰我們花了大量的時間做數據中臺，從公安局到各種營銷的客戶，包括製造業的，所以這就是我們獨特的優勢，我們就可以跟巨頭有一個很好的互補協作。
徐立：
我覺得有兩個點。第一，所有的行業往前走必然是要具備一些獨特性很強的要素，啟動的時候就可以跟巨頭有一定的差異化。
第二，在企業小的時候要避開主航道，如果在巨頭核心的收入支柱和收入航線上做，一定會做的非常艱苦，原因在於不管是在人才、資源、客戶都會非常弱。除了要避開巨頭的主航道，還要選清楚自己的核心要素，然後搭建一波一波的壁壘，到一定時間往後看，會發現這條支路走的更快，有更大的空間，這是我的看法。
我想現在技術創業有一個很大的好處，他其實不會是一個百團大戰的局面，因為他早期的生產要素投入相對來說是稀缺的。
金明：
先拋一個結論，我認為所有的技術都是沒有絕對壁壘的。我們能看到技術有先發優勢，但沒有絕對壁壘，在先發優勢的時間窗口內可能要找到自己核心的護城河。
巨頭看到你的價值投資了你，不代表它以後不會做這個事情。不管你今天有沒有被巨頭投，你需要在這個時間裡找到你的護城河。你的操作系統是不是足夠完善，包括你的數據，這是每一個企業在看透這件事情的時候就要去做的事情。
傅盛：
互聯網已經發展到一個階段，這個階段已經不再是最初的開放共享自由的互聯網，今天巨頭本質上就掌握著互聯網所有的底層。不要有任何的幻想覺得這件事巨頭不懂，或者巨頭不會幹，它懂和不懂只在一念之間，它懂只是符合今天的戰略方向，當它不懂的時候覺得對戰略沒影響。
我覺得有三要素。第一，我覺得一定是遠離巨頭，從特別邊遠的地方看機會。第二，一定要有預判能力，它一定會漲起來，就像商業爆炸的可能，這樣在巨頭開始懂的時候你構建了你的護城河。第三，在今天的中國要花大力氣去做苦活和累活，要把自己基礎打起來，這個基礎不管是技術的還是產品的、商業的，甚至是硬件的。
商業就是和平時代的戰爭，你這個城堡有多堅固，人家天天圍著你打兩年打下來了，所以要在他還沒有做出這種判斷之前構建起自己的體系。
黃明明：
我比較同意現在的創業者是得乾點苦活累活的。比如車相關的項目就是特別苦的，目前巨頭不會投，或者巨頭只能通過投資機構來碰這個東西。
第二點，從投資的角度看，可能你在特定的場景能夠自己產生一些數據，而這些數據是巨頭在他的場景裡面所沒有的，車就是最好的例子。在特定場景能夠自己持續的產生數據，持續的優化學習，形成一定的競爭力和競爭壁壘，這個也是我們比較關注的點。
劉維：
大家觀點都比較一致，就是打到外線去，躲到冷的地方去。但同時既然是外線，就需要更加有野心，想清楚怎麼在一個冷門的行業裡做大自己、提高自己的產業鏈地位、對行業產生大的改造，才能做出大公司。
剛才我們談的技術領域，一些前沿的硬件、芯片、傳感器等，很多事情大公司會認同趨勢，但他們的主戰場用不上這些技術，就不會花那麼大代價去做。行業也一樣，大公司會把一些通用的技術和服務向各種行業開放，但在非重點的行業不會做的那麼深，像創業者一樣通過從產品到解決方案、從解決方案到運營系統的做加法形成細分行業縱深的壁壘 — 這些事技術平臺公司不會做，大部分產業巨頭也不會做和不認同創業者的路徑，但有少部分產業巨頭可以成為支持者。
這兩個點結合起來，橫縱結合起來我覺得最後是一個閉環，你想做在一個垂直行業內哪怕很冷的垂直行業，去推動業務大變革的事，光做算法和視覺肯定不夠，往往得軟硬件結合，自然也就形成了新一代的技術壁壘，這兩點結合起來就跳到更遠的點上。
劉英航：
在座嘉賓有企業家，有投資人。無論企業融資，還是投資人投資，項目估值都是關鍵的問題。近年來龍頭的AI企業融資額和估值迭創新高，但也有聲音認為人工智能公司估值太高，行業有泡沫。各位嘉賓對現在整個行業的估值水平和邏輯有什麼看法？
劉維：
我覺得還是要把AI這些概念卸掉之後看這個公司的本質，他是不是強AI所能驅動的獨特的公司。如果它的AI能支撐到本身技術的稀缺性，能因為稀缺的技術做到場景的稀缺性、解決方案的稀缺性，能對行業改造有重大影響，大家都會願意給更高的估值，否則如果AI概念了半天，做的事情是其他公司很容易做到甚至不需要AI也能做到的，最後的終局也就是跟別人在一個紅海競爭裡。
黃明明：
現階段的估值體系，就像剛才徐立講的，可能只是三千點中間的一個階段，到底後面是往上走還是往下走，還是看你企業的長期價值。你問我現在的估值體系，我覺得肯定有的公司偏高，但是這只是目前的一個狀態，在未來也有可能他的某些東西變得更值錢了，而這是你當下所沒有看到的。
傅盛：
我認為估值最終還是商業來體現的，一定從技術到產品到最後的商業。不管今天講多少數據，10個T也好100個T也好，最後的數據怎麼變成商業的部分，是我在思考的問題。如果用互聯網人的角度來看，一切都是流量，怎麼把這些流量做出更好的變現，這是核心的點，我相信整個估值體系會迅速往這邊來。再往後看你的產品是不真的有人用，你的產品用途你的客戶滿意度是什麼。再下一個階段就是你怎麼去構建商業模式，現在我認為處在兩者交接的階段。
金明：
商業與技術屬性決定估值，從另外一個角度，我覺得估值很高在一定程度上來說，對創始人不一定是最優的狀態。現場有我們早期第一輪第二輪的投資人，早期的時候估值偏高了，到第三輪的時候我們給第一輪第二輪投資者還進行了補償。
結合一些相關的情況，個人覺得可以給自己更多未知空間，著重在對未來業務核心驅動因素數據和場景的規劃，對估值不糾結。對管理團隊來說或許估值在合理價值偏下一些會更好，這也會讓企業發展與合作有更多可能性，當然，這可能是過去六年作為年輕創業者的感受，要有一種帶著投資人掙錢的感覺，是伴隨著快速發展最舒服的狀態。
徐立：
我覺得核心的一點，如果這個估值是靜態的就沒有意義了，創始團隊或創始人只對一件事情負責，就是對未來增長負責。估值要增長第一看你有沒有企業業務增長的要素，能不能把增長的邏輯講清楚，第二你要能把增長的內容實現，並且超越全世界，在未來別人看到這個點的時候就不會覺得估值貴。
這段時間看下來，現在高估值的高科技企業，在將來的情況下給出社會的價值是非常正面的，因為這個增長會帶來社會整個體系的變化，這也是科技企業的價值，它其實在一個鏈條上，聯動到下面一系列企業的生長和變化。
吳明輝：
關於貴不貴這件事情最關鍵還是要看投資者和創始人對這件事的終極思考和AI是否能夠改變這些行業。
我認為AI本身對於很多行業將來應該是一個非連續的顛覆，從連續性看，大家會去看今天的估值多少，明天多少，後天多少，如果考慮非連續，會從最後一天是什麼樣的，從後面往前倒推。無人駕駛這件事情大家今天覺得很神奇，估值也很神奇，但是等整個市場全都是無人駕駛的時候，一定會徹底顛覆整個交通出行行業價值鏈，包括能源這個行業也會徹底地顛覆。
包括比如傅盛說的服務業，我自己特別看好服務業，從以終為始的角度去看，就是越來越少的人會願意去給別人提供服務，但是對服務有要求的人越來越多，所以他對勞動力的缺口是很大的，同時我們不管是機器人也好，AI機器人也好，他的成本會越來越低，所以今天大家可能看到這些公司不一定賺到很多錢，但是這個事情總有一天會發生的。
如果大家堅信這件事情大家賭一個好的團隊，當然也可以靜觀其變，等到那天在漲停板的時候再買也行，大家投資的心態不一樣，你賭的階段不一樣。我認為這個事情一定會發生，只是不確定會發生在哪個團隊上，在哪個行業裡面。
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