雖然疫情還在，但是企業已經陸續開始復工，在人工智能領域，剛需+智能型的企業會獲得首批覆蘇的機會。人工智能的發展已經深入到我們生活的方方面面，通過此次疫情帶來的危機，企業在死裡逃生之後會遇到哪些新的機遇？人工智能行業浮現出哪些新趨勢？傳統行業又該如何+人工智能危中尋機？本期智見【戰疫情·公開課】請到了遠望資本創始合夥人江平為大家帶來分享。

江平：遠望資本創始合夥人，美國加州大學伯克利機械工程與計算機雙碩士、清華大學工程學士學位。7 年硅谷和 9 年中國創業投資經驗，曾任紅華資本執行董事，小米科技 ERP 總監。遠望資本定位新一代技術型 VC，聚焦技術創新類項目，投資項目包括擎朗機器人、趣店、梯影傳媒、熵智科技、T11 生鮮超市等項目。

今天與大家分享一下這次疫情帶來的影響，以及疫情下中國人工智能行業存在的一些機會和接下來的趨勢。

一．疫情在影響中國中小企業的同時 推動企業服務上線

我把影響分成三個部分來分析。

首先，線下行業遭受重創。線下行業高度依賴於線下履約交付，比如餐飲、娛樂、旅遊、交通、影視、演出，受疫情影響最大的就是這些行業。中國100萬億元的GDP，這些行業貢獻了近60%。當年SARS的時候佔比期還不到40%，所以說這些行業受到打擊，其實是對中國整個經濟有非常大的影響。

有分析指出僅僅是零售、餐飲跟旅遊市場直接損失就超過了1萬億元。影視行業更不用說了，大家都不太去看電影了，整個春節檔至少損失了100億，因為去年影視行業整體票房才600億，我覺得全年會直接減少30%。所以說基本所有的線下的服務行業都受到了重創。

第二，但是對於線上智能化行業，其實是在危中也迎來了比較好的機會。比如短視頻/直播，遊戲、在線教育、遠程協作，生鮮電商、外賣配送、服務類機器人等等這些。

舉例來說，大家知道短視頻/直播行業，抖音去年已經實現了4億的DAU，快手也差不多3億。這次因為疫情的關係，各家的DAU增長都非常快，直播+成了時髦術語，很多的營銷活動都已經搬到直播或者短視頻中去了。再比如遊戲，各類遊戲收入都上漲，王者榮耀在除夕的當天流水達到了20億元，這是一個非常可怕的數據。還有就是在線教育的蓬勃發展，以及包括Zoom、釘釘在哪的各個遠程協作平臺紛紛免費為企業提供服務。其他的電商、外賣，機器人這些就更顯而易見，這些行業都是得到了比較好的一些機會。

第三，商業模式的加速進化。因為這次疫情，很多原來高度依賴線下的行業意識到沒有線上、沒有智能，商業模式上是不行的。我們可以看到有些企業正在醞釀商業模式的改變，有些更是已經迅速在疫情當中實現了轉身。

譬如，教育行業是轉身實現比較快的，各位有孩子的都已經看到，學校不能開課，大量的課程以線上課堂取代，線上教育變成主流。還有比如很多醫院也開始了智能化，用機器人替代醫生護士完成很多工作。另外還有很多傳統純線下的企業都開始在做線上+、直播+、AI+的轉型嘗試，一個比較有意思的例子是很多夜店也開始直播+了，雲DJ，雲蹦迪，據說打賞收入比線下開的時候還要多。

我們來分析一下疫情對中小企業主要幾種影響形式：

第一， 現金流影響。大家都知道現金流是企業的生命線。很多中小微企業由於儲備不足、賬期回款、融資等種種原因，導致了疫情一來突然就碰到現金流的問題。這次真的是讓所有人都深刻意識到現金流的重要性。我們認為，在目前情況下，中小微企業8-10個月以上的現金儲備才是相對安全的。

第二， 供應鏈影響。主要是體現在生產停滯、訂單取消、物流停滯這些方面的影響。很多中小企業企業供應鏈已經基本癱瘓。

第三， 人員影響。現在人員的安全性是第一位，接下來幾個月都沒有辦法開工了，線下工作停滯，怎麼辦？只能是線上進行遠程的工作。還有非常重要的就是員工的心理問題，不管在疫情中還是疫情後，對整個行業的恢復都是巨大的因素，因為這會導致整個企業戰鬥力出現下降，是非常可怕的事情。

第四， 其他活動的影響。很多融資、營銷、廣告等線下的活動紛紛都停滯了。

這些對企業自身的能力是非常關鍵的一次考驗。首先是現金管理能力，如何在非常時期最大程度開源節流度過危機；二是人員組織能力，如何保障員工安全並最大程度保持團隊戰鬥力；三是效率管理的能力，不管在什麼樣情況下都能保持企業高效的運轉；四是應變能力，出現了緊急情況怎麼辦，這是企業比較重要能力。

我們在春節之前幾天就開始不斷跟我們被投企業的CEO們說，接下來的目標非常簡單，就是活下來。因為只要現在活下來，就有機會，只要現在能夠存活，那肯定是有翻身的機會。因為行業需求還在，消費能力還在，只要這兩個因素還在，如果能跑贏同行活下來，就一定能夠迎來轉機，這個我們是非常有信心的。

這次疫情對人工智能行業帶來什麼樣的機會？

首先我們來回顧一下人工智能這個行業的發展情況。AI這個概念在上世紀50年代被正式提出後，一直起起伏伏，經歷了幾次高潮後又陷入沉寂的週期。最近的一波浪潮，是2006年深度學習提出之後，隨著計算能力的提升和大數據的成熟，讓人工智能逐步進入了真正可應用的階段。

而人工智能真正在國內被廣泛認知是在2016年AlphaGo戰勝了人以後。這具有標誌性意義。從那時候起大眾才理解人工智能其實真的可以接近甚至超越人類智慧。人工智能方面的創業企業也開始蓬勃發展。

人工智能可以分三層，最底下是infrastructure，即基礎層，包括硬件、算力、算法，雲計算，芯片等。中間這一層我們叫它Enabling Technology, 即通用技術層，包含了語音識別、語義識別、圖像識別等一系列的通用技術。最頂層就是AI+，即人工智能在各行業的應用。

最近5年我國湧現出了大量優秀的人工智能創業公司，由於整體格局的形成，最近大部分的新興創業企業都是在人工智能+行業上進行一些探索。所以說在我國行業的人工智能化一直是一個必然的趨勢。只不過這次疫情，加速了這個趨勢的進程。

這個加速的本質原因是消費群體新習慣新理念的形成。

首先是催化了個人消費者新習慣的養成。譬如，這次疫情，讓我們變得更講衛生了，覺得戴口罩好像也不是一件那麼不可容忍的事情，我們會覺得沒事在家裡待著也挺好，一個人獨處讀讀書做些思考也不錯，不一定每天都要去跟人見面。還有一個更加深刻的意識形成就是健康太重要了。

同樣的影響也適用於企業。首先就是機器替代。大家突然發現很多事情人做不了的，但機器一直都在。所以說機器取代一直都是個大趨勢，一定要迅速地去完成，而不是因為某個突發情況倉促完成。另外就是企業運作的數據化智能化，以及企業的安全意識，這些都是新習慣新理念的養成。

疫情下，什麼樣的人工智能解決方案被直接應用了？大家雖說每天都宅在家裡，相信也有各種新聞渠道去了解到，人工智能在這次疫情下發揮了巨大的作用，在很多場景下得到了廣泛應用。

首先比如說服務類機器人，是實實在在地能夠在突發和高危狀態下替代人工。例如，我們投的擎朗機器人之前主要場景是餐廳傳菜，這次就很快與很多醫院合作，用機器人做送藥以及其他物資傳遞的一些工作，效果非常好。

還有就是AI影像診斷，直接幫助醫生來對CT等影像進行判斷。AI影像看片本質上需要足夠醫學數據量，而且還存在醫生信任度和接受度的問題，所以落地一直是個問題，但是這次疫情提供了絕佳的場景，CT片是這次新冠臨床診斷的重要依據，病例太多片子太多，醫生不夠用了，因此AI影像輔助診斷髮揮了巨大作用。我們知道依圖科技已經跟武漢的一些定點醫院開始合作，阿里這些龍頭企業也在積極跟進。

還有一個是無人零售。這次疫情把無人零售重新推上臺面，因為大家都儘量避免跟人接觸，所以如果能只跟一個機器打交道，那肯定是要比跟人打交道心裡要放心得多。因此無人零售也是在這次疫情得到了非常大的機會。T11生鮮超市是我們投的一個生鮮企業，前兩天我去採購了兩購物車的物資，到了收銀臺，根本不需要服務員幫忙，我自己就把所有的商品都通過無人零售的方式付好款了，非常安全方便快捷。

還有一個應用場景就是無人機，大家都知道無人機在攝影勘測上已經有廣泛的應用，這次無人機還扮演了一個英雄的角色，就是宣講員，我在抖音看到不少相關視頻，比如說社區老太太不戴口罩出來逛街，無人機飛過去說：“阿姨你不戴口罩還在外頭瞎逛，不行你趕緊回家。”這是一個非常有效的方式。通過無人機在疫情下可以高效地做很多事情，比如空中宣講，噴灑，測體溫，監測交通等等等等。

另外，這次疫情也讓大家看到了大數據的威力，譬如中疾控疫情數據的實時更新，通過數據仿真判斷出疫情的發展，擴散的速度等，各大運營商的人員軌跡檢測分析等，都在幫助各個層面的決策者作最科學的行動判斷，大數據給疫情下的社會帶來非常寶貴的價值。

而受疫情的推動，人工智能的後續應用會更加廣泛。

譬如全面的機器替代，包括全面利用機器人、SaaS軟件等智能工具來替代人工。這個進程會被大大加快。

再譬如人工智能在生物醫療上的應用，包括新藥研發，基因測序和分析這些。這個領域AI已經逐漸介入，這幾年有很多創業公司在做這些領域的AI化，能夠幾十倍幾百倍地提高效率。接下來這些領域會得到更多的重視。

另外就是健康管理、保險等等，非常典型的AI大數據在傳統行業的應用，在疫情之後預計也會得到非常大的提升。

由此我們也可以得出一個結論：作為傳統企業，如果不盡快在商業模式上進行人工智能化，就很難在疫情後行業整體復甦的優勝劣汰大環境下生存下來。

那麼，疫情下的人工智能企業主要面臨的問題是什麼呢？

首先，毫無疑問還是現金流。人工智能初創企業現金儲備通常不足，而且運營成本相對比較高，大家都比較強的依賴融資進行現金積累。在疫情下，第一要務，就是要在現金流上做好規劃。現金流要在10個月以下的人工智能初創企業，現在就必須要開始行動了。

第二，人員的問題。首先是工作效率，雖然人工智能企業很多工作是可以遠程完成，但是效率畢竟比較低。其次確保人員安全也是一個非常大的問題，如果一個初創企業一個員工被隔離，企業接下來就非常麻煩了。另外員工的鬥志，也需要非常關注，我們會不斷的去問很多企業，你們員工現在情緒怎麼樣？心氣怎麼樣？如果大家心氣都還很高，凝聚力還在，那麼你的企業就還是安全的。

第三，供應鏈的問題。很多人工智能創業公司尤其是涉及硬件的企業，是高度依賴於供應鏈的，因為疫情面臨了嚴重的原材料和生產停滯問題，以及物流問題。我們

第四，訂單履約問題。包括訂單停滯，營銷停滯，履約延遲，實施延遲，帳期延遲這些問題。很多人工智能創業企業都是to B的，訂單履約問題尤其明顯，我們有一個做得非常好初創企業叫曲線智能，做噴塗機器人，依靠機器視覺和深度學習，能噴得比老師傅還好，還能在有毒的環境下工作，所以很多生產非標品廠家比如說木傢俱、木門、窗，鋁材等企業，就非常需要他們的產品。但這次疫情一來，很多意向採購企業停工或者不讓外部人員進入，大量依賴現場實施的工作都必須停滯了。

由於這次疫情，人工智能初創企業的融資節奏基本都被打亂了。不管節前進展如何，甚至有些企業已經拿到條款了，但接下來真正close可能都還得相當一段時間。

為什麼呢？最直接的原因就是沒法面聊了，因為投資不是一個可以完全線上完成的業務，更多還是依賴於人與人之間感覺。所以我都沒有辦法跟你當面談了，那要放心把錢交給你，是很難的一件事

其次對投資機構來說，這次疫情也讓我們意識到一些事情。

我們重新思考什麼樣的企業才是健康的，什麼樣的企業才能在競爭當中最終活下來。對投資機構而言，因為疫情的原因，就算上半年沒有一筆投資都是可以接受的，因為整個市場都在觀望，在等疫情過去或者緩和之後，看反彈的情況再做判斷，因此對我們來說壓力並沒有那麼大。但是對初創企業來說，那就是生死存亡的壓力了。

從投資人角度，我們給人工智能方面的初創企業一些融資策略上的調整建議。

第一， 事不宜遲。一年之際在於春，如果你在2月、3月份耽誤了很多事情，那

可能打亂一整年的計劃，所以如果要融資的話，你要迅速在遠程完成除面談之外的一切工作。

第二，合理調整估值。我一直跟很多創業者講，不用過度糾結估值，估值高對你來說並沒有實際的價值，只是一個數字。現在就更明顯了，活著是硬道理。所以說要合理的去調整估值。

第三，考慮多種渠道。除了股權融資之外，還可以用一些靈活的方式來補充現金流，比如可以考慮跟老投資人或者新的投資人要一筆可轉債，或者跟銀行做一些貸款。

第四，保持條款靈活性。在非常時期要適當在條款上做一些讓步，不用太過糾結於一些非關鍵的條款，導致整體談判受阻。

融資的優先級排序：確定性>條款>品牌>金額>估值

確定性包括是否會給你打錢，什麼時候打錢，到賬的速度，到賬的確定性，是最重要的，一定要把握住。另外，我在條款上不能因為一些不是非常重要的問題，給自己挖大的坑。第三重要是品牌，我願意給品牌更多的溢價，好的品牌可以給企業帶來更多的附加價值。

我把金額跟估值放在最後兩位，企業當然希望要融到更多的金額，但是具體金額多少，那是依據實際需求而定的，估值是最不重要的，在這種情況下如果你還糾結估值是多少，那麼可能會把企業引向一個比較不好的狀態。

我們對疫情後人工智能行業的投資策略：短期謹慎，長期樂觀。我們作為投資人會更加青睞能夠在逆境當中存活下來，而且活得很好的企業，這至少是在各個方面都體現了企業的戰鬥力、凝聚力，以及創業者或者CEO的整體能力。

人工智能的三要素是算法、算力跟數據。國內現在算法跟算力已經是標準化了。所以接下來我們的投資邏輯一定是數據為王。

第三，我們會更加堅持聚焦AI+行業，如前所述，疫情會加速人工智能+的進程。而且目前的情況，也會在這個行業產生很多優質資產的投資機會。

我們對人工智能創業公司事的判斷，就幾個方面。第一就是剛需，第二是現金流，第三是商業模式，第四是市場，這些都非常重要。

對人的判斷，維度還是幾個方面：第一是創業精神，第二是執行力，第三是領導能力，第四是學習能力。這一段時間能夠活下來的企業，對你的創業精神、執行力、領導能力、學習能力一定是加分項。

企業在解決了現金流的問題後，最需要做的就是重新思考商業模式。對重大危機或者突發情況，有沒有足夠的應對能力。傳統業務智能化，就是線上化、精細化、數字化，是企業在各自行業優勝劣汰中生存的一個重要砝碼。

對傳統業務智能化我們有一些建議：

首先，核心管理者跟創始人要提高認知力和對未來的判斷力。不管企業大小，核心管理者或者創始人的認知力就代表了企業能走多遠，所以接下來如果想要在智能化上走得遠，創始人要在這方面進行提升。

第二，更好的瞭解AI的能力跟邊界，制定目標，並對困難有心理準備。有不少企業會高估了AI的能力，或者高估了AI能夠對企業帶來的當下或者說短期的一些影響，導致出現困難，心理上受不了。所有的AI方案都有一個適應的過程，要避免不切實際的期望導致整個項目fail掉。

我們有一個被投企業，叫擎朗智能，做服務類機器人，在餐廳服務方面基本做到全國最大了。他們跟海底撈的合作就體現了海底撈管理者對AI能力的清晰認識和預期。他們先做幾家智能餐廳作為展示點，讓員工、消費者，包括管理層清楚地認識到機器人能夠帶來什麼樣的價值，然後再逐步鋪開，這種AI化一定是會成功的。

第三，正確評估企業自身經營業務上的核心痛點跟短板。AI化絕對不是一個口號，也不是說我實施一套系統或者上一個智能機器人，或用大數據來取代一些東西，就是AI化。所有的AI化一定是針對企業自身的業務經營的痛點跟短板來進行實施的，而不是盲目的。

第四，瞭解國內外領先同行的解決方案和實施情況。現在很多初創企業不瞭解整體行業的智能化情況，不知道同行在用什麼樣的方式來做。所以我給他們的建議通常是把所有的行業內智能化的解決方案都瞭解一遍，然後挑出更加適合的解決方案來做部署。

第五，組織結構和人員儲備上的規劃調整。很多企業上機器人或者系統，但是組織結構和人員儲備沒有跟上。我接觸過一個傳統行業的上市公司，非常想在人工智能上有突破，但是他們在人員儲備上沒有很好的方案，因為公司位置相對偏遠，也沒有決心搭一個好的團隊，在組織結構上也沒有相應做調整，還是用原來銷售為主導的方式驅動人工智能的轉型進程。這就導致很多事情推起來非常困難。

最後，一定要制定合理的實施方案，財務預算跟時間計劃。人工智能化不是一蹴而就，也不是購置一套系統，或者買一批機器人，上一個人臉識別，就智能化了，一定要有一個合理的實施方案，然後在財務預算上也要跟上，時間計劃上也要更加科學。

疫情後行業整體展望

第一，短期停滯，中長期個體淘汰，行業依然存在。

大家都知道短期整個行業肯定會停滯，但中長期會有一個比較好的反彈，因為中國的整個經濟勢頭在這。我們GDP的增速還是高於世界上大多數國家。這期間有些個體企業會死掉，比如前兩天北京一個大家很熟悉的KTV宣佈了跟所有的員工解除勞動合同，撐不下去了。接下來可能會有很多我們熟悉的消費品牌，會因為這次疫情消失了，很遺憾，但是這就是目前的現實。

太平盛世下，大多數企業還是缺乏應對危機的能力，沒有足夠的現金儲備，所以我們說只要你跑贏同行，就算跪著活下來，也一定能夠在接下來的復甦期當中獲得非常好的機會。

智能化肯定是整體行業的大趨勢，所有人都希望在智能化上做比較好的轉換和升級，所以接下來我們整體的創業環境，會向著剛需化、智能化方向。

第二，洗牌跟反彈。病毒入侵細胞會死亡，危機入侵中小型企業也會造成死亡。我們現在所有的中小型企業也面臨著復工痛苦，現金流痛苦，國家政策的痛苦，各種封路，各種限制的痛苦等等。但是就如同人體戰勝病毒過程中，優勝劣汰出更好更強壯的細胞，更強壯的更有韌勁企業才能存活下來。所以這次疫情相當於整個行業經歷了一次病毒的入侵，讓整個行業裡的企業在免疫戰爭中經歷一次優勝劣汰的洗牌，為接下來的反彈做好充分的準備。

第三，後遺症。疫情對行業影響的深遠程度和全貌，可能需要長時間後才能真正被理解。非典從2001年12月到2003年6月25號北京宣佈危機解除，前後經歷了6個多月，而這次新冠疫情，比非典還要嚴重一些。我們要有長期持久戰的心態

第四，蝴蝶效應跟口紅效應。所謂的蝴蝶效應就是亞馬遜一隻蝴蝶偶爾扇動了翅膀，會在德州形成一場風暴，意指在一個動態系統中，偶發的微小變化可能帶動整個系統的長期的巨大的連鎖反應。這次疫情的發展，一些可能當時看起來微小偏差在系統裡迅速放大，對全國乃至世界經濟造成了如此巨大的影響，就是最典型的蝴蝶效應。充分認識蝴蝶效應能夠讓我們對接下來的恢復有足夠的心理準備。

所謂口紅效應就是在經濟恢復期或者下行期，人們對較廉價的奢侈品，或者看起來比較精緻的東西會更加青睞，會產生更高的銷售。所以接下會有一大批具備口紅效應的創業企業應運而生。

恢復能力

在恢復能力的預測上，我們通過剛需度和智能度兩個維度，將所有行業分成四大類。

第一類就是既是剛需又具備智能化的行業企業，他們肯定是最早復甦。而且這些企業在這次疫情中，本身受到的影響就非常小，甚至因為這次疫情還獲得了很好的發展機會。有剛需智能的企業肯定是在接下來，我們行業整體復甦上是最早蓬勃發展的。

但其實大部分行業都不是剛需智能的，所以第二類就是所謂的剛需不智能，就是那些實實在在人民需要的，但是傳統來說線上化程度非常不高的行業，譬如學校、商場、超市、航空、交通、旅遊等等，他們會第二批覆蘇。

這裡面有兩個原因，一個是政府會有扶持政策，優先扶持這種剛需企業恢復到正常的狀態。二是對於剛需不智能的企業也會在這次的疫情當中深刻地意識到，智能化的重要性。譬如教育行業，其實在這次疫情上受到的影響是巨大的，上不了課也很多人都退課，很多機構的現金儲備根本扛不了幾個月。但幸運的是，教育是一個在線上化、智能化上有非常好落地場景的領域，所以我們看到大量的線上教育就蓬勃而生。

第三種是智能不剛需，雖然線上化程度或者智能化程度非常好，但其實不是人民群眾每天必須的事情，我認為會在第三批覆蘇，而且會迎來大量新的創業公司。這就是我之前講的口紅效應。

第四類就是既不剛需也不智能，這類行業的企業如果不及時轉型，可能就會在疫情過後被時代淘汰。

主要變數

接下來的復甦有幾個主要變數：疫情持續長度、政策力度、國際形勢、復甦代價

首先是疫情持續的長度。疫情的長度是經濟復甦的關鍵因素，但是到現在為止，疫情的長度其實還是個未知數，我們不能寄希望於天氣的轉暖戰勝疫情，也不知道最終我們會是以何種手段戰勝病毒的。

政策的力度就是國家對中小企業接下來複蘇的支持力度。最近很多中小企業都在發聲，希望國家在稅收社保等相關的政策上能夠幫助他們活下來。中小企業接下來會很困難，所以政策的力度對他們來說是一個關鍵的變數。

國際形勢也是一個重要變數。之前國際衛生組織把我們列入了PHEIC，即國際公共衛生緊急事件。很多國家對我們實行了不同程度的貨物和人員流通的限制。接下來隨著疫情的緩和，國際上對我們態度還不明朗。這個對我們行業復甦影響會非常大。

最後一個就是復甦代價，也就是就是人心的恢復和調整。這次新冠疫情，病毒本身的高傳染度加上信息的公開程度和傳播速度，對人心是一次史無前例的衝擊。很多人都開始反思和拷問。我們現在都只是根據我們自己的觀察來推斷。具體因為這次疫情對整體的心態，心理，消費觀，價值觀帶來什麼樣變化，這其實也還是一個未知數。

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