7月31日晚間【秒見投資人說】邀請了德本基金投資總監甄小妮 給大家帶來主題為《人工智能領域有哪些投資新機會？帶給早期創業者什麼發展啟示？》的分享。
為了讓大家對VC的行業觀點有更直觀的感受，6月起秒見新設立了“投資人說”專欄，每期精選一位熱門領域的資深投資人，就熱點行業主題分享投資人所在行業的研究心得。跟公開的演講相比，秒見投資人說內容遠大於形式，不僅有知識和數據，更有觀點，信息更接近行業真相。在這裡，投資不是信口開河，而是荷槍實彈在市場中“說”到“做”到。
本期分享乾貨多多，你將從以下3個維度收穫滿滿內容：
1.國內人工智能發展現狀
2.人工智能領域未來的投資機會有哪些？
3.給早期創業者的一些建議
以下為投資人甄小妮的分享實錄，enjoy：
一、人工智能的基本概念
感謝大家今天抽出時間參與我的分享，首先跟大家簡單介紹下人工智能的基本概念，人工智能並不是指機器需要像人一樣來思考，而是重點讓機器能夠解決人腦需要解決的問題。簡單來說人工智能的表現形式第一個是會看，包括圖像識別，文字識別；第二個是會聽，包括語音識別和機器翻譯；第三個是會說，包括語音合成，人機對話；第四個是會行動，包括自動駕駛，無人機等等；那第五個是會思考，包括人機對弈，醫療診斷；最後一個就是會學習，但這裡指的是深度學習。
二、國內目前人工智能發展現狀
中國目前是人工智能專利佈局最多的國家，數量稍領先於美國和日本，三個國家總量佔到全球總體專利公開數量的74%，集中在語音識別，圖像識別，機器人和機器學習的細分方向。而中國的專利技術主要集中在數據處理系統和數據信息傳輸領域，其中電力工程也是一箇中國人工智能專利佈局比較重要的領域。
1.人工智能人才狀況
中國的人工智能人才總量是在世界上排第一。但從國家總人口占比上看中國排第二，大概在10%左右，主要聚集在高校和科研機構。主要集中在東部，中部，個別西部城市像西安，成都在人工智能的表現也挺不錯。國際上的研究方向以機器學習、數據挖掘和模式識別為主，但中國的人工智能人才研究的領域非常分散，基本相關的都有涉及。
2.國內產業發展情況
目前國內人工智能企業數量佔到全國第二，美國暫居首位，北京是全球人工智能企業最集中的城市，而上海、深圳、杭州的企業數量也已進入全球前20。國內人工智能企業在12到16年間創辦的最多，15年達到頂峰後增速放緩，企業的平均年齡在5.5年左右，主要應用在三類領域中，一是語音類技術：語音識別，語音合成等，二是視覺類技術：生物識別，圖像識別，視頻識別；三是自然語言處理類的技術：包括機器翻譯，情感分析等。與國外對比起來，我們國家人工智能企業應用技術基礎硬件類的佔比較少，主要集中在視覺和語音方面。
從行業分佈來看，垂直領域的技術應用居多，像智能機器人、智能駕駛無人機、AR/VR、大數據。國外企業比較注重AI在各類垂直行業的應用，而我們國內的企業則是看重智能機器人、無人機和智能駕駛等終端產品市場。
3.投融資規模
從投資角度上來看，中國已經成為全球人工智能投融資規模最大的國家，整個行業的投融資規模呈上升趨勢，國內融資金額還有融資數量比數最高的是北京，遙遙領先其他城市。其次就是上海，浙江，江蘇，廣東，廣東企業的投融資總額雖然相對較少，但活躍度非常高。
4.融資輪次分佈
從2015年開始投融資輪次分佈數據反映出國內人工智能早期投資比例正在下降，意味著產業形態正逐步整合和趨於成熟，細分領域的投資更加理性。
5.國家政策的主題變遷
從2013年開始各個國家開始出臺關於人工智能的戰略和國家政策，但政策重心各有側重，美國比較重視人工智能對經濟發展和國家安全的影響；歐洲國家則關注人工智能所帶來安全和隱私方面的倫理風險；而日本希望人工智能技術能夠推進超智能社會的建設；中國的人工智能政策主要聚焦在實現人工智能領域的產業化，比如說像計算機視覺，自然語言處理，智能機器人和語音識別，這點我覺得挺重要的。
我們再細分看國內從09年到19年這十年間出臺的關於人工智能政策主題變遷，可以分為五個階段，第一個階段：09年到13年，主要關注物聯網，信息安全數據庫，人工智能和基礎設施。第二個階段：13年到15年，物聯網，技術標準，基礎設施，大數據和人工智能。第三個階段：15年到16年，主題詞變成大數據，基礎設施，物聯網，雲計算，數據共享。第四階段：16年到17年的時候，大數據排到了第一位，隨後是人工智能，物聯網，雲計算。五個階段：17年中一直到現在，人工智能大數據信息安全，把安全提提前了，然後是雲計算，基礎設施。
6.產品應用
國內人工智能應用範圍非常廣，其中語音和視覺類產品最成熟，比較典型的有語音交互類產品，像智能音箱、智能語音助手、智能車載系統、智能機器人、無人機、無人駕駛汽車等。另外在各行業中，比如醫療，健康，金融，教育，安防，智能家居等多個垂直領域也都有人工智能的身影。
7.人工智能應用終端產品
目前人工智能技術還處於相對較早期的階段，以機器深度學習為代表的人工智能技術主要體現在算法層面，下面舉一些發展較成熟且在市面上已有知名度和市場規模的產品。
智能音響——音箱搭載人工智能語音交互系統終端產品。智能音箱近幾年的年均複合增長率超過30%，是非常不錯的成績，目前谷歌已經超過亞馬遜成為全球智能音箱的第一巨頭。大家都知道國內比較大的兩個品牌就是天貓和小米。
行業應用機器人，我們之前看過一個電商項目，他們自建物流站用的就是物流機器人。貼近我們生活的家用機器人就更多了，包括像掃地機器人，老人看護機器人，情感陪伴機器人，兒童教育機器人，這些都非常貼近老百姓的生活。
無人機，人工智能應用比較成熟的終端產品，目前無人機市場由個人使用的消費級和商用無人機構成。消費級無人機主要用來航拍和跟拍，場景比較娛樂化。而商用無人機應用場景則更加廣泛，像農林業、物流、安保、巡防等。目前國內最具影響力的無人機企業就是大家所熟知的大疆，它在民用領域滲透非常深，除了大疆之外國內也有其他發展比較快的無人機企業，比如像零零無限、零度智控等。
8.人工智能在行業上的應用
以上是較成熟的大類產品，接下來我們聊聊人工智能在行業上的運用。
首先是智能醫療，包括像智能診療醫學、影像分析、數據分析、健康管理，新藥研發等，以往醫生問診都是根據醫療理論知識以及臨床經驗，再結合病人病症和檢查結果下診斷，現在人工智能可以讓計算機來深度學習專業的理論知識，儲存海量的歷史病例識別醫學影像，讓人工智能成為醫生的超級助手，來幫助醫生來完成診斷。
第二個是智能金融，主要包括有智能投顧和反金融欺詐檢測。很多私募產品通過機器來學習算法，根據客戶設定的收益目標、年齡收入、當前的資產情況和風險承受能力來自動調整金融投資組合，儘可能確保實現客戶的收益目標。金融反欺詐主要是避免偽造冒充身份。國內以猛獁反欺詐為代表的金融公司通過人工智能技術來構建自動智能的反欺詐技術和系統，來幫助企業和個人提高風控指數。
第三個是智能安防，主要以圖像和海量數據為核心，通過算法及模型提供技術保障，目前人工智能在安防領域的應用包括民用和警用兩個方向，警用咱們就不多說了，主要是公安層面，民用方向其實更貼近我們日常生活，像智能樓宇，工業園區的智能監控，公共場所的人臉識別。國內像大華，海康威視，東方網力等傳統企業也在不斷加大安防產品的智能化，另外像商湯科技，阿曠，視雲，從伊圖等以算法建廠的企業重點聚焦行為分析，人臉識別，圖像智能等領域。
第四個是智能家居，以住宅為平臺，基於物聯網技術運營硬件軟件構成傢俱生態圈，遠程操控設備進行人機互動，或者是設備互聯互通，通過分析用戶畫像和行為來給用戶提供符合個性化的生活服務。國內小米打造的智能家居生態鏈就已經形成自研自產自銷的完整體系，另外傳統的家電公司比如美的，海爾，格力也在依託本身龐大且完整產業和產品線的基礎上，積極向智能家居轉型，推進整個智能戰略。
總結來說，人工智能終端產品的應用從整個生態來看其實就是看上中游，上游分為大華、華天科技都在做的傳感；英特爾、高通、國內地平線公司在做的芯片；新浪潮、神州數碼做的存儲設備以及百度，360，中科院，科大訊飛做的算法模型。中游主要是基礎的應用技術，國外有微軟，Facebook，google，IBM，國內有一圖，海康威視，騰訊，大華等。下游主要就是機器人、無人機、自動駕駛和虛擬助手/虛擬客服。
三、人工智能領域投資機會
我們先了解下投資方關注的人工智能項目幾個關鍵點。
第一個是算法，首先會看它是不是一個優化和高效的算法模型；
第二個是數據，我們會重點看在高複雜模型和海量參數中能夠做到深度學習的數據如何，是否能使得出的結果更加精準；
第三看計算性能，以AlphaGo為例，它今年的計算性能比去年提高了十倍左右，計算性能的提高會加速對大數據的分析和處理速度；
第四會關注他的軟硬件技術，因為很多結果是需要通過軟件和半導體傳感器等硬件來實現；
第五會關注價格，只有當它的產品價格達到合理範圍後，不管民用還是商用的消費者才會買單；
最後第六點是看交互技術，也就是對這個產品整體使用體驗如何。
其實我們講的人工智能領域投資機會就是指細分領域的機會，前面有提到關於上中下游的細分領域以及目前可以落地的終端產品，在這裡再簡單和大家梳理下具體的細分領域。
1. 圖像識別，它是近幾年人工智能細分領域技術進步最大的，並且圖像傳感器仍在不斷進步，尤其是3D結構和光深度傳感器。今天的圖像傳感器可以每秒成像捕捉運動過程當中的任一瞬間，更重要的是傳感器價格基本保持較低水平。過去兩年資本市場一些炙手可熱的投資標的都和圖像識別尤其是人臉識別有關，但目前圖像識別分析還存在一些難題，目前因計算能力不足還不能對影像進行自動處理，比如無法像一鍵美顏圖片那樣對視頻進行美化，所以說在這個細分領域未來還是存在機會的。
2. 語音識別，目前比較成熟和應用廣泛的一個細分領域就是語音識別，因為它場景垂直，語義的固定容易讓人工智能深度學習和理解，未來在真正實現全智能交互理解以及高識別率上還有投資機會。
3. 智能教育，我說的智能教育並不是說取代老師，而是協助老師讓整個教學的過程變得更加高效和有趣。
4.智慧醫療，上面有提到導診，複診機器人，另外還有輔助手術的3D醫療智能技術。
總而言之，我個人認為AI不太可能脫離傳統的東西去做，這也是我們基金在看人工智能項目時的偏好，產品一定要有形態和可落地的應用場景才能代表技術能夠商業化，從投資人的角度來說就是它能變現帶來收益。當項目使用AI技術來改造和提升傳統行業效率時，我們看重的是這個技術跟產業結合程度如何。
四、給早期創業者的一些建議
最後想跟大家分享的是過往我通過BP瞭解項目過程中發現的一些問題，包括創業者跟投資人溝通時我會希望他們可以講清楚的一些問題是什麼。我覺得任何一家需要融資的創業公司不管是什麼領域它都會碰到這類問題，我分了六個方面來和大家交流：
1.市場
- 市場天花板，投資人需要知道你是如何計算整個市場的天花板以及你對推倒市場天花板大小的方法是什麼；
- 賽道，你要做的這個項目整個行業集中度如何，因為集中度決定競爭格局；
- 行業和用戶痛點到底是什麼，我問過很多創業者你的項目解決了市面上的痛點嗎？是真的解決了還是說你只是為了創業而自嗨創造出了用戶痛點，這是本末倒置的關係。
- 關於市場的就是why now。為什麼你覺得現在有機會創業做這個細分領域的。
2.團隊
- 你的團隊優秀嗎？你需要讓投資人相信你們團隊可以做好這件事情。所以你要先熟悉投資人眼裡對好團隊的定義是什麼。
- 說清楚why me，為什麼是你來做這個事情，團隊中有哪些核心競爭力能夠使你的項目在競爭環境中脫穎而出。
3.商業模式
你對解決行業或用戶痛點的方案能成立嗎？投資人想聽到的其實是一個完整的邏輯驗證，再有就是你的盈利模式到底是什麼，整個商業閉環是不是真的成立。我在和項目方溝通時，一般不用等他結束路演，而是隻需開頭的5分鐘就能對這個項目做一個大致判斷，主要就看他能不能講清楚商業閉環是否真的符合邏輯而且能夠成立。
4.數據情況
你的業務核心指標是否符合行業共識的評價標準；運營數據背後所反映出業務的增長因素是什麼？並不是簡單聊些數字數據行，而是要表明數字背後存在怎樣的邏輯。
5.競爭對手
其實投資人想了解你對項目是否有清晰的定位，好比當前的競爭格局是個3D模型，你要清楚自己的橫座標和縱座標分別在哪，業務增長護城河又是什麼，說明你對競爭壁壘的預想和判斷。
6.融資計劃
最後一點是關於融資計劃，投資人並不是希望你告訴他一個數字，而是要知道這個數字到底怎麼計算出來的，你背後的邏輯是什麼以及這個邏輯是否合理，其實大部分投資人都需要知道的你對使用這筆錢的規劃以及這個邏輯和融資額的關係它是否合理，因為這在一定程度上能側面看出你對項目或是對整個行業發展和競爭格局的判斷。
以上就是我今天的分享，很感謝大家抽出時間參與，如果後續會有其他問題可以聯繫秒見的工作人員或者通過秒見APP聯繫我。謝謝大家。
關於秒見
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對創業者通向創業夢想彼岸的支持，是秒見一貫以來的真誠堅持，願所有的創業者找到初心感動！
