6月23日，界面新闻联合旗下《面谈》栏目携手百度安全，在2018中国创新创业成果交易会（以下简称“创交会”）举办了主题为“融合·裂变——人工智能为产业赋能”的分论坛。

在论坛中，深创投集团创新研究发展中心总经理乔旭东进行了主题为“创业投资视角下的人工智能”的演讲，以下为乔旭东的演讲实录（略有删改）：

大家下午好！非常高兴有机会参加创交界面新闻分论坛会这样一个很好的分享平台，给大家分享一下深创投对于人工智能投资方面的一些实践和我们研究中心对人工智能的一些思考。

    报告分三个部分，我想从两个维度两讲这样一个题目。第一块就是讲一下人工智能的浪潮，在我们看来实际上人工智能的浪潮大致分为三个阶段，第一个就是达特茅斯会议标志着人工智能概念的兴起。但是在过去的60多年，其实它一直是处在一个漫长的发展之中，真正的将AI技术产业化、落地我们觉得也是近几年的事情，尤其是深度学习、神经网络的提出，包括像图像、语音识别技能质量大幅度提升才标志着人工智能这样一个时代可能正在向我们走进。

    推动这次浪潮我们认为有三个要素，第一个是指数般增长的海量数据，这是第一个要素。第二个就是来自于计算能力的一个显著提升，使得我们原来很多根本没有办法实现的想法都能够落地。还有一个更重要的就是本身AI理论技术的一个发展。

    在这样一个浪潮的推动之下，我们出现了大量的创业者，有大量的创业项目，其实创投机构它也开始关注这个行业。深创投作为国内本土的一家创投机构，其实和许多外资，包括像国外的风投机构比起来，我们对于AI项目的投资还是还是相对来说谨慎乐观。深创投成立19年了，大致上投了将近900个项目，这900个项目里面真正属于人工智能概念或者人工智能属性的项目，我大致数了一下，应该不会超过20个，它在我们整个版图里面所占的比例也还是比较小。还有一个维度是，我们实际上真正开始投钱，开始干这个人工智能项目的时间也是比较晚，大致上应该也就在两三年前才会开始做这样一些项目投资，所以第二块我就想分享一下国内比较领先的一家投资机构它的AI投资的一些实践。

其实我们对人工智能产业的理解大致上会分为这样三个层面：基础层、技术层、应用层。我个人对这三个层次的理解还有一维度，下面是最烧钱的层面，上面相对来说是离钱最近的层面，所以我们也会根据对产业维度的解析选择我们在每一个产业链上希望做什么样的一个布局。右边列出了两个应用的场景或者应用的细分领域，一个是机器人，一个是无人驾驶，我们觉得这个领域可能也是跟我们的生产密切相关的两个领域。

在技术层，实际上我们首先关注的第一个层面是计算机视觉，在这一块实际上我们也有幸参与了商汤科技，通俗来讲就是人脸识别这一块，经过我们的判断，视觉应用这一块其实它的应用场景非常多，比如说安防、金融、智慧城市，甚至工业领域都有很多应用的案例，另外它的规模足够大，我们会看到整个规模，在国内来看已经超过了千亿级别。这一类项目我们看的时候我们会非常看重能不能把它的技术产品化，从而构筑自己的竞争壁垒，特别是不仅有好的技术，而且还能够把这个技术卖出去，所以我们觉得有没有一个稳定的盈利模式可能是我们关注的一个重点。

    第二个方面，我们有一个判断，语音的交互将来可能会成为一个非常重要的流量的入口，当然这里面我们对它未来的市场规模做了一个预估，我们觉得它也会到千亿级人民币的水平。智能语音领域竞争还是非常激烈的，特别像一些巨头，一旦我们有创业公司进去之后会不会打价格战，甚至提供免费的方式把这种新的企业赶出这个市场。其实做好这种应用场景，向下游做好某一个行业的应用可能就会显得非常的重要和关键。

    另外一个领域就是细分的领域，就是机器人这个领域。在这个领域我们投的项目还是比较多。我们认为机器人它可能会是各类人工智能技术应用的一个载体，它会集合语音、集合视觉，包括自然语音理解这方面的东西。我们觉得光有技术不行，可能还是看把你的技术能不能结合一个非常好的行业，有一个切合行业的解决方案，这样的机器人公司会更容易跑出来，也更容易受到资本的青睐。还有一类就是智能医疗，智能医疗领域也有少量的布局，比如说像视见医疗，它主要是看肿瘤拍的片子，通过视见医疗的技术很短时间内可以很精准读出结果。实际上我们国家的医疗影像市场的存量本身就很大，达到了4千亿的规模，所以机器人看片和读片会成为应用频率非常高的场景。除此之外还有无人驾驶领域，等等。

   第三个部分想谈一下我们研究中心对于AI投资的一些理解，第一个就是对于人工智能商业趋势的一个判断，我们有三个结论，第一个我们认为未来的算法会呈现开源化的趋势，包括BAT，包括科大讯飞等等，还有一些科技巨头会开放他们的技术平台，他们会吸引更多的开发者使用他们的平台，这样为人工智能的创业公司提供了非常好的契机。第二个是从技术层向应用层渗透，实际上技术再完美，如果说没有办法解决现实的需求问题，其实这个也不是好的技术。第三个是对海量数据的依赖性因为有一些新算法的迭代和出现而可能会有一些下降。

第二个，在投资的时候，我们还是会更关注上游的机会。因为现在大量应用的场景出现频率还不是那么高，所以这时候产业链的上游，特别是技术层面目前，尤其是中间层其实也孕育着大量的机会，底层你会看到离钱比较远，我下面举了一些细分的领域，比如说光学传感器、云台，包括做一些视频解码的芯片，包括做存储芯片的，这一类我们认为它是有非常好的机会，就像早年到西部去淘金，可能很多人没有淘到金子，但是出售淘金设备的，出售酒店服务的倒发了财，所以关注上游可能在未来3—5年我们所关注的重点。

    在应用层呢，我们会寻找那些落地能力比较强的一些应用场景。我们有一个基本的观点，无论未来的愿景有多强大，但是你要在所谓资本寒冬的阶段活下来才是王道，所以能够落地的应用才是一个真正的应用。举个例子，比如是视觉类的人工智能公司，大家为什么都选安防呢？因为它的市场足够大。语音类的公司为什么都选智能音箱呢，都选翻译机，也是因为它有足够多的市场机会，所以我们觉得讯飞选的翻译机这样一个产品非常的讨巧，它契合了市场的需求，并且有海量应用的机会。

    我们刚才看到很多大公司好像把什么都干了，这些创业公司是不是没机会呢？我们觉得不尽然，我们有一个基本的观点，在巨头的生态之争，其实未来到底怎么样演化还没有决出胜负之前，我们作为创业者到底选择哪一家呢？我觉得大家应该还是有所取舍。作为风险投资人来讲能够给我们这些创业企业带来的是一个不带色彩的资本。如果你接受了BAT的投资，其他的AI公司或者说其他的一些客户在跟你合作的时候，你就明显带有某个系的特点，但是如果你接受了风险投资的投资，它其实是一个中性的，不带色彩的资本，这样的话会助力创业者在竞争会争取主动，特别适合那些有独立发展意愿的公司，我觉得可能创投和它的结合应该是一个比较好的标配。

    另外，其实本土机构我们也不能说是妄自菲薄，但是确实与外资比较还有一些明显的短板，我们提出错位的竞争或者错位的配合。传统的外资在AI+C端是非常有优势的，但是我们觉得本土的创投机构AI+金融+制造方面会有优势，所以我觉得在TO B方面会有竞合。产业的资本会关注大的项目，等到这个项目已经相对比较成熟的时候，可能用大资金推动它上一个台阶，创投机构会把注意力更前移，更专业找一些中早期的项目，我觉得这样的话会从阶段上区分大家的差异性。

    最后一点，尽管AI看上去很美，但是这里面炒作的程度已经比较明显了，已经有这样一些存在。对于新技术的预期大家还是会乐观一点，因为相关的技术落地还没有完全的解决。许多的创业者出于融资竞赛的需要，甚至有些企业提出这样一些口号，让人觉得啼笑皆非的口号，就是“融到让对方绝望的资金”、“通过烧钱活下来”，我们觉得这不是创业者该有的态度，投资人为了害怕投错，为了害怕LP对他责难，也不畏惧AI企业估值的泡沫就杀进去，我倒觉得我们作为一个投资人来讲，与其投那些高估值的，看不到盈利前景的项目还不如投科大讯飞，因为毕竟它的增长，它的数据还是能看得见，摸得着的。

    最后一点，不管是创业者还是投资人，对于AI项目的投资还是要回归到商业本质，对于那些过于关注融资的项目，特别是关注融资超过关注市场的项目我们还是要有所提防，过往的数据，过往的失败案例都历历在目，甚至这样的案例每天都在发生。这就是我给大家分享的我们深创投对于AI投资的一些理解和体会。

    谢谢大家！