洪泰观·总结季|AI助力中国迎来“技术引领跃迁式创新”新时代
编者按
2018是达摩克利斯之剑终于落下的一年。这一年，监管日趋严格、热钱不再、行业洗牌迅速又绝情，置身经济转折期中没有谁能独善其身。但人工智能产业依旧方兴未艾，不断有公司刷新行业融资记录。尤其今年中美贸易战直击我国“缺芯”软肋，更引发国内巨头的芯片研发热潮。今天，人工智能还处于发展的初期，但是，未来的人工智能技术，很可能变成一把“万能钥匙”，释放过去所有人类技术和工具的潜能。
洪泰很早便抓住这波热潮，并已形成头部优势，无论是产业布局还是成长性。其中绝大多数项目在今年完成了后续多轮融资。我们将从宏观洞察到投资布局，总结今年一整年洪泰在该领域的所遇所为、所思所感，由此构成洪泰2018年度总结第②篇——AI篇。
作为新一轮产业变革的核心驱动力，人工智能在催生新技术、新产品、新业态、新模式的同时，也对传统行业有着较强的赋能作用，各行各业都在焕发新的生机。
人工智能在各垂直领域商业化大繁荣的背后，是基础层的软硬件支撑，以及技术层的语音识别/自然语言处理、计算机视觉等应用的渐入佳境，虽然离成熟应用还相距甚远，但从1到100的创新已经准备腾飞。
CB Insights最新报告显示，全球人工智能创业公司2017年的融资额达到了创纪录的152亿美元，其中中国企业占比48%，远高于2016年的11.6%；美国排名第二，占比38%。这也是中国在该数据上首次超过美国，中国已然成为人工智能发展最迅速的国家之一。
人工智能在中国高速发展的驱动力主要来自计算力的显著提升、多方位的政策支持、大规模多频次的投资以及逐渐清晰的用户需求；同时，科技巨头生态链博弈正在展开，初创企业则积极发力垂直行业解决方案，深耕巨头的数据洼地，打造护城河。
尤其是今年以来，围绕技术/知识产权的中美贸易摩擦加剧，从长期来看，这对TMT、人工智能及大数据领域的创业热情、政策扶持以及资本关注都带来利好，从而为孵化行业领域独角兽创造了温床，行业赛道已经开始清晰明确。
作为洪泰早期投资聚焦的重要赛道之一，自2016年起，洪泰便较早在人工智能/大数据领域进行系统性布局，如今已形成显著头部优势。2018年洪泰被投企业所获的97项奖中，人工智能/大数据赛道就贡献了53项之多，超出一半；数十家企业都在今年完成新一轮融资。
12月27日，泰哥在“读懂中国——双视角下的新形势与新机会”主题演讲中，也特别指出，互联网进入了技术红利时代，技术的应用和改革更加重要。国内硬科技融资持续攀升，资本从模式创新转向技术创新，特别是技术民主化将促使AI成为基础设施，与产业结合才是真赛道。
围绕洪泰投资生态，我们将梳理有关人工智能/大数据领域的行业洞察，为大家解析洪泰在此间的投资逻辑，并带来洪泰资深投资小伙伴们的干货分享，以飨读者：
“大国重器”，未来政策红利将持续释放
从国家顶层设计方面，已经越来越重视到人工智能作为一项基础技术，能够渗透至各行各业，并助力传统行业实现跨越式升级，提升行业效率，正在逐步成为掀起互联网颠覆性浪潮的新引擎。
人工智能自2016年起进入国家战略地位，相关政策进入爆发期。以下为近几年相关出台政策：
（数据来自德勤）
专注底层各种算法研究的基础性公司，大多估值目前暂时是不匹配现有商业收入的，国家意志在支持这些企业往前发展。从2015年至今的一系列政策可以看出，国家对人工智能发展的关注重心开始向技术的落地和应用上转移。以国务院2017年7月8日印发的《新一代人工智能发展规划》为例，作为我国人工智能发展的顶层战略，《规划》分别从产品、企业和产业层面分层次落实发展任务，对基础的应用场景、具体的产品应用做了全面的梳理，反映出国家布署人工智能发展规划的重点和核心在于人工智能科技的落地与应用。
登上总书记新年贺词的国内首家从事全系列水下机器人研发、生产和销售公司深之蓝便是这一完美体现。它是目前国内唯一一家拥有水下机器人全线产品生产能力的公司，服务领域涉及国防安全、水利水电、刑事侦缉、科研考古、水上运动等各行业。公司目前合计申请授权专利150项，其中发明专利42项，为我国海洋资源开发提供了核心装备保障能力；同时其在今年完成2.5亿人民币B轮融资，备受多家资本青睐。
“智能芯片是人工智能时代的战略制高点”
人工智能的三层产业链结构中，基础支撑层主要以算力为核心，其中包括GPU/FPGA等用于性能加速的处理器、神经网络芯片，以及感知层的传感器，这些是支撑人工智能应用的基础设施。
随着互联网用户量和数据规模的急剧膨胀，人工智能发展对计算性能的要求迫切增长。同时，受限于现有技术架构，传统处理器性能无法满足现有计算性能要求，发展下一代智能芯片势在必行。未来的智能芯片主要是在两个方向发展：一是模仿人类大脑结构的芯片，二是量子芯片。智能芯片是人工智能时代的战略制高点，预计到2020年人工智能芯片全球市场规模将突破百亿美元。
我国在深度学习、识别技术等领域实力突出，在人工智能市场应用层面走在世界前列，但在基础技术、产业链跨界协同、核心人才培养方面则存有短板，尤其在芯片设计领域仍然落后于美国企业，对进口芯片的需求居高不下。因而致力于芯片设计的公司未来潜力巨大，具有重大机会。
洪泰在今年新布局的探境科技和睿芯科技便是芯片设计领域的佼佼者。探境科技由Marvell中国芯片研发部门前高管鲁勇创立，致力于提供终端人工智能芯片及整体方案，并且从最底层开始做起，芯片设计、结构框架、系统、算法等均自主研发；睿芯科技是一家国际领先的研发人工智能芯片的科技型企业，主要研发目标为AI终端芯片，目前在欧洲和中国都设有研发中心。
从感知智能向认知智能进阶，开源化是大势所趋
从人工智能产业进程来看，技术突破是推动产业升级的核心驱动力，技术驱动层对应用层的产品智能化程度也起到决定性作用。大数据、计算能力、核心算法共同发展，掀起人工智能第三次新浪潮。
技术层主要依托基础层的计算平台和数据资源进行海量识别训练和机器学习建模，以及开发面向不同领域的应用技术，包含感知智能和认知智能两个阶段。当前，人工智能产业正处于从感知智能向认知智能的进阶阶段。
代码开源是人工智能技术层的发展方向，国内外产业巨头也纷纷意识到通过开源技术建立产业生态，是抢占产业制高点的重要手段。通过技术平台的开源化，可以扩大技术规模，整合技术和应用，有效布局人工智能全产业链。更高效的开源平台将孕育更庞大的场景应用生态，也将带来更大的市场价值。
这是科技巨头们博弈的体现，初创的软硬件企业要做的则是积极发力垂直行业解决方案，深耕巨头的数据／技术洼地，抓住机会打造自身壁垒。
当前，国内的人工智能技术平台在应用层面主要聚焦于计算机视觉、语音识别和自然语言处理领域。洪泰早前投资的声智科技便是这样一家典型公司，核心团队来自于中国科学院，公司聚焦声学技术、人工智能交互领域，致力于解决当前关键的远场语音交互问题，提供从软硬件到云服务的远场语音交互技术方案，以及从芯片模组、PCBA到工业设计的Turnkey产品方案。
NB-IoT爆发前夜，物联网革新AI应用市场
目前人工智能的应用领域还多处于专用智能阶段，如人脸识别、视频监控、语音识别等都主要用于完成具体任务，覆盖范围有限，产业化程度有待提高。随着科技的发展，各领域之间相互融合、相互影响，需要一种范围广、集成度高、适应能力强的通用智能，提供从辅助性决策工具到专业性解决方案的升级。
与此同时，技术跃迁带来了”人工智能+物联网”的勃发：这个时代，人与人的连接、人与物的连接、物与物的连接都将被全面赋能。万物互联下，人工智能技术也将会嵌入到更多行业，驱动社会和企业创新和发展，引发社会数字变革，二者相互影响促进。
随着物联网的发展，现有的连接技术不仅不能满足急剧增加的联网设备，也会占用更多的资源。因此，近年来LPWAN（Low Power Wide Area Network，低功耗广域网）获得了更加广泛的关注，在众多的LPWAN技术中，国内关注度最高的是NB-IoT。并且，NB-IoT连接数在2019年有望达到2亿以上，NB-IoT已处于爆发前夜，它是所有运营商低速物联网的通道，也是万物互联的基础。
今年洪泰投资的雅观科技、树米科技便是AI与物联网相结合的体现。雅观科技是智能家居场景运营服务平台，由前阿里巴巴IoT事业部总经理顾志诚等创办，是国内领先的AI+IoT全屋智能解决方案提供商。树米科技专注于为智能硬件提供“物联网全球互联互通服务”为设备和企业实现极致便利的通讯连接服务和解决方案，自主开发了2G/4G物联网通讯模组，并提供一系列虚拟SIM解决方案。
投资策略：三层逻辑
洪泰目前AI技术方面的投资布局，是基于以上对宏观经济变化和市场供需变化来进行，重点考虑与技术赋能行业和物联网通用传感器等相关的机会。
我们将以拥有超强计算能力的公司为首选，此类公司具有极高的壁垒，我们将在此领域投资技术最为顶尖的公司；我们认为具有感知层的底层基础算法具有巨大投资价值，如：三角兽、声智科技、相芯科技、Aifi等顶尖技术公司。其中，三角兽科技今年完成1.1亿元B轮融资。
其次我们选择在重点垂直领域，如：金融、医疗、营销、交通等，可以持续产生数据且具有高壁垒的大数据公司进行投资，这些公司对各行业的效率提升会带来颠覆性影响。如：数澜科技、所问数据等垂直领域大数据及大数据处理公司。其中，数澜科技今年完成1.45亿元A轮融资等。
最后，我们也探索人工智能能带动颠覆性突破应用领域的最前沿的科技创新，如：蓝胖子机器人、用钱宝、周同科技、深之蓝、深睿医疗、智能一点、跃盟科技、八分量以及青天科技等技术创新公司。其中，蓝胖子科技年初完成数千万美元A+轮融资；深睿医疗今年一年融资3亿，领跑医疗影像AI企业；内部孵化项目周同科技成立一年融资三轮超一亿元，估值增长近50倍等。
投资人说
洪泰基金执行董事金海燕表示，她的投资侧重点主要有三点：
从时间点上看：前两年市场上AI项目多是科学家因为AI技术得到突破而出来创业的，现在慢慢的越来越多的行业应用项目出现，这是AI科学家/工程师与市场、与行业专家经过了一个融合和互相了解学习过程的结果。
投资不同类型项目时，选团队的要求不一样。强技术型项目上，我们非常看重技术的原创性、领先业内的时间优势，所以主要看是否是最顶级的科学家领衔；应用型项目上，更多要考量技术应用在行业中能否明显提升行业效率进而带来商业模式的突破，能否形成商业的良性闭环，因而非常要求团队的复合性和综合能力，既要有AI算法的人，也要产品化很强的人，还要有行业专家。
这两种类型的项目，最后退出考量也会有所差别。比如纯技术方向，处于产业链上核心关键节点，被并购可能性大；应用型项目，会更多寻求IPO的机会，比如科创板给予的新机会。
这是一个最坏的时代，搞概念做伪需求的项目会被淘汰；对坚毅的创始者，这也是一个最好的时代，历史上伟大的公司，都穿越过寒冬。
给创业者的建议：管理好自己的现金流，在拿融资方面不要纠结估值，活下来最重要，除了VC的钱，也可以考虑项目服务的行业客户的钱，即并行融钱和融订单。
洪泰基金执行董事赖蕴琦从宏观大趋势观察切入，她表示：
这几年从宏观大趋势上看，中国人口出生率下降，老龄化问题日益凸显，同时也能看到80-90后的新生代逐渐成为劳动力和消费力量的主体人群，这将给生产端和需求端都带来巨大的变化：在生产端，制造业人力成本优势逐步减弱，亟需高效、低成本的解决方案；在需求端，新生代人群的消费需求有别于以往，追求多样性，以及更高性价比的优质产品。AI技术，将赋能各个垂直细分领域，解决生产端和需求端的问题，并在未来的物联网时代，与硬件结合，在线上、线下多个流量入口，收集、分析人群多维的数据，进一步提高效率、降低成本，助力生产端、满足需求端。
给创业者的建议：找到真正的产业级痛点，打造持续的产品能力；把握好产品研发进度和融资节奏，加强现金流管理；技术赋能的企业服务需要加强团队BD能力，通过对市场的深入研究，把握好客户拓展的节奏；接下来的创业时代不是依靠人口红利的粗放型创业，需要具有国际化视野、精细化运营管理、超高执行力和全面的团队能力。
洪泰基金副总裁宋楠表示，要会甄别技术是否可附能在某一行业，前提是是否有好的数据提供给机器学习。在他看来，好的数据具备5个特点：
首先，对于一个垂直行业来说，最好已经有大量的数据，所谓“大量”，起码标准为词条数过百万量级；
数据要是清洗过的，重复信息比较少、保证多样性；
数据最好是有结构化的，有标注过的数据。目前无监督学习的进展仍然很缓慢，标注的质量对结果的影响很大。结构化数据会节省大量整理数据时间，提高效率；
低成本的，因为我们不知道这些数据最后到底能产生什么样的结果，但如果创造这些数据的方式很贵，入不敷出不划算。
推荐阅读
点赞是个好习惯