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创新工场方益民:人工智能的终极目标在于创造价值

投中网   |   冯颖星
2019-07-19 14:32:32

创业公司以AI来宣传自己的现象可能几年后就会消失,即便还在做跟现在AI公司差不多业务的这一类公司也不会称自己是AI公司了。

7月17日下午,“投等舱”创投课堂第一课在创新工场希望树活动室主办,本次活动由投中网、BPEA主办,黑钻石传媒协办。投等舱是投中网发起的一个创新经济优质项目展示和提升平台,旨在为创业者打造离投资人最近的创业课堂,为创业者找到拥有话语权,具有优秀项目鉴定能力和投资经验的投资人导师们,提供精准的项目辅导和咨询。同时,依托投中专业的数据沉淀,为优质项目精准匹配了投资机构,提供尽可能多的融资机会。

会上,创新工场合伙人方益民表示:创业公司以AI来宣传自己的现象可能几年后就会消失,即便还在做跟现在AI公司差不多业务的这一类公司也不会称自己是AI公司了。因为AI会渗透到各个行业中,所有公司为了提升效率都会拥抱AI技术。

微信图片_20190719143047.jpg

以下为方益民发言实录,投中网整理,有删减:

我们创新工场在AI赛道会看一些很超前的前沿科技,大的赛道看AI怎么去商业化,我觉得创业公司以AI来宣传自己的现象可能几年后就会消失,即便还在做跟现在AI公司差不多业务的这一类公司也不会称自己是AI公司了。

人工智能的终极目标在于创造价值

我认为,你用机器学习、深度学习和现在强化学习等新技术,最后你要解决什么问题?最后还是要归到行业,因为很难说用人工智能去突然开辟出一个新的行业或者新的赛道。

自动驾驶是一个特例,算是一个全新的领域,而自动驾驶如果不用到AI、深度学习、感知算法,传感器的提升是实现不了的。其他比如使用AI技术为银行金融系统提供反欺诈、风控解决方案,其实最终都还是传统行业的问题,只是说它通过机器学习,有别于传统反欺诈和风控产品原来通过设备指纹、通过黑名单的方式,有可能识别出新的风险,机器学习能够通过用户的行为去做预测,这实际上是基于人工智能带来的价值。

我们不可能像谷歌一样,因为我们是一个有周期的基金,我们要为LP的收益负责,谷歌的DeepMind养着一批优秀的AI科学家,可能并不看重短期甚至中期的收益,但是对人类有非常重大的意义,但是我相信投资基金是另外一种模式。我们会时不时去看这样一些项目,比如说在光计算、区块链一些特殊的场景,一些底层技术上能够给区块链的一些性能带来很大的提升。关于主持人提出的投资人是否经常给创业公司商业化的压力这个问题,我们更多的时候其实并不存在去给创业公司压力来进行商业化,而是从Day 1就去考量这是不是一个有商业价值的项目,否则我可能根本不会考虑去投。

回到我刚才说的AI公司的概念会消亡,为什么?因为大家可能会看到以前做这种汽油车的企业,当开始了和马车去比的时候,大家都会去关注它用了发动机,现在新能源电动车大家发现它用电机,它不用传统的发动机、变速箱,但是这才过了没多少年的时间,大家对于电动车企业比如Tesla和蔚来汽车已经回归到了按照一个车企来考量的状态,每个季度新车的发货量成了股价涨跌的标杆。我觉得这个行业最终会有一个价值的回归,早期项目大家从科学家的背景去看项目的价值,这个直接也会影响投资人早期的判断。

早期阶段,我们为什么选择A团队不投B团队,可能因为他这个创始人的背景和他们以往的成就,但是过了这个阶段产品打造出来了,大家最后还是要看是不是你真正能为所服务的这个行业带来价值。

自动驾驶实现的预期时间正在拉长

创始人非常重要,创始人不管背景多光鲜、以前是多强的科学家、在什么企业做,最重要看他能不能跟当时的市场情况、资本的情况、以及客户对AI技术做的这个产品认知,能不能有一个灵活的头脑,我觉得这是非常关键的。

拿自动驾驶来说,这么多年下来,大家已经从非常高的预期开始调低了,原来说五年能就可以实现L4、L5,现在不少人觉得可能要十年以上才能普及。这个行业靠VC融资去运作需要非常大的投入。早期出来的一些公司的创始人都是原来在谷歌、百度等公司的背景,他们都是高大上的思维,最终目标就是一辆没有方向盘的车,全部是L4、L5,相当于把自己放在了一个终极的位置,如果商业化和最终技术的发展比想象要慢,那早期几年它很难有实际的收入。

在资本市场开始对大家你收入去做考核的时候,原来可能他们技术储备是最强的,但是在现阶段我反而觉得他们会遇到更大的挑战。自动驾驶我们在几个维度都有投。有一些公司做相对车速比较低的非乘用车,比如机场、港口或者园区里面的低速车,所用激光雷达的成本也很低,可能带来的危险都很低,早期也可以跟一些商业机构、机场、港口、矿区开始有商业合作,有收入进来。

这些我觉得他们都是反映了他们创始人在不同阶段对市场的领会和思考,我觉得无所谓谁对谁错,但是如果你跟市场节奏碰的不好,最高大上做L4/L5的公司反而融资会难,但是如果你这个阶段能够找到慧眼识人的投资人,最后美国可能有Waymo,中国也一定会出类似这样的公司,有可能他们终局反而会最好,但是在中间团队会面临各种各样的选择,我要不要去接一些项目创造收入?我要不要从最高大上的转到做一些低难度的?原来都觉得看上去比较low,和自身的技术水平不匹配的,我觉得作为创业公司CEO应该有充分的思想准备面对这些抉择。

自动驾驶行业现在在欧美已经有人在讨论一个终极问题,如果自动驾驶车在不能避免一个事故发生的时候,应该是“选择”伤路人还是伤害车上的乘客,从某种意义上讲这个讨论有它的存在的价值,但是如果限于这种讨论,最后对于怎么去拥抱一个新技术,能反而会起到反作用。现在在广州等城市有一些自动驾驶的公司已经做一些小范围的无人出租车的试运行,我觉得是可以期待的,但是我觉得要真正商用还要多沉淀一些时间。

AI最终可以替代中低层做决策

在医疗、健康这个领域,我们有做新药研发的AI公司,他们可能只能把前期一两年的时间缩短,整体的周期并没有一个革命性的改变。它对于行业效率的提升是有帮助的。

因为AI领域最先成熟应用就是计算机视觉,比如在医疗领域可以用计算机视觉做二维或者三维的医疗影像的分析, AI在一定时间内更多的还是先去解决一些成熟性的、不需要特别深的这种脑力或者创造力或者行业的knowhow能够解决的问题。AI现在还没有办法替人去做决策,这里面的这个包括刚才提到的智能客服,还有最近很热的RPA都是这样,但最终AI有可能基于以前的这种大的数据和经验可以替一些低层或者中层的人做一些决策,所以这是我比较期待的方向。






网站编辑: 冉一方
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