畢嘯南專欄 | 對話瀾亭資本創始人劉炯：2018 AI創投領域如何“去偽存真”

2016—2017，中國人工智慧領域風生水起，尤其是在創投界，似乎不提人工智慧就已然被時代所淘汰。然而究竟什麼是好的人工智慧專案？人工智慧投資是否有獨特的邏輯和規律？人工智慧創業者和投資者應該避免哪些“火坑”？這些是投資人、創業者必須務實面對的問題。

為此，知名青年學者畢嘯南專訪了瀾亭資本劉炯，深度對話、探討2018年人工智慧創投領域如何“去偽存真”。

劉炯：瀾亭資本創始人。瀾亭資本專注於人工智慧領域，並高度關注機器人、自動駕駛等領域發展。目前已成功投資包括馭勢科技、雲跡科技、深科技、Emotech等在內的30多個人工智慧領域專案。受到金融時報、財新傳媒等多家權威媒體關注。榮獲2017年NBI人工智慧領域投資機構TOP10，華興新興投資機構TOP10等稱號。

△ 瀾亭資本創始人劉炯

以下為對話實錄：

畢嘯南：怎樣看待目前人工智慧領域創投熱潮，以及現在市面上的人工智慧產品？

劉炯：通常任何一個有前景的產業都會產生泡沫。根據Gartner技術成熟度曲線，產業會隨著發展，產生對這個行業預期過高的峰值，然後再進入一個低谷，最後再慢慢繼續爬升，繼而達到穩定。主要是近一兩年，AI被提及的太多太多，大家都是懷著一腔熱情去做這個。

但是隻有熱情肯定不行，例如很多做機器人的，特別是所謂的教育機器人、家庭陪伴機器人，他們有好幾個問題都沒想清楚，譬如他們的產品到底是哄孩子，還是去教孩子。你就一開始訓練個模型，給它個預設程式，然後它就只會說1000句話，之後再也不會別的了，這也能說是一個人工智慧產品嗎？頂多兩三天，孩子就覺得不新鮮了。

人工智慧產品“學習”的過程必須是持續不斷的，它應該每天都在變得“更加了解你”。就像人每天都在變化進步一樣，一個人工智慧的產品，應該每天都是“新的”，與昨天是不一樣的。另外，哄孩子也行，但是用了一些智慧機器人，對話體驗真的不好，語音識別最基礎的都沒過關；有螢幕的輸入個文字都慢吞吞，這種產品只能是作為玩具存在。

實際上，從我們參加的不少人工智慧大會及機器人商店展示的相關產品來看，很多消費級機器人的確更像是高階玩具或一個吸引人的擺設。它們還做不到真正的自然語言互動，更不會根據上下文的語言環境進行邏輯判斷，它們不僅沒廣告語說的那麼好，更是遠遠達不到使用者對人工智慧的期望，畢竟沒法讓一個小孩每次都乾巴巴地對著機器人說‘主謂賓’都有的句子。實話講，目前市面上大多數教育及陪伴機器人都是虛張聲勢的，都是偽人工智慧專案，早晚會被市場淘汰掉。

畢嘯南：虛擬現實(VR/AR)的發展能為人工智慧帶來什麼突破？

劉炯：如果同時提到人工智慧技術和VR技術，必須要談到谷歌的Daydream平臺。去年的google I/O大會上，谷歌聯合HTC、聯想和高通釋出了最新的頭戴式裝置Daydream VR, 並提出了一套生產標準。

可惜，目前我們並沒有在谷歌大會上看到一款有效結合VR和人工智慧的產品釋出。我想其中主要的原因是VR技術的普及極大地依賴於硬體裝置的發展，但是硬體技術尚有些難題難以被突破，高質量的VR技術短期內無法面向大眾消費者，同時軟體的開發也受到硬體產品普及的限制。

相對於VR技術，我認為AR技術在面向大眾消費者領域發展速度更快，入門級的AR技術只需要一臺智慧手機就能實現，硬體不再成為阻礙。
我相信隨著VR硬體的普及，人工智慧技術一定會藉助VR技術在內容展示、體驗效果等方面得到突破。

畢嘯南：有人說人工智慧的主戰場不在網際網路，而是能夠讓這個行業實現從0到100增長，或者實現脫胎換骨轉變的領域。您怎麼看未來看好的人工智慧發展領域？最大的機會又在哪裡？

劉炯：這就像前幾年的火熱網際網路+一樣，現在也有了AI+的趨勢。人工智慧技術的應用不僅在網際網路，但這項技術的實現一定是需要通過網際網路作為載體去實現的。當下，晶片的效能受制於生產工藝，高階晶片的製造成本無法有效降低，使得TPU這一為了人工智慧技術而設計出的晶片型別大多隻能借助網際網路為通道，為更多有需求的裝置和軟體提供運算能力。

我個人認為，人工智慧技術被大規模應用於那些通過這項技術大幅度提高生產效率，降低成本，或是改善人們工作與生活習慣的行業，這個範圍是非常廣泛的。人工智慧的發展不應該僅限於消費市場，在工業領域也應該得到應用。從我們平時會用到的手機智慧助手，到整車廠釋出的2020年實現智慧駕駛計劃，再到未來具有機器學習功能的生產裝置全面替代人工。

人工智慧技術可以說在不同階段，不同領域，不同應用場景中都會給市場提供機會。我個人認為，隨著人工智慧技術的全面應用，每一個我們能預見到的機遇給人類生活習慣帶來的改變都是相等的。

理論上，並不存在一個機會比另一個機會更需要把握的說法，只是哪個機遇更先到來的順序問題。比如先從簡單的語音識別，到人臉和表情識別，到機器代替人類完成一部分工作，最後發展到機器代替大部分人工。整個過程需要科學家、大企業、創業者們不斷付出努力，每一步都必須腳踏實地，才能真正意義上讓人工智慧技術惠及全人類。

不過，並不是什麼產業都適合當下跟AI進行融合，有些行業也只不過蹭蹭熱度。現階段比較熱門的是能夠廣泛應用的機器學習，汽車領域的智慧駕駛，消費級智慧終端裝置等。

我認為，每一個能夠幫助人們提高生活和工作效率，改善生活習慣，提高生活質量的AI技術都值得去關注。目前看好的幾個與AI結合最有前景，最有市場的領域，有以下幾個：AI+智慧出行，AI+金融，AI+新零售（譬如當下火熱的無人店），AI+醫療。

這幾個領域的專案瀾亭都有在關注，目前佈局最多的則為智慧出行。汽車和人工智慧技術的結合是近年熱門話題。ADAS與自動智慧駕駛又是關注焦點。品牌整車紛紛公佈2020年推出L4級別的自動駕駛汽車，但是我們也看到各品牌車廠都不公開其技術方案，這為市場增加了懸念同時也提升了關注熱度。

如果把L4級別自動駕駛看成一個系統工程，最終決定系統成功的一定是人工智慧技術的學習能力。只有在不斷的路試中收集大量資料，讓整個系統自主學習不同路況，並提升系統應對能力是人工智慧技術在汽車領域發揮的最大功能。瀾亭對自動駕駛領域一直十分關注，投資了包括馭勢科技，魔視智慧，以及寬凳科技這些明星專案，在無人駕駛、視覺ADAS系統以及高精地圖等領域都有所佈局。

作為長期接觸人工智慧技術的投資人，我對“AI+金融”的發展前景也有自己的展望。中國的金融體系較西方相比，成熟時間較晚，因而對新技術的包容程度更強，新技術的應用可以迅速填補金融體系發展過程中的不足。

例如，未來在風控領域，運用人工智慧，結合大資料技術可以精確有效地預測並降低風險。而在金融監管體系中，未來人工智慧技術可以被用於分析二級市場上的異常波動和異常交易，提高監管的效率和水平。

然而，人工智慧在金融領域的應用還面臨諸多挑戰，如監管滯後帶來的管理風險，投資者對人工智慧產品缺乏信任度等問題。身為投資人，我也期待有朝一日人工智慧技術可以實現突破，產生出能兼具蒐集，處理，優化資訊於一身的智慧投資產品，輔助像他一樣的投資人全面評估投資專案。

畢嘯南：目前市場上大大小小的人工智慧公司，據您觀察是否有盈利的？那個領域最有可能實現盈利？哪個領域賠錢最多？

劉炯：如果是對演算法要求很高的人工智慧技術，那麼市場上能賺錢的公司幾乎沒有，谷歌、微軟、IBM等國外科技巨頭都還處於大量資本投入階段。我們很難判斷一項人工智慧技術的出現是否一定會帶來直接性收入，因為技術的作用是輔助、提高現有生產力，而收入的體現是基於整體產品或服務。

如果要篩選出哪些藉助了人工智慧技術後可以提高產品競爭力，從而提高利潤率的行業，肯定避不開汽車行業。因為2022年左右實現的L4自動駕駛，是讓消費者最能直觀感受到高階人工智慧技術紅利的技術。當然，其他一些類似消費級、服務性的機器人產品也可以藉助中低端人工智慧技術提高產品競爭力。

因為現階段科技類公司都處於人工智慧技術投入研發階段，很難去斷定未來哪些行業研發人工智慧技術後依舊入不敷出，我覺得人工智慧是未來的趨勢，不能因為潛在的賠錢可能性就道路上止步不前。

畢嘯南：您怎樣去評判一個優秀的人工智慧初創企業？

劉炯：越是熱門、有前景的領域，越需要冷靜思考判斷局勢。時刻算好賬，落地最重要，同時也保持著自己的調性——必須按照自己的節奏往前走，保持獨立思考。一家人工智慧領域創業公司的潛力，可以從以下方面來評估。

首先，是這家創業公司是否真正具有技術優勢和壁壘。投資機構在判斷技術含金量的問題上需要非常謹慎，不能只聽一家之言，需要多方求證。比如機會的話，甚至可以去訪談國外的一些技術專家，在人工智慧技術領域，美國等西方國家的科研水平還是比中國領先一些的。

其次，判斷公司的創始團隊或高階管理團隊是否適合創業，是否能夠帶領公司做大做強。CEO、CTO等等每個人的處事風格、個人性格，甚至學歷背景、人脈關係都有可能去影響一家創業公司的發展。高階管理團隊必須在熟悉技術的同時，懂得公司業務的實現，因為不管朝哪個方向去發展，都跳脫不開經營公司的本質。擁有來源於科技巨頭，科研院所的技術“牛人”可以作為一家科技公司的“名片”和核心競爭力，但有些高管團隊可能更加適合作為一家大型公司的技術研發部門而存在，不適合單獨出來自己創業。

創業公司對於公司發展的戰略規劃是否明確。戰略規劃不應該只是公司在BP或是年會上隨性提及的，而是每個決策者心如明鏡般清清楚楚理解，並有理有據說服投資人的。公司需要明白現階段配置是否能夠完成戰略目標。如果不能的話，公司應該清楚地知道還應該招什麼樣的人才，儲備何種技術，開展哪些合作等等，才有了朝戰略目標發展的基礎。

如果公司現階段配置如果能夠滿足戰略目標的完成，那麼分幾步走，在哪些節點上完成哪些成就，決策者應該也做好了相應的計劃。投資人在任何時候都更加傾向於投資那些實打實做事的團隊，而非紙上談兵大過於腳踏實地的團隊。在人才和科研能力的基礎上，管理團隊需要合理地配置資源，保持研發團隊的創新活力。

最後，我覺得非常重要的一點，任何創業型公司最終都需要落實到具體的產品、使用場景，使用者和產品推廣。銷售團隊應與技術開發部門齊頭並進，將產品以正確的定位和策略推廣到市場上，使使用者對其產品產生粘性需求。

所以綜上所述，一家優秀的創業企業必須同時具備含金量高的原創技術與質量過硬的硬體，而且把兩者“揉”的最好。

畢嘯南：有什麼例子是將這兩者做到完美糅合的公司，並且可以給創業者啟示的企業？

劉炯：其實理解起來很簡單，因為大公司都是這麼想的——Amazon做智慧音響Echo，以智慧語音平臺Alexa為平臺招攬各路技能外掛開發者，想做智慧家居界的“安卓”；百度去年宣佈阿波羅計劃的具體內容時也表示想做無人駕駛界的“安卓”。

另外，某種程度上，蘋果公司像一個不偏科的學生，但綜合實力卻決定了他最後的“名次”。賈伯斯卻讓蘋果在硬體與軟體的融合方面做到了極致。因此，技術最牛不是最牛，硬體最好不是最牛，而是二者再加上使用者體驗的結合體最牛，才能是笑到最後的贏家。

畢嘯南：與外國創業公司相比，中國AI創業公司的優劣勢？

劉炯：中國市場龐大便意味著對人工智慧技術產品需求廣泛。由於中國的人工智慧初創公司天生貼近市場，因而較歐美科技公司相比，更清楚如何將技術與商業背景結合，創造商業化價值。

與此同時，中國龐大的人口基數產生的資料也為雲端計算，移動互聯技術等提供了大量的資源，這些條件都使得中國成為了人工智慧行業成長的一片沃土。另外，中國做人工智慧在做硬體方面非常有優勢，可以在很短時間內搗鼓出一套裝置，這是基於多年積累的經驗。所以，現在很多都把中國視為AI發展最有優勢，最有潛力的國家，甚至在很多方面超越了美國。

但冷靜下來放眼當前全球人工智慧格局，會發現整個技術呈現“兩極”態勢。以矽谷為首的美國和以倫敦為標誌的歐洲地區在人工智慧開發領域處於領先地位。而中國儘管人工智慧“熱”，開發專案多，但中國AI從業人員多使用國外的開源框架進行開發，核心的原創技術匱乏。但另一個當下不能忽視的事實便是：軟性技術優勢與演算法的技術前沿性來看，還是在歐美，以美國與英國為主。

英美兩個國家在計算機及相關學科的學術累積方面非常的強悍，幾十年發展到現在，才逐漸延伸出人工智慧的一些學術研究，積累的優勢遠遠超過我們。

相比較來說，中國在這方面還有太長的路要走：目前，全世界大概有超過200萬AI專業技術人員，但是在中國的比例是很低很低的，大概不到2%。大部分中國AI技術，都是利用一些開源的技術框架，在這些底層演算法之上進行優化。但從技術的原創性來看，其實是非常不夠的，中國大量AI企業的可複製化非常高。因此，中國作為“兩極”外人工智慧發展的一片廣闊天地，在技術層面存在巨大的提升空間。

例如，在判斷一個智慧硬體專案時，投資者或許不能先看他們的硬體，而是從軟體發展來入手，而這正是很多創業公司的薄弱環節。我們雖然每次都擅長迅速拼湊出一個硬體產品，迅速把它們投入市場，但這個產品具備多少後臺的技術呢？尤其是人工智慧的技術能力，這個是要打問號的。這是我從國內很多AI企業上看到的問題，五花八門的硬體倒是做出來了，跟人有哪些互動也好，使用者體驗也好，都沒那麼理想。

畢嘯南：既然國外技術存在一定的先發優勢，您怎麼看國內資本直接收購國外領先技術的可能性？

劉炯：我認為，短期來看此類收購還存有一定障礙。從軟體層面，目前國外很多科技公司對他們的深度學習框架保持開放態度，希望技術人員在其平臺上進行開發, 如Google開放的Tensorflow系統，因此在演算法和應用領域，技術基本是流動與開放的，並不存在交易活動。

但就原創型尖端技術而言，國外很多團隊懷有一定的“理想主義”，希望憑藉他們的技術邁入科技巨頭行列，所以在研發階段並不願分享最前沿的技術創新，接受外來資本的全盤收購。在硬體層面，出於國家安全的考慮，西方國家政府曾干預阻止中方資本收購如晶片等核心硬體技術，預計未來在涉及國防和資訊保安等領域，壁壘將會長期存在。尤其川普政府出臺的各項對華貿易戰措施，其背後的實質是想要抑制中國在科技領域的崛起，在這種複雜的中美關係下，收購美國領先技術會存在巨大的障礙。

瀾亭資本也在關注一些北歐的高科技初創專案，目前也在積極地發起針對北歐創新國家成立的創新投資基金。

畢嘯南：除了公司自身的硬實力外，還有其他什麼因素會影響一個創業公司的未來？

劉炯：從當下的市場需求來看，產品的技術不能太“黑”太前沿，配套設施不能太落後，這就像我提到的Google的紙板眼鏡，如果2012年推出的Google可穿戴眼鏡專案再往後推5年，它的成功率會大大提高，就不會在2015年初被斃掉過一次，因為跟它所配套的VR及AR技術這兩年逐漸走向成熟。只是因為Google眼鏡推出的太早而已，即便有市場需求也是不現實的。

不早不晚，“當下”真的非常重要。早前很多人在瞭解一家技術公司時，總是盯著他們的豪華技術團隊大作文章，但我認為這其實是一種非常侷限的認知，因為後續的宣傳及銷售環節在很大程度上決定了產品佔領市場的速度。

這讓我想起了一個當下最現實的例子：與亞馬遜AWS與微軟Azure相比，Google雲發力的不算早，幾乎是後來居上。而2015年雲板塊的新掌門人Greene上任後做的第一件事是什麼？就是迅速組建自己的豪華銷售隊伍。

技術和產品是好，但現在做智慧硬體的太多了，大公司也在做，創業公司更是多的數不清，你怎麼讓人知道你的產品好？怎麼比別的產品先一步接觸客戶？怎麼處理和牢固與客戶的關係？你看爛產品有時候也大行其道，就是宣傳做得好，所以紅一陣，雖然肯定長久不了。你總不能讓一群工程師負責賣機器人吧，可能一臺都賣不出去。

此外，我認為專案必須要有自己的技術平臺，這就相當後續服務的介面，必須看到它是否能提供後續服務。我們投資的這個機器人專案都有著這樣一個共同點——做自己的技術平臺和後續服務。

無論是對標Echo的情感機器人公司Emotech，還是雲跡科技的商業服務機器人，前者正在基於自己的神經網路技術優勢，開發獨有的智慧操作平臺；而後者正在生產可提供給其它機器人生產者的智慧底盤系統，以及可供二次開發的SaaS系統，都是這些創業公司可持續發展、走的更遠的支撐。

畢嘯南：對於剛談到的幾個熱點領域，由於收到當前人工智慧還在早期摸索階段的限制，我們看到的每一個領域實際上都還沒到爆發的時候，那麼瀾亭的投資策略是什麼？作為投資者，應該如何制定投資策略？

劉炯：毋庸置疑，人工智慧目前正處於投資風口，但我們也不得不看清楚在這個行業中存在著不小的泡沫，相比較於單一技術深度，我們更關注於技術與應用場景的結合程度。只有應用前景看好，才能是是AI真正的爆發點。比如AI在智慧醫療、教育、自動駕駛等領域的應用。當然，對於任何一個新興行業而言，最先看到技術和應用結合領先的機會，提前佈局對投資人來說是非常重要的，也是考驗投資人智慧的一道“應用題”。

做底層這種燒錢的事情讓大公司去做，從財務性投資來看，硬體的商業落地速度當然是最快的。我們都知道人工智慧產業鏈結構分為基礎層、技術層與應用層。你看基礎層，大部分由大廠商把控，微軟，Google，IBM等等都在搞，從財務投資角度來說沒有太大的投資空間，而且這類服務提供商大多數還處於燒錢的階段。財務性投資是很難參與進去的，那就讓Google、百度他們去做吧。

作為投資人最適宜參與的，當然是技術與商業場景進行結合的部分。再說的巨集大一點，在人類需求面前，一定要有智慧硬體形式的實體的存在，因為既然語音是人機互動的一個入口，那麼需要有一個承載語言的載體。你不會想像科幻電影《Her》那樣，只聽聲音看不到對方吧？

現在用技術取代人力的需求非常迫切，說到底，投資一些垂直場景的機器人是能幫客戶算過來賬的。意思就是，你一臺機器的成本是多少，一年運營下來成本是多少，而相對應的，人力的成本又是多少？能節省2/3的成本，那當然存在很大的市場需求。再加上配套技術也都成熟了，沒有理由不相信市場不接受。

實際上，這兩點只能說明機器人市場有投資價值，但正是因為以上兩個特性，導致它的投資風險在某種程度上要更大一些。

畢嘯南：談一下你對AI發展的期待，與對創業公司的一些建議，以及創業者所需要做的一些準備。

劉炯：談及當下很多人對人工智慧發展超出人類控制的顧慮，我認為，這種問題只有可能出現在“強人工智慧”時代，而目前我們所處的“弱人工智慧”階段，人工智慧無法主動感知周邊環境，僅能在框架結構內進行深度學習，因此現在產生這樣的擔心還為時尚早。

現階段，人工智慧領域所面臨的真正挑戰是行業如何進一步發展，增強技術能力，實現從“弱人工時代”到“強人工時代”的跨越。提高技術研發水平和人才培養是一個量變的過程，需要企業有充足的技術儲備和可落地的商業模式。而質變則來源於社會環境和心理的突破，從社會層面需要迎合前沿技術的發展，出臺配套的法律法規，完善基礎設施，預先規避風險，平穩度過由量變到質變的過程。

就像百度CEO李彥宏所說的，中國有這麼大的市場，這麼多可以培養的人才，還有這麼多錢……不領先世界還真說不過去。

總的來說，國內AI公司成長的速度在全球真的無人可及，這也是瀾亭資本考察國內外專案的同時，將砝碼向國內傾斜的根本原因。瀾亭相信，任何顛覆性的技術，都是創業公司做出來的；掀起革命的永遠都是那些處於成長中的年輕團體。

我相信中國的創業者們能夠做好足夠的技術儲備，在未來的發展道路能夠上去影響世界，始終保持第一梯隊位置，努力在部分領域的應用層面去引領世界。

但同時，也有一些建議送給努力奮鬥的AI創業公司：

1）公司必須有且只有一個明確的長遠目標。戰略是既定的，但戰術在執行過程中是可以靈活的，畢竟“曲線救國”嘛。但作為創業公司必須聚焦於一個領域，一定要專注，把它做到極致。雖然現在投資熱度很高，市場上“錢”多，但是如果沒有認真做事的平常心，沒有嚴謹高效管理的團隊，即使是目前有熱度，最後往往也會“曇花一現”。

2）不要到了一個階段，看這個領域熱度高，那個領域也備受關注，就開始心猿意馬跟風趕熱度。這個也想做，那個也想做，這不是初創企業的優勢，而且錢也不是這樣燒的。創業者需要保持清醒頭腦，瞭解公司所處的地位，切不能覺得技術好一點兒了，就將自己與世界頂尖公司相提並論。

— 完 —

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畢嘯南：知名青年學者、媒體人。北京師範大學博士後，中國傳媒大學博士。日本順正學園、臺灣政治大學訪問學者。歷任香港電視臺、財新傳媒製片人、主持人等。專訪基辛格、布萊爾、吳敬璉、王石、李開復、周鴻禕、劉強東、曹德旺、萬方、姚明、朗朗等各界領袖數百人。被媒體評為“中國新生代最高學歷主持人”。