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联想创投贺志强:寻找N倍数的机会,再谈智能互联网

字号+ 作者:生活头条 来源:未知 2017-12-11 我要评论

12月8日晚,清科集团2017中国股权投资年度排名颁奖典礼举行。联想创投凭借2017年优秀的投资业绩,再度入选“2017中国创业投资机构TOP50”。并成功获得“2017中国互联网/移动互联网领域

  12月8日晚,清科集团2017中国股权投资年度排名颁奖典礼举行。联想创投凭借2017年优秀的投资业绩,再度入选“2017中国创业投资机构TOP50”。并成功获得“2017中国互联网/移动互联网领域投资机构20强”、“2017中国人工智能领域投资TOP10”等奖项。

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  联想创投是联想集团旗下全球科技产业基金,旨在融汇联想全球资源,打造联想生态链企业,以投资手段为联想布局互联网及智能生态,构建联想内外创新成果之间的桥梁。联想创投专注于面向未来的核心技术和智能互联网投资,投资方向主要为:云计算+大数据、人工智能+机器人、AR/VR、+互联网、消费升级等。联想创投已投出80多家优秀企业。包括旷视科技(Face++)、蔚来汽车、每日优鲜、寒武纪、途虎养车、摩拜单车、乐逗游戏、宁德时代、水滴科技、中科慧眼、耐德佳等。同时还孵化出拥有全球10亿用户的“茄子快传”,“联想云”“联想智慧医疗”等9家联想优质子公司。

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  联想集团高级副总裁、联想创投管理合伙人贺志强,在第十七届中国股权投资年度论坛”开幕式上做了“寻找N倍数的机会,再谈智能互联网”主题演讲。围绕智能互联网投资,以联想创投多个优秀投资成果为案例,探究科技产业投资逻辑,探寻人工智能投资真谛!贺志强认为,AI的价值毋庸置疑,但是要以更广阔、更深入的视角来分析。AI只是智能互联网的一环,智能互联网要比AI“更广阔”。智能互联网必须深度融合到产业,才能真正发挥作用,才能大幅提升行业效益。

  以下为演讲全文:

  各位老朋友,各位来宾上午好。

  刚才听了倪总的分享,我还是挺感慨的,钱太多了,项目真不好投。2012年初,在移动互联网时代,我们投了Face++当时它的估值仅几千万,经过五六年的发展,它现在的估值已经几十亿美金;而在去年,我们投资的寒武纪,A轮估值就已达到10亿美金。

  这两个项目都出自校园,于是我们今年也针对高校和科研院所开展了“AI创业挑战赛”,在全国200多所高校、8大赛区收集到了数百个优秀AI项目。比如在中国科大-AI大赛第一站,我们发现了一个很有趣的项目。这个项目可以通过手环进行运动感知,通过深入学习后连接手机把手语转变成语音输出,有效地为聋哑人的手语沟通提供了便利。一方面相当的具有科技含量,另一方面成本也很低。

  AI大赛让我看到了很多年轻人富有创意的项目构想,而今天,我还想从另外一个角度,应该说更广阔,更深入的角度谈一谈AI以及AI相关的智能互联。

  一、智能互联网价值链五大关键要素:“IOT+边缘计算+云+大数据+人工智能”

  过去十年是移动互联网爆发的一个年代,在这期间涌现了很多优秀的企业,移动互联网也推动了整个社会巨大变革。而未来十年,我们可以断定,智能互联网将造就一个更加伟大的时代,即将带来全行业效益的提升。展开去看智能互联网,必须把价值链看清楚。智能互联网最核心的价值链要看前端物联网,下一步边缘计算,然后再到云,再到大数据、再到人工智能。

  首先我认为,每个阶段都会有投资的机会。我们要在价值链的每一个关键环节上,寻找最重要的企业,或者最关键的技术。比如说物联网相关的专业技术,比如说边缘计算相关技术等等。我举一个最简单的例子,所有人都在谈自动驾驶,自动驾驶未来最大的挑战是核心计算单元。而围绕计算单元,无论是功耗、可靠性、计算能力,目前都处于实验阶段。而已经跑上路面的无人车,无论在中国还是美国,目前的高性能计算单元都还无法解决对可靠性、高低温、恶劣环境等的要求,这还没有涉及到算法层面。

  举例:无人机+AI应用于电力巡检,带来百倍效率提升

  我们投了一家公司(中飞艾维),它本身不是AI公司,这家公司就解决一个问题,用无人飞机解决电网巡视的问题。全中国电网巡视的一直都是人来做,110千伏高压线有120万公里,好多都在深山里,一人一天巡两个塔。这家公司先用无人飞机去巡塔,大概一天两个人一组可以巡四十几到五十个塔,看到许多靠人发现不了的问题,一年就积累了上千万张有专业细节的照片,带来20倍的效率提升。而与此同时,我们另一家做AI的被投企业(水滴科技)用这些照片进行机器学习,训练出来之后由AI代替专家来检查电塔有没有问题,这又带来上百倍效率的提升。

  这个市场有多大呢?每年全国电网巡视给出的营业额在两百亿人民币左右,而如果人工智能进入这个行业以后,将大幅度提升整个行业的效率。

  举例:智能芯片是AI的根基技术

  下一个例子是寒武纪。人工智能无论是训练,还是推理,最重要的是深度学习的训练;所以“AI处理器”是非常重要的。大家可能不知道谷歌最重要的“AI处理器”设计者就是寒武纪团队出来的。他们是第一个发明了把深度学习和处理器指令集结合的团队,他们的文章是在这个领域当年亚洲仅有的两篇论文,得到整个国际上高度评价。而且更重要的是他们处理器不仅仅简单的是用在了图象,而是多模态应用领域,所以我觉得这一块其实是整个未来AI根基性的技术。中间环节比如网络、大数据也有很多例子。

  二、只有与行业的深度融合,才能带来天翻地覆的机会

  更重要的是以上五个技术单元要和行业深度融合,才能带来真正的智能互联网天翻地覆的机会。过去一年我们都专注于寻找“科技+传统行业”构建智慧工业、智慧交通、智慧医疗等领域的项目。

  1. 工业大数据为传统行业进行预测和提效

  大家知道AlphaGo,人和机器下棋。我们自己产业里,有一个最现实的和社会效益、产业效益最有关联的问题,叫供求预测,联想大数据平台从2010年从做乐phone开始做到现在,搭建了非常完备的产业大数据平台,如果联想大数据平台问和BAT有什么区别,我们更懂供应链,更懂产品开发,更懂制造过程的数据。这个世界不仅仅BAT有大数据,联想也有,而且我们这个大数据大概有十几个PB。我们为什么能跟行业做这样的融合,是因为我们非常能听得懂行业的需求。

  比如宝钢说我们每年都要预测汽车用的不锈钢的生产,每年都会有很多的浪费,因为不是少了,就是多了,他说联想能不能跟我一起做一个模型,做汽车未来一个季度、两个季度不锈钢需求分析。就这么一件事情,我们和宝钢一起做,宝钢有它过去历史的数据,但是需求和供应不仅仅需要他们自己的数据,还需要更宏观的其他多维的数据,比如各种不同品类车过去的销量,以及国家政策的影响等等。我们做的还不是很完备,就只是做了很小的实验,宝钢在不锈钢钢板的需求预测上,一年节省了一亿人民币,这样人、机之间的竞赛才是真正的社会效益非常重要的一大块,比下棋可能要重要很多。

  2. 智能交通用大数据分析颠覆交通方案

  第二块是我们投资的一家企业,叫深圳智能交通。上面是改造前的深南大道,有一个路口非常堵车,深圳智能交通经过大数据的分析和研究,解决了这个问题,本来深圳市政府说能不能从建路这件事情上解决这个问题,但是没有走通。而我们对包括小区住户、车的拥有量、用电量等等各环节的数据进行分析之后,只做了红绿灯改造方案,整个效率就提高了14%。这是什么感觉,基本上路政要花10亿人民币才能解决的问题,如今只花了900万人民币便解决了。这又是百倍效益的提升。我们已经和深圳智慧交通合作,来把他们整个的事情进行推广,就是整个智能交通设计。大家都讲无人驾驶,从交通设计的角度来讲,无人驾驶不仅仅是车的问题,还是道路和车一起设计的问题,如果道路和车一起设计,所有的自动驾驶的方案是要颠覆性变革的。

  3. 医疗影像大数据“机器读片”

  第三块是影像医疗。我们投资的“视见”科技做的是肺癌切片的分析,这个团队的技术在全世界影像医疗领域里边一直领先,在全球肺癌诊断医疗领域多次获奖。有经验的医师是需要长时间培训的,而计算机在标注和训练之后,机器的准确率可达到90%以上,大大高于普通医生。我们为了帮助这个学生团队快速成长,请一位联想VP加入这个团队,带领它进入飞速的商业进化。

  综上所述,我觉得在整个智能互联网行业是有非常多机会的,比如最近我们在看的“AI小蜜蜂”,要做的事情就跟联想创投智能互联网投资思路非常一致。在所有行业里要产生N倍数级的效率提升,是非常需要黑科技的。

  三、新技术、新物种、新平台

  新技术。过去确实移动互联网有很多的红利,在模式上烧了很多钱,而未来,应该投资在黑科技上才能真正提升社会效率。最近看的一家公司源自中科院智能所十几年的研发成果,用于手机上面玻璃片的检测。原来的方法是工人在一个黑房子里,用蓝光打着看有没有瑕疵,工人在产线上三个月眼睛损伤就非常严重了;而现在他们可以用可变光检测技术自动检测。所以,新科技绝对有非常多的机会,而且效果非常好。

  新物种。Face++印奇曾在微软亚洲研究院工作,商汤徐立以前是联想研究院香港研究室的一个研发人员,他们两个很明显想法不一样,一个是商业深度融合,一个是推进AI技术,相信在这些交融中,会产生许多新的物种,非常有趣。

  新平台。我们应该忘掉流量、频次,重新定义智能互联网时代新的平台机会。那天李彦宏放了一张PPT,我非常认同,移动互联网红利真的已经过去了,AI将作为平台技术在各行各业进行应用。

  最后我想讲一段话,过去一年特别火的一个话题是共享单车。其实全世界最早、最伟大的共享经济,大家想想是什么?是开源,软件开源才是全世界最伟大的共享经济,无论现在的BAT还是TMD都是开源最大的受益者,但是现在没有人讲开源,开源已经融化在所有公司,所有程序员的脑海里。我相信未来AI也将融化在所有行业里,10年之后,无人再谈AI。

  谢谢大家。

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