鈦媒體注：鈦媒體T-EDGE國際年度盛典，作為鈦媒體年度最重要、在科技領域最舉足輕重的年度國際峰會，每一年年末希望能夠?qū)Ξ斈臧l(fā)生的和未來可能發(fā)生的做一些重要盤點和預判，同時，搭建一個平臺通過線上線下交流，助力全球前沿創(chuàng)新者的價值發(fā)現(xiàn)與落地。
今年8月，寒武紀宣布完成1億美元融資，成為全球AI芯片領域第一家獨角獸。9月，步態(tài)識別技術(shù)領導者水滴科技獲得6000萬天使融資。10月，曠視科技宣布完成C輪4.6億美元融資。
繼2016年“人工智能元年”之后，2017年進入了人工智能融資的千帆競速，如果翻看這幾家明星公司背后的投資者名單，你都能看到聯(lián)想創(chuàng)投的名字。你也許還會發(fā)現(xiàn)，這三家都是從科研院所或高校走出的項目，與聯(lián)想自身的基因遙相呼應。
從AI芯片到計算機視覺、步態(tài)識別，聯(lián)想創(chuàng)投在人工智能領域的“撒網(wǎng)”不可謂不廣。如果你參加了2017鈦媒體T-EDGE年度國際盛典，聯(lián)想創(chuàng)投董事總經(jīng)理王光熙會在現(xiàn)場告訴你這背后的投資邏輯。事實上，上述三家公司只是聯(lián)想創(chuàng)投AI布局的“冰山一角”，它的眼光早就不只限于AI一隅，而是在用產(chǎn)業(yè)鏈視角、產(chǎn)業(yè)賦能的思路來看待這場革命。
機器人、智能設備、AI芯片公司、云計算存儲、SDN網(wǎng)絡……努力尋找下一個N倍數(shù)機會的聯(lián)想創(chuàng)投圍繞著數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、采集、存儲、分析，以AI為核心在產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)都已早早“占坑”。
更值一提的是，聯(lián)想創(chuàng)投憑借“實業(yè)”出身，在人工智能與產(chǎn)業(yè)深度融合的路上已經(jīng)走出很遠，摘到了很多低垂的果子。它投資的企業(yè)為傳統(tǒng)的電網(wǎng)巡查帶來了上百倍的效能提升，通過智能燈改造為深圳節(jié)省了5億—10億的道路改造成本，幫助寶鋼集團規(guī)避了鋼材需求預測誤差所帶來的巨額損失。
當人工智能經(jīng)歷了技術(shù)爆發(fā)的“寒武紀”，下一步就是走出實驗室和各行各業(yè)進行深度融合，從移動互聯(lián)網(wǎng)手中接過“接力棒”，成為提升社會經(jīng)濟效率的下一個增長引擎。聯(lián)想創(chuàng)投的實踐可以讓我們更好地把握下一個十年的革命趨勢。
以下是聯(lián)想創(chuàng)投董事總經(jīng)理王光熙的演講實錄，經(jīng)鈦媒體編輯張遠整理：
大家下午好！首先感謝鈦媒體和在場所有的觀眾和嘉賓，能夠給我這樣一個機會，跟大家分享一下我們對于智能互聯(lián)網(wǎng)在新時代產(chǎn)業(yè)里的機會的看法。
前面的路演非常好，非常契合我們現(xiàn)在想講的話題。因為AI智能現(xiàn)在是大家無時無刻都在討論的話題，但我們希望能夠在這個基礎上看得更廣闊、深入一些，真正理解在中國創(chuàng)業(yè)的新藍圖當中，對于投資人來說，下一個N倍數(shù)的機會在哪里。這個N倍數(shù)的機會肯定不僅僅是著力于AI這一件事，而且是以AI為核心的未來大趨勢，也就是我們所說的智能互聯(lián)網(wǎng)。
我們認為，AI智能依然是下一個大浪潮趨勢當中最核心的部分，而且它跟過去的移動互聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字化革命最大的區(qū)別是：AI的技術(shù)含量非常高，所以未來在這一類的創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新當中，高校和硏究機構(gòu)會扮演非常重要的角色，成為一些項目的來源。
這也就是我們?yōu)槭裁唇衲陮ｉT舉辦了一場聯(lián)想高校AI挑戰(zhàn)大賽，跨了8個大的地域，覆蓋了200多所高校、1000多個項目。跟大學生創(chuàng)業(yè)者交流當中，我們發(fā)現(xiàn)了非常多的想法，非常有技術(shù)含量，因為他們都是剛從學校里出來，甚至有些是在讀的學生。
我們在這方面也有比較多的經(jīng)驗和比較好的案例。我們在2012年的時候就投資了曠視科技，那個時候他們都是大二、大三的學生，連公司都沒有注冊。我們最近投了寒武紀，這些都是高校和科研院所里的年輕人創(chuàng)造出來的項目。我們也希望通過這類活動，在Al、智能互聯(lián)網(wǎng)這個大的浪潮當中，能夠更多、更早地發(fā)掘一些好的項目。
回過來談談為什么我們要以更加廣闊、深入的視角看AI這件事。因為我們覺得每一次這樣的革命基本上都是會跨10年、20年的階段。
從80年代到90年代是數(shù)字化，把過去的一些信息從傳統(tǒng)的紙媒轉(zhuǎn)移成數(shù)據(jù)存儲，更好地進行分析、統(tǒng)計。90年代有通常意義上的PC互聯(lián)網(wǎng)了，解決的是跨地域、跨時空地打通數(shù)據(jù)流通這樣一個基本問題。過去10年是移動互聯(lián)網(wǎng)的10年，我覺得這過去的10年讓個人計算和數(shù)據(jù)采集設備到了每個人的手里。
從投資的角度來說，下ー個N倍數(shù)的機會是什么呢？這是每個人問的問題。AI究竟怎樣去改變未來的社會方方面面，怎樣提升各個產(chǎn)業(yè)的效能呢？這不僅僅是單純的人工智能問題，是圍繞著從數(shù)據(jù)由哪兒產(chǎn)生、怎樣被搜集、怎樣被計算、通過什么樣的大數(shù)據(jù)技術(shù)，最后匯聚成insight，反過來提升行業(yè)各方面的效率。
所以，我們認為智能互聯(lián)網(wǎng)整個鏈條是圍繞著無所不在的物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生海量、大量的數(shù)據(jù)，包括通過一些IOT智能設備，包括AR、VR等下一代計算平臺所搜集海量的數(shù)據(jù)再加上邊緣的計算，再加上云端，這才是我們今天異構(gòu)大數(shù)據(jù)的基礎。
有了這個基礎之后，因為我們現(xiàn)在有了很多深度學習的工具，還有和學界合作尋找下一代人工智能理論上的突破，來賦予這些數(shù)據(jù)更多的生命。
這些東西最后會反過來跟行業(yè)結(jié)合，真正提高各個行業(yè)的效能，這就是我們大概的投資邏輯。所以，我們過去會在IOT方面投資了類似于機器人、智能設備、AI芯片公司、云計算存儲、SDN網(wǎng)絡等相關公司。
在大數(shù)據(jù)這塊，我們更多地關注了一些不是純技術(shù)類的方向，更多是跟產(chǎn)業(yè)合作，有跟公安大數(shù)據(jù)、智慧交通相關的，聯(lián)想也孵化了一塊聯(lián)想大數(shù)據(jù)的業(yè)務團隊。這塊兒會通過數(shù)據(jù)的手段去服務一些傳統(tǒng)行業(yè)。
最后，在人工智能方面，我們投資了曠視科技、水滴科技，還有專注于智慧醫(yī)療方向的一些算法、技術(shù)和產(chǎn)品。
下面還是舉一些例子，這樣會更加直觀些。
這是一個很好的例子，中飛艾維其實并不是我們所說AI公司，但是以智能互聯(lián)網(wǎng)這樣的定義，它是非常好的標的。它先從物聯(lián)網(wǎng)切入，用無人機進行數(shù)據(jù)采集。它為什么要做這類數(shù)據(jù)采集呢？N倍數(shù)在這里是怎么體現(xiàn)的？這是非常有意思的。
我們每天都在用電，所以并沒有覺得有什么大不了。其實全國110千瓦的特高壓輸電線大概有120萬公里，大概每年以6％以上的復合增長率在加長，而且80％這類的輸電線其實都是在一些崇山峻嶺里面，非常難以到達的地方，因為發(fā)電網(wǎng)是從西南部這種地方發(fā)過來的。
現(xiàn)在的模式是巡視員需要每天巡視電塔，每個月必須保證每個電塔被巡視到至少一次。這樣的工作是每組人每天只能做兩個電塔，時間非常長，效率也非常低，人工做這個事情的代價非常高?，F(xiàn)在通過物聯(lián)網(wǎng)的改造，用這樣的無人機每天就能巡視40－50個電塔，還可以拍攝海量的照片和數(shù)據(jù)。
我們把另外一家被投的中科院出來的水滴科技的AI技術(shù)跟它結(jié)合在一起，自動分析每天拍攝回來的成千上萬張照片，跟過去標注的電塔故障和安裝失誤進行比對和初步篩選，并自動生成一些警示、報告。
前面已經(jīng)是有一個20倍的增速了，后面在分析這塊兒又能有幾十倍的增加，加在一起真至少是成百倍效率的提升。這塊兒整個市場也非常大，每個產(chǎn)業(yè)如果我們能夠深入做完，會發(fā)現(xiàn)機會非常多，包括石油、管道、環(huán)保、檢測、林業(yè)等等，都有這樣的機會。
提起寒武紀國人都會覺得比較驕傲，他們是中國最早的一支能夠在國際芯片理論上領先的團隊，他們是最早把AI里面的一些運算和指令集相結(jié)合，提出這樣的理論，也是亞洲最早做這樣的事情的一、兩個團隊。所以，它是我們整個智能互聯(lián)網(wǎng)當中非常重要的一環(huán)。
我們不僅在鏈條上投資各種技術(shù)類、產(chǎn)品類的項目，同時我們也覺得未來AI要產(chǎn)生真正很大的社會效能提升，必須和行業(yè)有一個深度的融合。這是我們過去一、兩年，也是未來一、兩年重點看的方向。
比如說聯(lián)想大數(shù)據(jù)跟傳統(tǒng)行業(yè)的巨頭（寶鋼集團）嘗試做了這樣一個供應鏈優(yōu)化的試點項目。其實做得事情很簡單，因為整個鋼材的需求波動非常大，過去全部靠人工預測，基本上準確率就是60％、70％，這塊兒的整個體量又非常龐大，所以一旦有幾個點的預測誤差，就會造成運輸、倉儲供應鏈環(huán)節(jié)巨大的損失。比如我們試點小范圍做了一個項目，就能幫整個集團節(jié)省上億元的資金。
我們做的事就是把一些內(nèi)部的供應鏈數(shù)據(jù)，包括外面異構(gòu)的大數(shù)據(jù)和汽車行業(yè)的數(shù)據(jù)整合起來，進行一定的分析和提煉，并且把準確率、預測度提高。這其中用了很多的方法和思路，跟下棋是非常類似的，你用海量的學習數(shù)據(jù)評估現(xiàn)在的狀態(tài)，并且能夠給出一個預測。但是我們發(fā)現(xiàn)，如果它能夠跟行業(yè)深度融合（尤其是一些傳統(tǒng)行業(yè)）很快可以摘到果子，能夠很大地提升經(jīng)濟效益。
深圳智能交通也是一個非常典型的例子。我們通過紅綠燈智能改造，把一個路口和一條大道的交通進行顯著地提升。過去要做這樣一件事情手段非常有限，比如說做道路拓寬，像這類工程至少是5—10億元的大工程，而且會牽涉到很多市民的動遷。
這一個改造工程本身只有900萬，這本身就是上百倍的效能提升。而且它通過的不僅是傳統(tǒng)交通數(shù)據(jù)的分析，也包括了當?shù)匦^(qū)用電量和其他各種各樣出行異構(gòu)的大數(shù)據(jù)的匯總和分析，做了這樣一個整體道路規(guī)劃和智能化的改造。
最近這塊兒也是相對比較火，我們過去在醫(yī)學上有很多的需求，就是通過醫(yī)療影像，用計算機人工視覺進行跟醫(yī)生間的輔助治療或者是輔助診療。這個團隊是一個非常早期的團隊，是香港中文大學創(chuàng)業(yè)的項目，我們也是在投后幫助他們引進了業(yè)界的大拿，這未來應該是一個大有可為的領域，比如說在線肺癌診斷等。我覺得這塊兒是我們長期關注的、還處于非常萌芽期有巨大機會的行業(yè)。
總得來說，我們希望在新時代當中能夠忘掉一些過去移動互聯(lián)網(wǎng)時代的投資邏輯，包括流量經(jīng)濟等，從零開始思考，用一個新的視角，用我們自己的投資邏輯，比如說智能互聯(lián)網(wǎng)等等，去考慮新時代的新物種、新科技和新平臺的機會。以后有機會再和大家進行交流和討論，謝謝！
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