文| 前哨
这是「猎手」的嗅觉。
2016年,谷歌的阿尔法狗战胜李世石,人工智能(AI)成为全民热词。
宋楠忽然意识到:「AI这事来了!」
宋楠算是创投圈一位年轻且低调的「捕猎者」,目前,他是洪泰基金的执行董事。
在加入洪泰基金前,曾在美国G51Capital及国内其他天使机构有从业经历,也曾在美国以联合创始人身份发起过创业项目。
“人工智能热”传染到国内的VC/PE行业后,宋楠很快出手投出了自己的标的:三角兽,一家当时备受瞩目的人工智能创业公司,这家公司曾出现在声誉尚未破产的罗永浩的发布会上。作为投资人,这是一笔很好的成绩。
宋楠赶上了风口,也帮助洪泰基金在AI领域的投资判断上,建立了基础。作为中国早期投资机构之一,AI已经成为洪泰基金的一个重要投资方向,主要覆盖工业机器人、安防、智能语音等领域。其中,宋楠自己推进9个项目。
如今,距离自己投资第一个AI项目,已过去三年,宋楠开始相信,AI行业拐点已至。
AI依旧会是影响未来的一种潮水。「这波人工智能技术浪潮大概在2012年出现,到2014、2015年之前更多是在实验室,从2015、2016年开始出现大规模的产业落地。」
事实印证着他的判断。过去5年,中国长出了一批高估值的AI公司,但这些AI独角兽公司的商业化之路才刚刚起步。2018年起,AI公司的发展目标从比拼学术和融资能力,转移到了商业落地上。
商业化的能力就是这个行业的拐点。站在投资人的角度,他对项目的考虑非常现实:「这个行业(AI)是一个看结果说话的行业。当你跟不上的时候就会被淘汰。」
近年来,随着资本涌入变得越来越积极,也加速了人工智能应用落地的速度。宋楠坦言,由于开发周期漫长、商业应用前景难以明确,资本的涉足需要足够的冒险精神。
这个时候,机构选择项目的标准以及一套完整而精准的投资逻辑,就显得更为重要。「中国人对不能立刻变成钱的事情不是很感兴趣。我觉得AI从2019年起会变成一个越来越小的投资门类。主要是有些投资人的信心没有了」。宋楠告诉亿欧网。
在一些投资人看来,人工智能行业的融资数量和额度将在今年出现回落,且将会集中在头部企业上,除了它们之外,大多数人工智能企业在2019年的日子并不会太好过。
在中国,人工智能虽然在资本层面与政府层面都受到极大欢迎与重视,但在监管、法律及民众接受心理等层面,对机器的信任程度仍然比较有限,「人工智能即将抢走低端重复劳动岗位」的恐慌日益增加,偶尔出现的「无人驾驶汽车酿车祸」的新闻则增强了这种不信任感。
人工智能概念虽然火热,但企业和政府对该产业发展理解不深,普遍高估并急于兑现其短期商业价值,这些都延长人工智能商业价值的兑现周期。“投资人永远投资于变化,投资于创新。永远都是跟着科技发展往前走,今年做AI明年可能做5G。”宋楠说。
一些和人工智能丝毫不沾边的“连续创业者”化身人工智能专家,打着“AI+”或“+AI”的旗号融资,无论项目与人工智能是否沾边,先拿到风投的钱再说。
此前,追求热点的公司很多,也有很多不值得投资的项目涌入AI领域,但在宋楠看来,这是筛选优质公司的好时期,一些没有能力的公司已经被逐步淘汰,真正有价值公司正在凸显。
而针对AI行业,洪泰基金主要有两大投资策略,第一是投应用AI+垂直领域。第二是投技术及服务。「一个好的团队本身就是成功的因素之一,企业家本身的商务能力很重要;其次,它最好已经有客户,且技术已经在应用中得到了验证。」宋楠告诉亿欧网。
投资案例是这些理念最好的佐证。例如,在垂直领域,洪泰基金投资了AI语音公司三角兽:这是一家基于NLP技术、语义理解和自主学习等核心技术的系统级平台。这将广大B端公司快速低成本地获得智能交互的能力,为B端公司的用户提供更加智能的交互体验。
在宋楠看来,聚焦AI领域的创业者分为两种:一种是科学家创业者,一种是有商务资源的创业者。为进一步形象说明,他向亿欧网作了一个比喻:「AI创业者如同高考分文理科,文科真正牛的是数学好的学生,理科生真正牛的是语文英语好的学生。」
「我们现在看项目也是同样的道理,科学家创业要看他的商务能力和管理能力,有渠道或者具备销售能力的人创业,要看产品研发和技术到底行不行。」
宋楠还告诉亿欧网,洪泰基金在选择AI项目时主要看三个纬度:第一核心是人,过往的履历和他未来的可延展性。第二是团队商务服务能力。第三是技术,「创始团队的技术高度就决定了整个公司的技术高度。」
除了以上三点,他还认为,更重要的是判断团队有没有商业落地的能力,就是看商业模式。对于投资人来说,现阶段投资人工智能相关企业,能否实现商业化落地成为他们重要的考量因素之一。
对于当下的AI创业公司该如何形成自己的壁垒?宋楠认为:AI行业是绝对的马太效应,要想真正建立自己的壁垒,就要在这个行业里想方设法变成头部。
宋楠认为,目前AI创业公司存在一定的泡沫,一些To B的业务很难做深。「大公司的机会更多。传统企业会收购一些创业公司,比如搞手机的收购AI各个技术环节,这样的机会比较多。」
以安防为例,在AI出现之前,整个安防监控行业只走完了采集、传输和存储环节,最后的分析必须靠人来完成。AI的出现改变了这一切,分析环节可以由计算机去完成,这样业务流程就会发生改变,给整个行业带来更大的闭环价值。
在中国,AI视觉第一个爆发的的场景是安防。几乎所有AI视觉公司都先切入这一领域,大量公司的“第一桶金”来自政府采购。
公开报道显示,安防市场的上一次爆发约在十年前,以海康威视、大华股份等为代表的摄像头硬件公司为主。硬件厂商经过激烈的市场竞争,打开了全国公共安全的市场。
但公共安全部门在实际使用中发现,摄像头单纯采集了数据,却无法利用大数据快速处理和解决更多的问题。新兴AI视觉公司看到了这一机会,精研此道。于是,以算法模型立身的数学家和AI专家们与长于商务和渠道的硬件商们正面相遇。
除安防之外,在未来趋势方面,宋楠认为,金融、医疗、自动驾驶、电商、消费硬件等各类场景,也开始纷纷挖掘对AI视觉的潜在需求。
但对于AI公司商业化能力的挑战,将更加严峻。
谈及未来,宋楠毫无掩饰自己对AIOT的“热爱”,而给出的投资理由也非常直白:“城市智能化和联网化是一个可以确定的事情:比如智能门锁,未来两三年很有可能会孕育出一个上市公司。”
对确定性的诉求,一方面来自于创投行业的周期涨落,另一方面也来自于AI行业投资更加自律与理性。
今年5月份,中国信息通信研究院数据中心发布了《全球人工智能产业数据报告(2019Q1)》。该报告显示,2019年第一季度,全球人工智能融资规模126亿美元,环比下降7.3%;融资笔数达310笔,在全球融资总额中占比达29.7%。其中,中国人工智能领域融资金额为30亿美元,在全球融资总额中占比23.5%,位居全球第二位,仅次于美国。
宋楠指出,从创业投资领域角度来看,美国面向全产业投资,投资领域遍及基础层、技术层和应用层,而中国接受融资的企业主要集中在应用层。
公开资料显示,人工智能产业出现了九大发展热点领域,分别是芯片、自然语言处理、语音识别、机器学习应用、计算机视觉与图像、技术平台、智能无人机、智能机器人、自动驾驶。
美国全产业布局,而中国只在局部有所突破。其中,在中国AI创业公司中排名前三的领域为:计算机视觉与图像146家,智能机器人125家以及自然语言处理92家。
在一片唱好的声音下,也有冷静的声音认为,人工智能这个词出现在公众面前的频率越来越高,但综合技术演进和应用等来看,并不会出现爆发式发展,反而要警惕出现泡沫。
对于泡沫,宋楠告诉亿欧网,最热的东西总是会有一些泡沫产生,“问题的核心是,AI到底有没有一定程度上改变了大家的生活,或者有没有一定程度上带来变化。我想这个答案是不言而喻的。我们愿意投有核心技术、基础技术的公司,当然也会重视商业应用。”
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