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联想创投王光熙:不光要投出AI独角兽,更要发现下一个N倍数的产业机会

摘要: 当人工智能经历了技术爆发的“寒武纪”,下一步就是走出实验室和各行各业进行深度融合,从移动互联网手中接过“接力棒”,成为提升社会经济效率的下一个增长引擎。

钛媒体注:钛媒体T-EDGE国际年度盛典,作为钛媒体年度最重要、在科技领域最举足轻重的年度国际峰会,每一年年末希望能够对当年发生的和未来可能发生的做一些重要盘点和预判,同时,搭建一个平台通过线上线下交流,助力全球前沿创新者的价值发现与落地。

今年8月,寒武纪宣布完成1亿美元融资,成为全球AI芯片领域第一家独角兽。9月,步态识别技术领导者水滴科技获得6000万天使融资。10月,旷视科技宣布完成C轮4.6亿美元融资。

继2016年“人工智能元年”之后,2017年进入了人工智能融资的千帆竞速,如果翻看这几家明星公司背后的投资者名单,你都能看到联想创投的名字。你也许还会发现,这三家都是从科研院所或高校走出的项目,与联想自身的基因遥相呼应。

从AI芯片到计算机视觉、步态识别,联想创投在人工智能领域的“撒网”不可谓不广。如果你参加了2017钛媒体T-EDGE年度国际盛典,联想创投董事总经理王光熙会在现场告诉你这背后的投资逻辑。事实上,上述三家公司只是联想创投AI布局的“冰山一角”,它的眼光早就不只限于AI一隅,而是在用产业链视角、产业赋能的思路来看待这场革命。

机器人、智能设备、AI芯片公司、云计算存储、SDN网络……努力寻找下一个N倍数机会的联想创投围绕着数据的产生、采集、存储、分析,以AI为核心在产业链的各个环节都已早早“占坑”。

更值一提的是,联想创投凭借“实业”出身,在人工智能与产业深度融合的路上已经走出很远,摘到了很多低垂的果子。它投资的企业为传统的电网巡查带来了上百倍的效能提升,通过智能灯改造为深圳节省了5亿—10亿的道路改造成本,帮助宝钢集团规避了钢材需求预测误差所带来的巨额损失。

当人工智能经历了技术爆发的“寒武纪”,下一步就是走出实验室和各行各业进行深度融合,从移动互联网手中接过“接力棒”,成为提升社会经济效率的下一个增长引擎。联想创投的实践可以让我们更好地把握下一个十年的革命趋势。

以下是联想创投董事总经理王光熙的演讲实录,经钛媒体编辑张远整理:

大家下午好!首先感谢钛媒体和在场所有的观众和嘉宾,能够给我这样一个机会,跟大家分享一下我们对于智能互联网在新时代产业里的机会的看法。

前面的路演非常好,非常契合我们现在想讲的话题。因为AI智能现在是大家无时无刻都在讨论的话题,但我们希望能够在这个基础上看得更广阔、深入一些,真正理解在中国创业的新蓝图当中,对于投资人来说,下一个N倍数的机会在哪里。这个N倍数的机会肯定不仅仅是着力于AI这一件事,而且是以AI为核心的未来大趋势,也就是我们所说的智能互联网。

我们认为,AI智能依然是下一个大浪潮趋势当中最核心的部分,而且它跟过去的移动互联网、互联网和数字化革命最大的区别是:AI的技术含量非常高,所以未来在这一类的创业创新当中,高校和硏究机构会扮演非常重要的角色,成为一些项目的来源。

这也就是我们为什么今年专门举办了一场联想高校AI挑战大赛,跨了8个大的地域,覆盖了200多所高校、1000多个项目。跟大学生创业者交流当中,我们发现了非常多的想法,非常有技术含量,因为他们都是刚从学校里出来,甚至有些是在读的学生。

我们在这方面也有比较多的经验和比较好的案例。我们在2012年的时候就投资了旷视科技,那个时候他们都是大二、大三的学生,连公司都没有注册。我们最近投了寒武纪,这些都是高校和科研院所里的年轻人创造出来的项目。我们也希望通过这类活动,在Al、智能互联网这个大的浪潮当中,能够更多、更早地发掘一些好的项目。

回过来谈谈为什么我们要以更加广阔、深入的视角看AI这件事。因为我们觉得每一次这样的革命基本上都是会跨10年、20年的阶段。

从80年代到90年代是数字化,把过去的一些信息从传统的纸媒转移成数据存储,更好地进行分析、统计。90年代有通常意义上的PC互联网了,解决的是跨地域、跨时空地打通数据流通这样一个基本问题。过去10年是移动互联网的10年,我觉得这过去的10年让个人计算和数据采集设备到了每个人的手里。

从投资的角度来说,下ー个N倍数的机会是什么呢?这是每个人问的问题。AI究竟怎样去改变未来的社会方方面面,怎样提升各个产业的效能呢?这不仅仅是单纯的人工智能问题,是围绕着从数据由哪儿产生、怎样被搜集、怎样被计算、通过什么样的大数据技术,最后汇聚成insight,反过来提升行业各方面的效率。

所以,我们认为智能互联网整个链条是围绕着无所不在的物联网产生海量、大量的数据,包括通过一些IOT智能设备,包括AR、VR等下一代计算平台所搜集海量的数据再加上边缘的计算,再加上云端,这才是我们今天异构大数据的基础。

有了这个基础之后,因为我们现在有了很多深度学习的工具,还有和学界合作寻找下一代人工智能理论上的突破,来赋予这些数据更多的生命。

这些东西最后会反过来跟行业结合,真正提高各个行业的效能,这就是我们大概的投资逻辑。所以,我们过去会在IOT方面投资了类似于机器人、智能设备、AI芯片公司、云计算存储、SDN网络等相关公司。

在大数据这块,我们更多地关注了一些不是纯技术类的方向,更多是跟产业合作,有跟公安大数据、智慧交通相关的,联想也孵化了一块联想大数据的业务团队。这块儿会通过数据的手段去服务一些传统行业。

最后,在人工智能方面,我们投资了旷视科技、水滴科技,还有专注于智慧医疗方向的一些算法、技术和产品。

下面还是举一些例子,这样会更加直观些。

这是一个很好的例子,中飞艾维其实并不是我们所说AI公司,但是以智能互联网这样的定义,它是非常好的标的。它先从物联网切入,用无人机进行数据采集。它为什么要做这类数据采集呢?N倍数在这里是怎么体现的?这是非常有意思的。

我们每天都在用电,所以并没有觉得有什么大不了。其实全国110千瓦的特高压输电线大概有120万公里,大概每年以6%以上的复合增长率在加长,而且80%这类的输电线其实都是在一些崇山峻岭里面,非常难以到达的地方,因为发电网是从西南部这种地方发过来的。

现在的模式是巡视员需要每天巡视电塔,每个月必须保证每个电塔被巡视到至少一次。这样的工作是每组人每天只能做两个电塔,时间非常长,效率也非常低,人工做这个事情的代价非常高。现在通过物联网的改造,用这样的无人机每天就能巡视40-50个电塔,还可以拍摄海量的照片和数据。

我们把另外一家被投的中科院出来的水滴科技的AI技术跟它结合在一起,自动分析每天拍摄回来的成千上万张照片,跟过去标注的电塔故障和安装失误进行比对和初步筛选,并自动生成一些警示、报告。

前面已经是有一个20倍的增速了,后面在分析这块儿又能有几十倍的增加,加在一起真至少是成百倍效率的提升。这块儿整个市场也非常大,每个产业如果我们能够深入做完,会发现机会非常多,包括石油、管道、环保、检测、林业等等,都有这样的机会。

提起寒武纪国人都会觉得比较骄傲,他们是中国最早的一支能够在国际芯片理论上领先的团队,他们是最早把AI里面的一些运算和指令集相结合,提出这样的理论,也是亚洲最早做这样的事情的一、两个团队。所以,它是我们整个智能互联网当中非常重要的一环。

我们不仅在链条上投资各种技术类、产品类的项目,同时我们也觉得未来AI要产生真正很大的社会效能提升,必须和行业有一个深度的融合。这是我们过去一、两年,也是未来一、两年重点看的方向。

比如说联想大数据跟传统行业的巨头(宝钢集团)尝试做了这样一个供应链优化的试点项目。其实做得事情很简单,因为整个钢材的需求波动非常大,过去全部靠人工预测,基本上准确率就是60%、70%,这块儿的整个体量又非常庞大,所以一旦有几个点的预测误差,就会造成运输、仓储供应链环节巨大的损失。比如我们试点小范围做了一个项目,就能帮整个集团节省上亿元的资金。

我们做的事就是把一些內部的供应链数据,包括外面异构的大数据和汽车行业的数据整合起来,进行一定的分析和提炼,并且把准确率、预測度提高。这其中用了很多的方法和思路,跟下棋是非常类似的,你用海量的学习数据评估现在的状态,并且能够给出一个预测。但是我们发现,如果它能够跟行业深度融合(尤其是一些传统行业)很快可以摘到果子,能够很大地提升经济效益。

深圳智能交通也是一个非常典型的例子。我们通过红绿灯智能改造,把一个路口和一条大道的交通进行显著地提升。过去要做这样一件事情手段非常有限,比如说做道路拓宽,像这类工程至少是5—10亿元的大工程,而且会牵涉到很多市民的动迁。

这一个改造工程本身只有900万,这本身就是上百倍的效能提升。而且它通过的不仅是传统交通数据的分析,也包括了当地小区用电量和其他各种各样出行异构的大数据的汇总和分析,做了这样一个整体道路规划和智能化的改造。

最近这块儿也是相对比较火,我们过去在医学上有很多的需求,就是通过医疗影像,用计算机人工视觉进行跟医生间的辅助治疗或者是辅助诊疗。这个团队是一个非常早期的团队,是香港中文大学创业的项目,我们也是在投后帮助他们引进了业界的大拿,这未来应该是一个大有可为的领域,比如说在线肺癌诊断等。我觉得这块儿是我们长期关注的、还处于非常萌芽期有巨大机会的行业。

总得来说,我们希望在新时代当中能够忘掉一些过去移动互联网时代的投资逻辑,包括流量经济等,从零开始思考,用一个新的视角,用我们自己的投资逻辑,比如说智能互联网等等,去考虑新时代的新物种、新科技和新平台的机会。以后有机会再和大家进行交流和讨论,谢谢!

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张远
张远

钛媒体记者,insights provider, 微信:haizi0001000

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