寻路人工智能：黑科技催化的产业变革

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人工智能刚刚开始，就像淘金热一样，因为你不知道在哪里可以找到金子。

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人工智能被认为是互联网后半段的一个重要出口，越来越受到各方的关注。然而，在浩瀚的蓝色海洋背后，行业仍面临许多痛点，如应用前景不明朗、估值过高等，还有一系列问题需要解答。

人工智能是在什么阶段进化的？有泡沫吗？小公司如何在弯道超车？傅升、黄明明、匡子平、汪华、吴干沙、徐莉、余凯等一线企业家和投资者围绕行业热点展开了长达三个小时的对话。

淘金热时期

主持人刘英航:人工智能在现实中发展到了什么程度，什么时候才能颠覆现有的场景？

吴甘沙:目前，基于大数据的暴力计算人工智能已经在很多领域超越了人类智能，这意味着人工智能可以在历史上第一次真正创造客户价值，而不仅仅是一个概念。当然，人工智能解决的问题还比较早，比如中低层白领的工作。人工智能做不了高级白领的工作，做不了需要深入思考的工作，做不了需要智能控制的蓝领工作。

余凯:作为一项促进技术，人工智能本身构成了一个缺乏许多关键要素的行业。由于人工智能技术，一些传统产业经历了两次变革。首先，这项技术已经在工业上大规模应用；第二，这个行业的新玩家可以颠覆老玩家，比如搜索广告。在电视上，全国各地都可以看到同样的广告，搜索涉及数千人。这正是基于深度学习的技术。

我们的视野聚焦于三个机会。首先是智慧的声音。第二，智能摄像头，第三，自动驾驶，辅助驾驶、半自动驾驶和全自动驾驶都有很多机会。人工智能刚刚开始，就像淘金热一样，因为你不知道在哪里可以找到金子。

徐莉:从业者现在所做的在短期内可以分为两个阶段:第一阶段超出了普通人的能力。如今，人工智能做的许多事情纯粹是数据驱动的，这需要大量的人将知识转移到机器上。这些可以提高劳动密集型企业的效率，但不会带来新的情景。真正的服务升级是第二阶段:超越专家，因为专家的能力和知识是稀缺的。例如，有长期驾驶经验和医院专家号码的司机等。

现在，在第一阶段，比普通人更多的是，许多垂直领域已经可行，并可能在未来应用于更多的垂直领域，以实现工业突破。在第二阶段，超越专家可能需要进一步进化算法，包括用算法生成专家数据，这是一个值得探索的问题。

傅生:关于人工智能的应用，我认为基础是技术，但我不认为技术是唯一的决定性力量。技术是完美的。当谈到明显的边界价值时，世界不需要产品、企业家和银行家。

第二是产品。你必须考虑如何在不完美的条件下组合你的产品，包括重组你对产品的想法。我不认为特斯拉真的解决了今天电池不用充电就能跑2000公里的问题。真正改变的是你对电动汽车的定义。人工智能是一样的，如何找到一个前沿产品应用？当时我自己的想法是机器人。

第三是需求。产品和技术的结合是为了满足需求。如果出现任何大的需求，它肯定会迫使技术改造。因此，有必要从需求的角度重构产品和技术。许多人问，如果你想成为一个机器人，机会在哪里？机会是人们变得越来越贵。当有一天机器的成本比别人便宜时，机会就会出现，即使把茶变成水是最简单的事情。

黄明明:我认为判断人工智能领域是否存在泡沫、价格是否昂贵的核心在于是否有价值。一个商业模式能否帮助原行业大幅度提高效率和降低成本是我们判断它是否有价值的关键点。现在人工智能已经能够在许多领域创造实用价值。比如自动驾驶。

邝子平:首先，我认为人工智能已经到了可以大规模商业化的阶段。几年前，我读到一篇文章说，科技的发展遵循一定的规律，就像把米粒放在棋盘上的寓言。当一粒米变成两粒，两粒变成四粒时，没有人会考虑用它来煮饭，但是当它通过某一条红线时，它就真的可以煮饭了。现在人工智能已经进入了棋盘的后半部分，每一次平方的效率都是巨大的。

第二，最近有很多假人工智能。如今，当你谈论许多项目时，人们会告诉你大数据和人工智能，这在当前的行业中引发了一些虚拟火灾。

第三，就机会而言，这仍然是一个激动人心的时刻，也有可能找到纯技术的平台公司，而不是应用+人工智能。

汪华:我认为人工智能是由两条腿驱动的。一条腿由技术驱动。在过去的几年里，各种新的理论如深度学习和图形处理器出现了，这使得许多黑色技术企业。这些企业通常会驾驶一些更偏远的中长期车辆，比如自动驾驶和真正的家用机器人。但是根据技术和算法，产品可能需要三到五年才能大规模应用到生活中。但是在黑技术领域，更容易产生独立的公司。

另一条是需求驱动。需求驱动与技术无关。它来源于中国互联网和移动互联网的发展。从1995年的互联网到最近的移动互联网，所有的人和场景都是连接在一起的，这使得交易量和交互量呈几何级数增长。如此巨大的数据必须由机器自动处理。只要一个公司采用人工智能技术，并且它的效率提高到足够高的水平，它就会比竞争对手有巨大的优势，迫使其他人采取行动。因此，需求驱使这些公司不断提高上网率并延伸到其他行业。

但缺点是，这一领域产生的公司很难是纯粹意义上的人工智能公司，大多是人工智能+场景或人工智能+业务，大多数是2b公司，技术相对复杂，对企业家的要求较高。

生到死，强于弱

主持人刘英航:在有众多巨头的人工智能行业，初创企业如何找到自己的突破点，实现弯道超车？

吴甘沙:小公司可以做一些事情:首先，试错应该更好，试错成本应该更低。可以想象，在探索未知海域时，一艘10000吨的船很容易触礁。然而，如果一个小公司驾驶一艘攻击艇，它很可能会成功，所以有必要抱着一种死亡的心态。

其次，小公司可以有一些创新战略。首先，边缘创新，在主流市场边缘寻找垂直细分市场；第二，差异化创新，我不一定比大公司做得更好，但我做不同的事情；第三，协同创新，两个大公司之间的合作往往是困难的，因为他们有自己的傲慢，而法律部门是保守的。但是低调的小公司很容易合作。这些都是小公司的机会。

余凯:对于小公司来说，他们必须把他们的商业模式排除在大公司的范围之外。一个大公司有两种能力，一种是势能，另一种是动能，动能是它当前的业务，势能是它积累的人才业务和资本。

小公司如何找到范围之外的机会？两个因素更为关键。首先，数据资源的排他性，这是一个关键的战略资源。我们着眼于英美烟草，整个价值都基于此。第二，将数据转换为价值的效率，例如每秒处理多少数据。这往往不是大公司的优势，因为一些核心技术从无到有投入使用到最终形成战斗力至少需要三年时间，这与大公司和小公司无关。

徐莉:关于人工智能+行业:如果一家初创公司的核心技术能够形成壁垒，并在某个行业拥有关键要素，那么它就需要在这个领域垂直开放，形成一个需求、数据和行业的循环，并打开一个封闭的循环。另一方面，如果你没有所有的核心要素，你需要找到合适的合作伙伴。这是我们近年来的核心理念之一。

傅生:小公司不是没有机会。这取决于在垂直化方面是否有可能渗透一个行业。例如，当百度推出外卖时，高层认为做总比不做好，但为什么不上今天的头条呢？因为机会成本对他们来说太高了。因此，小公司必须拼写垂直场景，并深入思考应用程序。此外，还有一种观点认为，应用程序越亮，小公司的前景就越好。

黄明明:对于一个小公司来说，机会就在于稍微集中和发挥它的力量。前几天，我和李翔聊了聊，说大众在中国有上百种车型。他漫不经心地问一位投资者。你能说出朗逸、帕萨特和宝来的区别吗？对方无法回答。如果所有的资源都集中在一点上，小公司会比大公司更好。如果他们在这一点上不能与大公司竞争，不要指望任何战胜弱者的机会。

我认为在特定应用场景中生成数据的地方是人工智能初创企业的一个机会。这就是我们投票支持汽车驾驶公司的原因。原来，谷歌和百度在自动驾驶的道路上几乎走到了死胡同，因为他们只做算法，没有应用场景，所以他们不能真正上车。如果你想深入到垂直应用场景中，你可以生成数据，然后给出前向反馈，而bat没有。小公司可以在这方面寻找机会。

汪华:这件事不能有任何幻想。创业时，不要寄希望于大公司愚蠢、懒惰和迟钝。你没有任何东西可以和大公司对抗。首先，你必须做的是大公司在一段时间内根本不会做的事情，或者是大公司在做了之后会自杀的事情。例如，谷歌的安卓在当时是微软的自杀，他不能释放他所有的操作系统。

第二，不要把大公司当成竞争对手。大公司，你可以把它看作是一个社会的基础设施，有些事情只能由大公司来推动。例如，只有大公司才能在中国实现移动支付。一旦大公司做得很好，许多初创公司就能从中受益。因此，不要将大公司视为竞争对手，而要将大公司视为存储生态系统。

第三，从来没有以弱胜强的想法。尽管这家初创公司起初规模很小，但它试图在一开始进入的领域中战胜弱者。然后，每次战斗，它都会获得各种资源，在局部战争中战胜弱者。

你是否昂贵并不重要，关键是要制造它

主持人刘英航:人工智能领域存在泡沫吗？估值昂贵吗？

徐莉:目前，人工智能确实有过热的市场。过热会导致人们对市场应用的判断出现一些偏差。科技公司做垂直应用，首先，他们需要深度投入他们的产品，其次，他们需要大量的基础投资和长期的行业沉淀。然而，人工智能的过热导致从业者浮躁，不断尝试不同的方向。至于估值，关键是它是否昂贵。团队和方向非常重要。

余凯:现在应该考虑的不是估值问题，而是如何推进研发。从投资者的角度来看，你是否昂贵并不重要。关键是要成功。从企业家的角度来看，地位高低并不重要。关键是要为这家公司获得足够的资源。这是我的核心观点。

傅生:我认为人工智能不太贵。最大的问题是投资者对人工智能知之甚少，也很少遇到可靠的人工智能，这导致鱼龙混杂。

人工智能起源于学术界，但随后被工业界采用。在今天的学术阶段，进步是相对有限的，它依赖于大量的数据实践和应用实践。因此，我认为第一波项目的估价非常昂贵是可以理解的，但是那些后来被设计和生产的项目会做得更可靠。如今，许多公司真正做的是模型，在产品之前还有很长的路要走。

黄明明:纯粹做算法的公司估值有点高。丹尼尔的背景必须得到重视。但是现在，读了一会儿之后，每个人都明白拥有一个算法是没有用的，所以你必须把它应用到地面上。因此，昂贵和不昂贵实际上是相对的。一亿美元不贵，但一定很贵。但是如果你看到它是一家拥有1000亿美元的公司，你必须尽可能地投入进去。

因此，在人工智能领域，对行业有深刻的见解和了解尤为重要，这就要求我们作为投资者要深入行业。否则，你如何判断这是一个1亿美元的机会还是一个10亿美元的机会？

匡子平:我一般认为它很贵。目前，大多数基于技术和平台的公司仍处于2b的情况，但(投资机构)将它们视为2c公司。这样的公司需要几轮融资来支持其增长。如果天使轮突然达到1亿元的估值，那么A轮必须有3亿元。F回合怎么样？

汪华:事实上，许多人工智能公司的估值来自稀缺性，而不是技术、价值或商业模式。我还想补充一点，在任何领域，如果有十家公司在最后一个大的轨道，第一波公司往往只占两个，八个仍然落后。

自动沙滩驾驶

主持人刘英航:我想问一下这三家投资机构，人工智能领域下一步的重点是什么，你们将向什么方向投资？

黄明明:自动驾驶仪肯定是一个巨大的领域。在自动驾驶之后，你还可以看看一系列的产业链，比如雷达和电池。然而，雷达已经看到了十几家或二十家公司，但它无法摆脱它们。每家公司都非常昂贵，甚至没有小批量的大规模生产，但是根据传统的大规模生产能力的评估，它已经在天上飞了起来，但是我们将继续关注这个产业链。

此外，我们认为初创企业可以在独特的场景中生成数据，从而产生积极的反馈。大公司可能不容易获得这些数据。我们也在考虑这个，比如人工智能+医疗。

邝子平:我们正在努力探索人工智能在医疗保健和金融等垂直领域的应用。与此同时，我们相信未来在无人驾驶领域会有更多的帮助，尽管现在有点困难。当真正的无人驾驶汽车被广泛使用时，你可以投资一些能提供更好解决方案的企业。

汪华:我们根据刚才提到的两项技术进行了投票。一个是在黑色技术领域。无论是无人驾驶、数据还是其他未来肯定会取得重大突破的黑色技术，如自动驾驶、雷达、高清地图等。，我们也在视野中投票。

第二个是需求驱动的方向，即必须自动化的领域，如金融、医疗保健等。

来源：搜狐微门户