人类不敌机器人！面对潜力巨大的机器人市场，VC们该动手了？

　　今天，全世界的目光都似乎聚焦在一件事情上，它关乎人类的未来——谷歌人工智能系统AlphaGo与世界冠军李世石的”围棋世纪之战“。

　　人机世纪大战*场结果刚刚公布，谷歌人工智能系统AlphaGo挑战世界围棋冠军李世石成功，李世石认输。有观点认为，"其实通过人类智慧开发出来的智能机器战胜了自己，本身就是一个骄傲。"这是人类科技史的一个转折点，未来人工智能可发挥的潜力巨大。人工智能目前可应用在哪些领域？对于投资人而言，潜力市场有哪些投资机会？人工智能领域投资该如何选择团队和项目？

　　为什么一场人机对战的围棋比赛，引起全世界的关注。

　　首先，要从19年前说起。当时IBM的超级计算机“深蓝”（Deep Blue）击败了国际象棋大师加里•卡斯帕罗夫。

　　从那天起，围棋就被当成了人类智力最后的堡垒（有人说，这是人类掩饰智商的借口），也是人工智能研究者们最想要攻克的难题。

　　确实，围棋是一门易学难精，水平与下棋时间并无强关联。黑白至简的棋子背后，却是一场瞬息万变博弈，讲究东方智慧。

　　用数学化的术语说，相比象棋，围棋的评价函数极难定义。

　　对于此次大战，马化腾如是说：

　　围棋是棋类里面最复杂的，所以必须要用推理的方式才有可能战胜人脑。用过去象棋的方式完全硬推的话，计算能力再高也没有办法做。

　　讲了那么多，人工智能（Artificial Intelligence）到底是什么？

　　百科上讲，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

　　宽泛一点，是指能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

　　人工智能“爆碾”人类？

　　在某些领域，这个人造物种已经开始“碾压”人类。

　　例如，德州扑克:

　　2008年，一场人机德州扑克牌大赛在美国赌城拉斯维加斯举行，一台名为“北极星2”(Polaris 2)的电脑连续击败了6名德州扑克牌*职业选手。

　　猜拳：

　　日本东京大学2015年最新研制出的战无不胜的猜拳机器人。工作原理是：设有高速视觉系统，来帮助它观察对手的手指运动趋势，并在最短时间内分析出对手手指的最终形状，然后伸出能够战胜对方的手势。

　　拼魔方：

　　通过摄像头用于判断魔方的颜色，用双相算法来快速计算。德国工程师Albert Beer发明的Sub1，最快只需要0.887秒，便可以拼好一只魔方。

　　但更多需要强调的是，人工智能已经成为一支不可忽视的力量，它已经开始“入侵”或服务于人类生活的方方面面，并为人类行为提供有用的帮助。例如：

　　救援机器人：

　　两个履带可以适应复杂的路况，有能力抬举伤亡人员。

　　农业机器人：

更加高效，例如勘查地况、修剪收割农作物等。

还有

打开苹果手机长按Hone键，Siri和你对话了；

扫地机器人，发现家中污物，自动帮你打扫......

中国成*工业机器人生产国：都有哪些投资机会？

据人民日报报道，从“2015国家机器人发展论坛”上获悉：2013年，我国新增机器人达到3.7万台，一跃成为全世界当年增加工业机器人数量最多的国家。2014年，这一数字已上升到大约5.6万台，其中有1万多台是国产的。这标志着我国已成为世界*的工业机器人生产国。

数据显示2000年，中国进口机器人才380台，到2013年，进口机器人3.7万台，13年时间增长了两个数量级。各地工业机器人园区已经发展到40个以上。机器人企业数突破500家。从全球看，中国新松公司全球排名前三，在机器人行业中仅次于瑞典的abb和日本的fanuc。中国机器人企业基本具备了一定的国际竞争力。

业内普遍认为，未来主要有几大动力推动国内服务机器人市场爆发：

（1）服务机器人产业扶持政策的陆续出台；

（2）Pepper等杀手级产品推出，驱动服务机器人产业化进程加速；

（3）PE/VC投资开始活跃、上市公司加快布局服务机器人领域。

2014年，中国工业机器人销量达到5.6万台，已成为全球*的工业机器人消费市场。不过，目前中国工业机器人使用密度仍不及世界平均水平的一半，仅为发达国家的1/8。

根据此前工信部发布的《关于推进工业机器人产业发展的指导意见》，到2020年中国机器人密度达到100台/万人以上，预计至少需要110万台，而中国目前机器人保有量仅为18万台，存在较大缺口，机器人市场潜力巨大。伴随产业不断发展，有越来越多的上市公司看好机器人产业，纷纷表示进军机器人领域。

IDG资本：人工智能领域如何选择团队和项目？

IDG资本技术小组在接受国内某家科技媒体采访时表示：

一、VC 的投资核心在于生产产品和提供服务的公司，能真正被大家所用的解决实际痛点问题的产品和服务，如果再有一个 DeepMind 一样的高技术公司摆在我们的面前，我们投资的逻辑，不是能不能下棋，而是它未来能提供更*的落地的产品和服务；二、AI 现有阶段，在语音语义和图像识别上，已经从技术活儿变成产品活儿，进而是我们的投资热点。

To C 的人工智能，由于应用场景要求不十分严苛，且人才储备已经足够充足，已经由技术活更多的向产品活儿转变。所以在这个层面上说，我们愿意投资具有强大技术实力，但同时更是一个具有*产品思维的团队。至于 To B 的人工智能，图像识别在苛求精准度的应用场景下，还是非常需要高大上的技术团队。