“放轻松、蓄势能、建圈子、析风口、谋未来”,2017年风起云涌、大浪淘沙之后，您有哪些经验需要碰撞与分享？新的一年，面对新形势、新趋势，行业里，又将缔造怎样的商业传奇?3月16-17日,清科集团“2018投资界百人论坛”，投资界现场报道。
在3月17日下午，在戈壁创投管理合伙人徐晨的主持下，高榕资本创始合伙人高翔、昆仲资本创始合伙人梁隽樟、百度风投CEO刘维、中科创星创始合伙人米磊、德迅投资董事总经理王珺、时代资本管理合伙人张自权以“科技，大幕拉开”为主题，就人工智能问题进行了一场深刻的讨论，以下为讨论内容实录，经投资界（微信ID：pedaily2012）整理：
主持人徐晨：去年说AI的人现在开始说区块链了，AI好像在大家话题当中出现的频次集聚下降的，不知道大家怎么样看这个行业？
虽然AI项目大家谈论的少了，但是项目价钱非常贵，天使项目价值已经过亿美金了，在这样一个情况下，如果还要投资AI 的话会投哪些细分的点？
刘维：确实去年作为AI的基金时机不好，做了之后马上AI成为古典科技了。我们对于AI不是凑更多的热点，AI是一个重大的能力提升，这个能力提升经过过去五六年的积累明显进入爆发期，而且我个人觉得这个爆发期将是一个循环加速的十年，甚至有可能更长。
智能化的应用速度的可能有的时候快一点有的时候慢一点，但是一定是向前走的。
其他的热点层出不穷我觉得对于我们的所谓AI的基金是一个好处，我们也非常关注区块链，我们可能不太关注ICO的本身，我们一直说把区块链当成一个底层数据架构或者合约技术的创新。
米磊：首先，我们肯定还是会投AI的。但是我觉得是现在特别像互联网之前的那十年，就是互联网本身也是一个算法，AI也是一个算法，算法之前有什么是需要基础设施支撑的，比如说美国从92年到2000年做了国家信息高速公路，之后才有了AIBAT都在99年成立的。
设施不成熟整个互联网产业做不起来，有了苹果手机才有了移动互联网，人工智能现在刚刚开始，至少要有十年二十年的投资周期，头十年我们把基础设施建好，这些基础设施就是以物联网的芯片。
随着人工智能会把光纤公司带起来，这个基础设施建设到云计算大数据这也机会非常大的，我们还是会继续投人工智能跟基础设施，这个领域周期非常长，芯片的进步跟材料进步相对来说比较慢的，但是这种比较慢也造成了投资周期长，回报比较高的，实际上整个芯片的前五大公司比如说高通、英特尔这些公司加起来的利润比我们世界前五六大互联网公司的利润还是要高的，所以投芯片和基础设施也是很挣钱的。
梁隽樟：去年AI相关的我们还是投了不少，包括安防、医疗、自动驾驶、金融这几个方面都有布局，另外还有像信息安全还有其他的包括数据的一些应用。
今年我们还是会有这些领域看的， AI作为一个技术解决问题，但是目前来看大部分还是面向2B的应用，这个里面行业本身的这个对于技术的应用需要一个过程。另外，我们的技术还是没有一步到位，这个时候我们需要通过不同的业务模式，通过不同的产品形式迭代跟客户之间的这个需求不断的一步一步往前走，最终的落地是需要一步一步的展开。
另外我个人比较希望2C的领域可以找一找有没有可以落地的点，因为大家说过去的AI放在2C我们其实没有特别好的应用，但是自己看在一些可能相对对于决策相关的，包括娱乐相关还有一些传统教育相关的领域我觉得这个里面还是有可能看得见的应用
我去年觉得今年到年终之后AI可能有一些热潮调整，但是现在看起来还是比较热的，当然有一些不同的资本进场。
高翔：我们角度来看竞争没有想象的那么热烈，我觉得之所以价格有刚才你看到的现象，重要的还是技术创业和互联网创业有区别，互联网创业大家心动想一个点子我们干了，技术创业冲动没有用的，需要实实在在的研发能力，我们看到很多技术领域做的好的创业者其实他们都是这个行业里面已经耕耘了很长时间，并且他们本身已经积累了很多的技术储备包括人才，他们才可以做这个创业。
包括这个行业里面投过的公司非常少的，比如说百团大战千团大战这个行业不可能发生的，就是因为供给不多，如果成功可以给人带来很多变化，所以它的这个价格高我们认为也是正常的。
王珺：市场上真的能够做AI的人特别少，很多人可能镀金比如说去BAT做一两年就搞AI了，我们的看法是AI现在的不是说没有人关注或者不热，而已经渐渐成为了一个窗口一个热点的话题变成了一个基础设施。
简单的来讲如果现在做高科技的东西跟人打交道，这个变成的基础设施，未来无论应用场景还是它的支持都会越来越多。
AI项目贵这个事情我们看来反而良性的发展，因为能够做AI的人都很贵，绝大部分是BHT，我们之前的项目基本上进团队这个不是BHT不太好意思聊天，我们觉得成本还是应该少一点考虑的，我们看到现在的AI公司越来越贵了，但是他们做出来的产品越来越好了。
张自权：任何一个新的东西往往经过从一个新技术发展到新模式，然后再发展到新平台，其实有个别的公司会把成长成新生态，我其实总开始看AI还是AI作为一个技术的形态去看的，现在过了三四年明显的感觉到一大批AI自己独立的应用模式。
我个人觉得现在目前还没有看到公司可以成长为新平台这样的机会，我觉得估值的角度来讲我们永远其实都不是特别的花时间考虑新的金融价值，我们觉得金融价值就是市场决定的，如果作为一个你不用想现在金融价格的问题，我们其实最需要想的就是最终的退出的价值怎么样做，只是一个新技术我们没有办法对于未来一个比较好的预测判断出来未来，因为其实一个公司未来的最后退出是取决于商业的模式本质还有本身的未来竞争格局，这两个是最大的决定因素。
其实这个角度来讲很难在技术的阶段去判断，但是模式上面更容易判断了，为什么选择两个行业，一个我们觉得这两个行业现在从AI的应用角度来讲，其实是真正的从一个最辅助的这个部门变成了将来可能是一个最核心的部门，比方说无人驾驶像做激光雷达的公司，大家知道这家公司如果一辆车需要安装五个激光雷达，这个最终市场是很大的，就是你计算一下到底市场可以卖多少辆无人驾驶的车，这个可能阶段性的结果。
冯华伟：我仍然觉得AI确实在路上，它跟我想象当中的这个理解的AI还很远，远到我觉得AI就是跟一定会有但是时候来不知道。
主持人：其实最大的一个问题，就是某种程度来讲，AI现在还缺乏非常强的一个应用入口，让这些技术被更多的人使用。这个大家展望一下，您觉得可能对于我们哪的一种AI的应用场景，是最短期最现实可以看到的，或者你觉得最有价值的可能入口是什么？
刘维：说实话今年的投资比较谨慎，我觉得不是所有的AI技术乘以每个应用可以出大公司，AI机器人可以找出几个工业机器人的技术，成立他们每个不同类型的场景应用，这样的投估计可以投几十家公司。但这个有可能先后关系，有可能少数力量收入长的最快的扩领域，有可能收入最快企业上下游有技术的，比较难的就是收入涨的慢，表征进展不如竞争对手。
我们现在AI投资人矩阵太多，不同的技术工业机器人至少几十种几百个场景投谁哪个领域入手，谁能够成长为大公司，这个前面这些随着底层技术的成熟，平台的成熟包括各行各业拥抱AI产品的态度变得非常开放，这个也是坏事竞争门槛进一步降低，很多市场快速成为了红海很多公司冲到去做，我们今年也是什么公司可以这个胜出，甚至他是AI公司但是可能不做技术跟产品，他可能商业模式做很大的创新，可能自己是一个运营上面的金融公司才有可能做，这个是最大的领域。
梁隽樟：我觉得这个里面落地场景比较多。
比如说作为需求我对行业客户付费的意愿能力达到，还有供应来说技术确实可以达到解决问题的需求，这个里面我们看到了很多增量市场，当然也有存量市场改造的机会，增量的刚才讲了像智慧城市安防相关的，这个比较短期看得见的成长。
再往后其实我们在很多的旅游零售这些东西我们可以看到，还是一个问题就是刚才所说的，自己今年还是挺希望C端多看看能不能找到这样的机会，比如说教育现在成长非常非常快，外语的这个来说现在市面上已经出现很多，至少是估值比较高的公司，但是整个的他们成长结构来看还是很多的问题，我们能不能通过这个方式进入，我们这个还是有机会，这个是我的看法。
高翔：我自己的感觉，技术创新这个方向投资人没有必须要想太多，我们想得到他们未必可以做到，我们想不到的他们可能做得到，最好跟技术天才交流。所以在这个领域最好的办法就是跟技术人才去交流，他们想到什么东西，然后并且他告诉你一定是他可以想到跟能够做到的事情，才是一个好的东西。
冯华伟：有些AI已经离我们很近了，在一个场景语音的场景，我看AI的逻辑仍然要用相对高技术的辅助，如果不是做这个事情我们觉得AI没有意义了。刚才的场景在这里可能是一个场景。另外产业上面来讲，因为我自己觉得做教育，AI可能教育上面会有比较快的商业化的东西出来，因为教育本质上也是一个知识的上传跟兼容，上传之后跟原来的兼容，这些跟AI的技术。
张敏：这个问题两个层面来看，一个问题到底是谁需要AI，我觉得最终的，而且我也认同最终的大平台存在于应用，但是现在的2C自己作为用户角度来讲，我没有那么需要AI。
我们选择交通医疗两个行业布局，因为这个行业真的很需要AI。包括购买什么医疗保险，一整套的应用源头就是基于每一个消费者每个患者这个数据库，只有建立了一个数据采集的平台，并且7×24小时的体系，才能提供给消费者这样的一个最适合他自己的一个东西，现在所有的应用其实都在去从我本身向机器提需求，到机器怎么样猜或者认为我需要的东西是什么，这样一个层次上面来了，未来的互联网应用还有AI的应用场景都是这样的一些，对于我来讲一直思考这样的一个问题，作为人类个体来讲如果大部分的事情都是机器帮我们做，我们最后人该做什么，人存在的意义是什么，这个东西越想这个里面越觉得自己不知道该做什么。
王珺：因为我们做比较早期的投资，我们投的时候某一个特定应用场景没有形成，在我们看来，其实首先我们想AI到底什么东西，演变成一个什么，在我看来AI取代人的可能性还是比较少的，至少相信20年之后能够坐在这个上面聊天还是人而不是AI，AI最重要的一个事情就是它能够辅助于人，不是说期待，这样情况下释放了一个生产力，它是释放人的双手，刚才讲的实际上解放我们的双眼，未来我们是不是还有更多别的一些东西可以让AI去办，在基于这个来看，我个人认为其实投AI方面会把他从短期长期来看，因为我觉得任何的一个健康的科技发展的路径都需要有资本市场还有赚钱支撑它的，其实AI赚钱方面最容易看到，我们发现大量的人工智能的交易基金出现，而且表现还是不错的。
我们自己也投了一些公司他是用卫星进行农业检测通过AI算法预测农作物的生长的公司，我们发现通过AI制定交易策略这个事情看起来短期内一少部分领跑市场，这个方面可能离钱最近的。长期来看如果是作为人的一个辅助功能出现，我们相信其实AI未来可能比方说智能驾驶，比方说教育，比方说甚至是秘书的功能，我个人觉得短期来讲可能最容易受到大众接受的是价值，大家知道北京的交通非常糟糕，三四五环堵的一塌糊涂，我观察大部分的时间北京环路堵车人为造成的，如果北京上环路一旦上环路你必须要把你的控制交给中央操纵中央系统可以极大解决了交通拥堵，这个有可能C端方面最容易大家接收到的事情。
长期来讲我们看到AI辅助人的教育很大促进作用，我们互联网的作用使得人类的记忆被延伸，可以变得随手可得，未来是不是通过AI我们可以帮助人学习甚至在智商上面有一些提高，这个也是我们在密切关注的一些东西。
米磊：咱们都说AI，AI其实我们可以看作就是一个信息的处理算法，因为我们现在说信息，从整个上个世纪六十年代开始，就是摩尔定律推动整个信息产业的发展，信息产业分为信息的获取，信息的传输还有信息的技术存储跟显示，所以这个激光的诞生才让整个光纤通信变得可能，让互联网的基础设施变得可能之后，当所有的信息连接在一起，才有了集成电路，算法放在集成电路才有了处理，最开始就是传统的算法，信息量越来越大发现算不过来，算不过来靠猜蒙概念这个就是人工智能。
所以，这个是人工智能代替我们的人类解决信息人脑算过来的信息人工智能的算法出现了，所以现在人工智能要想发展，现在的频率一个是数据量不够大导致了算法不够精准，因为数据量越大可以猜的更准，现在未来的入口一定是信息的获取，过去我们是传输跟计算，现在的瓶颈未来的机会在信息获取，因为未来所有的这个无人驾驶还有智能终端，或者所有的传感器都是我们获取信息的源头，会代替我们个人获取大量的信息回来，交给我们大脑决策，大脑决策不过来交给算法进行预处理，比如说现在我们认为信息获取是传感器，传感器这个里面核心的光学传感器，因为人眼获取信息占到人获取信息的70%以上，所以最终还是靠光获取信息，虽然我们现在也有智能音响但是百闻不如一见。
