由清科集团、投资界、新芽主办的2018中国创业武林大会于2018年9月18-20日在北京香格里拉大酒店举行。本届大会设立包括人工智能、企业服务、高端制造、新零售、泛娱乐、金融科技、医疗科技与器械等在内的16场行业视听风暴，横跨3大热门领域、万家精品项目以及百余家参评机构与行业媒体的强力支持下，汇集各领域*的知名投资人和创业者进行一年一度行业的灵思碰撞。
此外，国内首家投资维度的企业评选——V50风云榜、新芽榜也将现场决出年度榜单。该榜单已陪伴创业者十三年，被誉为“行业投资风向标”。
在《AI大浪进击的巨“TOU”们》的圆桌论坛中，昆仲资本创始合伙人梁隽樟、联想创投董事总经理王光熙、九合创投副总裁谢振亮、伟高达创投创始合伙人、中国区负责人，季淳钧共同探讨了AI浪潮下的机遇与挑战。
季淳钧：先请几位嘉宾自我介绍一下，谈谈对AI市场的想法。
梁隽樟：昆仲资本是一家专注在早期阶段的投资机构，AI占到整个基金的60%、70%。在过去两年的时间里，我们陆陆续续在AI领域投了二十多家项目，包括安防领域、自动驾驶、零售等，在医疗领域也投了，在几个重点的航道上我们都做了布局。
王光熙：联想创投是联想旗下的子公司，是一家专注科技的产业基金。我们不仅看AI项目，还关注AI产业链，比如数据采集IOT，计算大数据和基础上的AI技术，底层技术和行业应用等，今天非常高兴能够跟大家有所交流。
谢振亮：九合创投主要的投资方向是消费升级领域，这两年也重点布局了AI，自动驾驶领域我们投了两家，在AI、IOT、大数据领域我们也是有一些布局，希望以后有机会跟大家合作。
季淳钧：对于AI投资我觉得可以分为两类，*类比如自动驾驶、消费升级；另外一类就是横向的，不知大家的看法是什么样的？
王光熙：我们觉得AI这个东西本身是一个算法突破，从技术层面它不是一炮而起的，在AI大的机会中分两类来看，一类偏向技术类的，更多的是整个链条，在互联网端，这个时代当中能够获得大量的依托数据，帮助我们在AI的算法提炼出各种各样新的技术。另外，在OT端会看工业互联网或者是数据管理平台这些方面的初创企业、技术企业，包括大数据这一块。近期我们会多专注针对于企业或者是工业方面的应用，逐渐在消费或者是2C的业务中也会有很多的新机会出现。基于此，我们会找一些AI类纯技术的公司，比如说视觉算法，基于那几个技术再加上行业的经验，就会在智慧城市、智慧交通、智慧工业、智慧医疗这些企业短期内从行业的角度来讲是有比较大的机会。
谢振亮：我们考察的方向有两点，横向我们重点看AI技术在哪个方面是突破的，对哪个领域是有深度的影响，比如现在我们所知道的深度神经网络在图像领域会有重大的关注，在别的领域效应没有那么大。在纵向方面，整个底层AI算法、架构是有改善空间的，这是我们目前的两个方向。
梁隽樟：我们看这个事还是从整个行业从过去到未来的发展角度，到底什么样的东西可以推动这个行业往前走。在应用上，一个要形成价值，你的技术在你所在的应用里面能够最终帮助你的客户解决实际的问题。在技术应用层面，既要看需求，也要看供给，需求对用户是不是有痛点的，我们现在AI的技术和什么样的产品模式结合是有可能在一定范围内用户的痛点，现在我们已有的技术还不能在广域里面去解决所有的问题，我们要看看适用在什么领域去解决。
季淳钧：在大家投资的时候，机会在哪儿？风险在哪儿？
梁隽樟：从我个人来说，我们更看重C端的应用。这个技术，对于社会和行业的效益提升是一方面，最终提升用户的体验也是很大一方面，比如针对婴儿应用的教育是可以通过AI的技术实现的，更好的产品从创业模式上会有更好的模型结构是以后看得到的，我自己蛮期待看到这样的机会。
王光熙：比如说自动驾驶、智慧医疗，这些行业被讨论最多的原因是有些公司规模比较大，一旦AI化真的改变生产环节的关键环节，对社会造成的经济影响是非常大的。
谢振亮：AI之所以火起来是因为技术和神经网络算法得到了突破，这个算法是在特定的领域是有比较好的效果，我们现在投向语音，我们现在要看深度神经网络在哪一个领域效果是比较好的。第二个，现在投向云领域。
梁隽樟：AI最开始的时候，是技术发展带来的机会，*波是技术加持出来的创业者，除了技术之外，综合能力也是非常重要的，AI企业面临的挑战是非常大的。
季淳钧：我个人有一个思考，*个方面，我们的计算能力增强了；第二个数据是比较稀缺的，在横向投资之后，除了数据方面的优化，还有没有新的方向？
谢振亮：下一步更大的突破还是依赖于技术算法。目前整个深度神经网络我个人理解还是基于高维空间的统计，跟人的思维是不一样的，人是通过推理+统计的方式，目前的算法还是基于统计的方式，要想进一步的深度发展，在技术算法，学术前沿这一块会有发展。
梁隽樟：我也基本同意，未来还是看整个算法框架的突破。
王光熙：这个东西会有挑战，未来在整个政策框架上甚至是计算框架都有改变，有很多不确定性。
季淳钧：各位在投资的时候，怎么把控风险？
梁隽樟：对于这个事件的商业风险考虑的会更多一些，这个应用的场景是不是合适，团队最后会做到什么程度，这是我们需要考虑的事情。商业风险之外其他的风险有几个，*个是技术上的风险，AI的安全未来会是一个大的问题，各种传感器学习做出一个决策，这个涉及到模型的安全性，也涉及到数据的安全性。另外在相当长的时间内，AI还是会涉及到辅助的作用，因为整个系统，现有工业也是有系统，都是经过很多年慢慢演化出来的，所以我们AI本身做一个系统，跟一个系统结合也是需要很长的时间磨合。
王光熙：我从投资角度来讲，商业化落地，这个中间有很多的考量，技术只是其中一环，技术上能够做到。第二块你要把这个产品打磨好。第三块怎么样很好的跟现有的市场、行业的生态能够有机结合，能够找到商业落地和销售的场景。第四块你要符合法律法规的规定，这一块去调动各种各样的资源，把这个事情最后落地推广开来。
谢振亮：我们主要还是考量商业的价值，还有社会价值。每一项新技术的出现都可以带来新的风险，我们一定有智慧解决这些风险，这个过程是逐步演进的，倒不是特别担心。
季淳钧：各位觉得实现AI还需要什么？
梁隽樟：现在对AI的应用是有很大的机会。中国大量的传统行业确实是需要有升级换代的过程，要实现这个事情不容易，不管是从技术的研究，还是到人才的培养，包括政府相关的扶持财务或者是税收方面的支持，还有很多事可以做。
王光熙：还需要更加长期的思考和资源的注入，包括理论研究、基础研究。另外，怎么样跟更大的企业、巨头创建生态，很多新的突破点还是需要有更加多的资源、更开放的环境。
谢振亮：凭借着这几年移动互联网发展，再依托中国这么大的市场，会倒推整个技术走得更快一些，不过我们在技术研究领域、算法领域仍然比较薄弱。
季淳钧：我们的讨论到这里就结束了，我代表主办方感谢各位的精彩发言，谢谢。
