本文源自健一会对远望资本创始合伙人程浩的访谈。程浩认为AI对To B领域的渗透才刚刚开始，根本没有到刺刀见红的时刻。但To B类项目必须要有自我造血的能力，只有客户买单才有说服力，才能抵御市场寒冬
“人生*的冒险就在于你从来不冒险。”这是迅雷创始人程浩常说的一句话。
2001年，程浩放弃硅谷的工作回到国内，加入了成立仅一年、员工总数不超过60人的百度。第二年，他毅然从百度辞职，和邹胜龙联合创办迅雷。12年后，程浩带领他的迅雷团队在纳斯达克敲钟。
创而优则投。为了有更多时间陪家人，程浩离开迅雷，开启工作时间更为灵活的创投生涯。2018年5月2日，程浩与田鸿飞、江平两位硅谷老友成立远望资本。这一次，他所聚焦的投资领域，和他的老东家百度一样，都选择重仓人工智能。
人工智能有着长长的过去，但人工智能技术商业化落地却刚刚起步。
在中国，人工智能虽然在资本层面与政府层面都受到极大欢迎与重视，但在监管、法律及民众接受心理等层面，对机器的信任程度仍然比较有限，“人工智能即将抢走低端重复劳动岗位”的恐慌日益增加，偶尔出现的“无人驾驶汽车酿车祸”的新闻则增强了这种不信任感。
人工智能概念虽然火热，但企业和政府对该产业发展理解不深，普遍高估并急于兑现其短期商业价值，这些都延长人工智能商业价值的兑现周期。一些和人工智能丝毫不沾边的“连续创业者”化身人工智能专家，打着“AI+”或“+AI”的旗号融资，无论项目与人工智能是否沾边，先拿到风投的钱再说。
面对这块生机勃勃且野蛮生长的新大陆，程浩的进击之道是什么？作为一名在创业领域已经证明了自己的技术达人，程浩对于自己在投资领域的新生意有着怎样的期待？带着这些疑问，健一君近期专程拜访远望资本创始合伙人程浩，请他聊聊他对人工智能创投生态的观察与理解。
AI 行业的准入壁垒是成本
健一会：您如何评价当下中国的人工智能创业生态？现阶段阻碍人工智能进行商业化应用的行业准入壁垒有哪些？
程浩：当下颇有点像2000年互联网的早期阶段，人工智能对垂直行业的改造才刚刚开始，有大把机会。人工智能在技术方面还处于非常早期的阶段，还会持续成长，宏观环境的影响肯定也会存在，遇到年景不好或大环境不好，好项目会减少，比如说这两个月，我就明显感觉到人工智能的项目数量和质量都在下降，项目估值也在走低，但我认为这都是暂时的，大趋势还是向好。
阻碍人工智能进入行业的准入壁垒通常来讲有两个：一个是技术本身的成熟度，AI这个领域很广，像视觉、语音这类感知层的相对成熟一点，自然语言理解，人机聊天这类认知层的就相对不成熟一些。除了技术本身以外，另外一个准入壁垒就是成本。以机器人为例。由于机器人整个产业链不成熟，一个极端的例子，就是如果这个机器的每个零部件都要自己做，那就无法产生规模效应，性价比肯定会比较低。但是我相信，机器成本曲线一定呈下降趋势，而人力成本曲线一定呈上升趋势，两条曲线未来总会交汇，到时候人工智能的商业化机会就来了。
健一会：投资人在选择投资标的的时候通常都会问创始人，人工智能这个产业现阶段的市场规模有多大。您如何看待人工智能的市场规模？
程浩：互联网对实体企业的改造其实非常皮毛，和人工智能完全不是一个重量级，人工智能的市场规模至少是互联网的几倍。
以盖楼为例。你说一栋大楼拔地而起和互联网有什么关系？没有。但假如在盖楼过程中引进专门砌墙的机器人和专门铺地板的机器人，就可以极大降低建造成本。我专门看过铺地板的机器人，铺地板主要有两道工序：*，要确保地砖下面的地是平的；第二，地砖与地砖之间要严丝合缝。这种场景天然适合机器人来干，它不但能把地抹平，把砖严丝合缝地铺好，还能自动切割砖块，以适应不同尺寸的要求。你还不用找监理盯着施工方，或者给师傅端茶送水递烟伺候着。
数据化程度越高的行业，越容易被AI取代
健一会：所有行业都会被 AI改变，但不同行业被AI改变的速度和时间点不同，必须要做出判断。您的判断标准是什么？
程浩：判断某个行业被AI改变的标志之一，便是看该行业里的人才是否已被机器取代。具体来说，判断标准有两个。一个是看输入维度是否有限，一个是看输出是否足够标准化。如果输入边界有限，输出很标准化，这类岗位都很容易被机器取代。
我经常举基金经理和教师的例子来说明这件事。基金经理做量化交易，其在输入端便非常有限，无非是股票的买和卖，输出端也足够标准化，无论是赚了30%还是15%，其每年收益情况均一目了然，这种情况就容易被机器学习所取代。而教师在输入端几乎没有边界，他对学生的影响并不局限于知识传授，还有很多性格养成方面的潜移默化，在输出端也无法标准化，每个孩子性格各异，衡量维度多元，很难说这个小朋友比那个小朋友优秀30%，机器对于这种情况就无能为力了，因为没法形成机器学习的回路。
健一会：VC以后会被取代吗？
程浩：VC投资相对主观，投资流程很难量化。我们三个合伙人看一个项目，内部意见都经常不一致，每个人都有自己的想法。换句话说，我如果想投一个项目，会找出100个想投的理由，如果不想投，也会找出100个不想投的理由。
整体而言，投资能否成功就是三件因素，首先是人，投资人需要在短时间内读懂一个创业者，包括他的领导力、创业精神、学习能力等等。还有就是事，也就是投资人需要对这个行业有深刻的理解。除了人和事之外，第三点很俗，但很实在，就是运气。所以投资是一门科学，也是一门艺术，但运气的因素也占了很大一部分。
相对来讲，数据化程度越高的行业越容易被机器取代，数据化程度越低的行业就不太容易被取代，因为没有数据，机器就无法学习。
健一会：在漫长的技术发展周期中，技术类VC机构该如何在自动驾驶产业链上布局方可以实现投资机构利益*化？
程浩：自动驾驶的技术发展周期确实比较长，但它也是相对的。自动驾驶领域有4对参数：封闭环境vs非封闭环境、固定路线vs非固定路线、低速vs各种速度、载人vs不载人。这4对参数又可以形成16个象限。
大家笼统地说自动驾驶离我们很远，确切地说，指的都是乘用车这一块。除了乘用车，自动驾驶其实还有很多细分赛道，它们离商业化并不远。矿区里的矿车与港口的运输车的自动驾驶一定是最快实现商业化的。因为它是封闭环境、固定线路、低速行驶，且不载人。洒水车也是这样，它通常在早上四五点钟上路，虽然是非封闭环境，但道路上车辆很少，洒水路线也很固定，低速行驶，也不用载人。干线物流也相对容易商业化，因为它只跑高速，属于半封闭环境，同时也是固定线路，无需载人。这些赛道的技术门槛和壁垒相对乘用车低一些，投资回报少一些，但风险也低，项目估值也没有乘用车领域项目那么高。
AI对To B领域的渗透才刚刚开始
健一会：人工智能的技术提供层天然适用To B业务，也是VC比较看好的一个赛道。传统To B业务的一大痛点是获客难，项目很难具备超越竞争对手的能力，更多的还是要看销售情况。在人工智能时代，获客难度更大，因为项目方要说服客户公司的高层理解人工智能的价值。您对此有何建议？
程浩：在现阶段，AI领域里To B项目确实多一些，这个也符合技术演化的大趋势。任何一项重大技术诞生，通常会先用于军工国防，然后用于企业，最后才用于普通消费者身上。
对于经营To B业务的公司，销售能力肯定是核心竞争力之一，不管和AI有没有关系。产品再好，也要卖得出去才能产生价值。To B产品要想卖得好，通常需要在三个方面产生作用：一是降低成本，二是提高效率，三是提高质量。
降低成本与提高效率比较好理解，我们投的很多To B类项目都是以替代人力为目的，现在企业人工成本都很高，除了正常的工资，还需要给员工上五险一金，这还没有把管理成本包括在内。假如一名员工月工资为5000元，三名员工每月工资即为1.5万元，一年就是18万元。假如以18万元购入一台机器，可以替代三名员工，一年就能回本，且省下了管理成本和社保等。我们投的擎朗科技，它的产品之一便是供餐厅使用的传菜机器人，它采用租赁模式，原本服务员每月工资是3000元，现在餐厅租用他们的机器，就可以大幅节省了人力成本。
一些To B类产品不但能降低成本、提高效率，还能提高质量。以工业机器人为例。3C行业对精密性要求很高，手机生产流程里，螺丝和螺母有稍微偏差就无法拧进去，这种场合就不能靠人，只能靠机器；喷绘也是如此，人工操作经常会出现喷得不均匀的现象，因为手会抖，但机器人喷绘就不会出现这种问题。
To B领域的购买决策和To C领域不一样，不是越便宜越好。企业客户买To B类产品，如果是免费的，可能心里还会嘀咕：你对我免费，到底是图什么？它甚至会关心卖方的经营状态，担心卖方如果倒闭会影响产品的后续运维。
我以前在迅雷也采购过一些企业服务，但我们评估时根本不看价格。假如有A、B、C三款备选方案摆在我面前，我们会确定其中质量*的一款，然后再砍价，不是说谁*我就要谁的。
人工智能在To B领域的渗透才刚刚开始，根本没有到刺刀见红的地步。这也是做技术类To B类项目创业的好处之一，它在资本寒冬的时候对资本的依赖度比较小，不需要持续融资。如果一个项目每隔六个月就需要融一次资，对于项目方和上一轮投资方来说，都比较痛苦。
To B类项目必须要有自我造血的能力，只有客户买单才有说服力，才能抵御市场寒冬。
我们用投A轮的打法来投天使轮
健一会：您会对有意进入人工智能领域的中国创业者有何忠告？
程浩：AI领域最理想的创业者，*能既懂行业，又懂AI技术。懂行业不懂AI，没有长期竞争力；懂技术却不懂行业，经常会找不到用户痛点。如果该项目的行业壁垒更高，就找懂行业的人来做CEO，然后找一个懂技术的合伙人做帮手；如果该项目的数据壁垒更高，就找懂技术的人来做CEO，来主导工作。
以AI+医疗为例。AI辅助影像医师看X光片，这个领域市场很大，想在这个领域创业，一把手我们更倾向有医疗背景的，因为只有具备深厚的医疗背景，才能够拿到海量数据并进行高质量标识，这是一切AI工作的前提。未来产品做好了，你还得卖出去吧？这同样需要医疗的背景。
健一会：您属于风险偏好型还是稳健型？
程浩：做早期投资，必须要冒风险，每个项目都想追求稳定的两三倍回报，这个是不可能的。所投项目中40%死亡，30%赚两三倍，20%赚10到20倍，10%明星项目赚百倍，这是我心目中理想的投资组合，它不会四平八稳。
如果我们投了一个早期项目但很快就退出了，通常都是因为发生了并购行为，否则我们会长期持有。
健一会：远望资本的具体打法是什么？
程浩：关于基金的整体投资策略，我们的打法是做好三个“聚焦”。*是领域聚焦，我们基金会把90%的钱投到人工智能和大数据领域；第二是项目聚焦，我们任何一支基金都不会投太多项目，但每个项目我们都要占足够比例的股份；第三是重视投后服务，这一点和前两个“聚焦”是密切相关的，如果不聚焦某个领域，你对该领域的理解是有限的，投后也帮不出什么忙来，如果在项目上所占股份比例不够高，投后服务的性价比是很低的，也没有动力去做投后服务。
最近一个季度，市面上高质量的新项目特别的少。所以我们把处于同一轮次的新项目和老项目进行对比，同等条件下，我们优先继续增持老项目，毕竟都知根知底了。
健一会：您如何处理与创业者之间的关系？
程浩：我过去十几年一直是创业者，今天作为投资人，我与创业者的关系不单单是投资与创业的关系，还是很好的朋友。每一季度我们都会和所有所投项目创始人聚一次，大家坐在一起聊一聊最近的宏观环境和产业政策，我也会和大家分享下我最近读过的印象比较深刻的书。每个月我们三个合伙人都会和各自负责的项目创始人在非正式场合见见面，一起吃吃饭，或是喝杯咖啡，像朋友一样聊聊天，听听项目的进展与遇到的问题，而不是汇报工作。每一周我们都会在关键项目的关键节点跟进，在项目方做融资等重大决策时参与意见交流。
创业者遇到困难很正常，都会遇到九九八十一难，我当年也是这么走过来的。
