新三板最新消息 北極光創(chuàng)投楊磊:人工智能領(lǐng)域,創(chuàng)新是生存之本
在2017年創(chuàng)業(yè)邦首次推出了“人工智能創(chuàng)新公司50強”這一專項榜單之際,創(chuàng)業(yè)邦記者與北極光創(chuàng)投楊磊,聊了聊他在人工智能(AI)領(lǐng)域是如何做投資?以及如何看待人工智能發(fā)展現(xiàn)狀和瓶頸問題。
以下為全部對話
除了競爭壁壘,打通AI鏈條很重要
創(chuàng)業(yè)邦: 創(chuàng)業(yè)公司在人工智能哪個細分領(lǐng)域機會比較大?
楊磊: 通常大家把人工智能分成三個層面:基礎(chǔ)層,技術(shù)層和應(yīng)用層。我們認為最大的機會在基礎(chǔ)層和應(yīng)用層,也就是兩端。我們投最基礎(chǔ)層的技術(shù)公司,基礎(chǔ)層壁壘非常高,很多時候是和巨頭的競爭,任何突破都是大大的突破。這里創(chuàng)業(yè)公司的優(yōu)勢在于速度和對市場的理解。
我們也投應(yīng)用,像我們投的 Drive.ai 就是無人駕駛創(chuàng)業(yè)公司。無人駕駛在人工智能應(yīng)用里算是一個萬億級的機會,競爭非常激烈。應(yīng)用層并不意味著壁壘低。這里創(chuàng)業(yè)公司差異化的點在于跨學(xué)科的能力和垂直整合的能力。
不管投應(yīng)用還是基礎(chǔ)層,都會找相對來說不是那么容易的事。如果大家都覺得這個領(lǐng)域小公司沒機會了,我們會看一看。如果大家都覺得小公司特別有機會,我們就不看了。因為壁壘不高。我認為在過度的競爭中不會創(chuàng)造出太多的價值。
創(chuàng)業(yè)邦:除了看創(chuàng)業(yè)公司的競爭壁壘,還會看什么?
楊磊:技術(shù)在人工智能里只是一環(huán),這一環(huán)在不同的領(lǐng)域里作用可大可小。我們評估一家公司的價值,要看能否把AI的鏈條打通,能打通,就能真正產(chǎn)生價值?,F(xiàn)在能夠產(chǎn)生價值的AI 領(lǐng)域,一般來說估值都不低了,因為打通鏈條是一件很難很需要創(chuàng)新的事情。但是我相信AI 在不同的領(lǐng)域都會帶來價值,也可能開始是從非常小的一個點切入某個垂直領(lǐng)域,但是只要能打通產(chǎn)業(yè)鏈條,發(fā)展前景就很大。如果只是一個算法,一個技術(shù),我不會特別感興趣。
創(chuàng)業(yè)邦: “打通”具體指什么?
楊磊:技術(shù)、產(chǎn)品、市場,全都完成,才可以叫打通。真正解決客戶的問題,有客戶使用,這才叫創(chuàng)造了商業(yè)價值。打通是一件很難的事。我們投資初創(chuàng)公司的時候,一般創(chuàng)業(yè)公司都還沒有打通鏈條??赡軙幸恍┫敕?,也未必成熟。我們會根據(jù)我們對于技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的理解,利用北極光生態(tài)里面的一些資源去幫助他們一起去“打通”。
瓶頸和機遇并存
創(chuàng)業(yè)邦: 在人工智能領(lǐng)域,中美發(fā)展是否存在差距?
楊磊: 在商業(yè)模式的創(chuàng)新上,中國團隊非常優(yōu)秀,會非常接地氣的創(chuàng)造商業(yè)價值,更會用現(xiàn)有的技術(shù)來創(chuàng)造價值,而且并不局限于AI技術(shù)。但如果是技術(shù)解決不了的問題,美國團隊更有可能會在這方面想到新的解決方法,也更有創(chuàng)造力。任何事物都不是靜態(tài)的,我相信中國的團隊在這方面在未來的幾年也會跟上來,甚至超越。但是投資人需要有耐心一些,創(chuàng)新需要時間和空間。
創(chuàng)業(yè)邦: 現(xiàn)在很多大公司都在做技術(shù)的開源,這對創(chuàng)業(yè)公司有什么影響?
楊磊: 大家有這種觀點,如果大公司開源了,小公司是不是都沒有優(yōu)勢了?我認為開源是一個好事,可以讓小公司跑得更快,去解決大公司還沒有來得及解決的問題。
大公司和小公司在同一個跑道上,我覺得不是壞事,有一些基礎(chǔ)的工作大公司都做了,小公司就在這個技術(shù)上走下一步。關(guān)鍵就是小公司走下一步的時候,有沒有創(chuàng)新。只要創(chuàng)新的這個點比大公司速度更快,這就是小公司的機會。
只有不斷地創(chuàng)新才能夠生存。我們所處的這個時代是一個超摩爾定律的時代,人工智能能力的發(fā)展速度遠超摩爾定律(18-24個月性能翻一番),在這樣快速變化的時代里,只有創(chuàng)新能力強的公司可以幸存。
人工智能是一個不斷改進的一個過程,算法模型在不斷迭代,現(xiàn)在能解決的問題和解決問題的深度只是冰山一角,在中間有很多可以突破的地方。比如無人駕駛,Google干了好幾年,創(chuàng)業(yè)公司還有機會嗎?當(dāng)然有。Google技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)到了平緩期,隨著時間的推移,進展基本上沒有太多了。再加上大公司戰(zhàn)略上的搖擺,Google 做無人駕駛的人走的也得七七八八。
創(chuàng)業(yè)邦: 在人工智能的發(fā)展中,什么是瓶頸?
楊磊: 各個領(lǐng)域都有自己的挑戰(zhàn)。這里我提兩個瓶頸:1.計算構(gòu)架:我們今天的計算構(gòu)架無論是CPU還是GPU,還是FPGA都不是為了人工智能設(shè)計的。2.產(chǎn)業(yè)和AI的融合:既懂得AI,又懂得產(chǎn)業(yè)的人幾乎沒有。大家在爭論到底是AI經(jīng)驗重要還是產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗重要。我們的經(jīng)驗讓我們認識到兩者都很重要。讓AI和產(chǎn)業(yè)碰撞出火花,就像在稀薄的空氣里讓兩個分子碰撞一樣難。
創(chuàng)業(yè)邦: Google的無人駕駛為什么會遇到瓶頸?
楊磊: Google 的方法是弱人工智能。Google最開始做無人駕駛的時候,深度學(xué)習(xí)還不像現(xiàn)在這么火。他們的整個構(gòu)架用的是機器人的方法,用人工智能其實非常少。比如Google 為了實現(xiàn)在某個場景的運行,要寫一萬條規(guī)則,好天氣下寫一萬條規(guī)則。下雨天氣呢?是不是再寫一萬個規(guī)則?黑天怎么辦?我們投的Drive.ai,底層完全是人工智能的,所有地方都是AI first 來解決問題。Google一個傳感器出了問題,就得靠邊停車。Drive.ai照樣開,雨天、黑夜也沒有問題。Google的無人駕駛系統(tǒng)的通用性也有問題。比如Audi 換成BMW了,可能要調(diào)試好長時間。一輛嶄新的Audi車,用Drive.ai的駕駛系統(tǒng),一星期之后就變成無人駕駛了。這是2016年的水平,今天就更快了。
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