來源 | A輪資訊
作者 | 知家
采訪編輯 | Mark高
十二年天使及VC投資經(jīng)驗。曾先后擔任Frost & Sullivan中國區(qū)戰(zhàn)略投資副總裁、海銀資本合伙人、五岳天下合伙人等職，是中國本土最大的青年天使投資組織——中國青年天使會創(chuàng)始成員和兩任監(jiān)事，同時擔任中關(guān)村天使成長營副院長，2014、2015年，連續(xù)獲選投中集團「年度中國最佳天使投資人TOP30」榜單。
對當今飛速發(fā)展的AI和醫(yī)療產(chǎn)業(yè)，他有著獨具一格的看法；對于創(chuàng)業(yè)者和投資人的關(guān)系，他分析得頭頭是道；談及當今媒體對投資行業(yè)的報道，他秉持著批判態(tài)度。他眼睛里承載著睿智的目光，嘴角總掛著若有若無的笑意。他侃侃而談，讓人不由自主的信服。
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人工智能是風口
但想騰飛確是難事
這兩年，「人工智能」（Artificial Intelligence，簡稱AI）這個詞走進了大眾的視線，而我個人認為，這一領域其實非常難投，因為切入的巨頭太多。
縱觀國內(nèi)外，這些巨頭的研發(fā)能力、資金投入、人才培養(yǎng)、技術(shù)積累都獨具優(yōu)勢。而AI的人才本身就少，這些行業(yè)巨頭又吸引了大部分的AI人才，所以，人工智能這一領域的初創(chuàng)企業(yè)，吸引到牛人的比例低，在AI領域創(chuàng)業(yè)的壁壘高，創(chuàng)業(yè)者想在人工智能領域取得創(chuàng)業(yè)成功，挑戰(zhàn)不小。
現(xiàn)如今，AI之所以能蓬勃發(fā)展，取決于三個條件：
第一，算法開源。關(guān)于AI的好多算法被大量開源，創(chuàng)業(yè)者獲取成本和使用門檻降低了，在算法開源的基礎上，出現(xiàn)了很多應用創(chuàng)新；
第二，計算力的顯著提升。人工智能依賴于機器學習，機器學習又需要強大的硬件計算平臺，不管是谷歌的TPU、英偉達的GPU、還是英特爾的CPU FPGA組合方案，都使得硬件平臺的運算速度和計算效率得到顯著提升；
第三，海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生。隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應用和普及、網(wǎng)民接入網(wǎng)絡的移動智能終端的數(shù)量呈幾何倍數(shù)增長，以及移動互聯(lián)網(wǎng)應用產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，這些源源不斷產(chǎn)生的海量工業(yè)大數(shù)據(jù)和消費大數(shù)據(jù)，對于人工智能優(yōu)化更多的機器學習算法，建造高效的模型至關(guān)重要。
現(xiàn)如今，對于想做人工智能的創(chuàng)業(yè)者來說，并不是沒有機會，但是想有所成就，比較困難。因為人工智能領域的技術(shù)創(chuàng)業(yè)，不像商業(yè)模式創(chuàng)業(yè)，它需要足夠的技術(shù)積累和沉淀。
在某個具體的技術(shù)領域，需要投入足夠長的時間去學習、去做研究、去做技術(shù)開發(fā)實踐。很多做人工智能創(chuàng)業(yè)的優(yōu)秀創(chuàng)業(yè)者，在機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡、自然語言和圖像處理等領域中從事研發(fā)工作平均積累都在8-10年，才可能在這些領域真正取得一些突破性進展。
如果團隊整體的實力背景比較好，能力非常互補，也在機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡、自然語言和圖像處理等領域有足夠長時間的積累，有核心的技術(shù)專利，獨立承擔過項目，開發(fā)做出過產(chǎn)品，這樣的團隊，更容易獲得投資人的青睞。像騰訊、百度、阿里等公司，除了在人工智能的研發(fā)上投入大量的資金外，他們也很樂意收購或投資那些在機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡、自然語言和圖像處理等領域取得了進展的初創(chuàng)公司。
所以，我并不否認AI里面有很多的創(chuàng)業(yè)機會，也有投資機會，但現(xiàn)在的普遍現(xiàn)象是：人工智能的再次沸騰，讓很多人覺得這一領域里遍地都是寶，創(chuàng)業(yè)者和投資人大量涌入，看似背景高大上的團隊，披著人工智能的外衣，拿著開源算法攢吧一下，就可以輕易融到錢，魚龍混雜、良莠不齊，這對人工智能領域的創(chuàng)業(yè)和發(fā)展，未必是好事。
我們既不要神話人工智能，也不要像九十年代，人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡遭遇低谷時徹底被拋棄，還是要懷著敬畏之心和工匠精神，認認真真做研發(fā)，結(jié)合應用場景，開發(fā)出更多能提升消費者體驗、能提升工作和生產(chǎn)效率的產(chǎn)品或服務。
觀察人工智能產(chǎn)業(yè)在中國的發(fā)展，可看到幾個未來必然會發(fā)生的明顯趨勢：
一、國家和大學會更加重視和大量培養(yǎng)機器學習、強化學習、深度學習等領域的優(yōu)秀人才。中國有強烈的智能制造需求、商業(yè)服務需求、消費升級需求，這些需求，將會刺激AI技術(shù)研發(fā)人才的大量培養(yǎng)。
二、人工智能領域?qū)霈F(xiàn)和消費互聯(lián)網(wǎng)領域一樣的現(xiàn)象，那就是美國的AI技術(shù)研發(fā)、行業(yè)市場需求、人工智能應用會率先在全球做出示范，但從To B和To C的市場需求和用戶規(guī)模成長來看，AI產(chǎn)業(yè)在中國的市場增速和迭代速度，將會趕超美歐。
三、中國政府和產(chǎn)業(yè)巨頭，會拿出更多投入，加強人工智能基礎領域的研發(fā)，并樹立行業(yè)最佳實踐標桿。增強企業(yè)和社會對人工智能變革影響力的認知，利用人工智能技術(shù)和應用促進經(jīng)濟社會發(fā)展，提高中國消費者的生活質(zhì)量和消費體驗。
四、「開源」將會是人工智能產(chǎn)業(yè)在發(fā)展和競爭過程中的常態(tài)。從已有的媒體報道和行業(yè)巨頭的行動來看，幾乎所有的大型科技公司都大力發(fā)展人工智能技術(shù)，并且大多數(shù)向公眾開源，例如百度、特斯拉、谷歌、微軟、facebook、IBM等，這些巨頭這樣做的原因只有一個——用戶規(guī)模最大者將成為在人工智能領域具有壟斷優(yōu)勢的平臺型企業(yè)，從而奠定在第四次工業(yè)革命中的領導地位。
2
未來十年
人機協(xié)作或成工作主流
人工智能是未來的大趨勢，這點不能否認。人工智能的大趨勢不僅不可逆，而且正在發(fā)生，將來的很多工作將會被人工智能替代，這是不可避免的情形。
但是我們不能忽略一點：人類和機器最大的區(qū)別，就在于人類有情感和創(chuàng)造力。也許在一些重復性高、機械性的、記憶力強的勞動里，機器人會比人類更有價值和替代性。但是在創(chuàng)造性上，作為一個機器人的自我進化程度，很難跟人類相提并論。對于機器人來說，形成跟人類一樣的意識思維和創(chuàng)造能力，在目前二三十年的發(fā)展歷程里，還是有難度的。
有人說：再過五年或者十年，二流人才就會被人工智能所替代。但在我看來，這個問題是個悖論。什么叫二流人才？什么叫一流人才？用什么樣的判斷標準去判斷？是受教育程度亦或者是不受教育？是受了985、211的教育還是沒受這樣的教育？這個問題本身就有爭議性，所以沒有共性的定論。
而我更愿意籠統(tǒng)一點講：
第一，機器很難具備人類的創(chuàng)造能力；
第二，標準化勞動被機器所替代，這是不可逆的大趨勢。
舉例來說：現(xiàn)在的制造業(yè)里，大家重復競爭，勞動成本上升。技術(shù)創(chuàng)新不夠，讓企業(yè)出現(xiàn)非常大的產(chǎn)業(yè)升級壓力，這時如果用工業(yè)機器人替代人工勞動力，做到無人化的全自動智能生產(chǎn)線，對整個企業(yè)效率、利潤率、競爭力的提高、人均勞動力成本的降低，都有非常大的幫助。
在如今的中國，大量的制造業(yè)和物流業(yè)，已經(jīng)采用完完全全的無人化操作了。這是一種大趨勢，但是我們卻不能說，產(chǎn)業(yè)工人是二流人才，只是，他的社會分工可以被人工智能所替代。
而一些標準化的工作，比如會計、律師、醫(yī)生，也可能會被機器人替代，但我認為：只能是部分替代，換句話說，在這些領域，人機協(xié)作或許是大趨勢。在我看來，類似律師這種重復性高、檢索時間長、需要記憶的一項工作，以后肯定會人機協(xié)同工作，但是再加工、再編譯、再創(chuàng)造的過程，人工智能是無法獨立完成的，還是需要人類的智慧。
而醫(yī)生同理，在有了人工智能以后，可能由人工智能來協(xié)助醫(yī)生，在數(shù)以億計的相似病例中篩查，最終開出最優(yōu)處方。這種工作也不能完全依賴機器，誰也不愿意把自己的生命交給機器來判斷，如果出了嚴重后果，涉及的醫(yī)學倫理問題是不好解決的：是找醫(yī)院？找醫(yī)生？還是找機器？所以說，在醫(yī)學方面，人工智能更多是一個輔助醫(yī)生決策的工具，并不可能完全替代醫(yī)生。
3
人工智能的未來展望
三年前的美國，中產(chǎn)階級內(nèi)部，曾經(jīng)發(fā)生過人工智能發(fā)展過快產(chǎn)生的恐慌，他們認為人工智能也許會造成醫(yī)生、律師、會計師的失業(yè)。
從現(xiàn)在來看，很多人有這種疑慮是正常的。但是機器人在進化，人類也在進化。當人類的時間被節(jié)省出來的時候，仍然可以去做其他的創(chuàng)造性工作，這點并不沖突。比如體驗式服務業(yè)，藝術(shù)家行業(yè)，機器人是替代不了的。未來也許更多的工作是人機協(xié)同，機器也許會成為協(xié)助我們工作的有力工具。
十年之內(nèi)，一些行業(yè)也許會在人工智能的影響下發(fā)生很大變化，比如剛才說的生產(chǎn)制造領域，無人工廠會越來越多，這是必然的；在出行領域，我覺得無人車也許會比我們想象中的發(fā)展更快，無人駕駛、無人控制比人類駕駛和控制汽車更為安全和精準，更何況在民用航空領域我們乘坐的飛機的飛行早已實現(xiàn)程序化自動駕駛了；在消費領域，未來可能會越來越多的出現(xiàn)一些帶有弱人工智能的機器人服務家庭，比如掃地機器人、做飯機器人、聊天機器人等等。這些弱人工智能機器人更多的表現(xiàn)在一些人與物、物與物之間的交互。我們的家庭生活，會越來越多的被這些弱人工智能的產(chǎn)品豐富和充實。
4
醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)
迎來投資風口
未來十年，是醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的藍海。所以我也在關(guān)注和投資醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的項目。
從醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)來看，我們將產(chǎn)業(yè)鏈劃分為三塊：
第一塊，生產(chǎn)制造業(yè)，包括藥品和器械。藥品分為化學藥、中成藥、生物藥。器械分為帶有一定的數(shù)據(jù)采集和分析功能的互聯(lián)設備、可穿戴設備等弱人工智能醫(yī)療器械設備、手術(shù)機器人和智能輔助診斷系統(tǒng)、高值耗材等以及傳統(tǒng)的醫(yī)療器械設備；
第二塊，服務類供應鏈。從生產(chǎn)到落地消費者之間是一個很大的產(chǎn)業(yè)鏈；
第三塊，醫(yī)療和零售服務。涉及到藥房、醫(yī)院等。
無論是供應鏈也好，還是診療服務，或是網(wǎng)上藥店，整個醫(yī)藥行業(yè)里面，我最看重的是醫(yī)療器械和高值耗材。
我認為，未來的醫(yī)療器械，一定都帶有弱人工智能。所謂「弱人工智能」是指醫(yī)療器械上帶有傳感，可以采集人體的體征，可以分析人的情緒，會給人一些針對性的建議，輔助人體運動等。比如說血壓、血糖、心電、胎心甚至是外骨骼機器人等，這些都是帶有傳感、大數(shù)據(jù)分析或者智能控制的醫(yī)療器械。
在醫(yī)療里。還有另外一類非常有價值，就是基于新材料的高值耗材，例如可替代人體組織：人造關(guān)節(jié)、人造皮膚、人造心肺等等。未來當我們的某一部分的身體組織出現(xiàn)問題時，可能會用可替代人體組織，使人類的生命和健康得以延續(xù)，讓人類的生活變得更有質(zhì)量，相信未來會有更多的人機混合體出現(xiàn)，因為科技的發(fā)達，已經(jīng)促使人造組織和器官在一定程度上可替代人體自然生長的組織。
最近大家都在說醫(yī)療體制改革。我認為，醫(yī)療體制改革有兩個核心目標：第一，把醫(yī)療的診療效率提升；第二，讓醫(yī)療服務更加公平化和可及性。對于未來的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療來說，線上和線下的一體化非常重要。能夠在線上解決的問題線上就能解決，如果線上不能很好地滿足用戶需求的時候，就要能夠?qū)崟r地給顧客提供線下的服務，當這兩塊全部打通以后，才形成一個完整的閉環(huán)。
我認為，未來在醫(yī)療人才的流動性上，會更大的放開，一定會出現(xiàn)越來越多的私人診所，因為隨著居民整體收入水平的提升，整個中國經(jīng)濟的發(fā)展會順應這種模式。
現(xiàn)在私人醫(yī)生還沒有那么普遍，原因有四：
第一，和居民的普遍生活水平的提升掛鉤；
第二，對于醫(yī)生來說，目前還存在執(zhí)業(yè)醫(yī)療責任的承擔主體問題；
第三，傳統(tǒng)的觀念改變有難度，患者對醫(yī)院的信任度高于對私人診所的信任度，生病了大家還是要去醫(yī)院看；
第四，醫(yī)療保險定點醫(yī)院的覆蓋還很難考慮民營醫(yī)療機構(gòu)和私人診所。
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