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聯(lián)想創(chuàng )投賀志強:尋找N倍數的機會(huì ),再談智能互聯(lián)網(wǎng)

2017年12月08日 13:55   來(lái)源:中國網(wǎng)   

  12月6日“2017投資界年會(huì )暨第十七屆中國股權投資年度論壇”在京舉辦。聯(lián)想集團高級副總裁、聯(lián)想創(chuàng )投管理合伙人賀志強,在會(huì )上做了“尋找N倍數的機會(huì ),再談智能互聯(lián)網(wǎng)”主題演講。賀志強認為,AI的價(jià)值毋庸置疑,但是要以更廣闊、更深入的視角來(lái)分析。AI只是智能互聯(lián)網(wǎng)的一環(huán),智能互聯(lián)網(wǎng)要比AI“更廣闊”。智能互聯(lián)網(wǎng)必須深度融合到產(chǎn)業(yè),才能真正發(fā)揮作用,才能大幅提升行業(yè)效益。

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 。(lián)想集團高級副總裁、聯(lián)想創(chuàng )投管理合伙人賀志強)

  賀志強演講內容如下:

  各位老朋友,各位來(lái)賓上午好。

  剛才聽(tīng)了倪總的分享,我還是挺感慨的,錢(qián)太多了,項目真不好投。2012年初,在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,我們投了Face++當時(shí)它的估值僅幾千萬(wàn),經(jīng)過(guò)五六年的發(fā)展,它現在的估值已經(jīng)幾十億美金;而在去年,我們投資的寒武紀,A輪估值就已達到10億美金。

  這兩個(gè)項目都出自校園,于是我們今年也針對高校和科研院所開(kāi)展了“AI創(chuàng )業(yè)挑戰賽”,在全國200多所高校、8大賽區收集到了數百個(gè)優(yōu)秀AI項目。比如在中國科大-AI大賽第一站,我們發(fā)現了一個(gè)很有趣的項目。這個(gè)項目可以通過(guò)手環(huán)進(jìn)行運動(dòng)感知,通過(guò)深入學(xué)習后連接手機把手語(yǔ)轉變成語(yǔ)音輸出,有效地為聾啞人的手語(yǔ)溝通提供了便利。一方面相當的具有科技含量,另一方面成本也很低。

  AI大賽讓我看到了很多年輕人富有創(chuàng )意的項目構想,而今天,我還想從另外一個(gè)角度,應該說(shuō)更廣闊,更深入的角度談一談AI以及AI相關(guān)的智能互聯(lián)。

  一、智能互聯(lián)網(wǎng)價(jià)值鏈五大關(guān)鍵要素:“IOT+邊緣計算+云+大數據+人工智能”

  過(guò)去十年是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)爆發(fā)的一個(gè)年代,在這期間涌現了很多優(yōu)秀的企業(yè),移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)也推動(dòng)了整個(gè)社會(huì )巨大變革。而未來(lái)十年,我們可以斷定,智能互聯(lián)網(wǎng)將造就一個(gè)更加偉大的時(shí)代,即將帶來(lái)全行業(yè)效益的提升。展開(kāi)去看智能互聯(lián)網(wǎng),必須把價(jià)值鏈看清楚。智能互聯(lián)網(wǎng)最核心的價(jià)值鏈要看前端物聯(lián)網(wǎng),下一步邊緣計算,然后再到云,再到大數據、再到人工智能。

  首先我認為,每個(gè)階段都會(huì )有投資的機會(huì )。我們要在價(jià)值鏈的每一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節上,尋找最重要的企業(yè),或者最關(guān)鍵的技術(shù)。比如說(shuō)物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的專(zhuān)業(yè)技術(shù),比如說(shuō)邊緣計算相關(guān)技術(shù)等等。我舉一個(gè)最簡(jiǎn)單的例子,所有人都在談自動(dòng)駕駛,自動(dòng)駕駛未來(lái)最大的挑戰是核心計算單元。而圍繞計算單元,無(wú)論是功耗、可靠性、計算能力,目前都處于實(shí)驗階段。而已經(jīng)跑上路面的無(wú)人車(chē),無(wú)論在中國還是美國,目前的高性能計算單元都還無(wú)法解決對可靠性、高低溫、惡劣環(huán)境等的要求,這還沒(méi)有涉及到算法層面。

  舉例:無(wú)人機+AI應用于電力巡檢,帶來(lái)百倍效率提升

  我們投了一家公司(中飛艾維),它本身不是AI公司,這家公司就解決一個(gè)問(wèn)題,用無(wú)人飛機解決電網(wǎng)巡視的問(wèn)題。全中國電網(wǎng)巡視的一直都是人來(lái)做,110千伏高壓線(xiàn)有120萬(wàn)公里,好多都在深山里,一人一天巡兩個(gè)塔。這家公司先用無(wú)人飛機去巡塔,大概一天兩個(gè)人一組可以巡四十幾到五十個(gè)塔,看到許多靠人發(fā)現不了的問(wèn)題,一年就積累了上千萬(wàn)張有專(zhuān)業(yè)細節的照片,帶來(lái)20倍的效率提升。而與此同時(shí),我們另一家做AI的被投企業(yè)(水滴科技)用這些照片進(jìn)行機器學(xué)習,訓練出來(lái)之后由AI代替專(zhuān)家來(lái)檢查電塔有沒(méi)有問(wèn)題,這又帶來(lái)上百倍效率的提升。

  這個(gè)市場(chǎng)有多大呢?每年全國電網(wǎng)巡視給出的營(yíng)業(yè)額在兩百億人民幣左右,而如果人工智能進(jìn)入這個(gè)行業(yè)以后,將大幅度提升整個(gè)行業(yè)的效率。

  舉例:智能芯片是AI的根基技術(shù)

  下一個(gè)例子是寒武紀。人工智能無(wú)論是訓練,還是推理,最重要的是深度學(xué)習的訓練;所以“AI處理器”是非常重要的。大家可能不知道谷歌最重要的“AI處理器”設計者就是寒武紀團隊出來(lái)的。他們是第一個(gè)發(fā)明了把深度學(xué)習和處理器指令集結合的團隊,他們的文章是在這個(gè)領(lǐng)域當年亞洲僅有的兩篇論文,得到整個(gè)國際上高度評價(jià)。而且更重要的是他們處理器不僅僅簡(jiǎn)單的是用在了圖象,而是多模態(tài)應用領(lǐng)域,所以我覺(jué)得這一塊其實(shí)是整個(gè)未來(lái)AI根基性的技術(shù)。中間環(huán)節比如網(wǎng)絡(luò )、大數據也有很多例子。

  二、只有與行業(yè)的深度融合,才能帶來(lái)天翻地覆的機會(huì )

  更重要的是以上五個(gè)技術(shù)單元要和行業(yè)深度融合,才能帶來(lái)真正的智能互聯(lián)網(wǎng)天翻地覆的機會(huì )。過(guò)去一年我們都專(zhuān)注于尋找“科技+傳統行業(yè)”構建智慧工業(yè)、智慧交通、智慧醫療等領(lǐng)域的項目。

  1. 工業(yè)大數據為傳統行業(yè)進(jìn)行預測和提效

  大家知道AlphaGo,人和機器下棋。我們自己產(chǎn)業(yè)里,有一個(gè)最現實(shí)的和社會(huì )效益、產(chǎn)業(yè)效益最有關(guān)聯(lián)的問(wèn)題,叫供求預測,聯(lián)想大數據平臺從2010年從做樂(lè )phone開(kāi)始做到現在,搭建了非常完備的產(chǎn)業(yè)大數據平臺,如果聯(lián)想大數據平臺問(wèn)和BAT有什么區別,我們更懂供應鏈,更懂產(chǎn)品開(kāi)發(fā),更懂制造過(guò)程的數據。這個(gè)世界不僅僅BAT有大數據,聯(lián)想也有,而且我們這個(gè)大數據大概有十幾個(gè)PB。我們?yōu)槭裁茨芨袠I(yè)做這樣的融合,是因為我們非常能聽(tīng)得懂行業(yè)的需求。

  比如寶鋼說(shuō)我們每年都要預測汽車(chē)用的不銹鋼的生產(chǎn),每年都會(huì )有很多的浪費,因為不是少了,就是多了,他說(shuō)聯(lián)想能不能跟我一起做一個(gè)模型,做汽車(chē)未來(lái)一個(gè)季度、兩個(gè)季度不銹鋼需求分析。就這么一件事情,我們和寶鋼一起做,寶鋼有它過(guò)去歷史的數據,但是需求和供應不僅僅需要他們自己的數據,還需要更宏觀(guān)的其他多維的數據,比如各種不同品類(lèi)車(chē)過(guò)去的銷(xiāo)量,以及國家政策的影響等等。我們做的還不是很完備,就只是做了很小的實(shí)驗,寶鋼在不銹鋼鋼板的需求預測上,一年節省了一億人民幣,這樣人、機之間的競賽才是真正的社會(huì )效益非常重要的一大塊,比下棋可能要重要很多。

  2. 智能交通用大數據分析顛覆交通方案

  第二塊是我們投資的一家企業(yè),叫深圳智能交通。上面是改造前的深南大道,有一個(gè)路口非常堵車(chē),深圳智能交通經(jīng)過(guò)大數據的分析和研究,解決了這個(gè)問(wèn)題,本來(lái)深圳市政府說(shuō)能不能從建路這件事情上解決這個(gè)問(wèn)題,但是沒(méi)有走通。而我們對包括小區住戶(hù)、車(chē)的擁有量、用電量等等各環(huán)節的數據進(jìn)行分析之后,只做了紅綠燈改造方案,整個(gè)效率就提高了14%。這是什么感覺(jué),基本上路政要花10億人民幣才能解決的問(wèn)題,如今只花了900萬(wàn)人民幣便解決了。這又是百倍效益的提升。我們已經(jīng)和深圳智慧交通合作,來(lái)把他們整個(gè)的事情進(jìn)行推廣,就是整個(gè)智能交通設計。大家都講無(wú)人駕駛,從交通設計的角度來(lái)講,無(wú)人駕駛不僅僅是車(chē)的問(wèn)題,還是道路和車(chē)一起設計的問(wèn)題,如果道路和車(chē)一起設計,所有的自動(dòng)駕駛的方案是要顛覆性變革的。

  3. 醫療影像大數據“機器讀片”

  第三塊是影像醫療。我們投資的“視見(jiàn)”科技做的是肺癌切片的分析,這個(gè)團隊的技術(shù)在全世界影像醫療領(lǐng)域里邊一直領(lǐng)先,在全球肺癌診斷醫療領(lǐng)域多次獲獎。有經(jīng)驗的醫師是需要長(cháng)時(shí)間培訓的,而計算機在標注和訓練之后,機器的準確率可達到90%以上,大大高于普通醫生。我們?yōu)榱藥椭@個(gè)學(xué)生團隊快速成長(cháng),請一位聯(lián)想VP加入這個(gè)團隊,帶領(lǐng)它進(jìn)入飛速的商業(yè)進(jìn)化。

  綜上所述,我覺(jué)得在整個(gè)智能互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)是有非常多機會(huì )的,比如最近我們在看的“AI小蜜蜂”,要做的事情就跟聯(lián)想創(chuàng )投智能互聯(lián)網(wǎng)投資思路非常一致。在所有行業(yè)里要產(chǎn)生N倍數級的效率提升,是非常需要黑科技的。

  三、新技術(shù)、新物種、新平臺

  新技術(shù)。過(guò)去確實(shí)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)有很多的紅利,在模式上燒了很多錢(qián),而未來(lái),應該投資在黑科技上才能真正提升社會(huì )效率。最近看的一家公司源自中科院智能所十幾年的研發(fā)成果,用于手機上面玻璃片的檢測。原來(lái)的方法是工人在一個(gè)黑房子里,用藍光打著(zhù)看有沒(méi)有瑕疵,工人在產(chǎn)線(xiàn)上三個(gè)月眼睛損傷就非常嚴重了;而現在他們可以用可變光檢測技術(shù)自動(dòng)檢測。所以,新科技絕對有非常多的機會(huì ),而且效果非常好。

  新物種。Face++印奇曾在微軟亞洲研究院工作,商湯徐立以前是聯(lián)想研究院香港研究室的一個(gè)研發(fā)人員,他們兩個(gè)很明顯想法不一樣,一個(gè)是商業(yè)深度融合,一個(gè)是推進(jìn)AI技術(shù),相信在這些交融中,會(huì )產(chǎn)生許多新的物種,非常有趣。

  新平臺。我們應該忘掉流量、頻次,重新定義智能互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代新的平臺機會(huì )。那天李彥宏放了一張PPT,我非常認同,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)紅利真的已經(jīng)過(guò)去了,AI將作為平臺技術(shù)在各行各業(yè)進(jìn)行應用。

  最后我想講一段話(huà),過(guò)去一年特別火的一個(gè)話(huà)題是共享單車(chē)。其實(shí)全世界最早、最偉大的共享經(jīng)濟,大家想想是什么?是開(kāi)源,軟件開(kāi)源才是全世界最偉大的共享經(jīng)濟,無(wú)論現在的BAT還是TMD都是開(kāi)源最大的受益者,但是現在沒(méi)有人講開(kāi)源,開(kāi)源已經(jīng)融化在所有公司,所有程序員的腦海里。我相信未來(lái)AI也將融化在所有行業(yè)里,10年之后,無(wú)人再談AI。

  謝謝大家。

(責任編輯:張雪)

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