华映资本章高男：不要神化人工智能，AI投资应从B端开始
“人类太多余了。”
当面对无师自通碾压一切前辈的 AlphaGo Zero，围棋神童柯洁说出了这样一句话。如果说 1997 年 IBM 的国际象棋电脑“深蓝”以一局优势战胜前围棋世界冠军卡斯帕罗夫还存在些许偶然，那么当 Master 以绝对优势战胜柯洁、Alghago Zero 自动训练 21 天便达到了 Master 的水平时，再次引发了人们对人工智能的无尽想象。
不久前，《纽约客》封面刷屏，意指明显——未来，人类的工作机会被不断进化的机器人剥夺，从而沦为了流落街头的弱者。
随着人工智能日渐精进，“人类被机器人所取代”这一看似老生常谈的话题，时不时地会触动大众敏感的神经。AI 到底有什么魔力？商业模式从哪儿开启？又将与哪些行业进行深度融合？近日，华映资本合伙人章高男在《从互联网+到人工智能+》主题论坛上，解读人工智能的发展脉络，为AI“祛魅”，分析当前的投资风口与创业机会。
《从互联网+到人工智能+》论坛现场
从“互联网+”到“人工智能+”的自然演进
▼
互联网是信息的连接和打通，最初的形态为单纯的线上发展，早期的互联网创业者享受到了流量红利，巨头林立；但到了 2012-2013 年以后，无论是国内还是国外，大的流量入口机会越来越少，不仅仅是创业者感受到了互联网创业瓶颈，甚至作为投资人也很难找到优质标的，自然而然地进入了“互联网+”时代。信息的互通如何应用到实体行业，进而带来效率的相对提升，这是“互联网+”带来的机会。
而“人工智能+”，是比“互联网+”更进一步的提升。人工智能不仅仅解决信息互通、效率提升，更重要的是促进生产方式优化，实现了一些人们原来根本不敢想的事情。当DeepMind 的 Nature 论文公布后，Alphago Zero 带来的是远超信息互联的冲击力。
https://v.qq.com/txp/iframe/player.html?vid=w0562qcvhn4&width=500&height=375&auto=0Alphago zero discovering new knowledge
一系列进步也催化了由“互联网+”到“人工智能+“的自然 47 31614 47 14985 0 0 3829 0 0:00:08 0:00:03 0:00:05 3828演进过程：信息互联、云平台的建立带来的大数据积累；高性能分布式存储的发展对计算能力的提升；人工神经网络取得突破性进展；深度学习提供了更为高效的数据特征提取方法。这些都使得机器能够完成更为复杂的任务，从而实现了演进。
AI 投资逻辑：从 B 端开始关注商业化
▼
所谓人工智能，简单来讲就是让机器像人一样去思考、去行动。技术是起点，数据是支撑，而要实现价值，其本质在于能够被应用。
从行业来看，目前布局云计算与大数据领域巨头居多，初创企业更多的是结合人工智能来解决特定场景数据分析、解决垂直行业具体问题。无论是创业者还是投资人，关注AI商业化应有以下几个原则：
第一：辨别行业对技术要求的高低。例如在图像识别领域，基于人工智能的图像识别技术远高于人的判断效率，这毋庸置疑，而人工智能应用于图像识别领域有一定的容错率；但同样是人工智能，在自动驾驶领域的应用则不同，容错率极低，只要有 0.01% 的错误概率，就有可能造成车祸。如果应用对准确度要求非常高，相对来说技术挑战越大，所以对于人工智能应用的判断，需要结合技术。某些准确度要求极高的领域，技术的发展仍需要时间去沉淀。因此，目前阶段，无论是创业者还是投资人，可行的布局方式在于尽可能选相对安全的领域，成功概率高。
第二：看 B 端，B 端的刚性需求更值得关注。以目前阶段来看，人工智能在 B 端的商业化价值高于 C 端。对于 C 端用户来说，基于人工智能产生的需求多在于娱乐、实用，人工智能产品的价值是创造良好的用户体验，而这其中涉及的因素不仅仅是效率，同时还有创造力、情感等。所以能看到这样一种现象，目前 to C 端的人工智能产品，包括 Echo、Siri 等，并不能很好满足用户需求，仍存在较大的进步空间。而比起 C 端用户，B 端企业则更为理性，B 端愿意去应用、去付费的人工智能产品，一定是实实在在解决了问题。
第三，既要有丰富的垂直行业经验，又有跨界思维。人工智能真正价值的体现，不仅是技术突破，同时也要落地到垂直行业中优化服务。从这一层面来讲，需要创业团队对垂直行业有深刻的理解，又要清楚人工智能能给行业带来什么变化。既有新思维，又有跨界整合的意识，这是值得去关注和重视的。
最重要的建议：一定不要把人工智能神化
▼
人工智能可以在下棋上碾压你，但无法与你愉快地聊天。目前阶段，人工智能主要还是应用在搜索、分析领域，要做到思维整合、情感输出仍有距离。
采用了计算机视觉、深度学习、传感器融合等技术的 Amazon go 全自动智能线下便利店
人们现在担心被替代的人工智能，早在 20 世纪 60 年代就已经存在，只不过在当时，人工智能更多是建立在统计科学基础之上，机器学习等概念只被少数研究者所知，而如今公有云的建立、算法开源，使得这些技术应用门槛降低。随着人工神经网络取得突破性进展，深度学习提供了更为高效的特征提取方法，使得机器得以完成更为复杂的任务，人工智能也越来越被大众认知。
我最大的建议就是：不要把人工智能神化。
对于创业者来说，当企业已经积累一定量的数据，下一步需要的是数据分析能力，主动去找一找，当下大量的开源平台提供了很好的行业发展基础；而后通过打磨算法去适配数据，找最合适的基本模型，形成流程，对接需求，这将是非常有价值的。
我们希望创业者们敢于尝试，踏出第一步，但也切记：纯碎提供技术解决方案难以立足，一定要与业务相结合。
华映资本成立于2008年，是国内领先的风险投资机构。投资领域覆盖文化娱乐、消费升级、互联网金融、企业服务四大版块，投资阶段以A轮为主，上下延伸，重视闭环布局与行业整合，目前管理资产规模超50亿人民币，已投资企业100余家， 投资案例包括艾德思奇、海蝶音乐、51信用卡、PP助手、锦和商业、微盟、开始吧、界面、聚橙网、追书神器、童石网络、时空电动、金柚网、WeMedia等。华映资本，与中国优秀的创业企业共同成长！
长按二维码 即可关注