AI凶猛，它将带我们去哪儿？

                               英途说

我们最坏的习惯，是苟安于当下生活，不知道明天的方向。我们最大的悲哀，是迷茫地走在路上，看不清前面的希望。当人工智能的全球血拼大戏愈演愈烈，它的风向如何？它将带我们去到哪里？你真的看明白了吗？

盲目下注不如“高人指路”，宽带资本、华米科技、中信产业、元璟投资等6位投资人五月份随英途去硅谷转了一圈，深度对话20多家硅谷代表性的AI公司，不仅坚定了对AI行业的信心，更对国内的产业走势、投资方向有了明确的把握。

途友们关于AI投资的限量版总结：

1.打造方便于消费者的机器人，49美元的众筹价格实惠亲民，满足任何渴望了解更多机器人、工程和生物学的消费者倾向于投非常明确的应用场景（比如无人机尾随、图像搜索），能很好地适应AI技术现状，清晰的商业化路径。

2.可以考虑投少数做底层技术的公司，可以应用到两三个领域的那种，类似这次看的NovuMind，这种投资会让自己在AI技术方面有比较好的理解和把握。纯做理论研究的（类似Vicarious这种）不会投，毕竟拿别人的钱做投资需要讲究中短期的投资回报。Vicarious主要是获得了硅谷有情怀的大佬的个人投资，Bezos，Zuckerberg之类的。

3.AI开源社区/平台不敢碰，在国内很难有好的商业前景。

4.国内的AI项目还是偏应用的多，底层技术基本直接用现成的，说白了就是把AI当成工具去用。在国内值得投的AI项目方向是：Data+Application，这一波AI需要数据，有数据才能把算法模型train好。没有数据等于没有竞争优势。有价值的数据是和应用场景相结合的。定位是：AI只是工具，Data是资源，最后要在有商业价值的应用上落地。

5.也有途友投资人觉得AI现在离商业化还有距离，自己暂时不能comfortably下单，会密切关注，但是从投资的角度有些早熟。

途友们思考后的考察分享：

刘  唯宽带资本合伙人

AI需要数据，有价值的数据要跟具体场景结合

这次旅程因为有前瞻，也有商业应用的公司，让我对AI的发展现状有一个较完整的认识。对于看国内的AI创业有一些帮助——能够更好地判断哪些部分AI是比较成熟的。在美国可以明显看到，computer vision比较成熟，应用也比较多：大的从无人驾驶，小的到无人机识别和跟踪，这些有很多具体的应用场景。AI现在在感知方面会比较比较成熟，deep learning 对图像识别有很大的推动。但是现在AI比较早期，应用都不可能大规模商用。底层技术纯研究的公司不会考虑，如果有比较强的技术实力，并且有衍生领域的，可以考虑投1-2家，更多会投有具体应用场景的公司。

在美国，整个AI的ecosystem都有尝试，从底层技术到工具到具体场景，这也反映了美国的人才储备非常足，从学校和公司培养的人比较多。我相信国内更多是应用方面，把AI做成工具可以自己调用。AI需要数据，有价值的数据是跟具体场景结合的，强调data＋application。 Skymind这样的商业模式在中国没有出现过，这种公司很难商业化，投资者不愿意去碰。

黄  汪华米科技创始人&CEO

看好医疗领域与AI的结合

这么系统性拜访这么多公司，密集地对比和比较，信息量比较大。综合起来让我们更加容易得到结论性的决定，这是最大的一个收获。

智能可穿戴领域我们有很大的收获，然后是医疗相关的应用。我们看到可以很深入地把数据应用到其中去（更确定了医疗领域与AI结合的点）。之前在国内看到更多是语音识别，但硅谷deep learning应用起来比传统的语音识别上升更快，在图像方面的突破更大一些。未来这种deep learning的方法会落实在医疗和运动的领域。

智能硬件在中国比较成熟，因为中国离制造业的中心更近，对于硬件的落地有自己的优势。只要公司在AI技术方面快速掌握，结合工业和市场优势，中国是有机会的。

陈洪亮

杭州元璟投资合伙人

中国的AI在行业应用上有机会

这次旅程使我会投入更多到AI这个产业。技术问题不再是核心问题， Google、Facebook和创业公司都在做开源的事情，可以作为底层技术用到。行业和行业之间会产生局部的巨头，垂直行业的应用在中国会产生一批，因为中国整个创业环境不是以技术创新为特色，AI在行业应用上有机会，可以替代人工，在医疗服务得到应用，在中国有很大的成长空间和商机，对投资者来说也比较可靠。

满足任何渴望了解更多机器人、工程和生物学的消费者语音和图像从大公司和创业中来看还是重要的应用领域，个人觉得语音的应用会大于图像，会成为后搜索时代的重要入口。

单连枫中信产业基金副总裁

硅谷对创新的支持力度很大

硅谷之行让我确定了人工智能创造的价值，这里有些领域已经做得相对成熟，比如Skype的翻译、Facebook的翻译。

硅谷对创新的支持力度很大，这是国内不能比的。公司在早期也能得到足够的资金支持。同样的技术可能有不同的公司在不同方向做，投资公司愿意支持不同的路线。硅谷给愿意尝试的人的机会，这是很大的一个特点。

喻  俨百纳信息研发副总裁

美国的方向比较有技术前瞻性

移动互联网浪潮过去后未来的发展趋势，人工智能看来最有前景，我们会考虑跟传统公司合作，因为它们有数据。

美国的方向比较有技术前瞻性，更多是从技术角度出发增加效率。相比之下，国内的技术前瞻性要差一些，更看重中短期的商业回报，跟市场结合得更紧密一些。出发点不一样，但都能解决不同层面的问题。

万定锐深网视界副总经理

更重视机器学习和深度学习

这次旅程让我看看国外的人在做什么，扩大了视野。但是，即便深度学习取得了一定成就，跟真正的AI还差得很远。从工程角度出发，AI的应用是看到了问题然后解决问题，没有盲目夸大AI的功效，很务实，但即使AI开源了学习的门槛还是很高。我们未来的核心技术会更重视在机器学习和深度学习这个领域技术人才的储备，考虑现实生活中深度学习的应用。

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