王啸：AI 创业公司如何跨越从技术到商业价值的鸿沟 | 九合分享
疫情之下，AI 的身影无处不在，在“数字战疫”中发挥了巨大作用。
在一定意义上，对于社会和商业而言，AI 已经不再是可选项，而是必选项。与此同时，AI 的创业也走入了深水区，从技术红利到商业至上，不断下沉。
近日，九合创投创始人王啸出席了 CSDN (Chinese Software Developer Network) 举办的「2020 年 AI 开发者万人大会（AI ProCon 2020）」，分享了 AI 领域创业和投资的新趋势。
Key Takeaways:
AI 应用的本质是在界定的商业场景下解决问题，商业场景的界定是人工智能应用的第一步。
AI 创业的两种路径：在侧重落地场景的路径中，构建护城河的关键在于针对行业的解决方案以及销售能力等；在技术难度较高的路径中，技术依然是最坚固的护城河。
投资机构衡量创业公司的标准发生了比较大的迁移，从看重技术难度、以技术为核心，转变为更看重场景界定是否清楚，能否形成技术、数据和场景之间的闭环。
衡量 AI 企业落地能力的四维度包括：合适的垂直行业；合适的进入时机；用技术解决问题的能力；适时搭建销售团队的能力。
文 | 九合创投
来源 | 根据啸哥演讲内容整理
AI 创业的两种路径
AI 应用本质上是在界定的商业场景下解决问题，商业场景的界定是人工智能应用的第一步。根据技术的特点和解决的问题，存在两种不同的路径和打法。
第一种路径是，在很多落地场景中，AI 技术指标已经不是最核心的差别，解决方案中更核心的部分是行业 Know-how 的 SaaS 化、软件化，和数据收集。
例如在企业服务等领域，迈过技术门槛之后，算法能否持续优化，取决于场景应用和获取数据的能力。只有场景界定的比较清楚，从客户的反馈中获得丰富的优质数据，才能更实现算法的优化和快速迭代，解决实际问题。构建护城河的关键在于针对行业的解决方案、销售能力，以及在行业中的品牌。
九合投资的晓多智能客服机器人，运用 NLP、迁移学习等技术，实现了仅用少量数据进行语义训练，就使得机器人客服的回复准确率高达 97% 以上。在技术门槛的基础之上，他们深耕电商的客服场景，在细分领域构建了比较坚固的壁垒。这种在应用端提供解决方案的能力非常重要。
AI 已经发展为新型的生产力工具，推动产业智能时代的数字化变革。随着 AI 应用的扩展和深入，AI 将从改进企业某个环节的单点智能，发展为涉及多个环节的流程智能。最终，AI 将渗透到企业生产和经营的整个过程，演变为全局式的商业智能。
第二种路径是，在 AI 技术难度较大的领域，对技术可靠性和安全性要求较高，技术依然是最坚固的护城河，具有突破性的 AI 技术甚至可以创造新的应用场景。
例如，在自动驾驶等技术密集领域，创业公司需要具备非常强的技术能力。自动驾驶的技术积累到了足够高的势能之后，界定出了很多新的应用场景，包括园区、物流、出租车的自动驾驶等。
整体来看，近期能够采取“技术突破式”发展路径的创业公司相对较少。制约 AI 公司发展的瓶颈往往在于没有清晰的落地场景，难以为客户创造独特的商业价值。
此外，前几年 AI 热潮兴起之时，涌现出很多 AI 概念的企业，其中不乏伪 AI 公司，本质上并不具有真正的 AI 技术，很多所谓的高技术门槛现在成了一捅即破的薄纸。退潮之后，这些“伪 AI 企业”暴露出短板，无法用技术解决客户的痛点，必然会在商业化的过程中落败。
AI 投资的变化：To B 时代的四个衡量维度
AI 刚兴起时，技术含量非常高。现在，很多创业公司都掌握了一些机器学习的算法和对数据进行处理和分析的能力。很多核心算法和训练框架等技术逐渐都被开源化，算法的难度逐渐降低。掌握机器学习、人工智能基础部分的工程师也越来越多。
投资机构衡量创业公司的标准也发生了比较大的迁移。以前，AI 的落地场景尚未明确，投资机构更看重技术难度、技术带头人的背景等，以技术为核心进行判断。
现在投资机构更看重场景界定的是否清楚，以及某个场景下解决方案的成熟度。不但算法要好，解决方案的用户接受度也要很高。具体而言，就是看是否具有比较强的交互能力，能否树立行业应用的标杆，用户是否愿意买单等。
尤其是在 To B 时代，针对不同的行业，技术很难一举通吃。因此，九合会着重考察 AI 创业公司能否形成技术、数据和场景之间的闭环。AI 企业通过算法形成初始解决方案之后，要能够在客户的场景下获取数据，再用数据去完善算法，升级解决方案，不断进行螺旋式迭代。
衡量AI企业落地能力的四个维度包括：
第一，是否选择了合适的垂直行业。聚焦在某个细分行业里深耕，会更容易成功，另外，选择的市场规模要足够大，具备一定的成熟度，使产品有扩展和规模化的潜力；
第二，进入的时机是否合适，能否解决客户现阶段的核心痛点，帮助客户降本增效，创造出真实的商业价值，成为产业链条中不可或缺的一环；
第三，是否具备用技术解决问题的能力，必须是“真 AI 公司”，拥有核心技术，并能对技术进行升级和迭代；
第四，当发展到一定阶段之后，企业要搭建自己的销售团队和销售能力，才能不断实现扩张，增强盈利能力。
科技投资的把关人
中美形势、疫情、经济周期三个因素叠加在一起，共同影响了 AI 技术的发展和应用。
中美之间的竞争已经从贸易的竞争变成科技的竞争，下一步还会继续延伸。中国经济如果要实现更好更高质量的发展，本质上需要科技的驱动。现在国家的数字化和新基建也是希望把人工智能、大数据、5G 等技术赋能到各行各业当中去，赋能到产业当中去，用科技发展中国经济，用高科技应对疫情。
投资机构引导了社会资金的流动方向，为创新提供发展的土壤和资源。作为一家早期投资机构，我们希望通过投资，推动技术的创新以及社会的可持续发展。
九合将继续投资和科技相关的公司，包括人工智能底层框架以及上层各行各业的应用。
当前人工智能整个产业可以分为应用层，技术层和基础层三部分。我国在应用层和计算机视觉、语音识别等技术层走在世界前端，但在算法和硬件算力等基础层核心领域还比较薄弱，需要加大投入。
中国需要一套完全有自主知识产权的深度学习框架和模型，这是人工智能产业非常重要的基础。我们投资的一流科技主要是做 AI 领域深度学习框架，是人工智能领域操作系统级的基础框架。现在他们在技术领先性、性能等方面已经非常成熟，近期就会开源。
我们正在募集新的基金，将进一步扩大资产管理规模。
今年表面上看起来不是一个投资的好年份，实际上在“冬天”去投资，反而更容易收获好的公司，投资收益和确定性可能更好。我们仍然在积极布局，今年已经投了超过 10 家公司，预计今年会保持我们一贯的节奏，投资 20 到 30 家公司。
我认为市场冷的时候不能投的太少，市场热的时候也不能投的太多，要保持一个相对稳定的节奏。因为技术的发展是一个稳定态的，或者说有一个渐进式的过程。经济和投资的热点可能是有周期的，但是并不代表投资的周期要追随资金的热度，而是要按照科技的或者机构自己的节奏去进行。
现在 AI 等科技已经从 To C 渗透到 To B 和产业，渗透的深度和广度都在不断扩大，我们也会加深对于更多产业的 Know-how。
我们将提供一个开放、共享、积极的学习平台，将一个不太懂投资但是懂产业的技术专才，在两三年时间内迅速培养成既懂技术又懂投资的人才。
我们近期开放了不少职位，希望更多拥有技术背景的人才加入我们，投身于科技投资，在未来几年中投出中国最好的科技类公司。
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