智能+处于数据智能阶段，新三板未来百倍空间｜2016智能+未来峰会

九宇资本、智东西、犀牛之星、极果、六合咨询共同主办，伙伴基金、BroadLink、UCLOUD赞助的“2016智能+未来峰会”圆满结束，此次论坛吸引近600位投资者和产业届人士参加。来自投资界、创业圈和产业链各方40余位重量级嘉宾，围绕“新经济、新智能、新三板”主题，探讨产业变革中的投资机会、人工智能时代下的新消费模式、汽车的智能化未来等，带来最前沿的实践、思考和判断，我们将整理本次论坛精彩内容陆续对外发出，欢迎关注。

上午“探索新经济，创造新生态”圆桌论坛

主持人：智东西总编辑 张国仁

对话嘉宾：PPTV创始人 蓝驰创投投资合伙人 姚欣、奇点汽车创始人 CEO 沈海寅、小鹏汽车联合创始人 何涛、犀牛之星创始人 刘卫武、九宇资本 六合咨询创始人 赵宇杰

精彩观点：

PPTV创始人、蓝驰创投投资合伙人 姚欣

1、创业者要实现对即有巨头的超越不能走他们原有的道路，比如国内BAT和国外Google、Amazon、Facebook等都没有延续IBM、微软、甲骨文的道路。现在创新者不能沿着现有互联网模式发展，边缘性创新和AI+是新的创新方向。

边缘性创新：区块链、下一代显示技术等，这些技术可能在海外更有优势。

AI+大数据，大数据已是主流创新方向：蓝驰创投投了一家做医疗影像诊断的公司，用机器学习和人工智能方式对X光片进行诊断，对肺癌诊断准确率可以提高到90%。

2、智能+从技术角度有3个阶段，第一阶段是数据智能，第二阶段是感知智能，第三阶段是认知智能或称之为人工智能。今天智能+的内涵停留在数据智能开始有进展的阶段，包括AlphaGo谷歌还没有应用到产品创新，AlphaGo的创新是数据创新，在边界已知、对弈双方黑白棋落点已知的情况下进行学习。

3、现在智能技术停留在最早期阶段，刚开始用一些基础的智能方式对数据进行加工，产生早期的智能手段，比如智能硬件、智能家居刚开始有意识收集数据。目前的智能水平离智能感知、智能认知还有很大差距，但想象空间巨大。

目前机器学习和人工智能是有监督式学习，应用已标识的数据进行学习。现实生活中不可能对所有数据都做标识，比如天气预报、人的意识和感官等，需要新技术不断进步。

奇点汽车创始人、CEO 沈海寅

1、百年汽车奇点临近：预计2017~2018年将出现20多个新的汽车品牌，上一次大量出现汽车新品牌是1918~1920年，正好间隔100年。奇点汽车2014年成立，历经3年研发，预计2017年小批量出产。

汽车以后会成为机器人，软件、数据等将起到核心作用，人工智能、软件、数据将成为汽车未来发展主线。研发智能汽车时根据产品发布节奏，在硬件上要提前规划，软件研发时间相对充分，硬件+软件结合才能做好自动驾驶。

技术扩散速度很快，呈指数级，智能车企的门槛不在于算法，而是快速积累数据。特斯拉用几万辆车同时测试、获取数据，获取数据的能力比传统车企强很多。特斯拉积累数据的能力达到指数变化时，算法之间会形成很好的化学反应。

2、人们对人工智能、自动驾驶的期待短期过度乐观、长期过分悲观。自动驾驶预计10年左右能实现，但要达到更安全的无人驾驶还需要社会基础设施配套，比如智能道路、智能信号灯、车和车之间的通信等。

自动驾驶的关键是选择一条实现路径：1、全无人驾驶，没有方向盘，不受人类操控；2、传统车企从辅助驾驶逐渐迭代升级。

3、现在人工智能算法的进步大量实现，人工智能的发展已到拐点，机器通过深度学习在一些领域已经超过人类，比如人脸识别、围棋等。

有监督学习是先天利好，在某个确切有边界的环境下用人工智能将很有效。自动驾驶不断学习各种驾驶环境下人的反应，在经过上亿公里的机器学习后，未来得出的模型可能做到比老司机更好的判断。

4、中国资本市场不缺资金，但要让合适的创业者找到对口投资机构，这之间的信息不对称依然严重。轻资产企业和重资产企业的融资渠道不同，互联网行业项目成立1年多就有数据，可以通过一些模型决策是否要投，而汽车行业创业前3年都是投入期，较难融资，做出产品样机后融资相对更容易。

小鹏汽车联合创始人 何涛

1、汽车行业很成熟、壁垒很深、痛点很多，且相对保守，用户接受新汽车新生态、技术进化都需要时间沉淀。

传统汽车产业新品研发周期是3年左右，小鹏汽车用近3年时间研发落地第1辆车，预计2017年正式发布。小鹏汽车工程师比较年轻，但都是在传统行业工作了5~10年的技术骨干，对汽车技术本身有比较深入了解。公司对哪些汽车技术可以颠覆，哪些暂时不能颠覆拿捏得比较准。

2、国内自动驾驶的业态和瓶颈：自动驾驶在算法层面获得很大进步，云计算、大数据等可以让汽车变得自主学习，但在汽车底层结构，比如如何刹车更平稳、转向更安全，这些底层结构很难在短期内追赶上。互联网公司可以把算法做得很先进，但还需完善底层结构。

汽车终极目标是自动驾驶、无人驾驶，以解决交通拥堵问题，将人们从繁杂的驾驶劳动中解放出来，基于现有技术自动驾驶可能在10年左右实现。高速、低速等一些路况和停车等重复性很高的活动，在机器自学习能力能达到，交通路况、车与车交互更畅通的情况下，纯无人驾驶才会慢慢实现。

犀牛之星创始人 刘卫武

新三板作为一级半市场，是不错的融资平台，是创业公司通往IPO的重要台阶。2016年新三板企业已累计融资1,000多亿，国内一线大VC/PE机构，比如深创投、东方富海、创东方、红杉、经纬等，投资的上百家优质新经济领域公司，都积极挂牌新三板。

新三板有积极布局智能驾驶的公司，也有做汽车外观设计的公司，目前新三板人工智能领域公司较少，真正有技术含量、技术深度和专利的公司偏少。

智能+是大势所趋，尤其是家庭消费级的小型智能机器人。深圳有家做扫地机器人的公司，现在1年利润超过2千万，在世界各地参加展览，2016年海外市场开拓不错。

九宇资本、六合咨询创始人 赵宇杰

1、从产业趋势发展逻辑，现代社会靠科技驱动，TMT的发展经历了大型机、小型机、个人电脑、互联网、移动互联网，接下来是智能时代。每一轮新产业周期的商业价值都是上一轮的10倍甚至几十倍，以智能为基础开启的新周期将引领接下来10~30年，现在处于起步阶段。

互联网分成上半场和下半场，上半场是帮助用户花时间，下半场是帮用户省时间。现在从互联网时代进入智能时代的上半场，要想办法先帮用户花时间。现代人花时间的焦虑感越来越强，知识经济+音频+内容付费大有可为。

2、升维和降维提升第一时间的商业价值，平行时间+未来时间的开发价值相比第一时间是指数级放大。

通过升维和降维为用户第一时间创造更大使用价值：衣食住行各方面通过升维（核心不变，不断进行相关形态、元素的叠加）、降维（去除表象，回归事物本质和原始目的）等方式，深入开发更大价值。

平行时间开发价值巨大，核心找对场景：比如可穿戴设备经历低谷、谷歌眼镜项目失败，主要因为没解决好平行时间与场景结合的问题，但这个方向非常有潜力和价值。

对未来的预测是刚需，未来时间开发价值指数级放大：工业时代的人们对世界的认知是过去式，互联网让人们第一次能对现实世界实时认知，而对未来世界的预测价值更大。

3、过去10年是国内二级市场大发展、大繁荣的10年，10年前A股深交所+上交所日成交量不到100亿，2015年牛市日成交量最高过1万亿，10年时间翻了100倍。二级市场经过2015年牛市已到阶段性高点，接下来需要一段时间沉淀后再爆发。

未来10年有爆发式增长机会的是新三板，10年内有100倍增长机会。九宇资本、六合咨询在创新创业起步阶段，布局边缘市场的新三板，将新三板作为切入口和连接点。

国内二级市场过去10年每一轮牛市发动引擎，对应资本市场是由主板—到中小板—再到创业板，背后是由当时的新经济引领。每一轮新经济发展在当时由于发展时间短，新的证券交易市场上市门槛降低，有利于当时的新经济公司更好上市，最近一轮牛市是2013年~2015年的创业板牛市。

现在新旧经济切换，新一轮新经济周期刚起步，而当下新经济公司更多聚集在新三板。从新经济驱动、市场化程度来看，未来3~5年新三板的生态将越来越好，新三板大有可为。新三板门槛低，现在接近1万家，后续还有更多公司陆续登陆。国内特色是越市场化的行业发展越好，比如过去10年大发展的互联网，新三板市场化程度更高。

国内二级市场是散户参与较多，而美国二级市场主要是机构投资者，因此很多创新很难在A股市场推行，要综合考虑很多因素。新三板有500万投资门槛，主要是专业投资者参与，逻辑跟美国纳斯达克更像。

详细纪要：

主持人：上午场几位演讲嘉宾覆盖了现在新智能、新行业的几个主要领域，也都是主办方的老朋友了，所以非常感谢上午场的演讲嘉宾。同时这个论坛我们想问一点更直接、更干货的内容。

上午智东西提到有5个领域，今天我们更侧重于人工智能和智能出行。2个代表性企业，一个是奇点汽车的沈总，今天给沈总的时间有限，沈总提到的无论是颠覆式创新还是安全等，以及新型的社会分工，要展开都有很多亮点，之前我们有过交流。

另外一个智能出行的代表性企业就是来自广州的创业企业，小鹏汽车的联合创始人，小鹏汽车没有像特斯拉这样的项目知名，但当你知道他在2~3年内造出了一款落地可开，并且体验和外形都不错的车时也是非常惊讶的，我们也是第一时间体会到。

我先把问题抛给智能出行的代表，投资人代表也可以听下，一会儿再做单独交流。我认为沈总和何总应该是代表了智能出行这一波创业中非常有代表性的流派，沈总之前的从业经历，无论经商还是在360都承担过很多重量级的互联网产品，之后出来做汽车。何总之前在广汽从事过智能汽车方面非常前端的研究。从汽车这个传统层面走出来的非常前端的技术人员，来自两条不同河流的代表都走进了智能出行的赛道，初衷是怎样的？

沈海寅：很多时候是顺势而为，我们觉得在过去汽车行业发生过非常多事情，为什么这么多企业进到这样的行业里面？我们可以预见，在2018年，也许提前到2017年就会有大概20多个新的汽车品牌出现。这件事情过去什么时候发生过？在1918年到1920年的时候发生过，当时全球有无数品牌兴起，特别多的新企业开始进入到汽车制造里面来。所以正好隔了100年，这100年发生什么事情？过去我们加入进来，因为发现了汽车行业正好在做这个转折，这个转折其实意味着一个跨界，你发现未来汽车不仅是一辆汽车了，而是汽车加上什么东西，就看你怎么定义了。以前李书福造汽车说汽车不就是4个轮子加2个沙发吗，这是机械具化地形容汽车。但是汽车我认为以后会成为机器人，所以软件、数据等会在里面起到核心作用。

一旦软件、人工智能、数据成为汽车未来发展主线，这就是互联网人擅长的领域了。所以这个战场突然从一个完全不相干的领域延伸到我们这个领域来，那为什么不延伸一下去做这个事呢。所以我觉得这是为什么从2014年底、2015年有这么多企业应运而生，在这个时代背景下跨界成为不可避免的事。从互联网行业到汽车行业，还是像何总一样从互联网行业跨入到新的互联网行业，其实都不奇怪。

主持人：时代早就进入了跨界浪潮。

何涛：我在汽车行业很多年，汽车行业是非常成熟，而且相对有点保守的行业。工作这么多年我最大的感受是这个行业壁垒很深，也造就了很多痛点，这个痛点在行业内的人看得清楚一点。所以当时我们看到痛点，说为什么不去做一些尝试或者改变，因为痛点可能就是我们的机遇所在。总结起来说的话，我看到的一些痛点就是我想出来创业改变的初衷。

主持人：接着问何总一个直接的问题，你们是如何在2年左右把车造出来的？或者说这么短时间造出来的车靠谱吗？

何涛：实际我们用了将近3年，2014年开始。首先我想说一下时间上的问题，一个传统汽车产业的周期，新产品的周期大概是3年左右。我们小鹏汽车这方面有很多原因，我说一个最重要的原因，小鹏汽车几乎所有工程师都是在传统行业工作了5~10年的技术骨干，一方面他们对于这些汽车技术本身有比较深入的了解。另一方面他们都比较年轻，相对于其他传统行业来说是比较年轻，所以比较容易改变，也愿意接触一些新的挑战，愿意去做出一些新尝试。对小鹏汽车整个团队来说，我们对于哪些汽车技术可以去颠覆，哪些暂时不能去颠覆也是拿捏得比较准。这可能也是我们能够在比较短的时间内做出一辆能落地又不太一样的汽车的根本原因。

主持人：年轻团队对产品的形态和需求都适应得很快，这是很重要的原因。

何涛：同时对汽车技术也了解比较深，比如有一些现阶段技术条件或者现在产业链条件下不能轻易颠覆的东西他们可能会相对保守一点，互联网和汽车两边会做一个拉扯。

主持人：我们圆桌主题是“探讨新经济，创造新生态”。二位都是在创造新生态，这个新生态最终要影响到我们的生活，所以无论从投资圈还是媒体角度都想看到二位产品到底什么时候可以进入我们的生活，改变我们的生活？沈总是有建厂的基础，何总团队也把前期基础工作做得很好了。具体什么时间新生态可以进入我们的生活当中？

何涛：刚才说过了，大概3年左右，明年会给大家带来一款比较惊喜、不一样的，同时又是非常可靠的新生态新产品。当然我认为这个新生态进入是比较漫长的过程，用户接受，还有技术进化，需要一定时间来做沉淀的。

沈海寅：我们也一样，毕竟是造车，就像10月怀胎，车本来是三四年才能造出来的东西，突然通过互联网产生化学反应变成一两年就造出来了，我们也做不到。所以我们2014年底成立，相信明年底是出小批量，也是要经历3年时间，我们跟小鹏也是一样，踏踏实实去做事。我们不光是做传统汽车，在智能化方面，在其他一些领域也都想给用户带来一些惊喜，这是我们的一个目标。

主持人：非常期待，跟何总交流时，他时间比较紧，一会儿要去上海有急事。但是我还是希望有更多充分交流的机会。在座3位平时见到的项目肯定不少，我想最后问一个问题，就是3位投资人问2位智能出行的先锋创业者，3个人每个人问一个问题，沈总和何总只接受一个问题。

姚欣：今天大家关注智能出行，一方面你们做的是电动化，另外大家更关注是智能交通，我想问一下你们认为今天的自动驾驶更多会是在什么路线诞生？是互联网公司，谷歌、优步、百度他们做的，还是说汽车公司他们推进的道路更有机会？

何涛：我很实在地说一下中国现在自动驾驶的业态和瓶颈所在。目前算法层面取得很大进步，包括云计算、大数据在内，可以让汽车变得自主学习。但是在底层的汽车层面，中国现在的自动驾驶或者ADAS相关的瓶颈还是在底层的结构，比如如何刹车更平稳，如何转向更安全，这些底层结构是很难在短期内追赶上的。

我个人认为像谷歌、苹果这些互联网公司可以把学习做得非常先进，中国的互联网公司也可以把这些算法和智能驾驶相关的算法做得很先进，但关键还是互联网公司和底层供应链把底层结构看清楚。

沈海寅：我的关键不太一样，首先在机械方面有一些不足点，我觉得很短时间内，因为你只要有需求，产业就会往这个上面去研发。我觉得这是相对比较容易实现的，包括如何做到线控，可能第一代车有一定困难，但是到第二代、第三代肯定还是可以解决的。

我认为最关键在于我们的路线，是一下跳到四层上的自动驾驶，未来的车就不应该有方向盘，一步跨入共产主义社会？还是像车企一样一点一点啃，这样一点点往上做是否可以做到？我觉得这两个都有难度。所以我们要在硬件上提前规划，就像苹果手机研发是先规划苹果7或者到苹果8，硬件有哪些进展。然后上了软件，如何利用硬件去做好自动驾驶，我觉得软件层面可以有充分时间去做。

还有一点是我最近琢磨的，因为我以前自己做投资，也投了一些算法公司。但是我发现算法在工程里面的价值扩散会越来越快，以前讲深度学习，可能特别高的人才才可以去做深度学习，是很高深的东西。但是现在我们普通的一般的中学生都可以做微积分了，微积分以前是数学家可以做的，这种扩散是指数级的。

那作为一家企业门槛在哪？一定不是几个算法大拿，而是数据积累是否够快。我们举个很好的例子，像宝马CEO嘲笑过特斯拉，说你们的车就是一个玩具，我们做安全是一百辆车，一百个工程师，全部万无一失才向市场推出。几万工程师做几百辆车得出的数据是什么？特斯拉是几万辆车同时测试，同时获取数据，它获取数据的能力一定是传统车企的几倍、几十倍甚至几百倍。在这种情况下它积累数据的能力达到指数变化时，它算法和算法之间形成的化学反应一定是最好的。传统车企的做法一定是有问题的，这是我坚信，所以我才做现在这个企业。

刘卫武：我最近去一个三板企业看，传统做互联网的企业，叫驱动人生。这个公司会全面向移动互联网和智能驾驶这个领域转型，可能会申报创业板。他给我一个比较震撼的观点，他说3到5年之后你再开车是一件非常奢华的事。未来有钱人才能够有车开，通过3到5年的迭代，他认为这个时代就会来临。当时我反驳他，我有两个观点，一个是现在的这些发烧友们，比较热爱发动机原有驾驶模式的人，现在我们倡导的智能驾驶，或者纯无人驾驶，可能在体验上不能让它变成一个速度机器或者舒适性机器。

第二，我觉得迭代时间是不是真的有那么快？3到5年时间在北京、深圳这样的城市里开车是不是会变成非常奢侈的事情？而大部分是纯无人智能学习的自动驾驶，会是这样一个机遇？

何涛：汽车终极目标肯定是自动驾驶、无人驾驶，毫无疑问。因为现在交通越来越拥堵，人力成本越来越贵，所以慢慢会从技术获益，从繁杂的驾驶劳动中解放出来。至于周期问题，我觉得这位朋友可能偏乐观，我估计会在10年左右，我随便一猜，因为各项技术所限。

我觉得人会从驾驶过程中被逐步解放出来。首先我认为一些高速路况、低速路况，还有停车，重复性很高，机器自学习能力能满足的情况下可以解放出来，包括交通路况、车与车交互更加畅通的情况下，纯无人驾驶才会慢慢实现。

我个人对无人驾驶的未来持非常乐观的态度。

沈海寅：我们对人工智能的期待短期内过度乐观，长期内又是悲观的，其实对自动驾驶有同样的道理，我们认为两三年、三四年内车不用人就开出去，我觉得有点过度乐观，还是要泼冷水，现在想学驾照的还要去学。长期来讲，很多人说我们的自动驾驶是不是20年才能实现，甚至有些行业论坛有些老总说我有生之年看不到了，但是长期我们还是要抱乐观态度。我给我儿子有个承诺，我儿子今年7岁，我说你想考驾照的时候一定不需要考驾照了，他到18岁成年以后，我认为这10年时间可以改变很多事。10年以前我们用什么手机，我们处于什么样的时代？我觉得10年是一个可以比较好理解的阶段。

我觉得未来真正要达到什么？我觉得10年是一个期限。但我觉得开车变成一件奢侈的事可能是更长时间，因为要达到更安全的无人驾驶还需要社会基础设施配套，比如智能道路、智能信号灯，包括车和车之间的通信。随着汽车不断更迭，它可能需要更漫长时间去实现。我觉得整个社会要颁布一个法律，说人不能开车了，人开车是违法的，这可能是20年以后了。

主持人：我感受到2位既积极乐观又比较客观理性，这跟投资人不同。投资人希望有一个颠覆性故事，创业者希望这个故事不要跑偏了。

沈海寅：因为基金是有周期的，创业是没有期限的。

主持人：感谢2位对话题的探讨，也感谢何总参与。

何涛：谢谢各位。

主持人：关于这个话题我们仍然没有结束，我这边有一个很想问的问题，离开智能出行这个话题来探讨。智能+开始重构360行，那智能是怎样追赶新的经济趋势，以及有没有参考？

姚欣：我觉得今天我们几位投资者都还比较有代表性。宇杰是二级市场出身，刘总是三板，一级半市场。我就站在一级市场角度讲讲，我讲从VC、PE或者天使投资角度怎么看待投资机会。

我有几个观点：

如果今天我们要想实现对即有巨头的超越肯定不能走他原有的道路，包括互联网成长出来的BAT也罢，还是国外的GAF（Google、Amazon、Facebook）也罢，他们并没有延续IBM、微软或者甲骨文的道路。

现在的创新者不能沿着既有的互联网模式来走了，可能要寻找新道路。新的道路在哪里？一个是边缘性创新，今天我要在AI上面加一个AI+，因为今天大数据本身已经是主流创新，逢大佬必谈。3位大佬2个提到人工智能，我觉得AI+可能是有机会的地方。比如蓝驰刚投了做医疗影像诊断的公司，诊断肺癌，一些北上广三甲医院放射科医生对肺癌诊断成功率在70%~85%左右，所以才要专家会诊。我们今天用机器学习和人工智能方式对X光片进行诊断，准确率一度可以提高到90%，而且还有自我学习、进一步增强和提高的趋势。这个可能是今天对巨头来讲可以看到但不一定能进去的，这个是解决人类健康问题，比解决吃穿住的问题意义可能更深远。

我想提出这些新经济新创新，一个可能是来自于技术的边缘创新，刚才我提到的区块链、下一代显示技术等，这些技术不得不讲可能在硅谷在海外的环境比我们有优势，大多创业者接触不到。现在AI+是更能接受的，很多行业进入到信息化、联网，乃至到人工智能化、大数据化，是不是有改变。这个改变第一阶段可能是旧瓶装新酒，还是这个行业，但用新技术创新，我们推动新技术结合产业带动新经济发展的新机会。

赵宇杰：我谈一下我对于创业和投资的思考，我开场讲的也是围绕这个。我还是把我们的时间法则和核心思考再提炼一下。

PC互联网大家分成上半场和下半场，上半场大家解决的是帮助用户花时间的问题，到了下半场其实是解决帮用户省时间。现在从互联网时代进入到智能时代，其实现在是属于上半场，就是要想办法帮用户花时间。在花时间这块从人整体的焦虑感来看，知识经济+音频+内容付费大有可为。

我觉得有几个方向是接下来大家值得探索的，平行时间+未来时间。工业时代是我们对于这个世界过去的认知，互联网让我们第一次能对现实世界实时认知，但最关键的还是大家希望对未来世界认知。对未来其实有两个层面，除了精神层面，最根本的一个是永生，一个是财富。对未来时间的预测是有刚需的，那么平行时间+未来时间会有指数级的价值放大。

如果我们再聚焦一点，我个人觉得我们探讨可穿戴设备经历了一个低谷，我觉得它没有解决好平行时间跟场景结合的问题，比方谷歌眼镜这个项目失败，但是这个方向是非常有潜力和价值的。

对于平行时间的开发以外，在第一时间我们提出来的，从衣食住行各个方面，不管是升维、降维，我个人觉得都是挺有价值的。所以这次论坛是新经济、新智能、新三板，就是我们在面临现在新旧经济切换的时候，我们更多应该以一种创业化思维方式重新认识这个世界、解读这个世界。我觉得机会还是挺大的。

刘卫武：我刚看了一下现场的群里，机构投资者大概有60多家，企业大概100多家来到现场。刚刚主持人讲的是创业与投资，回到前面的话题关于汽车和自动驾驶，新三板市场我前段时间关注过一个公司叫龙创设计，是在汽车领域做外观设计的企业。我建议在座企业有条件的话，满足新三板条件的话还是要去新三板融资。现在人工智能领域，据我们研究还是非常少的企业在新三板，真正有技术深度、有技术含量和专利的公司还是非常少，新三板应该是一个不错的融资舞台。2016年在新三板获得融资的企业，获得额度超过1,000亿的规模，还是非常值得上新三板。

我们是一个一级半级市场，据我了解，现在国内一线的大PE，包括深创投、东方富海、创东方、红杉、经纬等，他们有上百家优质的有新经济概念的好公司，都在往新三板走。所以请大家多多关注新三板的融资平台，要创业的话新三板是你通往IPO路上的一个重要台阶。

沈海寅：我们是一家新企业，从创业者角度来讲，我原来在360做过投资，自己也投了很多企业。自己在融资过程中走了一段误区。我当时做天使轮很简单，因为很多朋友冲着我的面子就投了，你沈海寅去做这个事，也不问什么就投了。天使轮很简单，A轮就发现有问题了。我都是去找有名投资机构，然后发现他们对TMT很懂，很了解，因为以前交流的时候都是谈TMT项目，他们有一套完整算法，日活这些怎么样，一堆模型可以算出来，知道该不该投。但是你进入跨界，在制造行业就发现有问题了，制造业要数据没数据。按道理一家企业成立一年多，互联网行业可以有数据了，他可以得出结论要不要投。但是做汽车3年内完全是纯投入，没有人可以说做汽车3年以后就一定可以做出来。我当时聊了六七十家投资机构，结果大家都是有兴趣，最终没有敢投。投的最终还是做二级市场的机构在往前转，原来做二级市场，觉得回报不错，现在想往上游转的就投了，或者一些上市公司。跟我做TMT的时候完全不一样。到了B轮又稍微简单了，因为产品出来了，产品出来以后懂制造业的机构敢投了，因为产品样机出来了，很多东西出来以后他就敢投了。所以这是完全不同的融资渠道。我觉得大家根据AI是纯算法的一家企业，是一家轻资产企业，还是轻重结合的企业，或者重资产企业，融资方法是挺不一样的。

我觉得现在中国的确不差钱、不缺资金，但让合适的好的创业者能找到对口的，愿意投的，或者希望能在这个领域做投资的一些机构，这之间的信息不对称是蛮严重的，这是我的亲身体会。

赵宇杰：我谈一下我的感受，因为台上嘉宾都提到新三板、二级市场。我们过去几年都是在二级市场负责TMT研究，为什么我们要从二级市场到一级市场，讲一下我们的思考，也跟大家做分享和探讨。

过去10年应该说是国内二级市场大发展、大繁荣的10年。在10年前 A股的深交所跟上交所日成交量是不到100亿，去年在牛市日成交量到1万亿，10年时间翻了100倍。大家可以看到，我们做投资，或者说创业也好，其实吃的是最黄金发展爆发式增长的那10年。二级市场已经到了一个阶段性高点，那么接下来需要一段时间沉淀然后再爆发。

那么这个时候我们就要找未来10年有这种爆发式增长的，比如10年能有100倍增长。我们觉得这个应该是在新三板。为什么这样说？在二级市场是散户参与的，它跟美国不一样，美国的投资者是机构投资者。A股是散户参与，所以很多创新是很难在A股市场推行的，要综合考虑很多。但是新三板有500万门槛，其实是专业的投资者参与，它的逻辑会跟美国的纳斯达克更像。同时新三板的门槛会比较低，到现在差不多快有1万家新三板企业，后面还有一大波公司要陆续登陆。

我们可以看到中国特色，就是越市场化的发展越好。我们看到过去10年互联网就是这样的，这个是一个逻辑。

另外一个逻辑，我们再来看国内的证券市场。过去10年你会发现A股有3个，主板、中小板和创业板，每个阶段的牛市是主板到中小板到创业板，这个背后是对应当时的新经济。每一轮新牛市都是当时的新经济引领，但是当时的新经济发展周期比较短，它上市门槛要求比较低，就对应了当时能让它资本化的门槛，最近一轮牛市是2013年到2015年的创业板牛市。最近又是一轮新经济，而当下新经济公司更多是聚集在新三板，我们从市场化程度，包括从新经济驱动来看，未来3~5年新三板的生态会越来越好，新三板应该是大有可为的。

我们九宇、六合作为创新创业起步阶段，我们找的是作为边缘市场的新三板，我们把新三板作为切入口和连接点。

主持人：感谢几位回答，应该说在新经济大背景下，创业过程、融资以及所需服务都是不一样的。最后想问大家，就是冷静一下看这个问题，3个星期后就是2017年了。过去我们三到五年经历了很多科浪潮的起起落落，智能+这个话题对产业革命的带动会不会过去、冷却？

赵宇杰：我个人是挺看好智能的，因为我们之前的研究和分析。我们是一种产业趋势发展的逻辑，现在社会是靠科技驱动，我们看科技的发展是经历了大型机、小型机、个人电脑、互联网、移动互联网，接下来就是智能时代了。

每一轮新产业周期的商业价值都是上一轮的10倍甚至几十倍，以智能为基础开启的新周期将引领接下来10~30年，现在处于起步阶段。所以从现在来看我们还是在山底往山上看，如果是登珠穆朗玛峰，我们还在山脚下，我个人是这种看法。

刘卫武：我觉得应该是一个大趋势，前段时间我在深圳看了一个企业，也是我之前参与投资的公司，是一个扫地机器人。2年前投资了300万，现在它1年的利润超过2,000万，尤其是在今年开拓了海外市场后生意火爆得不得了。公司CEO现在每天在全世界各个地方参加展览，俄国、法国、美国，很多经销商愿意采购他的智能机器人产品。从这个案例来看，全球趋势应该已经在驱动了，尤其在家庭消费级的小型智能机器人上。

姚欣：谈到智能+我相信这个趋势大家都不会否认，但我的观点不太一样的是这条路我们所处的阶段大家要有清醒认识。谈到智能+从技术角度有3个阶段，第一阶段是数据智能，第二阶段是感知智能，第三阶段是我们希望展现的认知智能，或者说那个才能称之为人工智能。今天是名词虽然到了，但是内涵还停留在数据智能开始有进展的阶段，包括AlphaGo，这个最先进、最前沿的科技领域创新，谷歌都还没有应用到产品创新，但是这个创新是在哪个层面？是数据创新。在边界已知、对弈双方黑白棋落点已知的情况下进行学习。所有的机器学习和人工智能是有监督式学习，就是你今天不是拿到数据，而是对数据有标识。我刚才举的例子，比如X光片，不是随便拿一个光片就拍，而是说现在大量有专业经验的医生标志出来这是癌细胞，那是正常细胞，有这样的数据才有机会。但是不可能对所有数据都做标识，比如说天气预报，比如今天很多人的意识和感官没有标识，所以才会有一系列的新技术进步。

所以我们不否认智能是一个趋势，但是现在我们停留在智能最早期阶段。两三年前火的智能硬件和智能家居，刚开始有意识将智能从数据开始收集。现在来讲我们刚刚开始用一些基础的数据智能方式对数据加工，产生早期的智能手段，仅仅如此。对于上面说的智能感知、智能认知可能还有一个漫长距离，但越是漫长可能给大家的空间、想象力就越大。

沈海寅：我同意姚总的观点。过去我们讲，当时在资本界特别热的智能硬件，我还是对智能硬件特别看好。因为这个趋势本身没有变化，现在人工智能也是处于这样的一个点。有可能明年特别热，过2年大家发现这个东西用起来没那么好，又说出现伪智能了，就像讲伪智能硬件一样，所以需要有一个清醒判断，有预期才不会出现心里落差。

另外一个角度来讲现在智能已经到了一个点，这个点跟以前的几次人工智能泡沫有什么不一样呢？因为的确跨了一个奇点，这个奇点到底在哪里？我们做人脸识别，机器通过深度学习做人脸识别超过人了，所以在单点指标上，它已经可以超过人了。这点是很明显的，像AlphaGo在围棋垂直领域超过人了，以前这些事情没有发生过，或者说没有大量发生过。

人工智能机器算法的进步到今天大量实现了，这个点我认为是特别好的点，包括拍X光片、驾驶，可以让机器不断学习，像下围棋一样，驾驶可以不断学习人的反应，比如前后左右都有车是怎样反应，通过不断学习把模型搭建起来。我认为这点是非常具有可能性的，因为有这样的条件，你的汽车数据不断实时上传和收集。有监督学习是一个先天利好，在经过可能上亿公里的机器学习后，未来得出的模型可能做到比一个老司机更好的判断，这点我认为可以实现。所以在某个确切有边界的环境下你用人工智能是很有效的。《西部世界》诺兰对我们未来做了一个非常烧脑的总规划，但是那个世界离我们真的挺远。

主持人：感谢几位的解答，我们更看好智能在未来的发展，感谢几位在本环节的交流。

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