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迎接智能化时代 ——人工智能行业投资观

来源：晰数塔互联网快讯时间：2020年07月03日 13:32

编者按：本文来自微信公众号“创东方投资”（ID:CDF_capital），作者：创东方投资，36氪经授权发布。

— 创东方行业透视系列专题 —

我们总是高估技术的短期效应，而低估它们的长期影响力。

作者简介：谢玉娟，创东方投资合伙人。中国科学技术大学工学学士、新加坡国立大学工学博士、金融风险管理师。专注于高科技制造业及AI为代表的智能类技术与应用方向投资。主导及参与投资项目包括：景曜智能、的卢深视、牧月科技、阿达智能、晶讯软件等。

-01-这个冬天特别冷？

如果说2016年是人工智能创业的元年，那么2019年可以说是2015年前后创业的人工智能公司的“大考之年”。随着2019年以来一级市场整体投资频率和投资金额下降，为大众所认同的人工智能行业项目投融资热度也进一步下降。

“投资人逃离人工智能！”

“AI公司估值泡沫破裂，投资人纷纷看淡AI赛道！”

“投资减退，玩家出局，2020的AI还能重回荣光吗？”

“AI公司，开始破产了。”

2019年的冬天对人工智能创业公司来说特别冷，各大投资圈内自媒体的报道标题似乎也印证了这一点。

那么人工智能行业的投资前景如何？创东方投资的观点又是怎样的？我们可以用一句被无数人引用过的话来对此进行描述：

“我们总是高估技术的短期效应，而低估它们的长期影响力。”

理解这句话，需要回到本源，从理解人工智能的本质开始。

图片来源：摄图网

-02-什么是人工智能？

“人工智能”名词公认的来源是1956年的达特茅斯会议，会议的重要参与者包括数学家冯·诺依曼、数学家/人工智能之父麦卡锡、数学家/计算理论机科学家明斯基、控制论创始者维纳的爱徒塞弗里奇、信息论创始人香农，以及后来图灵奖及诺贝尔经济学奖获得者的纽厄尔和司马贺（对达特茅斯会议有兴趣的，可以查看这篇文章https://www.sohu.com/a/63215019_119556）。

简而言之，“人工智能”的名称来自于一群奠定了未来60年信息技术发展基础的跨学科科学家的技术野望，面向的问题是基于机器代人的智能化远景之下的复杂信息处理的应用需求和技术需求。

虽然为投资界所熟悉的人工智能创业公司是以“深度学习”算法的应用为标志，但人工智能技术的内涵和外延远超“深度学习”。

“人工智能是指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，其本质是对人的意识与思维的信息过程的模拟，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。”人工智能代表的是一种技术理念，凡使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，均可认为使用了人工智能技术。

人工智能技术的应用，整合不断迭代升级的信息技术，以机器代人为理念，优化利用各类信息流和生产要素以辅助人类工作，赋能各行各业各环节，实现降本增效。

下图对人工智能从技术和应用两个维度进行了解构。

从技术链条来看——由于人工智能面向行业应用进行不同维度的复杂信息处理，因此在技术链条上涉及到云、管、端等不同物理位置的信息处理，在结构上涉及到传感器、算法、芯片处理器、控制器等软硬件及体系结构的组合。全链条技术栈复杂度高，技术资源整合能力要求高，产品化的系统工程能力要求高。

从应用的行业维度来看——人工智能技术作为底层技术赋能各行各业，场景落地需要满足不同行业的商业化应用逻辑进行设计和开发产品，同时匹配行业通行的商业模式，其落地过程呈现出产品技术模块及解决方案集成为一体的公司业务形态。

综上来说，我们认为“人工智能”是具有划时代哲学意义的技术理念，在宏观层面上该投资版块具有极强的延展性和包容性；同时其诞生背景就预示着AI技术和应用的综合性和复杂性，在中观和微观层面上项目的投资决策需要兼具底层技术链及应用行业产业链的分析及资源整合能力。

-03-创东方的AI投资理念

回到大家关心的问题，人工智能领域的投资前景如何？创东方投资对此的看法是怎样的？我们试图从以下几个角度来传递我们的观点：

01投资时点

我们认为投资AI领域是强趋势与长趋势，实操中投资时点的选择取决于对具体落地场景中AI技术应用成熟度的判断，及对创业项目成长性的判断。

伴随着这一波以“人工智能”为名的高光公司泡沫的破灭，我们迎来的是面向智能化世代更汹涌的“AI+”及“+AI”科技创业浪潮，人工智能的哲学思维和模式特征将贯穿大部分科技类创业项目的生命周期。

未来我们面对的更多的是在技术上采用人工智能，但创业方向上更多是按照产品形态或者应用范畴来进行归类且商业模式更为清晰的创业公司。

2015年到2019年的AI浪潮，培养了大量有长技术栈研发能力、系统工程能力、以及商业落地能力的优质工程师，丰富了大量有产业经验的行业专家对于AI技术的认知与应用经验，这两类人将在新一波创业浪潮中进行更为均衡的优化组合，并不断开花结果。

这个逻辑在互联网及移动互联网时代已崛起的巨头公司上已得到印证，BATJ、头条、快手等公司均大规模运用了数字信号处理范畴内以算法为核心的AI技术；各个生态领域都培育出了以流量为新一代核心生产要素的创业公司。

在智能化时代，AI技术将整合并跨越数字信号和模拟信号、线上及线下、生产与服务的边界，培育出更多以数据为核心生产要素，以新一代信息技术为核心生产力的创业公司。

图片来源：摄图网

02投资风险

AI作为一个以底层技术和广阔应用前景为命名的投资领域，其投资价值是毋庸置疑的。但由于其技术链、产品链、商业模式演进的复杂性，结合一级市场的现状，AI投资又面临着特殊的风险。

（1）头部效应显著，容错率低

投赛道的逻辑不成立，win or nothing，往往需要投中细分龙头或者行业前二，否则极有可能投资失败。ToB技术类“AI+”公司技术链条长，应用落地需要产业knowhow的时间积累及业务经验打磨，商业模式类似方案解决公司或者器件公司；ToB 产品型“+AI”公司，成长周期类似制造业公司，需要较深的传统产业落地资源和场景知识；ToC产品型“+AI”公司，需要定义一个消费品类，可谓是成则“大疆”败则“华强北”；ToC运营型“+AI”公司，面临的是流量要素日益昂贵以及规模效益所需高成长性的挑战，可类比互联网及移动互联网公司的成长逻辑。

（2）项目团队管理能力挑战大

人工智能创业项目对团队的综合能力要求很高，需要集合科研、技术、产品、市场等综合经验，并根据企业发展阶段的不同予以侧重。

创始团队若为技术型CEO带队，面临管理能力不足、产品定义能力不足、产业经验不足等难点，往往容易陷入“只要我的矛足够锋利，就可以……”的思维模式，需要在实战中磨练管理能力和管理风格。

反过来，创始团队若为营销型CEO，那么容易把握不好技术实现的时间节奏以及产品规划节奏，容易走向“以市场资源绑架技术实现”的误区，使得内部技术团队资源匹配承接不了业务需要，最后呈现技术空心化和管理上的山头主义趋势。这些最终都会导致项目投资的失败。

（3）项目成长周期长，资金及产业资源整合难度高

“樱桃好吃，树难栽。”人工智能项目成功之后，因为与各类生产要素和技术要素高度融合，在所属落地行业或者底层技术链条上的辐射力度极强，并具有赋能、孵化更多创业类公司的能力。但人工智能项目成长要素复杂，周期长，且需技术和行业经验，对企业发展不同阶段的管理能力及资源整合能力要求高。对于财务投资人来说，需要积极围绕所投项目进行政、产、学、研、投资源整合，对投后服务的能力要求进一步提高。否则业绩发展追赶不上与所需融资额相匹配的估值水平，最后面临“戴维斯双杀”。

03估值水平

我们认为AI领域的估值水平将进一步回归理性。但理性并不意味着绝对估值曲线整体向下平移，而将会出现分化。从平均值上看，估值对比前两年将会显著下降。技术型解决方案类公司的资金需求量仍旧巨大，将会积极寻求具有政府性质或产业基金属性资金的支持；产品型公司将逐渐回归至可类比软、硬件公司的估值模型。

04创东方投资方法论和布局

创东方投资自2015年来，在面向未来人工智能领域的行业研究和投资经验积累中，探索出了一套协同投资打法，赋能所投项目，以提高投资收益并降低投资风险，主要包括：学术圈协同、技术链协同、产业链协同。

图片来源：摄图网

技术链协同——即梳理不同应用场景技术链条和壁垒。若AI应用需要整合的技术链条较长，则挖掘产业链中的整合型平台型技术项目，梳理项目公司内外技术资源禀赋优势，并协同整合上下游技术资源；若AI应用需要整合的技术较为专细，则梳理出整体技术产品化的特征，并对落地场景下的市场规模以及产品跨行业的成长能力进行分析。

产业链协同——对于不同细分行业的延伸布局，呈现出森林状的项目体系生态延伸：通过技术平台型的“AI+”公司，向产业链上下游延伸，布局并覆盖端侧的传感器、芯片、滤波器等通信及器件公司以及云侧的云服务型公司；通过落地某细分产业的产品型“+AI”公司，挖掘产业链中不同环节进行AI技术优化赋能的机会点及标的公司，并协同整合产业资源。

学术圈协同——通过协同跨学科的学术资源，根据项目研发需要反向促进项目与高校对接，协同加强AI项目的研发和学术资源。

创东方近几年已经在人工智能技术领域布局了不同细分领域的多个准龙头标的。

例如在三维视觉产业链，所投项目的卢深视，覆盖三维人脸识别软硬件全栈技术，并且其在跨安防、金融、智能家居等多个行业均已落地规模化业务；

在语音产业链，所投项目晶讯软件，基于语音和蓝牙技术壁垒，在智能语音和智能家居等产品线上比翼齐飞；

在工业软件云平台方向，布局了整合AI软硬件加速能力，具有颠覆性云计算架构的远算智能；

在半导体和LED封装行业，所投标的阿达智能，采用先进AI算法的运控技术，开发出具有国际优势的焊线机、固晶机及晶圆倒装机，打破国际垄断；

在AI芯片领域，所投标的博维逻辑，基于创新型的存储架构设计，打破了NVSRAM芯片领域的国际垄断，并开发出面向边缘计算具有很高性价比的存内AI运算芯片。