文 | GPLP
过去十年，人工智能取得了惊人的进步，从智能语音到人脸识别，从智能购物到无人驾驶，人工智能已经走进了人们生产生活的各个层面。对于嗅觉敏锐的投资人和企业家来说，人工智能领域的投资机会又在哪里?
2018年4月27日，由GPLP主办的2018人工智能投资峰会在北京举行，我们来听听投资圈大佬和创业明星怎么说
论坛活动现场
本场论坛主持人 新龙脉控股投资总监刘振宇
启明创投周志峰：明确商业场景、世界接轨团队、顺应潮流的技术
启明创投执行董事周志峰
启明创投从2013年就开始布局人工智能，目前投了10余家强人工智能相关的公司，很多成为中国影响力最大的AI企业，他们在过去的三四年中总融资超过15亿美元，总体估值超过70亿美元。从技术层归类，我们在视觉(Face++)、语音(云知声)、机器人(优必选)、无人驾驶(景驰)等都有布局;从应用领域归类，我们对AI+医疗(推想)、AI+内容创作(艾耕)、AI+金融(阿博茨)、AI+网络安全(长亭)也投资了很多。
无论是侧重什么技术方向或者垂直领域的AI公司，我们在考虑投资时，都最关注三个方面。一，我们希望公司将AI落地到明确的商业场景中。这些商业场景应该是高价值的，并且数字化程度高，可以提供足够的数据供机器训练算法。二，我们希望团队是有经验的，并且有全球视野，与中美顶级技术公司或者科研机构同步，有效的转化最新的AI技术。三，我们希望公司的核心研发方向有一定的前沿性，比如可以利用到增强学习、迁移学习或者其他半监督、无监督学习的方法。
泰岳梧桐资本杨杨：创业型AI公司需要落地到场景化解决方案
泰岳梧桐资本合伙人杨杨
在人工智能领域，我们希望投资布局一些好的产品，帮助它们更好的和客户衔接，我们也希望抓住一些场景的应用，助推我们的投资。反过来借助投资，更好地衔接我们的一些产业资源。
在AI应用层面，我觉得可以去做一个深耕，包括细化模型的搭建。场景化的东西，更适合A轮投资者进入。因为，这种创业型的公司会比较好找到自己的商业模式，同时，对融资的能力的要求会相对低一点。AI发展到现在，有时候不是在拼你的技术能力或者是变现能力，而是你是否有先发优势。我觉得，对于新的创业公司，要寻找到一些自己差异化的点，同时也需要去拼自己对产品方面的理解，这样才有机会脱颖而出。
联想之星高天垚：三层的AI项目分类方法不准确，边界已在打破且融合
联想之星投资董事高天垚
从人工智能的角度来说，我们从2010年就开始了投资，目前投了中美两地70多家泛AI公司，主要聚焦在早期，在天使到A轮为主。在这个方向上，我们也在不断地探索新的技术的领域，在兼具底层技术投资的同时，也在重点地看垂直行业应用的项目。
在我们看来，投资人工智能，投资判断的逻辑不应因三层而有所区分，三层的AI项目分类方法不准确，边界已在打破且融合。
从我这几年的感觉看，AI底层/中间层/应用层，这只是一种人为的分类方法，这种分类或界限将来会越来越模糊，因为项目也都在上下游拓展或落地。所以对我个人而言，不倾向于用这种分类框架来做投资判断，回到投资层面更重要是考量团队本身的能力到底在哪里。
国科嘉和执行董事丁润强：投资要有这两个策略
国科嘉和执行董事丁润强
从2011年成立到现在，我们一共投资了近100家企业，全都是专注在以核心科技为主要的发力点的初创项目，从硬件到软件，从核心算法、再到应用层的实施，以及业务的集成，无所不包。在人工智能领域，我们除了看基础算法和技术理论，还要看泛AI，看AI的行业应用，我们的VC基金侧重选择在A和B轮投资。
第一，人民币也好，美元也罢，投资哪个，用哪个币种，其实要看那个项目讲什么样的故事，这个项目的应用或者行业属性是什么样的，这个项目未来的生根发芽在什么地方。第二，要看基金生命周期的问题，不同的基金可能有不同的目标领域，有不同的存续期。对于科技项目来说，AI其实是众多科技项目的一个分支，一个细分科目，科技项目的早期特别考量的是投资人的眼光、能力和耐力：投资人能不能看懂这个事很关键;投资人能不能真正体会科技创业者的复杂心情和切实所需的帮助，做到帮忙不添乱;投资人能不能陪着科技项目长期的走下去。
族谱科技张力铭：AI不缺技术，缺的是应用场景
族谱科技CEO张力铭
作为本场论坛中唯一的一个创业者，我对AI有着更深的理解。其实很多技术，比如人脸识别技术，其实很多年前我们就做过了，只不过十年前的产品拿到现在，落地市场很硬，因为我们没有代换支持，传过来一个视频是有延迟的。很多技术并没什么新鲜的，包括科大讯飞做的声音识别等。我更关注的是，到底应用场景在哪?
AI领域，我们不能光说它是不是好分享，而是要考虑实际真正的落地的时候，应用场景在哪里。通过我们这两年来的观察，发现最大的应用点，一方面是在公共安全领域，另一方面是在大的制造企业。
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