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聯(lián)想創(chuàng)投賀志強(qiáng):尋找N倍數(shù)的機(jī)會(huì),,再談智能互聯(lián)網(wǎng)

2017年12月08日 13:55   來源:中國網(wǎng)   

  12月6日“2017投資界年會(huì)暨第十七屆中國股權(quán)投資年度論壇”在京舉辦,。聯(lián)想集團(tuán)高級(jí)副總裁、聯(lián)想創(chuàng)投管理合伙人賀志強(qiáng),,在會(huì)上做了“尋找N倍數(shù)的機(jī)會(huì),,再談智能互聯(lián)網(wǎng)”主題演講。賀志強(qiáng)認(rèn)為,,AI的價(jià)值毋庸置疑,,但是要以更廣闊、更深入的視角來分析,。AI只是智能互聯(lián)網(wǎng)的一環(huán),,智能互聯(lián)網(wǎng)要比AI“更廣闊”。智能互聯(lián)網(wǎng)必須深度融合到產(chǎn)業(yè),,才能真正發(fā)揮作用,,才能大幅提升行業(yè)效益。

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 �,。�(lián)想集團(tuán)高級(jí)副總裁,、聯(lián)想創(chuàng)投管理合伙人賀志強(qiáng))

  賀志強(qiáng)演講內(nèi)容如下:

  各位老朋友,各位來賓上午好,。

  剛才聽了倪總的分享,,我還是挺感慨的,錢太多了,項(xiàng)目真不好投,。2012年初,,在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,我們投了Face++當(dāng)時(shí)它的估值僅幾千萬,經(jīng)過五六年的發(fā)展,,它現(xiàn)在的估值已經(jīng)幾十億美金,;而在去年,我們投資的寒武紀(jì),,A輪估值就已達(dá)到10億美金,。

  這兩個(gè)項(xiàng)目都出自校園,于是我們今年也針對(duì)高校和科研院所開展了“AI創(chuàng)業(yè)挑戰(zhàn)賽”,,在全國200多所高校,、8大賽區(qū)收集到了數(shù)百個(gè)優(yōu)秀AI項(xiàng)目。比如在中國科大-AI大賽第一站,,我們發(fā)現(xiàn)了一個(gè)很有趣的項(xiàng)目,。這個(gè)項(xiàng)目可以通過手環(huán)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)感知,通過深入學(xué)習(xí)后連接手機(jī)把手語轉(zhuǎn)變成語音輸出,,有效地為聾啞人的手語溝通提供了便利,。一方面相當(dāng)?shù)木哂锌萍己浚硪环矫娉杀疽埠艿汀?/p>

  AI大賽讓我看到了很多年輕人富有創(chuàng)意的項(xiàng)目構(gòu)想,,而今天,,我還想從另外一個(gè)角度,應(yīng)該說更廣闊,,更深入的角度談一談AI以及AI相關(guān)的智能互聯(lián),。

  一、智能互聯(lián)網(wǎng)價(jià)值鏈五大關(guān)鍵要素:“IOT+邊緣計(jì)算+云+大數(shù)據(jù)+人工智能”

  過去十年是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)爆發(fā)的一個(gè)年代,,在這期間涌現(xiàn)了很多優(yōu)秀的企業(yè),,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)也推動(dòng)了整個(gè)社會(huì)巨大變革。而未來十年,,我們可以斷定,,智能互聯(lián)網(wǎng)將造就一個(gè)更加偉大的時(shí)代,即將帶來全行業(yè)效益的提升,。展開去看智能互聯(lián)網(wǎng),,必須把價(jià)值鏈看清楚。智能互聯(lián)網(wǎng)最核心的價(jià)值鏈要看前端物聯(lián)網(wǎng),,下一步邊緣計(jì)算,,然后再到云,再到大數(shù)據(jù),、再到人工智能,。

  首先我認(rèn)為,每個(gè)階段都會(huì)有投資的機(jī)會(huì)。我們要在價(jià)值鏈的每一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)上,,尋找最重要的企業(yè),或者最關(guān)鍵的技術(shù),。比如說物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的專業(yè)技術(shù),,比如說邊緣計(jì)算相關(guān)技術(shù)等等。我舉一個(gè)最簡單的例子,,所有人都在談自動(dòng)駕駛,,自動(dòng)駕駛未來最大的挑戰(zhàn)是核心計(jì)算單元。而圍繞計(jì)算單元,,無論是功耗,、可靠性、計(jì)算能力,,目前都處于實(shí)驗(yàn)階段,。而已經(jīng)跑上路面的無人車,無論在中國還是美國,,目前的高性能計(jì)算單元都還無法解決對(duì)可靠性,、高低溫、惡劣環(huán)境等的要求,,這還沒有涉及到算法層面,。

  舉例:無人機(jī)+AI應(yīng)用于電力巡檢,帶來百倍效率提升

  我們投了一家公司(中飛艾維),,它本身不是AI公司,,這家公司就解決一個(gè)問題,用無人飛機(jī)解決電網(wǎng)巡視的問題,。全中國電網(wǎng)巡視的一直都是人來做,,110千伏高壓線有120萬公里,好多都在深山里,,一人一天巡兩個(gè)塔,。這家公司先用無人飛機(jī)去巡塔,大概一天兩個(gè)人一組可以巡四十幾到五十個(gè)塔,,看到許多靠人發(fā)現(xiàn)不了的問題,,一年就積累了上千萬張有專業(yè)細(xì)節(jié)的照片,帶來20倍的效率提升,。而與此同時(shí),,我們另一家做AI的被投企業(yè)(水滴科技)用這些照片進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí),訓(xùn)練出來之后由AI代替專家來檢查電塔有沒有問題,,這又帶來上百倍效率的提升,。

  這個(gè)市場有多大呢?每年全國電網(wǎng)巡視給出的營業(yè)額在兩百億人民幣左右,而如果人工智能進(jìn)入這個(gè)行業(yè)以后,,將大幅度提升整個(gè)行業(yè)的效率,。

  舉例:智能芯片是AI的根基技術(shù)

  下一個(gè)例子是寒武紀(jì)。人工智能無論是訓(xùn)練,,還是推理,,最重要的是深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練;所以“AI處理器”是非常重要的,。大家可能不知道谷歌最重要的“AI處理器”設(shè)計(jì)者就是寒武紀(jì)團(tuán)隊(duì)出來的,。他們是第一個(gè)發(fā)明了把深度學(xué)習(xí)和處理器指令集結(jié)合的團(tuán)隊(duì),他們的文章是在這個(gè)領(lǐng)域當(dāng)年亞洲僅有的兩篇論文,,得到整個(gè)國際上高度評(píng)價(jià),。而且更重要的是他們處理器不僅僅簡單的是用在了圖象,而是多模態(tài)應(yīng)用領(lǐng)域,,所以我覺得這一塊其實(shí)是整個(gè)未來AI根基性的技術(shù),。中間環(huán)節(jié)比如網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)也有很多例子,。

  二,、只有與行業(yè)的深度融合,才能帶來天翻地覆的機(jī)會(huì)

  更重要的是以上五個(gè)技術(shù)單元要和行業(yè)深度融合,,才能帶來真正的智能互聯(lián)網(wǎng)天翻地覆的機(jī)會(huì),。過去一年我們都專注于尋找“科技+傳統(tǒng)行業(yè)”構(gòu)建智慧工業(yè)、智慧交通,、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域的項(xiàng)目,。

  1. 工業(yè)大數(shù)據(jù)為傳統(tǒng)行業(yè)進(jìn)行預(yù)測(cè)和提效

  大家知道AlphaGo,人和機(jī)器下棋,。我們自己產(chǎn)業(yè)里,,有一個(gè)最現(xiàn)實(shí)的和社會(huì)效益、產(chǎn)業(yè)效益最有關(guān)聯(lián)的問題,,叫供求預(yù)測(cè),,聯(lián)想大數(shù)據(jù)平臺(tái)從2010年從做樂phone開始做到現(xiàn)在,搭建了非常完備的產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái),,如果聯(lián)想大數(shù)據(jù)平臺(tái)問和BAT有什么區(qū)別,,我們更懂供應(yīng)鏈,更懂產(chǎn)品開發(fā),,更懂制造過程的數(shù)據(jù),。這個(gè)世界不僅僅BAT有大數(shù)據(jù),聯(lián)想也有,,而且我們這個(gè)大數(shù)據(jù)大概有十幾個(gè)PB,。我們?yōu)槭裁茨芨袠I(yè)做這樣的融合,,是因?yàn)槲覀兎浅D苈牭枚袠I(yè)的需求。

  比如寶鋼說我們每年都要預(yù)測(cè)汽車用的不銹鋼的生產(chǎn),,每年都會(huì)有很多的浪費(fèi),,因?yàn)椴皇巧倭耍褪嵌嗔�,,他說聯(lián)想能不能跟我一起做一個(gè)模型,,做汽車未來一個(gè)季度、兩個(gè)季度不銹鋼需求分析,。就這么一件事情,我們和寶鋼一起做,,寶鋼有它過去歷史的數(shù)據(jù),,但是需求和供應(yīng)不僅僅需要他們自己的數(shù)據(jù),還需要更宏觀的其他多維的數(shù)據(jù),,比如各種不同品類車過去的銷量,,以及國家政策的影響等等。我們做的還不是很完備,,就只是做了很小的實(shí)驗(yàn),,寶鋼在不銹鋼鋼板的需求預(yù)測(cè)上,一年節(jié)省了一億人民幣,,這樣人,、機(jī)之間的競賽才是真正的社會(huì)效益非常重要的一大塊,比下棋可能要重要很多,。

  2. 智能交通用大數(shù)據(jù)分析顛覆交通方案

  第二塊是我們投資的一家企業(yè),,叫深圳智能交通。上面是改造前的深南大道,,有一個(gè)路口非常堵車,,深圳智能交通經(jīng)過大數(shù)據(jù)的分析和研究,解決了這個(gè)問題,,本來深圳市政府說能不能從建路這件事情上解決這個(gè)問題,,但是沒有走通。而我們對(duì)包括小區(qū)住戶,、車的擁有量,、用電量等等各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析之后,只做了紅綠燈改造方案,,整個(gè)效率就提高了14%,。這是什么感覺,基本上路政要花10億人民幣才能解決的問題,,如今只花了900萬人民幣便解決了,。這又是百倍效益的提升,。我們已經(jīng)和深圳智慧交通合作,來把他們整個(gè)的事情進(jìn)行推廣,,就是整個(gè)智能交通設(shè)計(jì),。大家都講無人駕駛,從交通設(shè)計(jì)的角度來講,,無人駕駛不僅僅是車的問題,,還是道路和車一起設(shè)計(jì)的問題,如果道路和車一起設(shè)計(jì),,所有的自動(dòng)駕駛的方案是要顛覆性變革的,。

  3. 醫(yī)療影像大數(shù)據(jù)“機(jī)器讀片”

  第三塊是影像醫(yī)療。我們投資的“視見”科技做的是肺癌切片的分析,,這個(gè)團(tuán)隊(duì)的技術(shù)在全世界影像醫(yī)療領(lǐng)域里邊一直領(lǐng)先,,在全球肺癌診斷醫(yī)療領(lǐng)域多次獲獎(jiǎng)。有經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師是需要長時(shí)間培訓(xùn)的,,而計(jì)算機(jī)在標(biāo)注和訓(xùn)練之后,,機(jī)器的準(zhǔn)確率可達(dá)到90%以上,大大高于普通醫(yī)生,。我們?yōu)榱藥椭@個(gè)學(xué)生團(tuán)隊(duì)快速成長,,請(qǐng)一位聯(lián)想VP加入這個(gè)團(tuán)隊(duì),帶領(lǐng)它進(jìn)入飛速的商業(yè)進(jìn)化,。

  綜上所述,,我覺得在整個(gè)智能互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)是有非常多機(jī)會(huì)的,比如最近我們?cè)诳吹摹癆I小蜜蜂”,,要做的事情就跟聯(lián)想創(chuàng)投智能互聯(lián)網(wǎng)投資思路非常一致,。在所有行業(yè)里要產(chǎn)生N倍數(shù)級(jí)的效率提升,是非常需要黑科技的,。

  三,、新技術(shù)、新物種,、新平臺(tái)

  新技術(shù),。過去確實(shí)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)有很多的紅利,在模式上燒了很多錢,,而未來,,應(yīng)該投資在黑科技上才能真正提升社會(huì)效率。最近看的一家公司源自中科院智能所十幾年的研發(fā)成果,,用于手機(jī)上面玻璃片的檢測(cè),。原來的方法是工人在一個(gè)黑房子里,用藍(lán)光打著看有沒有瑕疵,,工人在產(chǎn)線上三個(gè)月眼睛損傷就非常嚴(yán)重了,;而現(xiàn)在他們可以用可變光檢測(cè)技術(shù)自動(dòng)檢測(cè),。所以,新科技絕對(duì)有非常多的機(jī)會(huì),,而且效果非常好,。

  新物種。Face++印奇曾在微軟亞洲研究院工作,,商湯徐立以前是聯(lián)想研究院香港研究室的一個(gè)研發(fā)人員,,他們兩個(gè)很明顯想法不一樣,一個(gè)是商業(yè)深度融合,,一個(gè)是推進(jìn)AI技術(shù),,相信在這些交融中,會(huì)產(chǎn)生許多新的物種,,非常有趣,。

  新平臺(tái)。我們應(yīng)該忘掉流量,、頻次,重新定義智能互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代新的平臺(tái)機(jī)會(huì),。那天李彥宏放了一張PPT,,我非常認(rèn)同,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)紅利真的已經(jīng)過去了,,AI將作為平臺(tái)技術(shù)在各行各業(yè)進(jìn)行應(yīng)用,。

  最后我想講一段話,過去一年特別火的一個(gè)話題是共享單車,。其實(shí)全世界最早,、最偉大的共享經(jīng)濟(jì),大家想想是什么,?是開源,,軟件開源才是全世界最偉大的共享經(jīng)濟(jì),無論現(xiàn)在的BAT還是TMD都是開源最大的受益者,,但是現(xiàn)在沒有人講開源,,開源已經(jīng)融化在所有公司,所有程序員的腦海里,。我相信未來AI也將融化在所有行業(yè)里,,10年之后,無人再談AI,。

  謝謝大家,。

(責(zé)任編輯:張雪)