有分析人士指出，部分技術(shù)的“民主化”趨勢(shì)加快，資本更愿意看到有清晰成果轉(zhuǎn)化的項(xiàng)目，僅強(qiáng)調(diào)技術(shù)的一紙BP在今天可能不太容易能夠拿到早期投資了。
VC慎對(duì)“黑科技”
過去三年，以“黑科技”自居的人工智能領(lǐng)域巨額融資層出不窮，押注AI賽道的投資機(jī)構(gòu)視之是繼蒸汽技術(shù)革命、電力技術(shù)革命、計(jì)算機(jī)及信息技術(shù)革命后的第四次工業(yè)革命。不過這也導(dǎo)致了諸多AI公司估值高、盈利難，原先資本蜂擁而至的盲目熱潮在最近兩年開始“退燒”。
有一個(gè)現(xiàn)實(shí)的問題是，所謂“黑科技”的變現(xiàn)機(jī)遇到底有多大?
這個(gè)問題在三年前不論是創(chuàng)業(yè)者還是VC都很難給出答案。《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者采訪發(fā)現(xiàn)，早期進(jìn)軍AI產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)業(yè)者往往身披高光學(xué)術(shù)背景光環(huán)，在國(guó)內(nèi)乃至全球AI產(chǎn)業(yè)方興未艾之時(shí)，拿到一筆風(fēng)投似乎不是什么難事。有市場(chǎng)人士就坦言，“投，估值確實(shí)高，我們也擔(dān)心成了抬轎一方;可不投，早期成本尚如此，未來萬一爆發(fā)，切入的機(jī)會(huì)更小。”
可見，無論是技術(shù)一方還是產(chǎn)業(yè)端，或是資本在早期對(duì)待AI有種所謂“賭運(yùn)”的心理存在。但值得注意的是，近一年來，創(chuàng)投界已經(jīng)開始對(duì)所謂“AI黑科技”謹(jǐn)慎有加。
近日，記者從洪泰基金處了解到，他們的AI投資策略正在發(fā)生改變。洪泰基金執(zhí)行董事金海燕坦言，放在三年前，掌握AI技術(shù)的科學(xué)家出來創(chuàng)業(yè)，即便沒有非常確定的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用路徑，也能很快拿到投資，甚至還沒有完整的團(tuán)隊(duì)，都可以拿到。因?yàn)锳I科學(xué)家是稀缺的，資本認(rèn)為你拿了投資再組團(tuán)隊(duì)、應(yīng)用方向都來得及;而今天，只強(qiáng)調(diào)技術(shù)先進(jìn)性，而沒有產(chǎn)業(yè)落地路徑的早期項(xiàng)目，顯然沒有這樣的待遇了。
來源：洪泰基金根據(jù)市場(chǎng)融資信息總結(jié)
行業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2019年一季度，國(guó)內(nèi)VC共發(fā)生1543例融資，相較于2018年同期的3272起、2017年同期3322起來說，數(shù)量有了明顯下滑。她表示，“盡管人工智能賽道投資仍然活躍，但近一年內(nèi)，VC投資已趨于冷靜，人工智能賽道上的投資，更開始強(qiáng)調(diào)人工智能技術(shù)在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用落地與商用價(jià)值。”
記者發(fā)現(xiàn)，出現(xiàn)當(dāng)前情形的背景是很多風(fēng)險(xiǎn)投資擁有的傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)似乎已經(jīng)式微。于投資方而言，考量項(xiàng)目的維度不再只停留在技術(shù)本身，而是要聚焦技術(shù)“轉(zhuǎn)化”，特別是對(duì)于圖像識(shí)別、語音識(shí)別等領(lǐng)域，所謂技術(shù)創(chuàng)新或多或少成為機(jī)構(gòu)人士眼中的“紅海IP”。
金海燕坦言，AI發(fā)展至今，其技術(shù)本身是沒有絕對(duì)壁壘的。以人臉識(shí)別為例，僅人工識(shí)別目前就已經(jīng)能夠達(dá)到97.5%的準(zhǔn)確率，而輔以人工智能的計(jì)算，準(zhǔn)確率早已超過99.5%。“因此，判斷新技術(shù)、新產(chǎn)品、新行業(yè)的落地拐點(diǎn)，要看機(jī)器人的能力是否超過了行業(yè)里面普通人的水平，或者行業(yè)平均從業(yè)者的水平。”
金海燕還表示，在資本方看來，技術(shù)本身是沒有絕對(duì)壁壘的，只有時(shí)間上的相對(duì)領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，項(xiàng)目方要做的就是及時(shí)將這種技術(shù)的時(shí)間領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)。比如人工智能人臉識(shí)別，以前還是一項(xiàng)“黑科技”，只有非常少數(shù)的科技團(tuán)隊(duì)能掌握，而近幾年隨著深度學(xué)習(xí)算法的公開化、人臉訓(xùn)練數(shù)據(jù)的豐富性，專業(yè)團(tuán)隊(duì)已有不少，“包括高科技平臺(tái)團(tuán)隊(duì)、實(shí)驗(yàn)室、創(chuàng)業(yè)頭部項(xiàng)目、小創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目都已經(jīng)能做到超過99.5%識(shí)別準(zhǔn)確率，這個(gè)準(zhǔn)確率高于普通人肉眼識(shí)別圖片97.5%的準(zhǔn)確率。我們認(rèn)為這項(xiàng)數(shù)據(jù)已經(jīng)‘民主化’了”。在她看來，以人臉識(shí)別為主要技術(shù)應(yīng)用方向的企業(yè)已不稀缺，項(xiàng)目的競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)入產(chǎn)品化，以及渠道、產(chǎn)業(yè)進(jìn)展更綜合的競(jìng)爭(zhēng)。“產(chǎn)品能做得出來，賣得出去才是王道。”
AI落地可“軟硬兼施”
“立足行業(yè)痛點(diǎn)解決實(shí)際問題”是多數(shù)創(chuàng)業(yè)者的初衷，但如前述市場(chǎng)人士分析所言，當(dāng)下創(chuàng)投生態(tài)日漸對(duì)AI行業(yè)的應(yīng)用提出硬性要求，這也倒逼著創(chuàng)業(yè)者思考“痛點(diǎn)”在軟件和硬件領(lǐng)域落地實(shí)施的解決方案。
建筑設(shè)計(jì)領(lǐng)域是當(dāng)下房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)的工作重點(diǎn)之一，尤其在建筑設(shè)計(jì)前期，開發(fā)商不僅需要對(duì)土地的貨值進(jìn)行綜合評(píng)估，還要求在規(guī)定容積率范圍內(nèi)發(fā)揮土地價(jià)值最大化的可執(zhí)行方案。對(duì)傳統(tǒng)企業(yè)而言，利用CAD軟件進(jìn)行人工繪圖測(cè)算，理論貨值極限往往難以在現(xiàn)有土地上根據(jù)人的經(jīng)驗(yàn)精準(zhǔn)判斷，AI技術(shù)賦能在即。但現(xiàn)實(shí)困惑是，算法技術(shù)雖然可以通過深度學(xué)習(xí)不斷優(yōu)化，但在建筑設(shè)計(jì)領(lǐng)域，試錯(cuò)成本較高，國(guó)內(nèi)嘗試該項(xiàng)業(yè)務(wù)的企業(yè)并不多見，具備建筑設(shè)計(jì)從業(yè)背景且懂算法設(shè)計(jì)的創(chuàng)始人更是鳳毛麟角。
《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者注意到，目前資本較為關(guān)注的一家初創(chuàng)型企業(yè)“小庫科技”，此前經(jīng)歷了三輪融資，洪泰資本、東方富海、中南荷多等機(jī)構(gòu)在2016年~2018年紛紛向其拋出橄欖枝。據(jù)前OMA建筑師、創(chuàng)始人、CEO何宛余介紹，通過小庫科技的智能設(shè)計(jì)云平臺(tái)，只需“在線圈地”或“上傳CAD基地文件”輸入容積率等基本條件、選擇樓型產(chǎn)品獲得智能推薦組合幾個(gè)步驟，就可以在百秒內(nèi)生成上千個(gè)優(yōu)質(zhì)方案，同時(shí)給出9組推薦。何宛余表示，一個(gè)常規(guī)團(tuán)隊(duì)完成前期多方案比選和匯報(bào)文本所需時(shí)間大概在20個(gè)小時(shí)，他們可以將效率提高600倍以上。
事實(shí)上，AI技術(shù)并非局限于軟件領(lǐng)域，在芯片硬件領(lǐng)域，AI也可以通過底層通用算法的涉獵來提高綜合運(yùn)算能力。在這個(gè)細(xì)分上，行業(yè)已經(jīng)經(jīng)歷了從GPU芯片到FPGA及ASIC芯片的過渡，而時(shí)下的前沿探索之一是從前期數(shù)字專用芯片到模數(shù)混合芯片的過渡。
據(jù)了解，一家專注于模數(shù)混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器芯片研發(fā)的九天睿芯科技有限公司(以下簡(jiǎn)稱九天睿芯)，其在2018年8月獲得了洪泰基金數(shù)千萬元人民幣的天使輪融資，其CEO兼聯(lián)合創(chuàng)始人劉洪杰告訴記者，AI芯片的算法也是基于不同的場(chǎng)景應(yīng)運(yùn)而生的，此前較為常見的架構(gòu)是通過數(shù)字化編程控制實(shí)現(xiàn)，“但在信息的表達(dá)上不如連續(xù)的模擬信號(hào)表達(dá)的信息量大。如何通過模擬/混合信號(hào)的架構(gòu)，最大程度發(fā)揮半導(dǎo)體技術(shù)的內(nèi)在優(yōu)勢(shì)來實(shí)現(xiàn)高能效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理及訓(xùn)練，是我們探索的主要方向”。
但需指出的是，盡管純數(shù)字AI芯片算力有望進(jìn)一步提升，但如果能耗偏高則會(huì)影響芯片的整體運(yùn)行效率，因此九天睿芯致力于提高處理器能效，促進(jìn)AI應(yīng)用成為主流，用于支持主要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)在傳感器節(jié)點(diǎn)的無縫整合。換句話說，這些模數(shù)混合電路構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元好比是構(gòu)建芯片整體功能的各個(gè)分支，他們的技術(shù)就是可以將這些神經(jīng)元通過編程的方式進(jìn)行更有效的排列組合，進(jìn)而適應(yīng)更多的場(chǎng)景應(yīng)用，保持最低的功率消耗，能效可達(dá)到25Tops/W，每秒每瓦25萬億次計(jì)算。劉洪杰表示，這比現(xiàn)在很多純數(shù)字的AI芯片能效至少高5~10倍。
據(jù)了解，目前應(yīng)用場(chǎng)景包括人工智能視覺系統(tǒng)中高速度或者低功耗需求的應(yīng)用，以及微瓦級(jí)別功率的聲音檢測(cè)和關(guān)鍵詞識(shí)別智能設(shè)備的喚醒和聲音控制領(lǐng)域的應(yīng)用。
行業(yè)應(yīng)用多樣化的場(chǎng)景應(yīng)用需求，需要人工智能底層算法和算力技術(shù)不斷得到突破來支撐。金海燕告訴記者，人工智能賽道分成行業(yè)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)和底層算法等基礎(chǔ)設(shè)施層三個(gè)維度，芯片這個(gè)子賽道技術(shù)壁壘最高，必須是同時(shí)掌握非常頂級(jí)的原創(chuàng)技術(shù)和非常強(qiáng)芯工業(yè)技術(shù)的團(tuán)隊(duì)才能跑出來。每經(jīng)記者：任飛 每經(jīng)編輯：肖芮冬
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