 口述 | 牛奎光 整理 | 常皓靖 6月24日，人工智能先行者大会暨黑马大赛人工智能分赛在京举行，近千名人工智能产业相关创业者、投资人、产业专家参会。本次活动由创业黑马与人工智能新媒体平台黑智联合主办，联合冠名商摩比神奇与战略合作伙伴铂诺对活动进行了支持。 会上，IDG资本合伙人牛奎光发表题为《人工智能商业化的N个场景》的演讲。他认为，现在人工智能应用最广的三个方面，分别是视觉、语音和自动驾驶。而在IDG从投资的角度上来看，人工智能未来发展主要看三个方面：第一，技术要有先进性；第二，应用可以落地；第三，数据积累。 以下为牛奎光的演讲实录，经黑智编辑整理： 各位黑马的朋友，大家好！很高兴有机会跟大家交流，讲一讲IDG在人工智能领域的一些实践。 我们大概是从2014年开始关注人工智能，当时看到两个现象： 第一，有人发表文章说，在2万个人脸的测试数据集上，计算机对人脸识别度已经超过了人眼。 第二，我们去研究这个行业，也发现和之前互联网上的数据不同的是，每个APP之间的数据是不互通的，这就说明有些数据有足够浓度的地方，也可以有一定的数据壁垒。 我们觉得人工智能的三大马车是算法、算力和数据。 这三个方面，中国都有机会跟世界上的企业比一比。 算法：主要就是脑袋，在这个领域，从事理论研究的中国人很聪明，现在来看，无论是微软亚研院还是香港中文大学，都有很多很好的创业团队出来。 算力：主要还要靠融资，中国现在资本市场比较充足。 数据：数据是我国的优势，第一是因为人多，第二是因为中国在数据使用方面相关的法规，还不算特别严格，当然，6月1日之后还是出了《中华人民共和国网络安全法》。 我们看到，经过发展，现在人工智能应用最广的有三方面，分别是视觉、语音、自动驾驶。这三个方面都有不少的公司冒了出来。 一、视觉 视觉上，我们在2014年投资了商汤科技。商汤科技是目前算力最多的创业公司，它买的GPU也远远大于他的同行，主要是用深度学习来做视觉识别，包括人脸识别、物体识别。目前在安防上，在银行系统中用人脸识别代替U盾，在互联网直播应用以及其他如零售智能化等场景都有非常好的应用。 二、语音 一开始我不是特别能理解语音为什么会是一个突破？后来我们分析，像亚马逊的Echo，到目前大概已经卖出了1000多万台。Echo最重要的使用场景，是家庭主妇在厨房洗菜或者洗碗的时候，因为手是湿的，需要用语音跟音箱进行交互，播放歌曲、查询天气等。从技术上来说，可能在巨头之间并没有严格的差别，但是，这会是品牌的事，在消费者感觉中，品牌上是有差异的。 对语音而言，能够更自然地交互，是非常好的事。这方面，在2C的应用上，我们投了Rokid；2B的应用，我们投资了智齿客服，用人工智能的方式提高2B场景中跟客户之间交流的效率。 中国有句俗话，三岁的小孩都会打酱油了。可以看出，有一个人去指使另外一个实体做事，是人天生的需求。在我看来，应该给每个人配个小助手，人工智能让这件事成为了可能，像今天到场的，出门问问、助理来也，就是这样一个应用。 技术的进步需要一定的过程。我们现在对于特定场景语言的识别还不错，但是对于一般自然语言的理解还没有特别大的突破，包括数据的普及度、浓度还在成长的过程中。 从Uber、滴滴的崛起，我们已经能够看到出行市场的规模。如果自动驾驶能大规模普及，对于我们的出行，无疑是一个革命。 这个过程也需要数据、算力。我们在这个方向投了两家公司：一个是原百度无人车团队出来做的公司；另外一个是现在美国最好的无人车创业公司，他们在各项前沿技术上都有很好的人才储备和实际应用场景。 在我看来，人工智能是非常有影响力的技术。但是我们在投资的过程中总结，要投一个有技术的商业模式，而不仅仅是投一个有商业模式的技术。投资或技术最后一定要落在行业和应用里，而不是技术本身。 在目前阶段，算法或算法团队能够带来的成长，在短期内差别非常明显。所以我们也特别注重跟高质量AI人才、团队一起合作。 归根结底，AI背后产生差别的还是数据。因为算力现在已经很便宜了（GPU可以做到很便宜），数据还在逐渐积累。怎么把数据的价值挖掘出来？我们也投了一批公司，包括做推荐引擎的百分点，做反欺诈的同盾科技。如果说AI需要一个落脚点，我认为最重要的还是数据。 再往后看，人工智能最后会走向什么地方？从我们投资的角度上来看，有三个方面：第一，技术要有先进性；第二，应用可以落地；第三，数据积累，自己的模式能积累数据，或者能摸到一般人摸不到的数据规模。 总之，我认为人工智能的应用才刚刚开始，而且未来必然也是我们一个长期的、很有潜力的投资方向。 与各位共勉，谢谢！   播放GIF |
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来自： sunshinelove20 > 《IDG》
