对话北极光创投杨磊:能把AI链条打通的公司,就能真正产生价值

北极光创投董事总经理杨磊

人工智能已成为全球科技产品研发的重要技术基础,可以说未来的世界是智能化的世界。这一领域有多火爆,从大量扎堆人工智能领域的投资人和创业者便知一二。那么,到底应该怎样去考量一家人工智能创业公司呢?

在2017年创业邦首次推出了“人工智能创新公司50强”这一专项榜单之际,创业邦记者与北极光创投杨磊,聊了聊他在人工智能(AI)领域是如何做投资?以及如何看待人工智能发展现状和瓶颈问题。

以下为全部对话

除了竞争壁垒,打通AI链条很重要

创业邦: 创业公司在人工智能哪个细分领域机会比较大?

杨磊: 通常大家把人工智能分成三个层面:基础层,技术层和应用层。我们认为最大的机会在基础层和应用层,也就是两端。我们投最基础层的技术公司,基础层壁垒非常高,很多时候是和巨头的竞争,任何突破都是大大的突破。这里创业公司的优势在于速度和对市场的理解。

我们也投应用,像我们投的 Drive.ai 就是无人驾驶创业公司。无人驾驶在人工智能应用里算是一个万亿级的机会,竞争非常激烈。应用层并不意味着壁垒低。这里创业公司差异化的点在于跨学科的能力和垂直整合的能力。

不管投应用还是基础层,都会找相对来说不是那么容易的事。如果大家都觉得这个领域小公司没机会了,我们会看一看。如果大家都觉得小公司特别有机会,我们就不看了。因为壁垒不高。我认为在过度的竞争中不会创造出太多的价值。

创业邦:除了看创业公司的竞争壁垒,还会看什么?

杨磊:技术在人工智能里只是一环,这一环在不同的领域里作用可大可小。我们评估一家公司的价值,要看能否把AI的链条打通,能打通,就能真正产生价值。现在能够产生价值的AI 领域,一般来说估值都不低了,因为打通链条是一件很难很需要创新的事情。但是我相信AI 在不同的领域都会带来价值,也可能开始是从非常小的一个点切入某个垂直领域,但是只要能打通产业链条,发展前景就很大。如果只是一个算法,一个技术,我不会特别感兴趣。

创业邦: “打通”具体指什么?

杨磊技术、产品、市场,全都完成,才可以叫打通。真正解决客户的问题,有客户使用,这才叫创造了商业价值。打通是一件很难的事。我们投资初创公司的时候,一般创业公司都还没有打通链条。可能会有一些想法,也未必成熟。我们会根据我们对于技术和产业的理解,利用北极光生态里面的一些资源去帮助他们一起去“打通”。

瓶颈和机遇并存

创业邦: 在人工智能领域,中美发展是否存在差距?

杨磊: 在商业模式的创新上,中国团队非常优秀,会非常接地气的创造商业价值,更会用现有的技术来创造价值,而且并不局限于AI技术。但如果是技术解决不了的问题,美国团队更有可能会在这方面想到新的解决方法,也更有创造力。任何事物都不是静态的,我相信中国的团队在这方面在未来的几年也会跟上来,甚至超越。但是投资人需要有耐心一些,创新需要时间和空间。

创业邦: 现在很多大公司都在做技术的开源,这对创业公司有什么影响?

杨磊: 大家有这种观点,如果大公司开源了,小公司是不是都没有优势了?我认为开源是一个好事,可以让小公司跑得更快,去解决大公司还没有来得及解决的问题。

大公司和小公司在同一个跑道上,我觉得不是坏事,有一些基础的工作大公司都做了,小公司就在这个技术上走下一步。关键就是小公司走下一步的时候,有没有创新。只要创新的这个点比大公司速度更快,这就是小公司的机会。

只有不断地创新才能够生存。我们所处的这个时代是一个超摩尔定律的时代,人工智能能力的发展速度远超摩尔定律(18-24个月性能翻一番),在这样快速变化的时代里,只有创新能力强的公司可以幸存。

人工智能是一个不断改进的一个过程,算法模型在不断迭代,现在能解决的问题和解决问题的深度只是冰山一角,在中间有很多可以突破的地方。比如无人驾驶,Google干了好几年,创业公司还有机会吗?当然有。Google技术的发展已经到了平缓期,随着时间的推移,进展基本上没有太多了。再加上大公司战略上的摇摆,Google 做无人驾驶的人走的也得七七八八。

创业邦: 在人工智能的发展中,什么是瓶颈?

杨磊: 各个领域都有自己的挑战。这里我提两个瓶颈:1.计算构架:我们今天的计算构架无论是CPU还是GPU,还是FPGA都不是为了人工智能设计的。2.产业和AI的融合:既懂得AI,又懂得产业的人几乎没有。大家在争论到底是AI经验重要还是产业经验重要。我们的经验让我们认识到两者都很重要。让AI和产业碰撞出火花,就像在稀薄的空气里让两个分子碰撞一样难。

创业邦: Google的无人驾驶为什么会遇到瓶颈?

杨磊: Google 的方法是弱人工智能。Google最开始做无人驾驶的时候,深度学习还不像现在这么火。他们的整个构架用的是机器人的方法,用人工智能其实非常少。比如Google 为了实现在某个场景的运行,要写一万条规则,好天气下写一万条规则。下雨天气呢?是不是再写一万个规则?黑天怎么办?

我们投的Drive.ai,底层完全是人工智能的,所有地方都是AI first 来解决问题。Google一个传感器出了问题,就得靠边停车。Drive.ai照样开,雨天、黑夜也没有问题。

Google的无人驾驶系统的通用性也有问题。比如Audi 换成BMW了,可能要调试好长时间。一辆崭新的Audi车,用Drive.ai的驾驶系统,一星期之后就变成无人驾驶了。这是2016年的水平,今天就更快了。

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