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【季度投资风向】联想之星:深度布局智能机器六年的行业判断

36氪全新推出 “季度投资风向”系列,每个季度选取 3-5家顶级并活跃的投资机构,以投资人 QA的形式,展现机构判断、反映市场情况,与创业者和业内人士分享。

本期机构:联想之星

分享者:合伙人 刘维

请用两句话分别介绍你自己以及你的机构。

我是联想之星合伙人刘维,从 2003年 到现在做了 13年 的早期投资人;此前创过两次业,也一个前沿技术爱好者,2002年 在剑桥就搞了一个 “2020 俱乐部” 讨论未来技术,2004年 就投资过机器人的项目,可以说关注智能技术领域有小 15年 了,一直愿意冒风险去投真正能改变未来的前沿技术。 

联想之星特点就是前沿投资 + 深度孵化,因为联想控股的大体系能够有实力支持我们去布局前沿、改变未来,不用赚短期的钱。我们两期基金加起来有 15 亿人民币规模,因此我们要做的就是 “创业者身边的超级天使”,用 VC 的体量做天使,专注、深度支持、也愿意投高估值但有实力的项目。

在过去的几个月里,你们都投了哪些案子,选择的原因是什么?

今年以来大概发出 TermSheet 的项目有 20 多个,涉及行业大数据、智能教育等领域,国内的一些案例现在还不方便说。不过在美国刚刚投了一个低成本月球飞船项目,听起来像是天方夜谭,但是代表了我们投资逻辑——1,需求一直存在,观测实验之类的都会用到地月运输,只是成本太高;2,技术变革带来新机遇,包括传输、图像处理、飞行控制等用得上前沿技术。3,团队也是典型的美国资深专家。

在上个季度的投资过程中,你们感觉整体投资市场情况如何?如果用 1-10 分衡量机构整体投资意向的话,你们的判断是多少分?为什么?

我们感觉还是在进行热点转换,大家都说好像有 “变冷”,但其实还是热点在转换。比如,很明显 AI 这种东西一下子热起来了,个人感觉行业很快就会过热,大家普遍看的是水面以上的东西,比如机器人、消费级的,就像当年智能硬件的手环一样,很可能泡沫会破,还是需要深入。所以,大家投网红也好,投人工智能也好,都是在找兴奋点,在证明自己判断是对的。

过去几个月整体的投资热度在 5、6 分的样子,比较冷。没有打到 3、4 分是因为还是有新的主题出来。虽然现在新主题已经炒得比较热了,但是受后续估值、退出的影响,出手的还是少。

我们自己还是一直积极,不受市场影响,我们有自己的节奏和系统打法,去年特别热的时候也没有专门加大力度,O2O、P2P,都没怎么抢,现在也不会特意冷下来。

这段时间里,感觉哪些创业领域比较受资本关注?你们分析原因是什么? 

还是大人工智能以及 2B 领域。这些领域结合起来看,就是我们一直在说的 “企业智能化和数字化”。2B 上一波的机会在信息化,现在是智能化和数据化,包括提供企业的消费者洞察、企业对自身供应链的优化、自身业务流程的智能化改造等,在这里面人工智能将发挥核心作用。

这个领域最终要起到很大的量需要一定的时间,但是已经在一步一步得到认可,比如我们投的 Weft,部署在每个集装箱里,实时分析全球航运业的数据,已经渐渐成为市场标配,并逐渐迈向更智能的数据分析应用。

还有一个热点是我们称之为 “后人工智能”,也就是人都被机器解放了之后,接下来就是消费升级、个性化消费、文化娱乐的机会。开玩笑的说就是所谓 “保暖” 之后 “思** ” 的东西,大家也都在布局。

介绍一个下一阶段你们自身准备重点投资的领域,选择的原因是什么?

其实联想之星一直在喊的是智能机器。它不是简单的人工智能,也是不是机器人,是智能和广义的机器的结合,包括汽车、飞机,也包括人型的机器人,还有智能城市,智能摄像头,智能的一个工业设备等等。我们从 2011年 开始到现在转眼五年,一直在投这个领域。 

这一大波的机会不是凭空出现的。人工智能的水平提升之后,机器对物理世界感知的柔性大大地提升了。过去五年,我们关注的更多是人工智能的底层技术,如何理解命令、理解人机交互,也投了一些传感器之类的技术,包括激光雷达。现在,这些技术渐渐成熟并且在一些领域落地,在行业应用层面就出现了机会。

我们一方面乐观的看,未来这几年数据循环将会逐渐加快,好的项目会发展更快。比如我们天使轮投的 Face++ 把静态的人脸识别从没有到做出来、做到世界领先用了三年。然后把动态的人脸识别做到领先用了大概一年多。以此为基础,这过去的半年多它们做手写体识别、图象识别、物品识别这些机器视觉就只用了大概半年的时间,就能把这些品类做到世界领先,因为这实际上是数据不断地积累,速度会越来越快。

但是反过来,其实这个过程还是挺艰巨的。现在起来的这一拨公司,毕竟都是技术驱动的项目,而不是说简单的做个产品、有一个风潮就能起来,其实前期扎实建设的过程还是挺长的。

在智能机器领域里,你们看好哪些模式?觉得什么样的公司比较有机会?哪些你们可能不会投?

应该说我们在智能机器领域的布局走过了两个阶段。第一阶段我们在布局底层技术,各种底层技术项目加起来至少得有二十个公司,前几年重点投了一些各种识别和理解技术、传感器、底层云平台,例如 Face++、思必驰、中科虹霸、Ablecloud、Airmap、好买衣这类的公司。 

现在这个阶段,我们加大对智能机器+行业应用的布局力度,利用智能技术去提高行业效率

原因在于,过去的机器,有一些电子的功能、一些自动控制的功能、能对有限的场景进行响应,但是没有办法做到非常高的柔性,导致对人工的替代只能做到一小部分。现在随着技术的发展机器柔性提高,在很多领域就会有大量的应用。

比如农业、物流这些都是特别典型的。原来这些行业都是在最后的、很标准化的环节有一些大规模的机器,成本很高而且比较僵化。但现在因为图像识别技术的发展,机器视觉在快速的提升。比如农业上你能更好地去感知一个苹果的大小和位置,去采摘,物流上货架上的一袋薯片,本来因为柔软不规则无法识别,需要复杂的预处理,现在都可以被智能机器直接处理。而机器在理解农场卫星图片、动态规划线路等智能方面的巨大优势也将在再下一步发挥出来。

机器变得更加聪明了之后,以往人力成本比较密集的行业就有了人机混合的机会。我们的观点是,现在想指望发明一个机器人或者智能机器,去完全替代人是不明智的,因为实际上很多事做到 90%容易,做到 100%是非常非常难的,而机器的特点还是在大批量的、能专业化分工的事情。所以我们比较明确地锁定了农业、物流、建筑、安防、养老和健康、零售这人力密集的几个行业,机会在于更好的人机混合,更好的分工带来的效率提升。 

好团队一方面需要技术人才,另一方面看好对行业认知深的、有大格局判断的创业者,总体而言需要有一个优势长轴来撬动,其他的我们可以提供支持。

不太看好的则是 “大而全” 的模式,一上来业务覆盖的范围就太泛,真正要都做好是很难的,而在这个领域如果做不到顶尖竞争力就很小。 

你们怎么理解行业的痛点和难点所在?创新又会从何处产生? 

这就是我想说的这个领域的一个特殊性,就是我们说人工智能、智能机器前景很好,但它的创业艰难程度比传统的互联网领域要高很多。首先要 “做出来”,然后要 “卖出去”,二者都很复杂。

从做的角度讲,你得整合很多人工智能的底层技术、整合很多机器技术,而且不光是国内整合,很多东西可能要用一些全球最好的技术,才能使你这一代产品的设计不落后,具有领先性,而领先的东西往往又不成熟,所以你怎么去找、怎么去识别、怎么去管理?这还不像咱们原来说的智能硬件比如手环,主要是整合供应链,智能机器更多的是对先进技术整合,一个创业者到底能了解到什么程度?

在卖出去这点上,就更加残酷。因为任何一个具体的公司,都需要对行业的需求有深入的了解,如果你选错了切入点,或者在同样一个领域内,你选错了最开始针对的产业场景,或者选错了合作伙伴,那可能就意味着你浪费了很多的时间。举个例子,比如你开发了一个物流机器人,你上来就是针对那种大件、整架托盘级的运输,但实际上现在行业需要的更多是散货、超市货架抓取的技术,那其实你这个东西可能做出来之后就没有太大作用,卖就会遇到问题。

因此我们投资也会特别注意这一点,一方面联想之星的投资是完全全球化的,尤其在美国投了非常多的顶尖技术。另一方面我们也是生态化布局,甚至自建 Comet Labs 这样的人工智能加速器生态,就是为了更好的看清行业需求,找准机会。 

我们还持续关注前沿技术,创新也正来源于此。新的小火箭、卫星、量子点光谱、进入人体的机器人、智能技术代替传统控制等等都会是方向。例如,最近我们一直积极地看航天领域,其实天空中是一个很好的视角,来为人来带来更多的数据。

接下来还有哪些值得关注或者有潜力的创业热点和方向?

要看大周期里面的具体机会。比如顺着人工智能去寻找,这个时代刚刚开始,这一条道会是 10-20年 的机会。我们有一个喊了几年的口号,“物理世界数字化,数字世界可理解化,理解之后智能化”,从这个角度来理解,现在的进展还太少。

物理世界数字化还有极大可为,包括针对人体、针对集装箱这样的物体刚开始发展传感器。而有了传感器之后也还有太多东西不能理解,比如行业数据、商品,比如对医疗影像数据的理解,辅助传感器,对人体行为、动作,非静态的东西的分析;因此数字世界的可理解化,也不到百分之一。最后智能化,每一个业务场景的智能训练,都有很长的路要走,比如智能农业,我们认为过几年之后,我们吃的蔬菜可能都是定制,很多都是小单元农业,精准控制,个性化可调控。因此整个板块还有很长很长的空间。

所以,未来有意思的项目会在于:我们对于新一代的传感器非常感兴趣;此外人工智能时代的计算、存储、安全等新基础设施也会很有机会。还有医疗领域,现在人类对自己身体理解还远远不够,联想之星也在医疗传感器、医疗大数据方面进行持续布局,投资了燃石医学等基因大数据项目,随着技术发展,人体嵌入式小型设备会越来越多,人离医院会越来越远,自动化的诊断、干预、治疗都会是方向。

谈到机器智能,还有物理世界的数据跟业务场景的结合,有了场景就能训练、标注;再往上一层,推荐智能、智能系统大数据、结构化之后的个性化数据等等都值得关注,我们投的一大堆个性化项目比如好买衣、作业盒子、学吧课堂等的发力点也在于此。

回到市场动态方面,如何理解战略新兴板暂停和注册制的推迟?

传统 IPO 路径会受到影响,但是如果本身项目有价值,其实产业并购、资本市场并购的机会正在增加,一些主业不错、沿着产业做产业基金的上市公司正在出现,上市公司也变得更像资本运作平台。

因此只要项目本身好,总有办法持续发展。包括新三板、美国上市也还是都有机会。有一些业务短期受到清理,但清理也是为了创造更好的价值。我们自身作为天使,一个 “10+N” 的基金,也不是以短期退出导向的,因此行业更理性之后也是好事。

在下一阶段,还有什么宏观或微观层面想要提醒创业者关注的事情? 

要小心泡沫。现在市场上 VR 这样的纯概念已经过热,其实智能是一个挺宽泛的主题,但现在大家的关注点过窄地定在了在 VR、机器人上,技术不够深或者行业扎根不够深,就有风险。接下来一段时间里,一些扎的不够深的伪技术项目可能会面临泡沫破灭。

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【季度投资风向】是 36 氪新推出的文章系列,已发布文章包括:

北极光创投:VC 眼中的传感器和人工智能投资机会

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