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这才是与吴恩达一起做AI投资的正确姿势

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未来物联网   发表于 2018-2-1 03:50:29   查看: 216 帖子
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来源:顾问云(NBguwenyun)
1月30日晚上,人工智能领域权威的科学家吴恩达在其博客上宣布成立风投基金「AI Fund」,目前已募资1.75亿美元,投资方包括红杉、软银集团、NEA、Greylock Partners等,该基金将专注于推动人工智能项目发展。至此,吴恩达离任百度首席科学家之后的三大创业项目悉数公开(另外两个项目分别为Landing.ai以及Deeplearning.ai)。
而就在「AI Fund」披露的3天前,知名的人工智能创企「第四范式」宣布完成B+轮战略融资,中国银行、工商银行以及建设银行三大国有银行及所属基金入股。去年下半年以来,人工智能领域发生了数起投资大事件,包括智能机器人研发商「优必选」D轮融资,包括腾讯在内的13家海内外投资机构参与;「商汤科技」完成20家投资机构参与的4.1亿美元B+轮融资,以及「旷视科技」4.6亿美元C轮融资等等。
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▲ 2017年下半年以来人工智能领域的投融资大事件
不仅是初创企业,科技巨头也在人工智能领域不断加码:百度喊出All in AI,腾讯则有 AI in All,阿里巴巴更是预计投资千亿成立「达摩院」......
显而易见的是,人才和资金正在密集地向人工智能领域聚拢。「AI+」时代到来只是时间问题。
上一轮大规模的技术浪潮和红利是互联网和移动互联网,「互联网+」的机遇,成就了一批靠技术和资本投入的财富新贵。当前的发展趋势仿佛昨日机遇重现,人才和资本自然也不想错过人工智能这趟新的技术浪潮。
据IT桔子的统计数据显示,2015年国内新成立的人工智能概念创业公司达到峰值(263家),对人工智能领域的总投资金额不断攀升:2017年总投资金额达到582亿人民币,同比增长一倍以上。
不过,新一波的技术红利与浮躁的泡沫并存。「AI+」的标签之下,既有货真价实的科技创新,也有金絮其外的投机分子。
面对这个高认知门槛的领域,投资者上车应该有什么正确的姿势?
首先,要从认识人工智能是什么开始。
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人工智能迎来第三浪潮的条件是什么?
算力、算法、模型
人工智能并不是新概念,上世纪30年代到50年代,科学界已经有相关探索。1956年几位年轻的科学家在达特茅斯会议上第一次提出“人工智能”的术语,标志人工智能概念的正式诞生。
下面这张图,可以让你1分钟内了解人工智能的发展简史。
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▲ 人工智能的发展简史
目前,人工智能正处于1993年以来的第三次发展浪潮。之所以在这个节点爆发,得益于人工智能三大基础要素的成熟:算力、算法和数据。
吴恩达对这三者的关系曾有一个的比喻:发展人工智能就像火箭发射卫星,需要强有力的引擎和足够的燃料。燃料不够,火箭无法把卫星拖到合适的轨道,引擎不够则火箭无法起飞。算法模型就好像引擎,高性能的计算机是打造引擎的工具,而海量的数据就是引擎的燃料。
就数据来说
互联网和物联网的发展带来数据量的井喷。IDC的数据显示,随着互联网和物联网的发展,2016年全球产生的数据量已经达到16.1ZB(1ZB=1万亿GB),未来数据量的CAGR(年度复合增长率)将达到30%。
就算力来说
硬件水平的发展速度一直在摩尔定律的预言之下快速发展,集成电路目前的发展水平已经能够承载海量的数据计算。
就模型来说
模型的智能水平取决于可供训练的有效数据量,数据的规模和质量直接决定了模型的训练效果。因此,仅仅关注数据量是不够的,有闭环反馈的标记数据才是能够训练人工智能模型的优质数据(因此,在评估人工智能技术在具体商业场景的应用时,需要重点考量是否有有效数据)。
算力、算法和数据的成熟让人工智能迎来第三个发展的春天。
认识了人工智能是什么,你还需要知道,人工智能的产业链发展到何种水平。
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人工智能产业图谱与价值点
基础层、技术层与应用层
一般来说,我们可以将人工智能的产业链分为三部分:基础层、技术层和应用层。基础层,即上文所说的算力、数据和算法,是一切人工智能技术发展的土壤。
基础层
在基础层环节,市场上的主要玩家是芯片厂商(算力)和互联网巨头(数据和模型)。
芯片(集成电路)是中国的产业短板。目前中国集成电路进口金额甚至超过原油,半导体进出口贸易逆差超过万亿。因此,国家正在从战略上推动芯片行业的发展,以紫光国芯为代表的龙头企业,正主导对芯片行业上下游额投资。紫光国芯母公司紫光集团,在2017年曾获得国家开发银行和华芯1500亿人民币的战略投资。芯片产业分为设计、封测和流片,其中设计环节对其他产业链依赖程度低,最有可能实现技术突破。
数据和算法则是科技巨头主导的环节。线上流量被巨头企业垄断,互联网公司也被称为“数据黑洞”。科技巨头同时也笼络了大部分的技术人才,因此算法环节也是大型科技公司“神仙打架”的竞争格局。国外有谷歌、微软、脸书和亚马逊,国内则是BATJ、今日头条等公司掌握最先进的算法模型。
技术层
技术层方面,可分为机器学习、语音识别、自然语言处理以及计算机视觉等板块。这个环节是人工智能技术不同的应用方向,面向不同的行业,可以利用技术层的能力衍生出不同的行业解决方案。在中国,技术层除了互联网巨头玩家之外,也出现了不少依靠技术能力突破重围的独角兽、明星企业,比如科大讯飞、云知声、商汤科技、旷视科技和依图科技等。
应用层
最后是落地到具体行业、具体场景的应用层,这也是体现AI技术商业价值最重要的环节,应用行业包括安防、金融、客服、教育、医疗、游戏等。
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▲ 科技巨头在人工智能领域的布局
基础层是重投入、高门槛的环节,发展机会被产业巨头垄断。普通投资者通过股权投资方式分享人工智能红利的机会,更多地来自技术层和应用层。
在补完这一堆的人工智能硬知识之后,对投资人而言,最重要的问题仍然是,我如何考虑一个人工智能的项目是否值得投资?
我们以应用层的投资项目为例,略作分析。
评估人工智能应用的5个维度
外部因素、内部因素
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▲ 评估AI项目是否值得投资的5个维度
人工智能作为高认知门槛的投资领域,最理想的投资方式,是找到一个懂技术、懂产业、懂商业模式、懂资本运作的专业管理人代为投资。
不过,普通投资者也需要对投资标的有基本理解。以应用层为例,面对复杂的技术名词和产业图谱,普通投资者可以通过抓住以下5个要素,拎清楚人工智能项目的基本投资逻辑。
外部环境
从外部环境来说,投资者需要考虑:

  • 技术突破和落地可行性
    正如上文所说,人工智能技术发展的核心三要素是算力、算法和数据,当前算力已经不构成发展瓶颈,若算力要求高,只需要增加芯片即可。限制人工智能的模型质量和应用落地的因素,主要是有效数据的数量和质量,因此投资者应该考虑的是,该应用所在行业信息化程度如何?数据积累程度如何?是否具备海量、有闭环反馈的数据?
    在各个行业中,金融、医疗行业是信息化程度高、数据量丰富的行业,也是目前人工智能技术渗透率较高的行业。


  • 应用场景的商业价值
    即人工智能技术能否显著提升效率,或者创造出足够的商业价值,这与项目在产业链中的议价能力、利益分配地位也有关;


  • 市场竞争
    若投资标的所在细分领域市场竞争已是红海,或者在巨头企业的射程范围之内,则不是理想的投资细分领域;
内部环境
从具体投资标的内部因素来评估,投资者可以考虑以下两个因素。

  • 技术能力
    对于没有技术背景的投资者而言,技术能力某种程度上是一个黑匣子,投资者可以通过团队核心技术人员的研发、工作背景,第三方评估结果(如专利技术)等辅助判断项目能力;
  • 渠道拓展/市场营销能力
    所投企业是否具有将产品推向市场,占领市场的能力,是被投项目能否建立市场竞争壁垒的关键之一。
另外,还需要关注项目的估值。从2017年全年AI领域的投资统计数据来看,投资金额同比增长超过一倍,但是投资事件的数量却从2016年的379起下降为353起——这意味着对AI领域的单笔投资金额大幅提升,侧面也反映了目前AI一级市场的现状:优质标的少,项目估值高。泡沫挤压了投资者未来收益的增长空间。即便选中了好资产,投资收益也可能因为估值不合理而没达到预期目标。
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