中国人工智能学会

Chinese Association for Artificial Intelligence

GAITC 2017 智能投资分论坛实录丨Luke Tang:Unsupervised early stage investment

发布时间:2017-05-28

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Luke Tang(唐亮)
太库科技美国总经理

以下是Luke Tang(唐亮)的演讲实录:

大家下午好,非常感谢人工智能协会的邀请。

今天我要分享的主题是“Unsupervised  early  stage  invesment”。之所以说是Unsupervised  early  stage  invesment,大家知道非监督学习,对于整个AI行业的投资来说,我们的历史相对比较短。

今天我的分享是三个部分,第一是整个行业的趋势,跟投资比较相关的趋势;第二是我们探索的投资理念;第三,我们所做的比较独特的地方。

首先看一下这个图,这是上周在硅谷的一场巨大的活动,有7000多人参加。这个活动是17号举行的,去年只有1000人参加,到了现在的7000多人,谷歌的CEO强调了他们公司的战略,从Mobile 第一到AI的第一。

每个时代都有标志化的产品,比如PC时代的Windows,比如互联网时代的谷歌,Facebook。

我们来看看人工智能的产业链,从下往上看,从基础层到技术层,到应用层,这一种分类方法。从计算能力,数据,算法,框架,通用技术,应用平台的解决方案,具有不同的研发路径,不同的短期价值和长期价值。更多的是高投入,高回报,适合长期布局的领域。从技术层,不管是算法还是框架,还是通用技术,也有很多企业在进行长期布局。在应用层,有特别多的激烈竞争。对于企业来说,人工智能产业竞争的模式,我们看到了五个不同的模式。最左边的是生态构建者,有谷歌,Facebook,亚马逊和阿里,整个产业链都进行了布局,不管是基础层,技术层,应用层。第二类是很多创业企业,很多软件公司都在布局,比如说IBM,微软,更多的是在技术层和应用层一起同时进行布局。第三类是垂直产业的聚焦者,聚焦在很多垂直产品的应用,不管是上面列的这些。最后是硬件与基础公司。从几类不同模式中可以看到,不同的场景应用是人工智能产业竞争关键的环节。

AI正在从过去5年技术创新的阶段跨越到产业创新阶段。我们可以看到在汽车领域的应用,医疗行业,家居,教育,机器人,金融等等,都有着非常多的机会。

我们先看一看AI+healthcare。斯坦福大学有一个比较重大的突破,过去花几天才能测试出来,现在可以看到只要用手机拍照,过几天就可以判断出来,甚至比医生更加准确。这提醒了我们在诊断领域里有中医的诊断办法,中医跟西医完全不一样,就用望闻问切来进行诊断,就能对很多疾病做出比较准确的诊断,这也是我们看到了很多创业企业在做的事情。对于望闻问切这几步,都有企业在探索当中。

很多领域当中我们都看到机器人比人做得更好,如何能够避免被机器所取代?最近有一个分析,在绝大部分的工作当中,很多人工会被机器所取代,是一些重复频率较高的活动会被取代,实际上大部分工作很难完全被取代。从这个角度出发,更多的是希望用AI来提升我们工作的效率,降低成本。今后几年,5到10年,最好的医生可能并不是人类的医生,而是人和机器的组合,一个替补,互相提升。

美国零售业遭遇了非常大的挑战,今后5年当中,预测整个零售业会降低大概1亿平方米左右,很多零售店都在关门,人工智能也提供了很多这样的机会。对于线下店来说,不仅是卖东西的功能,也可以是教育,也可以是娱乐,可以是体验。

汽车行业,可以看到很多价值将发生大的转移。2015-2030年整个行业收入的分布,右面是利润的分布。汽车行业的收入和利润,向出行服务,汽车娱乐等软件服务转移,福特拥有上千名的软件工程师,这在以前是不可想象的。

在AI各个领域的独角兽都还是涌现,垂直行业新的格局逐渐明晰,有用于药物开发,用于网络安全等等不同的案例,都涌现出巨大的机遇,自动驾驶也是新的独角兽。

垂直行业中,大企业更加快速的进行投资和并购,以前是很难想象的。战略投资在5年来已经增长了10倍,AI领域非常活跃。积极的参与到战略投资中,促使整个行业的创新更快的往前发展。

下面分享一下我们初步的投资方面的探索。首先,硅谷经过过去一两年的探索,我们发现很多企业只不过是一个概念,这些AI到底是不是公司的核心竞争力的一部分?对于我们的判断是非常关键的。第二个理念,我们比较看好的垂直行业有潜力成为平台类的项目,前面嘉宾也提到过,比如说智能音箱。还有什么可以成为流量的入口?智能教育,智能金融各个领域,是不是能够寻找到类似平台的机会。

对于精确度要求并不苛刻的应用,同时能够为客户创造非常大的价值。在AI垂直行业应用发展的早期,我们如何去发现一些对于精确度要求并不高,并不苛刻的应用?比如说广告投放,比如说药物开发,比如说大客户的客户关系管理等等。在客户关系管理中,比如今天有20个客户,在这个时候对于这些产品,什么样的客户是最有可能的,精确度要求并不苛刻,但是可以带来非常大的价值。

谷歌为什么对于人工智能如此的热衷?从2012年开始就把加拿大著名的公司卖了,机器学习提升了搜索精确度,给谷歌带来了大量的现金流。他们广告收入主要有两个来源,一个是AdWords,另外一个是Google  AdSense。在整个搜索当中,我们并不要求精确度有多高,第一页的结果已经非常满意了。

另外一个案例是机器学习用于药物研发,药物开发的过程。很多的药物开发,比如癌症药物的开发,需要花非常长的时间,耗费数十亿美元,如何提升成功率,降低开发时间,在人工智能方面已经有不少的创业企业开始探索。比如硅谷一家企业Atomwise,在研究埃博拉药物中,通过机器学习,一天就把7000多种药物筛选完成。

刚才提到未来5到10年中,可能不是机器取代人,而是AI作为帮助我们的工具。这个图下面写的是在美国所有的工作当中时间的分布,左边是很难被取代的,右面是相对比较容易被取代的。从这些领域来说,右面这些东西如果用AI来说,可以大大提升效率。基本PS工作已经可交由AI自动完成。为

律师的工作,RAVN是律师的工具,右面这个是jist.tv,可以对视频进行摘取,能够大大提升工作效率。

重大行业的变革,比如刚才提到的汽车行业。对于这样的行业来说,我们比较喜欢的是从未来的5到10年可能的产品来倒推现在可能存在的机会。比如说未来的车辆销售和二手车交易的频率将大幅度降低,批量保养和维修可能会存在,停车场需求将极大降低,释放大量土地空间,出行效率提高。什么样的零部件是未来汽车仍然需要的?都有企业重新开始设计。甚至汽车具有一些用地地产的属性,我们把双手解放出来之后,车的空间上是否有其他机会?专业司机在无人驾驶时代如何转型?

过去两年当中可以看到追逐AI技术人才的方式,这是难以为继的,更看好的是“技术人才+行业专家”的跨领域的组合。

最后谈谈我们自己独特的地方。太库在全球6个国家,20个城市都布局有孵化器,对于人工智能产业,这是我们的焦点,全球的城市都有依据产业的不同的分布。比如在美国的硅谷,波士顿,聚焦在机器人,智能制造,智能医疗等领域。

我们两年前开始做人工智能垂直加速器,去年帮助了10个国家的50家企业进行加速,最近被美国知名的杂志评为全球十大加速器。在我们加速的企业有不少取得了荣誉。

在我们的加速器当中,究竟提供什么样的服务?三大类服务。第一是借助人工智能,把产品变得真正聪明。其中一个案例是智能蓝牙耳机的企业,这个企业的天花板是几千万美元,通过人工智能的平台,整个耳机变成了流量平台的入口。在这样的一个服务当中,我们跟亚马逊,跟IBM,有了深入的合作,帮助企业接入这些技术平台,我们跟高校也有战略合作,帮助企业对接相应的人才。

第二是利用全球的布局,帮助企业对接全球的分销合作资源。对于创业企业来说,可以聚焦在核心的竞争力,产品开发当中,不需要为此而发愁。比如说我们的企业只有20个人,已经把智能硬件销往全球88个国家,对于很多企业来说是难以想象的。我们跟全球150多家投资机构合作,帮助企业更快的获取成长。在加速当中,很多时候特别重要的是企业的执行力,学习力,市场验证,团队的品行,通过我们的加速可以有更深入的了解。 我们能够让投资过程降低风险,同时能够提供更深入的服务。

以上就是我今天的分享,可以在这样一个伟大的时代,一起做伟大的事情。

(本报告根据速记整理)

CAAI原创 丨 作者Luke Tang(唐亮)
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