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AI時代到底該怎么投?

亞布力中國企業家論壇2020-06-21 06:54:12

文|王維嘉 信中利美國創投公司創始合伙人


對于人工智能,有人說它是“仙女”,有人說它是“魔女”,從投資人角度來講,無論是“仙女”還是“魔鬼”,它都要給投資人帶來收益,它須是一個“娶回家的媳婦兒”,能“懷孕生孩子”。

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創新浪潮的規律


從1985年第一次到美國至今幾十年間,我在硅谷觀察到了幾個規律。


第一,創新大約以十年為一個周期。我經歷了四次創新浪潮,第一次是個人電腦,第二次是互聯網,第三次是移動互聯網,第四次毫無疑問是人工智能。為什么是以十年為一個周期?因為十年間,所有能做出的技術都已經做出來了,能成功的商業模式也成功了,一些大型公司也已形成了壟斷,風險投資也無法再進去了,所以他們不得不尋找下一個方向。因此,我們在硅谷的美元基金的投資期限全部是十年。


第二,中國的追趕。當創新浪潮剛出來的時候,如當我們2007年第一次使用IPhone的時候,中國手機基本都是山寨機,質量與IPhone差得非常遠。但十年內,中國基本上已經迎頭趕上,今天華為手機在很多方面都已經超過了蘋果。但是,當中國剛剛追上的時候,美國下一個浪潮又出來了,人工智能就是從2012年開始啟動的一次新的浪潮。


在此之前,人工智能已經出現并研究了60年,這次有什么不同?最大的不同就是這次不再需要人去編程,而是讓機器從數據里學習。我從1988年開始也做了幾年的人工智能研究,當時的人工智能沒有任何商業應用,所以我轉行做移動通訊。而到今天,因為計算能力、數據提高了十個數量級,這就相當于一個火箭的引擎、燃料增加了十個數量級,所以人工智能起飛了。


關于人工智能,我們從媒體報道里聽到過很多詞,大家千萬不要被這些詞“忽悠”了。人工智能、機器學習、神經網絡和深度學習,四者之間是互相包含的關系,從我們外行或者投資的角度,完全可以把它看成是一回事。今天的人工智能主要是模仿人腦。人類學習的主要功能就是當你受到外界刺激以后,你的神經元開始發送電流,然后和附近的神經元產生新的連接,這個新的連接就是記憶。如果不斷地刺激,刺激越多,我們的記憶就越深刻。


今天,我們所有神經網絡的原理都很簡單,就是用一個電子的電路來模仿一個神經元。如果我們要投資人工智能,很重要的一點就是要把整個生態搞清楚。

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金字塔結構


對于人工智能的生態,我總結出了一個金字塔結構。


處于最頂端的叫算法,算法是什么?如果我們把人工智能當成一個火箭,算法就是引擎的設計。以發動機為例,過去是螺旋槳發動機,現在是噴氣式,噴氣式這種新型的發動機就是算法。


算法下面是芯片。芯片就是引擎本身。這兩個東西是最重要、最基本的。


再往下是計算軟、硬平臺,特別是軟件平臺,在未來的競爭當中,它的生態系統就在這一層。谷歌有一套開源系統,全世界大約有幾十萬工程師在谷歌這套開源系統上開發軟件。未來的競爭是,即使你能產生出芯片,如果沒有人給你開發軟件,芯片也沒有用。



最底層就是市場機會、投資機會最多、GDP產生最多的應用。應用層面哪個領域市場最大、機會最多?首先是以電動汽車和自動駕駛為代表的各類應用,代表著一個5萬億到10萬億美金的市場,它會使我們現有的汽車行業發生天翻地覆的變化。還有圖象識別,如人臉識別、醫療圖象識別、語言文字處理等。將來語言文字的技術可以發展到什么程度?據個人估計,十年之內,我們只要戴上一個耳機,走遍全世界可以不需要其他翻譯人員。


在2007、2008年 ,當移動互聯網出來的時候,我們在討論什么是移動互聯網的殺手級應用。很多人認為移動互聯網無非就是把搜索條放在手機上,在手機上看網站,即把PC上的東西放到手機上。但最后我們發現,移動互聯網不是這些,那它是什么?是滴滴打車、O2O,因為只有手機有位置信息,而PC沒有。所以今天我們所看到的從自動駕駛到智能醫療,可能都不一定是人工智能的驚喜市場,真正的驚喜市場也許還沒有出現。

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人工智能的優與劣


那么人工智能到底是什么?其實非常簡單,就是讓機器學習數據里的相關性,只要數據有相關性,機器就可以學習。今天的基于神經網絡的人工智能就是如此,死記硬背,然后熟能生巧。讓它看的場景多了,它就記住并學會了,它的大腦智能還僅相當于爬行動物的大腦,和今天人類的智能還相差甚遠。



我們知道,人類的智能除了相關性之外,我們在學習和判斷的時候還有一個依據是因果性,但今天的人工智能里是沒有因果的,它不懂因果,只知道相關,這是它和人類思維的最大區別。簡而言之,它不能舉一反三。比如,你給一個小孩看一只黃顏色的狗,明天給他看黑色的狗,他就知道這是狗不是貓。如果是機器,我給它看的狗全部是黑色的,突然再拿一只黑貓給它看,它還是會認為這是一只狗,因為它認為狗最重要的特點是黑顏色。這就是當前人工智能出現的問題——它不會把最重要的特征提取出來。所以在美國有一批反對當前人工智能神經網絡的模型派,他們認為人工智能一定要理解世界,要有模型、有因果,不能只靠相關性。這就是今天人工智能的局限性。


我舉兩個例子,都是我們投資的項目。第一個是發現新藥和醫療診斷。發現新藥是一個什么過程?比如癌癥,癌癥中起主要作用的是蛋白質,要攻克這類癌癥,生物學家首先要找到目標蛋白質,剩下的事就是化學家要找到能與這個蛋白質發生作用的化合物。那么目標蛋白質怎么找?當前的做法是幾百名化學家根據他們的經驗從無窮種的化合物中去試,就像煉金術一樣,去做實驗,不停地篩選。這個過程大約需要兩年,花費2-4億美金。今天一個新藥發現的成本是30億美金。


那么對于這個過程,人工智能會怎么做?將歷史上所有能與蛋白質發生作用的化合物的數據提供給機器,讓機器開始學習,從而總結何種蛋白質配何種化合物。實際上,它就相當于一個有經驗的紅娘,如果一個紅娘成功為一萬對新人牽橋搭線,那么當有一個小伙子需要找另一半的時候,這個紅娘基本上也能為小伙子找到八九不離十的人,身高、體重、脾氣、性格基本上都符合要求。


醫療診斷也是這樣。人患疾病后,身體會出現相應的癥狀,比如一個人血糖高,那可能與心臟、腎、遺傳有關,這就是它的相關性。一個有經驗的大夫可能只會想到三五種情況,但是機器可以判斷得非常準。如果你把歷史上所有人類的病例都提供給它學習,那它就會成為一個最有經驗的老大夫。



第二個是通用機器人。我們投資的這家公司主要是做機器人,現在的機器人還需要編程,比如你讓它做的工作從一件事變成另外一件事,那就需要對它進行重新編程。這家公司的目的就是希望通過訓練讓機械手能聽懂人類的指令,并按照指令操作。


今天自動駕駛電動車的核心有兩個,一是環境的感知,所以要有一堆傳感器,激光雷達、攝象頭、毫米波雷達等等。二是軟件,用來幫助車輛做路徑規劃。硬件是感知,軟件是路徑。今天自動駕駛的問題在于哪?就在于雖然激光雷達已經非常非常精確,但是它的售價是1萬美金。我們投資的這家公司可以將毫米波雷達做成香煙盒這么大,售價200美金左右,而且可以全天侯工作。

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人工智能的應用


根據以上的分析,哪些領域能應用人工智能?只要滿足兩個條件就可以應用:一是數據密集,一是錢多。人工智能還能做哪些人類做不了的事?比如藝術,有一張圖片,我希望將它變成具有梵高風格的油畫,再優秀的畫家也不一定能做到,但機器可以,只要給它提供所有梵高作品的數據,讓它學習,這也是相關性。


所以人工智能和互聯網的區別是什么?我認為最重要的區別是互聯網公司全部是2C的公司,而人工智能到今天為止全部是2B的生意。這一區別對我們投資人來講非常重要。比如在2C的生意里,一般是贏者通吃,所以當一個新的商業模式出現以后,所有人不惜一切代價都要進入,為什么?因為只要它成功了,多貴都不算貴。但是人工智能2B的生意就不一樣,比如在中國人臉識別領域,同時可以存在多家公司,到最后要拼銷售,看誰能將最大的客戶群搞定?;ヂ摼W是從商業的邊緣啟動,而人工智能是從商業中心爆炸,如金融、自動汽車。



總結一下,AI時代的投資邏輯是什么?賽道怎么選?第一,數據相關性可以優化產業流程的賽道可以進,即產業要足夠大。第二,如何選車手?擁有獨家技術其實非常難,我看了上百家人工智能公司,他們很多都是用GPU、用谷歌的東西,原創的算法非常難。獨占數據非常困難,但不是不可能。


如果一家公司有獨創的技術,還能獨占數據,那這家公司就非常值得投。但如果沒有獨家技術,也沒辦法獨占數據,那我們就看先行優勢,如果它進的產業比別人早,疊加的次數比別人早,那它的東西就會比別人好,這樣的企業也可以跟進。


從投資的角度,我們要回歸基本,要看技術壁壘、市場規模、團隊等等,這和其他的投資一樣。很多人會問,今天做人工智能,在中國如何與BAT競爭,在美國如何與谷歌、臉書、亞馬遜競爭?我認為,今天他們擁有的數據,十年后都不再叫數據,為什么?他們擁有我們每個人的DNA數據,我們每個人的病史嗎?他們擁有石油的數據嗎?他們擁有汽車駕駛的數據嗎?沒有,這些數據都在行業里。


所以,作為新創公司,我們和他們競爭是沒有問題的。但是2C的生意,這些大公司會逐漸吸進來,所以當你的人工智能要進入2C市場時,就一定要當心他們。


在硅谷,我們要幫助企業從零到一,我們投資的公司一定要有三個落差:一是技術落差。比如在決定投資前,我們一定會問自己,這樣的技術中國有沒有。如果有就不投了,一定要中國沒有,且技術落差要非常大;二是時間落差;三是資本落差,同樣是人工智能公司,在硅谷的估值是中國的五分之一到十分之一,僅這個資本差就非常吸引人。從VC的角度而言,我們堅信江山代有才人出,各領風騷三五年,“新科狀元”一定會呼嘯而來。


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