人工智能的投资逻辑范文

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篇1

人工智能时代应运而生的过程，跟大数据的发展差不多，都是从信息获取到识别，到信息处理分析和反馈，再到最后的经验存储、格式化，以及循环的生态净化。毕竟，大数据、运算能力和产业应用都是人工智能发展的重要因素。当下人们关心的是，重大的产业机构是否会伴随着人工智能的发展同时到来？是否会同时产生聚集效应？这也是投资很重要的背后逻辑。

中国的人工智能时代，实际上就是互联网和大数据时代的产业衍生。这是因为互联网前期的高速发展，从平面互联网到一维、二维，再到后面快速智能互联网的发展，整个进程都是循序渐进的。而中国人工智能时代的基础设施和基础条件，其实也是逐渐在成熟的。云计算、智能终端、大数据、宽带、传感器等产业链逐渐成熟，也推动着人工智能的快速爆发。

滴滴出行创始人程维曾在一次演讲中表示，互联网上半场互连的机会已经过去了，下半场就是人工智能。而分享经济，是未来20年整个互联网时代最大的发展趋势。新美大CEO王兴也曾在一次工作会议中提出，未来大的互联网企业，其实重点在运营。过去是做用户、做流量，接下来的重点就是做运营。把这个点做到极致，真正使互联网企业效率提高、成本降低、用户体验提升。而这三个部分要做好，其实跟人工智能有着重大的关联。互联网上半场连接人人的风口已经基本结束，互联网下半场运营提升和人机连接的风口正在开始。

中国人工智能应用的产业发展也是逐渐在深化，人工智能的类型大致分为3种。第一是数据挖掘和优化以助于精准营销部分的应用；第二是软件、硬件控制，推动工业4.0发展；第三是人机互动，包括智能客服、服务机器人等方面的发展。相对而言，这些是目前正在快速发展的。而未来更多应用的机会将出现在在线医疗、在线教育、车联网、无人机、工业4.0等方面。

互联网的下半场属于人工智能，这已经是大家的共识。但是，资本对互联网下半场的投资逻辑又是怎样的呢？

以启赋资本为例。即使目前在机器人、无人机方面布局不多，但启赋资本在在线医疗、在线教育、互联网酒店、酒店智能化应用和工业4.0等方面都有了充分的布局。与此同时，为了获取巨大的用户基础，启赋资本还投资了大量的产业互联网平台型公司。而在人工智能方面，一些能够早期布局的机会，也是比较珍贵的。

篇2

人工智能首先我想起了长期资本（LTCM）的故事。套利之父、债券之王、诺贝尔奖获得者一群精英的梦幻组合，于1994年创立了美国长期资本管理公司，主要活跃于国际债券和外汇市场，利用私人客户的巨额投资和金融机构的大量贷款，专门从事金融市场炒作。它与量子基金、老虎基金、欧米伽基金一起被称为国际四大对冲基金，一度取得骄人业绩。它以“不同市场证券间不合理价差生灭自然性”为基础，制定了“通过电脑精密计算，发现不正常市场价格差，资金杠杆放大，入市图利”的投资策略。最后因为俄罗斯金融风暴、公债违约导致公司几乎濒临破产。有人分析，它的问题出在历史数据统计的模型不能代替未来方向。实际上，我觉得，从更高层面来说，这是一种对社会现象能否进行数理分析的根本哲学问题。

篇3

机器超越人已不再遥远

从识别、感知、认知，到做决策、反馈，人工智能在过去五年有非常大的进步。博弈的例子有AlphaGO，感知的例子有微软小冰，决策的例子有Google Gmail的自动回复。

我在30多年前就做人工智能，可惜，无论对弈、语音识别、自然语言理解都没有生逢其时。因为当时机器不够快，数据不够多，算法不够先进。但是今天，它们够先进了。

机器学习最重要的一个突破是深度学习。深度学习，就是用非常大的神经元，用巨量的数据充进去训练。它可以在识别、分类或者预测方面，远远超过任何过去的算法。这个学习的算法特别适合巨大的数据量。

什么情况才能用人工智能？人工智能不是万能的，但满足以下条件，人工智能绝对可以做出特别有价值的产品：千万级别的海量数据；顶尖的科学家；非常清晰领域的边界；非常好的标注；非常多的计算量。

很多人说人工智能好遥远。其实不是，百度、淘宝、滴滴的背后都是一个人工智能引擎。一些过去认为比较遥远的，如图像识别、语音识别的比赛，机器已经超越人了。

人工智能的应用领域

一个创业公司的用户达到了千万级别的时候，肯定需要人工智能引擎。因为系统需要做一些判断和推荐：推荐什么商品给用户，该放什么样的广告。所以，做人工智能创业的，最好是已经有互联网数据的公司。

当然，还有很多公司是没有互联网数据的，这些公司也能创造价值。

哪些领域会最先呢？一定是数据最大、最快能产生价值的领域。如金融领域：银行、保险、券商、智能投库、AI量化基金，是最快能产生价值的。

哪些是对人类最有意义的？一定是医疗领域。癌症的检测、切片，基因个性化的治疗。

最大的一个领域应该是无人驾驶。当电动车、共享经济、无人驾驶三件事情同时发生的时候，人类经济会产生最大的提升和改变。以后我们出去打车，应该是随叫随到，人都不需要买车了，停车场也不需要了，路上的车也变少了，空气也变好了，这些都是一些会发生的很好的“副作用”。

最厉害的AI公司将是Google。当Google搜索里面的引擎被提炼出来成为一个Google大脑的时候，用在互联网领域就变成了Gmail的自动回复，变成了Google的搜索和广告；用在汽车领域就是GoogleCar；用在人的健康领域就成了GoogleHealth；用在围棋上就是AlphaGO。

百度大脑也是一个类似的项目。每个伟大的互联网公司都应该考虑：拥有大数据是不是也应该像Google一样，用更多的深度学习创造商业价值？

中国有特殊机会

当你要做人工智能的时候，我有几个建议：要有特别大的数据，最好是闭环的，只有你有，别人没有；要买很多机器，尤其考虑GPU；要有经验丰富的深度学习专家；最后要把年轻人训练起来。

为什么特别提到训练年轻人呢？因为一个优秀的数学和计算机专业毕业生，培训6个月就可以做人工智能工程师了。

因此，最领先的人工智能国家，当然是技术最领先的、论文最领先的、应用最领先的，而且也是年轻人最上进、最努力、最勤奋的国家。

中国有一些很特殊的机会。中国教育特别重视优秀的理工、数学底子，世界上的人工智能论文43%都是中国人写的。中国传统企业比美国落后，但这表示人工智能注入进去就会产生很大价值。在座每一个潜在的独角兽公司和快到独角兽的公司，如美图、知乎、BRPK，都在快速的招人工智能专家，帮他们提升价值。美国领先的公司，无论是Google、坦斯福罗，还是微软、CNTK、Facebook，在中国都很难本土化，这都是中国公司的机会。

人工智能时代的投资蓝图

创新工场在人工智能时代的投资蓝图包括以下几个方面。

大数据公司。谁有大数据，我们就可以做人工智能。

R别。语音、手势、人脸等识别会有很大的突破，但是自然语言的理解，即语义方面的突破，可能还需要5-10年。

传感器。传感器现在很贵， Google做辆车要几十万美元，但我深信三年以后价格就会降下来。所以，我们更愿意投资那些现在看起来很贵，但一旦量产价格就会降下来的公司。

家庭机器人。家庭机器人长的像人的，恐怕还需要近十年的时间。但是，一些智能音箱、工业商业的应用，可以快速发展起来。

无人驾驶。无人驾驶一定是先开始辅助人驾驶，然后人来辅助机器，最后才能达到全天候的驾驶。

我们投资的人工智能项目，比较著名的是FACE++，还有地平线机器人、小鱼在家、金融界的人工智能第四范式，以及玉石科技的无人车，它已经开始在园区里面上路测试了，连驾驶盘都没有，所以完全是无人驾驶的工作。

我们深信，十年以后回顾人类历史，人工智能不只是一个创业的机会，也绝不仅是一个移动互联网之后最好的创业机会，而会被认为是人类有史以来最好的创业、创新机会，对人类有潜在的巨大改变，对人类生活有最大提升的一种技术。（本文摘自李开复12月6日在WISE-2016独角兽大会上的演讲，有删改，标题为编者所加，未经本人确认。）

一周视点

李开新

360手机执行副总裁2017年不折腾

作为初创企业和新品牌，稳和好要比高和快更重要。天道酬勤，只要不折腾，有正确的方向和明确的定位，企业总归会成功的。

12月5日，360手机新掌门李开新接受媒体采访时表示，2017年的思路是稳健运营，不折腾，不去做一夜暴富的梦，认认真真专心做手机。

古永锵

优酷创始人、阿里文娱战略投资主席融合、链接是未来关键

用两个词来形容我看到的未来：融合和链接。抢用户、圈地这种逻辑在新的十年越来越难，但如何使融合和链接产生增值是企业需要考虑的关键。

12月6日，古永锵在WISE-2016独角兽大会演讲中说，未来是融合的时代，也是全球互联网的时代。文化娱乐将是一个重要风口，产生很多创业机会。

唐沐

篇4

咨询公司Venture Scanner统计，2016年全球人工智能公司已突破1000家，跨越13个子门类，融资金额高达48亿美元。

在这13个种类中，研究机器学习（应用）的人工智能公司数目最多，达260家，约占整个行业的30%。从区域分布情况来看，欧美等西方国家发展较为迅猛，其中美国以499家人工智能公司占据绝对主导地位，且初创公司数量众多;而以中国为首的发展中国家在人工智能领域显然仍处于起步阶段，真正布局该产业的公司较少，以传统互联网巨头进军人工智能领域为主。

目前较为成熟的感知智能技术（如语音、视觉识别的服务、硬件产品等）的应用开发所形成的新“人工智能+”将引领产业变革，成为推动社会飞跃发展的新动力。在传统产业，人工智能可以在制造业、农业教育、金融、交通、医疗、文体娱乐、公共管理等领域得到广泛应用，将不断引入新的业态和商业模式;在新兴产业，人工智能还可以带动工业机器人、无人驾驶汽车、VR、无人机等处于产业生命周期导入期的公司飞跃式发展。

从具体应用方向来看，如今十分火热的工业4.0、人脸识别、智能答题机器人、智能家居、智能安保、智能医疗、虚拟私人助理等人工智能概念是有望得到快速爆发的重点领域。目前人工智能在图像识别、语言识别和自然语言处理，以及人机交互、机器视觉、自动驾驶等方面都已经成功应用。

人工智能产业链中，基础层是构建生态的基础，价值最高，需要长期投入进行战略布局;通用技术层是构建技术护城河的基础，需要中长期进行布局;解决方案层直戳行业痛点，变现能力最强。

基础层公司 多为传统IT转型

人工智能基础层就是我们常说的大数据、云计算、CPU等。目前国内上市公司中在人工智能基础层方面相关的公司包括久其软件、东方国信、天玑科技、浪潮信息、恒生电子、拓尔思等。

恒生电子（600570.SH）2016年成立了恒生研究院，负责人工智能、区块链、大数据等前沿技术的研发。区块链课题，恒生电子作为发起单位加入了金融区块链合作联盟（金联盟），并加入了linux基金会hyperledGEr开源项目等。

久其软件从最初的软件提供商到移动互联和大数据运营的再次验证，未来定位基于高端客户资源大数据和移动互联网变现的不断执行公司。公司创立之初以报表管理软件切入，为政府提供结构化数据分析和整理，并进一步提供完整解决方案，现已发展成集大数据、集团管控、电子政务和移动互联领域软件于一身的大数据解决方案提供商，A股稀缺。

拓尔思（300299.SZ）大数据服务领域稀缺纯正标的。公司脱胎于北京信息科技大学中文信息处理研究中心，自1985年起便开始研究中文信息检索，目前公司已拥有大数据领域非结构化数据处理技术，在大数据分析领域具有较高的技术壁垒，从底层技术、平台产品到应用产品服务技术全产业链布局。随着非结构化数据的地位在整个大数据领域中的不断上升，拓尔思有望进入高速增长期。

科大讯飞（002230.SZ）是A股人工智能龙头，公司在以“从能听会说到能理解会思考”为目标的讯飞超脑项目上，持续加大投入，在感知智能、认知智能等领域均取得显著研究成果。

技术及应用层公司 靠智能制造落地

人工智能技术层主要涵盖了框架、算法、通用技术，目前人工智能算法大体上流行12种，这12种算法包括决策树、朴素贝叶斯分类器、最小二乘法、逻辑回归、支持向量机、集成学习、聚类算法、主成分析法、SVD矩阵分解、独立成分分析、关联规则、其他方法等。

人工智能算法通过AlphaGo与柯洁的人机大战，成为当前数据分析领域中的一个热点内容。目前通用的框架层：TensorFlow，Caffe，Theano，Torch，DMTK，DTPAR，ROS等框架或操作系统。作为投资者或者普通消费者更多的会关注通用技术如：语音识别、图像识别、人脸识别、NLP、SLAM、传感器融合、路径规划等技术或中间件，毕竟通用技术与我们日常生活习习相关，如你们平时所能看到的智能广告、智能诊断、自动写作、身份识别、智能投资顾问、智能助理、无人车、机器人等场景应用。

目前，A股市场有59家公司涉足机器人产业，部分公司通过收购进入这个领域。以昆仑万维为例，公司收购美国的机器人公司WooboInc.，致力于开发人工智能技术驱动的交互式机器人;在东方网力的18.30亿元增发方案中，1.57亿元拟投入智能服务机器人项目。

人工智能目前最看好生物识别，如远方光电和佳都科技。金融科技Fintech围绕IT与金融创新展开。虚拟的网络战争已经开始，IT安全有更大的弹性。无人驾驶里有四维图新和中海达。绕着人工智能产业链有很多投资机会，大数据是产业链发展起点，作为数据采集的关键通道，传感器至关重要，如汉王科技;云计算、大数据处理技术支撑上，国内FPGA（可编程性）稀缺标的紫光国芯;人工智能应用场景上防领域佳都科技、营销领域浙江富润等相关的上市公司。