元禾原点费建江:超级独角兽为何扎堆出现在人工智能领域?

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记者:宁泽西

编辑:yinming

寻找独角兽背后英雄,揭秘实力投资真相,欢迎关注创业邦「投资名人堂」。这些独角兽捕手,投出摩拜、ofo、滴滴、小米、知乎、陌陌、快手等,本文系第19篇报道。

刚过去的2017年注定是中国AI领域不平凡的一年,至少在融投资上,我们看到了资本一浪高于一浪的涌入与争夺。仅在视觉识别领域,旷视科技Face++)高达4.6亿美元的C+轮融资,不仅超越了此前商汤科技的4.1 亿美元B轮融资,也同时刷新了全球AI领域的融资记录。紧接着,云从科技完成了B轮5亿元人民币融资,加上此前广州市政府对云从科技的20亿元人民币的政府扶持资金,总计获得25亿元发展资金。另一位AI独角兽依图科技近日被传出将完成最新一轮融资,整体估值欲突破150亿元。

AI吸金无数,但一个视觉识别就出现了四个超级独角兽,原因何在?近日,云从背后的投资人、元禾原点管理合伙人费建江接受了创业邦的专访。

费建江是擅长科技类项目的早期投资,累计投资项目数百个,主导过神州信息(000555)、晶方科技(603005)、亚盛医药、基石药业、盛科网络、寒武纪等项目的投资,其中神州信息和晶方科技分别为其获得超过40亿人民币回报。

跟他的资历和成绩比起来,费建江本人低调的多,这也与元禾原点关注的领域有关,很少投互联网项目、主投医疗和TMT领域(偏技术方向),不追风口,自然很少进入大众视野,但这并不妨碍元禾原点闷声发财。当真正的大机会到来时,他们并没有缺席,在云从科技、景驰科技、中科寒武纪等人工智能领域头部公司的背后,可以看到元禾原点的身影。

在本次访谈中,费建江坦言在投人工智能和新药研发两个方向项目时,会纠结,并对人工智能项目高估值的原因给与解答,透露了资本关注点的最新变化,及对行业格局的观察。

以下整理自现场访谈实录,有删减。

创业邦:视觉识别领域养活了商汤、旷视、依图、云从等一批估值几十亿的独角兽公司,原因是什么?

费建江(以下简称费):人工智能产业有三个核心的驱动因素:一是基础数据,二是算力和算法,三是应用场景,现在数据的量和标签化已经比较成熟了,算力算法也有很大提升,在这个前提下,以视觉识别、语音识别为代表的模式率先找到了一些应用的场景,这些场景本身的市场规模,以及它衍生的其他的产品和应用场景,最终带来的市场规模给了大家巨大的想象空间?;谡庑┰?,在这两个细分领域就会出现第一批独角兽。

创业邦:您现在比较关注人工智能的哪些细分方向?

费:我们看两块,一是基础层,比如芯片、传感器,二是应用层,能在商业或者工业很快产生应用价值的。像人脸识别、语音识别这类技术层的项目我们就会比较谨慎了,

创业邦:视觉识别领域公司很多,为什么选了云从?

费:首先,虽然这个领域现在有几家公司排在前面,但从某种程度上来说,大家差距不大,行业还处在群雄争霸的状态,市场格局还没有形成,每家都有机会;第二,云从的估值相对便宜些,我们当年投寒武纪也有一部分这个原因,而且现在行业内公司的估值跟商业价值并没有完全匹配,估值高的公司在市场中未必形成了它的地位;第三,云从的团队来自中科院,我们对他们的技术功底比较放心;第四,整个团队的战略比较清晰,能准确找到他们的应用场景,跟产业链的关系比较友好,执行力也强,他们两年多的时间就在民航和金融做到第一,在安防等领域发展的也很快。

创业邦:他们现在估值多少?

费:他们正在融新一轮,追逐的机构很多,目前在评估和选择有资源的投资机构,具体估值不方便透露,我只能说肯定满足独角兽的估值标准。

创业邦:既然行业格局未定,为什么旷视、商汤的估值比云从高这么多?

费:高估值是因为他们融的早,轮次多,融的钱多。他们真正实现的商业价值跟估值之间没有必然联系。据说商汤最新估值达40亿美金了,但他们已经实现的商业价值肯定没有比云从高出那么多。

创业邦:这个行业未来会是赢家通吃吗?

费:未来很难讲,但至少在几年内会维持这种群雄争霸的态势。像视觉识别虽然已经应用到安防、金融、新零售,但现在还都是刚刚渗透进去。??低幽晔杖胧?00亿出头,现在的这几家头部公司一年的销售收入,都不超过10亿人民币。整个市场格局还远远没有形成。

创业邦:视觉识别领域,安防是一块很大的蛋糕,但To G(政府)的市场比较分散,而且??低佑泻苌罡?,云从如何跟??低泳赫??

费:目前我们现在还没有正面竞争,因为??低邮亲霾泛图?,云从是做技术和解决方案的,而且云从在产业链上的关系比较好,可以跟集成商合作。另外云从现在主攻的领域不是安防,是民航和金融。安防也在做,但不是最深的,渗透率也不是最高的。这些行业第一个都足够一个公司去做,把每个行业做透了,都足够长成一个大公司。

创业邦:云从为何选择了民航和银行?

费:一是安防领域??低右丫罅?,避免直接竞争。二是另外几家公司在安防领域是先进入的,不想几家先打起来,第三,银行、民航,跟总行合作之后,就有了全国性的示范的东西,整个体系的渗入程度比较深,这也是为什么云从的速度比较快。安防是地域性比较明显的,你要一个城市一个城市去做。

创业邦:云从在半年不到时间,又要融下一轮,这是一个烧钱的行业吗?

费:在中国创业公司成长的过程中,资本是很重要的因素。资本本身是有一个流向的,所以即使不缺钱,但是在这个时间点上,如果不把资本抓在手上,不去积累到足够的资本,接下来打仗的时候,弹药比别人少,战略上考虑的就都不一样。

创业邦:有观点认为“2018年会是视觉识别领域整合的一年,哪些公司会长久走下去,哪些公司会有比较强竞争力,到2018年结束时候就能够看得很清楚。您怎么看?

费:今年还远远不到整合的时候,市场渗透率都还很低,现在大家都在高速增长,没人会愿意整合,也没有整合的必要性,但是过程中小的公司可能会被淘汰,有些团队可能靠关系在某些领域某些区域拿到了单子,但是不能持续。

创业邦:决定成败的关键因素会有哪些?

费:一是技术的持续研发能力,因为视觉识别在人工智能领域属于技术层,是一个不断提升完善的过程;二是团队的落地能力和执行能力;三是资本。这几个方面如果能有一个完美的结合,在行业内是会有你的地位。

创业邦:您觉得商汤这种有先发优势的公司,他们获得的真正优势是什么?

费:名声。融资的节奏更快,估值更高;现在所有的公司,有一个很大的业务是To G 的,政府体系里面,你的名声很重要。

创业邦:元禾原点不追风口,背后是基于怎样的投资逻辑?看到其他机构追到风口上的项目赚到钱,会不会焦虑?

费:我做了十几年的投资,没追过风口,但我们业绩也不差。我们关注早期、科技类的项目,我们投的一个做晶圆封装的项目,赚了40多个亿。而且风口上的东西变化太快,不是我们能把握的。

创业邦:您一直关注医疗和TMT,走过互联网医疗,未来2、3年内,医疗AI的机会在哪里?人工智能未来将在医疗行业扮演怎样的角色?

费:医疗领域我们只投药和器械。人工智能一定会对医疗行业有影响,但它目前所能做的还只是在局部的改善、提高,比较成熟的应用我们还没有看到。AI医疗我们比较看好在医疗器械和新药研发方向的应用,比如利用AI提升康复器械的智能化、灵活性,提升新药研发的效率等等。

医疗不是一个简单的商业,它涉及到人的性命和安危,新药上市要经过一期、二期等一系列的试验,器械也要拿证,整个商业应用场景不单纯,技术应用起来就一定没那么简单。AI最初的应用,一定是一个比较单纯的商业环境,而且是已经有的商业价值,你要用AI去创造一个应用,现阶段是很难的。AI在目前阶段还很难变革医疗,当然,技术的速度远超我们的想象,未来随着技术的进步带来法律、规则的改变,AI在医疗上的应用场景可能会大大增加。但目前 AI现在在很多行业的应用,都还远远没有进去,更别说医疗了。就看互联网,在在大多数行业都有很高的渗透率了,但在医疗行业仍然处于一个边缘的角色。

创业邦:国外会比国内领先吗?

费:印象中国外这两年也没有特别突破性的东西出来。

创业邦:您在2016年参加创业邦峰会的时候曾说过做决策不如以前果决了,现在会有变化吗?

费:会有变化,但是会因为行业不同而不一样。比如,供应链是我们投的很重要的板块,决策就会快,因为这个行业比较容易理解,整个基础成熟,不是所谓的风口和热点,所以估值也相对合理。判断就比较快。但在人工智能和新药研发这两个领域,还是有点纠结,因为这两个行业太热门了,估值都很高,跟我们原来的估值判断,价值中枢都不太一样。我们第一轮投寒武纪的时候就有人嫌贵没投,第二轮的时候,也有人嫌贵,现在依然有人嫌贵,但实际情况是很多机构抢不到额度。说老实话,从我们内心来说,它目前也不应该这么贵,但这就是市场。

创业邦:这么贵的原因是什么?

费:第一,行业是对的,所有机构都认同AI和医疗这两个行业未来会持续发展;第二,钱多,尤其是大机构的钱多,而大机构的逻辑跟我们VC的逻辑不一样,我投一个项目,预期的回报是几十倍,大机构预期2-3倍就可以。因为它资金的体量大,所以它只要投对的,贵不贵无所谓。第三。好项目不多,所以头部公司的吸金能力会更强。

创业邦:人工智能领域的哪些细分方向,您觉得还有机会?像视觉识别,现在再有公司进来,机会可能就不大了。

费:基础层还有机会,比如芯片、传感器。做芯片的很多,方向各有不同,比如高通做手机芯片,英伟达做电脑显卡。寒武纪现在是独角兽,但不可能把所有的都吃掉,肯定要有自己专注的方向,所以基础层还有机会。

另外,在应用层面肯定会有很多独角兽出来,像视觉识别和语音识别,这是人工智能最早实现应用的方向,在行业的渗透率也还很低,更不要说其他的应用了,如果能找到一个合适的应景肯定还是有机会的。

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作者:宁泽西,专注投资人报道,挖掘资本的深思与洞见。邮箱:xinyan.ning@www.newdayled.com

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