李丰:万物互联时代,我们怎么看科技投资

1评论 2017-09-14 15:31:02 来源:创业邦 这只股身材相貌都一级棒!

  由创业邦主办的“2017创新中国总决赛暨秋季峰会”于9月6日-7日在杭州举行。峰瑞资本创始合伙人李丰出席并演讲

  以下为演讲实录:

  李丰:非常感谢!我先帮大家热个场,因为我们是综合场,我也不知道综合场怎么综合,我就综合讲讲在过去两年,因为我们是创业两年的新基金,和在座各位的创业者一样,也算是创业过程的早期。在最早的时候,我们今天挑这个话题主要是因为昨天一直在做前沿科技的评委,也看了很多的项目。两年前我开始这个基金的时候,从综合场的状况来看,我们当时为了找一个叫“不会非常成功的基金”互相竞争不激烈的领域,我们当时挑的方向中有一个是“科技”,多多少少还是和物理世界有关系的科技。在过去两年,在这里面我们大概投了30多间成功,曾经一度非常担心,担心的原因是在今年1月份之前,我们按照领域来评价每一个领域投资表现的时候,今年1月份之前我们和物理世界有关的科技还一度是所有领域里相对表现偏弱的,但是好处是大概从今年5月份开始,这个领域的表现就远远超过了其他领域,倒不是因为发生了什么特定事件,只是因为在这两年多领域的投资过程中,大概是因为逐渐建立投资标的的过程和这个领域开始慢慢地被中国的经济结构和被投资行业或者是被市场认可度提高了,尤其是在今年。

      我很快地过一下我们涉及到当时怎么挑这个方向的。我们也知道,人工智能非常热,我用很快的方法讲一下我们当时思考的逻辑,不一定正确,只供参考。大概,在过去的三四年当中,分别很快地热了云、SAAS和人工智能,当然现在又变成了变成端上的计算、物联网,大概是最近马上要开始热的概念,这些概念之间的迭代就是从云开始到云计算到SAAS,然后到异构计算。人工智能本质上还是用更好更高效的数据处理方法和模型来解决问题,在这个解决问题的过程中,我们自己在考虑问题的是这么考虑的,在什么地方产生出的数据量和数据维度多到了以至于传统的数据库或处理方法不能够有效处理如此大量新生数据的时候,才开始需要用到更高效处理数据的方法和模型,这是我们的理解。我们接下来再问一个问题,在哪些领域会出现更多或者太多的数据,以至于从维度和总量上都需要提高处理效率呢?在什么样的领域会出这样的事情?以及这样的事情是由什么原因产生的?大概是我们接下来简单探讨的问题。大量增加的数据大概就来自于两个逻辑:第一是线下数据的线上化。这其实帮大家解释了为什么在过去五年中国的投资当中的风口是按照这个逻辑的变化,就是先有云,再有SAAS和PAAS,原因是这些基础设施和应用层做的事情,就是把企业的线下数据拉到线上来,这毫无疑问是一个很大的增量,但这毕竟是原有数据的转移过程,其中来夹杂了一年半两年很热的词“大数据”。

      这里面解释了一个出现风口原因的动力,就是另外一种数据是来自于哪儿呢?是来自于另外一个我们叫做产业链条当中关键环节的变化,假设在一个链条当中交易环节率先进行了极快的数据化,就意味着这个链条当中的大部分相关产业链环节都会被很快的数据化,这是另外一种驱动因素,另外一个把线下数据挪上来的就是交易数据线下化。我解释一下,举股票市场,美国大概从40年前,中国大概从20年前,我们的二级市场金融交易当中就开始很快地,而且是很快100%的数据化,当然现在你再也看不到所谓的红马甲拿着小纸条用电话传递消息了,它已经完全数据化了。美国过去30多年股票交易市场的变化,你可以看到当股票交易数字化之后,整个流程和相关的生态体系都变成了数据化,所以你在最近的几年才看到了这样的新闻,叫做高盛用AI取代了大量的交易员,原因是所谓股票市场的量化交易它的前提是这个链条已经充分的数据化,链条数据化的前提是交易环节率先数据化,这是另外一种逻辑。我们用这样的方法也可以看到更多和电子商务场景出现的将来的AI,当然它们都在演变当中。

      还有半个是新数据,这构成了AI当中更多的新增数据,那么AI数据是从哪儿来的?过去若干年当中,甚至过去30年当中,几乎所有巨大的新生消费事件或者相关的商业模式本质上只做了一件事情,叫做把以前不能够被连接的传感器通过让它们在线连接的方法放到了一起,产生了大量的传感器数据,这些数据造成了商业模式和处理效率的需求。打个比方,手机和以前的电话相比,就是把高清的光学摄象头在小尺寸、小成本的情况下放在了手机里,并且把它们连起来,GPS放到手机里,以前放不进去,这些传感器被放进了手机里,并且让它的基础设施,使得它能够24小时在线,先产生出了很多的商业模式,你的打车软件能够存在的主要原因,是我们把GDP第一次连接起来,放在足够多的车和人身上,才有了优步。新型传感器+嵌入可联网设备造成了数据集合。

      从我们投资上来解决问题的话,我们大概看增量数据的生产和产生,拿你的智能手机和音响举例子,在它们新商业之前,智能手机成为智能手机之前,大家要想办法要把好的定位模组、麦克风等等,要技术可行并且放在原来的手机里,然后出现了智能手机和智能手机带来的商业模式和数据,这些事情因为是这样的发展逻辑,所以我们简单讲一句,我综合总结一下我们的经验和教训,大概就是这样几句话,我们在自己看待技术应用的时候,分成这样几件事:第一件事情,这个领域和这个方向它的增量数据是非大到了足够大的时候,如果有是什么样的原因,是交易环节的线上化,如果还没有,那么这个环节这个方向是不是会有很多的新兴底层技术,使得这些传感器可以被装载且连接且在线,来创造出数据商业模式,然后叫做人工智能。大概是这样的判断方法,所以说在一些还没有能够底层技术使得传感器被大规模在线和连接的领域里,我们就挑了一些和物理世界有关的,后面几页我跳过去,这里面还有一些国家宏观方面的问题,(图示)这是我们投完以后融完两轮钱的,我们最后的结论是,我打几个比方,我们在看自动驾驶的时候,最后我们把自动驾驶里做AI系统这件事跳过去了,原因是因为在智能汽车所需要产生数据的传感器还基本上没有被大规模地装上车,所以这些更好地数据处理方法和系统还暂时没有很好地用武之地。为什么这么讲?举例说明,比如说我们第二个讲的叫所谓的光学雷达,我们知道现在所有的智能驾驶除了特斯拉以外,很多人在车上装了很大的一个激光雷达,我们也知道这个东西的成本现在在机械上大概是几万美金/个,这个很难被商用,所以大家都在做新的改进,当然上面第二个本来做的事情是拿车的前照灯和后照灯光源来做,这件事情会损失很多的效率和精度,比真正意义上多线的激光雷达小,但是关键是钱少。比如说你现在在车上用的另外一种传感器,这种传感器对于大精度的辅助驾驶,它需要提高在雷达的测距和精度,同时还要降低成本,因为77G或者79G的雷达是技术禁运的,大概有大厂号称能够出片,当然这个团队是在全世界最先做了77G毫米雷达的出片,他们的成本因为低到了对厂商来讲可以随意接受,可以安4个甚至6个,所以他们领了很多的奖。后面所有的这些问题我就不一一解释了,这里面大部分的情况下涉及到的都是我们刚才讲的同样的逻辑,我挑一个来讲,最后一个我来举个例子,我们一年多以前投这个事情的时候,这是中国出现的技术趋势当中最后一个有点意义的事情,现在有个很热的方向,不光是物联网还是异构计算,还是端上的人工智能,大家在看智能音响的时候没有意识到一个问题,在智能音响当中最难的部分在语音交互当中,是你没有办法使用非常多的所谓叫麦克风组合来使得你和音响或者你用声音交互的时候,能够在噪音里识别你的声音,且把这个识别结果转换成可以去理解你的命令,这件事情听起来容易,但是难是难在所有的这些解决方案需要硬件和本地的人工智能算法之间的匹配来综合解决这个问题,而不能靠所谓叫云上的计算来解决这个问题,简单来讲,这些所谓正在大量出现的物联网应用当中的较难的部分大概都是这个类别,这些事情出现的原因就是从反映时间、连接效率以及处理能力上来看,它都要求在端上、在设备上进行处理和计算,而不能送到云上,原因是因为在端上会很难,第一是要求和硬件结合,第二是所携带的计算和处理能力、数据库是有限的,在这种情况下还要实现计算功能和所有要求的智能功能,就是一个相对新并大并重要的物联网领域。

      我简单花了点时间,介绍了一下我们过去两年在看所谓中国和技术有关的整个行业的发展运营和发展投资逻辑,大概就是这样一个思考,我讲的不一定正确,仅供你参考。中国过去五年当中的投资热点,大概也是按照这个顺序和逻辑在进行迁移,现在这样的东西开始变热的原因是意味着大家需要在端上解决大部分的连接和计算问题,所以就出现了这种新的投资机会,这也是为什么运气好的是在过去一两个季度,这些公司都变成了表现较好的公司,虽然它们可能过去都默默无声。谢谢大家!

责任编辑:Robot RF13015
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