谁是人工智能的BAT?李竹:头部尚未形成 前5名有机会
2018-03-06 11:19 智能网联车 人工智能 智慧医疗

未来是物质生活极大丰富,物质成本极低的时代,我认为未来10年,人工智能会替代和影响50%以上人的工作,同时在中国GDP的占比将超过30%。

来源 | 创业实验室(ID:LKCYSYS)

人工智能以IP为王

在人工智能领域,IP为王。IP指的是能够占领你心智的东西,是能让你的企业持续牛逼的东西,是专利、商标、知识产权,IP标志着企业的创新和研发能力。

这张图包含了BAT和现在汽车行业里面的头部企业,我们发现它们融资时的估值与专利数是成正相关的。这说明在科技企业里,不重视知识产权就无法行天下。

以无人机行业为例,第一名大疆的专利有3000多个,估值约为100多亿美金。第二名臻迪的估值超过10亿美金,亿航也是几亿美金估值,它们的估值与其拥有的专利数成正比。那些真正重视专利并有能力来做专利的公司,往往发展得也比较好。我们从为企业提供天使投资时就在知识产权方面帮他们做了设计和布局。一般来说,技术公司在第一年融资时不是看销售收入,而是看有多强的护城河。

世界上有三大标准:工业化标准、电脑标准和通信标准。每个标准有其对应专利,进入标准的专利就能赚到很多钱。一流的企业卖标准,超一流的企业卖专利。中国企业所拥有的这些专利数量只有163个,美国有4600多个,这是中国和发达国家的差距。

目前,人工智能的标准尚未形成,如果你的专利在某个垂直领域有独特性、有高度,你就有可能进入国际标准。这是未来竞争的制高点。

五个方向将诞生人工智能头部

美国市值排在前五名的都是科技企业,这些企业过去一年里市值涨幅达30%-50%。每个细分领域里的头部企业都能享受100%-200%的溢价。纵观这些细分领域不难发现,比第一名晚做一年的第二名,即使达到同样的水平,估值也只有第一名的1/3。

头部企业遵循马太效应,越是头部越能获得更多资源。如今,共享单车、新零售、视觉感知、新能源整车等热门行业的头部企业正在形成,我建议大家谨慎。因为大资本云集,已形成了很高的门槛。

目前,人工智能一些应用领域头部尚未形成,创业者仍有机会。未来1-2年,人工智能将在这五个方向产生一些头部企业:智能网联车、芯片与物联网、智慧医疗、消费机器人、智能制造。

智能网联车

这是人工智能机会最大的领域,包括新能源车、无人驾驶、智能车等,是一个每年几十万亿的大市场,早期创业的窗口期还有3-4年。

如何理解智能网联车?我们打个简单的比方:把车比作人,车的控制系统相当于人的大脑;包括倒车雷达、摄像头、毫米波雷达在内的传感器相当于眼睛和耳朵;车里的执行系统,比如电机、电池、电控、轮毂、悬架等类似于手和脚。

在控制系统领域,英诺天使基金投资了智行者等优秀创业项目。智行者是商业化程度比较高的公司。去年6月,智行者发布低速物流车“蜗必达”,并在清华大学校园内实际展示了其在复杂环境下的运营情况。此外,还将技术应用在扫地车、通勤车及商用、全自动驾驶车上。

在传感器方面,我们也投了一些固态激光雷达技术公司,他们的技术路线和创新点不一样。关于双目视觉,“双髻鲨”是第一个商用的双目解决方案,这家公司刚刚完成新一轮融资。双目可以采集的数据量是单目的两倍,拥有较高的技术门槛。另外一个有意思的公司“未来黑科技”用于汽车上的显示和交互,它的整个前窗屏都是显示屏,在辅助驾驶和自动驾驶状态下均可使用,核心是利用光学技术原理空中成像。

电动汽车充一次电能跑多少公里?涉及到电池的痛点。我们投资的“南京精研”所用的锂电池新技术,既能够解决环保问题,又能把成本降到很低,续航时间更久。这些都是技术带来的革新。

在智能出行方面,整车行业已经形成几家头部企业。以前,我们认为买车是必然的事,但再过几年,买车一定是少数人的事。未来二三十年,通勤会由自动驾驶替代,类似于科幻片中的出行场景也会实现。

芯片与物联网

这也是人工智能领域的新趋势。中国的芯片行业在过去十多年一直落后,进口超过2000多亿美金,甚至超过了石油,排在进口商品的第一位。

去年第二季度,韩国三星的净利润达到了100亿美金,当季增长率达到90%。韩国三星手机在中国卖得并不好,但为什么有如此高的利润呢?就是因为芯片价格上涨。过去几年,中国智能手机出现了华为、小米这样的公司,但却一直没有芯片公司。芯片价格上涨导致三星手机涨价,拥有高利润也就成为理所当然。

去年比特大陆的销售收入达到150亿人民币,其特点是能耗低、预算快。这家仅用2年时间就成为独角兽的公司采用的是最先进的12纳米工艺,今年将导入台积电最先进的7纳米工艺,以提升挖矿芯片效能。

从产业路线来看,芯片最早起步于40-50年代的美国。到了70-80年代,日本半导体企业崛起。90年代,随着PC电脑的发展,产业从日本转移到了韩国、台湾。接下来的10年,将是中国半导体行业黄金发展的10年。

当下,半导体集成电路的制造代表了制造行业的最高水平。未来十年,中国在集成电路上将会有一个爆发期,产生一批千亿级的智能芯片公司。

以下是目前中国人工智能芯片行业的四小虎:

寒武纪科技。创始人来自中科院计算机所,去年8月份融资1亿美金,现已是独角兽公司。

深鉴科技。团队来自清华大学电子工程系的老师和学生,去年6月融资4000万美金,用FPGA可编程的芯片来加速运算。

地平线。由百度首席科学家余凯创办,主要做无人驾驶的嵌入式芯片。

比特大陆。主要做挖矿机的芯片,1-2年内销售收入100多亿。预计今年收入将达到几百亿,利润达到100亿。

半导体行业的3个投资和创业方向:

物联网。未来是万物互联的时代,里面会用到很多芯片。

5G。5G在2018年、2019年开始试用,2020年会大规模商用,可以提前进行布局。

人工智能芯片。未来人工智能领域的细分行业都很有机会。

智慧医疗

智慧医疗未来是仅次于无人驾驶的风口。医疗行业尤其是基层医院人才缺乏,通常来说,光是看片这个技术活儿就需要接受6-7年的训练,需要在实践中不断学习、反复操作。这种就很适合用人工智能解决。

人工智能在医疗领域有哪些应用场景?

人工智能要有大量的数据、信息化,与之对应的第一个场景是医疗影像。比如:推想的机器仅用3-5分钟就能把一个医生一天看的所有片子全部分析完。再比如:医生从医疗影像观测到患者肺部有毛玻璃(部分模糊),这有可能是早期的癌症,也有可能是肺部有炎症,这时我们只要用人工智就能把漏诊率降低到5%以内。除此之外,当GE、西门子向医院售卖医疗设备时,他们还可以捆绑人工智能额外看片服务。

智慧医疗目前已做到什么程度?以推想为例,他们在诊断准确率方面已经超过了医生,在覆盖范围上已推广至日本和新加坡的医院。目前,国内门诊量前10家医院中有7家是推想的客户,每天有数以万计的病人使用推想的服务。

人工智能在医疗方面的第二个场景是数字健康。我们投资的睿仁医疗致力于生产智能体温计。比如在儿童发烧的时候,我们可将薄片放至儿童腋下,用手机监测孩子的体温。在研究了5万个儿童的发烧数据后,他们发现只要儿童发烧高峰期后1个月内,社会上就会有流感发生。这些都是大数据产生的价值。

人工智能在医疗方面的第三个场景是器官打印。设想一下,用3D打印机打印生命的组织细胞,以替换衰老的器官。这也是人工智能可以做的事情。

人工智能在医疗方面的第四个场景是辅助诊断。通过数据采集给病人做出诊断,前景非常广阔,医疗机器人是值得重点关注的方向。

智能制造

在传统生产制造模式中,机械臂的核心是电机、控制器和减速器。如果给它加上一个摄像头,就有可能改变里面的工作逻辑,形成新的闭环。用视觉进行高精度的定位,使它和原来的机械装置、控制系统结合起来,产生新的应用。

比如我们投资了“镁伽机器人”,它主要做轻型机械臂,有很多小批量订单,已实现研发的快速迭代。

我们常说“大企业创新,小企业创业。”当创新与创业有了良好的结合以后,创业才会更落地、更扎实。比如:娃哈哈是做水的,但他们在多年前就成立了一个研究院,专门研究机器人和自动化升级。这就是典型的创新与创业相结合。

库卡机器人做了一个类似于酒吧里的摇酒功能,比如他们会将DJ的打碟功能引入线上线下的消费场景。

阿丘科技是我们去年投资的项目,它们主要是将AI技术用于自动化及机器人领域,用于自动质量检验、故障检测和智能分拣。我们在投过它之后,百度投了他们的下一轮。他们的团队来自清华大学计算机系,在很多场景都取得合作订单。其推出的人工智能视觉检测软件和机器人3D视觉分拣系统等产品在多个工业应用场景中落地。

消费机器人

未来,消费机器人也会占据很大的市场比重,包括家用型、陪伴型、外骨骼型和无人机型。陪伴型机器人日本做得较多,但是产品的用户体验还不够好。外骨骼型机器人类似于可穿戴设备,可在穿戴之后自动增强人的注意力,帮助人行走。无人机中比较典型的大疆会安装特殊的摄像头,可以在天空中从第三方视角向下拍摄。

做好消费类机器人有四个关键:

第一,做好专利保护,走向国际化。消费机器人最初更多是卖到国外,因此专利的保护显得更为重要。臻迪目前80%—90%都是在海外销售,你可以趁着假期去潜水、钓鱼,只要在同一条船上,就可以用手机连到同样一台小海鳐,实现可视化钓鱼以及海底拍摄。

第二,至少需要1个亿的启动资金。由于涉及到量产以及研发的资金和专利申请,所以这类公司的窗口期相对窄,一旦没跑出来,让别的公司超过就会失去机会。同样一个品类,创业者常常通过专利申请、知识产权保护来树立自己的护城河。

第三,做好供应链。包括生产的零配件从哪来,芯片从哪选,质量怎么保证等一系列问题都要打通。产品从做出来到真正量产至少要经过8-9个月,然而一旦做起来就会建立很高的门槛。

第四,找准突破点。臻迪之所以做水下机器人,灵感来源于他们在CES展上看到的声呐。他么想切准一个尚待开发的细分领域,于是就发现了水底世界的潜力。一方面,水底不像陆地、高空涉及到广泛的安全问题,另一方面,它的使用场景相对宽泛。

什么样的人工智能,创业团队更容易成功?

什么样的人工智能创业团队更容易成功?我总结了三个词:上天、入地、出海。

“上天”就是利用高科技提升能力。他们对行业有较深的理解,曾就职于大企业或者执着于科技,这些人往往有着上万小时的积累,有很强的学习能力。

“入地”指的是狼性、地气。我们前年年底投了一家激光雷达公司,那个团队很有狼性,来自清华,去年春节都一直奋斗,到现在已经有了几千万的订单,完成了两轮融资,他们具备从科学家成为企业家的素质。

我们也接触过一些研究做得很好的清华项目,但创始人没有做企业家的素质。创始人一定要有工作经验,通常来说,拥有5年工作经验后出来创业比较靠谱。

“出海”,指的是国际化视野。中国现在有很多移动互联网的应用,用户量都远远超过了国外同类应用。比如美团做的业务相当于美国好几家公司的集合。出海能够增加我们整个移动互联网的总数,尤其是技术创新要参与全球竞争,没有国际化的视野很难做到。

一个公司与外界接触的面积,决定了这家公司的发展速度。我们所投资的很多创业者都是清华校友企业。因为我是清华毕业,在领域里深耕十几年。而你们作为创业者,要发展自己的人脉。在找人的时候就要找互补类人才,不光是能力互补,还要人脉互补。

一旦找到优秀的人,你还要让他不断帮你推荐,以招到更好的人,因为优秀的人往往是扎堆的,这就是葡萄效应。

与其更好不如不同。具备10倍创新的事儿才叫创新,这是《从0到1》这本书讲的最核心的理论。如果你能够从一个细分领域里面找到突破点,并且做到行业第一,与竞争对手拉开差距,这才是创新。

智行者做的是无人驾驶,创始人本身特别懂车,公司目前的估值有两三亿美金,增长潜力巨大。

IP、科学和文化总在山顶相遇。文化讲IP,科学也讲IP。我们今年2月8日在北京成立一家人工智能研究院,主要负责帮助科技类公司申请国际专利。

互联网公司,人很重要(一个是团队,一个是用户);但技术类公司,专利更重要。一定要把所有人的工作成果沉淀在公司,具体的形态就是知识产权和专利。

投资人看重技术类的创新企业。跟别人相比,你的差异点在哪儿?有没有门槛?如果后面别人看你做得好了,追赶你怎么办?这些都是要想好的。

竞争对手是最不确定的因素。通常来说,投资人会看这个行业中你的竞争对手都有谁,你是不是最强的那个。如果是的话,拿钱很容易;但如果不是,就要找出与竞争对手的差异。我们在投天使轮的时候,往往那些特别看好的项目不是给我们带来最高回报的。反而是那些意见不完全一致的项目让我们赚了大钱。因为有的创新在早期是不被人认同的,这样的话竞争反而小。

无论是投资还是创业,千万不要选完全拼执行力的方向,一定要选择高门槛和创新的团队。如果你先做了一个创新,别人不理解或者没看到,那就舍命狂奔。

对于投资人来说,是否投资比估值多少重要。对于创业者来说,小步快跑比拿高估值重要。这就是正确的投资观和创业观。

黑马Q&A

实验室学员A:

我们是做机器人教育的,前两天我们到剑桥跟ARM交流,我们发现Autneo很火,他们自己也做了类似的东西。这个芯片是属于什么层面呢?

李竹:ARM它实际上是做IP的公司,Autneo是可以拿到ARM的授权,在ARM架构上做的芯片。人工智能的芯片,通常来说计算能力比较强。有的是基于ARM的架构,还有的基于其他架构。但ARM架构对于物联网、边缘计算的东西比较合适。

实验室学员B:

我觉得做智能制造,如果面对量比较大的应用,往往都是终端方取胜。比如华为不会完全信任一个小团队,或者说在硬件供应、产能,供应链没有足够的支撑的公司。那么,我们在做这一块的时候,如何切入场景以及如何提高自己的核心能力?

李竹:智能制造也是分行业的,有一些行业不建议你去做,因为你很难打赢别人。这里面涉及到创新,比如说汽车制造行业,它基本上是被国外厂商占领,他们做的时间很长。

我们投了做机器人安全的公司,它做的是人和机器的协同,能快速布署在生产线上。在这个环节上,原来全部要人来做,现在用人和机器共处的环境把这个问题解决了。如果你能做到将效率提高很多倍的事情,胜算才会大。

现在小公司的成长速度还是非常快的,如果你想与大公司合作、签协议的话,就需要资本的支持。如果拿到资本,你可以展开宣传,有两个目的:

第一,给客户或潜在的合作伙伴看。告诉他们我的技术是过硬的。

第二,给竞争对手看。给竞争对手压力,同时也震慑可能投竞争对手的VC。

另外,科技公司和互联网公司不同。互联网公司是成王败寇、胜者为王,只有第一和第二。而科技公司只要做到前5名就都能赚钱。这也就解释了Face++拿了4亿美金后,商汤科技还能拿4-5亿美金,推想拿了2亿多后,其他做医疗影像的公司还能拿1亿多……因为大家都在冲。这个领域头部企业尚未形成,如果有能力做科技创新的,就尽量做科技创新。