AI新物种，存活or灭绝？戈壁创投徐晨：我们正处于人工智能“寒武纪”

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大量的新物种出现了，许多种类的生物在那之后被自然淘汰了，就像人工智能一样。

2017年9月19日，戈壁风险投资和机器之心举办了以爆破为主题的戈壁人工智能论坛。在论坛上，戈壁风险投资的管理合伙人徐晨发表了演讲，阐述了人工智能的发展趋势、现状和投资方向。会后，戈壁风险投资有限公司的执行合伙人徐晨也接受了黑智的采访。

自从阿尔法戈在中国掀起关注人工智能的高潮以来，人工智能风险投资一直持续到今天。在徐晨看来，人工智能的发展仍处于初级阶段，这一领域对vc的吸引力不在于酷派公司的数量，而在于它所带来的时代变迁、新兴平台的出现以及大量前所未有的新物种的爆发。这个前所未有的新时代被他比作地球历史上寒武纪生物大爆发时期。这个新的寒武纪也将带来商业模式和产业结构的变化，并创造更多的商业机会。

人工智能领域的风险投资趋势正在从以前的算法等基础技术转向数据和场景的应用。徐晨认为，现在更大的变化是，更多的人不再简单地创造场景，而是创造需求。

以下是徐辰观点的总结，由黑智主编:

寒武纪人工智能时代

虽然人工智能已经蓬勃发展了几年，但从实际的开发和应用来看，它还处于非常初级的阶段。此外，人工智能并不单独存在。它将与我们现有的方案相结合，以改变和升级更多的现有行业，并创造更多的商业机会。

对于vc来说，每一个像人工智能这样的新兴产业的出现都会带来一个有趣的现象，每一个新兴平台都会伴随着大量的新物种。就像地质时代的寒武纪一样，在那个特殊时期，物种丰富度增加到了难以想象的程度。

当你进入一个所谓的创业和新技术行业，你会发现当时机成熟并达到某个爆发点时，会出现相当多的新公司，但让我们兴奋的不是这些公司有多酷，而是这个阶段可以创造尽可能多的新条件、新物种和更多的新机会。

我们把会议的主题定为爆破，因为我们也相信人工智能不在计划的爆发期，你会突然发现大量新的模式和公司出现了。就像寒武纪时代，当那个节点出现时，生物世界从简单物种变成了基本物种。

有很多东西，没有明确的进化路径，这就是爆发。例如，O2o平台业务在本质上并没有改变，而是信息流重组，而人工智能则完全不同，它是一个新的物种，带来了结构性变化。当然，它也需要一个伟大的平台，有爆发的潜力。结构变化将使其在3-5年内发生巨大变化。

当我们观察寒武纪时，我们也可以发现大多数物种在后期被自然淘汰。人工智能也是如此。在创造新的机会之后，我们将会看到，在5-10年内，许多不符合行业发展规律的现有商业模式或新技术将会淡出市场。因此，在这个时候，创业公司面临的挑战是如何生存。

艾是创世纪

大多数人认为人工智能的到来，就像《启示录》一样，将摧毁和取代现在的时代，建立一个新的社会秩序。我认为人工智能更像创世纪，是一个逐步产生新能源的过程。

(国外整个人工智能生态系统的分析图)这张图告诉我们，人工智能主要是用来增加商业价值和减少不确定性，而不是大多数人认为的取代许多现有技术和产品。

(人工智能行业热点图)从该图可以看出，毛利高、数据存储量大、人工替换可能性大的行业，如健康和商业智能，最容易受到相关机构和企业家的关注。

许多人，比如马斯克，会认为人工智能会把人类推向一个所谓的向下的弧线。但我在这里推荐一部电影《天真无邪:空壳中的幽灵》，这部电影很好地讨论了人与机器的关系:ai起初就像一个孩子，它什么都不知道；根据什么样的训练模式，它将向什么方向发展，而人工智能本身的结果取决于训练。

伊索寓言中驮着盐的驴子不小心掉进了河里，发现这可以减轻它背上的负担，所以它每天都这样做；但是有一天，当它背着棉花过河时，它又做了同样的事情，再也没有起来。对于那些从事人工智能领域的人来说，人工智能正处于一个快速发展的阶段，许多人喜欢将其他行业的经验应用到他们现在正在做的事情中。

然而，人工智能给我们带来了新的机会，这意味着不同的商业可能性。它最吸引人的一点是，它可以创建不同的业务逻辑来应用于业务。如果你对你做的生意没有深入细致的了解，你很可能会以一头驮着盐的驴子告终。

艾需要更多的耐心

从1870年到1910年，电力被广泛使用，在此期间，它花了40年才真正进入历史舞台的主流。经过这么长的过程，很难改变用户原来的习惯。在这个时间点出现的人工智能也是如此。虽然它受到大多数人的青睐，被认为是未来的发展趋势，但它的成熟远比我们想象的要慢。

在艾大道上，它似乎在北京的三环路上行驶。整条道路拥堵且缓慢，原因有很多:汽车本身的老化以及消费者对技术的认知。在这条赛道上，无论你是开兰博基尼还是保时捷，你都不能开得很快。但是如果你昨天晚上开着特斯拉却没有充电，你可能不得不担心你是否能在四环路以下行驶。

在这条路上，我们应该从优先考虑燃料的数量和节省，这远远大于效率和速度，我们不能只是认为我们可以像大多数人一样争取出路。对于人工智能企业家来说，在这个节点上，他们是否能够冷静下来思考，如何在一个漫长而不稳定的时间里合理地利用能源和客户资源，以及如何有效地利用这些都是关键。

人工智能创业，从算法到场景

人工智能创业，经过多年的培养，已经相对成熟。从以前主要涉足算法的企业家浪潮中，他们现在专注于数据和应用场景。现在，与以前相比，更大的变化是，更多的人已经学会了不只是简单地创造一个场景，而是创造一个需求，并为此而切入。

在过去的两年里，人工智能仍然是一个全新的行业，许多人开始用做算法和基础的想法来创业。然而，更多的巨头进入后，他们意识到基础设施投资耗时长，资源消耗大，许多人开始寻找不同的节点并进行细分。特别是去年以来，几个行业都取得了很大的突破。

一个是教育。许多公司已经成功地将人工数据与原始数字资源相结合，与机器相结合，并创造了利润。

对于教育来说，更大的场景不是应试教育，而是人格和品格的培养。在这个领域，资源相对稀缺，公众的需求即将被挖掘，这对中小企业来说是一个切入的好机会。例如，美国有许多针对儿童阅读障碍和自闭症的治疗产品，可以记录儿童的行为和互动数据，并进行定向分析。

第二个是工业物联网和工业4.0场景。这个行业本身就有产生数据的特点，但是收集和分析数据的人并不多。如果有人能进入这个行业，积累更多的数据，将算法与更多的企业结合起来，就有可能形成一个新的品牌。

另一个是今年炙手可热的金融技术。虽然政策风险在一些领域长期存在，但我们也可以看到机遇也是挑战。

在这些领域，人工智能的思维逻辑实际上类似于大数据。在缺乏通用数据或结构化数据的情况下，您可以从数据流入口或数据本身的清理中切入，并首先占用资源。在这些数据丰富的子行业中，很少有大型企业的垄断，它们可以制造大型算法或场景解决方案。

要切入更简单的业务，包括所谓的中间流程处理，最大的挑战是门槛相对较低，长期保持高毛利的可能性相对较小。你会发现许多公司今年都有不错的业务收入，但他们的核心竞争力不是算法或技术本身，而是更多基于所谓的销售能力或为不同企业客户定制解决方案的能力。但这种商业维度与人工智能创业本身是错位的。这也值得大家考虑。现在看起来热门或好的东西可能不是中小企业家的最佳选择。

戈壁风险投资主要关注的垂直行业，除了前面提到的健康和金融，我们还将从用户自己的使用场景来看这个行业。Ai本身有大量的用户使用场景，一个是与汽车相关的；第二，旅游领域；第三，家庭；第四是办公环境。在这些领域，我们最近正在关注几家公司，比如大规模的物联网和环境意识。

让我兴奋的是大型办公室场景总是被忽视。大多数人把企业当成顾客，从不把企业内部当成所谓的场景。最近，很多人开始意识到商业主体本身也是一个消费终端，特别是对人工智能来说。在很大程度上，你服务的企业客户可以为你创造收入，但事实上，企业内部产生的需求更大。

其次，在汽车领域，这些年已经是一个爆炸点，包括无人驾驶和人车互动，创造了很多场景。但是在这方面，中国和美国仍然有很大的技术差异。在互动和认同领域，中美两国的技术发展道路大相径庭。从无人驾驶在中国的下一条发展道路来看，在中国有很多机会，因为中国的基础设施状况与美国非常不同，无论是交通状况、驾驶习惯还是整体城市状况。

艾泡不重要

在人工智能领域，关于泡沫和投资热情的讨论也给一些公司带来了高估值。但我认为人工智能的投资热潮对市场影响不大。

技术领域不同于零售业。即使有补贴，用户也不会因此而使用它。他们对价格不敏感。然而，对于资本来说，它仍然愿意投资于它。对于人工智能的长远发展，业内大多数人的共识是人工智能将在5-10年内面临井喷的机遇。从科技领域领先公司的前一个发展周期来看，facebook和谷歌都是高价值公司。这是一个巨大的赌注，许多人愿意在这个领域下注，为新的巨人创造机会。

然而，技术投资，不管这项技术是否成功，都会给市场带来积极的教育。这是市场走向成熟的必然过程。此外，人工智能泡沫实际上对市场影响很小，它是一种技术变革，不会对商业终端产生大的影响。它的输入影响是有限的。在人工智能公司内部，虽然有些人说他们的投入成本很高，他们烧钱，但在现阶段进行这种投资并不是浪费。正是由于反复的尝试和错误，产品走向成熟，更多的人可以从中看到机会。

大公司扮演的角色更为重要。在目前的人工智能投资中，大公司可以投入更多的资金，在数据和场景方面拥有更多的资源。如果他们选择闭关锁国，将对市场产生负面影响。但是现在，一些大公司正在开放他们的想法。至少就目前而言，人工智能的整体发展对市场和企业家都是有利的。

目前，大多数人工智能公司的业务主要是2b。因为看起来它仍然是一个基于技术的公司，运行速度比平台快；换句话说，大多数科技公司没有办法将该平台用于更多的商业应用。大多数企业仍然采用服务企业客户的模式。而C端业务，更多直到大平台出现之后。这类似于互联网和移动互联网的演进路径。当竞争达到一定程度时，2c的业务将发展得更快，更多的企业正处于业务模式创新时期，包括抓住客户，这样他们就可以更加关注用户的感知。同时，许多企业可能成为真正的b2c合作伙伴。在后期，人工智能行业将能够在更广泛的意义上为用户服务。

一些勇敢的公司已经开始提供saas服务。Saas目前非常具有挑战性，很难成为第一个构建业务平台或向第三方开放数据的平台。但是从人工智能的长期发展来看，我认为所谓的基于平台的服务和saas服务应该是主流趋势。即使现在企业的需求已经关闭，大多数企业最终还是会选择saas。

因为只有这样，它才会真正给人工智能带来更普遍的优势，形成来自整个行业和不同公司的更大的数据池，并对这个行业和你的业务产生影响。

当谈到中美两国在科技创业领域的比较时，很多人说美国的人工智能人才储备比中国大得多，但就人才素质而言，两国的中间差距越来越小；其次，从企业客户采用新技术的意愿来看，中国在大规模政府采购方面比外国强，比美国政府勇敢。从这个角度来看，中国在某种程度上正在为人工智能创造一个更大的市场。另一个重要的一点是，从底层技术来看，许多企业采用了多种技术进行集成开发，许多外国企业在中国做了大量的业务。就技术而言，国界变得越来越模糊。