泛科技当投资人“遇上”人工智能

人工智能机器人，自动驾驶汽车，这些曾停留在科幻电影中遥不可及的高科技产品现如今已走出“幻想”，从世界各地的实验室中进入人们的生活。正如任何一个产业，人工智能领域的扩展同样需要资本的助力。人工智能迸发出的活力吸引了越来越多的投资者，资本的注入也使该领域焕发了更强的生机。在本次“2017FT中国人工智能前沿发展论坛”期间，FT中文网采访了澜亭资本创始人刘炯，就人工智能领域投资标准与未来发展等相关话题，后者分享了他在投资人工智能过程中积累的丰富阅历与思考。

自创立至今，澜亭资本先后投资了Emotech、云迹科技、水岩科技和驭势科技等致力于人工智能开发的企业，并积攒了大量的实践经验。面对当下如雨后春笋般增长的人工智能初创项目，刘炯认为需从以下三个维度评估一家人工智能公司的投资价值 。

首先，人工智能作为一个“强技术”行业，一家人工智能初创公司的含金量主要体现在其技术开发能力。放眼当前全球人工智能格局，呈现“两极”态势。以硅谷为首的美国和以东伦敦为标志的欧洲地区在人工智能开发领域处于领先地位。而中国尽管人工智能“热”，开发项目多，但中国AI从业人员多使用国外的开源框架进行开发，核心的原创技术匮乏。中国作为“两极”外人工智能发展的一片广阔天地，在技术层面存在巨大的提升空间。

其次，投资人工智能公司需要考察其技术及产品与市场的契合度。一家人工智能科技公司成功的基石在于技术研发能力，而后期商业上的成功则取决于其能否最大限度地发挥技术价值，并应用到产品上，迎合消费者需求。从投资角度，很多高精尖技术储备无法被商用化，而真正有商业潜力的技术则能以产品为载体，切实解决用户痛点，并由此带来实际应用价值和商业利润。

刘炯同样强调了一家科技公司团队融合的重要性。来源于科技巨头，科研院所的技术“牛人”首先可以作为一家科技公司的“名片”和核心竞争力。在人才和科研能力的基础上，管理团队需要合理地配置资源，保持研发团队的创新活力。而销售团队应与技术开发部门齐头并进，将产品以正确的定位和策略推广到市场上，使用户对其产品产生粘性需求。

结合对人工智能投资领域的洞悉，刘炯进一步谈到当前中国人工智能的发展现状。由于中国互联网技术起步晚，技术基础薄弱，专业人才缺失等客观因素，中国人工智能领域在技术水平上暂时落后于欧美地区。但中国人工智能强大的发展优势不容忽视。中国存在巨大的市场，对人工智能技术产品需求广泛。中国的人工智能初创公司天生贴近市场，因而较欧美科技公司相比，更清楚如何将技术与商业背景结合，创造商业化价值。与此同时，中国庞大的人口基数产生的数据也为云计算，移动互联技术等提供了大量的资源，这些条件都使得中国成为了人工智能行业成长的一片沃土。若将人工智能发展水平分为三层，欧美地区在“基础层”和“技术层”处于领先地位，而中国在“商业应用层”则有机会实现弯道超车。

当然，刘炯也谈及了中国资本直接收购国外领先技术的可能性，他认为短期来看此类收购还存有一定障碍。从软件层面，目前国外很多科技公司对他们的深度学习框架保持开放态度，希望技术人员在其平台上进行开发, 如Google开放的Tensorflow系统，因此在算法和应用领域，技术基本是流动与开放的，并不存在交易活动。但就原创型尖端技术而言，国外很多团队怀有一定的“理想主义”，希望凭借他们的技术迈入科技巨头行列，所以在研发阶段并不愿分享最前沿的技术创新，接受外来资本的全盘收购。在硬件层面，出于国家安全的考虑，西方国家政府曾干预阻止中方资本收购如芯片等核心硬件技术，预计未来在涉及国防和信息安全等领域，壁垒将会长期存在。

作为长期接触人工智能技术的投资人，刘炯对“AI+金融”的发展前景也有自己的展望。中国的金融体系较西方相比，成熟时间较晚，因而对新技术的包容程度更强，新技术的应用可以迅速填补金融体系发展过程中的不足。例如，未来在风控领域，运用人工智能，结合大数据技术可以精确有效地预测并降低风险。而在金融监管体系中，未来人工智能技术可以被用于分析二级市场上的异常波动和异常交易，提高监管的效率和水平。然而，人工智能在金融领域的应用还面临诸多挑战，如监管滞后带来的管理风险，投资者对人工智能产品缺乏信任度等问题。身为投资人的刘炯也期待有朝一日人工智能技术可以实现突破，产生出能兼具搜集，处理，优化信息于一身的智能投资产品，辅助像他一样的投资人全面评估投资项目。

最后，当谈及当下很多人对人工智能发展超出人类控制的顾虑，刘炯表示，这种问题只有可能出现在“强人工智能”时代，而目前我们所处的“弱人工智能”阶段，人工智能无法主动感知周边环境，仅能在框架结构内进行深度学习，因此现在产生这样的担心还为时尚早。现阶段，人工智能领域所面临的真正挑战是行业如何进一步发展，增强技术能力，实现从“弱人工时代”到“强人工时代”的跨越。提高技术研发水平和人才培养是一个量变的过程，需要企业有充足的技术储备和可落地的商业模式。而质变则来源于社会环境和心理的突破，从社会层面需要迎合前沿技术的发展，出台配套的法律法规，完善基础设施，预先规避风险，平稳度过由量变到质变的过程。