明勢資本黃明明：巨頭卡位人工智能，創業者還有哪些機會

黃明明，明勢資本創始合夥人，擁有超過18年的高科技行業從業經驗，先後創立和管理了265.com、Zcom、Flashget和Kanbox等多家網際網路企業。作為一個活躍的天使投資人，黃明明先生投資了多家頂尖的網際網路創業企業，包括遊戲谷（成都博瑞收購，價值15億人民币）、汽車之家（NYSE:ATHM）、易遨、攀藤科技、快樂媽咪、極路由、PP租車等。

2014年創辦早期風險投資機構明勢資本以來，繼續聚焦于人工智能、工業機器人、高端數控機床等極大提升企業生産營運效率的領域。明勢資本近期的代表性投資案例包括：車和家、小牛電動、德速機械、神策資料、李群自動化、中科視拓、澎峰資料、企名片、易航智能、橙子自動化、雲麥好輕等。

近日，黃明明在小飯桌人工智能創業班上，分享了他對AI産業的深入洞察。主要包括以下幾大要點：

1、核心技術的突破是穿越經濟低谷的唯一的手段；

2、人工智能會是第四次工業革命的基石；

3、人工智能未來會變得像水和電一樣無處不在。

小飯桌對此進行了不影響原意的整理，分享實錄如下：

三大紅利的消失

1）人口紅利，出現拐點。中國曾經的人口紅利，造就一批諸如蒙牛、李甯等上市公司。在2013年中國首次出現勞動力人口下降，2050年，中國适齡勞動力人口僅占總人口的45%，老年撫養比将占到13.7%。

人口增長的峰值預計在2020年，之後勞動力、消費層的供給都會呈現斷崖式下降，而人口是經濟最大的驅動力，這個問題可能在未來5年都無解。

2）流量紅利，基本耗淨。我認為在2012-2013年，中國的流量紅利基本上已經結束了。

A.2006年左右的PC網際網路流量紅利、2011年後的移動網際網路流量紅利，比如社交和社交媒體等，成就了一批網際網路獨角獸公司：微網誌、微信、網紅經濟。

B.整個網際網路上的流量紅利向這些巨頭集中。網民花在騰訊、阿裡巴巴、百度上的時間，占總花費時長的71%，其中微信占35%，QQ占10%。流量紅利向這些巨頭集中的結果，就是像阿裡、騰訊這樣巨大體量的公司，2016年第一季度财報利潤驚人得環比增長39%和43%。

C.媒體方不斷漲價：CPC(Cost per Click)從早期的1毛錢漲到5角。

D.報告顯示，中國網際網路使用者總數已經達到6.88億人，同比增長6%，低于此前一年的7%，但報告顯示，從2008年至2015年間，中國網際網路使用者的增速有所放緩。

3）技術紅利，瓜分殆盡。第一代網際網路通過超鍊解決資訊高速流轉和資訊不對稱的技術紅利，基本已經被網際網路巨頭、中型網際網路公司瓜分殆盡，比如淘寶、騰訊、滴滴、今日頭條等。

效率是一個關鍵詞，但從第一代網際網路的技術發展到現在的20多年内，沒有一個核心和本質的變化。即我們通過這些技術産生了大量的資料、無窮多消耗不掉的資訊，但這一波技術沒有新的突破。

唯一能穿越經濟低谷的是技術革命

現在全美排名前五大的市值公司，包括蘋果、谷歌、Microsoft、Amazon、Facebook都是科技型公司；而前五十名裡，大概有1/3或者更多是跟高科技相關的技術類公司。

是以我們認為，雖然全球經濟面臨着低迷的情況，但核心技術的突破，是能夠穿越經濟低谷的唯一的手段。

每一次的經濟低谷都會帶來一個核心的技術突破，每一次經濟騰飛和社會深刻變革，都是因為科技創新的推動：

第一次工業革命：蒸汽機（18世紀60年代-19世紀上半期）。在此期間，英國的國民生產毛額激增12倍，年個人所得增長4倍，航運量超出40%。

第二次工業革命：電力（19世紀70年代-20世紀初）。德國崛起，工業産值占世界的比重從13.2%上升到1913年的19.3%，成為僅次于美國的資本主義世界工業強國。以電氣革命為核心的第二次技術革命，使世界擺脫了1857年爆發的世界經濟危機。

第三次工業革命：原子能、電子計算機、資訊技術（20世紀四五十年代開始）。世界制造業增加值從27900億美元增加到102000億美元。以電子、航空航天和核能等技術突破為标志的第三次技術革命戰勝了1929年的世界經濟危機；網際網路在内的資訊技術等新一輪科技革命幫助全球渡過了上個世紀七八十年代的經濟危機。

重大科技創新往往是經濟危機催生的。原因何在？因為在經濟危機時，社會更加迫切地需要科技創新，背水一戰，催生新技術進而形成新的支柱産業。

目前科技行業撞上了演化的右牆：CPU的運算速度和硬碟的存儲能力遇到瓶頸，摩爾定律遇到實體上的挑戰。

上一波科技大潮還是在90年代，經過将近十年的全球生态力的停滞，我們認為下一波應該在不久的将來很快到來，新科技已到了一個産業的拐點。

人工智能将是第四次工業革命的基石

人工智能驅動生産力的提高，推動全球經濟變革，是扭轉全球生産率增長停滞的根本驅動力。結合 GS 首席經濟學家 Jan Hatzius 的研究，我們明确了資本深化目前的停滞及其對美國生産率的相關影響。我們相信，AI 技術将會驅動生産力的提高。

1）算力與大規模資料的爆發為人工智能應用的實作提供了條件，這是人工智能應用得以實作的一個核心基礎。

根據摩爾定律，極端及運算速度每18個月提升一倍，價格每18個月提升一倍，價格每18個月下降一半。英偉達 GPU（GTX 1080）有 9 TFLOPS 的性能，隻要 700 美元，意味着每 GFLOPS 隻要 8 美分。在 1961 年，串夠 IBM 1620s 每提供 1 GFLOPS 需要的錢超過 9 萬億。成本的極大的降低，為人工智能應用的快速發展提供了條件。

2）一級市場融資活躍， IT巨頭紛紛卡位。

A.人工智能領域投資增長迅猛，AI創業公司數量和投資額在2015年創新高，一級市場年投資額從2011年的2.8億增至2015年的24億美金，五年内增長了746%。

B.IT巨頭紛紛引入人工智能領域專家，進行技術儲備。在和矽谷的朋友交流後才知道，巨頭之間對人才的競争是白熱化的，甚至是血腥的。

C.各個科技巨頭也在人工智能資産上出手頻繁，僅google就收購21家人工智能相關的技術公司，自 2014 年以來，谷歌、亞馬遜、微軟和 Salesforce 共進行了 17 項與 AI 相關的收購。

人工智能會像水和電一樣無所不在

人工智能已經進入産業化的拐點，我們相信未來它會變得像水和電一樣無處不在。

1）基礎層薄弱，其他層中外差距不大，各個層面均有機會：

人工智能領域的最底層叫基礎層，這裡面有晶片、存儲、大資料、平台。我個人不太看好一些核心晶片層或者硬體層的創業公司，我們認為在資料層反而有機會。

再往上是技術層，主要有機器視覺、 語音識别、 語義了解以及一些智能機器的控制算法。兩年半前我們開始投工業機器人，我當時認為2C的機器人遠遠沒有準備好，也沒有使用者剛需，是以2C兩年半前我們沒有碰；從2013年起，中國已是全球最大的工業機器人市場，我們認為在中低端有中國公司的機會；視覺和語音，我們認為機會不是特别大。

再往上到了垂直應用層，有智能駕駛、醫療、金融、網絡安全、工業。安防目前是最快商業化的，所有中國這一波走的比較快的人工智能公司全是在安防，這裡面是有大量的機會；金融和醫療現在的商業模式和變現模式還沒有那麼清晰，但已經在産生巨大價值，但國企不願意出很多錢是個核心問題。

人工智能生态在應用分支行業上主要包括個人助理、電子商務、農業、機器人、法律、教育等。其中，個人助理在中國雖然最近很火，我個人不是那麼看好；農業領域的項目，我們目前也還不能扣扳機。

2）人工智能生态圈的驚人擴張。2020年，機器人和人工智能市場規模達到1527億美元。

這個是機器人的幾大産業，最大的無疑大概還是自動駕駛。中國60萬億的GDP有十萬億是跟出行、車主相關的，是以還有什麼領域比這個領域更大。可能滴滴和uber隻是解決了出行領域的上半場，但出行領域真正的下半場不在共享經濟，是在自動駕駛，誰能解決這個問題，誰才能解決真正出行領域的這一盤大棋。

汽車是移動的人工智能平台，無人駕駛是人工智能集中競技的舞台。

我們認為汽車是人工智能的一個主戰場，從視覺、語音、算法、傳感器幾乎全集大成，而且它的系統控制軟體難度遠遠超過大家的想象。既可以通過增加硬體、也可以通過提升軟體複雜度來實作的功能，汽車傾向于選擇提升軟體複雜度以實作更低的成本。

我們看系統控制軟體的代碼行數，F-22戰鬥機是200萬行，F-35是600萬行，播音787是700萬行，普通乘用車是1000萬行的車輛控制的複雜程度，你沒辦法脫離車輛的控制直接去做算法。

人工智能是中國彎道超車的機會

1）資料基礎，以量取勝。

中國擁有超過7億的網際網路使用者，基于此産生巨大的資料規模；世界最活躍的交易資料（淘寶、JD）、金融資料（支付寶、微信支付）、服務資料（美團）。

iResearch 預測，2020 年，中國人工智能市場将從 2015 年的 12億人民币增長至 91 億人民币。2015 年，約 14 億資本（年增長率 76%）流入了中國的人工智能市場。

2）政府政策支援，不斷加大研發投入。

政府政策支援：中國的國家發展改革委員會（發改委）和其他相關政府機構于 2016 年 5 月 18 日釋出了《「網際網路+」人工智能三年行動實施方案》。《方案》指出了人工智能領域發展的六大保障措施，包括資金支援、标準體系、知識産權保護、人才培養、國際合作群組織實施。發改委期望中國人工智能産業整體與國際同步，系統級别（system-level）的人工智能技術和應用要位于市場領先位置。

科研學界：中國已經做出一些重大舉措。根據提及「深度學習」和「深度神經網絡」的被引用期刊論文數量，2014 年，中國已經超越美國。中國擁有世界領先的語音和視覺識别技術，其人工智能研究能力也令人印象深刻。百度于 2015 年 11 月釋出的 Deep Speech 2 已經能夠達到 97% 的正确率，并被《麻省科技評論》評為 2016 年十大突破科技之一。

3）硬體突破口。計算上從CPU到GPU，到專用晶片；感覺上傳感器小型化、晶片化、低價化。

4）人才儲備。

世界各國經濟和科技實力的競争，歸根到底是頂級人才的競争：中國擁有世界最多的工程師數量。10年間各國技術與工程專業碩士畢業生數量。

2015年度我國出國留學人員總數達52.37萬人，較2014年人數增加6.39萬人留學出國與回國人數比已從是十年前的3.15∶1（2006年）降為現在的1.28∶1。

一大批國際頂級人才的回流：Growing IO 張溪夢（LinkedIn（領英）美國商業分析部進階總監）、出門問問創始人李志飛（美國約翰霍普金斯大學計算機系博士，前Google總部科學家，世界級自然語言處理及人工智能專家）、李群自動化創始人石金博（港科大）。

給創業者的三點建議

1）專注是創業公司的唯一武器。大家要錢沒其他大公司錢多，要人沒别人強，使用者流量也不在我們自己手裡，技術即使有核心優勢别人也能做出來。而專注可能是一個創業團隊的唯一武器。

2）創始人早期要戰鬥在第一線。你得跟你的銷售團隊、工程師團隊一起去見客戶，否則永遠不知道客戶的真實需求是什麼，可能你不善于喝酒、和人打交道，但是你必須要戰鬥在一線，和你的客戶保持親密接觸，這是我們發現的非常重要的一點。

3）創業者要沉得下心，做時間的朋友。我從不認為兩年半、三年成為一個獨角獸是多麼了不起的一件事情，我們希望的是紮紮實實在你的核心領域，認真地投入、研發，做出真正有自己核心競争力的産品。

最後，不完美的英雄，也是英雄，不以成敗論英雄。正如華為創始人任正非所說的：對未來的探索本來就沒有“失敗”這個名詞，我們要從失敗中提取成功的因子，鼓舞人們不斷地獻身科學，不斷地探索，使“失敗”的人才、經驗繼續留在我們的隊伍裡。