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7月28日，以“破冰”为主题的犀牛之星2017新三板投融资高峰论坛在深圳成功举办。本次论坛由新三板互联网信息门户犀牛之星发起主办，珠海清华科技园创业投资有限公司联合主办，来自新三板的近百家优质企业，与数百名顶级投资机构大咖直接面对面，共同探讨新三板投融资破冰之路。
此次人工智能圆桌论坛中，凡星资本合伙人张勇、东方富海合伙人陈利伟、爱智慧科技创始人梁新刚、达晨创投智能基金合伙人任俊照、红杉资本VP Tony先生、乐行天下 CTO 郭盖华围绕人工智能将如何影响人类生活的方方面面、AI大规模商业化面临的难题以及机构投资者看好的AI细分领域等话题进行了深入讨论。
以下为圆桌论坛整理实录：
张勇：大家好！感谢犀牛之星今天提供这个机会让我们来探讨一下人工智能。首先请各位嘉宾自我介绍一下。
陈利伟：东方富海从2012年开始聚焦在2B的领域，人工智能在很多方面和2B结合比较深入，所以整个人工智能是放在2B这块来看的。我们近几年投了40多个工智能的项目，在2B领域投得非常多。
梁新刚：我本人是一个创业者，去年再次创业，看好人工智能的远大前景，目前做的是人工智能中的认知智能，我们把AI技术应用到二级市场，为证券市场和投资机构提供投资支持。
任俊照：达晨创投做风险投资很长时间了，累计投资的项目大概有400家，方向是智能制造、生物制药，大数据等等。我负责智能化这个方向，从2014年开始就开始布局人工智能领域，投资了一系列标的。
Tony：整个人工智能板块来比较宽泛，我们红杉在智能驾驶这个领域花了很长的时间。
郭盖华：我们现在主要对外提供导航定位系统，让一些机器想去到哪里就去哪里。
人工智能未来的模样
张勇：大家心目当中所期望的人工智能应该是怎么样的，或者是未来应该是怎么样的？
Tony：自动驾驶已经离我们很近了，现在卖的国产的车基本上都具备L2的功能，让我们的生活得到了很大改变。智能化和新能源化对于技术革新和市场推动我们相信不远了，应该在2025会达到L4或者是L3的水平，在固定区域内自动驾驶，到那时我们生活方方面面的改变都会很大。
任俊照：随着智能化技术的创新，传感器技术的创新，未来社会应该是到一个相对比较智能化的时代。过去是物质满足我们的时代，未来的时代应该是物质会服务我们。人工智能发展比较迅速，所以未来时代应该想象到我们周边充满了智能机器人，它可能是一种虚拟的，可能会跟各种各样的结合。比如说跟汽车的结合，以及未来在我们生活当中可能会遇到虚拟的机器人，在我们的生活中扮演重要的角色，不仅仅是替代了很复杂的劳动，可能在服务或者是需要很复杂的运算时，这种虚拟的机器人可能会帮到我们，所以我觉得未来是物质服务人们生活的时代。这种服务背后是有很智能化的经过学习的虚拟机器人可能会出在我们身边，可能在各种场景会需要。
陈利伟：这个话题其实很大，我们知道人工智能分成三个阶段，弱人工智能，强人工智能和超级人工智能。我个人的理解，在前两个阶段弱人工智能和强人工智能，人工智能是人的助手，还是不能完全替代人，这个阶段人工智能会对我们的生活起到非常大的促进作用，它的所谓的负面或者是消极作用相对来说比较小。
如果进入到超级人工智能这个阶段，到底它的积极作用大还是负面作用大很难说。现在世界上对于人工智能的看法是分成两派的，一个派是以特斯拉为代表的认为人工智能对人的危害是大家没有意识到。还有一种是不管怎么样一定是积极作用大于消极作用。如果不对第三阶段的人工智能约束和规范，任由它发展也很难说到第三个阶段会出现什么情况。
前段时间谈到随着人工智能对人的替代会出现大量的无害但是也无用的，未来人工智能的时代可能会脱离人群，这个我们是要关注的，不仅仅是要看到人工智能对人正面的影响，还要看到怎样规范它的消极影响。
人工智能对人类未来影响
梁新刚：在人工智能分类方面，有强与弱的分类。作为创业者我们很密切结合应用场景进行另外一种分类，感知到认知，还有一个是反馈。感知是看与听这方面，反馈是指能够动，机器人和自动驾驶，然后有认知。我们现在所做的是认知。未来改变我们生活的AI这三个赛道各自有不同成熟的时间点，我认为最快成熟的应该是感知这一块，实际上现在在图片和视频的识别上AI已经有超越人类的表现了，刚才讲到为什么现在机器人还不满意呢？是因为感知上做得不好，我们认为感知会早晚做得好，接下来我们要求他动作上，包括自动驾驶，最后一定是认知了，需要它基于语义，基于知识，一直到能够协助我们决策，这是我心目中的三个阶段。
张勇：郭总您结合你现在做的项目跟我们分享一下您期望未来会是什么样的？在人工智能方面。
郭盖华：我们去开发这样的人工智能是为了解决问题，让一些不合理的或者是低效变高效，我们现在正在做的是让原来无序的机器人变得高效。我们希望草地机器人非常高效的在家里工作，能够用最小的耗电量覆盖更多的区域。我们未来在清洁行业，大量的清洁设备可以自动化，比如商场里面很多清洁工推着清洁机在商场里面走，我们完全可以让它自动化的，在晚上商店关门之后机器人在里面自动化的走，这样的话是很省成本的做法。
张勇：我想问3位投资人，目前关注人工智能跟生活哪些方面的结合？
陈利伟：我们比较关注AI+医疗。两年前如果告诉医院看片室的主任说AI可以帮助看片，他觉得你是瞎扯，但是两年以后大量的项目已经渗透到医院里面了，AI的看片误诊率能够小于人工看片的误诊率。
在AI+营销这一块也是我们非常非常关注的，因为困扰中国广大企业的问题是销售越来越难做，商机越来越少，但如果通过AI算法的这样的辅助的手段去低成本的获取有价值的商机，这个是通过系统化已经在做，而且这个产品也做得非常好，在我们投的项目里面已经都得到了非常好的认证，这两个方面在实际生活和体验的生产过程当中在实施的。
梁新刚：金融、教育、生活各方面都有可能通过AI技术的使用使很多数据处理更加便捷。AI的使用离不开数据，发展至今数据是越来越大，越来越多，而且通过各种传感器的采集获得很多的数据。通过AI技术让数据更加有效，用机器深度学习人对数据会迅速的处理，可能会形成一种虚拟专家，智能专家的角色。
Tony：我这边比较关注的是出行和驾驶相关的，智能驾驶正在布局，但是所有人都知道如果自动驾驶的来临未来车的销量一定是大幅下滑，因为自动驾驶对我们的出行有质的变化。另外方面可能对我们的交通的效率是一个提高。
大会现场燃爆
人工智能如何实现商业化
张勇：我们看到了很多AI人工智能的创业项目，大家都比较纠结商业化的路径，如何实现更好的商业化，加速商业化的进程？
郭盖华：这是一个很好的问题。第一应该先看看我们擅长什么，或者是我们的算法和技术本身能够解决什么样的问题。很多人觉得我们可以做到这样那样，这样是很不好，应该要聚焦，把自己擅长解决的问题收缩到很小的范围，然后有针对性的去找，在生活中去观察，我们的擅长的东西能够在哪些行业变得更加高效，更加便宜也好，更加简单也好，不管怎么样能够带来收益。我自己内心时刻在告诫自己的一个理念是聚焦，把自己能够做好的东西做得最好。
梁新刚：这对于我们创业者来说是关乎生死的事。一级市场的信息比较匮乏，二级市场我们在技术上打通全占，在数据层面我们用机器学习和深度学习来帮助很多投资行业发现关联性，在文本信息这块我们用自然语言处理用机器提高效率。在传统的投资机构分了TMT、化工、周期性等行业，每个人只看几个，但是小的机构养不起那么多人。我们用知识图谱，用深度学习帮助基金经理做更明确的决策。总体来讲做专了之后我们能够更细腻的把握到投资机构的痛点，我们不砸谁的饭碗，我们先做增量的市场，在这个过程中这个行业里原有的每个人都会在跟AI共处的过程中会找到对他更有利的。
Tony：这是大势所趋吧，对效率的增强和对精准度的提高，无论是在医疗行业还是在工业行业。不像一些电商，不像移动社交，这个东西是考虑市场发展的问题。
任俊照：确实挑战很大，人工智能要到一个很大的商业阶段需要一段时间，没有我们想象的那么快，但是一个技术发现它的价值可能很快，大家现在都知道人工智能对社会是有价值的，也很多这种团队一下就冲进去了，但如果商业化的节奏没有把握好的话，对自身的生存挑战压力是很大的。我们在选项目的时候往往选类似在资源的整合下，特别是你能够拿到数据，或者是在某一个行业的方向能拓展开，有项目的用户能够绑定起来，市场拓展能力是蛮重要的，因为这个市场意味着你在下一轮拿到数据资源的问题。
另外我感觉团队不适宜大，做大的话你的资金要能支撑你长远的活下来，这里面考验的是创业者在控制好成本，以及在商业落地的方向上是需要去思考的，活下去是王道。第二要有资源整合的能力，考验的是团队的稳定力。第三个是选择一个好的方向，虽然这个方向比较小，但是这个方向能够让你活下去，能够让你一点一点积累，实际上是一个比较好的正的势能积累。
陈利伟：人工智能的商业化整体来看导入的初期，从人工智能不同细分的领域来看商业的发展阶段是不一样的，人工智能、深度学习、图片图像的识别，发展来说商业化程度已经是比较高了，但是像无人驾驶和人工智能还是有一定的差别。国外有一家公司做的商业化程度比较高的，用人工智能的方式帮助企业，金融业、零售业更好的让它的适合的营销顾问匹配到合适的消费者，从这个角度看人工智能在2B领域的商业化应该在今年是规模化的启动。我相信在中国的2B的公司我们会越来越看到基于人工智能的一些产品。在这一块我们是比较相信的。
另外在商业化上面，我觉得国家肯定比企业更乐观一些，因为我看到刚刚公布的新一代的人工智能规划里面，到2020年人工智能的核心产业达到1000万的市值，这也反映其实人工智能商业化应该也不是特别遥远的事情。
