新三板最新消息 北極光創投楊磊：人工智能領域，創新是生存之本
在2017年創業邦首次推出了“人工智能創新公司50強”這一專項榜單之際，創業邦記者與北極光創投楊磊，聊了聊他在人工智能（AI）領域是如何做投資？以及如何看待人工智能發展現狀和瓶頸問題。
以下為全部對話
除了競爭壁壘，打通AI鏈條很重要
創業邦: 創業公司在人工智能哪個細分領域機會比較大？
楊磊： 通常大家把人工智能分成三個層面：基礎層，技術層和應用層。我們認為最大的機會在基礎層和應用層，也就是兩端。我們投最基礎層的技術公司，基礎層壁壘非常高，很多時候是和巨頭的競爭，任何突破都是大大的突破。這里創業公司的優勢在于速度和對市場的理解。
我們也投應用，像我們投的 Drive.ai 就是無人駕駛創業公司。無人駕駛在人工智能應用里算是一個萬億級的機會，競爭非常激烈。應用層并不意味著壁壘低。這里創業公司差異化的點在于跨學科的能力和垂直整合的能力。
不管投應用還是基礎層，都會找相對來說不是那么容易的事。如果大家都覺得這個領域小公司沒機會了，我們會看一看。如果大家都覺得小公司特別有機會，我們就不看了。因為壁壘不高。我認為在過度的競爭中不會創造出太多的價值。
創業邦：除了看創業公司的競爭壁壘，還會看什么？
楊磊：技術在人工智能里只是一環，這一環在不同的領域里作用可大可小。我們評估一家公司的價值，要看能否把AI的鏈條打通，能打通，就能真正產生價值。現在能夠產生價值的AI 領域，一般來說估值都不低了，因為打通鏈條是一件很難很需要創新的事情。但是我相信AI 在不同的領域都會帶來價值，也可能開始是從非常小的一個點切入某個垂直領域，但是只要能打通產業鏈條，發展前景就很大。如果只是一個算法，一個技術，我不會特別感興趣。
創業邦： “打通”具體指什么？
楊磊：技術、產品、市場，全都完成，才可以叫打通。真正解決客戶的問題，有客戶使用，這才叫創造了商業價值。打通是一件很難的事。我們投資初創公司的時候，一般創業公司都還沒有打通鏈條。可能會有一些想法，也未必成熟。我們會根據我們對于技術和產業的理解，利用北極光生態里面的一些資源去幫助他們一起去“打通”。
瓶頸和機遇并存
創業邦： 在人工智能領域，中美發展是否存在差距？
楊磊: 在商業模式的創新上，中國團隊非常優秀，會非常接地氣的創造商業價值，更會用現有的技術來創造價值，而且并不局限于AI技術。但如果是技術解決不了的問題，美國團隊更有可能會在這方面想到新的解決方法，也更有創造力。任何事物都不是靜態的，我相信中國的團隊在這方面在未來的幾年也會跟上來，甚至超越。但是投資人需要有耐心一些，創新需要時間和空間。
創業邦: 現在很多大公司都在做技術的開源，這對創業公司有什么影響？
楊磊: 大家有這種觀點，如果大公司開源了，小公司是不是都沒有優勢了？我認為開源是一個好事，可以讓小公司跑得更快，去解決大公司還沒有來得及解決的問題。
大公司和小公司在同一個跑道上，我覺得不是壞事，有一些基礎的工作大公司都做了，小公司就在這個技術上走下一步。關鍵就是小公司走下一步的時候，有沒有創新。只要創新的這個點比大公司速度更快，這就是小公司的機會。
只有不斷地創新才能夠生存。我們所處的這個時代是一個超摩爾定律的時代，人工智能能力的發展速度遠超摩爾定律（18－24個月性能翻一番），在這樣快速變化的時代里，只有創新能力強的公司可以幸存。
人工智能是一個不斷改進的一個過程，算法模型在不斷迭代，現在能解決的問題和解決問題的深度只是冰山一角，在中間有很多可以突破的地方。比如無人駕駛，Google干了好幾年，創業公司還有機會嗎？當然有。Google技術的發展已經到了平緩期，隨著時間的推移，進展基本上沒有太多了。再加上大公司戰略上的搖擺，Google 做無人駕駛的人走的也得七七八八。
創業邦: 在人工智能的發展中，什么是瓶頸？
楊磊: 各個領域都有自己的挑戰。這里我提兩個瓶頸：1.計算構架：我們今天的計算構架無論是CPU還是GPU，還是FPGA都不是為了人工智能設計的。2.產業和AI的融合：既懂得AI，又懂得產業的人幾乎沒有。大家在爭論到底是AI經驗重要還是產業經驗重要。我們的經驗讓我們認識到兩者都很重要。讓AI和產業碰撞出火花，就像在稀薄的空氣里讓兩個分子碰撞一樣難。
創業邦: Google的無人駕駛為什么會遇到瓶頸？
楊磊： Google 的方法是弱人工智能。Google最開始做無人駕駛的時候，深度學習還不像現在這么火。他們的整個構架用的是機器人的方法，用人工智能其實非常少。比如Google 為了實現在某個場景的運行，要寫一萬條規則，好天氣下寫一萬條規則。下雨天氣呢？是不是再寫一萬個規則？黑天怎么辦？我們投的Drive.ai，底層完全是人工智能的，所有地方都是AI first 來解決問題。Google一個傳感器出了問題，就得靠邊停車。Drive.ai照樣開，雨天、黑夜也沒有問題。Google的無人駕駛系統的通用性也有問題。比如Audi 換成BMW了，可能要調試好長時間。一輛嶄新的Audi車，用Drive.ai的駕駛系統，一星期之后就變成無人駕駛了。這是2016年的水平，今天就更快了。
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