每經(jīng)記者 李少婷 劉春山    每經(jīng)實習編輯 魏官紅    

每日優(yōu)鮮、摩拜單車、寧德時代、曠視科技均是當下炙手可熱的獨角獸企業(yè)，而他們快速成長的背后都少不了伯樂——聯(lián)想創(chuàng)投。聯(lián)想創(chuàng)投從早期聯(lián)想云服務(wù)業(yè)務(wù)集團投資平臺脫胎而來，目前已在云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、機器人、互聯(lián)網(wǎng)+、消費升級等領(lǐng)域頻頻出手。

2018年9月7日至9日，由太和智庫發(fā)起主辦、《每日經(jīng)濟新聞》戰(zhàn)略合作的第二屆“太和文明論壇”在北京舉行。會議期間，聯(lián)想創(chuàng)投董事總經(jīng)理王光熙接受了《每日經(jīng)濟新聞》（以下簡稱NBD）的專訪。王光熙分享了聯(lián)想創(chuàng)投在人工智能產(chǎn)業(yè)、AI芯片等領(lǐng)域的投資策略，以及一些行業(yè)熱點的個人觀點。

價值和效率為AI投資準繩

NBD：聯(lián)想創(chuàng)投的AI產(chǎn)業(yè)投資邏輯是什么？

王光熙：我們的投資分兩類，一類是整個AI技術(shù)鏈條上的技術(shù)投資；另一類是技術(shù)在具體產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用落地。

我們覺得AI不是孤立的技術(shù)，而是整個技術(shù)鏈。今天的AI技術(shù)和AI算法是基于大量數(shù)據(jù)的集合，從這點來講，要真正做好AI的應(yīng)用，必須有從物聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)采集一直到邊緣計算、超大規(guī)模應(yīng)用數(shù)據(jù)的整合、應(yīng)用，以及AI機器學習的算法，最后才能提煉出AI的能力。而這些能力具體還要跟產(chǎn)業(yè)深度結(jié)合才能發(fā)揮最大效應(yīng)。

NBD：您曾表示人工智能產(chǎn)業(yè)投資要選擇有大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的垂直領(lǐng)域，因為AI改造后會有明顯的經(jīng)濟效益，這里所指的垂直領(lǐng)域是哪些？

王光熙：每個行業(yè)的現(xiàn)狀和起步點都不一樣，其實并不是現(xiàn)在有數(shù)據(jù)才值得投資，基于不同的起步點，創(chuàng)業(yè)企業(yè)在行業(yè)中的切入點很重要。

比如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，可能在某些制造細分領(lǐng)域里，連自動化都沒有做得非常好，那就可能有一個彎道超車的機會，使其直接從“手工+機械”的半自動化狀態(tài)一下進入智能制造。這時我們要找的就是擁有能夠提供整體解決方案、幫助傳統(tǒng)行業(yè)迅速躍遷到智能制造狀態(tài)中的企業(yè)，進行投資。

而比如醫(yī)療影像已經(jīng)歷了很久的數(shù)字化，整體解決方案等方面已經(jīng)沒有機會了，那就要尋找一些細分的機會。創(chuàng)業(yè)企業(yè)需要有比較深的理解，擁有算法、技術(shù)能力，形成差異化的競爭壁壘。

這也是為什么AI很難泛泛而談，因為很難以一個邏輯去投資AI在不同行業(yè)的應(yīng)用。不過，一個以不變應(yīng)萬變的投資邏輯就是價值的創(chuàng)造和效率的提升，AI賦能的本質(zhì)一是節(jié)省人力，二是比人做得更快、更好。我們過去看的案例，應(yīng)用AI后效率至少提升5~10倍以上，未來隨著技術(shù)的發(fā)展，可能還會增加。

AI芯片發(fā)展應(yīng)聚焦生態(tài)

NBD：AI芯片被認為是中國芯片產(chǎn)業(yè)彎道超車的機會，您如何看待AI芯片領(lǐng)域的投資？

王光熙：首先，為什么大家覺得AI芯片是中國本土企業(yè)一個比較好的機會，這其實有個類比。跟造汽車一樣，汽油車已經(jīng)發(fā)明一百多年了，而中國這方面與發(fā)達國家的差距比較大，直到今天，我們在發(fā)動機、變速箱等領(lǐng)域與他們還是有相當大的差距。

所以，彎道超車或者說是趕超的機會往往出現(xiàn)在更新?lián)Q代的時候，出現(xiàn)在一個新的事物、新的變量顛覆原有產(chǎn)業(yè)的過程中。在這種情況下，中國的創(chuàng)新企業(yè)才能有更多的機會，中國的新能源車可能是一個機會，AI芯片其實也是彎道超車的契機。

在我看來，大部分科技，不管是底層技術(shù)還是上層應(yīng)用，都不僅僅是技術(shù)的問題，而是“技術(shù)+生態(tài)”的問題。技術(shù)的積累加上生態(tài)的積累，在一些特定的技術(shù)細分上，中國的學生和學者都足夠聰明和足夠勤奮，技術(shù)的積累可能還相對容易去趕超，但在生態(tài)的建設(shè)上其實是很難的。尤其是落后別人30年，再試圖重新造一個新的生態(tài)去顛覆別人的生態(tài)，其實是非常難的。

這就是為什么AI芯片這一塊大家會覺得有機會，因為這是一個新的生態(tài)。但即便是這樣的新生態(tài)，英偉達可能比我們早起步好多年，現(xiàn)在也已經(jīng)比較成型，但相對處于較早期，很多應(yīng)用還未落地，因此還有很多空間。

NBD：不久前，深鑒科技被賽靈思收購，從而引發(fā)了國內(nèi)AI芯片初創(chuàng)企業(yè)獨立發(fā)展可能性的辯論，您如何看待這一問題？

王光熙：具體路徑上，深鑒科技和賽靈思本身協(xié)同就比較強，這種收購可能是有很多商業(yè)上的考量。

所以，我覺得對于中國AI芯片企業(yè)，包括寒武紀和其他幾家，最大的挑戰(zhàn)就是快速在技術(shù)上領(lǐng)先的同時，還要做生態(tài)，這是所有新興AI企業(yè)都要面對的問題。像寒武紀他們的理論框架已經(jīng)做得很好了，幾年前已經(jīng)是世界領(lǐng)先的頂尖學術(shù)水平，后面就是怎樣把技術(shù)產(chǎn)業(yè)化做完。

除此之外，對寒武紀等也還有很多機會。畢竟技術(shù)是有國界的，整個國產(chǎn)化、自主可控這塊，對企業(yè)都會是個利好的消息。

AI芯片安防領(lǐng)域前景大

NBD：您認為AI芯片最有前景的落地領(lǐng)域有哪些？

王光熙：目前安防領(lǐng)域前景最大，視覺、自動駕駛還屬于早期，沒有個5年起不來。

安防肯定是中國AI企業(yè)發(fā)展的特色，過去僅僅是一個覆蓋，未來不僅是覆蓋范圍增加，而且有很多升級換代的機會。聯(lián)想創(chuàng)投也投了很多安防上層的場景和應(yīng)用類公司。

中國還是個商業(yè)大國，零售方面的AI技術(shù)也具備前景。自動駕駛肯定是非常大的一塊，但是時間點可能會相對更靠后。未來，移動設(shè)備上也會是很大的一塊，手機、pad上的AI能力會越來越強。

很多和AI相關(guān)的計算，包括大數(shù)據(jù)應(yīng)用背后的機器學習、分析提煉，這塊可能消費者看不見，但是在云端的服務(wù)器集群里面應(yīng)用會非常多，這塊未來有望會覆蓋到各個行業(yè)。

此外，隨著5G的興起，整個帶寬、網(wǎng)絡(luò)會越來越暢通，越來越多的終端設(shè)備不需要在前端、本地進行計算。云端、邊緣計算普及開來后，會覆蓋到所有AI相關(guān)應(yīng)用。