在成为新晋网红之后，AI却寒冬将至
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拓扑社（微信：tobshe）12月20日报道
编辑：王俞羽
在12月14日在亿欧举行的2017创新者年会“AI产业应用峰会”上，国科嘉和王戈进行了精彩演讲，从资本角度分享了他和国科嘉和对人工智能领域，未来一段时间发展的思考与预测。
近些年来，AI逐渐成为了一个社会性热词，但是实际上，它并不是一个新的词语，而是经过了漫长的发展。
之所以在最近几年变火，主要得益于算法的改进、大量数据的生成、云计算成本的降低以及应用场景的落地。
在政府的推动下，人人都在谈AI，但是事实上风口总会过去。AI还有很远的路要走，低谷也马上到来。所以建议如果现在还在做人工智能创业，应该先拿一部分钱放手里。
在相关方面的创业上，建议应有足够的技术点以及资金来源否则很大程度上意味着出局。
尽管前途是光明的，但是道路是曲折的。创业的话，AI虽然是一个很好的方向，但是时间与实际情况上应该把握好。同时团队也很重要。只有经过市场的选择和淘汰，人工智能才能拥有一个更好的未来。
以下是王戈的演讲原文，拓扑社（微信：tobshe）整理删改：
本文预计阅读时间：5分钟
前几天中央政治局又组织了关于AI的学习，也出台了一些新的AI政策。可以说现在AI已经变成了大家的常用词。所以今天简单和大家分享一下我们基金在AI领域投资的一些体会和干货。我们首先沿着时间线的大思路，来讲讲AI的历史、现在与未来。
其实人工智能本身是“70岁的老网红”，为什么这么说呢？因为AI本身就具有一段历史，时间有限，在此就不详细展开了。
在人工智能和大数据方面，我们中科院的布局比较早。所以现在这个行业的大咖们经常调侃，中科院的计算所、自动化所博士们还没毕业，一堆企业直接给他们在研究所工资的后面加了一个零。这就是人工智能热的程度。
但是这些大咖，当年可不敢说自己是做人工智能的。因为他们这样在过去时肯定找不到工作的，这就是历史与现在的对比。
人工智在过去的60年70年经历了几个大波的寒流，一波一波起来，然后再一波一波下去，此图基本上是我们看到的整个的人工智能的情况。所以这块我也不展开了，大家有兴趣可以到网上查一查就很清楚。
-AI成为新网红究竟为哪般？-
AI在这两年成了新网红。其实道理也很简单，就是四个要素：第一个算法核心，第二个数据基础，第三个计算能力，第四个应用场景。
首先从算法来看，现在的算法与过去相比有很大的进步和发展，但是根本上并没有发生太多太新鲜的变化。还是随机森林、算法、卷积，没有太多的新东西。但在它们在模式和迭代的过程中在不断地发展，这个是大家必须看到的。
这波AI浪潮兴起与过去相比最大的不同在于数据。当下有大量的数据生成；然而数据并不直接等于变成Data或者Information，数据的内部情况越来越复杂，底层结构也越来越复杂。不过，无论如何数据基础都已经形成了。
数据好比食材，AI创业好比厨师和菜刀，没有这些数据，也就没有这些食材，再好的厨师、再好的菜刀也做不出来好菜。
另外一个很主要的因素就是算力。这个算力和存储根据摩尔定律，现在按照新的定律不断的高速迭代的过程中，存储的成本降到了历史新低。
新闻报道我们现在在搞量子计算机，量子计算机未来10年如果投入实际应用的话，毫无疑问这会推动人工智能达到我们所谓的G点。因为量子计算的算力逻辑上说，将比现在所有的全世界全时的超算加起来的算力还要强。
从传统的计算到AI的神经网络，从原来的人工编程到现在的自动迭代，这个就构成了人工智能的基础设施，比如现在的云计算就使得大家在应用侧进行创新的时候，成本大幅度降低，而且非常有弹性。这也就构成了算力的基础。
应用场景，这点必须要重点说。
现在已经有教育、金融、医疗、交通等各个方向的AI应用场景，我们终于找到了这把AI菜刀可以下手的切入点，这个非常关键。
以前AI谈来谈去其实是小圈子的事，根本不像现在，从会场走出去，随便大街上拉10个人，9个人都知道人工智能。但在前几年只有实验室的人才知道这个名词，而且那个时候不叫人工智能，叫复杂系统计算，不敢叫人工智能。因此应用场景是现在，也是未来我们最看中的。
我们投资时会判断这个行业的成熟度，怎么找到AI应用痛点抓手，是非常非常关键的。其实人工智能应用的场景很广泛，现在主流大家熟知的应用是人脸识别+安防、人工智能+医疗。
为什么医疗影像学最先火起来，我们看到了不少团队在做AI+医学影像，因为医疗影像这个领域容易形成格式化基本的数据。这个方向切入进去快。但是发展起来还需要一段时间。现在切入的应用场景都是离用户端最近的细分行业。
-政府助力带来全面AI-
在中国某一产业搞创业，政府要加一把火助力产业，无论如何这都是必需的。比如双创，工商注册从双创前4千万中小企业，直接到7千万，包括在座各位我们都是创业者，借这个东风，这个火就烧起来了。
我了解的情况，政治局常委也在谈人工智能，人工智能的专项行动实施纲领也发布了。这带来了这个行业有史上最好的政策红利。AI现在是不是有泡沫？我觉得泡沫挺好的，任何一个产业从历史上讲，如果要最终把这个产业搞起来，都有是需要泡沫的。我负责任地告诉大家，现在需要大家一起努力把它搞成泡沫。
AI现在还离钱挺远的，为什么吸引了这么多VC往里走呢？一定要有泡沫，没泡沫干不起来，所以这个就是目前的状态。
现在人人谈AI。讲个今年的实际现象，我们一年要看大概2400个项目，然后有一个总结，一小时谈话分三个阶段，第一个阶段说干了什么事；差不多第二个阶段到了，谈大数据；最后一个阶段一定谈人工智能。现在如果不谈人工智能,在这个圈里都不好意思来融资。图中AI这个搜索统计也可以作为一个佐证。
人人AI，真正创业的团队有哪些呢？可以看到有掌握数据的团队、掌握算法的团队和做应用场景应用的团队。数据团队是做食材，算法团队可以比喻成菜刀，应用场景就是大师傅准备上菜了。基本上这个行业就是食材、菜刀、上菜，这样一来整个行业全景就看清楚了。国科嘉和在数据源、工具、基础设施以及行业应用上都有自己的投资布局。
-未来之路，道阻且长-
从人类历史上来讲，客观经济规律只能被认知不能被改造，大家同意吗？没错，所以AI也不能例外。
每个产业都是一波风口吹上去，接着掉下来。上一波大家经历了什么：共享；再上一波，AR、VR；再上一波，O2O；再上一波，电商。现在在场的各位就是在经历AI这一波。什么时候风口会结束呢？我个人的看法，不是给大家泼冷水，大概是2018年6月以后，大部分的主流VC不会再看AI了，晚一点就是明年年底，也就是2018年年底。
我是行业老兵，老司机，投资行业干了12年，所以知道太阳底下没有新鲜事。明年年底主流的将都不会看AI了，因为吵吵闹闹都完了，剩下的就是看是不是有真材实料，看财务状况、看应用前景。
这张图我建议大家看一下，现在诸位如果是刚创业，我建议千万别把自己包装成AI，你把自己包装成脑机接口，会比较好。其实谈人工智能都有一点点词汇上的误会，人工智能其实是机器智能。为什么呢？
历史上两条路线走人工智能，一条就是算法算力、半导体、芯片硬件路线；还有一条是脑神经研究神经科学的，人脑认知。过去30年人脑认知一直没有起来，我们国家砸了很多钱，上海生命所脑科学研究院、北大、清华都一直在研究，但是三四十年过去了，人究竟为什么有感情和思维？这个一直没有解决。如果这条路线成功的话，它会是爆炸性的、跨越性的。
现在虚拟助手大家都看到了吧，智能客服替代了呼叫中心，可以把1500座席的呼叫中心砍掉20%的人员，虽然你感觉智能客服还不灵，但是对于企业来说，呼叫中心砍掉20%的人员可以节约很大的成本。
再看看自动驾驶，这个风口马上要过了。国内号称做自动驾驶的大家猜猜多少，据我所知50多个团队，你觉得这个东西能有50多个团队做出来吗？所以快下去了。
还有一个是边缘计算，这一波过去应该是雾计算，云计算Over了，下一步就是雾计算，这个是硅谷正在向上攀升的一波。这是我觉得整体来讲看到的情况。
AI还有很远的路径要走。刚刚科技部李老师指明方向，是大的、宏观的，但是到了微观层面我想说什么呢？这一波从资本的角度来看， 6个月到12个月之后就要进入拐点，资本的冬天就来了。人工智能的热度肯定会下去，低谷马上到来，这个情况大家怎么办呢？
如果你现在还在做人工智能创业，我建议是赶紧小步快跑，先拿一部分钱放手里是最佳选项。等到2018年6月份以后没人看了，这个时候比谁有棉袄、谁有粮草、谁能存活下来。
-技术与资金加速市场淘汰-
在工具和基础设施类，现在有人脸识别、3D打印等，这一部分其实蛮有挑战的，我劝创业者不要在这一侧使劲了，而且我可以说一个定论，基本上所有的工具类全部是开源的，如果你没有足够的技术点、没有足够的钱顶着，就别玩儿了，因为前面几把“菜刀”全开源免费，你基本上就出局了。
中国科学院是国家的战略科学力量，我们贡献了国家20%的专利权，100多个是研究院所，5万的博士，450个院士。国科嘉和基金是中科院的一级投资平台，直接投资创业项目，目前管理资金在740亿。我们从1千万起投，投到单个案子大概5个亿左右。
最后我想说，首先，AI行业前途是光明的，但是道路是曲折的。AI离挣到钱这个应用侧还很远，应用侧需要大家共同发力。目前没有那么多的垂直落地的应用，我们还需等一段的时间。
如果创业的话，AI这是一个很好的方向，但是时间点上建议大家把握好，结合自己的实际情况，找到能生存的创业切入点。
其次，好的团队和帮手非常重要。
最后，人工智能方兴未艾，前景无限广阔，这个是主要的观点。但还需要挤掉泡沫，这样AI这个行业才能更加成熟，拥有更好的未来。
声 明
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