松禾资本合伙人汪洋详解AI及机器人领域投资逻辑

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日前，松禾资本合伙人汪洋受邀出席线下沙龙——“青桐圆桌派”之机器人商业应用的破局之道，系统性介绍了松禾资本在人工智能和机器人领域的投资逻辑。

 

松禾资本合伙人 汪洋

作为华南地区成立时间最长的投资机构之一，松禾资本在2007年成立之前，已经积累了丰富的投资经验。从1996年深港产学研（后更名为松禾创业投资有限公司）成立至今，已经有21年的时间，资金管理规模超过100亿元。

近几年来，松禾的战略方向主要在三个领域：科技智能、医疗健康和新能源新材料。

 

汪洋主要专注于科技智能方向。在这个赛道上，松禾接连投出商汤科技、优必选、碳云智能、柔宇科技、云天励飞、奥比中光、Roadstar.ai、合刃科技等独角兽或准独角兽企业，眼光独到。目前松禾主要关注的投资阶段集中在A、B轮和PE两个阶段。

近年来，资本在人工智能领域的投资不管是在金额和项目数量上都有着显著增长。亿欧智库数据显示，2017年前三季度投资频数少于2016年，但投资额已超过2016年全年（115.62亿元；191.93亿元）。但是随着AI技术型巨头的逐渐成型，留给初创企业的机会已经少之又少，目前投资界其实更加关注，技术如何落地产品。

对人工智能领域行业的理解和投资逻辑，以下为松禾资本汪洋现场演讲实录：

基础层和通用层竞争激烈

行业应用层将有巨大机会

人工智能产业链可以分成三层，最下面是基础层，包括数据存储、云计算、算法和芯片领域，这是大公司的赛道，比如说芯片领域的高通、ARM等等，这些公司投了巨资，这一层的竞争非常激烈。

中间层是通用的技术平台层，包括语义理解的算法、语音识别的算法，图象识别的算法等，这一层是像BAT这些做软件层面的大公司一个非常有优势的赛道，如果把人工智能看成下一代的工业革命，对BAT这样的公司来说，它们是一定要在人工智能的工业革命中构建自己的生态的。

它们怎么构建自己的生态呢？其实最主要的就是依靠中间这一层的通用技术平台。相对于创业公司，互联网巨头有着数据和资金的优势，因为松禾认为，这些公司未来一定会将这些通用的技术免费开放出去，因此留给创业者的机会也是较少的。

从投资机构的角度来说，我们认为无论是最下面的基础层还是中间的通用层，留给创业者的机会并不是太多。

应用层面是我们投资的重点，也就是所谓的“人工智能+”，是在原有的产业内加入AI的元素，使原有的行业效率得到明显的提升或成本得到明显下降。从这个角度来说人工智能+是基于原有产业的，因此站在投资人的角度看AI项目时，我们更多的是关注项目方对行业的理解，以及这个项目所在行业的纵深，这才是一个好的AI项目最后成功的关键。

在未来技术门槛越来越低的时候，大家要比拼的其实就是谁的产品方案更适合这个行业，谁的产品方案更经济、更有效率、更适合工业化生产。这其实就是我们通常所说的行业理解。什么是行业纵深呢？行业纵深指的是你在这个行业里扎的有多深，你在这个行业上下游的触角伸得有多长。

这里我举个例子，像人脸识别的技术，已经是一个门槛非常低、算法比较成熟的领域。是不是我的算法比传统的安防巨头厉害，比如海康、大华，那我就一定能在安防领域超过他们呢？结果一定是很难的，因为这两家在这个领域已经做了十几年了，他们手里有大量的数据的优势，他们有客户的优势，他们有资源的优势，而且他们除了做算法，他们还做自己的摄像头，他们做硬件，所以他的产品就是软硬结合在一起的，给用户的体验更好，他对用户的需求理解也更加深刻，所以光凭技术好在安防领域是不大可能做过这两家的。这就是我们讲的行业理解和行业纵深。

当然，短期内我们认为AI项目还是有技术红利的，就像苹果手机刚刚出现，IOS开发有技术红利一样。但长期看，我们认为一个好的AI项目还是要看它的行业理解和行业纵深。

纯算法赛道未来是大公司的“角力场”

整体解决方案才是“王道”

松禾认为，纯算法的赛道未来一定是大公司的赛道，而大公司未来一定会将算法免费开放出去。因此我们在投资时，更偏向于能够提供整体解决方案的项目，纯算法很容易被上下游产业链的寡头挤压，一个好的AI项目，最终一定要具备技术、产品、商业和数据化的能力。

机器人与AI密不可分

国产化、机器换人、机器智能将有新机会

把机器人这个领域大概分成了3+1的结构：最上面是的是传感器、减速器、激光雷达这样的零部件供应商，中间是做系统的，包括机器感知、机器智能的技术，还有控制的技术、交互的技术，还包括一些云平台，这些跟人工智能领域结合将会有非常大的机会。再往下就是一些做主体的制造商和服务商，包括工业机器人、商用服务机器人、专业领域的专业级机器人，以及像Siri这样的虚拟机器人。同时在机器人产业周边还有做集成的，做行业解决方案的，还有做销售和渠道的。

在整个机器人产业，我们的投资重点是机器人关键零部件的国产化、机器换人、需求强烈、技术先进的专业级机器人以及机器智能带来的产业机会。

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