耀途资本创始合伙人杨光:AI发展态势好,但仍需要更强的基础设施
猎云网 · 2020-10-21 10:35:33 · 热度:加载中...
耀途资本创始合伙人杨光:人工智能行业目前呈现出非常好的发展态势。企业上云已是大势所趋,基础设施领域的核心技术企业正在迎来巨大的发展机会。

【猎云网(微信:ilieyun)北京】10月16日报道(文/苏舒)

10月16日,FUS猎云网2020年度人工智能产业峰会在北京金茂万丽酒店隆重举行,近百位知名资本大咖,独角兽创始人、创业风云人物及近千位创业者共聚一堂。

在由洪泰基金董事总经理金海燕主持、以《AI与产业融合创新中的投资机遇与挑战》为议题的高峰论坛上,联想创投董事总经理王光熙、信中利资本合伙人汪栩、耀途资本创始合伙人杨光和明势资本合伙人焦腾就论坛议题发表了精彩观点。

耀途资本创始合伙人杨光表示,人工智能应用落地,是一个真实发生的事情,从资本的角度来看,杨光认为现在的人工智能仍旧处于发展阶段。

杨光解释道,可以用Gartner曲线来解释人工智能的发展。尽管很多认为2015年是AI的投资元年,甚至于在2018年人工智能被推上资本市场的巅峰,但是因为人工智能仍旧处于技术探索与积累阶段,所以2019年资本对人工智能项目投资数量断崖式下滑也并不难理解。“这是符合发展规律的,就像最开始大家都会对人工智能等新技术有着十足的信心,也落地了一些先导项目,但是一段时间后,更广泛的应用落地出现瓶颈有困难之后,市场对人工智能处于一个调整甚至偏悲观的状态,自然会出现投资数量的下滑。”

但杨光也认为,2020年的“黑天鹅事件”加速人工智能应用落地之后,资本市场也再一次提起了信心,但这是一个缓慢推进的过程,也说明人工智能的确是在逐步成长。

在杨光看来,尽管疫情加速了很多人工智能企业的应用落地速度,但是其实人工智能应用在不同领域的落地成熟度并不一样,不能一概而论。“就像计算机视觉会是落地应用比较广泛而且成熟的一项技术,从日常的人脸支付到安防级别的人脸/车牌识别和智能行为分析都是其落地应用的表现。但在其他数字化信息化程度不太高的领域,人工智能落地应用并没有那么快,特别是在传统企业的既有业务上。”

杨光谈到,判断其人工智能落地应用成熟度比较合适的衡量标准在于基础设施的信息化程度。“其实现在很多传统企业都在做数字化转型,已经意识到数据的线上化、企业的信息化才是公司发展的核心所在,他们拥有应用场景和人工智能最需要的数据,所以我觉得传统企业在未来会是人工智能技术很好的采纳者和践行者。”

对此,杨光对人工智能产业链上基础设施和应用层面的投资机会都非常关注,这也是耀途资本主要的投资方向。“我认为在很多行业里面,基础设施里的底层技术是最重要的一环,物联网、人工智能和大数据的落地应用,都离不开最底层的基础设施,这里主要就是数据的感知、传输、计算和存储。”

耀途资本的底层技术投资组合包括数据传感领域的VCSEL芯片纵慧芯光,ToF芯片炬佑智能,毫米波雷达Vayyar和几何伙伴,激光雷达Innoviz,数据传输领域的WiFi 6芯片速通半导体、无线充电芯片伏达半导体、硅光芯片赛勒科技、5G基站PA至晟微电子和物联网芯片磐启微电子,数据处理即AI芯片领域的GPU壁垒科技、云端AI推理芯片瀚博半导体、端侧AI芯片Hailo,安防SoC芯片星宸科技,语音AI芯片国芯科技,数据存储领域的得一微电子、MemVerge、SQream、炎融云等。

在杨光看来,尽管耀途资本关注的底层技术和基础设施是一个周期较长门槛较高的投资方向,但是这对于人工智能产业的发展却起着至关重要的作用。“我觉得国内应该鼓励去做底层技术创新的创业者,政府和投资人都开始关注到这一块,尽管周期长风险大,但是培养出一批国内的核心技术公司,对整个国家的新一代信息技术产业发展有极大的促进作用。”

杨光也提到了三点他投资人工智能公司所关注的点,“首先创始团队一方面需要有很强的技术背景,所谓的人事匹配,另一方面也需要对行业有很高的敏感度,对未来前沿技术的发展趋势有所了解,并且基于这些趋势做出一个前瞻性的行业判断,从而提前做技术研发投入获得先发优势。”

第二,创始团队要具备很强的商业落地能力,“本身我们投资的方向也是周期比较长的项目,这就十分看重企业创始团队能否尽快获得行业头部客户的认可,有客户愿意陪着你一起试错一起定义差异化的应用场景,对于早期的创业公司非常重要。”杨光说到。

第三,创始团队需要有较强的融资能力,才能在长周期里吸引到更好的团队,也有更充足的资本应对在商业化落地中的各种挑战和挫折。

“投资是门艺术,也不好具体量化,但这三点是我十分看重,技术背景和赛道的选择是十分重要,因为这也是企业能否在市场竞争中存活下来的关键所在。”杨光说道。

本次峰会由猎云网主办,猎云资本、企业管家、猎云财经、锐视角协办。峰会以“AI UP!”为主题,聚焦人工智能产业的应用,通过展示多领域多维度人工智能技术和产品以及分享讨论AI在不同场景中最新落地应用,展现人工智能产业落地应用的最新成就;并围绕人工智能产业的“进击”与“破圈”,探讨AI技术如何为产业赋能。

金海燕:大家好,谢谢主办猎云网,上午场的演讲嘉宾基本上都是AI产业融合创新的实践者,最后一个圆桌论坛主要由投资人构成,圆桌主题是AI产业融合创新中的投资机遇和风险。在座四位嘉宾都是AI方向上资深投资人、投资大咖,很荣幸有这样的交流的机会。首先先从我开始做一下自我介绍,我是洪泰董事的总经理的金海燕,主要是负责科技方向的投资,我在从事投资之前有十年搜索引擎产业的经验,接下来有请杨总。

杨光:大家好,我是耀途资本的杨光,耀途资本是我和我的合伙人白宗义在2015年成立的一家专注于投资于新一代信息技术,特别是底层技术的一家早期VC,我们现在管理三期人民币基金和两期美元基金,专注于从天使轮到A轮的投资,覆盖包括底层技术里面的半导体芯片和基础软件,以及垂直行业的AI应用,整体来讲都是技术驱动,主要投资地域是中国和以色列,我们也投资了一些以色列的高科技公司,他们在中国市场也有应用。

金海燕:2020年注定是不寻常,会被载入史册的年份。从年初的疫情到中美贸易摩擦,再到后来推出的新基建政策,以及资本市场的改革等等,都是重大的变化因子。首先,我们来探讨一下这些变化所带来的影响。在各位投资人看来,这些变化对AI产业融合带来了怎样的影响?有哪些明显的新机会?针对这些新机会,在今年上半年,各位又出手了什么类型的项目?

杨光:具体展开一下,我们在疫情前后看到了一些机会,疫情一定程度上改变了大家生活和工作的方式,最直观的感受是你可以看到娱乐的方式一下子变少了,大家很多时候不方便出去,从全球来看很多人花了更多时间在看短视频、长视频,玩游戏,导致了很多C端产品的流量暴增,这个背后可以看到像头条、快手这样的公司迎来一波高速增长的同时,他们需要建设更多的数据中心来承载这些流量。

另一个直观感受是企业开始有越来越多业务上云了,不管是核心业务,还是说视频会议这类协作工具,疫情期间我们大部分时间都泡在视频会议上,包括Zoom、钉钉、腾讯会议,他们的用户数量和流量都在大幅增长,这个背后跟新基建提倡的要加大对数据中心,包括5G计算投入是非常相关的。

从去年下半年到今年疫情这段时间,我们基金投了很多基础设施领域的科技公司,这里面机会是很大的,未来不管是人工智能落地应用,还是物联网,或是5G诞生了某个杀手级应用,都需要一个很强的基础设施,也就是基站和数据中心去承载,需要更大的带宽,更好的计算、网络、存储能力。我们投的案子里面,有跟数据中心里计算相关的,比如云端AI训练的GPU壁仞科技、AI推理的瀚博半导体,有跟网络相关的,比如用于光通讯的硅光芯片赛勒科技,用于5G基站信号传输的功率放大器至晟微电子,有跟存储相关的,比如针对机器学习和大数据应用场景的大内存MemVerge,高性能的软件定义存储炎融云等。

我们去年下半年到今年有十几个案例,从整个行业看到了很多利好,包括新技术的落地都呈现一个非常好的进展。往后看,即便在疫情影响下,未来企业上云和数据流量的增长,基础设施的核心技术公司,即使抛开中美科技战不论,也一定会迎来很大的发展机会。

我们看二级市场,也会发现很多上市公司,不管是中美大的云厂商,还是新基建领域的核心技术供应商,业绩和股价表现都是不错的。

我相信疫情也会带来一些结构性的投资机会,机器换人和无人化之类,这些机会大家都是可以去做布局。

金海燕:以AI为代表,并且是融合了其他的技术,包括5G、IoT、传感器、大数据、云计算等,新技术与各行各业的升级产生了交织融合。行业的发展速度各不相同,有些快,有些慢。在您看来,哪些产业的哪些环节发展速度会比较快,哪会慢一点,背后的深层次原因是什么?

杨光:整体来讲人工智能在不同的行业落地的情况,肯定是会有一个时间差,最快落地的一般是政府政策强推的,像安防行业,确实是最早开始做一些AI普及性的应用。现在这种行业变化仍然是有新的趋势,比如过去的AI图像识别大部分在云端做,后面会下放到边缘侧或者端层,所以在安防行业里面AI虽然跑的比较快,后面还有一些新的机会,这里面对算法和芯片都有新的要求,我们投资的端侧和边缘测的算法加速公司Open AI Lab,芯片公司星宸科技、炬佑智能和纵慧芯光,都在安防行业有很多标杆性的落地应用。

像其他的行业,比如消费电子大家可以看到,现在AI的应用落地场景越来越多了,新一代的TWS耳机,已经可以支撑很多关键词的语音唤醒,这都是在耳机本地做的,对低功耗的AI提出了很多新的要求。类似这样的AI在很多新的消费电子场景里面也在不断落地,我们投资的国芯科技就在这个领域。

汽车是一个落地周期非常长的领域,全球第一辆带有ADAS高级辅助驾驶的车在2008年已经推出来,到今天渗透率还没有达到30%,后面渗透率会逐步提升,仍然有大量的机会。我们投资的激光雷达Innoviz,毫米波雷达Vayyar和几何伙伴,都在助力ADAS的大规模普及,而在L4的无人驾驶领域我们早期投资的元戎启行和新石器也已经在部分场景有了落地。

除了现在已经看到AI在落地的一些行业,本身仍然有一些新机会去突破以外,我们看到更长远的是在一些新的行业里面,AI也正在提升效率、降低成本、或者创造新的应用,比如今年上半年我们投了一家把人工智能运用到网络安全里面的公司,美国和以色列已经有一些创业公司或大厂在做的SOAR,有点像安全行业的RPA。任何公司的网络环境都是比较复杂的,都会买入很多安全的组件,但响应方式仍然比较原始,通过SOAR可以实现编排和自动化,从而大幅提升安全响应的效能。

从长远来看,AI落地可以提升效率,帮你更好去适应复杂的环境,相信在未来AI会有更丰富的落地场景不断呈现出来。

金海燕:在AI与产业融合这个概念里面,像阿里、滴滴这类型的互联网公司,主要是互联网产业方,创业型公司则基本上都是AI服务方。甚至在很多行业里面,充当的是技术外包公司的角色。对于这类型的AI创业公司,在商业上有没有更多的可能性?

杨光:刚才金总讲的很多,确实在这个行业里不排除很多公司会沦为技术外包的角色,我们投资人也很注重这些跟AI相关的公司能不能跳出原来软件外包的模式。一个视角就是看公司在技术发展和积累的过程中,其价值是否随着时间的推移变得越来越大,很多做软件外包的公司,公司价值或者技术不会随着时间的推移变得更好,因为你做了一个定制化软件,技术栈陈旧了,两三年之后新的技术出来,过去所有积累都会大打折扣。

但是很多AI的场景不一样,因为在这里面很多应用,会需要积累数据构建知识图谱,随着你做的项目越来越多,你积累的数据和模型越来越多,积累的领域知识所谓domain knowledge也越来越丰富,这个事情是随着时间的推演是增值,我们希望投资的就是这样的公司,具备更高的天花板和长期价值不仅,而不是简单的技术外包公司,这点也是我们给到一些AI从业者的建议。

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