投资AI企业还得耐得住寂寞

算力说

木心曾在《从前慢》中写道： “从前的日色变得慢；车，马，邮件都慢。”慢，似乎只存在于从前而不是当下，更不会和现在的高科技投资产生交集。但对话和高资本创始人合伙人黄文超后，便发现 “慢”成为其对人工智能投资的隐形逻辑主线：投资的创业团队的技术可以“慢”一点，投资周期可以“慢”一点，创业团队对待资本市场的新玩法可以“慢”一点。此前，黄文超已成功投资普强信息和西井科技这样的AI新锐企业。

人工智能行业正在经历冰火两重天。

火的是过去三年中激增的AI企业数量和热捧的巨额资本。根据《2018中国人工智能投资市场研究报告》，2015－2017年期间诞生的中国人工智能企业数量超过了过去近20年的50％，与之对应的是投资金额近年来快速增长，仅2018年上半年的数据就已经超越以往任何一个整年，达到破纪录的1528．8亿元。

冰的则是AI企业难以变现的尴尬。CB Insights指出，中国人工智能企业虽然获得的投资额近全球AI资金的一半，但2017年的交易份额只占全球的9％，也就是说，中国AI企业的投入产出比并不高，面临无法实现“生意”落地的窘境。有硅谷科技风投机构认为，在未来几年内，投资人将不再追捧纯技术型AI企业，而更期待AI技术在具体场景中的应用价值。

怎样的人工智能项目更易获得资本青睐？和高资本创始合伙人黄文超围绕三个行业问题进行解读。

1 “田忌赛马”逻辑寻找可落地的AI企业

对于早期投资者而言，投资风格主要分两种：以数量取胜的“广撒网”和以质量取胜的“精耕细作”。“有部分投资机构的投资风格像撒种子一样，通过数量和平均成功率来获得最终的回报，这样的机构会尽量占住赛道，多投项目；精耕细作的话则依靠深入的投研以及扎实的投后服务来获得较高的成功率。”黄文超介绍说。

和高资本的风格偏向后者，但这并不意味着只要精耕细作，就可以投资成功。在黄文超眼中，选择优质AI项目就像“田忌赛马”——被投公司的技术优势并不一定要业内最领先，但它在场景开发上应有其独到的敏感性和执行力，这种应用场景的“上等马”就更有可能在市场竞争中胜出。

“技术差不多了，但在实际应用场景中，能不能真的做得到，有没有人用这个技术，这是最关键的。”黄文超说道，“很多团队一味强调自己拥有高精确度的算法，但是只要多问一个问题 ‘你找到落地应用的场景了吗’，其实多数的创业公司还是比较迷茫的。”

关注应用场景落地的可行性，还意味着进一步挖掘场景应用的潜在可能性。据黄文超介绍，和高资本投资的一个人工智能科技企业——西井科技，其最初的应用场景选择了智慧港口，而随着业务的深入，还延伸到了自动驾驶领域。

西井科技无人驾驶品牌“Qomolo”以及 Q－Truck 全电动无人驾驶重卡

“以智慧港口的应用为例，我们用底层芯片做图像识别，为港口做前端集装箱的物流追踪、确认和检验。”西井科技创始人兼CEO谭黎敏告诉算力智库，“当客户觉得我们的智慧港口方案帮他们节省了人力、提高了效率，顺理成章就延伸到了自动驾驶卡车上。”

算力智库记者获悉，西井科技的智慧港口系统已经推广到全国26个集装箱码头，比如招商局旗下大榭招商码头、厦门新海达码头等。自动驾驶卡车除了可以应用于原有港口场景以外，还可用于物流园区、矿场等。近期，李嘉诚旗下的和记黄埔集团已与西井科技签订全球18个港口自动驾驶集卡及跨运车的供应协议，并率先在盐田港和斯德哥尔摩港落地使用。据相关数据统计，仅对于重型卡车，中国的需求量就约为600万辆，中国自动驾驶卡车市场前景不可谓不大。

2 用 “坐冷板凳”心态对待人工智能2B业务

根据GPLP犀牛财经的统计，2018 年我国新经济领域获投数量 TOP3 的行业分别为企业服务、硬件、医疗健康领域。To B端的企业服务，取代此前互联网上半场To C端的各类应用，成为新一轮的资本宠儿。

6年前就已经投资B端企业服务AI企业的黄文超对此有着“坐冷板凳”式的心态：“B端的企业服务有一个特点，它的成长性、爆发性比起to C这种模式创新的企业来讲，应该说是远远不如，B端这种技术创新的企业相对会要求资本得有足够的耐心。”

这种耐心，现实层面来说，原因在于B端整个研发、落地及反馈流程的相对缓慢，对应的投资周期也相对较长。“比如做基于人工智能的企业级解决方案，首先要打入这个用户可能需要一年半载，用户试用、调整再花半年，真正落地加起来一年半，这是小规模使用阶段。等到用户再扩容，得再加一两年。我们投资的另外一家公司普强信息，用语音识别、语义理解等技术为银行、保险公司呼叫中心提供智能化质检及精准营销服务，他们为了掌握金融行业的整个业务逻辑、流程和细节需求就花了一年多年时间。越是大型的用户，对人工智能产品和服务的引入就越谨慎，周期越长，而一旦产品适用性得到确认，则进入门槛就越高。因此，ToB业务是急不来的。”

据算力智库调研发现，诸多目前处于市场领先地位的语音识别企业成立时间达十年之久，比如科大讯飞成立于1999年，思必驰成立于2007年，普强信息则成立于2009年。彼时“人工智能”尚未被重视，“人工智能”这个概念乃至B端业务爆发点出现在2016年前后，这和C端模式创新应用的情况迥然不同。后者一般会在创立之后两三年内就决定能否继续活下去，比如拼多多成立不到三年完成上市，同时也有统计数据显示90％以上的创业团队在三年内倒闭。

从理想层面看资本需要耐心的原因，则在于B端业务强调通过技术创新为企业降本增效，这是对行业乃至社会的改造。以普强信息为例，通过语音识别和语义理解技术，快速分析银行和保险公司呼叫中心客服人员与客户的日常语音内容，一方面可以提高客服人员的沟通质量，降低管理成本，另一方面则从中挖掘新的商业机会。

“伟大的公司都是熬出来的。人工智能创业公司也一样，应该心怀远大的理想。这不是一句心灵鸡汤，有这样一个改变世界的目标，才能支撑起强大的内心，去克服创业过程中所有的艰难和痛苦。作为投资机构，也要有清晰的预期，投资B端AI公司的代价就是‘慢慢地陪着你走’。多数AI创业公司都是需要相当长时间的成长历程，机构的专业度、耐心和资源的分享是成功的必要条件。同时，并不是所有的投资机构都适合去追那一小撮头部明星AI企业的。”黄文超指出。

3 无需因科创版而“拔苗助长”

谈及近期出台细则的科创板，黄文超认为科技公司应当保持平常心：“我认为科创板是一个很好的资本通道，它就像一扇门，现在门已经打开了，条件具备的时候，你自然就进去了，而不是说我看见门打开了，就不顾一切冲过去。科创板的标准，许多企业跳一跳就能够得着，我担心有部分机构和科技公司为了早日上市而采取短期行为，这样对资本市场、对企业本身又是一堆地雷。”

谭黎敏表达了类似观点，其表示西井科技会为科创板继续做好准备，但不会拔苗助长。作为科技企业，目前的工作重点还是在研发产品和开拓市场上面，不应为了科创板而转移原有工作重心或者资源配置，以免偏离工作的重点。

“当你的成长性、竞争力和财务数据足够强大的时候，资本市场会来找你的，就算没这个科创板，也会有一堆上市公司来找你。”黄文超认为，“我们投资的时候，首先考虑的是这个企业是否具有足够的竞争力和长期成长的潜力，而退出就是一个水到渠成的结果。”

与此同时，也有业内人士表达了对科创板的担忧：科创板上市的企业所处行业并不一定成熟，尤其是人工智能领域的部分企业资本持续加注，估值不断走高，造成过度泡沫化问题，甚至一二级市场倒挂问题不容忽视。

据中金公司预测，2019年年内，科创板的上市企业有望达150家，合计募资规模将达500亿－1000亿元。据算力智库此前盘点指出，首批最具“入围”科创板气质的硬科技企业包括商汤科技、旷视科技、云从科技等。扩展阅读，请点击：IPO辅导阶段硬科技企业最具科创板首批上市“入围气质”。