战疫路演实录：后疫情时代，AI创业者的机会在哪儿？

作者 | 苏琦

编辑 | 魏佳

一场突如其来的疫情，加速了AI与商业的磨合。但也有人质疑，很多技术还是噱头居多、不够智能。

哪些被热议的AI技术是实实在在的，又有哪些是厂商的宣传噱头？后疫情时代，短期内爆发的AI需求会继续存在，还是会骤减？这些问题，都需要创业者和投资人们给出答案。

为了搭建创业者和投资人双方匹配和交流的桥梁，由“寻找中国创客”携手数字经济投融资联盟、北京基金小镇、新浪财经共同主办，39家知名投资机构共同发起的“战疫线上路演”2月16日正式启动。截至4月15日，“战疫线上路演”累计吸引847家创业企业、231家投资机构报名参加。

经过沟通，涌跃参与在线教育、新消费、医疗健康线上路演的投资机构达40家，管理的总基金规模达3177.8亿人民币，这些知名投资机构已派出109名由合伙人、资深投资人、专家组成的评委团队，在线看项目。

目前，“战疫线上路演”已举行在线教育、新消费、医疗、企业服务、人工智能5个专场，累计57个项目参与。

近期举行的是人工智能专场，经过紧张筹备，主办方在报名和机构推荐的173家人工智能创业项目中筛选出妙笔智能、觉非科技、OpenBayes 贝式计算、摄星智能、星汉数智、金睛云华、畅行智能、深思考、粒界科技、山景智能、高仙机器人、虎博科技共12个优质项目参与。

评委阵容包括中网投投研部总经理汪存富、北京基金小镇控股有限公司副总经理CFO钟钟、达晨财智主管合伙人傅仲宏、联想之星合伙人高天垚、华映资本主管合伙人章高男、百度风投CEO刘维、将门创投创始合伙人杜枫、创世伙伴资本合伙人梁宇、峰瑞资本合伙人杨永成、云峰基金合伙人朱艺恺、光速中国助理合伙人朱嘉、云启资本董事总经理陈昱、松禾资本董事总经理林海卓、信中利资本集团执行董事汪栩、华创资本前沿科技投资负责人宿文、君联资本投资副总裁孙华卿、山水创投副总经理宋晓飞、山水创投副总经理郭永芳。

人工智能专场路演结束之后，投资人评委还针对近期的热点话题做了回答，主要观点提炼如下（实录见后文）：

要点速览：

• 这次疫情中，在在线协作、教育、医疗、无人配送里大展身手的几个玩家都是老玩家，没有多年的积累很难把握住这次机会；

• 疫情之下短期爆发的需求未来仍然会持续。疫情给所有企业家、管理者乃至行业领导者敲响了警钟，不做数字化、智能化变革不行了；

• 科技领域有少数方向需要重资金投入，更多领域对资金需求相对适中，而AI领域“钱多”主要还是资本热情导致。盈利需要时间，好产品好业务好公司迟早会盈利，要看后劲；

• 期望一个行业或一个新生的技术在一两年、乃至两三年就成熟起来是不切实际的。只有客户通过AI挣了钱，AI公司才能挣到钱。

妙笔智能

妙笔智能创始人CEO周登平

项目简介：公司专注于NLG（自然语言生成）技术的开发和应用，成功开发了“妙笔智能创作平台”，为企业提供中文内容的智能写作、智能改编、视频生成及内容发布等服务。其中基于文本由机器自动生成视频服务是公司业务的亮点。

核心竞争力：公司技术团队与北大计算机研究所NLP团队建立了深入的技术合作，面向机器写作的多个深度学习/机器学习算法和模型集成是公司的核心技术，在国内具有领先地位。机器能够实现有效输出之前需要为其提供大量的数据供其进行深度学习，创始人及核心团队自2009运营新闻监测业务至今已积累了约20亿则有效的内容数据。

发展阶段/融资金额：天使轮/千万级人民币

运营现状：自2019年4月正式运营以来，商业模式逐渐清晰并落地。目前妙笔已服务10余家500强企业客户，为其提供智能撰写、改写并发布新闻/资讯服务，且可基于新闻文本由机器自动智能生成视频新闻。

— 评委问答 —

创世伙伴资本合伙人梁宇：市场的竞争情况如何？客户的付费逻辑是什么？

妙笔智能创始人CEO周登平：我觉得这个市场上最大的玩家肯定是BAT，包括京东和头条。他们主要是服务自己的用户，生成一些体育新闻、天气预报、娱乐新闻等，另外像百度更多是希望做成一个平台，提供技术接口，和我们没有直接竞争。跟我们业务相关的，是深圳有几家公司为媒体提供了一个智能写作的解决方案，更多是偏软件和自动化。而妙笔智能是一家真正的自然语言生成的公司，跟他们都有不同。

关于客户的付费方式，公司接受客户委托，我的运用已开发的智能创作平台为客户提供服务，根据生成内容的形式（目前主要是文字稿件、内容及长短）和数量，按照约定的标准收费。从2019年的收入来看，80%都是按照结果付费。我们在2020年会逐步将我们的客户迁移到线上去，按照带来的流量和客户分成。

另外，我们还会进入（视频）内容营销领域，跟内容相关的市场大概有200亿左右，但未必能会被机器人覆盖。写文章带来流量的分成，亚马逊去年一年分了58亿美金左右，加上沃尔玛等，未来市场是非常大的。

君联资本投资副总裁孙华卿：妙笔智能在底层算法、训练数据都和市场上其他公司没有太多区别，公司做了哪些不一样的开发？

妙笔智能创始人CEO周登平：训练数据是一个关键，并不是说把互联网上的新闻抓回来就能做深度学习。你要把一句话变成另外一句话，事实上需要建立一个句子队，句子队的对应不是一个简单的事情，因为要求它们语义一致，同时语法差异很大。包括我们对视频素材的理解，门槛可能比算法本身的门槛还要高。所以我们公司的核心竞争力，一个是大量数据的获取，另一个是针对业务场景的算法的调优，以及有一个很好的对内容的评价体系，在做自然语言生成中有很大的帮助。

觉非科技

觉非科技CEO李东旻

项目简介：觉非科技通过在高精数据与融合感知决策领域的优势，打造了新一代基于LBS的智能“数据引擎”，可为自动驾驶产业提供高质量、全场景的高精地图数据与服务，并为汽车智能化、城市智慧化等领域提供可靠、精准、安全的深度定制化解决方案。

核心竞争力：基于中国标准的智能汽车发展路径，觉非科技已建立了车-路-云算力协同的计算模式。觉非科技的“数据引擎”从海量非结构、高离散化的LBS数据入手，将实时传感器数据，与真实世界的高精度静态数据相融合，通过自研的时空同步融合算法将数据进行重组，为自动驾驶提供高可靠性、高质量的计算结果，用较低算力的终端，实现较高级别的自动驾驶。目前，觉非科技已与宇通客车、华为、中国移动、清华大学车辆与运载学院等产业伙伴合作携手，共同推动“车-路-云”模式下的量产与落地。同时，积极建立广泛的产业联盟，已成为ARM人工智能生态联盟委员单位，中国移动5G精准定位联盟成员。

发展阶段/融资金额：A轮/近亿元

运营现状：觉非科技团队目前研发成员占比70%，累计融资金额近亿元。觉非科技已启动新一轮融资，资金将用于技术研发和运营等方面。

— 评委问答 —

中网投投研部负责人安静：业务的具体落地的场景和形式是什么？

觉非科技CEO李东旻：目前，觉非科技已经部署了跨平台、易部署、低功耗、安全可靠的产品矩阵。通过“数据引擎”跨终端平台部署的便捷性，以及与底层硬件解耦的灵活性，我们的产品矩阵，可以用较低成本的硬件，实现高级别的自动驾驶。在自动驾驶技术的产业化普及中，推动广泛快速的落地。

在推进市场落地时，我们采用了基于“车-路-云”的双轮驱动方式，将“数据引擎”应用于智能场景端与车辆及通讯智能终端，让我们的产品在产业的不同领域，不断落地。

创世伙伴资本合伙人梁宇：封闭园区的解决方案通常是指改装硬件，比如矿车、集卡为主吗？

觉非科技CEO李东旻：我们不做硬件车辆本身的改装，而是提供一个数据中台与定制化解决方案，能够让车辆快速部署。我们的“数据引擎”将知识驱动与数据驱动结合起来，提供对应的融合感知与规划模块，能够有效保证自动驾驶车辆的安全性及ODD规模化扩展， 同时减轻了算力与成本对实现落地的束缚。

虎博科技

虎博科技技术副总裁谭悦

项目简介：虎博科技通过深度学习、自然语言处理等技术，深入挖掘全球市场的价值信息和数据，进行实时、全自动地获取、解析和总结，并结构化呈现，同时服务B端机构和C端个人用户，应用于智能搜索和问答、个性化推荐、舆情等领域。

发展阶段/融资金额：A轮/3300万美金

运营现状：To B业务方面，形成以人工智能搜索、NLP算法中台为核心的4大标准化产品，商业化第一年客户数30+，数千万合同额，上市公司占比65%；To C旗舰产品“虎博搜索”服务6万多专业投研用户，付费用户复购率大于40%；创新业务方面，内容产品西梅和Hola月活跃用户超百万；交易业务通过香港全资子公司持有香港金融1、2、4、9号牌照。

— 评委问答 —

峰瑞资本合伙人杨永成：非结构化数据都有哪些内容？内部的数据源和外部的数据源，哪个比例更高？

虎博科技技术副总裁谭悦：我们所说的非结构化数据一般是对标万得(Wind)数据库这种传统的数据库，他们提供上市公司的财报、公告、研究报告，还有一些媒体咨询。

其中有一些属于公开渠道，但也有一些是有比较强版权的，比如说研究报告或者是客户内部的分析报告。对于后一种信息，客户可以将他内部的数据流直接对接到我们的处理引擎上面去，我们会对这些数据的各类格式进行兼容和处理。

君联资本投资副总裁孙华卿： 私有化部署以后，公司如何持续迭代优化模型？

虎博科技技术副总裁谭悦：在我们的收入里面，私有化部署的收入占到百分之七八十。私有化部署以后，要拿出数据是很难的，很多数据完全限制在客户的内网环境下。这里面的关键点在于，我们在进行交付和实施的过程当中，理解到了很多客户对于业务的一些认知。举个例子，我们给上海钢联进行交付的过程当中，我们对整个大宗商品行业的分类，产品各项指标以及应用行情方面有更深的了解，这些信息其实可以沉淀为一个相对通用的行业模型，为我们自己所用。

OpenBayes贝式计算

贝式计算创始人王臣汉

项目简介：OpenBayes贝式计算通过构建多模态、自动化/半自动化的 AI 生产模型及超算集群管理系统，能降低工业场景进入 AI 领域的门槛。该系统已为港口码头、广电媒体、卫星遥感等多个领域提供解决方案。

核心竞争力：贝式计算致力于成为工业领域应用 AI 计算的基础设施。基于OpenBayes系统，计算工程师能减少重复劳动，缩短交付时间，增加项目成功的可能性。因此传统工业企业只需传入结构化数据即可获得AI模型，并获得自动化部署、运维的能力。

发展阶段/融资金额：A轮/未披露

运营现状：目前拥有系统注册用户3w（小B+开发者），2020年目标销售额2000w，年均增长300%。

— 评委问答 —

观摩评委：目前落地的几个场景中，如何进行拓客？

贝式计算创始人王臣汉：我们依托于自己的合作伙伴，比如说英伟达，它本身就在广电领域拥有很多要采购他们GPU的客户，这些客户拥有大量的AI研发需求，我们就会和他们达成合作，比如帮助电视台的剪辑人员自动化地去处理一些人工智能模型方面的业务，基于我们的产品特性和分销渠道，我们能够比较顺利的进入到这个领域。我们在各个领域也拥有自己的供应商，比如说教育领域、港口业务等。

星汉数智

星汉数智总经理兼CEO黄九鸣

项目简介：星汉数智以自然语言处理和认知计算技术为基础，致力于从互联网非结构化数据中获取知识，为企业、政府及各类机构提供智能情报解决方案。旗下产品有公共安全情报方向的星汉天箭开源情报智能分析系统，商业情报方向的招标雷达APP。

核心竞争力：基于互联网数据以及内部数据的融合分析，通过知识获取、知识融合、智能推演、聚合分析等技术，构建情报知识图谱，突破数据对象限制，实现上下文关联，提升安全、商业、科研、生产和投资活动中的复杂数据利用率。

发展阶段/融资金额：天使轮/数千万元人民币

运营现状：星汉天箭开源情报智能分析系统已在公共安全领域上百个标杆客户单位落地应用，截止2019年底累计实现营收超3000万元，2020年预计实现收入4000万元。招标雷达APP目前处于内测阶段，预计2020年上线推广，实现百万个企业用户。

— 评委问答 —

将门创投创始合伙人杜枫：公司有何商业规划？

星汉数智总经理兼CEO黄九鸣：我们有三种业务模式，一种是做私有化部署，除了互联网公开数据，还可以对他们内部的数据进行融合跟分析。第二种形式是SaaS服务，把产品部署在云端向客户提供一些账号，以年费的形式提供服务。第三是咨询业务，我们有两支咨询队伍，一支是偏安全情报方向的、以多语种专业人才为主的咨询师队伍，另一支是偏向商业情报方向的、以新闻传播及经济学人才为主的咨询师队伍，这种是以提供咨询报告的形式进行收费。

我们2020年初到现在大概有2000多万元的订单，其中私有化部署占大概80%，SaaS服务和咨询业务加起来大概20%，客户主要偏向于安全情报这一块。

山景智能

山景智能创始人&CEO黄勇

项目简介：金融智能核心系统AI Bank通过AI机器学习技术，实现企业数据从信息向知识的转变，并通过数据资产化、资产服务化和服务智能化的过程，为中国各家商业银行和泛金融机构提供服务。

核心竞争力：AI Bank这套核心系统，是当前Fintech领域的最佳切入点。它以数据为基础，以AI技术为驱动，赋能包括营销、风控、运营、产品等多个业务领域，成为未来商业银行智能化数据服务的核心枢纽。

发展阶段/融资金额：天使轮/3000万人民币

运营现状：目前公司30+的核心员工，90%为人工智能技术开发人员，服务于包括资产规模超过2万亿的头部商业银行，目前已有2个中标客户，超过5个待签约客户。预计今年上半年签约金额超过1000万元人民币（已经考虑疫情原因）。

— 评委问答 —

华映资本主管合伙人章高男：团队做的数据中台，具体是什么数据结构？

山景智能创始人&CEO黄勇：以山景现在专注的金融领域来说，我们首先要构建一个基于原有银行客户底层的不同的数据容器上的统一逻辑数据层，进而构建一个承上启下的数据中台。在这个基础上，我们要构建对于数据资产的解析能力，把所有需要进入到中台的数据按照已经定义好的数据标准智能对标并导入进来，从而标准化后续的 BI 数据分析和 AI 模型训练。我们现在正在对上海某家商业银行部署我们的数据中台。

摄星智能

摄星智能CEO杨理想

项目简介：摄星智能是一家立志于做中国智慧防务的企业，以垂直领域内外网数据为护城河，为防务智能提供技术服务，包括数据分析、智能产品以及解决方案。

核心竞争力：摄星智能利用最前沿的人工智能、自然语言处理、图像识别技术整合信息资源，构建以情报智能处理、策略智能生成、军事AI知识体系人机协同构建等为核心的防务产品体系，智慧赋能党政军相关业务。

发展阶段/融资金额：小+轮/5000万人民币

运营现状：围绕核心产品的项目多达几十项，涉及项目金额数亿。

— 评委问答 —

峰瑞资本合伙人杨永成：将来能有持续的通道去获得这些数据，并且保证数据安全吗？

摄星智能CEO杨理想：我们的核心能力在于打通了服务能力、通道能力，我们把产品部署在用户里面，获取到的是基于它的真实数据上迭代出来的产品形态，然后在其他的业务领域进行推广。

中网投投研部总经理汪存富：团队的销售模式是怎么样的？

摄星智能CEO杨理想：销售模式分为两种：项目制和产品制。军工生态里面所有的产品基本上都是以项目作为前期的启动。大项目，本上都有3-5家企业一起来做，我们在项目这块提供到了演示验证这一步。在产品维度，我们则是边列装边入场，它跟市场化的运作模式还是有很大差异化。军工更多的形态是以项目导向之后，延续一期、二期、三期的模式。

畅行智能

畅行智能创始人张祖峰

项目简介：畅行智能是一家港口集卡无人驾驶全栈技术及智能运营管理平台提供商，致力于为集卡车队和货运提供自动驾驶SaaS服务解决方案，现已提供100万TEU以上的无人驾驶运力服务。

核心竞争力：公司研发的可拓展APM平台，是基于5G云端的无人驾驶商业化平台，可针对客户的不同场景应用需求，做深度适配，提供包括前端感知、中端认知和末端执行在内的L4级别差异化自动驾驶软硬件解决方案。

发展阶段/融资金额：Pre-A轮/数千万元

运营现状：目前已在国内外多家港口进入试运行，运营规模增至千万级别；在谈意向客户有5 家，即将进入试运行一家。公司与吉利、陕汽、华为等企业签订合作协议，共同推进量产无人集卡合作方案。APM平台现可适配矿山、环卫等多个场景，长期合作伙伴有近20家，已销售100多套，产生1000万元以上收入。

— 评委问答 —

中网投投研部总经理汪存富：你觉得港口这个场景，大概几年内能够做到技术上完全替代人工？

畅行智能创始人张祖峰：我们团队最开始在2016年年底接触港口，当时团队已经有一个很好的自动驾驶技术的积淀，所以觉得港口这个场景很简单。但是2017年真正开始做的时候，我们发现全天候运营的状态还是挺难的，花了将近有三年的时间去验证我们的方案的可行性。

港口这个场景的核心其实反而不在自动驾驶，而在于自动驾驶系统与港口作业系统的匹配或者交互上。我们去年做了一整年的试运营以后，觉得今年年底应该会实现部分车辆或者部分业务的无人化，但完全替代掉应该不太可能，替代率能做到5:1左右。

高仙机器人

高仙机器人CFO周彧超

项目简介：高仙机器人由剑桥大学、新加坡国立大学、上海交通大学机器人与无人驾驶专家联合创办，是全球最早从事自主移动技术研发和应用探索的机器人公司之一。

核心竞争力：2013年成立的高仙率先打通了算法层（SLAM、环境感知、车辆控制、路径规划）、业务层（清洁能力及智能配套）、数据层（深度学习）、后台层（从单机智能到多机协作）能力，实现了商用清洁消毒机器人23个国家地区的广泛落地。

发展阶段/融资金额：B轮/未披露

运营现状：代表客户有北京大兴机场、上海宝钢、上海兴业太古汇、大润发、新加坡Jewel星耀樟宜等，项目数量业内领先，2019年营收约2亿。公司在全国有7个售后网点，具备高效远程问诊能力（40%问题远程排查并解决）。

— 评委问答 —

光速中国助理合伙人朱嘉：现在有很多做家用清洁机器人的公司，比如石头科技、科沃斯，想要切商业清洁的蛋糕，你怎么看待这种竞争？

高仙机器人CFO周彧超：无论是技术还是渠道，家用场景和商用场景相比之下还是有很多不同之处，最简单一个例子，家用机器人很多时候靠“触碰”避障，商用场景下碰到人或物都将很大的危机.

商用清洁机器人场景横跨工业物流、交通枢纽，商综商超、写字楼、酒店、医院等等，每种场景各有特色，远比家用负责多样，好的产品和技术离不开实地运行数据的积累打磨。国内的家用清洁商，用的也是SLAM技术，也搭建了很多模拟场景，过去3-4年一直在做这方面的模拟测试。由于SLAM技术是一项非常公开的技术，区别不同SLAM技术公司的标志，在于这家公司有多少在实际场景中的数据和案例积累，制造业没有任何捷径可以走。

我们从2013年10月成立以来，一直专注于以SLAM为代表的机器人全场景移动技术，从未改变过方向，国内大量的头部服务机器人都是我们的合作商，他们的实际运用场景给了我们的很多积累。机器人做出来并不难，想要做到真正实用并不容易。

粒界科技

粒界科技投融资负责人康迂松

项目简介：粒界科技研紧贴5G、云渲染、大数据时代背景，研发打造跨领域实时图形渲染引擎&实时大规模3D重建引擎，改善人机交互的综合体验。

核心竞争力：更高渲染品质、更大数据承载能力、更快渲染速率、更轻量化支持、更低使用门槛、更安全稳定的引擎。

发展阶段/融资金额：A2轮/未披露

市场应用：目前集中于数字内容创作（影视动漫、数字广告、AR互动）、智慧城市、工业仿真、直播等。粒界打造的引擎应用领域宽泛，市场应用及爆发并不会局限于上述领域，粒界将与客户一道探索更多的爆发点。

— 评委问答 —

峰瑞资本合伙人杨永成：你怎么挑选最适合你们技术的市场，并且做到持续的获利？

粒界科技投融资负责人康迂松：首先粒界是一家技术公司，粒界的存在就是要首创性打造一款支撑5G、云渲染、AR、未来智慧城市形态的底层引擎，突破传统引擎局限于PC、PAD、工作站的束缚，建立包括弱终端及私有云、公有云在内并相互贯通的立体生态空间，所以粒界的引擎本身就是一个巨大的市场。其次引擎的打造是一个非常庞大的工程，前期需要大量资金、人才投入，同时引擎也不能闭门造车，需要市场的反馈与反哺，基于这两点考虑，粒界会主动与市场互动。粒界会审慎研判市场需求，选择性地进入特定市场，特别是进入那些行业门槛高、少有企业能做，同时需求巨大的领域。目前我们主要在影视动漫、智慧城市、直播、AR等方向拓展。

金睛云华

金睛云华联合创始人&副总裁胡文友

项目简介：金睛云华以“AI驱动安全”为核心理念，持续研发基于大数据人工智能技术的新一代网络安全产品，包括全流量高级威胁检测产品（ATD）、全流量回溯分析取证产品（TFS）、大数据威胁情报云（CTI）、大数据安全分析&态势感知系统（CIC）、主机威胁取证产品（HTD）以及网络安全人工智能平台（Deep-Insight）等。

核心竞争力：创始人及核心团队来自华为、启明星辰和东软，首席科学家由著名的网络安全专家谭晓生担任。核心技术人员在网络安全和人工智能领域有十余年的研究经验和技术积累，并拥有十多项基于人工智能的网络安全检测专利。

发展阶段/融资金额：A轮/未披露

运营现状：目前已有数十家专业渠道合作伙伴，300多个客户案例，交付了2000多套系统。

— 评委问答 —

中网投投研部总经理汪存富：客户画像和产品形态分别是什么？

金睛云华联合创始人&副总裁胡文友：我们目前的客户几乎覆盖了所有行业，但重点客户是公安等网络安全监管部门，以及运营商、金融、电力等关键信息基础设施行业。客户画像简单来说，就是更看重产品技术的高端行业客户。我们的产品形态主要是以软硬件一体化设备为主，部署维护非常简单。

深思考

深思考创始人兼CEO杨志明

项目简介：深思考核心团队由来自中科院、清华的一线AI科学家与领域业务专家、资深营销专家组成， “多模态深度语义理解引擎技术”为突出优势，同时理解文本、视觉图像等多模态非结构化数据背后的深度语义，在人工智能语义理解领域处于引领地位。

核心竞争力：深思考在人工智能多模态语义理解领域有极强的算法和算力和数据优势。（1）区别于单模态的AI技术，深思考的核心竞争力在于可以实现多模态的深度语义理解技术，而该技术可以升级和迭代原先所有单模态AI技术的落地场景；（2）其自主研发的机器阅读理解模型，可以阅读理解非结构化信息，能快速实现大规模化场景迁移。（3）在人机对话领域，深思考具备多轮跨域的人机对话技术，该技术是人机交互的核心。

发展阶段/融资金额：战略融资/未披露

运营现状：目前公司主要落地医疗、智慧营销、人机对话等多个场景，积累多个行业维度数据，并在使用中迭代并形成闭环，已有华为、九阳、奇瑞、讯飞、上汽等多个行业标杆客户。

— 评委问答 —

中网投投研部总经理汪存富：深思考以什么形式提供服务？去年营收和现在的盈亏平衡情况怎么样？

深思考创始人兼CEO杨志明：深思考目前以AI SaaS的方式向用户提供一站式服务。公司战略上分短、中、长期营收相结合，短期营收已形成近五千万的增长，中长期的营收场景目前主要以增长用户为主，比如说医疗场景，已经落地近1500家医院，以及一些医疗器械、医疗耗材等厂商，以积累大量用户，形成大规模应用，类似安卓系统一样使得用户大规模应用。

同题问答

疫情期间大展身手的都是老玩家，没有多年积累很难把握机会

1、疫情期间，在线教育、无人配送、在线医疗等需求旺盛，会加速AI在这些领域的落地吗？创业者怎样才能把握住这次机会？

创世伙伴资本合伙人梁宇：AI市场其实是有很多机会的，尤其是AI技术结合垂直领域的应用，比如医疗、教育领域。这两个行业是极度的供需不平衡的行业，医生端和老师端的优秀资源严重不足，这种供给侧的匮乏并不能够通过短时间的人员提升或者资本积累来解决。此时，AI技术化恰恰能够发挥一定的作用。

AI可以学习优秀医生的诊断，结合大量的用户病例之后，复制出一个自动化、高水平且发挥稳定的诊疗方法，下沉到基层医院，提升基层诊疗的水平，解放北上广深的供给不足的压力。AI技术同样适用于教育资源匮乏的地区，也能够为整个教育行业带来普世化的教育水平的提升，这里面存在很大的商业需求。

联想之星合伙人高天垚：我个人认为不同行业会有一定差异，比如线上学习过去几年已经有一定发展，疫情影响会促使渗透率快速提升、应用范围扩大，而最后一公里的无人配送需要考虑成本、作业环境等因素，不容易全面落地。创业者应快速响应需求，快速迭代产品或服务，才能更好抓住这次“机会”。

云启资本董事总经理陈昱：不打无准备的仗，这次在在线协作（飞书、腾讯、石墨）、教育（猿题库、晓黑版）、医疗、无人配送（擎朗、云迹、钛米、新石器）里大展身手的几个玩家都是老玩家，没有多年的积累是很难把握住这次机会的。这次疫情给大家普及了AI，据部分公司反映，疫情后他们去BD，客户接受度明显比年前高不少。今年我也会更加关注AIOT和5G应用层面的机会。

疫情给创业者敲响警钟，数字化变革势在必行

2、AI的落地和商业化一直是难题，疫情之下短期爆发的需求在未来能否持续？AI公司应该从突如其来的疫情里学到哪些东西？

云启资本董事总经理陈昱：上述几个AI领域在疫情前，就已经得到了市场的初步验证。疫情以后会有几个变化：客户接受度提高（疫情教育了市场），短期来说客户预算会受到影响，长期还是看好。

将门创投创始合伙人杜枫：疫情之下短期爆发的需求未来仍然会持续。通过将门投资的各个企业反馈，疫情反而推动了各个行业数字化的进程。疫情的爆发其实是给所有的企业家、管理者乃至行业领导者敲响了警钟，不做数字化、智能化变革不行了。以前很多人只是看到了AI的潜力，但要真的对企业的内部信息化系统进行数字化改造，乃至智能化升级是很难的，疫情给了中国企业数字化一个重大推动。

信中利资本集团执行董事汪栩：疫情下产生的需求有些是暂时的，有些是长期的，创业者可以做一些跟疫情相关的业务来创收，弥补疫情造成的损失，但同时也要未雨绸缪，为疫情结束后打好基础。关于学到的东西，最重要的就是现金储备再多也不为过，不要等到缺钱了再去融资，因为我们永远无法预测黑天鹅事件。

好产品好业务好公司迟早会盈利

3、烧钱和亏损也是AI行业商业模式上最被诟病的一点，很多AI公司迟迟不能盈利，原因是什么？应该如何解决？

联想之星合伙人高天垚：烧钱和亏损要相对来看，AI领域的烧钱体量和某些线下消费行业还不能比。科技领域有少数方向需要重资金投入，更多领域对资金需求相对适中，而AI领域“钱多”主要还是资本热情导致。盈利需要时间，好产品好业务好公司迟早会盈利，要看后劲。

云启资本董事总经理陈昱：技术有门槛，从业人员的薪资水平比较高，研发需要的周期比较长。AI在商业化的时候，毛利并不如大家想象的高（40%-60%），很多隐形成本如计算资源的消耗、数据标注等，容易被忽略。深度学习很多时候是“黑匣子”，很多所谓的corner cases需要工程师去打补丁，这既增加了系统复杂性，又增加了开发成本。

将门创投创始合伙人杜枫：烧钱和亏损是一个行业发展初期的必然，关键是烧钱和亏损的时间长短和适度性。

企业发展早期，是技术和产品的投资期，只有技术和产品的发展走向正确的道路，收入和客户才能起来，才能算是不烧钱了。不能老烧钱，但是也不能不投入。期望一个行业或一个新生的技术在一两年、乃至两三年就成熟起来是不切实际的。只有客户通过AI挣了钱，AI公司才能挣到钱。

信中利资本集团执行董事汪栩：我认为主要是AI行业发展的速度太快，不管对创业者、客户还是资本都是一个动态发展的过程，所以现阶段烧钱和亏损在所难免，但一些企业AI相关业务的收入增长也非常快，关键是烧完钱后能够留下些什么，比如如何打造企业的护城河，这是更应该思考的。

一定会有新技术出现来解决隐私问题

4、去年以来，外界对AI技术在某些领域应用的争议较多，应该如何在商业化进程中有效保护隐私？

联想之星合伙人高天垚：我们相信一定会有新的技术出现来解决这个问题，比如区块链技术，多方安全计算等技术，联想之星也在积极关注和投资包括网络安全在内的这些方向。

云启资本董事总经理陈昱：学界和业界已经着手在解决这个问题，2016年谷歌提出的联邦学习就是这么一种技术，它能在保证数据隐私安全及合法合规的基础上，实现共同建模，提升AI模型的效果。