0
本文作者: 王金许 | 2017-07-12 10:05 | 专题:GAIR 2017 |
7 月 8 日下午,在中国计算机学会(CCF)主办,雷锋网与香港中文大学(深圳)承办的第二届 CCF-GAIR 全球人工智能与机器人峰会上,AI 创投圆桌论坛对话正式拉开序幕,在一场以《AI 时代的孵化器和早期发现》为主题的圆桌对话中,四位来自加速计划、VC 投资机构、CVC 投资机构、孵化器的嘉宾就 AI 创业项目的孵化和投资、孵化器当前以及未来的发展状况等问题专门进行了讨论。
本次圆桌论坛由星启 • PNP 独角兽加速计划的执行人王磊担任主持人,英诺天使基金的创始合伙人林森、科沃斯投资合作副总裁高倩、INNOSPACE+ 总监、壹诺创投基金创始合伙人陈成强参与讨论。
从左至右依次为王磊、林森、高倩、陈成强
以下为此次圆桌对话内容实录,雷锋网在不改变原意的基础上进行了整理。
王磊:很高兴参加雷锋网的大会。《AI时代的孵化器和早期发现》这个主题涉及到孵化器的一些变迁和调整、投资选择及投后管理等问题。今天我们也邀请到了投资孵化领域各个方面的专家来共同探讨这个话题。我先抛砖引玉,先请每位嘉宾介绍下自己公司的基本情况。
我是星河互联与美国 Plug and Play 联合发起的大企业创新加速计划——星启 • PNP 独角兽加速计划的执行负责人,我们是把大企业创新、创业项目和资本连接在一起,让创业找到真实的市场需求,把技术创新应用到具体的行业领域,在这过程中也加入投资的因素,为创业项目降低风险,提高发展速度和成功率。
林森:我是英诺天使基金的合伙人林森。英诺天使基金重点的投资方向其中一个就是 AI。AI 已经被更多人所认知,两年前我们就开始重点布局与此相关的项目。
今年年初,我们发布了自己的 AI 投资通路。同时,我们自己也在运营一些跟创新相关的事情,包括和腾讯最大的创投空间也有合作,现在腾讯 AI 孵化创业营也在全力支持,所以在这方面来讲,AI 的未来和现在的情况我们都比较看好,希望能够跟大家多合作。
高倩:我是来自科沃斯机器人的高倩。我们身份有点特殊,有三个层次的意思。科沃斯是一个制造业企业,到今年已经 19 年了,科沃斯前身是从一家 OEM 公司起家,然后开始做自有品牌,到今天为止家用机器人在国内的市场已经占领了比较高的份额,我们连续六年是国内扫地机器人的第一名,全球我们是第二,今年我们的科沃斯品牌也入选了中国品牌榜。
科沃斯投资关注机器人相关的技术,人工智能是很好的体现,这是我们在看的方向。加速器和孵化器方面,因为是科沃斯和国家级蒲公英去打造的孵化器,源起科沃斯每年走入中国的各大高校,去组织有创业想法和技术实践的大学生比赛,在和学生交流的过程中,我们发现我们的经验对一路在各种创业的坑里摸爬滚打的学生朋友有用,也可以面对学生朋友的一些想法给予支持,所以就萌生了一个孵化加速器的事情。当然现在的孵化加速器没有拘泥于物理空间,更多还是力所能及的给他们一些辅助,所以我们有这三种不同身份。
陈成强:我是 INNOSPACE+ 的陈成强,我们是全民营的孵化器。早在 2012 年,我们就开始做孵化方面的工作,现在成为了国家级孵化器。然后,在 2013 年开始做了创业加速计划,也有了一些成果,算是在国内做得比较成功的创业加速计划之一,当时我们也做了一些投资。在 2015 年,我们正式成立了自己的基金,这个基金基本已经投完了,现在也在募集第二个基金,关注的领域是前沿技术运用方面,人工智能和机器人智能是我们紧密关注的领域。我们在三周前举办了第八期创业集训,其中有近 50% 的项目是人工智能应用方面的项目。
王磊:第一个问题是 AI 创业跟 PC 互联网和移动互联网时代的创业还是有很大的区别,因为 AI 不是一个行业,它更多的是一个技术方向,需要跟垂直行业应用相结合,作为孵化器,我们应该在这过程中怎么做调整?
林森:我个人认为 AI 创业和孵化器其实并没有太大的关系,我们现在投的这些项目,成功的创业者都是从国外回来的,或者是在高校,他们有非常强的技术基因。而对他们来讲,缺三个方面的东西:第一个是商业化能力。
AI 本身只是一个工具,如果说不跟应用结合,已经没有什么前途。比如,我们推的是看 X 光片帮助医生能够诊断,这是一方面,就是说它们的商业化是非常缺乏的。第二方面,在有商业化能力和资源的情况之下还缺数据。如果没有数据,我认为 AI 也是无源之水,所以像我们投的一个项目,跟医科大学也是有合作的,如果没有这些数据也是没法把算法做得很好。第三方面才是跟资金相关的,我们的资金是一个助推器,而他们本身其实不需要什么场地和其他方面支持,所以对我们来讲,并没有把 AI 和孵化器这件事做太多的关联。
孵化器我们称之为场地,在这过程中一个非常小的要素,能够帮助他们快速起步。未来我们也有可能在某一方面是聚集一批创业者,让他们在一个空间里能够有更多的互动,这也许是一种可能性,但这不是重点。
此外,我们目前跟腾讯的合作也比较多,因为我们在运营腾讯的众创空间,我觉得在这方面是希望帮助投的企业通过跟腾讯的合作,有更多数据源的支持,有更多商业化的可能。从这个角度来讲,对于创业者而言最重要的还是想明白刚才说的跟商业模式相关,如何挣钱、跟哪个行业结合在一起,这是一个方面。
其次,就是如何能够获取真的数据的资源。在过去以来,我一直是跟很多的行业人士还有创业者讲我们的基本观点:中国真的是 AI 创业最好的土壤。因为中国应用的领域是非常广泛的,我们有太多的行业需要通过AI改善效率。另一方面,中国是数据资源最广泛的,而且就数据的可利用性来说,它是最好的市场,不像美国,你想用一张 X 光片是非常难的事情,在中国如果跟一个医院有很好关系的话,就可以用这些片子去处理你的算法成熟度的问题。从这些角度来讲,我们觉得要帮助做人工智能的企业就要从刚才说的几个方面去帮助他们。我也再次强调,场地这些东西都是极其细微或者说在我们眼里都是不值得一提的事情。
高倩:科沃斯虽然没有孵化过任何互联网企业,但我们自己也在建互联网生态圈。一个比较直观的感受是,我们之前也参加过很多互联网的会,我感觉好像互联网的会议,在座的各位嘉宾包括听众会更活跃,AI的会议虽然现在会议人很多,但是我觉得 AI 的会议相对会比较内敛。从这里面,我的感受就是大家可以看到这两类企业的核心竞争力,我们考量的维度是不一样的。
对于互联网企业而言,考量的维度更多在于它的创新商业模式以及超强的扩展能力,而对于 AI 企业来讲,我想可能大家都谈到我们的核心技术在哪里,以及这个技术能否与应用产品结合。
我也同意林总观点,我觉得技术并不是被我们孵化出来的,技术本身在试验过程中掌握了核心。之前的孵化器可能在给互联网企业提供各种基础服务过程中,让它们缩短了很多时间,让它们更聚焦。而在今天的 AI 时代,这些服务也不是最核心的考量点。从孵化器的角度如何看这些项目,我们觉得他们应该具备什么特征和建议呢?
我觉得我们肯定还是会关注核心的技术,从科沃斯的特点来讲,因为我们一直在制造业企业里面,我们也在看产品,以及看产品怎么落地。C 端产品有一个非常突出的特点是,对于消费者来讲,他并没有那么关注你的技术是什么样的黑科技,你背后有多高深的算法,消费者更关注用了你的技术,我的产品有没有更好用,我有没有需要为这个技术付出额外的成本,如果我的产品付出了更高的成本,没有给我更好的用户体验,我是不愿意付这个成本的。
所以对于 AI 创业企业来讲,AI 是一种工具,通过工具让我们的产品或者用户体验提高,我们同步要考虑的是给消费者和这样场景的用户提供了什么样的价值,而提供价值所带来的成本是多少,我觉得这是需要考虑的,可能相对来讲也是更务实的,这是 AI 里面我觉得需要关注的点。
陈成强:昨天的(演讲)大家也看到了,AI 已经进入到 AI2.0 时代,在昨天也听到很多专家说,因为有这样的发展是因为移动互联网的普及、大数据技术的提升,所以很多 AI 的团队或者项目其实是基于互联网的基础。之前这些移动互联网的项目,更多的是模式上的创新,AI 项目当然也有很多是模式上的创新,但更多是底层技术上的创新来怎么解决一些问题,然后运用场景也更加深入切入。
作为一个孵化器来说,这几年我们也一直针对这个行业做了相对的调整,比如说刚刚开始的时候,2012 年、2013 年甚至到 2014 年都是看模式上的创新,以及线下转到线上在效率方面的提升,仅此而已。2014 年那时候也开始做一些投入,整个趋势和风口已经过了,接下来我们应该关注哪一个行业和领域,然后就开始针对工业 4.0 的项目。
其实在很多层面,这些工业 4.0 也就是现在的智能制造领域,很多方面是有借鉴的。空间并不是很重要的环节,扮演的角色很微小,更重要的是如何打造一个生态,这个生态里有哪些关键的合作伙伴,提供哪些方面的资源支持。
这样我们在去年也开始在 AI 和机器人着手,提供基础孵化服务也好,功能也好,对于早期互联网或者早期 AI 相关的项目来说,本质是大同小异,只是对于 AI 的门槛相对来说会比较高,内容方面会比较深,所以这方面对于要专注 AI 孵化器的机构来说,要求会高出许多。
王磊:我的看法是,我们的企业级加速器或者叫加速计划,并不完全提供物理空间或者服务,但对于产业投资,刚才说的 AI 技术包括其他的大数据技术也好,放到垂直产业里面,其实要提供它最“刚”的部分,也就是对于这个项目市场价值的判断,这非常重要,对于创业项目来说,如果只是在技术维度里去发展,最后可能就会像一些智能硬件一样成为伪需求产品。
我们目前做的加速计划,是从市场需求和投资两个维度去判断的。我们跟全球知名的大企业,如汽车领域的奥迪、戴姆勒,家居领域的博世、飞利浦等,我们会将这些大企业的创新需求提前释放出来,这样再跟创业项目进行精准匹配,有了真实的应用场景和市场需求,就可以很好的保证创业的方向,提高成功的几率。其次,在这个过程中,我们还会加入投资的环节,经过初步判断,如果创业项目能够基本满足大企业创新和产业升级的需求,我们加速计划会与合作投资机构促成投资的达成,这样可以有效的降低创业风险,提高创业的成功的速度。
下面一个问题,因为现在的孵化器或者加速计划也好,蛮多的,创业团队在选择这些加速计划的时候,他们更应该怎么去看问题?另外作为加速计划包括 CVC 这种大企业的加速计划还是其他的孵化器也好,我们看项目的时候,我们又有什么判断逻辑?
林森:从我们过去做过比较多的加速计划或者是帮很多的巨头企业打造或参与它的生态链角度来看,我们觉得成功的孵化计划或者加速计划一定有第一个特点,是什么呢?就是一定有一个巨头在支持才行。
巨头提供几方面的东西,第一方面是提供一些市场机会,对它来讲已经看到市场的机会,但是它的内部还需要有一些机制,因为很多的巨头内部机制也比较僵化,这种情况之下需要一个外部的资源来帮它做一些事情,所以说需要做能够输出一些跟市场相关的事情。第二,巨头可以输出一些市场的资源,也就是如果你做得好的话,可能有很强的渠道价值。第三,巨头也可能输出跟数据相关的一些资源供你去用。第四,巨头还可能输出跟核心技术相关的东西,像亚马逊推出的那些项目。
我们的看法是,各位如果作为 AI 方面的创始团队,要选择一个加速计划的话,一定是要从这几个维度去看是不是真的适合你,如果选对了,或者加速计划靠谱的话,是真的能够帮助你快速成长,我们也有相应的例子能够说明这一点。在国内有很多的加速计划,我想各位可以多做一些这方面的考量。
因为也运营了跟众创空间和孵化器相关的,到现在有四五年时间,我们认为可能唯一成功的模式就是刚才说的这种以一个巨头为核心的模式,所以大家可以多研究一下,至于那些没有特点的,没有巨头支持的孵化计划,我觉得都是比较难的。刚才主持人也讲了像跟星河、大汽车厂合作,如果说跟自动驾驶相关的创新企业,可能选择 PNP 的加速计划是合适的,这是我们在过去总结出来的经验。
高倩:对于这个问题我是这样考虑的,特别是伴随前一轮互联网的热潮,现在孵化器很多。从去年开始,如果大家关注孵化器的话,会发现陆陆续续有孵化器开始优胜劣汰,从 1.0 版本慢慢要整合,大家都在提倡我是不是要再升级一次,变成生态型等等。在这样一个阶段,我觉得跟英诺相比、跟 INNOSPACE+ 相比,科沃斯和蒲公英这样一个孵化器,本身也是在探索阶段。我们也在创业,我们创业跟大家创业是一样的,我要分析如果我进入这个行业的话,我的定位是什么?创业者为什么要选择我们?我们的价值在哪里?我们可以给到创业者什么资源?如果这些问题并不能回答很清楚的话,我觉得我们没有必要做孵化器或者加速器。
基于这样的情况,当时我们也在考虑科沃斯来做这样的孵化加速器的话,我们有什么?最大的资源就是科沃斯在这个行业里面 19 年的经验,以及大家在做软硬件一体化的时候,从软件算法到硬件到系统集成整整一系列的过程中,我们可能可以给创业者带来的经验和分享。所以,我们也已经构建了生态链包括产业链融合资源对接等等,在这个过程中,我们在选择企业的时候,首先我们也会反问自己,有这么多企业,哪些是可以提供服务的。
给大家举一个例子,早期我们一起孵化包括未来加速的一家企业是我们最早投的。当时最早来到科沃斯的时候创始人从 91 手机助手出来做工程核心算法,出来也没有产品,但他对我们分享了儿童机器人的理念,这跟我们的思考是吻合的。在他第一轮拿到钱以后,第一轮模式要出产品,这个时候科沃斯可以孵化它,也投了它。
在接下来一年时间,我们也可以看到我们给到创始企业的一些经验,比如说掉过的坑就不要再掉了,小公司拿不到资源的一起拿资源,通过一年时间的协作产品出来了,第一阶段的孵化也告一段落,进入第二阶段就是加速,加速期科沃斯又能给他带来什么呢?我们又做了一次探讨。
当它拿到钱以后要做商业模式的验证,在面临 TO B 和 TO C 这两种商业模式的选择的时候有思考,因为我们也有 TO B 和 TO C 两条线的利弊在哪里,怎么选择,包括你要建品牌,我们也是从 OEM 公司没有品牌到建品牌,加速的时候我们着重给予的是这些资源。我举这样的例子是想说明,在你选择项目和孵化加速器的时候,我们要保持头脑冷静,要看选择对象拥有的资源跟你的匹配度有多高,如果说匹配度很高,能够给你带来真正资源的话,那就毫不犹豫去选择它。
陈成强:我是同意高总说法,创业都是非常苦逼的,但我们作为孵化器来说,服务于苦逼的创业者更加苦逼。之前也说到了,我们是引领市场化的做法。刚开始我们本身有一个自己的定位——孵化品牌。
2012 年的时候,大多数的孵化器还是以政府孵化器为主,这些孵化器又是提供免费的场地等等。作为一个民营机构来说,我们要怎么样脱颖而出,让这些创业者来我们这边创业,为我们所提供的服务付费,这是蛮艰难的。所以当时从一开始就要很清晰自己的定位在什么地方,再从这个角度分析我们的优势在什么地方。
这部分我们确实也深入在做,逐渐做一些转变,现在我们这个模式在不管是孵化也好,加速计划也好,很多都是围绕着投资策略和方向。比如现在第二个基金会关注于前沿技术上的应用,尤其是在四个领域里面:汽车领域、传统制造业或者叫智能制造、农作业、智能楼宇。
除了做早期孵化器我们还做早期基金,我们怎么做呢?我们的优势是不是来源于项目或者是以我们自身的能力可以好好服务于这些创业项目呢?其实不是的,是打造整个生态,刚刚开始的时候还是蛮难的,所以我们又找了一些在这个领域上的大企业跟我们合作。比如说西门子,针对智能制造,通过这里面很多资源,把这整个生态打造起来。在选项目的时候也是按照这样的逻辑,去选择适合加入我们孵化器的项目,不同的孵化器有不同的资源,专注的领域也不一样,所以必须要做好调研,可能有一些加速或者所谓孵化器的资源不是你们想要的,你们也要留意。
王磊:我的看法是,无论是从创业者也好,孵化器或者加速器本身也好,你主要要把握的原则就是你最需要的原则。对于创业团队来说,需要验证了产品或服务的市场价值,完善产品,同时整合了供应链,如果孵化器可以提供这些帮助,那就是最适合的。对于企业的孵化器和加速器也好,为什么我选择这个项目一定是满足于我的产业升级或者其他需求,各方面的匹配程度在他的服务范围能力以内可以帮助它打磨得更好,这也是它选择的直接标准,在这过程中还有资本的介入,去承担相应的风险,这可能是一个大的逻辑。
回归到今天 AI 的主题上,最后一个问题就是展望一下,未来无论是 AI 还是科技创新项目,针对孵化器或者加速器,未来的生态和走向是怎么样的?
林森:我们还是极度看好跟 AI 相关的新应用,从 AI 本身来讲,如果只是算法方面的创新,我们认为机会已经过去了。现在最主要的是投跟AI相关的垂直应用类团队,这些团队首先肯定是有算法的基础。其次,要真的有商业模式的基本考量,只谈 AI 不谈挣钱,这个公司是很难生存的。最后,AI 一定是跟大数据相关,如果没有数据获取能力的话非常难。
去年,我们参加雷锋网的这个会上我就谈了一个观点,未来在 AI 这个领域上,我们认为相对垂直的领域才有机会,如果不是垂直领域的话,这些巨量的数据来源基本上控在 BAT 手里,而跟医疗相关数据方面,BAT 可能都是没有的,如果你能碰到好的医疗数据,机会就会很大,可能会成长为这个行业里的小巨头。
通过过去一年多我们观察所投企业的进展,我们还是坚定这个看法。所以对在 AI 领域的创业者来讲,希望大家更加专注一些。现在 AI 热潮太热了,风口在这里,但是大家不要追逐风口,如果真的追逐的话,风还是会吹走,再过半年就会去到别的地方,再掉下来就会摔得很惨。
不过,AI 本身有风口是对的,我们对任何一个创业企业在初期的时候,我们永远在高估它,中期的时候低估它,比较成熟的时候,对它的认识就会趋于正常。从这个角度来讲,这也是我们投资的认识曲线。
现在属于高估阶段,大家一定要想明白可能还会有一个低估阶段,只有在经过了低估阶段,经过了寒冬还能生存的这些企业可能才会成为真正的巨头,也祝愿跟 AI 相关的创业者回归到商业的本质。在这个过程中既会赶风口,又能够注意风险防范,这样你就能够成为未来几年的赢家。
高倩:关于孵化器和加速器的未来,我们做孵化器的时候还是比较聚焦于垂直领域,我们给孵化器的要求是专注和专业,越聚焦的话才能做到这两点。对 AI 很关注的也会看到人工智能的孵化器,像之前 Element AI 获得 1 亿美元的融资也是很轰动的,可以看到在 Element AI 的介绍里,他们也在慢慢往上探索,但是从它的介绍里已经可以看出,他们致力于把这个行业里面原来比较通用或者原来比较高成本才能获得的资源变成了经验铺,向真正的AI创业者开放。而他们凭单打独斗是很难获取的,这才是孵化器和加速器的价值所在。
一个孵化器如果能够在这个行业里真正读懂行业,这是我们这个孵化器需要不停追求的目标,大家各自的擅长点不一样,怎么利用我们的擅长点做这样的垂直孵化器,是我们需要不停探索的。我也相信所有对孵化器有兴趣的创业者们应该是从这个角度去筛选。因为孵化加速器也是科沃斯投资生态链里很重要的环节,是我们从前端项目的发现、培育、加速到后端的引入,是一个完整的生态圈。从我们的角度来讲也是在项目筛选初期,以投资人的眼光,以产业资本的眼光看这些项目,在源头上就能给予它比较及时的帮助。
陈成强:我是蛮看好接下来这几年在 AI 上的发展,所以我会专注看这个领域,AI 底层技术、大数据、图象识别、机器人学习等等,这都是未来几年在很多层面会渗透到生活的各个角落。如果说真的到了那个阶段,AI 时代就真的到来了。对于一个孵化器或者孵化加投资的机构来说,我们还会通过打造整个生态,聚集这方面的资源,好好孵化出项目。
在接下来几个月里大家可能会经常听到我们在这方面有动作,我们将会跟一些国内外大的 AI 企业甚至是大学和研究院,一起打造一个 AI 应用基地。同时,从刚才讲的三个领域去做一些 AI 应用场景,可能在智慧城市上也会有一些应用,未来的孵化器和加速器必须要有很专注的定位,这样对我们也好,对所服务的项目也好,也是比较尽责的做法。
王磊:未来 AI 也好,其他的科技创新也好,发展重点是在未来一定是聚集于更深的行业积累,更深的垂直行业,同时又去整合一个非常好的创新生态,这一块的资源一定是越来越强、越来越好,行业领军企业代表了很好的行业资源,同时优质创业项目需要与行业资源深度结合,解决原有的行业存在的问题和痛点,以创新技术优化原有供应链条。同时,创业是个小概率事件,需要资本的力量有效降低创业风险,同时也分享创业改变传统产业带来的经济收益。我们也希望像科沃斯、英诺以及其他的孵化器一起参与到打造创新生态的阵营中来,一起更好的服务于创业者。
雷峰网原创文章,未经授权禁止转载。详情见转载须知。