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雷锋网按：加入星河互联前，刘玮玮任职孵化智能硬件产品的京东智能，最初他主要负责战略分析，而非投资。后来因岗位的需要，开始看项目、谈合作，为孵化器筛选创业项目，一年接触的创业团队过百，由于自己的技术背景，所以一切游刃有余。2016年2月，刘玮玮加入星河互联，任人工智能事业部管理合伙人、总经理，领导团队负责人工智能领域的早期投资。
日前，作为新智造成长榜2017的评委和由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网与香港中文大学（深圳）承办的 CCF-GAIR 2017 AI创投专场的演讲嘉宾，刘玮玮接受了雷锋网的采访，讲述了他的投资逻辑和对AI创业的理解。
离开京东后，刘玮玮收到了包括真格在内的多家投资机构的 offer，也收到了来自乐视等互联网公司投资部门抛出的橄榄枝，最后决定进入星河互联，还是因为一件小事。
那天我家人生病了，孩子没人看，就带着孩子来面试。星河的徐总（徐茂栋）面试我，没有觉得任何不合适，他的助理还会给小孩儿一块糖，让我很感动。有的老板肯定会觉得这是工作场合，带孩子面试很不合适，但徐总没有。
刘玮玮向雷锋网回忆，那时候的星河互联，跟现在是两个样子。当时刚起步，团队还没有齐备，业务线还没有这么多。但仅仅过去了一年，星河互联便在业界有了影响力。
这一年，也是刘玮玮加入星河的第一年。根据公开信息显示，星河互联在2016年共投了88家公司，比腾讯多了4家，并拥有3家上市公司。星河互联关注产业互联网，相信技术对于传统行业能够带来巨大变革，于是下设20个事业部，既包括了大数据、云计算、企业服务、人工智能、物联网等新技术新模式，也覆盖了工业互联网、互联网物流、互联网教育、生命科技、互联网汽车等互联网+行业的垂直领域。
刘玮玮主要负责人工智能事业部，领导7个人的团队，不停看项目，尤其是在 AlphaGo 火爆之后。看的虽然多，投的却很谨慎。在他看来，理想的投资要投最早和最后的阶段，中间阶段风险很大，就人工智能行业来说，现在很多场景都属于中间阶段，比如无人驾驶、医疗，跟风进入的创业公司和资本很多，但产业链的不成熟、行业壁垒高、利益格局等都是较大的风险因素。
此外，对于很多 AI 类创业项目，技术出身的刘玮玮非常严格：
要能说清楚才行，经得起质疑和各个层面的分析、研究。自己都说不清楚，那我肯定不会投。未来的战略如何，竞争情况如何，赛道上的玩家都做成什么样，技术如何，团队情况运转如何？这都是要经过验证的。
很多投资界的大佬都曾对媒体说，“投资是一门艺术”，但刘玮玮不以为然，投资方热衷谈论明星项目，但这背后“尸骨累累”，死去的项目不计其数。很多创业者都在跟风，风吹过了，什么留不下。想要找到一些有远见，但又脚踏实地的创业团队，非常难，但只有这样成功的几率才会大一些。
刘玮玮也不相信那些“聊了5分钟，投了500万”的故事，他认为每一家投资机构都不会乱投，即便是天使轮。流传在坊间拍脑袋的投资行为，很多时候都是“知己知彼”，比如雷军只投熟人，启迪只投清华圈，彼此有长时间的认知和信任，这也是一种验证。
面对 AI 创业的热潮，刘玮玮认为技术出身的投资人，在甄别项目时更有优势。技术下的每一个细分领域，都有很深刻的知识和原理，技术出身的投资人学习成本更低，学习时间更短，非技术出身的投资人，容易被骗，在这方面也有很难跨越的门槛：
一点工科技术知识都没有，在判断力上就会不足，判断力不足，即便投出一个好项目，也是运气。而且这样的比例，还不太高。
当然，刘玮玮也给非技术出身的投资人提供了一些攻略，总结起来就是八个字：大胆假设，小心求证。在实际操作中，可以从三方面着手，分别是：
团队
考察一个团队是否“达标”，不仅仅是对创始人或 CEO 做评价，而是要明确核心团队整体具备的技术、工程、行业经验、运营等核心能力。具体有三个指标：有无优秀的学术背景；有无工程实践能力；有无行业纵深能力。
技术和产品
刘玮玮认为，对 TS 之前 PreDD 阶段的技术验证，一般不会接触到实际代码，算法层面的调研都比较少，一般以黑盒测试和专家验证、第三方机构验证为主，但投资人也要熟悉细分领域基本的技术原理和判别指标。比如数据源，明确条件的黑盒测试以及通过独立测试集做的现场测试。
访谈
针对某些特别的项目，没办法进行黑盒测试，这时候如果想要客观做出判断，就需要过专家判断、上下游客户访谈等方式进行验证，验证时力求全面，单一求成可能会有偏颇。
当然，技术出身的投资人也有局限，比如对商业的感觉可能偏弱，面对这样的弱势，刘玮玮认为要弥补就需要不断的学习，保持开放的心态，去提高商业部分的能力，如果这个能力没有提升，长期来看也不行。刘玮玮还认为，回归到本质来看，做投资看项目，光看表面就会犯错，创业的核心依然是——解决问题，一个项目如果没有“要解决的问题”，那一定是一个没有价值的项目，当然也不值得被投资。
针对目前的创投形式，并考虑到 IPO 提速以及高估值的双重因素，刘玮玮认为2017年会有第一拨 AI 公司有倒闭的风险，主要的原因在于商业模式长时间未被验证，估值很高，无人接盘、无法退出。对于未来，刘玮玮认为有几个趋势越来越明晰：
算法壁垒降低
对创业团队纵深能力的要求提升
解决需求比单纯算法更重要
软硬件的整体解决方案更具价值
垂直领域的数据资源更稀缺
B 端先落地，C 端落地还有5-10年
除此之外，他还提醒投资人，应该有一把“商业尺子”，来衡量要投的项目，无论是处于哪个阶段，没有经过验证的项目，具有很大的风险。
7月7日-7月9日，由雷锋网承办的 CCF-GAIR 2017 大会将在深圳举办，刘玮玮将作为演讲嘉宾参与 AI 创投专场，并带来更多、更深入的 AI 创投洞见，届时雷锋网也将及时发布演讲实录，尽请关注。
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