今天我要分享的主题是“Unsupervised early stage investment”。之所以说是Unsupervised early stage invesment，大家知道非监督学习，对于整个AI行业的投资来说，我们的历史相对比较短。

今天我的分享是三个部分，第一是整个行业的趋势，跟投资比较相关的趋势；第二是我们探索的投资理念；第三是我们所做的比较独特的地方。

首先看一下这个图，这是上周在硅谷的一场巨大的活动，有7 000多人参加。这个活动是17号举行的，去年只有1 000人参加，到了现在的7 000多人，谷歌的CEO强调了他们公司的战略，从Mobile 第一到AI的第一。

每个时代都有标志化的产品，比如PC时代的Windows，比如互联网时代的谷歌、Facebook。

我们来看看人工智能的产业链，从下往上看，从基础层到技术层，到应用层，这一种分类方法。从计算能力、数据、算法、框架、通用技术、应用平台的解决方案，具有不同的研发路径、不同的短期价值和长期价值。更多的是高投入、高回报，适合长期布局的领域。从技术层，不管是算法还是框架，还是通用技术，也有很多企业在进行长期布局。在应用层，有特别多的激烈竞争。对于企业来说，人工智能产业竞争的模式，我们看到了五个不同的模式。最左边的是生态构建者，有谷歌、Facebook、亚马逊和阿里，整个产业链都进行了布局，不管是基础层、技术层、应用层。第二类是很多创业企业，很多软件公司都在布局，比如说IBM、微软，更多的是在技术层和应用层一起同时进行布局。第三类是垂直产业的聚焦者，聚焦在很多垂直产品的应用，不管是上面列的这些。最后是硬件与基础公司。从几类不同模式中可以看到，不同的场景应用是人工智能产业竞争关键的环节。

AI正在从过去5年技术创新的阶段跨越到产业创新阶段。我们可以看到在汽车领域的应用、医疗行业、家居、教育、机器人、金融等都有非常多的机会。

我们先看一看AI+healthcare。斯坦福大学有一个比较重大的突破，过去花几天才能测试出来，现在可以看到只要用手机拍照，过几天就可以判断出来，甚至比医生更加准确。这提醒了我们在诊断领域里有中医的诊断办法。中医跟西医完全不一样，用望闻问切来进行诊断，就能对很多疾病做出比较准确的诊断，这也是我们看到了很多创业企业在做的事情。对于望闻问切这几步，都有企业在探索中。

很多领域中我们都看到机器人比人做得更好，如何能够避免被机器所取代？最近有一个分析，在绝大部分的工作中，很多人工会被机器所取代，是一些重复频率较高的活动会被取代，实际上大部分工作很难完全被取代。从这个角度出发，更多的是希望用AI来提升我们工作的效率，降低成本。今后几年，5~10年，***的医生可能并不是人类的医生，而是人和机器的组合，一个替补，互相提升。

美国零售业遭遇了非常大的挑战，今后5年当中，预测整个零售业会降低大概1亿平方米左右，很多零售店都在关门，人工智能也提供了很多这样的机会。对于线下店来说，不仅是卖东西的功能，也可以是教育，也可以是娱乐，可以是体验。

汽车行业，可以看到很多价值将发生大的转移。2015—2030年整个行业收入的分布，右面是利润的分布。汽车行业的收入和利润，向出行服务、汽车娱乐等软件服务转移，福特拥有上千名的软件工程师，这在以前是不可想象的。

在AI各个领域的独角兽都还是涌现，垂直行业新的格局逐渐明晰，有用于药物开发、用于网络安全等不同的案例，都涌现出巨大的机遇，自动驾驶也是新的独角兽。

垂直行业中，大企业更加快速地进行投资和并购，以前是很难想象的。战略投资在5年来已经增长了10倍，AI领域非常活跃。积极地参与到战略投资中，促使整个行业的创新更快地往前发展。

下面分享一下我们在投资方面的初步探索。首先，硅谷经过过去一两年的探索，我们发现很多企业只不过是一个概念，这些AI到底是不是公司的核心竞争力的一部分？对于我们的判断是非常关键的。第二个理念，我们比较看好的垂直行业有潜力成为平台类的项目，前面嘉宾也提到过，比如说智能音箱。还有什么可以成为流量的入口？智能教育、智能金融各个领域，是不是能够寻找到类似平台的机会。

对于精确度要求并不苛刻的应用，同时能够为客户创造非常大的价值。在AI垂直行业应用发展的早期，我们如何去发现一些对于精确度要求并不高、并不苛刻的应用？比如说广告投放，比如说药物开发，比如说大客户的客户关系管理，等等。在客户关系管理中，比如今天有20个客户，在这时对于这些产品，什么样的客户是最有可能的，精确度要求并不苛刻，但是可以带来非常大的价值。

谷歌为什么对于人工智能如此的热衷？从2012年开始就把加拿大著名的公司卖了，机器学习提升了搜索精确度，给谷歌带来了大量的现金流。他们广告收入主要有两个来源，一个是AdWords；另外一个是Google AdSense。在整个搜索中，我们并不要求精确度有多高，第一页的结果已经非常满意了。

另外一个案例是机器学习用于药物研发、药物开发的过程。很多的药物开发，比如癌症药物的开发，需要花非常长的时间，耗费数十亿美元。如何提升成功率，降低开发时间，在人工智能方面已经有不少的创业企业开始探索。比如硅谷一家企业Atomwise，在研究埃博拉药物中，通过机器学习，一天就把7 000多种药物筛选完成。

刚才提到未来5~10年中，可能不是机器取代人，而是AI作为帮助我们的工具。这个图下面写的是在美国所有的工作当中时间的分布，左边是很难被取代的，右面是相对比较容易被取代的。

从这些领域来说，右面这些东西如果用AI来说，可以大大提升效率。基本PS工作已经可交由AI自动完成。

为律师的工作，RAVN是律师的工具，右面这个是jist.tv，可以对视频进行摘取，能够大大提升工作效率。

重大行业的变革，比如刚才提到的汽车行业。对于这样的行业来说，我们比较喜欢的是从未来的5~10年可能的产品来倒推现在可能存在的机会。比如说，未来的车辆销售和二手车交易的频率将大幅度降低，批量保养和维修可能会存在，停车场需求将极大降低，释放大量土地空间，出行效率提高。什么样的零部件是未来汽车仍然需要的？都有企业重新开始设计。甚至汽车具有一些用地地产的属性，我们把双手解放出来之后，车的空间上是否有其他机会？专业司机在无人驾驶时代如何转型？

过去两年当中可以看到追逐AI技术人才的方式，这是难以为继的，更看好的是“技术人才+行业专家”的跨领域组合。

最后谈谈我们自己独特的地方。太库在全球6个国家、20个城市都布局有孵化器，对于人工智能产业，这是我们的焦点，全球的城市都有依据产业的不同分布。比如在美国的硅谷、波士顿，聚焦在机器人、智能制造、智能医疗等领域。

我们两年前开始做人工智能垂直加速器，去年帮助了10个国家的50家企业进行加速，最近被美国知名的杂志评为全球十大加速器。

在我们加速的企业有不少取得了荣誉。在我们的加速器当中，究竟提供什么样的服务？三大类服务。

第一是借助人工智能，把产品变得真正聪明。其中一个案例是智能蓝牙耳机的企业，这个企业的天花板是几千万美元，通过人工智能的平台，整个耳机变成了流量平台的入口。在这样的一个服务当中，我们跟亚马逊、跟IBM有了深入的合作，帮助企业接入这些技术平台；我们跟高校也有战略合作，帮助企业对接相应的人才。

第二是利用全球的布局，帮助企业对接全球的分销合作资源。对于创业企业来说，可以聚焦在核心的竞争力，产品开发中，不需要为此而发愁。比如说我们的企业只有20个人，已经把智能硬件销往全球88个国家，对于很多企业来说是难以想象的。我们跟全球150多家投资机构合作，帮助企业更快地获取成长。在加速当中，很多时候特别重要的是企业的执行力、学习力、市场验证、团队的品行，通过我们的加速可以有更深入的了解。我们能够让投资过程降低风险，同时能够提供更深入的服务。

以上就是我今天的分享，可以在这样一个伟大的时代，一起做伟大的事情。

（本报告根据速记整理）