“人们对新技术总是高估它短期的进展，忽略它长期的影响。”

2019年是“转折之年”，不少人预言产业互联网时代即将到来。创业的黄金时代正在经历周期性的资本寒冬，懂得顺应时代发展的方向，才能成为寒风中的最终赢家。2019WISE风向大会邀请到经济学家、领域代表性企业及具有行业影响力的投资人为我们带来风向预判。

“人们对新技术总是高估它短期的进展，忽略它长期的影响。”

作为人工智能改变世界的坚定支持者，洪泰基金执行董事金海燕如此分享到。金海燕自2016年加入洪泰基金后，主攻大数据与人工智能驱动下的投资。3年的历练，使她更加相信今天的人工智能尚处在早期阶段，拥有无限可能。

以下为洪泰基金执行董事金海燕的演讲内容：

来看一组最新数据：2018年，人口出生率为1523万，再创新低。人口负增长的趋势不可逆，并且会比预期更早到来。经济发展不能再依赖人口红利，技术要成为新的驱动经济发展的红利。同时，在国家层面，“智能+”变成了国家级的战略发展方向，未来十年它将成为驱动中国经济发展最主要的动力。

在资本层面，人工智能也被长期看好。虽然2018年下半年有了资本寒冬的声音， 但是2018年在人工智能领域的投资仍然是创新高。投资数量涨了10%，投资金额翻倍，增长强劲。2019年前两个月人工智能方向的投资 ，同比17年、18年也有上升。另外，头部项目的资金聚集效应越来越明显，2018年的大公司，像今日头条、商汤、第四范式等头部公司，都拿到了大额投资。从2017年、2018年开始，国内开始出现了并购潮。百度并了5家，阿里系并了4家，很有意思的是，国外的芯片公司开始并购国内的人工智能芯片公司。

过去二三十年科技行业发展非常快，高于其他行业的平均发展速度，主要源自于两个力量：

第一，技术的进步，从底层的芯片、传输速度，从2G、3G、4G，到互联网、移动互联网、物联网，到人工智能。

第二，需求端，人们不断增长的生活需求、消费需求，以及生产端的需求。

这两个力量，一个是推力，一个是拉力，碰到一起的时候就产生了化学反应，就产生了新机会。这是从投资和创业找到新的增长点的方法。

人工智能今天仍然处于早期阶段，需要从供需关系来考虑哪些行业会优先发展起来。技术作为供给方要考虑几点：

第一，数据的规矩度和规整度。像互联网的营销、金融，就是线上数据化比较好的行业，优先就会发展起来。这些行业会比工业、农业这些线上化还没有完成的企业优先发展。数据的规整是指要经过清洗、高质量、可持续获得的数据。比如医疗方向，创业者已经获得了病例数据，但是这些数据没有经过清洗、格式化之前，还不是一个有效的数据。

第二，训练成果的普遍性。

第三，训练的难易程度。像无人驾驶这种高难度的方向，会比人脸识别应用在酒店里，以及电子签的人脸匹配上慢一点。

从需求方，从行业发展的需求角度需要考虑以下几点：

第一，看人力供给明显有短缺的行业。包括这个行业的从业者需要经验，培训跟不上导致有经验的人工不足。一旦应用完以后，经济收益比较大的领域，还有人脑无法做到、但机器擅长的领域。比如电力行业的巡检，在荒郊野岭人是无法做到24小时巡检的，基于无人机的拍照，把实时的信息传输恢复进行实时分析，就可以做到，所以这样的行业会优先发展起来。总体来讲要考虑技术供给和行业的影响因子，来选择哪些行业先在这波技术浪潮里面发展起来。

我参加了今年的CES大会，除了AI以外，没有什么大的概念，像自动驾驶、5G，这些技术在2018年都已经提出了。我们共同的感觉是，今年的CES大会的共性总结起来就是——落地。有不少科技公司已经深入到垂直领域做应用，也看到不少行业产业公司一直在用技术做布局。举个例子，家电行业，大一点的家电厂商展出的时候，它新推动的电视和音箱几乎没有不带智能语音助手的，比如带了谷歌、Facebook的智能助手在里面，这是行业客户已经在推广了。百度的自动驾驶，L4级别的已经开始实际路测了，L4级别是限定在特定的封闭区域内、且不需要人的自动驾驶。

新产品和新行业怎么判断它真正进入到了行业发展阶段，还是停留在秀概念的阶段？

我认为可以用几个指标来评价：

第一，判断新技术、新产品、新行业的落地拐点，要看机器人的能力是否超过了行业里面普通人的水平，或者行业平均从业者的水平。以人脸识别举例，我们人看的时候，准确率97.5%，人工智能经过这几年的训练，早就已经超过了99.5%。所以这个领域很早就开始落地，进入到使用的阶段了。

再举个例子，医生读医疗影像片子，以肺结节举例，一般肺结节能到300帧，一个医生用几分钟的时间来读这些片子，人工智能机器人1秒钟就能读完。前两年的时间节点上，人工智能的两个重要的指标——敏感性和特异性，已经远超过医院从业者医生的平均水准，也超过了三甲医院的平均医生水准，所以就这项新产品，已经到了使用的拐点上。这个赛道去年发展非常快，一年有四五家公司都融过了B+轮、C+轮。我投的一家公司差不多进入了100多家医院。

第二、判断一个行业是否进入一个规模化推广阶段的重要判断指标是，机器的成本是否低于人力的成本。

人力从长期角度来说会略微增长，而机器人工智能训练出来的效果，它的成本是呈边际效用递减的。当机器的成本低于人力的成本，这个拐点一过，就到了可以规模化生产的阶段。还是拿电力巡检的案例举例，一台高配的无人机加整个系统和服务，它的费用情况大约几十万。它能够替代几十个人力一年的成本，也就是几百万的支出。当机器的成本是既有人力成本十分之一的时候，就进入到了规模化推广的阶段了。

相反的例子，医疗按摩的机器人，它的制造成本还是100多万，能够辅助和替代的按摩技师是几个人，但是它的成本比按摩师要贵。这样的案例，我们认为它离规模化推广还比较远。2019年是一个有多个行业进入到商业落地，以及有些进入到规模化推广阶段的年份。

洪泰在人工智能上的投入，是按照基础设施、大数据、行业应用这三个层面进行早期投资布局的。今天已经到了技术深度落地跟行业结合的节点，未来我们还是持续看好人工智能对行业的赋能，看好利用技术、利用线上线下数据结合、利用人工智能提升节点的效率、系统的效率、行业的效率。比如我们投的三角兽在客服、家居的领域应用非常广泛。

早期阶段，我们还是关注和人工智能协同、能带来颠覆性突破的应用领域。我们是一个全生命周期的基金，从天使、VC、PE、并购都有，我们愿意一直陪创业者进行长跑，同时我们也乐于做创新的推动者、跨界的整合者。我们除了有基金，还有产业生态链。

最后，给创业者几个建议：

第一，人工智能的创业不是一个依赖人口红利、粗放型的创业，对团队的要求越来越高，要求你的技术、产品、渠道和融资都要过硬。

第二，今天仍然以技术型的人才创业为主，单独创业越来越困难，必须要拼好的团队，有人能帮你做好运营管理。

第三，要深入行业，找到真正的产业级痛点，打造持续的产品能力。

第四，在当下这个时间节点，由于一些技术的开源，给了一些技术型团队以机会。对产业深度理解的非技术型创业者也带来了新的创业机会。

第五，即便资本对于人工智能方向是友好的，创业者要把握好自己的现金流，除了VC的钱，也可以考虑产业的、客户的钱。

我的分享就到这里，谢谢大家。