联想创投贺志强：忘掉流量！未来的N倍数机会在智能互联网

12 月 6 日 “ 2017 投资界年会暨第十七届中国股权投资年度论坛”在京举行。遐想团体高级副总裁、遐想创投打点合资人贺志强，在会上做了“探求N倍数的机遇，再谈智能互联网”主题演讲。贺志强以为，AI的代价毋庸置疑，可是要以更辽阔、更深入的视角来说明。AI只是智能互联网的一环，智能互联网要比AI“更辽阔”。智能互联网必需深度融合到财富，才气真正施展浸染，才气大幅晋升行业效益。

（遐想团体高级副总裁、遐想创投打点合资人贺志强）

贺志强演讲内容如下：

列位老伴侣，列位宾客上午好。

适才听了倪总的分享，我照旧挺感应的，钱太多了，项目真欠好投。 2012 年头，在移动互联网期间，我们投了Face++其时它的估值仅几万万,颠末五六年的成长，它此刻的估值已经几十亿美金；而在客岁，我们投资的寒武纪，A轮估值就已到达 10 亿美金。

这两个项目都出自校园，于是我们本年也针对高校和科研院所开展了“AI创业挑衅赛”，在世界 200 多所高校、 8 大赛区网络到了数百个优越AI项目。好比在中国科大-AI大赛第一站，我们发明白一个很风趣的项目。这个项目可以通过手环举办行为感知，通过深入进修后毗连办机把手语转酿成语音输出，有用地为聋哑人的手语雷同提供了便利。一方面相等的具有科技含量，另一方面本钱也很低。

AI大赛让我看到了许多年青人富有创意的项目构思，目前天，我还想从其它一个角度，应该说更辽阔，更深入的角度谈一谈AI以及AI相干的智能互联。

一、智能互联网代价链五大要害要素：“IOT+边沿计较+云+大数据+人工智能”

已往十年是移动互联网发作的一个年月，在这时代涌现了许多优越的企业，移动互联网也敦促了整个社会庞大厘革。而将来十年，我们可以断定，智能互联网将培育一个越发巨大的期间，即将带来全行业效益的晋升。睁开去看智能互联网，必需把代价链看清晰。智能互联网最焦点的代价链要看前端物联网，下一步边沿计较，然后再到云，再到大数据、再到人工智能。

起首我以为，每个阶段城市有投资的机遇。我们要在代价链的每一个要害环节上，探求最重要的企业，可能最要害的技能。好比说物联网相干的专业技能，好比说边沿计较相干技能等等。我举一个最简朴的例子，全部人都在谈自动驾驶，自动驾驶将来最大的挑衅是焦点计较单位。而环绕计较单位，无论是功耗、靠得住性、计较手段，今朝都处于尝试阶段。罢了经跑上路面的无人车，无论在中国照旧美国，今朝的高机能计较单位都还无法办理对靠得住性、坎坷温、恶劣情形等的要求，这还没有涉及到算法层面。

举例：无人机+AI应用于电力巡检，带来百倍服从晋升

我们投了一家公司（中飞艾维），它自己不是AI公司，这家公司就办理一个题目，用无人飞机办理电网巡视的题目。全中国电网巡视的一向都是人来做， 110 千伏高压线有 120 万公里，许多几何都在深山里，一人一天巡两个塔。这家公司先用无人飞机去巡塔，或许一天两小我私人一组可以巡四十几到五十个塔，看到很多靠人发明不了的题目，一年就蕴蓄了上万万张有专业细节的照片，带来 20 倍的服从晋升。而与此同时，我们另一家做AI的被投企业（水滴科技）用这些照片举办呆板进修，实习出来之后由AI取代专家来搜查电塔有没有题目，这又带来上百倍服从的晋升。

这个市场有多大呢？每年世界电网巡视给出的业务额在两百亿人民币阁下，而假如人工智能进入这个行业往后，将大幅度晋升整个行业的服从。

举例：智能芯片是AI的根本技能

下一个例子是寒武纪。人工智能无论是实习，照旧推理，最重要的是深度进修的实习；以是“AI处理赏罚器”长短常重要的。各人也许不知道谷歌最重要的“AI处理赏罚器”计划者就是寒武纪团队出来的。他们是第一个发现了把深度进修和处理赏罚器指令集团结的团队，他们的文章是在这个规模昔时亚洲仅有的两篇论文，获得整个国际上高度评价。并且更重要的是他们处理赏罚器不只仅简朴的是用在了图象，而是多模态应用规模，以是我认为这一块着实是整个将来AI根本性的技能。中间环节好比收集、大数据也有许多例子。

二、只有与行业的深度融合，才气带来天翻地覆的机遇

更重要的是以上五个技能单位要和行业深度融合，才气带来真正的智能互联网天翻地覆的机遇。已往一年我们都专注于探求“科技+传统行业”构建伶俐家产、伶俐交通、伶俐医疗等规模的项目。

1.   家产大数据为传统行业举办猜测和提效

各人知道AlphaGo，人和呆板下棋。我们本身财富里，有一个最实际的和社会效益、财富效益最有关联的题目，叫供求猜测，遐想大数据平台从 2010 年从做乐phone开始做到此刻，搭建了很是完整的财富大数据平台，假如遐想大数据平台问和BAT有什么区别，我们更懂供给链，更懂产物开拓，更懂制造进程的数据。这个天下不只仅BAT有大数据，遐想也有，并且我们这个大数据或许有十几个PB。我们为什么能跟行业做这样的融合，是由于我们很是能听得懂行业的需求。

好比宝钢说我们每年都要猜测汽车用的不锈钢的出产，每年城市有许多的挥霍，由于不是少了，就是多了，他说遐想能不能跟我一路做一个模子，做汽车将来一个季度、两个季度不锈钢需求说明。就这么一件工作，我们和宝钢一路做，宝钢有它已往汗青的数据，可是需求和供给不只仅必要他们本身的数据，还必要更宏观的其他多维的数据，好比各类差异品类车已往的销量，以及国度政策的影响等等。我们做的还不是很完整，就只是做了很小的尝试，宝钢在不锈钢钢板的需求猜测上，一年节减了一亿人民币，这样人、机之间的比赛才是真正的社会效益很是重要的一大块，比下棋也许要重要许多。

2.   智能交通用大数据说明倾覆交通方案

第二块是我们投资的一家企业，叫深圳智能交通。上面是改革前的深南大道，有一个路口很是堵车，深圳智能交通颠末大数据的说明和研究，办理了这个题目，原来深圳市当局说能不能从建路这件工作上办理这个题目，可是没有走通。而我们对包罗小区住户、车的拥有量、用电量等等各环节的数据举办说明之后，只做了红绿灯改革方案，整个服从就进步了14%。这是什么感受，根基上路政要花 10 亿人民币才气办理的题目，现在只花了 900 万人民币便办理了。这又是百倍效益的晋升。我们已经和深圳伶俐交通相助，来把他们整个的工作举办推广，就是整个智能交通计划。各人都讲无人驾驶，从交通计划的角度来讲，无人驾驶不只仅是车的题目，照旧阶梯和车一路计划的题目，假如阶梯和车一路计划，全部的自动驾驶的方案是要倾覆性厘革的。

3.   医疗影像大数据“呆板读片”

（编辑：河北网）

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