我在這行做了七八年，一向聚焦在高科技與先輩技巧范疇，但在投資的分歧階段。
分歧階段對項目斷定的維度異常紛歧樣。前期，投資做的是減法，以風險防備為重要考量，各類營業和財政模子測算的實質都是在推演分歧風險前提下的預期表示；晚期，投資做的是加法，以價值發掘為重要考量。晚期項目投資范疇對投資人的請求是較高的，特殊是技巧范疇。
做技巧類投資，須要三方面的才能：第一，底層技巧解析的才能。把技巧的實質疏解白是最根本的請求；第二，敏感度。晚期創業者常常會須要投資人的贊助，好比在營業成長偏向上的斷定，這就請求投資人對行業懂得的同時對新技巧的運用點也要有必定的敏感度；第三，跨界才能。好比贊助項目補足非技巧范疇的人才網job.vhao.net。
人工智能遠沒到收成期
本來O2O，很熱，干甚么的都往O2O上靠，可如今這類項目根本沒有了。如今AI火，許多公司許多項目都往這方面靠，年夜家開端評論辯論AI是否是一波新的泡沫，在我看來今朝AI過熱，泡沫確切存在。
之前AI在投資范疇是冷門偏向，后來主流基金逐步會有投資人專門擔任這個偏向，到如今年夜多半主流基金都以這個偏向為主要賽道，乃至有些基金只投這賽道。由于AlphGo、無人駕駛汽車等影響，AI曾經從一個專業范疇上升到社會年夜眾評論辯論層面，前不久國務院發表了《新一代人工智能成長計劃》，讓AI又上升到了國策的高度，這些讓人們對AI的預期達到了極點。
但現實上，AI遠沒到收成期。比來我們聯想之星對接觸過的AI項目做了復盤，樣本年夜概在200多個，根本包含了市場比擬著名的AI始創項目（不包含BAT，科年夜訊飛等巨子公司），發明了很成心思的數據。好比：在2011年之前成立的AI項目僅占4%的比例，年夜多半AI公司成立于2013年今后。有明白行業屬性的AI項目，最多的是金融和主動駕駛，占比分離為15%和13%，有跨越四成的AI項目行業屬性其實不了了。
估值在3億國民幣以上的項目跨越四成，而上一年度支出在4000萬以下的AI項目占比跨越八成。這些數據異常直不雅，也印證了我的設法主意，AI的成長并沒有到收成期。
為何會是如許一個成果？在我看來，AI自己其實不是一個行業，它像一個對象包。這外面會有幾個對象，好比CV、NLP、機械人技巧等，哪一個行業須要就運用到哪一個行業里去。
AI的成長會驅動行業變更，每一個行業有本身的成長邏輯與節拍，不克不及混為一談。有些項目為了AI而AI，但這其實不是行業以后所最須要的，這個時刻是否是AI項目其實不主要，處理成績才是實質。
為何還要投資AI？弗成否定，「出人意料」的技巧變更，所帶來的價值和影響力是偉大的。
即便AI將來也有許多不肯定性，但我以為對技巧類創業者自己來講相對是件功德，乃至可以說技巧類創業的春季曾經到來。
幾年前一個科研機構出生的文科或工科配景的團隊是根本拿不到天使投資的，但如今即便是天使融資階段，技巧范疇的創業也賡續刷新著融資記載。
我們看好的投資偏向
回到投本錢身，前沿技巧范疇我們看好的4個偏向：
1.深度進修
基于多層或深層神經收集的機械進修技巧某種水平上可以說是這一波AI成長的驅動地點，代表著底層技巧的沖破。從投資層面有兩層考量，一方面是技巧或算法自己會賡續迭代和沖破，另外一方面是若何更好的運用深度進修依然存在年夜量機遇。
2.傳感裝備
有人說語音或視覺是AI時期的進口，我以為傳感裝備才是AI時期的進口。許多人都說AI成長的三年夜要素，數據、算法和盤算才能，其實疏忽了構成數據前的一個進程，即數據收集。數據的主要性不問可知，影響數據質量的焦點是數據收集。好比無人駕駛、智能安防、無人批發等完成的條件和基本都在傳感裝備，所以將來傳感裝備的量必定很年夜，而且所搜集數據的維度也會賡續豐碩。
3.航天兵工
這個范疇的投資之前集中在中前期，但今朝愈來愈多的投資產生在晚期，聯想之星也體系性結構了這個范疇，項目成長后果照樣不錯的。
有兩個緣由：第一，軍平易近融會的政策導向在由軍轉平易近向平易近從軍成長，技巧的趨向也更多的強調自立可控，年夜情況對始創公司有益；第二，體系體例內的人員不再是我們呆板印象中的模樣，也有很多創業者具有了很好的貿易敏感度和資本整合才能。
4.AI技巧+垂直行業
我們也異常存眷AI技巧+垂直行業的投資偏向，但我們的不雅點是對這類項目斷定的落腳點應當在于行業自己而非AI或技巧。
歷久來看AI類項目成長的焦點競爭力我們以為是變現的方法和范圍化的途徑，許多AI項目今朝仍處在找到本身變現方法的進程中，不管終究是如何的，但應當是簡略直接的，好像互聯網的三個變現方法：告白、電商、游戲。而AI項目標范圍化途徑我們以為會是分歧的，途徑不該簡略用ToC 或 ToB來辨別，正由于AI是行業的對象包，有兩個主要目標是須要用來做參考和斷定的：一是效力；二是滲入滲出率。
扎根試驗室發明好項目
截止今朝，聯想之星在這個賽道一共投了跨越了60個項目，散布在中美兩地，涵蓋10個范疇，包含出行、金融、醫療、安防、教導、花費與辦事、IOT、物流、農業、航天。
我們不敢說本身投的是最好的，但可以說是投的最早的。聯想之星在很早的時刻就扎到各科研院所和高校的試驗室中，和一些學術范疇的帶頭人樹立了優越的協作關系，好比2010年投資的中科虹霸項目，就源于中科院主動化所形式辨認國度重點試驗室。
為何要如許扎到試驗室去？一方面是出于投資打法的考量，另外一方面也是我們聯想之星成立的初志，2008年我們柳總親身設計并設立了聯想之星，其時的目標之一就是贊助中科院做「技巧結果的家當化」。跟著我們賡續的成長和強大，聯想之星的投資營業早已不只聚焦于技巧范疇，但我們支撐技巧創業的初心并沒有轉變。
這類作風一向延續到明天，好比我們和噴鼻港科技年夜學主動化技巧中間主任李澤湘傳授、北京航天航空年夜學的機械人專家王田苗傳授、清華年夜學汽車工程系主任李克強傳授都有協作的項目。
技巧自己并沒有捷徑，沒有必定的時光積聚確定是不敷的。這些傳授在地點范疇都是相對威望的迷信家，他們的項目常常是在試驗室跨越10年以上的技巧研發和積聚。
一個值得研討的景象是，以傳授或迷信家為主導的創業常常不輕易勝利，而依托于傳授或迷信家及其試驗室的先生創業團隊，掉敗的幾率絕對會低。
為何呢？上一代科研人員對體系體例的依附會更年夜一些，而年青一代更具有冒險、實干精力，勇于試錯，在許多項目成立之初就具有國際視野?；ヂ摼W的鏈接讓年青一代人更擅長接收信息、應用資本。是以，傳授、試驗室、先生三者聯合的組合正在成為一種新的趨向，傳授以參謀或導師的身份給公司或先生以技巧支撐，先生作為創業主體主導并運營公司，固然也承當著創業掉敗的風險，這類組合是有其必定的公道性的。
