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可可资本动态

可可资本李笙凯受邀出席2018爱分析·中国人工智能高峰论坛

11月20日,由新经济领域第一研究型媒体ifenxi举行的2018爱分析·中国人工智能高峰论坛圆满结束,200余位与会嘉宾就人工智能领域的热点问题进行了深入交流。可可资本合伙人李笙凯先生受邀进行演讲。

主持人:首先请介绍一下自己的机构或者公司的情况。

李笙凯:大家好,感谢爱分析这个平台,我是可可资本李笙凯,可可资本智能化方向主要投人工智能和计算细分领域,今天上午获奖企业中有一部分是我们在早期天使轮投资过的。我们主要关注工业机器人,包括机器人在企业端的应用。

主持人:现在也有一些做数据标注的公司,也有很多新的公司在去做,有没有借助外部力量,现在是自己做,还是依靠外部团队去做?

李笙凯:大家都谈到了一个业内新问题,关于数据获取,在中国大家都觉得数据特别多,很多数据都能采集到。出现的问题就变成你怎么获取到尽量满足作为数据库使用的数据,包括可能我们所看到的医疗或者工业这种,我们看B端比较多,这样你要获取的核心技术是落实不到的,里面包括机器人,涉及到驱动的数据,其实这种是设备中最核心的数据。他标注的数据到底能不能收敛到一个你能够去应用的场景,其实这个问题是现在面对一个比较大的挑战。

第二个问题是现在你的技术积累在团队里面,团队本身在之前所积累的技术特点和优势,是不是能够在这个领域里面其他的应用场景中落实下来。当你在技术公司的时候,落地的时候会觉得自己的技术各个能用;现在中国有大量的工作人员,一台设备替代四五个人工,在有些场景下是非常大的应用场景,到底能不能把技术特点和应用特点结合起来,这是我们看到的第二个问题。

 

主持人:您提到的问题包括可可资本投一些早期的这种项目,投资时候是一个很好的团队,有很好的成绩,怎么去判断他落地到应用场景的时候,这个团队到底能不能把这个搞定,那个时间点上比如说李总你们在判断企业的时候会有哪些方面的方法或者说哪一些方面的维度去看?

李笙凯:可能会从三个方面考虑,一个方面市场是不是一个刚需行业,但是这个刚需其实大家都会提这个问题,可能在技术创新领域里面我们特别强调刚需这个问题。因为技术创新其实也是面对一个挑战,人工智能在很多场景应用上面临挑战,你这个技术可能在之前应用过,肯定没有经过长时间在这个场景下的应用,不然的话也不会有这个机会做一个创新;如果不是创新也就不会面对这个挑战,你的技术、你的产品没有在这个场景中经过验证,这个时候市场是不是刚需,我们在这个市场做的比较深,我们投的企业可能也是在这个行业内有沉淀的,将行业的痛点结合起来,这个可能是我们会考虑的因素。

第二个产品技术壁垒这块,我们可能不太喜欢你跳行业跳的比较多,例如在零件行业里面做一个融合的话,在技术壁垒经过长期的打磨之后,形成一个好的产品,五年的研究可能才会在市场遇到壁垒。

第三这个团队本身。不仅是技术强队,还要能够市场化,能够做一些妥协;需要团队能够把握自己技术,有什么地方能妥协的,什么地方不能妥协的,结合应用,还有成本这一块,统统能够结合起来的,我们投资这类团队比较多。

 

主持人:我们之前去看,感觉整个AI从感知智能到认知智能这一层了,到这个阶段的时候,落实到垂直领域的时候有没有产生新的业务场景出现?希望可以选一个行业讲一下您看到从感知到认知转变过程中产生哪些场景?

李笙凯:我们这边看法从感知到认知,首先需要定义一下认知,我们认为目前人工智能是辅助,就是辅助决策功能,并不是说到完全替代阶段了。我们可以看到国内现在有大量的机会,因为我们现在跟国际上对比,各种各方面来说,如会计人员,高专业知识人员,对比国外大概有将近10倍差距,这些需要智能辅助,人工智能技术可以来提升这个方向。我们投的这个方向包括做红外这一块的,或者是声纹识别的,我们投了在工业里面把设备噪音进行转化,设备发生故障的时候,声音先传出来,通过各种传感器感知到。感知出来的噪音怎么样把它变成人们可以去理解,去辅助你决策这个事情的时候,就需要人工智能介入,人工智能在这个方面起到很好的辅助作用。当然在有些场景下,去替代像对人身有伤害的场景,如核电行业,这些行业尽可能替代。但是如果完全替代,我们认为到目前阶段不太可能,目前通过垂直领域细分领域把数据结构化之后,把非结构化数据结构化后,有机会把这个提高到人的决策和认知水平的。

 

主持人:再追问一下这个里面现在看不管是辅助也好,还是替代,这方面现在需要下一步提升的点是他本身从人工智能算法本身上需要提升,还是仅仅因为数据量不够?

李笙凯:不是数据量不够,而是你没办法采集到想要的数据,现在很多做图象数据的公司,但是面对的最大挑战问题我们并没有明确定义这个,甚至连医院自己都没有说到底这个症状对应的肯定是哪个病。这样一些明确图象数据出来,每年只有几十例,这个可能也只能在医院里面认可,而医院甚至医生互相之间诊断手段有差异,使得这些数据没办法串起来。这样变成你面对的挑战在于,可能目前我们看到的,在感知到认知这个环节上,会有新的方式去突破这些传统方式,当然未来我们肯定会在决策上面有更好的数据存在。

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