2016年11月10日，可可资本董事受邀做客中国工程院，就机器人和人工智能领域作分享。中国工程院是我国工程技术界的最高荣誉性、咨询性学术机构，由院士组成，对国家重要工程科学与技术问题开展战略研究，提供决策咨询，致力于促进工程科学技术事业的发展。其主要任务是促进全国工程科学技术界的团结与合作，推动我国工程科学技术水平的不断提高，加强工程科学技术队伍和优秀人才的建设与培养，为国民经济的持续发展服务。此次做客中国工程院，可可资本董事李笙凯不仅讲了人工智能，还讲了从机器人到人工智能，怎么从现在看到中国以及世界上的趋势，未来可能会有什么样的地方去生产机器人。以下为李笙凯在中国工程院分享内容记录。
全球工业机器人市场规模
从2014年开始，机器人在中国很火。我们平时看到的都是工业机器人，就是说在中国资本市场比较火的其实是工业机器人。在这块可可资本也有所布局，如并联机器人以及这种串联的scara型等主要用于快速分拣、替代轻工和高效装配的工业机器人；以及国内的资本市场最贵的机器人公司，其主导的产品我们叫AGV的物流机器人；以及全世界机器人最贵医疗机器人的主导公司出产的一台可能要2千万美金的机器人；或者去年开始比较火的大疆无人机；又或者说我们国内目前已经销量第一的家庭服务机器人，也是我们目前总需要的机器人——扫地机器人；或者春晚时候优必选的人型机器人；以及最后我们可以看到的让人提高运动效率的外骨骼机器人，这些机器人都是以硬件为着手的机器人。
全球服务机器人市场快速发展
很多机器人都需要人工智能这个载体去介入，达到我们预想中的机器人能够完成的方式，因为之前在工业机器人都有布局。但其实未来想象空间是自动化做替代，所以这块市场就是更庞大的自动化市场，所以现在工业机器人的数量还是只有几十万台，但未来可能会出现几百万台。目前来讲，就算是原本的工业机器人的市场在全球都是10%的增长，中国更是在过去的15年中，已经达到平均每天40%以上的增长。所以机器人在中国的市场需求增速是非常快的，很多厂家也是看到增量空间潜力比较大，所以试着对这一领域采取行动。那这背后又有什么原因呢？就是普通服务机器人为什么他们会有发展？
宏观来讲，主要有三个方面。第一个方面，我们可以从经济原因来看，我们中国市场已达到中等收入的状态，所以我们需要提高生产效率。可能大家没有到实际生产现场去看，无论大家所知道的富士康，美的电器或汽车行业等，很多行业的生产效率是非常低的。
现在新的产品要靠产品本身迅速把市场占领，已经不太可能了。除非是新兴的产品，就像现在大家已经不再以纯粹的苹果，而需要更多的个性化的产品，荣耀或者是说其他的产品出生的时候，个性化就会对所有的终端产品提出各种各样的要求，机器人是我们看到的在批量化生产，但能够适应多种行业的需求的一个产品。所以这个个性化的需求是必备的生产线要素之一，我们这个工业机器人的需求比较明确的。
第二个方面，在技术和产业这一块，机器人在全球发展了40多年，目前，我们所知道的四大家族的机器人生产都往中国迁。ABB所有机器人的生产都迁到国内来，所以我们可以看到国内的机器人的产品也随着这十几年的发展，包括从外资里面的培育出来的人，包括我们中国的院校的发展，机器人的产业已经逐渐成熟。甚至我们都有一些厂家能够生产出核心的产品，这包括，减速机、驱动器和控制柜，这些东西都都能代表中国机器人产业的成熟。
第三个方面是社会和政策，50年代的时候，美国的机器人新发展起来，但是美国的由于担心机器人替代了人工会使得社会的劳动力的下降，所以压抑了工业产业的发展。但日本反而去支持这个产业，所以到今天为止，四大家族有两家是日本的。我们可以看到除了一些特定的市场应用或者技术前沿性的产品，像达芬奇，或者是KIVA这套系统，其他在美国都发展不起来。
从我们的角度来看，服务机器人能够发展起来主要有两个方面的因素，一方面就是说市场，市场有需求，我们可以看到人力成本、劳动力的缺口、老龄化的需求及独居老人，因为陪伴包括守护儿童这样的各种情况，机器人满足了家庭或企业服务市场的这些需求。另外一方面技术，我们可以看到，像人工智能的技术的发展，使机器人的这块市场使用起来开始逐渐达到一定的能被我们所期望的情况。这包括语音和括图像导航定位，这样的一些解决方案使得我们看到这些技术逐渐成熟，并且认为在这些领域是有需求和市场的。
人工智能（深度学习和人工智能的区别）
简单来说，人工智能的发展就是希望机器人像人类一样思考，也像人类一样能够听得懂看得懂。你要一台机器人能够跟你交互，他需要看到你所处的环境，要让他做事情的时候，无论是拿个杯子可能大家会想象中是一个很简单的事情，但你让开放环境让他去找这个杯子，而这个杯子可能形状不一定很规整，机器人识别杯子是方的圆的是非常难的。从我自己的角度来看，目前我们看到的机器人，人工智能能够解决的范畴可能是说某些特定的场景下，让机器人解决听得懂和看得懂的话题，对于通用的平台集中我们不是特别看好，因为现在目前的技术没办法解决到通用的话题上面，包括运动控制也是一样。
现在有新的方式，把图片仍进去，我说这个图片跟这个图片像，让机器人自己去学习这个人怎么去辨别怎么去拼盘，所以深度学习为什么说是有一定的技术改革，甚至说是革命性的一种机器学习的方式也是在于这个原因。可能识别的点会比我们想象中多很多，他会像人一样，使得识别的效率要超过人，便成了一定的可行性。这是我们现在所看到的一些，同样机器学习的所能达到的效果，就是机器识别会比同样让一个训练有素的人效率和精度更高。这个机器的学习这种性能是可以使用起来的，整个人工智能的市场是非常庞大的。在于企业的数据这块所带来的价值一样，就是说2020年可能说机学性可能会创造出超过万亿美金，就是接近万亿就是千亿美金以上的市场价值。所以使得很多人对这个机器学习和大数据有研究和探讨。那其中图像和语音语义是最大的分类。我们可以看到每年新增的图像数据，那这1万亿张图片如果人去识别产生多少价值？基本上让每张图像快速的识别出来，把他这个打上标注都是一个很困难的事情，所以他的价值空间是比较小的。因此需要通过机器学习的方式能快速提高识别的效率，才能够产生实际的价值。
图像识别应用领域
这个就是我们之前说的，为什么未来可能说大家想象图像识别和语音识别会超过人脸？会超过文字检索的方式？那这样产生市场的价值就是把再造一个谷歌或者百度，我们会有一种新的生存方式，使我们对于这个识别的时候可以更有效更好的去识别。这一块的效果都是取决于产品的特性，如果产品本身更讲究图像的效果当然还是图像识别好，但如果产品是一个标准化产品，像目前的所有的电器产品，那这种东西一般都是文字识别就行了，机器学习一般会分成这边下面两样，都主要讲的是计算机视觉和深度学习的框架，就是计算机视觉我们会分成从检测到分类匹配。
多时候为什么说深度学习或者涂鸦学习没有办法直接应用？因为数据太大，对比的频率太高，准确率一般稍微低点这个很难。就是说应用起来，所以这块也是为什么我们会觉得这个市场很庞大但是目前来讲能用的东西还是不是特别的多。或者像下面的图像搜索、视觉交互，那视觉交互可能跟机器人更相关，就刚刚我提到的机器人能够给你去做对话，能够知道曾经想象的空间，一个应用场景，你在家里，买一台这个机器人，这个机器人他能够识别你是妈妈你是爸爸你是儿子，这种视觉交互目前为止比较难，反正这个很多时候大家都想象中能不能从背影中看到你，这样是不是更好玩，这种数据的量的匹配的都是比较复杂的。
投资逻辑（三个方面工匠团队、技术沉淀、市场刚需）
最后讲一下投资逻辑，因为我们是投资机构，还是从投资机构的角度说，首先我们喜欢什么样的一个团队？这个仅代表个人，但也代表基金这块的喜好，我们其实更倡导的现在的技术创新比过去的模式创新，能够做创业的好时机了，现在更讲究的是技术创新的环境，我们无论从机器人还是人工智能所需要的领域，我们所喜欢的往往是工匠型的团队，因为在某个领域里面，你要轧的很深你才能知道这个领域。其实我们创业创新比你想象中的任何一步都还复杂的很多。你会发现我团队可能有问题，我的技术架构有问题，我的产品呈现有问题、我的配合的伙伴有问题，我的上游可能有问题。这种时候往往需要工匠性团队，我真的喜爱这个事情，我喜欢机器人，我喜欢人工智能，我喜欢大数据。这个时候我才能专下心里去研究，去克服他，所以障碍办法比障碍多，但障碍总会比你想象多。所以往往只有工匠性团队才能在这一块领域去做沉淀去做积累。
第二个由于整个机器人或人工智能或者技术这个领域，很遗憾的我们可以看到中国和国外还是一个体系上的差异比较大，我们需要某个领域中可能说因为我们是创投机构，我们是不能够在你前期的技术研发我就陪你去投入，这个时候可能对我来讲，我们比较遗憾，我们需要你这一块有所沉淀，可能在某个点上面，某个应用领域。就像我们投的前面的机器人，我们在通用性的六关节机器人没有投，为什么我们投一个并联的？因为在这个细分领域里面，虽然市场可能一年就几十亿，但这个市场足够大。而且这个玩家在博士期间已经在研究这个领域，包括博士毕业之后，自己在公司业余时间也在做这个领域的研究。所以他有七八年的最少五年以上的技术沉淀，在工业领域最少五年以上的沉淀，才有一些技术壁垒，而不是通用性的，我们看到的目前的投资的，可能都是呈现这样的一个特制，技术上面我在某个点沉淀的特别深。
我们不太喜欢一上来说，市场很大，那现在有多少呢？不知道。如果你还没有想清楚，那我们凭什么去冒这么大的险，但除非有些时候我们也会跟团队去走，靠这个团队在某个领域或者我们现在已经看到的这个我们觉得这个领域大方向肯定有的，这个团队是我们目前找到的一个最好的团队，那我们陪你去玩我们也会做这个事情。但短期来看，我们绝大多数的项目就是细分市场型，就是说像我刚才提到的你现在说我在企业端这块我提供某个产品有刚需的或者我做教育机器的，可能说我只是做这个小孩一到三岁教育的陪伴机器人，这个时候我们会更感兴趣一些。这种都是因为市场的刚需和你的技术或者说你在这个技术也有一定的积累，你的团队本身之前就研究这个领域，这个时候我们会对这团队更感兴趣一些。
所以我们最后想说还是我们基金本身，感谢创业者、投资者对我们的信任。因为无论拿我们的钱或者是给我们的钱，其实真的是对我们一种信任，因为我们接下来可能的不止是10年，你要给我的股权或者现金都是接下来我们要长期在一起，所以我们这个就是在大趋势下，一块往前走。另外我们希望把风险控制好，补充一句我们所投资过的团队，都最后给我们一个很好的反馈，也就是说我们给他们的价值超过我们给他们的现金，因为很多时候创业过程中。你会遇到你无法想象的问题，包括团队、市场、供应链、客户都会带来问题，但这个时候克服这个问题，都需要有人会跟着你走，所以为什么我们会喜欢这个就是说技术性创业和市场刚需的情况，因为这些才会使得我们还是比较偏重价值投资的。
最后感谢大家，前面讲的仅代表我的个人观点或者是机构的一些观点不代表权威的说法，因为具体到业务一线，肯定大家比我们懂，我们只能说在相对宏观的地方看的更远一点更多一点。给大家意见和想法，谢谢大家。
关于分享者
李笙凯毕业于清华大学，拥有清华大学工学学士和工学硕士学位，现任可可资本董事，负责机器人、无人机、人工智能及智能制造方向的投资，投资项目：昂华自动化（300009-上海科创板）、思岚科技、优爱宝、济南翼菲自动化、恒正精机、玻森数据、未来机器人等。
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