线性资本王淮：明年人工智能泡沫将达到顶点

在算法层面，我们有各比较强烈的看法我们其实并不关心深度不深度，我们只关心有用的算法。所谓有用的算法就是提高要么决策质量，要么提高决策速度，在商业上的点一定要够细，细到可以用一两个很简单的指标来去衡量。像同盾干的就是帮银行提高你能够抓住坏人的准确度，当然银行有自己的指标，叫KQ什么之类的，有点忘掉了，它有严格定义的，你的方法能把这个提高就是好的算法。像我们投的桃树，是帮银行提高贷后风控，这个带孔应不应该给你发放贷款，应该什么样的利率，像这样的一个问题的。银行有它的一套系统，如果能够帮它以更低的成本把贷款发出去，那你就是一个好的算法。

人工智能这几年叫的很火，人工智能不等同于深度学习，但是的确在深度学习这个事流行之前人工智能这个词是不流行的。

在算法这边不应该做什么呢？不应该为了智能而智能，这块有两个领域是典型的在我们做投资的时候看到的，很多人忽悠这个概念，其实是扯淡为主，基本上不是真正的智能。第一个叫做智能设计，很多是把很多设计师手里的规则自动化，沙发对面放一个电视，卧室也是，床头柜这些无非是有什么元素可以选的，把它搭配起来，是规则驱动的。因为我们在这里面投过一家非常成功的公司，它有这个概念，我为了准备PPT，我在其它地方讲过，我还说你要兜底这个智能到什么程度，他说主要是用词问题，我最早的时候提到的规则系统的一个自动化并非真正的智能设计，没有什么美感设计感的。智能投顾，大部分是原来的主题基金换了一个脸，跟真正的理解你这个人的投资需求跟理解市场上的投资机会整合起来提供一个适合你的这类的投资方案，这种在美国做的非常成熟，各种原因，有些不是技术的原因，管控的原因，并非一个全局优化的方案，所以我们认为不能称之为智能投顾。

应用我也不展开，我们投的东西一定要有潜在的应用场景，有一个紧密的结合，因为人工智能领域有个特点跟学术关联性比较高，所以我们看待这个问题的时候典型的是这么一个面，科研出发，科研出发然后到技术是一步，技术到产品是另外一步，然后产品只有有机会变成商品，而不是我们投的已经商品化，有机会变成商品，你要卖得出去而且有一定的量，这才是真正有机会成功的。我们投的地平线机器人，这是很著名的一家公司，也是典型的原来想从泛的角度，后来还是落实到非常结实的应用场景，从商品角度怎么形成一个科考的可理解的应用解决，我解决它形成一个大家有很多人愿意买的商品。

最后一点是不该做什么，不投数据商业模式牵强的，这里提几个原来大家看C这块的理念很不一样的我们的一些投资逻辑。对很多数据公司的建议是，你提供数据这种卖不了太多钱，你要提供别人基于你这个平台能够做什么。第二个我就不重复了，更好的决策，更快的决策，解决实际问题。第三点一定要羊毛出在羊身上，不像我们2C的时候说羊毛出在猪身上，让狗买单，这个事情在2B在人工智能行不通。大多数多多少少会走到To B的业务模式，To C成功的极少。今日头条算半个。销售团队的建设，这个也是很多学者型的创业的人很难跃过的一个创业时候要成功的必要条件，是一个鸿沟。

话说了那么多，我们在国内的早期基金当中是非常多的，也是做的比较早的，虽然现在我们认为这里面泡沫很大，但是智能相关的投资才刚刚开始，这个领域的话至少我们认为还有5年的时间可以有很热闹的投资跟创业的机会存在。这是我今天的分享，感谢大家。

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

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