Plug and Play中国早期投资总经理朱晓雯：AI技术在产业中的应用实践和投资机会｜2021 CTIS

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Plug and Play中国早期投资总经理朱晓雯：AI技术在产业中的应用实践和投资机会｜2021 CTIS

林志佳

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朱晓雯从AI知识图谱和发展现状、AI应用公司事例、AI的赋能趋势和投资机会三部分来阐述AI技术在产业中的应用实践和投资机会。

Plug and Play中国早期投资总经理朱晓雯：AI技术在产业中的应用实践和投资机会｜2021 CTIS

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6月9日，首届CTIS 2021消费者科技及创新展览会在上海新国际博览中心正式开幕。在钛媒体联合CTiS共同打造的“AI·创新数字生活主题论坛”上，Plug and Play中国早期投资总经理朱晓雯以“AI技术在产业中的应用实践和投资机会”为题发表演讲。

在朱晓雯看来，人工智能并不是一个纯技术驱动的行业。目前发现它的驱动力除了技术之外，还有数据驱动，以及颠覆性的商业模式，或者是特殊的垂直商业场景。

朱晓雯从AI知识图谱和发展现状、AI应用公司事例、AI的赋能趋势和投资机会三部分来阐述AI技术在产业中的应用实践和投资机会。

事实上，朱晓雯认为，如果把中国AI企业分门别类，主要有四层玩家：金字塔顶端是互联网巨头，金字塔下面是传统的集成商，或者是独立软件开发商，或是OEM；再下面一层则是AI独角兽企业，可能是在2015年左右开始起家的AI公司，如今发展非常迅速；最底层的中国AI企业是成长型AI公司，理论上都是我们看到天使轮到C轮、D轮、E轮这样的创业公司。

而在公司事例上，通过欧卡智能、非夕机器人、AutoX三个项目，体现出AI在公共服务、在工业领域中、在交通运输领域的应用。

朱晓雯指出，从技术趋势方面来说，强人工智能（通用人工智能）虽然在短期内研究进展缓慢，但是其潮位人工智能是必然；而仿生化是当前人工智能研究的前沿方向之一，从生物神经系统结构角度考虑，模拟出大脑神经元与神经通路的工作模式，即“仿真大脑”。

从商业趋势方面来说，随着各种开源、开放平台的建立，人工智能技术的使用门槛逐渐降低，一些行业具有较为成熟的产品和应用，随着需求的不断挖掘，对应领域的产品和服务呈现精细化、专业化发展的趋势。

在演讲结尾，朱晓雯强调，无论AI的公司走的是哪种路径，它都需要专注垂直商业场景，并且整合上下游产生这个赛道上的一些资源和应用。从数据、算法、算力多个层面健全各自的商业生态，从长期来看，这类人工智能企业会有更大的发展后劲或发展前景。

以下是朱晓雯演讲实录：

大家好，我是Plug and Play中国早期投资总经理朱晓雯，今天非常荣幸代表Plug and Play为大家分享我们对人工智能（AI）这个赛道的一些看法和观察。

首先我们先聊聊AI知识图谱和发展现状，之后会通过我们投资的三个项目——欧卡智能、非夕机器人、AutoX，跟大家解释一下我们的投资逻辑，AI的赋能趋势和投资机会。

什么是AI？实际上我们认为，AI是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。通常意义上，我们会把人工智能分为三类技术——机器识别、模式识别以及人机交互。

我觉得人工智能并不是一个纯技术驱动的行业。目前我们发现它的驱动力除了技术之外，还有数据驱动，以及颠覆性的商业模式，或者是特殊的垂直商业场景。

从2015年双创开始，结合德勤的一份报告我们整理了一些数据，从中看到了非常有意思的三个趋势：

第一个是从市场投融资金额来看，在2018年创造过一个AI赛道投融资的高峰，当时市场的投资总规模达到了1330亿。而在2020年疫情之后，我们发现这个数字创新高，达到1748亿元，这是要一个令人惊讶的数字。实际上我们认为，2020年是创投行业非常难的一年，而这个数据则更真实地说明了上面一个情况。

我们复盘了这个事情，大家觉得疫情带来的是机会。我们看到了劳动力暂时性的巨大缺口，也看到了医疗、智能制造以及教育方面对于AI、线上化等井喷式的求，所以从这个方面来看，疫情给了以AI技术为基础的一些创业公司非常好的机会和试练的场景，去快速的提升自己，去快速的占有一些市场份额。

第二个趋势是，从目前来看，在AI赛道市场上种子轮、天使轮的投资项目已经非常少了，更多针对在A轮、B轮、C轮。这说明，AI这个赛道已经达到了下半场竞争的格局，很多公司都跑出来了（商业模式）。目前这些创业后期的公司进入了行业整合期，这些公司他自己的技术含量，自己的管理能力和商业模式，已经成为了投资人考察的一个重要指标，所以质量（投资落地）现在变得非常重要。

第三个趋势是，有个数据显示平均单笔融资金额，如果按照总投资额除以2020年看到的投资事件来看，单笔融资金额达到2.66亿元。当然，这并不是说明每个项目都会有2.66亿的单笔融资金额，其中也有特别多、非常突出的头部公司拿到更大的融资金额，从而导致整个平均金额会非常高。

举个例子，去年我们看到最大的单笔融资金额是来自于医疗行业的AI公司——“微创医疗机器人”，其通过腔镜手术机器人这样一个新型产品，成功执行了几例手术项目，导致它单笔融资超过了30亿人民币；而另一个案例则是极飞科技，该公司是在农业这样一个赛道里面做农业的软硬一体化，农机的自动化等，因为它也有很强的无人机技术能力，再结合AI技术、种植模型的加持等，去年极飞科技获得了百度资本等大概12亿人民币的D轮融资，估值接近百亿人民币。

下面聊聊AI知识图谱。

从AI知识图谱上来看，我们会把AI技术分为三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层里面包含传感器、硬件、数据、云计算等，还有些开放性的平台；技术层里面则是从机器学习、模式识别和人机交互这三个大类里面衍生出来的技术方案；应用层是在技术层之上的，因为每个行业确实是有一些垂直应用的需求。以AI+医疗为例，有疾病诊断、医疗影像、药物挖掘、远程问诊等等一些应用细分方向。

整体上来说，我们觉得这张图能包含到大家现阶段能观测到的各个领域AI的应用。

接下来我们聊聊中国AI企业分布情况。

如果把中国AI企业分类，我觉得有四层玩家：金字塔顶端是互联网巨头，金字塔下面是传统的集成商，或者是独立软件开发商，或是OEM；再下面一层则是AI独角兽企业，可能是在2015年左右开始起家的AI公司，如今发展非常迅速；最底层的中国AI企业是成长型AI公司，理论上都是我们看到天使轮到C轮、D轮、E轮这样的创业公司。

有三组数据可以分享一下：

1、金字塔最下面两层的AI公司大概有4484家，占整个AI相关赛道的89%，接近九成。所以，AI整个方向的蓬勃发展，可能还是受益于每个行业都有非常优秀的企业在不断涌现。

2、从AI知识图谱层级统计来看，应用层的项目数量占了其中的61%，技术层占了27%；而基础层就只占了12%，只有少部分玩家能够在这块抢到一些蛋糕，像AI芯片公司等。

3、在应用行业中，包括设备诊断，预防性维护等智能制造行业应用公司最多，达到23%；AI+医疗行业应用公司占比则达到21%；第三个AI+交通则占比达到14%，这其中包括了乘用车、商用车的自动驾驶等，以及自动驾驶未来会往V2X方向的全链路打通型应用公司。

Plug and Play是一家从硅谷起家的早期投资机构，目前进入中国大概有5年时间。我们投资策略是，投早期，在早期里面，我们目前非常专注在有一定科技属性，数据驱动或者科技壁垒，而且是B端企业项目上面。

接下来我为大家介绍三个有启发性、利用AI技术应用的公司项目。因为这与其他人脸识别、身份证识别这类项目不太一样。

第一家是欧卡智能，其是AI在公共服务中的应用，创始团队来自于西安工业大学，这是国内第一家做内陆河道的自动驾驶和清洁的公司，欧卡智能业务目标是把河道清理干净。目前，欧卡智能利用激光雷达、自主导航定位等技术和系统，在河道上用AI训练和优化，去实现自动导航船，去实现手机或者Pad对它的控制，以及充电、放电等一些设备。

第二个案例是在工业领域投的非夕机器人。该公司研发出柔性协作机器人，它最大化利用了机器人视觉和机器控制手眼协调，去让机器人有更柔性的操作。这样一个机器人是做的本土化创新，所以它在每个关节上面都有力控，导致了它可以非常敏感的去感受到一些力道变化，这称之为自适应技术。我认为，非夕已经是在机器人行业里面一家非常快、非常有市场先发优势的公司。

第三个案例是自动驾驶方案提供商AutoX，其提供了首个成功处理中国大都市闹市区路况的任意点对点自动驾驶系统。从安全性能来说，目前AutoX是排在前三位。

最后总结一下，我们认为AI这个方向，是一个非常宽的领域。但如果真的去回顾它未来的投资机会，我觉得要从技术趋势和商业趋势两个方面来看。

在技术趋势方面来说：

1、强人工智能（通用人工智能）虽然在短期内研究进展缓慢，但是其潮位人工智能是必然；
2、仿生化是当前人工智能研究的前沿方向之一，从生物神经系统结构角度考虑，模拟出大脑神经元与神经通路的工作模式，即“仿真大脑”。

从商业趋势方面来说：

1、随着各种开源、开放平台的建立，人工智能技术的使用门槛逐渐降低；
2、一些行业具有较为成熟的产品和应用，随着需求的不断挖掘，对应领域的产品和服务呈现精细化、专业化发展的趋势；
3、无论是从技术层深入到场景还是场景层主动引入技术，人工智能企业将更加专注于某一细分领域的商业场景，并以此为基础，整合上下游产业，从数据、算法和算力多个层面健全各自的商业生态，这将是人工智能企业核心的竞争壁垒之一。

这大概就是我这边所有的分享，我们也长期关注早期有潜力的科技型公司，我们也期待跟大家多多讨论，谢谢。

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