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我们把身边的投资机构分成三类，对接融资时就从这三类里找。一类是family VC，是和我们有共同LP的基金。二是old friends，是我们合作很多的基金，比如GGV、IDG、红杉。三是new friends，是跟我们关系很好、想一起合作的基金。 我们投的项目最大的问题可能是商业模式还有待验证，但当初我们觉得它有机会才会投，基本上帮他们融到下一轮问题不大，线性投资的33家公司，现在至少有10家融到了下一轮。 我们做投资，这么些年下来有一个巨大的体会，就是说你如果只去抢“风口”，这些机会你看得到的机会，别人也看得到，但你不但要看到，你还要看得懂，“懂”带来的结果就是“快”。一拍脑袋就投谁不会，但是我觉得现在投资已经过了“抢”这个阶段。抢就是仓促，你也反过来让创业者也仓促了，本来可以扎实做事的创业者，被你这样一搞心里也浮躁，这对任何人没有任何好处。所以只能是聚焦，看懂，在保证决策质量的情况下，比别人时间花得更短，才能够投得更快，而这种快就是有意义的，不是单纯去“赌”。 投资还有一点，就是要“投得进”。如果你足够专业，做到标杆，能让大数据、人工智能领域的创业者第一个想到你，那就很不一样了，我们想要的是这种效果。今天在业内，做大数据、人工智能的人应该都知道我们了。我们要明白自己擅长的和不擅长的，做强聚焦。 从最近6个月开始，大数据、人工智能这些领域逐渐风口化。但是“风口”这个词，我们其实不大喜欢去用，只是说这个时代，在各种因素下，给了这样一个机会。原来我们有60%-70%是看这块，现在，我们是100%投入在做这块。 5大因素带来“数据智能”商业机会 现在，人工智能因为几大因素，出现了很大机会。 核心因素是移动智能设备的流行，触屏把人们原来花在PC互联网上的时间，大幅度地拉长了。原来在PC上，大家大部分时间是用来工作，而现在，手机成为我们kill time的主要工具。这种设备创造出了一个巨大的市场，这个市场就是每个人的时间。如果把它用人和时间等单位来衡量规模的话，我觉得现在这个市场的规模至少是原来Web时代的5到10倍。时间需要产品去填补，填补过程中大量积累了数据，数据就产生了变现的需求。 因此，第二就是数据的积累。这些年，很多互联网公司各自积累了几百万、上千万的用户数据，都非常有价值。但这些数据间，存在孤岛效应，这些数据是没有办法交叉的。比如，一个互联网金融公司，和一家电商，它们获得的数据体系、性质都不一样。但如果它们能够放在一起，形成数据集，带来的价值会大很多，会产生一加一远大于二的效果。 第三，算法的发展，在过去几年有了很大突破，比如说深度学习。传统的数据挖掘方法对强特征问题很有效，比如反欺诈；但是对于从图像、声音当中去学习特征，就很难了。而深度学习在这些领域带来了很多新的应用。近几年声音识别、图像识别、人脸识别等新的应用出现，和技术突破是息息相关的。 与之相应的，是计算能力的提高。AI说起来容易，做起来很难，比如说深度学习的计算量对云计算也提出了极高的要求。三四年前基础架构和计算能力没有发展到这种程度时，要做人工智能也是做不起来的。 还有人才因素。有人觉得美国人才比中国多，我不这么看。过去几年，BAT以及二线互联网公司积攒了大量数据，数据需要人来处理，因此训练出一大批有实践经验的人才。而美国，主要是Facebook、谷歌、亚马逊、微软等公司，培养的人才偏理论型，在实践上不如中国。 最后一点，市场已经准备好了。人工智能公司的目标客户，原先比较传统，现在它们的思维开始变了。我们要感谢马云对DT时代的传播，但是，AlphaGo带来的影响更为巨大。AlphaGo虽然下的是围棋，但让很多中国人以为深度学习已经来了，它会抢走所有的工作，你要是不赶紧改变，就等着被干掉吧。这让人工智能公司发展客户变容易了。当然，这种想法还有很大误区，被人工智能完全颠覆的那天真正到来，还有很长时间，但是，这却让人工智能推广的难度大大降低了。 这几个因素造就了人工智能的热潮。这是一个数据依赖技术进行变现的时代。这5个因素，给了人工智能，或者我更愿意称它为“数据智能”，带来了极大的商业机会。很多投资人也开始关注并进入这个领域。 （责任编辑：晨鸿） |
