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线性资本王淮:一拍脑袋就投谁不会,别把创业(4)

时间:2018-11-30 20:03 作者:hongyi 来源: 人气:

智能生活这块,我认为也是有很大的机会的。如果把出行加进去,就是一整套了。如果撇开它看,就是智能家庭生活,我们觉得这一块很有机会。

还有一些我们零星的思考。比如说,健康相关的,不仅限于监测,而是回归健康的本质,比如对人的健康产生预警作用的。只是监测,比如你一天跑了多少步,意义不大;但如果你能对我的健康预警,告诉我现在过劳了,要赶快休息,这种情况下猝死的概率是多少,才是有价值的。但现在技术还达不到。

我们投了一个做女性体温计的项目,通过体温曲线,可以测出受孕、避孕几率。这个项目市场很大,但目前有一半用户在海外,因为国内要通过医院渠道去推。这个领域我们不太了解,所以选择跟投。对于不太懂的领域,我们会先跟投一两个项目熟悉一下。这也体现了我们对于AI商业应用的态度:能实实在在产生作用的,才值得投,太远的东西,除非相信它的未来,否则我们大多持怀疑态度。

像Seeta中科视拓做的是人脸识别。它能切入生活的方方面面。人脸识别的核心是身份问题,什么时候你需要证明“你是你”,都可以用得上人脸识别。但现在技术还不成熟,还没有真正爆发。另外,人口数量太大了,即使人脸识别的出错概率低到千万分之一,那出错的人数也很多。所以它现在只能在一些限定条件下辅助人力。未来,在银行、公共安全监控等领域,人脸识别都会有大量应用。而且,人脸比起其他的识别方式,能够做到自然的、无监督的、安静这种模式下的一种识别,所以还有很大商机去挖掘。

在国内,人工智能领域创业面临着两个最大的问题,一个是数据,另一个是应用。很多创业者,他拥有的是算法、是技术,但是数据不在他这里,应用也不在他这里,这两块还要去说服别人,是典型的两座大山。这些数据源人家为什么要给你?这有一个信任成本的问题,要么是我相信你一定个比我强,要么是我没有办法了,不得不试一试。这是个难点。另外一个就是应用,你得解决一个实在的商业问题,但商业问题并不在人工智能行业的人手中。比如自动驾驶,车厂是控制方,它是有话语权的。你要找到商业场景,并说服它们应用你的技术,这又是一个难点。

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线性资本王淮:一拍脑袋就投谁不会,别把创业

石慧

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