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AI投资的变与不变丨CCF-GAIR2017

本文摘要:你。你。孟醒:再说结论,我们看这个项目的结论没有权衡,不退出任何一点,都需要,怎么解读?接后,刚才的话题是,为什么没见过的投资项目兴奋,数据量、算法、商业化,比如数据量,大量的数据是前提,大家都说,过多的想法和算法是为了解决问题,我是否能用非常小的数据来解决问题,这些项目对我们有很大的减分第二,我们没有这样的方法。我们能不能商业化地说话。 如果这样的模式没有这样的数据,就不能在商业模式上找到。

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你。你。孟醒:再说结论,我们看这个项目的结论没有权衡,不退出任何一点,都需要,怎么解读?接后,刚才的话题是,为什么没见过的投资项目兴奋,数据量、算法、商业化,比如数据量,大量的数据是前提,大家都说,过多的想法和算法是为了解决问题,我是否能用非常小的数据来解决问题,这些项目对我们有很大的减分第二,我们没有这样的方法。我们能不能商业化地说话。

如果这样的模式没有这样的数据,就不能在商业模式上找到。我的产品定义能不能吸收更多的数据,即使我的商业能力有勇气,没有天然的数据,或者在没有人接触的领域,没有人和我竞争数据的数据来源,我自己成为数据开发者和数据分析者。两件事一起变了。

我可能真的说元神,但明显是这样考虑问题的。我们需要商业化和数据,这三角不存在,我们是四角或五角。刚才总说的三件事是基于自己的技术和算法产生的,大部分在引进过程中可能不太容易变化,所以这个作为初始团队和初期条件是不存在的。

数据这件事有手段,无论是换算法,还是用少数据,还是用合适的方向看都需要解决问题。我们今天不重视商业化,而是商业化的前景,你的账户已经花了多少钱,如果能做好前两件事的话,天花板非常低,或者突破的可能性很低,这件事自然的我们也不能权衡,也不能转动。(陈明曼:什么都想,什么都不权衡,能告诉我投资的阶段吗?我和低总是很现实,早期什么都不需要,顺便说一下是比较阶段的公司,对AI这个领域很痛苦,确实能入场的是什么阶段?顺序多的是a轮和b轮,我的创业者和团队一定有劣势的方向,但是有不同的方向解决问题的劣势的能力,我很喜欢。王华东:经纬主要实现a回合和b回合的投资,从我们的角度来看,我们认为这个项目最重要的是他是否想在场景中正确使用这个项目,在场景中我们不关注这个团队的包括。

你可以把它解释为关注场景是关注未来商业潜力。如果说有商业潜力的话,必须有团队。此时,我们不期待只投入显示技术的团队。

我们希望这个团队有人非常擅长技术,有人需要非常擅长运营,也就是说产品非常好,所以这件事是我们关注的。徐昌明:我们在项目阶段主要是a回合,也就是说它有自己的独特性,类似于道和术,现在的风口是AI,这是道场,已经一起了,大家都有各自的手段,你做脸部识别,他做声音识别,他做移动装置,算法,各有所长这个法术是屠龙的法术还是宽鸡,比如图像识别100%可能需要很长的距离,如果没有找到现场落地的方向,就有可能进行现场调查。

如果图像识别和语音识别超过99%的话,离完全还有一点距离,但是在安全和金融领域,我真的很接地,这个法术不是屠龙的法术,而是简单,符合我的投资方向。岳斌:在过去投资AI公司的过程中,幸运的是回到商业上,技术上也是世界上最差的公司,每次都有机会遇到这样的公司,即使一年只遇到一家,这也不会让梦想笑,但幸运的是,这样的公司明显很少。

AI领域的投资还有一个特点,稍好的公司只是步伐非常低,在这个领域VC拒绝不是很低,完全没有VC,评价这么高,好的团队这么少的话,一年之内机会非常有限,所以在这种情况下需要好的报酬回到这一点,也要分明确的领域来看。例如,通过深度的自学算法进行训练,如果期待得出结论非常好的精度和结果,数据量确实是最重要的,或者今天没有数据,明天得到数据的方法也是最重要的。但是,在其他领域,例如大家都成为棋手,实质上棋手的数据是完整的三千万盘棋,腾讯的绝技和阿尔法犬的差距可能相当大。

在某种条件下,不同的细分领域对这些拒绝也不同。综合这些要点最重要的是什么?理解是最重要的。现在行业会议很多,AI会议很多,做PR的人也很多,各种各样的观点,最有价值的观点,其中最有价值的观点很少,有价值的观点的人在哪里?我可能真的不能离开我们这样的会场。

他可能还想在电脑前试试他的下一个结果。如果我们有机会遇到这样一个对这个行业最先进发展有深刻印象的人,我可以商业化的事情大家一起拜托,数据量太多,大家也可以一起想办法。回到刚才谈到的这一点,总结一下,今天VC的拒绝只是知道在AI领域投入最差的公司,赚大钱,回到最差的公司,同时确保你转行的公司实质上不能让别人做这家公司,两个条件都必须做。

韩彦:岳斌说的我听起来很感动。我和岳斌煮得很好,感觉每年都在看这么多事件,寻找霸权事件。从投资者的角度来看,我们最感动我们的创业者,对这个行业的解释不一定像岳斌说的那样。

在某个行业是专家,他可能是外行,但他对某个行业有浅见,或者有可怕的想法。同时,他在商业上非常感动。这样的人对标准VC来说很感动,对未来的感官能力、想象力和商业能力都有同样的感觉。

回顾一下,每年成为大公司的机会不多,创业也不能整天完成下一个DDT。为了实现下一个风口,我必须从团队自己那里分析自己的长板在哪里。

从我的仔细观察来看,AI这么受欢迎,投资者在过去两三年里,还在补充队伍,这个队伍在这个行业积累了很多,他的积累可能是算法水平,他的积累可能是数据水平,投资者也不是仙人,不能预测未来,他在找什么去找团队的长板。所以,从创业者的角度来看,千万不要波澜壮阔,不要看PR文章,考虑自己的长板是什么,是技术吗?技术也OK,有价值,技术上有亮点就卖公司也是顺利的创业。

因此,从创业的角度来看,要多看看自己的长板,充分发挥长板,同时不要忘记这件事会变大。你在商业上的解读也要非常浅。

举个例子,最近看了医疗AI,最感动的企业名门不是医疗企业,但他需要挖掘医疗行业最不懂医疗的专家,教授他们的科学知识,招揽那些专家到自己的团队,这样的人从医疗的角度听起来很可怕陈明曼:谢谢几位嘉宾。为什么不知道刚才的问题,是因为2个月前把国内最好的AI公司带到了美国和硅谷,可以说是世界最好的AI实验室进行了交流。在那次交流中,我们找到了创业者诚实地对待,大家都有很多疑问。

无论这家公司是什么规模,无论他面临的国际伙伴是什么水平,大家都筑更大的商业化突破,包括对创业公司来说,如何获得确实的大量数据,充分发挥AI技术的价值。因此,在这个问题上,我更好地分享和仔细观察投资者带着他们的意见和带着他们转移的项目发展的道路。

接下来是最后一个问题。以前,一位投资者说仔细观察非常有趣。他说,如果创业就像一个平女孩,你不应该把可爱的东西弄平。你应该把最可爱的女孩的好朋友弄平。

这句话怎么说?作为创业公司感受到的出发点,自己似乎从开始转移到了这个市场,但是与这个市场中数量众多的大公司之间不可避免有竞争,在数据、技术的各个维度上承认有必须补充的短板。因此,最后一个问题是,如果你想在人工智能创业领域指向雷区,建议你不要这样做。这不是什么?因为时间不多,我建议你不要再自动驾驶了。我想还有很多雷区,这个大家都不用做。

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每个人都指干货结束的清路。高天姚:不要做平台级别的事情,尤其是在人工智能领域的初创公司。

当然,平台有相当大的价值,但很难。我们见过它。我们不想做一个非常标准的平台级别。

人工智能在这个领域很难。孟醒:我不能抱着买技术的心情创业。无论是你的产品还是你最后的解散方法,中国都没有这样的土壤。

王华东:我同意孟醒的意见,实际上不要用自己的算法牛做这个牛的算法公司。算法有周期。

徐昌明:人工智能处于刚开业的阶段,个人看不到哪里有洞,但不要做不知道的事情,不要告诉哪里有洞,包在哪里,也许自己碰到了包,所以团队必须有熟悉的领域,把技术实施到适当的场面,给自己自信岳斌:今年我做了这么多事,去年换了公司还很早,我很讨厌,今年年初他考虑到新的融资,他告诉我融资价值后,我说没有必要凝聚,我说有必要回转。这样的一些团队有哪些特点呢?他们的人才价值可以说在这个领域非常不足,他们对行业的发展,对他们所做的事情的解释印象深刻,这样的人太少了。我能给你什么建议?目前,国内媒体环境还包括自我媒体非常好。

就像国内有任何新的进展一样,国内第二天基本上可以看到。如果我们考虑到某个领域,我们对整个行业的进展,没有我们自己的理解和解释,你甚至不解释别人在做什么,他在做什么,我真的很小的可能性就是不需要腊。今天在AI这个行业,好像几年前智能硬件和很多领域都很受欢迎,现在智能硬件公司确实赚了多少钱?从智能硬件赚钱的VC有多少家?很少。

最后中兴的是哪几家?为什么是他们?如果我做的话,大公司也会做什么等问题的后遗症,我确实投资的人想要这些问题,包括中国的BAT在内,他们对大公司充满了同意,但他们确实看到了需要用什么方法一起做,我们做的时候韩彦:前几个人说得很好,我很赞成还不错的领域。AI领域的创业决不能幻想,所以必须制定5年到10年的计划,打一场冷静的战斗。

如果能预料到这个创业需要足够的时间、足够的冷静、足够的专心,就不能对这个领域有强烈的感官、理解。其他还不能触摸。不要为了创业而创业。

过去O2O留给了两三家公司。电器商留给了两三家公司。AI也许也留给了一家公司。

这是我的意见。关于CCF-GAIR2017报道,可以关注主题。

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