記者 | 李京亞

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人工智能賽道已經(jīng)進入到“擠泡沫”階段，去年下半年，四小龍的不佳境遇使得AI風口從泡沫膨脹走向低潮，投資人們開始重新復盤這個賽道的價值邏輯，商業(yè)化落地和盈利成為了當下的核心議題。

“人工智能一定有泡沫，但泡沫分為兩種，一種是吹出來的泡泡，破滅之后就什么都沒了，還有一種是啤酒泡沫，啤酒上面的泡沫喝完之后，下面能喝的到真實的啤酒，這是有價值的泡沫，我認為人工智能的泡沫是有的，但屬于后者?！?span id="wpzzwwj" class="wpcom_tag_link">線性資本創(chuàng)始人兼CEO王淮在日前的亞馬遜云科技創(chuàng)新大會上這樣表述了自己對AI賽道泡沫的看法。

線性資本成立于2014年，聚焦在數(shù)據(jù)智能和前沿科技相關的投資項目。目前共管理著十支基金，總規(guī)模約20億美元左右，以天使至A輪領投為主。線性資本的知名投資項目包括地平線、特贊、神策數(shù)據(jù)、酷家樂、Rokid、思靈機器人、數(shù)數(shù)科技等多個行業(yè)頭部玩家，也包括將前沿科技應用在農(nóng)業(yè)、工業(yè)、制造等產(chǎn)業(yè)領域的創(chuàng)新項目，例如上周剛宣布完成新一輪融資的農(nóng)業(yè)科技“當紅炸子雞”愛科農(nóng)。

在泛智能賽道深耕多年，王淮最近重點看好人工智能領域2個投資方向，他稱第一是近年來重視起來的新場景，例如人工智能大數(shù)據(jù)跟生物醫(yī)藥結(jié)合的領域；第二是本身和人們生活比較接近的領域，例如與市場營銷相關的數(shù)據(jù)分析領域，也就是商業(yè)營銷Martech領域。

就第一類投資方向而言，王淮解釋說，數(shù)據(jù)獲取必須需要通過大量實驗，也必須與相關行業(yè)結(jié)合，這其中有許多機會；后一類投資方向，在數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)顆粒度更豐富的情況下，能夠幫企業(yè)找到用戶需求與產(chǎn)品定位的結(jié)合點，“這在我看來過去十年是一個的金礦，在未來十年依然是一個金礦。”王淮提到，國內(nèi)企業(yè)在營銷側(cè)每年花費萬億，線性資本已在其間布局大量企業(yè)，從早期的神策數(shù)據(jù)、觀遠數(shù)據(jù)、數(shù)數(shù)科技，到近兩年面向 ToB 市場的徑碩科技，它們的共同特點都是能讓不同的客戶更好的理解自己用戶，理解自己的產(chǎn)品，以及用什么樣的方式能讓自己的產(chǎn)品找到對的客戶。

在AI細分賽道具體投資層面，王淮在亞馬遜云科技創(chuàng)新大會上強調(diào)了找機理模型的思路，也就是 Elon Musk 所說的“第一性原理”，即對行業(yè)規(guī)律、對事物本身原理的理解。如果沒有機理模型，大數(shù)據(jù)的效率會比較低，因為需要在大量的數(shù)據(jù)中先去尋找機理模型。因此，他認為將大數(shù)據(jù)模型與產(chǎn)業(yè)的機理模型結(jié)合，做出的決策會讓很多事情事半功倍。

近年，在數(shù)據(jù)智能領域的深耕和亮眼成績讓線性資本聲名鵲起，王淮也一直稱線性資本投資的項目為“DaaS”，即 Decision as a Service，意思是投資機構(gòu)尋找的下一代企業(yè)軟件應該以大量高質(zhì)量、高顆粒度數(shù)據(jù)為基礎，以商業(yè)決策為出發(fā)點，獲取、分析數(shù)據(jù)目的最終為商業(yè)決策服務。

談到人工智能的下一發(fā)展階段需要克服的技術瓶頸，王淮建議初創(chuàng)公司可以重點關注3個方面，第一是重視小樣本學習、遷移學習；第二是走到產(chǎn)業(yè)中去，在產(chǎn)業(yè)中搞懂機理模型，想辦法找到機理模型和數(shù)據(jù)的有效結(jié)合，并且在團隊方面重視與有產(chǎn)業(yè)背景的人才組合；第三是盡早將客戶的思考和問題引入創(chuàng)業(yè)過程，這會讓技術創(chuàng)業(yè)者對問題形成更好的認知，并對技術什么取舍。