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“移動的規模化將改變萬物。”

9月6日，在2017 Demo China創新中國秋季峰會的“Qualcomm創投紅杉資本中國前沿科技創業大賽”上，作為Qualcomm副總裁兼Qualcomm創投中國區董事總經理沈勁做了《前沿科技的現狀與終端側人工智能》的主題演講，并分享了自己對當前物聯網、人工智能領域創業的深入觀察。

Qualcomm 創投投資行業分布（圖片來源：IT桔子）

從Qualcomm創投歷年投資的行業分布可以看出，與其他追逐風口和賽道的投資機構相比，Qualcomm創投有著明顯的傾向性，更關注科技與技術屬性強的創業公司。

沈勁表示，由于接觸到產業上游的方方面面，Qualcomm對行業的深刻洞察力是其他風投公司無法比擬的。”這些產業上游的動向，一般的風投公司并不了解，并且至少落后高通一年到一年半的差距。”

“我們是從中長期的趨勢角度，去判斷一家創業公司的投資價值。”沈勁告訴鈦媒體記者，Qualcomm創投目前主要的投資方向是在前沿科技。在沈勁看來，繼 PC 和手機兩大計算平臺之后，一些新型計算平臺正在出現。

他認為，當下這些新型計算平臺定義了前沿技術，包括人工智能、虛擬現實(VR)、擴增實境(AR)、無人機、機器人和太空科技等。

過去幾年，Qualcomm創投僅在中國先后投資了小米科技、中科創達、貝爾機器人和零度智控等近40家公司，其中有3家的估值超過10億美金。而Qualcomm 創投目前已投資超過 20 家前沿技術公司，而在前沿科技領域融資額前 10 的公司，Qualcomm 投資了其中的四家。 

在問及Qualcomm 創投的投資邏輯時，沈勁回表示，雖然會考慮財務回報，但對于投資的戰略意義更為看重。在項目選擇上，Qualcomm創投主要關注前沿科技領域以下三類初創公司：

與Qualcomm產品技術有直接相關性；

“探針”類型的企業，即在一些Qualcomm的技術還未進入的領域的初創團隊；

生態鏈、產業鏈上實實在在有價值的、前瞻性的團隊。

沈勁認為，在經歷了一波洗牌后，萬物互聯或物聯網實際上已經走出發展低谷，進入到我們稱為“理性的爬坡”的發展階段，而人工智能則處于“期望值的頂峰”，并提出“智能手機將成為人工智能的最大平臺”的觀點。

以下是沈勁的主題演講內容，經鈦媒體編輯：

尊敬的各位創業者和投資人，大家下午好。首先感謝各位投資人在百忙之中來到現場擔任大賽評委，還要特別感謝費建江先生和鄺子平先生一直以來的支持，從第一屆到第九屆一直與我們共同見證大賽的成長。此次大賽，經過五個月時間和篩選，我們一共獲得了225家報名參賽的初創公司，其中有11家最終獲勝，稍后他們會依次進行展示。在他們上臺之前，我想先跟大家做一些分享，希望能對大家有所幫助。

本場大賽命名為“前沿科技創業大賽”，那么什么是前沿科技。我們所定義的前沿科技包括四大領域——人工智能、XR（XR=AR、VR、MR）、機器人/無人機和萬物互聯。

我們也對今年報名參賽的225家初創企業做了統計分析，以進一步了解創業趨勢。從技術領域劃分，我們發現萬物互聯和人工智能的參賽公司超過了20%，而去年非常火爆的AR/VR、機器人和無人機領域在今年有所降溫，占比均為14%，其他技術領域的參賽公司占22%。

按照所在行業劃分，結果呈現分散趨勢，家居生活和游戲娛樂這兩個行業占據前兩位，這反映出創業者可能習慣于在日常熟悉的領域進行創業，當然還有一些參賽公司來自于很多其它行業。從這個圖表中，我們可以看到一個非常健康的現象，創業者并沒有扎堆在一個領域進行重復創業。

前沿科技開始“理性的爬坡”，但個別領域仍處于低谷

我想跟大家分享一下前沿科技這四個領域的發展現狀。如果將它們的發展比作馬拉松賽跑，那么它們分別到了哪個階段呢？我用一個反映期望值高低的Gartner公司的曲線來說明前沿科技的發展現狀。

具體來講，萬物互聯或物聯網實際上已經走出發展低谷，進入到我們稱為“理性的爬坡”的發展階段。

我們所投的公司中也有一系列物聯網領域的創業公司，比如我們投資的兩家公司針對非常小眾的智能硬件產品視頻門鈴，一家是我們在中國投資的這一領域市場份額最大的移康，其銷售額已經達到上億人民幣，另一家我們在美國投資的也是這一領域市場份額第一的Ring，銷售額達到數億美金。這兩家公司經過四五年的發展，都實現了盈利，并且有著非常健康的發展趨勢。

在智能可穿戴領域，我們投過的手環公司Fitbit也已經成功上市。但整體而言，曾經非常火爆的智能可穿戴領域的大部分公司都處于發展低谷，還沒能進入到“理性的爬坡”階段。

在無人機和機器人領域，自從大疆在2014年被時代雜志評為全球科技公司Top 10之后，陸續誕生了幾十家無人機行業創業公司，我們也投資了包括零度智控在內的一系列該領域的公司。

但是我們發現目前這個領域的市場需求還有些不理性，可能五年以后這些需求會變得更加理性。或者說這些非理性需求在過去一年里有些破滅了，比如迎賓機器人、陪伴機器人，一開始大家覺得很新穎，可以抓住大家的眼球，但最后并沒有轉化成真正的價值和需求。

以前，我也曾主力推過消費級無人機或自拍無人機。當時我想象，如果在自拍時可以掏出隨身攜帶的口袋無人機，從起飛、自拍到拍完降落只需一分鐘，這是件多么美好的事情。但目前的技術還達不到這個程度，現在用無人機自拍可能需要花10分鐘才能完成。在無人機發展方面，我們確實遇到了一些挑戰，因此我把它定位在低谷階段。

談到機器人，我們更看好的是那些真正能體現價值的機器人。這些機器人在外形上不一定要有腦袋或腿，也許它的外形只是一個圓盤，就像我們非常熟悉的掃地機器人一樣。在接下來上臺展示的11家企業中，有一家企業就是專門做拖掃清潔機器人。

AR/VR，這個曾經火非常爆的領域突然之間就變得很安靜。當然我們在AR/VR領域也投了一系列公司，包括非常出名的Magic Leap和Blippar，在中國我們也投了幾家。

我對AR/VR領域的發展定義是這個領域還需要再次出發，就好比我們匆匆出門跑步，結果發現鞋子和衣服都沒穿對，水也沒有帶，所以需要我們再回家，做好準備了再出發。

也就是說AR/VR的很多技術門檻還沒有攻克，比如AR/VR的頭盔很重，頭盔發熱，都會帶來使用的很多不適應，更不用說頭暈的問題。所以我們認為AR/VR領域在視覺、聲音及互動方面目前都還有很多技術問題亟待攻克。攻克之后再次出發，我們仍然非常看好這個領域。

我們投資的也有一些就是解決這些技術難點的公司，其中有一家公司在提升像素點方面具有非常獨到的技術，能夠將PPI提升至2000點，實現戴著VR眼鏡也能達到8K、4K電視那樣的清晰度。

人工智能，目前正處在頂峰時期，大家談論的話題都是它。人工智能如此火爆是有原因的。在人工智能領域我們也投資了一系列公司，例如之前投資的現在已經退出的，自動駕駛公司Cruise，它已被通用收購。

此外，我們還在農業領域投資了以色列Prospera公司和中國的奧科美公司。前段時間，我們投資的Brain Corporation完成了超過1億美元的融資，云知聲不久前也完成了一輪很不錯的融資。因此，我個人認為通用平臺投資的機會已經很少了，需要非常謹慎。

但在專業領域，投資機會仍然存在，所以我也建議投資人加速挖掘這些機會。比如我們投的奧科美公司，主要做農業大數據，其數據來源于擁有的5千個農場。他們的數據相信像商湯科技和Face++這樣的公司也沒有，因為這些數據全是蔬菜葉子的圖片和視頻，以及牲畜的叫聲。

這些數據的重要性體現在，通過這些信息可以預警病蟲害和牲畜疾病。當然在感知、推理、行動環節做應用的公司也值得我們投資。并不是說只有獨角獸公司才值得投資，如果我們能夠培養一個關注于應用層面的公司也非常好。

智能手機將成為人工智能的最大平臺

從Qualcomm的角度來看，我們關注的是應用在終端側的人工智能。我曾經說過智能手機是人類最大的信息平臺，今天我可以說智能手機將成為人工智能的最大平臺。

首先，從今年起五年之后，智能手機累積出貨量將超過85億臺。今年，智能手機首次使用了人工智能來提供一些好的體驗和功能，比如6月份發布的OPPO R11使用了深度學習實現背景虛化，也有其他一些廠商的手機也使用了深度學習或人工智能。從今年開始，人工智能開始在手機上使用。 

我們預測通過人工智能的各種算法例如深度學習等，人工智能會為我們提供更好的功能和性能，包括在手機上實現真正的個人助理、更長的電池續航、更好的用戶界面、出色的拍攝和智能音頻等方面的功能。

如果大家熟悉機器人的話會知道，智能手機其實就類似于機器人，具有“大腦”也就是人工智能的運算單元，能“看見”、“聽見”也就是具有感知能力。經過過去十年的發展這些感知能力已經非常好，大家可以從這個角度來考慮智能手機作為人工智能的最大平臺的概念。

很多創業者和投資人可能沒有意識到智能手機的規模效應。五年以后，使用了人工智能技術的智能手機全球累積出貨量將達到85億臺。

這樣的規模可以帶來什么？可以帶來技術的快速迭代、成本的快速降低、手機功耗的降低，以及手機體積的減小。并且，智能手機的規模效應還將輻射到其它行業，包括需要使用芯片和硬件的各個行業，例如智慧城市、汽車、醫療衛生、網絡、可穿戴設備、工業物聯網、智能家居等等。智能手機規模效應的輻射能力將非常強。

另外一個概念，以前我們關注的人工智能公司的運算和訓練都是在云端進行的。現在，我們要強調在終端側應用人工智能技術非常重要。為什么？

第一，如果需要小面積使用的低功耗的運算平臺，必須將人工智能技術運行在終端側。

第二，需要實時響應的應用場景。

比如最近比較熱門的無人便利店，如果在便利店買一瓶水還需要很長的時間，那么這個無人便利店我認為是沒有價值的。因此無人便利店需要快速的響應，如果完全靠云端去識別商品和人臉這是會影響反應速度的，無法滿足快速響應的需求，更無法實現自適應。

什么是自適應？舉例來說，現在人臉識別都需要人走到固定的位置，5米之外和側面都無法進行識別。因為它的攝像頭沒有自適應的能力。如果具有自適應的能力，它可以閉環感知到這個人的位置比較遠，需要按比較遠的位置去識別。這種自適應，是不能繞到云端去進行的，必須放在終端側實現。

另外，還有入口的概念，在座的投資人、創業者和了解移動互聯網行業的人都知道流量入口。現在，線上的流量入口越來越少，越來越貴，那么以后的入口是什么？是各個大大小小的終端，包括手機、攝像頭、傳感器、機器人等。我們需要掌握這些入口，如果不掌握這些入口，這些價值將一直停留在云端。所以，從這個意義上看，也是終端側人工智能的重要性。

最后，對于做產品開發的創業企業，Qualcomm有一個網站提供支持服務，驍龍神經處理引擎可支持TensorFlow、Caffe\Caffe2，具有自動轉換器無需修改， 通過SDK對性能進行分析，然后統一集成。目前，神經處理單元是集成在驍龍移動平臺上高效運行的。如果大家關注智能硬件或物聯網，我相信IoT+AI將是一個很好的創業方向。

來源：高夢陽