山脊投资宋楠：AI行业拐点已至，跟不上就会被淘汰

近期，山脊投资执行董事宋楠接受了亿欧网专访，分享了他在AI领域的投资逻辑、项目选择维度等专业见解，以及从一位投资人角度对AI生态产业链、发展趋势、商业化落地等问题的长期观察与思考。

2016年，谷歌的阿尔法狗战胜李世石，人工智能（AI）成为全民热词。这条新闻漂洋过海，宋楠忽然意识到「AI这事来了！」

这是猎手的嗅觉。

宋楠算是创投圈一位年轻且低调的「捕猎者」，目前，他是山脊投资的执行董事。在加入山脊投资前，曾在美国G51Capital及国内其他天使机构有从业经历，也曾在美国以联合创始人身份发起过创业项目。

“人工智能热”传染到国内的VC/PE行业后，宋楠很快出手投出了自己的标的：三角兽，一家当时备受瞩目的人工智能创业公司，这家公司曾出现在声誉尚未破产的罗永浩的发布会上。作为投资人，这是一笔很好的成绩。

宋楠赶上了风口，也帮助山脊投资在AI领域的投资判断上，建立了基础。作为中国早期投资机构之一，AI已经成为山脊投资的一个重要投资方向，主要覆盖工业机器人、安防、智能语音等领域。其中，宋楠自己推进9个项目。

如今，距离自己投资第一个AI项目，已过去三年，宋楠开始相信，AI行业拐点已至。

AI依旧会是影响未来的一种潮水。「这波人工智能技术浪潮大概在2012年出现，到2014、2015年之前更多是在实验室，从2015、2016年开始出现大规模的产业落地。」

事实印证着他的判断。过去5年，中国长出了一批高估值的AI公司，但这些AI独角兽公司的商业化之路才刚刚起步。2018年起，AI公司的发展目标从比拼学术和融资能力，转移到了商业落地上。

商业化的能力就是这个行业的拐点。站在投资人的角度，他对项目的考虑非常现实：「这个行业（AI）是一个看结果说话的行业。当你跟不上的时候就会被淘汰。」

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「有些投资人的信心没有了」

近年来，随着资本涌入变得越来越积极，也加速了人工智能应用落地的速度。宋楠坦言，由于开发周期漫长、商业应用前景难以明确，资本的涉足需要足够的冒险精神。

这个时候，机构选择项目的标准以及一套完整而精准的投资逻辑，就显得更为重要。「中国人对不能立刻变成钱的事情不是很感兴趣。我觉得AI从2019年起会变成一个越来越小的投资门类。主要是有些投资人的信心没有了」。宋楠如是说。

在一些投资人看来，人工智能行业的融资数量和额度将在今年出现回落，且将会集中在头部企业上，除了它们之外，大多数人工智能企业在2019年的日子并不会太好过。

在中国，人工智能虽然在资本层面与政府层面都受到极大欢迎与重视，但在监管、法律及民众接受心理等层面，对机器的信任程度仍然比较有限，“人工智能即将抢走低端重复劳动岗位”的恐慌日益增加，偶尔出现的“无人驾驶汽车酿车祸”的新闻则增强了这种不信任感。

人工智能概念虽然火热，但企业和政府对该产业发展理解不深，普遍高估并急于兑现其短期商业价值，这些都延长人工智能商业价值的兑现周期。“投资人永远投资于变化，投资于创新。永远都是跟着科技发展往前走，今年做AI明年可能做5G。”宋楠说。

一些和人工智能丝毫不沾边的“连续创业者”化身人工智能专家，打着“AI+”或“+AI”的旗号融资，无论项目与人工智能是否沾边，先拿到风投的钱再说。

此前，追求热点的公司很多，也有很多不值得投资的项目涌入AI领域，但在宋楠看来，这是筛选优质公司的好时期，一些没有能力的公司已经被逐步淘汰，真正有价值公司正在凸显。

而针对AI行业，山脊投资主要有两大投资策略，第一是投应用AI+垂直领域。第二是投技术及服务。「一个好的团队本身就是成功的因素之一，企业家本身的商务能力很重要；其次，它最好已经有客户，且技术已经在应用中得到了验证。」

投资案例是这些理念最好的佐证。例如，在垂直领域，山脊投资投资了AI语音公司三角兽：一家基于NLP技术、语义理解和自主学习等核心技术的系统级平台。这将广大B端公司快速低成本地获得智能交互的能力，为B端公司的用户提供更加智能的交互体验。

在宋楠看来，聚焦AI领域的创业者分为两种：一种是科学家创业者，一种是有商务资源的创业者。为进一步形象说明，他作了一个比喻：「AI创业者如同高考分文理科，文科真正牛的是数学好的学生，理科生真正牛的是语文英语好的学生。」

「我们现在看项目也是同样的道理，科学家创业要看他的商务能力和管理能力，有渠道或者具备销售能力的人创业，要看产品研发和技术到底行不行。」

宋楠介绍到，山脊投资在选择AI项目时主要看三个维度：第一核心是人，过往的履历和他未来的可延展性。第二是团队商务服务能力。第三是技术，「创始团队的技术高度就决定了整个公司的技术高度。」

除了以上三点，更重要的是判断团队有没有商业落地的能力，就是看商业模式。对于投资人来说，现阶段投资人工智能相关企业，能否实现商业化落地成为他们重要的考量因素之一。

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人工智能如何落地

对于当下的AI创业公司该如何形成自己的壁垒？宋楠认为：AI行业是绝对的马太效应，要想真正建立自己的壁垒，就要在这个行业里想方设法变成头部。

宋楠认为，目前AI创业公司存在一定的泡沫，一些To B的业务很难做深。「大公司的机会更多。传统企业会收购一些创业公司，比如搞手机的收购AI各个技术环节，这样的机会比较多。」

以安防为例，在AI出现之前，整个安防监控行业只走完了采集、传输和存储环节，最后的分析必须靠人来完成。AI的出现改变了这一切，分析环节可以由计算机去完成，这样业务流程就会发生改变，给整个行业带来更大的闭环价值。

AI视觉在中国第一个爆发的的场景是安防。几乎所有AI视觉公司都先切入这一领域，大量公司的“第一桶金”来自政府采购。

据了解，安防市场的上一次爆发约在十年前，以海康威视、大华股份等为代表的摄像头硬件公司为主。硬件厂商经过激烈的市场竞争，打开了全国公共安全的市场。

但公共安全部门在实际使用中发现，摄像头单纯采集了数据，却无法利用大数据快速处理和解决更多的问题。新兴AI视觉公司看到了这一机会，精研此道。于是，以算法模型立身的数学家和AI专家们与长于商务和渠道的硬件商们正面相遇。

短短三年，安防市场似乎已被重新定义，采集视频数据的摄像头，含金量和重要性开始让位于连接数据、分析数据的物联网和AI技术。

除安防之外，未来趋势方面，宋楠认为金融、医疗、自动驾驶、电商、消费硬件等各类场景，也开始纷纷挖掘对AI视觉的潜在需求。但对于AI公司商业化能力的挑战，将更加严峻。

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蕴藏机会也催生泡沫

谈及未来，宋楠毫无掩饰自己对AIoT的“热爱”，而给出的投资理由也非常直白：“城市智能化和联网化是一个可以确定的事情：比如智能门锁，未来两三年很有可能会孕育出一个上市公司。”

对确定性的诉求，一方面来自于创投行业的周期涨落，另一方面也来自于AI行业投资更加自律与理性。

今年5月份，中国信息通信研究院数据中心发布了《全球人工智能产业数据报告（2019Q1）》。该报告显示，2019年第一季度，全球人工智能融资规模126亿美元，环比下降7.3%；融资笔数达310笔，在全球融资总额中占比达29.7%。其中，中国人工智能领域融资金额为30亿美元，在全球融资总额中占比23.5%，位居全球第二位，仅次于美国。

宋楠指出，从创业投资领域角度来看，美国面向全产业投资，投资领域遍及基础层、技术层和应用层，而中国接受融资的企业主要集中在应用层。

公开资料显示，人工智能产业出现了九大发展热点领域，分别是芯片、自然语言处理、语音识别、机器学习应用、计算机视觉与图像、技术平台、智能无人机、智能机器人、自动驾驶。

美国全产业布局，而中国只在局部有所突破。其中，在中国AI创业公司中排名前三的领域为：计算机视觉与图像146家，智能机器人125家以及自然语言处理92家。

在一片唱好的声音下，也有冷静的声音认为，人工智能这个词出现在公众面前的频率越来越高，但综合技术演进和应用等来看，并不会出现爆发式发展，反而要警惕出现泡沫。

对于泡沫，宋楠表示，最热的东西总是会有一些泡沫产生，“问题的核心是，AI到底有没有一定程度上改变了大家的生活，或者有没有一定程度上带来变化。我想这个答案是不言而喻的。我们愿意投有核心技术、基础技术的公司，当然也会重视商业应用。”