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李丰的秘密:这是人工智能的好年代

作者:李丰来源:我有嘉宾 日期:2016年10月21日 16:52 浏览次数:

我有嘉宾 · 李丰的秘密:这是人工智能的好年代

文/李丰,峰瑞资本创始合伙人

摘自李丰先生在我有嘉宾年度峰会“创业不能说的秘密”上的分享

 

非常感谢,也恭喜我有嘉宾,赶上我们创业也是一周年,不过我们年长半岁。今天正好讨论的题目跟科技创业有关系,刚才我坐在底下听了讯飞刘总讲的,我还挺感慨的。我一直在微信说他确实是个非常好的科技创业企业家,而且经过了这十几年,我想讯飞也到了比较好的阶段。

 

我们走到了一个从增量到存量的竞争阶段

 

我今天想试图从我们的角度跟大家分享我们的秘密。为什么我们今天走到了科技创业这个阶段?或者从讯飞来看,为什么今天是它最好的阶段之一,往后可能会一直好。在试图回答这个问题的时候,有这样几个角度供大家参考,这是我们分享的秘密的内容。

 

讲出来其实也蛮简单,大概分成三条线来讲。在过去的十几年中,我在企业当中做过高管,也创过业,也在基金里工作过很长时间,也自己创建了基金。如果我们只是讲发展最快的所谓互联网行业,大概中国各行各业,包括工业中的几乎每行每业,在中国过去十几年或甚至20年的发展过程当中,我们认为其实没有碰到过真正意义上的快速增长市场。我们拿互联网行业来举例,这个行业只是从2000年在中国刚刚启动。大概到2008年之前,在我们的统计数据上,互联网网民一直是在持续增长,一直到了6个多亿。这算是增长上的第一个小周期。从2009年开始重新又来了一轮在移动互联网上的快速增长。当然,在2010 、2011、2012年以前的各行各业,在不管是10年20年还是甚至更长时间的增长当中,大概一直都是这种增量市场的发展过程。在这个过程当中,刚才刘总也提到了,涉及到了几个问题,第一个是模式创新的公司更容易获取到增量用户的关注和增量用户本身的存留。我把这个结论略过去,直接讲到今天,从中国的工业和相关的行业是从2012年开始,对我们的移动互联网和互联网来讲,大概是从2015年开始,用户的增长基本上到了一个瓶颈。这是我们为什么走到今天的第一个小原因,因为我们终于走到了一个从增量到存量的竞争阶段。

 

我们举一个简单的比方。在市场增量很快的时候,大家这个蛋糕是越做越大,但在今天各行各业进了存量的时候,就意味着我如果多了,你可能就要少了。那大家首先要解答的第一个问题是为什么我会多你会少?什么东西会导致我多你少?这个时候我们才回到了效率驱动的问题,那什么东西能提高效率导致我多你少?在这个节点上,为什么我们会产生了技术创新,到今天为止的中国,在我们的互联网和各行各业都出现了这个说法的原因,这是我们理解的第一个事情。其实从人口统计学上来讲,中国大概从2012年开始会进入较长阶段的存量,就是增量没有那么多了。

 

现在为什么是人工智能的好时代

 

我们正好借讯飞来讲一下,在移动互联网和互联网相关的这条线上的科技创新为什么会走到了今天,虽然我部分意义上不是特别同意人工智能会有现在大家讲的这么夸张,但是我同意这是人工智能的好年代,为什么会走到这个阶段,今天我们来讲一下自己的理解。

 

这里边有点抽象的事情。我们回过头去看中国PC互联网三四十年的发展,只抽象成了两三件事情,按照顺序大概是这样:第一件事情,先有一个人或者一类企业,来使得工具的使用难度大幅度降低,使用范围大规模扩大,这是里程碑上的第一个重要的事件,典型代表就是微软了。再往下的一件事情,当大家越来越多地使用这个工具的时候,我们就开始制造出了这个工具本身的大量的产品,对于PC来讲,天生带键盘,这时就产生和制造出了大量的基于键盘的文本信息,这是第二个阶段发生的事情。接下来,包括十几年前的谷歌,包括facebook等所有这些后续的最大的公司要解决的问题,是如何能够去高效和低成本地组织和消费。

 

那么为什么讯飞也好,人工智能也好,在今天的这个节点上,不光在中国也在美国,变成了最重要的,不管是投资还是创业甚至是行业当中的目标?原因也很简单,我们先做一个简单的假定:我们的智能手机会不会像我们当年的PC一样,变成在几年以后,甚至是现在就开始的每个人最重要的生产工具。假定这件事情存在的话,我们如果一一对应地去寻找对标,我们先找到第一个对标是谁使得智能手机成为了像当时微软一样的功能,就是大规模地降低了它的使用难度,大规模的普及了对工具的使用范围和用户对它使用的喜好程度,这个企业仍然很好找。最先开始让你了解到智能手机并且愿意使用的企业,大概就是苹果了。那从历史上看,大概苹果起到了当年微软的作用。

 

那接下来的第二个问题就产生了。假定有了一个像微软的企业在之后的若干年里头会发生什么事情?在我们的所谓移动互联网这一侧,大概接下来发生的事情就是,对于手机从智能手机从他出现的第一天开始,跟当年的PC出现的时候最大的差别,是PC在开始的时候就带了一个完整的键盘,之后所有的事情是围绕着键盘所载带的文本内容或者数据的输入输出和效率提高,那放在智能手机上,可能有一件事情不一样了,它显然算是键盘输入不友好的。

 

那接下来的问题就出现了,对于手机智能手机,假定变成了新的生产工具,那什么东西是这个设施上,所天生或者叫第一天就带有的生产数据的输入设备,如果大家愿意去拿你的手机想一下的话,这里面有几个非常特殊的数据生产设备和数据生产方式,比如它天生就带着的麦克风、摄像头、定位、导航还有加速器等等。

 

接下来按照同样的历史发展规律,可能当我们使用这些手机上特殊的输入设备,作为一项应用的核心生产和输入设备,并且提高了效率的时候,商业模式就在手机上跟当年的PC一样来产生了。举一个例子,假定我们讲打车软件,它有一个核心的逻辑跟我们刚才讲的一样的,用GPS做成了输入输出生成数据的方法。在没有这个输入设备之前,本来在你打车的时候你大概需要打个电话,跟司机说,我现在在柏悦酒店,我大概15分钟以后下楼,你能不能在柏悦酒店的南门车道上来等我?那司机要打电话跟你说我现在在哪里,根据堵车情况,可能需要多长时间能到你那,我大概是个什么车号。这样沟通的效率是比较低的。但现在大家每个人都用打车软件,大概你在哪里,准备去哪里,司机在哪里,大概需要多长时间,这几件事情谁也不需要再用任何的键盘输入,直接用你的定位和地图,就表达了这个数据本身和需求本身。它利用了手机所天生就具有的,但是在PC年代并不具有的输入方式,产生了数据提高了效率。

 

这样的例子有很多。视频直播也是,著名的这个短租平台Airbnb同样利用了图片和GPS作为了数据的生产和消费的方式,提高了效率,一些非常典型的应用包括从PC迁移过来的大众点评,原来并不是非常突出,直到有了智能手机,因为有了GPS这个特殊的数据产生和输入设备,它就变得比以前值钱了非常多。

 

讲回讯飞,为什么这是一个讯飞的好时代,是因为当我们用音频产生了如此多的数据,比如微信天生是生在手机上,因为从第一天开始,它调用的输入设备就是话筒。音频、视频还有其他更多传感器所带来的数据,再往后看,会变成最重要的需要去被组织的数据和需要去降低消费成本的数据。就跟在16年前与谷歌的技术相对应的人工智能技术的成熟一样,今天我们面临的是这一些数据背后所需要的人工智能技术,开始成熟。

 

历史看起来是偶然的,但它一定有相关性规律。过去的两三年,在人工智能很久没有核心技术、底层技术突破的领域当中,出现了比较明显的所谓深度学习,或者叫神经网络,那为什么在这个时候人工智能技术会突破?是因为分析音频也好,分析视频也好,分析照片也好,分析这些多重传感器的数据也好,每一个数据载带了更多的维度,所以历史恰逢其时地在这个时候,提升了人工智能的基础技术,当然计算机的能力也得到了极大的提高,成本极大降低。所以到今天为止,我们的声音技术,我们的图像,还有其他的传感器,相关的数据提取和分析技术,开始突如其来的发展。这也是我们为什么会面临一个人工智能时代,是因为我们有如此多的新输入设备所产生出来的新维度的数据,而且是复杂数据,因之我们恰当其时的产生了人工智能的热潮,和深度学习的所谓基础技术领域的突破。这是第二条线。

我有嘉宾 · 李丰的秘密:这是人工智能的好年代

工业领域也需要技术创新

 

最后一件事情,我们发现今年年初开始,全中国范围之内都开始有科技创新转化生产力的趋势,有越来越多的工业领域也出现了热潮。第三个问题我们要解决的是为什么中国走到今天,在这些领域也需要技术创新。

 

我举一个美国的例子。美国大概是在1920年代之后成为了全世界工业第一大国,之后发生了跟我们一样的事情。美国也到了消费升级的阶段,就相当于我们现在人均GDP七八千美金的阶段。这个阶段意味着生产效率大幅度提高,同时每个人生活水平也提高很快。这个时候美国也碰到了问题,比如说它也经历过失业,也经历过滞胀的阶段,那美国是怎么经历这个过程的?他们表观上大概发生了这几件事情:在50年代末期、60年代早期的时候,美国的农业、工业和服务业的就业比例中,工业占了接近50%,服务业还比较小,农业也不算特别大,在那个时候已经从农业过渡到了工业。那来看今天的美国,就业人口中服务工业也就是第二产业占了10%,第一产业农业差了不到2%的就业人口,然后剩下的全是服务业含信息业,美国的信息服务业大概在十几年当中增长了6倍,从就业人数来讲。

 

讲这些数据的意思是什么?是说美国是怎么经过这个阶段的。发生了两件事情。第一件事情,把很多的就业人口从第一、第二产业挪到了第三产业;第二件事情最最重要的,就是为什么今天有了大家耳熟能详的硅谷这个词,因为大概从60年代开始,在硅谷有个地方,布满了生产晶片的厂商。其中包括最重要或者最著名的一个早期可能很多人都不知道的公司叫仙童半导体,他算是鼻祖。大概从70年代开始到今天的美国,它最重要的一件事情是完成了一次生产力劳动技能的转化,意思就是领导了一次科技潮流,从芯片半导体所开始的互联网和科技产业。因之,他左手有了新的科技潮流的驱动力,右手也有一部分劳动力转化成了第三产业就是服务行业,净减少了小几千万的工业就业人口。

 

中国今天的情况是这样,中国大概有7.6亿的就业人口,其中,工业、农业和服务业在今天的中国各占1/3,我们来到了一个从来没有人解答过的问题。历史上很多国家用不同的答案回答过这个问题。日本经历过相同的阶段,比美国晚十几年,可能很长一段时间没有很好地回答这个问题;韩国经历过这个阶段,把自己转成了文化,生产制造行业转成了很大一部分文化;我们香港地区经历过这个阶段,把生产制造行业转成了金融;我们的台湾地区经历过这个阶段,把第二产业转成了服务行业和旅游。但是在今天最特殊的一件事情,是历史上从来没有任何一个拥有如此多的人口的国家经历这个阶段,而且如果我们要实现产业转移的话,就意味着要把两个产业加起来的5亿人进行转移,这是从来没有发生过的事情。从常理上来推,我猜最终我们也不可能转移这么多人口。美国当时已经算人口大国了,在过去的40年里,也只转移了小几千万而已。所以说白了在今天的中国,我们跟其他国家回答这个历史命题的方法可能有些不一样。我猜无论如何我们需要经历一次,不管是5年、10年或更长时间的工业升级。涉及到的问题是,我们仍然需要保有较多的就业量和就业人口在我们的工业领域当中。因为我们已经非常成熟,而且有巨多的就业人口,那我猜我们只能靠我们的工业生产制造链,去完成一次科技升级,来回答这个历史问题。

 

那最后一个小的问题,中国是不是能完成这件事?我们相信一定可以。在今天也恰当其时的发生了,从政府到企业家、到投资人、到创业者,开始做各行各业的科技创新。两个小例子。第一个小例子是,美国一个著名的创业者在两年多以前拿了7000多万美金要做一个无人机公司,在一个半月以前,他宣布放弃了继续创业,把剩余的钱退给投资人,因为承认打不过大疆。第二个小例子,我想是从今年的年初开始,我们看到了非常多的关于华为的报道和声音,把原因抛在一边只看现象,华为从一个在行业可能排第二或第三的给运营商提供支撑服务和仪器的公司,变成了一个全世界著名的智能手机消费品牌。这两件事情,凑巧说明了,经过30年的发展,我们有如此强大的工业生产制造行业的基础,当一些新技术发生的时候,如果我们的创业者恰如其分地抓住了这次新的技术应用,在原来的工业产业上的叠加的时候,大概已经成就了一些世界级的科技企业。

 

从今天来看,这只是两个个例。但我想中国这一次升级转型的5年或10年当中,我们会看到更多的像大疆或者像华为这样的世界级企业出现,不光在人工智能领域。这大概也是非常特殊的一次中国挑战和中国机会。谢谢大家。

我有嘉宾 · 李丰的秘密:这是人工智能的好年代

 

我有嘉宾 · 李丰的秘密:这是人工智能的好年代

我有嘉宾 · 快问快答

 

吴婷:谢谢李丰。首先我想问你一个问题,你今天的秘密是什么?

 

李丰:我跟大家讲了我们做投资的时候如何对未来进行思考和判断。

 

吴婷:也是你自己的这个整理出来的一些心得和观点,也算是第一次分享的秘密,是不是?

 

李丰:我们在不同的场合讲过其中的一些个别片段,但是这次算是讲得这么比较完整的。

 

吴婷:其实在你从IDG出来创立了这个峰瑞资本的时候,还是很多人在关注的,因为你号称要改变这个玩法,在回报上可能会有一些不同的设计。是因为你觉得旧有的这种制度有什么不够好的地方吗?

 

李丰:我想其实倒是没有改变,我们只是做了两件事情。第一件事情是调节了一下利益机制,使得相应的付出有相应的回报。当然永远没有绝对公平,只是力图相对合理。第二件可能相对特殊的事情,就像刚才我们分享秘密一样,我们把更多事情变得对我们自己而言变得更透明一些,不管是我们的思考还是我们的利益机制,还是我们分配原则背后的原因,我们都把这些事情摆在台面上,按照我们自己的说法叫做增加了信息的对称性。我们的初衷也很简单,是希望通过增加信息的对称,来增加所谓撮合的效率,不管这个撮合是在谁和谁之间发生。

 

吴婷:现在大概是一年多的时间。效果怎么样?

 

李丰:这个我不知道,因为我们做早期投资,需要时间来检验我们自己。我们出生在中国的基金投资的特殊年份,从盛夏里开始出来,但是刚出生的第一天就变成了资本寒冬,然后过去一年都还在寒冬。我想最终结果可能需要时间来检验,因为我们毕竟刚刚开始,但是我想,先不管我们自己做得如何,这个是叫尽人事知天命的事情。但是从过去的一年多,整个行业正在发生的事情来看,增加信息的对称性在逐渐发生,所以我们相信这个方向本身肯定是正确的。

 

吴婷:后台有网友对您说过的黑科技的投资非常感兴趣,问您到现在都有关注哪些具体的黑科技的项目?

 

李丰:像刚才我解释了,在移动互联网,虽然有讯飞刘总他们这样强大的已经成功的声音相关领域的上市公司。但是因为这一个行业在这一周期里,方向非常重要。所以不管是端上的还是云上的,在声音相关的、视频相关的、还是传感器相关的产业链条上,我们对刚才讲话当中涉及到的几个方向上,不管是技术领域还是算法,还是算法加模块,还是算法加芯片,都做了一些投资。这几个方向加起来可能有七八个这样的公司。除了这个之外,刚才我们讲的第三个命题是科技行业,新材料、新工艺应用在中国的工业领域,在这个方向上,我们也投了可能10个左右的公司。

 

吴婷:好,谢谢李丰,也祝福Frees Fund,感谢今天的分享。

 

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