洪泰基金赖蕴琦:投资有迹可循,抓住底层需求驱动的行业机会

洪泰基金赖蕴琦:投资有迹可循,抓住底层需求驱动的行业机会

记者:宁泽西

编辑:yinming

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年轻、老道,两个对比强烈的词在赖蕴琦身上得到了浑然天成的融合,要不是一身职业打扮,你很难想象这是投出了等一批国内外AI创业公司投资人。她身上透出年轻人的朝气,但跟她聊上三分钟,多年工作积累下来的“老道”气质又显露无疑。“我会对他们翻白眼,你说的数据我是不信的。”她笑着说,带着坦然的自信。

2016年,在百度负责AI和大数据等技术投资的赖蕴琦,被洪泰拉入麾下,自此,拥有百度核心业务——移动凤巢的经验与百度AI战投的双重经验,让她迅速判断,投中了一批业内知名的AI项目,它们分布于各个垂直细分赛道,且几乎全部进入下一轮。赖蕴琦投资风格稳健,一如其项目。

她说, “一线甚至二线城市不代表中国,三四线才是大部分中国城市的样子。”因此每年要回老家呆上一阵子,看看有哪些新的变化出现。在投资研究中,亦需从底层基础数据抓起,“我是研究导向型投资人。投资其实不分行业,因为商业的本质和底层逻辑非常相似,除了医疗、新能源这些特别专业的领域,商业逻辑是相通的。所有的好产品都由需求驱动,一个大的趋势的出现往往跟人口统计学的变化密不可分。” 赖蕴琦说。

以下整理自现场访谈,有删减。

赖蕴琦(以下简称赖):百度会完善声智在产业链的后半段。我们先看整个语音识别链条:从声音的接收、降噪开始,到语音唤醒和端点检测,再用深度学习进行语音识别,转换完成后交给百度DuerOS等平台进行语义理解,最后去对接、分发各种需求和产品。这其中,声智处于整个链条的前端,它本质上是一家声学公司,相比于传统的声学公司,声智做AI声音,算法更厉害,因为一直在不断更新优化;跟互联网公司或者电子产品硬件公司相比,它更垂直细分,可以跟互联网公司合作,做智能音箱等带新兴的智能硬件。

科大讯飞、思必驰、知声更像百度,在链条的后半段,是声智的合作方。声智对于百度这些公司来说是稀缺供应商,因为声学和光学有非常高的壁垒,整个行业人才非常稀缺。

赖: 对,声学和光学领域最基础的人才非常稀缺。首先,声学光学非常精密,必须有足够时间的积累和经验,其次,高校仅中国科技大学、清华大学和南京大学设置了相关课程,其他学校都没有,大部分人才还在研究所和军工厂里。

这跟程序设计不一样,互联网公司有很多优秀的人,顶级的算法科学家越来越年轻,但是做硬件或者各种端侧产品需要的能力是很稀缺的,主要还是受制于人才。

创业邦:声智也在拓展芯片,要做解决方案提供商,但是一旦拓展到自己的能力圈之外,声智的优势是什么?它如何跟地平线、寒武纪去竞争?

赖:声智本质上是一家声学公司,它要解决的问题是如何在很远的距离、很嘈杂的环境中收集到人发出的声音并进行精确的识别。所以,在实际环境中,真正拼的不是听不听得懂,而是能不能听到。声智解决的是“听到”和“听准”,听得越清晰,识别越准确,就能帮助语音识别提高准确率。它会是一个开放的平台,跟各种公司合作,小米、360等等,后端的语音识别公司则按照客户的需求去选择。

声智厉害之处在于,当客户寻求一种低成本的声音解决方案时,声智能够做到尽量少的麦克风去达到更高的语音识别效果。

赖:我们当时在考察语音识别的整条价值链,发现声学是稀缺供应商,当时语音识别公司已经出现了几家,但是都没有声学能力,互联网公司做语音识别必须要解决声学问题,可以找合作伙伴,可以代工,也可以收购。但是互联网公司是不会去培养声学人才的,所以,我们觉得这个技术是有机会的。

声智当时已经在跟360合作了,我们主要考察创始人的专业背景和他的商业化能力。CEO陈孝良和创始团队都来自中科院声学研究所,工学博士,圈子内有不错的口碑,做过的项目也都是看得见的,技术很强。

赖:他们不太做PR,其实进步非常快,已经开始卖产品(解决方案)了,客户有安防公司、视频平台和机器人公司等。其实AI芯片早就设计好了,在等台积电的排期,新上任的中国区负责人周斌是一位管理和商业能力很强的科学家。

赖:会有。但是芯片市场特别大,现在还处于一个教育市场的初级阶段,做出中国自主研发的、真正能够达到效果的AI芯片。各家都非常优秀,都还在齐头并进。

赖:资本市场钱很多的时候,大家都能融到钱,但当资金收紧,资本会非常谨慎,PR不是最重要的,实力和产品会成为品牌,这个时候不善于做PR的异构会仍然保持竞争力,吴老师是60年代初的人,经历过好几波AI浪潮,他的学术能力、产业资源等等都很强,所以,最后还是看谁能把产品做出来。并且,现在国内的AI芯片市场刚起来,有很多机会。

在融资上,异构比较理性,整体的风格稳健,但成长其实很快,这也是我投项目的整体风格。

赖:我是研究导向的投资人。投资其实不分行业,因为商业的本质和底层逻辑非常相似,除了医疗、新能源这些特别专业的品类,商业逻辑是相通的。

比如,蓝胖子物流机器人,先看物流的需求端,电商的兴起带来了人们对快递的需求,从一二线城市到三四五线城市,而且需求强烈,对于快递的品质也提出很高要求。再看供给端,快递公司人手不够,年轻人都跑去玩快手、映客挣钱了,不喜欢枯燥的分拣工作,加上中国劳动力占比逐年减少。物流公司只有一个选择:物流自动化取代大量劳动力需求。所以这是一种内生的需求。

看历史上清朝劳动力过剩的时代,始终没有内生出对科技的需求,只有劳动力不够的时候,才会内生出对技术的需求。

对于我个人,我做了很重要的两件事:第一,多思考,多看书,持续分析相关的宏观经济数据。第二,多走走,到不同城市去感受。一线甚至二线城市不代表中国,三四线才是大部分中国城市的样子。我每年会回家呆一个月,回去看看三四线城市的变化,乡镇小卖部的变化。保持对中国不同级别的城市敏感性,才是一个投资人、创业者应该做的事情。

赖:我们把人工智能分成三大部分,最底层包括算力、算法、数据平台等基础技术,中间是大数据公司,上面是各个行业的应用。

中间的大数据公司,如酷云互动,现在有大几千万台终端日活,这些公司已经有大量数据,且它是时间的朋友,公司会基于数据提供给客户更好的产品,数据合作方和客户才愿意不断地把数据给你,数据会像滚雪球一样越来越多,这时候门槛非常高,竞争对手已经进不来了。这样的公司应该是B轮以后,因为太早期的公司是没有太多数据积累的。

行业应用层分两大类,这两个行业是商业最简单的模式,金融的商品就是钱,广告的商品是流量,没有线下。在我看来,这两种商业模式的本质就是贸易。另大行业有大机会,这是亘古不变的原则。衣食住行、医疗、教育这些都是很大的行业,在这些行业里先投什么再投什么,就要看之前提到的人口统计学的变化。

赖:中国医生数量占人口数比例就小,头部的医生更是非常稀缺,医疗AI不是给这些头部医生用的,它是给那些经验不足无法做出精准判断的医生用的。像中国三四线城市和乡镇医生很难有机会接触到罕见病症,相比于三甲医院医生,这些医生的能力提升有限。

我曾经接触到一位70多岁退休的老大夫,看了几十年片子,是行业内最权威的专家,她担心自己退休后,国家几十年来在北京最好的相关科室培养出的人才技能就消失了,特意将自己几十年来看的几万张片子标注整理出来,希望借助AI,让自己的经验延续下去。这个事情商业化很难,但是它是有价值的,对社会有帮助,就值得做。

所以中国医疗的真正问题。

赖:非常有帮助。第一,从帝国理工毕业回国,刚开始我在百度移动凤巢做流量变现,凤巢称得上“互联网广告的黄埔军校”,互联网绝大多数的变现模式的本质就是流量变现。第二,作为百度的广告核心业务部门,凤巢也是应用前沿科技最早的地方,2013年,我在凤巢的时候就接触了神经网络、深度学习这些最先进的算法,培养出技术感知力。

第三,在百度这种TOP级的互联网公司里,核心业务部门的同事也都是很厉害的一群人,无论是工作上、思想上、专业知识上都很大的提升了我个人能力,积累了专家人脉和创业者人脉。

赖:吸引我的是泰哥、老边(边江)、Mike(彭创)三个人的能力组合和每个人身上的人格魅力。老边以前是百度的产品总监,非常厉害,我们都是做产品出身,很聊得来。泰哥资本运作能力很强,彭创是很专业的投资人。这三个人的组合,想做的事情是有能力和机会做好的。

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作者:宁泽西,专注投资人报道,挖掘资本的深思与洞见。邮箱:xinyan.ning@cyzone.cn

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