12月6日“2017投資界年會暨第十七屆中國股權投資年度論壇”在京舉辦。聯想集團高級副總裁、聯想創投管理合伙人賀志強，在會上做了“尋找N倍數的機會，再談智能互聯網”主題演講。賀志強認為，AI的價值毋庸置疑，但是要以更廣闊、更深入的視角來分析。AI只是智能互聯網的一環，智能互聯網要比AI“更廣闊”。智能互聯網必須深度融合到產業，才能真正發揮作用，才能大幅提升行業效益。

　　（聯想集團高級副總裁、聯想創投管理合伙人賀志強）

　　賀志強演講內容如下：

　　各位老朋友，各位來賓上午好。

　　剛才聽了倪總的分享，我還是挺感慨的，錢太多了，項目真不好投。2012年初，在移動互聯網時代，我們投了Face++當時它的估值僅幾千萬,經過五六年的發展，它現在的估值已經幾十億美金；而在去年，我們投資的寒武紀，A輪估值就已達到10億美金。

　　這兩個項目都出自校園，于是我們今年也針對高校和科研院所開展了“AI創業挑戰賽”，在全國200多所高校、8大賽區收集到了數百個優秀AI項目。比如在中國科大-AI大賽第一站，我們發現了一個很有趣的項目。這個項目可以通過手環進行運動感知，通過深入學習后連接手機把手語轉變成語音輸出，有效地為聾啞人的手語溝通提供了便利。一方面相當的具有科技含量，另一方面成本也很低。

　　AI大賽讓我看到了很多年輕人富有創意的項目構想，而今天，我還想從另外一個角度，應該說更廣闊，更深入的角度談一談AI以及AI相關的智能互聯。

　　一、智能互聯網價值鏈五大關鍵要素：“IOT+邊緣計算+云+大數據+人工智能”

　　過去十年是移動互聯網爆發的一個年代，在這期間涌現了很多優秀的企業，移動互聯網也推動了整個社會巨大變革。而未來十年，我們可以斷定，智能互聯網將造就一個更加偉大的時代，即將帶來全行業效益的提升。展開去看智能互聯網，必須把價值鏈看清楚。智能互聯網最核心的價值鏈要看前端物聯網，下一步邊緣計算，然后再到云，再到大數據、再到人工智能。

　　首先我認為，每個階段都會有投資的機會。我們要在價值鏈的每一個關鍵環節上，尋找最重要的企業，或者最關鍵的技術。比如說物聯網相關的專業技術，比如說邊緣計算相關技術等等。我舉一個最簡單的例子，所有人都在談自動駕駛，自動駕駛未來最大的挑戰是核心計算單元。而圍繞計算單元，無論是功耗、可靠性、計算能力，目前都處于實驗階段。而已經跑上路面的無人車，無論在中國還是美國，目前的高性能計算單元都還無法解決對可靠性、高低溫、惡劣環境等的要求，這還沒有涉及到算法層面。

　　舉例：無人機+AI應用于電力巡檢，帶來百倍效率提升

　　我們投了一家公司（中飛艾維），它本身不是AI公司，這家公司就解決一個問題，用無人飛機解決電網巡視的問題。全中國電網巡視的一直都是人來做，110千伏高壓線有120萬公里，好多都在深山里，一人一天巡兩個塔。這家公司先用無人飛機去巡塔，大概一天兩個人一組可以巡四十幾到五十個塔，看到許多靠人發現不了的問題，一年就積累了上千萬張有專業細節的照片，帶來20倍的效率提升。而與此同時，我們另一家做AI的被投企業（水滴科技）用這些照片進行機器學習，訓練出來之后由AI代替專家來檢查電塔有沒有問題，這又帶來上百倍效率的提升。

　　這個市場有多大呢？每年全國電網巡視給出的營業額在兩百億人民幣左右，而如果人工智能進入這個行業以后，將大幅度提升整個行業的效率。

　　舉例：智能芯片是AI的根基技術

　　下一個例子是寒武紀。人工智能無論是訓練，還是推理，最重要的是深度學習的訓練；所以“AI處理器”是非常重要的。大家可能不知道谷歌最重要的“AI處理器”設計者就是寒武紀團隊出來的。他們是第一個發明了把深度學習和處理器指令集結合的團隊，他們的文章是在這個領域當年亞洲僅有的兩篇論文，得到整個國際上高度評價。而且更重要的是他們處理器不僅僅簡單的是用在了圖象，而是多模態應用領域，所以我覺得這一塊其實是整個未來AI根基性的技術。中間環節比如網絡、大數據也有很多例子。

　　二、只有與行業的深度融合，才能帶來天翻地覆的機會

　　更重要的是以上五個技術單元要和行業深度融合，才能帶來真正的智能互聯網天翻地覆的機會。過去一年我們都專注于尋找“科技+傳統行業”構建智慧工業、智慧交通、智慧醫療等領域的項目。

　　1. 工業大數據為傳統行業進行預測和提效

　　大家知道AlphaGo，人和機器下棋。我們自己產業里，有一個最現實的和社會效益、產業效益最有關聯的問題，叫供求預測，聯想大數據平臺從2010年從做樂phone開始做到現在，搭建了非常完備的產業大數據平臺，如果聯想大數據平臺問和BAT有什么區別，我們更懂供應鏈，更懂產品開發，更懂制造過程的數據。這個世界不僅僅BAT有大數據，聯想也有，而且我們這個大數據大概有十幾個PB。我們為什么能跟行業做這樣的融合，是因為我們非常能聽得懂行業的需求。

　　比如寶鋼說我們每年都要預測汽車用的不銹鋼的生產，每年都會有很多的浪費，因為不是少了，就是多了，他說聯想能不能跟我一起做一個模型，做汽車未來一個季度、兩個季度不銹鋼需求分析。就這么一件事情，我們和寶鋼一起做，寶鋼有它過去歷史的數據，但是需求和供應不僅僅需要他們自己的數據，還需要更宏觀的其他多維的數據，比如各種不同品類車過去的銷量，以及國家政策的影響等等。我們做的還不是很完備，就只是做了很小的實驗，寶鋼在不銹鋼鋼板的需求預測上，一年節省了一億人民幣，這樣人、機之間的競賽才是真正的社會效益非常重要的一大塊，比下棋可能要重要很多。

　　2. 智能交通用大數據分析顛覆交通方案

　　第二塊是我們投資的一家企業，叫深圳智能交通。上面是改造前的深南大道，有一個路口非常堵車，深圳智能交通經過大數據的分析和研究，解決了這個問題，本來深圳市政府說能不能從建路這件事情上解決這個問題，但是沒有走通。而我們對包括小區住戶、車的擁有量、用電量等等各環節的數據進行分析之后，只做了紅綠燈改造方案，整個效率就提高了14%。這是什么感覺，基本上路政要花10億人民幣才能解決的問題，如今只花了900萬人民幣便解決了。這又是百倍效益的提升。我們已經和深圳智慧交通合作，來把他們整個的事情進行推廣，就是整個智能交通設計。大家都講無人駕駛，從交通設計的角度來講，無人駕駛不僅僅是車的問題，還是道路和車一起設計的問題，如果道路和車一起設計，所有的自動駕駛的方案是要顛覆性變革的。

　　3. 醫療影像大數據“機器讀片”

　　第三塊是影像醫療。我們投資的“視見”科技做的是肺癌切片的分析，這個團隊的技術在全世界影像醫療領域里邊一直領先，在全球肺癌診斷醫療領域多次獲獎。有經驗的醫師是需要長時間培訓的，而計算機在標注和訓練之后，機器的準確率可達到90%以上，大大高于普通醫生。我們為了幫助這個學生團隊快速成長，請一位聯想VP加入這個團隊，帶領它進入飛速的商業進化。

　　綜上所述，我覺得在整個智能互聯網行業是有非常多機會的，比如最近我們在看的“AI小蜜蜂”，要做的事情就跟聯想創投智能互聯網投資思路非常一致。在所有行業里要產生N倍數級的效率提升，是非常需要黑科技的。

　　三、新技術、新物種、新平臺

　　新技術。過去確實移動互聯網有很多的紅利，在模式上燒了很多錢，而未來，應該投資在黑科技上才能真正提升社會效率。最近看的一家公司源自中科院智能所十幾年的研發成果，用于手機上面玻璃片的檢測。原來的方法是工人在一個黑房子里，用藍光打著看有沒有瑕疵，工人在產線上三個月眼睛損傷就非常嚴重了；而現在他們可以用可變光檢測技術自動檢測。所以，新科技絕對有非常多的機會，而且效果非常好。

　　新物種。Face++印奇曾在微軟亞洲研究院工作，商湯徐立以前是聯想研究院香港研究室的一個研發人員，他們兩個很明顯想法不一樣，一個是商業深度融合，一個是推進AI技術，相信在這些交融中，會產生許多新的物種，非常有趣。

　　新平臺。我們應該忘掉流量、頻次，重新定義智能互聯網時代新的平臺機會。那天李彥宏放了一張PPT，我非常認同，移動互聯網紅利真的已經過去了，AI將作為平臺技術在各行各業進行應用。

　　最后我想講一段話，過去一年特別火的一個話題是共享單車。其實全世界最早、最偉大的共享經濟，大家想想是什么？是開源，軟件開源才是全世界最偉大的共享經濟，無論現在的BAT還是TMD都是開源最大的受益者，但是現在沒有人講開源，開源已經融化在所有公司，所有程序員的腦海里。我相信未來AI也將融化在所有行業里，10年之后，無人再談AI。

　　謝謝大家。