Gaojie Capital Li Man: AI alanındaki yeni risk sermayesi fırsatları nelerdir?
Görüntü kaynağı @Visual China
Titanyum Ortam Notu: Bu makale, Gojet Capital'in kurucu yönetici ortağı Li Man'in "Qingtong Big Coffee Talk" 38. sayısında paylaştığı kilit içeriktir. Yıllar boyunca AI alanındaki yatırım deneyimini ve bu aşamada ilgiyi hak eden alt bölüm parkurunu paylaştı.
AI'nın geliştirme aşaması, Son balon
Yapay zeka yeni bir teklif değil 60 yıldan daha uzun bir süre önce Dartmouth Konferansı'ndan bu yana, yapay zeka birçok iniş ve çıkış döngüsünden geçti.
2012'den bu yana, sinir ağı derin öğrenmenin hızlı gelişmesiyle birlikte, bilgi işlem ve depolama yeteneklerinin maliyetindeki düşüşle birlikte, yapay zekanın popülaritesi artmaya devam etti. Alpha Go'nun zaferi bu alanda ve hatta tüm toplumda heyecanı tetikledi.
Son beş veya altı yıldaki hızlı gelişme nedeniyle son zamanlarda tüm risk sermayesi çemberinde bir eğilim var gibi görünüyor. "AI" dan bahsetmeden fon toplamak ve yatırım yapmak utanç verici. Bence, Son zamanlarda, AI girişimciliğinin kısa vadeli balonu çok ciddi. Diğer teknolojiler gibi, yapay zeka da çok ilgili ve hatta sıcak geliştirme döneminde genişledi.Bir süre sonra beklentileri karşılamazsa, hızla soğuyacaktır.
Balon patlamasından sonra birçok insanın, paylaşılan bisikletler ve grup satın alma dalgaları gibi yapay zekanın sadece bir hikaye olduğunu düşünmesinden daha çok endişeliyim.
Aslında bence AI'nın kendisi belirli bir yol değil, çok umut verici bir gelecek gösteriyor ve bu gelecek aslında daha yeni başladı. AI, büyük gelişme beklentileri göstermesine rağmen, hala önemli sınırlamaları vardır. Makine görüşü ve doğal dil anlayışı açısından, elde etmek için daha fazla makine öğrenimi gerektiren birçok çözülmemiş sorunumuz var.
AGI (Yapay genel zeka), yapay zekanın ancak çağrışımı anlamadan sınıflandırılabilen sınırlamalarını bir kenara bırakabilir ve insan beyninin zekasına daha yakın olabilir. İnsan zekası sadece sınıflandırma değil, muhakeme, tümevarım, özetleme, planlama vb. Yetenekleri içerir. Pek çok insan önümüzdeki 20-30 yıl, hatta 50 yıl içinde bu zeka düzeyine ulaşamayabileceğimizi tahmin ediyor.
AI temeli, Yarı iletkenlere odaklanın
Genel düzen açısından AI, Gaojie Capital'in alt ortasından en üstteki uygulamalara kadar odak noktasıdır.
AI'nın altında, ana odak yarı iletkenler üzerinedir.Yatırım yaparken odak noktamız aşağıdaki yarı iletken türleri.
1. Hesaplama. Daha hızlı, daha ucuz ve daha düşük güç tüketimi nasıl hesaplanır? Düşük güç tüketimi, temelde uçtaki pil destekli IoT alanı olan Uygulamalar tarafındadır ve daha düşük güç hesaplamaları gerektirirler.
2. Depolama. Hesaplama için verilerin depolanması gerekir ki bu çok temel bir işlevdir. Dünya gittikçe daha dijital hale geldikçe, çok sayıda fizik, varlık, olay ve ilişki dijital hale gelecek ve hayatta kalacaktır. Şimdi hepsi dağıtılmış ve bulutta, bunlar nasıl daha ucuz ve daha hızlı depolanabilir?
Şimdi depolama alanında, ister SRAM, DRAM ve diğer dünya devleri, ister Micron, LG, Hynix, Samsung olsun, yerli GigaDevice aslında çok fazla pay alıyor. Flash'ın ucuzluğuna ve SRAM hızına aynı anda sahip olabilen ve bazı özel senaryoları çözebilen yeni bir parça olup olmadığı konusunda daha çok endişeliyiz. Biz de takip ediyoruz Depolama ve hesaplama Bilgi işlem ve depolamanın ilerlemesi, çoğu zaman çıktı hızının yeterince hızlı olmaması ve bu da genel verimliliği etkilemesidir.
3. Algı. Algılama çok önemli bir kısımdır.Yapay zeka, dış dünyadan gelen fiziksel sinyalleri algılamalıdır. Temel olarak, dış dünya hakkındaki insan algısının yaklaşık% 70'i görsel algıdır, yaklaşık% 20'si işitsel algıdır ve yaklaşık% 10'u koku, tat, dokunma ve diğer algılardır. Dış dünyadan gelen bu fiziksel sinyallerin bilgisayar ve BT dünyası tarafından anlaşılmadan önce algılanması ve dijitalleştirilmesi gerekir.
bu alanda, Biz daha çok 3B algıyla ilgileniyoruz. Appleın DOE'si artık daha hızlı gelişiyor ve bu, bir geliştirme yönünü temsil eden cep telefonlarının 3D tanıma ve yüz tanımasını çözüyor.
Algısal sensörler hala nispeten önemli bir alandır.Birçoğu MEMS teknolojisi kullanılarak gerçekleştirilmektedir.Avrupa'da bunu iyi yapıyorlar ve Çin'de bazı insanlar yapıyor, ancak bunu iyi yapmıyorlar. Bu nedenle yeni yeteneklerin olup olmadığına da bakıyoruz. Aslında başka bir nokta daha var, yani sensörler aracılığıyla nasıl algılanacağı, örneğin tıp alanında, EEG sinyalini, kan basıncını, kan akış hızını vb. Nasıl hissedeceğinizi, bu zayıf vücut sinyallerini nasıl algılayacağınızı, bileklik takıp takmayacağınızı veya başka bir şey kullanıp kullanmayacağınızı. yol?
4. İletişim. Uçtan uca ve uçtan bulut olmak üzere iki tür iletişim vardır. İlk tip, otomotiv alanında olduğu gibi uçtan uca ... Arabalar ve arabalar arasında ve arabalar ile sinyal lambaları arasında iletişim kurabilirsek, birçok trafik kazasını önleyebiliriz. İkinci tür uçtan buluta, cep telefonu veya IoT, sinyallerini buluta iletecek.Bulut, daha fazla bilgi işlem ve değişim kabiliyetine sahip olabilir ve uçtan gelen sinyaller bulutta hesaplanıp sonra geri gönderilebilir. Veya talimatlar.
İletişim alanında, Daha çok Lora, 5G, WiFi, BLE, NB-IoT vb. Hakkında endişeliyiz. Elbette NB-IoT, Huawei ve China Mobile tarafından geliştirilebilir ve küçük şirketler için çok fazla fırsat olmayabilir ama biz de dikkat ediyoruz.
5. Hizmet. Yarı iletken endüstri zinciri hala birçok üçüncü taraf hizmetine ihtiyaç duyuyor. Genel olarak, bir yarı iletken şirket bir düzine kadar insanla ilk başladığında, her şeyi kapsamak ve üçüncü taraf hizmetlere ihtiyaç duymak imkansızdır. Örneğin, MCU'ları tasarlamada iyidir, ancak nispeten güçlü bir hesaplama gücüne sahiptir.Nasıl iletileceğini, gücü nasıl yöneteceğini ve güç tüketimini nasıl azaltacağını bilmesi gerekir. Tüm bunlar diğer insanların kitaplıklarında uygulanmalıdır. Yavaş yavaş öne çıkabilecek Çin'e uygun bir yarı iletken tasarım yazılımı olup olmadığına da dikkat ediyoruz.
Yarı iletkenin dibinde yeni nesil ekipman ve malzemeler vardır.Bu ekipmanlar temelde büyük yabancı üreticiler tarafından tekelleştirilmiştir ve uzun yıllardır mevcuttur. Gördüğümüz fırsat orada mı Yapay zeka kullanan yeni nesil ekipman Daha iyi paket testine ve incelemesine yardımcı olmak için veya Yeni nesil yarı iletken malzemeler , Her yönden performansı iyileştirmek ve yarı iletkene devam etmek mümkün mü?
AI orta seviye, Çok fazla fırsat yok
Yapay zekanın orta katmanında, çok fazla fırsat olmadığını düşünüyoruz.
1. Veriler. Veri, yapay zekanın gıdasıdır, ancak küçük şirketlerin veri kaynağını kavraması kolay değildir.
Yapay zeka çok fazla veriye ihtiyaç duyuyor Çin'in ABD'yi geçme fırsatına sahip olmasının nedeni aslında Çin'in daha fazla veriye sahip olmasıdır. Amerika Birleşik Devletleri'nde daha fazla gizlilik koruması var ve veriler o kadar açık değil, çok fazla değil. Çin'in büyük bir nüfusu var, birçok insan çevrimiçidir ve verilere ulaşmak nispeten kolaydır ve biz o kadar hassas değiliz. Yani veriler aslında bizim için çok önemli bir avantaj.
Veri biriktirmek aslında şirket için değer biriktirir. Ali'nin çok sayıda e-ticaret verisi var, Baidu'da çok fazla arama verisi var ve Tencent'in çok sayıda kişisel sohbet verisi var Bunlar çok değerli veri kaynakları. Bununla birlikte, küçük şirketlerin bir veri kaynağını kavramak için bir iş kurması kolay değildir, bu nedenle veri düzeyinde fırsatları bulmanın kolay olmadığını düşünüyoruz.
2. Algoritma. Algoritmalar AI silahlarıdır, ancak açık kaynak nedeniyle engeller yüksek değildir.
Aslında, algoritma yazılımı dünyasının tamamı artık açık kaynak, herkes öğrenebilir, belli bir yaratıcılığa sahip olduğunuz sürece öğrenebilirsiniz. Yalnızca belirli senaryolara uygulanır ve değiştirilmesi gerekebilir. Bu fikri, belirli senaryolarınıza uygun hale getirmek için kendiniz yeniden düzenlemeniz gerekir.
Özel olarak bir algoritma şirketine yatırım yapmayacağız çünkü algoritmanın kendisi özellikle yüksek engeller değildir.Gerçek sahne problemlerini çözmek için veri algoritmalarının nasıl kullanılacağı daha değerlidir.
3. Mimarlık. Mimari, belirli uygulama senaryolarına daha uygun olmalıdır.
Birkaç yıl önce, Profesör Berkeley, tamamen açık kaynaklı ve ücretsiz olan ve herhangi bir amaç için serbestçe kullanılabilen, herkesin RISC-V yongaları ve yazılımı tasarlamasına, üretmesine ve satmasına olanak tanıyan RISC-V komut setini önerdi.
IoT ucunda ARM'ın mobil uçtaki hakimiyetine meydan okumak daha fazladır. ARM mimarisini çip geliştirmek için kullanmak istiyorsanız yüksek lisans ücreti ödemeniz gerektiğini herkes bilir.Küçük şirketler için finansman büyük bir zorluktur.
Ve RISC-V'nin açık kaynak sistemi, çok sayıda küçük girişimci şirket için iyi bir platform sağlar. RISC-V'nin mimarlık alanındaki atılımı konusunda da oldukça iyimseriz.
AI üst düzey uygulamalar, Akıllı üretim ve hizmet sektörlerine odaklanın
Bir. Akıllı üretim
AI'nın en üst düzey uygulaması, herkesin en çok önemsediği şeydir ve aynı zamanda alt, orta ve üst düzeylerdeki üç üst düzey alanın en kritik olanıdır. En üst düzeyde, çekirdek bileşenleri, sistemleri, görsel denetimi, endüstriyel robotları ve endüstriyel interneti içeren geniş bir akıllı üretim dalına sahiptir.
1. Temel bileşenler. Esas olarak servo motorlar, redüktörler, kontrolörler, endüstriyel radarlar, ontoloji vb. Dahil olmak üzere robotik projelerde kullanılır. Şu anda, yerel orta-üst düzey çekirdek bileşenler temelde denizaşırı ülkelerde tekelleştirilmiştir ve yerel rekabetçi çekirdek bileşen üreticilerine çok yüksek bir odaklanma sürdürüyoruz.
2. Sistem. Sistem entegrasyondur Akıllı üretimin en temel amacı yan sanayinin sorunlarını çözmektir. Örneğin tütün, 3C, otomobil, tekstil, gıda, ilaç vb. AI alanında listelenen birçok şirket, entegrasyondan başlar, belirli sorunları çözmek için piyasadaki bileşenleri ve kendi teknolojilerini entegre eder ve böylece rekabet gücü oluşturur. Bu nedenle, sistem entegrasyonu dikkatimizi çeken bir yoldur.
3. Görsel inceleme / sıralama. E-ticaretin patlaması görsel inceleme / sıralama için büyük talep görüyor Çünkü manuel sıralama hata yapmak kolaydır ve uzun süre çalışamaz. E-ticarete ek olarak, görsel denetim endüstriyel kalite denetimine de uygulanabilir.Mevcut örnekleme yöntemi mükemmel değildir ve daha sonraki AIO (Otomatik Optik İnceleme) tekstil gibi karmaşık malzemelerin tespitini çözemez, ancak derin öğrenme Ve birçok alanda görsel inceleme uygulanabilir.
4. Endüstriyel robotlar. Endüstriyel robot çok büyük bir pist, aslında bir sistem. Kurumsal araştırmanın yönünün belirli senaryolara uygun olup olmadığına odaklanıyoruz. Birçok AGV üreticisini gözlemledik ve bulduk Bu kolay bir parkur değil, ancak hızlı gelişimde hala potansiyel oyuncular bulma şansı olduğunu düşünüyorum.
5. Endüstriyel İnternet. Şu anda ekipman muayenesi düzenli bakımdır.Geçici olarak hasar görürse, yalnızca üreticiyi bulabilirsiniz.Önemli makineler için yabancı bir üretici veya temsilci bulmanız gerekir.Bakım döngüsü uzundur ve hatta fabrikanın çalışmayı durdurmasına neden olabilir. Takım tezgahlarının, sayıların, ekipmanların vb. Çalışma durumu önceden sensörler aracılığıyla tespit edilebilir ve önlenebilirse, üretimin sorunsuz ilerlemesi garanti edilebilir.
İki. Hizmet Sektörü
Üst düzey AI uygulamasının bir diğer önemli dalı da hizmettir. AI, tarım, NLP, güvenlik, eğitim, sağlık hizmetleri, lojistik vb. Gibi birçok endüstriyi güçlendirecek.
1. Tarım. Çin'in mevcut tarımı hala küçük ölçekli üretimdir ve ekilebilir arazinin% 85'inden fazlası 15 mu'dan azdır. Araştırmamıza göre, gençlerin şehirlerde çalışmak için göç etmesi nedeniyle, Çin'deki çiftçilerin ortalama yaşı şu anda yaklaşık 60 yaşında. Devlet tarafından teşvik edilen arazi transfer politikasının uygulanmasıyla, Çin'de 50 dönümden fazla 3 milyondan fazla çiftlik var ve bunlar hala genişliyor.
Ekilebilir arazinin geniş alanı, yalnızca tarım ürünlerini daha kaliteli hale getirmekle kalmayıp aynı zamanda üretim malzemelerinin israfını etkin bir şekilde önlemek için hassas gübreleme, ilaçlama, damla sulama, ekim vb. Yardımcı olmak için yapay zeka kullanılarak bilim ve teknolojiye uygulanabilir.
2. Doğal dil anlayışı (NLP). Bu, AI alanında zor bir parkur. İnsan dili çok karmaşık ve düşünme son derece gergin. Makinelerin anlaması zor. Baidu ve Google çevirileri bile doğru değil. bence NLP teknolojisi olgunlaşmadan önce alan, müşteri hizmetleri personelinin verimliliğini artırmaya yardımcı olmak için akıllı pazarlama, akıllı müşteri hizmetleri, analiz vb. Gibi alt bölümlere indirgenebilir.
3. Akıllı güvenlik. Akıllı güvenlik uzun zamandır geliştirilmiştir.Sadece yüz tanıma sorununu çözmekle kalmaz, aynı zamanda karmaşık ortamlarda ve uzun mesafeli durumlarda ses kalıplarını ve hareket yörüngelerini doğru bir şekilde tanır ve sosyal güvenliğin geliştirilmesinde olumlu bir rol oynar. Güvenlik alanının hızlı gelişimi ve uygulaması, iş dünyası tarafından geniş çapta kabul görmüştür.
4. Eğitim. AI eğitimi alanında, Kişiselleştirilmiş öğrenme bir trenddir. Herkesin farklı yetenekleri ve bilgi seviyeleri olduğu için, öğrencilere yeteneklerine göre öğretmek için veri toplamaları, modellemeleri ve algoritmaları uygulamaları gerekir.
5. Tıbbi tedavi. Daha popüler olanı, akciğerlere, beyin tümörlerine, arterlere vb. Uygulanan görüntü analizidir. Aynı zamanda, uygun teşhis ve tedavi planlarını incelemek için hangi genlerin hastalıkla ilişkili olduğunu keşfetmek ve hastalığın nedenini bulmak için algoritmalar kullanarak gen düzenleme konusunda da çok endişeliyiz.
6. Lojistik. Lojistik sektörünün toplam maliyeti Çin'in GSYİH'sinin% 15'ini oluşturuyor Bunun etrafında, birçok fırsata sahip on trilyonlarca pazar var. Bu, yalnızca e-ticaretin ortaya çıkardığı fırsatları değil, aynı zamanda ekonomik gelişme, nüfus hareketliliği ve dış ticaret gibi faktörleri de içerir. Dronlar, depolama robotları ve akıllı sıralama yoluyla verimliliği artırmakla ilgileniyoruz.
Genel olarak, Yapay zeka, önümüzdeki on ila yirmi yıl içinde altın bir fırsat, ancak hala çok başlangıç aşamasında. Son yıllarda, bilgi işlem gücündeki artış ve verilerin büyük ölçüde popüler hale gelmesi, yapay zekayı patlayıcı bir dönemin habercisi haline getirdi, ancak insan zekasına gerçekten ulaşmak için, mevcut ve gelecekteki algoritmalarla entegre olmak için farklı makine öğrenme algoritmaları gerekiyor.
Daha heyecan verici içerik için Titanium Media WeChat ID'yi (ID: taimeiti) takip edin veya Titanium Media Uygulamasını indirin
