專訪聯想創投董事總經理王光熙：國內AI技術趕超相對容易 生態建設需發力

每經記者 李少婷 劉春山    每經實習編輯 魏官紅    

每日優鮮、摩拜單車、寧德時代、曠視科技均是當下炙手可熱的獨角獸企業，而他們快速成長的背后都少不了伯樂——聯想創投。從早期聯想云服務業務集團投資平臺脫胎，目前聯想創投在云計算、大數據、人工智能、機器人、互聯網+、消費升級等領域頻頻出手。

2018年9月7日至9日，由太和智庫發起主辦、《每日經濟新聞》戰略合作的第二屆“太和文明論壇”在北京舉行，會議期間，聯想創投董事總經理王光熙接受了《每日經濟新聞》（以下簡稱NBD）的專訪。王光熙分享了聯想創投在人工智能產業、AI芯片等領域的投資策略，以及一些行業熱點的個人觀點。

聯想創投董事總經理王光熙在論壇上發言 （圖片來源：主辦方供圖）

價值創造和效率提升為AI投資準繩

NBD：聯想創投的AI產業投資邏輯是什么？

王光熙：我們的投資分兩類，一類是整個AI技術鏈條上的技術投資，另一類是技術在具體產業的應用落地。

我們覺得AI不是孤立的技術，而是整個技術鏈。今天的AI技術和AI算法是基于大量數據的集合，從這點來講，要真正做好AI的應用，必須有從物聯網、物聯網的數據采集一直到邊緣計算、超大規模應用數據的整合、應用，以及AI機器學習的算法，最后才能提煉出AI的能力。而這些能力具體還要跟產業深度結合才能發揮最大效應。

NBD：你曾表示人工智能產業投資要選擇有大數據基礎的垂直領域，因為AI改造后會有明顯的經濟效益，這里所指的垂直領域是哪些？

王光熙：每個行業的現狀和起步點都不一樣，其實并不是現在有數據才值得投資，基于不同的起步點，創業企業在行業中的切入點很重要。

比如工業互聯網，可能在某些制造細分領域里，連自動化都沒有做得非常好，那就可能有一個彎道超車的機會，使其直接從“手工+機械”的半自動化狀態一下子進入智能制造。這時我們要找的就是擁有能夠提供整體解決方案、幫助傳統行業迅速躍遷到智能制造狀態中的企業，進行投資。

而比如醫療影像已經經歷了很久的數字化，整體解決方案等方面已經沒有機會了，那就要尋找一些細分的機會。創業企業需要有比較深的理解，擁有算法、技術能力，形成差異化的競爭壁壘。

這也是為什么AI很難泛泛而談，因為很難以一個邏輯去投資AI在不同行業的應用。不過，一個以不變應萬變的投資邏輯就是價值的創造和效率的提升，AI賦能的本質一是節省人力，二是比人做得更快、更好。我們過去看的案例，應用AI后效率至少提升5~10倍以上，未來隨著技術的發展，可能還會增加。

AI芯片發展應聚焦生態

NBD：AI芯片被認為是中國芯片產業彎道超車的機會，您如何看待AI芯片領域的投資？

王光熙：首先，為什么大家覺得AI芯片是中國本土企業一個比較好的機會，這其實有個類比。跟造汽車一樣，汽油車已經發明一百多年了，而中國這方面差距比較大，直到今天，我們在發動機、變速箱等領域還是有相當大的差距。

所以，彎道超車或者說是趕超的機會往往出現在更新換代的時候，出現在一個新的事物、新的變量顛覆原有產業的過程中。在這種情況下，中國的創新企業才能有更多的機會，中國的新能源車可能是一個機會，AI芯片其實也是彎道超車的契機。

在我看來，大部分科技，不管是底層技術還是上層應用，都不僅僅是技術的問題，而是“技術+生態”的問題。技術的積累加上生態的積累，在一些特定的技術細分上，中國的學生和學者都足夠聰明和足夠勤奮，技術的積累可能還相對容易去趕超，但在生態的建設上其實是很難的。尤其是落后別人30年，再試圖重新造一個新的生態，去顛覆別人的生態其實是非常難的。

這就是為什么AI芯片這一塊大家會覺得有機會，因為這是一個新的生態。但即便是這樣新的生態，英偉達可能比我們早起步好多年，現在也已經比較成型，但相對處于較早期，很多應用還未落地，因此還有很多空間。

NBD：不久前深鑒科技被賽靈思收購，從而引發了國內AI芯片初創企業獨立發展可能性的辯論，您如何看待這一問題？

王光熙：具體路徑上，深鑒科技和賽靈思本身協同就比較強，這種收購可能是有很多商業上的考量。

所以我覺得對于中國AI芯片企業，包括寒武紀和其他幾家，最大的挑戰就是快速在技術上領先的同時，還要做生態，這是所有新興AI企業都要面對的問題。像寒武紀他們的理論框架已經做得很好了，幾年前已經是世界領先的頂尖學術水平，后面就是怎樣把技術產業化做完。

除此之外，對寒武紀等也還有很多機會。畢竟技術是有國界的，整個國產化、自主可控這塊，都會對企業是個利好的消息。

AI芯片安防領域前景大

NBD：您認為AI芯片最有前景的落地領域是哪些？

王光熙：目前安防領域前景是最大的，視覺、自動駕駛還是比較早期，沒有個5年起不來。

安防肯定是中國AI企業發展的特色，過去僅僅是一個覆蓋，未來不僅是覆蓋范圍的增加，而且有很多升級換代的機會。聯想創投也投了很多安防上層的場景和應用類的公司。

中國還是個商業大國，零售方面的AI技術也具備前景。自動駕駛肯定是非常大的一塊，但是時間點可能會相對更靠后一點。未來移動設備上也會是很大的一塊，手機、pad上的AI能力會越來越強。

很多和AI相關的計算，包括大數據應用背后的機器學習、分析提煉。這塊可能消費者看不見，但是在云端的服務器集群里面應用會非常多，這塊未來有望會覆蓋到各個行業。

此外，隨著5G的興起，整個帶寬、網絡會越來越暢通，越來越多的終端設備不需要在前端、本地進行計算。云端、邊緣計算普及開來后，會覆蓋到所有AI相關應用。