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AI技术的研究要和产业相结合,最重要的是场景落地

2019-12-28 12:58:42   来源:投资家网  作者:刘福娟 

摘要:国科嘉和执行董事丁润强、源星资本管理合伙人于立峰、昆仲资本合伙人张彤、创世伙伴资本合伙人梁宇、线性资本董事总经理郑灿、新龙脉资本创始合伙人王雨荍,就圆桌议题“AI新征程”展开探讨。

来源 l 投资家网(ID:touzijias)

整理 l 刘福娟

2019年12月20日-21日,由投资家网主办、中国科技金融促进会风险投资专业委员会联合主办,财经锐眼、有时间协办,国合·耶鲁全球领导力培养计划提供学术支持,官方指定图片直播平台v photo提供视频直播的“投资家网2019中国股权投资年度峰会暨颁奖盛典”在北京金隅喜来登酒店隆重召开。

本次峰会以“聚势待发”为主题,深度剖析股权投资全新业态,并广邀200+政府代表、300+投资同行、100+上市公司、50+引导基金/母基金代表以及1000余位投资精英齐聚一堂,围绕投资人、企业家、创业者等人群最关注的热点话题进行了深度交流与探讨。

国科嘉和执行董事丁润强、源星资本管理合伙人于立峰、昆仲资本合伙人张彤、创世伙伴资本合伙人梁宇、线性资本董事总经理郑灿、新龙脉资本创始合伙人王雨荍,就圆桌议题“AI新征程”展开探讨。

以下为圆桌讨论实录,经投资家网整理:

国科嘉和执行董事丁润强

丁润强:大家好,我们今天的话题主要围绕人工智能展开。我来自国科嘉和,我负责国科嘉和在硬件和科技领域的投资业务。请我们几位嘉宾做个简单的自我介绍。

源星资本管理合伙人于立峰

于立峰:我是源星资本管理合伙人于立峰,谢谢大家。

昆仲资本合伙人张彤

张彤:我是昆仲资本的张彤,昆仲资本主要关注两个投资方向,一方面是创新科技,一方面是教育,人工智能是其中重点的方向之一,今天有幸跟大家学习交流,谢谢。

创世伙伴资本合伙人梁宇

梁宇:大家好,我是创世伙伴的梁宇,KPCB出来到现在两年多的时间,专注在早期和成长期的技术科技领域还有AI领域。

线性资本董事总经理郑灿

郑灿:大家好,我是线性资本郑灿,主要关注在智能领域的早期投资,我们是2014年成立的,差不多有5年的时间,目前有三期五支基金。

新龙脉资本创始合伙人王雨荍

王雨荍:大家下午好,我是新龙脉资本的王雨荍,我们前期是老牌基金。在今年之前是早中后基金都有,今年基金布局上做了战略上重新的规划,主要投资于早期和后期两端,新发的基金规模是5亿,基金主要投资在智能制造、AI、新材料等技术主导领域。另外,在自有资金投则投资比较灵活,包括产业结构投资上面。

投资机构更看重AI公司的盈利水平和能力

丁润强:非常感谢各位嘉宾的介绍,刚才讲了今年的行情和重点关注领域,我前两天看了一个统计报告,2019年整个中国地区,股权投资交易数量比去年降了37%,投资金额比去年降了54%,这个是前三个季度的数据,但是这个数据背后有两个词,两个行业被人们重点关注,一个是高端智能制造,一个是人工智能。我们说AI已经不是新概念了,未来十年可能是AI的黄金投资期,也是持续投资期,请几位分享一下,你们心得和观察,从投资人角度看问题,AI领域的投资发生了什么变化,现在是什么样的情况。

于立峰:人工智能领域从前两年开始成为全球性大的投资热点,尤其是在风口的时候是一个大风口,除了人工智能本身基础的研究之外,还提出了“AI+”的概念,对于传统产业的体制改造,包括中国传统制造业人工智能赋能之后的体制改革。这一段时间以来,尤其是经济领域里出现过一个资本寒冬的过程,我们现在看人工智能领域的投资现状:第一次经历过高估值、大融资比例之后,出现了僵局的局面,头部一些公司估值很高,场景没有及时找到的时候,呈现了半僵持的状态,从估值来说是一个独角兽,但是盈利还很远,估值还需要再改进的现象。

第二个经过了前几年人工智能初级阶段的时候,大家在看技术、算法、算力等等方面,但作为一个公司来讲盈利是最主要的,如果不挣钱就是耍流氓,不挣钱就要继续融资,要打高,没有合适的产品提供给市场,这个时候盈利能力更差。这是第二个现象,盈利能力对AI公司来说是巨大的考验,因为亏钱不是一年两年了,从我们看的项目来说,实际上基础研究在十年之前就开始了。盈利能力是今后AI领域投资比较重要的判断标准之一。

第一,尽快的从基础研究转向应用研究关注,包括人脸识别,包括很多相关的识别技术,包括芯片传感器。AI公司发展到今天的程度,要以场景应用为导向,软硬件相结合,让企业能够有尽快的盈利。

第二,AI技术和传统赋能结合点上,我们有很多的机会应用人工智能技术,因为人工智能不是单独的创造了一个商业模式,或者创造一个产品,一定要叠加在传统技术上,比如说人工智能在医疗领域的结合。几乎每个传统领域都有人工智能技术的叠加,人工智能的发展不是替代是赋能,这是基本的概念,对现在这个阶段人工智能领域的投资,要抛弃风口论,要看到趋势论。

第三,以场景为导向,以赋能为基础点来选领域看项目。

最后,人工智能公司公司,要把目光放到盈利能力上,最终考核公司的不是估值,而是你盈利的水平和能力,这是我基本观点,谢谢大家。

丁润强:非常感谢于总分享,其实您刚才提到有一点,人工智能说算法怎么样,随着科技巨头,例如像谷歌、Facebook、微软等等不断的把算法开源化,我个人认为单纯的算法不值钱,或者说某一阶段的算法的突破和先进性可以持续的时间会更短。我们说人工智能是一个老网红,算法在不断的更新迭代,那么除了算法背后,站在投资角度来看,其实是看算法跟其他东西的结合。前一些年我们投人脸识别、投安防,后来投语音识别,投AI芯片,我想问问张总,从变化来看,技术和应用场景怎么来做判断和取舍?

张彤:我觉得技术和应用场景,这两点本身都非常重要,缺少场景的技术没有生命力的,我们投资了AI在安防、出行、医疗、教育等方面的项目。分享两点体会。

第一,我们刚开始看AI的时候比较冷静,因为团队内部人在这方面过去的经验有足够的视角。两三年前AI崛起的时候大家都比较追捧,说未来已经来了,实际上未来已经来了好几次了。我问基金的年轻人,公司用的什么算法?我听了听跟我当时上学时候差不太多,这次AI的浪潮是算力的大幅提升带来的变革,十几年前AI的革命带来一些新的产业和能力,这一代也是一样的,也只是一个台阶而已,不能当成一个一步到位的风口。

其二,我在产业界待过很多年,在行业里面的头部企业,前两名甚至有时前三名的企业,在长时间比拼和竞争之后,基础竞争能力会趋近,差距越来越小,不能在AI的To B赛道上作为判断头部企业的唯一逻辑。短期可能行,但是To B都需要很多年,是个长跑,算法精准度不是最佳的判断指标。

什么是最重要的呢?技术基础上最重要是场景落地。有很多AI的公司,刚才说到是科学家创业,不太了解行业。其实刚才智能制造有一句话,“IT很重要,懂OT更重要”,需要懂得客户的SOP,理解用户的场景,才能把产品做好,卖得出去。这就是AI投资最挑战的地方,创始人是否既具备对AI的理解,又有对传统行业的需求有足够的尊重。两者结合,是不容易的。

有时候大家会说团队,以为我们帮科学家补充上团队就可以了。其实这个公司主心骨就是一个,创始人一定需要具备上面说的综合思维方式。有这个前提,它的团队才能补上这个短板,与场景深入结合,否则搭了班子也会出问题。

丁润强:我特别同意,我们以前看某某公司的新闻稿说,我们某某算法的精度是99.5,这个数据背后有什么意义?单纯看这个数字本身可能没有意义,谁有能力把算法部署到真正的真实场景和业务数据上去练,才能验证出算法的真实的可信度。是骡子是马,得在真实的环境下拉出来溜溜,但前提是你有溜的可能性,有落地的能力,才能够验证算法可不可靠,是不是可行。

我想问问梁总,您怎么看这个问题?

梁宇:我特别同意张总的看法,对于To B,尤其是AI领域的投资来讲,算法过去的重要性,持续在降低,以往过去团队刚出来的时候,两三年前靠打比赛拿各种奖牌吸引市场注意力,证明算法很好。但是持续两年、三年下来以后,发现做公司不是这样的,最开始做PR,拿着钥匙去开客户的门,是可以的,但是一旦推开To B的门以后,SOP是怎么样,这里面需求在哪里,要扮演一个怎样的角色,往往看到的AI技术或者人工智能技术统称在企业当中在客户当中解决碎片化局部问题,算法落地最实际的结果,这个问题就来了,一边是估值堰塞湖,一边不能带来潜在商业价值,虽然对外挺好的,但实际上关起门来也非常焦虑,如何破局,这是一个角度。

另外一个角度,比如说公开市场、A股市场。有很多传统行业,掌握了很多场景,急需要转型,能够借助第三方技术能量,进行武装,这两个力量能结合,在于团队本身。这些创业公司来自于大公司的明星团队,在公司有一个很好的职位直接跳出来做一个公司,原来有一个技术有一个产品,心里面这种创业者一路从读书到工作很骄傲的,基本上做到人尖。反过头去真正干脏活累活跟客户喝酒,这个干不来的,这种基因,往往在过去传统上市公司里面的企业,这两种相互都看不上,但是越来越多外在的压力使得团队能够结合起来,产生很多深度合作的机会,这是我们能看见的。如果是纯有技术挺好的,能不能活得长是一个问题,从商业角度来讲,谁有客户手中的需求和真正愿意为需求买单的预算才是王道。现在也到了历史分叉点上。

丁润强:您说这个还挺一针见血的,问题是作为投资者是怎么看待问题的,很多人起步价1亿美金,很多VC和PE都奔着天使去了,生怕自己赶不上这个茬,估飙越飙越高。这个是非常艰难的抉择,AI项目早期往往带有技术甚至学术光坏,但基本上没有收入,可能甚至都没有产品,这时候怎么来抉择?

郑灿:这是很适合我们的问题,我们作为早期机构,投的公司很多时候的确还没有收入,那我们关注的是什么?大家讲了要有应用场景,从我们角度来说,最关心团队到底解决什么样的问题,这个问题是不是真实存在,是不是足够重要足够大的问题。这要求我们自己,也更要求我们的创始人对行业本身有足够的了解。我们特别看重这个事儿。我们典型的创始人往往是一个科学家或者工程师,如果他们对于行业本身是抗拒的,不愿意进入行业,那对于行业问题的定义和理解往往是有很大偏差的。

我们作为投资人也特别关注创始人在这方面的积累。积累包括两个方面,一是技术上面的,二是在问题上。我们特别喜欢跨行业背景的创始人,比如说我们投了做智能放疗的一家企业,创始人最早在微软研究院做计算机视觉,后来念了高能物理的博士,他是那种真的能够坐下来在医院里和物理师去对话,知道他们的问题在哪里的创始人。对于定位也好,切入形态也好,早期有一个完整的考量,这一类是我们特别喜欢的人才。我们经常看到另一种情况,一位科学家拉着一个行业的资源方也好,行业的合伙人也好,这一类往往他们自己对话就有一点艰难。

丁润强:还是看人的综合能力,不光看学术背景。

郑灿:对,一个人的本身能力很重要,但是一旦要做创业这个事儿,投的人是之前领域做得很牛,非常需要调整过来的心态,有一个特别强的学习能力,人的学习能力不是每一个领域都能发挥,必须在商业事情上能够有一个很快的学习能力,能不能够从自己所在的问题抽出来,往更远方向看,从更高的角度看问题,其实很多时候,在各自领域做的很优秀的朋友们都这样。

丁润强:OK,听听王总怎么看待这个事情。

王雨荍:我先说一下人工智能这个词,好像在AlphaGo出来之前很少用到这个词,BAT算顶级的人工智能企业吧,以前好像也很少说自己叫人工智能公司。这和我们讲的估值是有关系的。,企业估值怎么来的,是对未来的预期,如果公司未来是一千亿的话,哪怕今天什么都没有,我给他十个亿的估值也性。当企业带有AI这个关键词时,人们会认为你有很大的发展空间,当企业上市、IPO以后,很多人愿意买你的股票,价值就体现出来了。这是一系列的连锁关系。

第二,产业结合。我们确实看到了人工智能跟产业很多结合,不单局限于某一项技术和某一项技术突破。我们投产业比较多一点,这几年投的产业里面,创始人慢慢有了产业智能化思维。包括在大家认为的传统领域,像电力、教育、物流,甚至基础建设领域都慢慢的开始引入了跟技术相关的发展路径。而且我们也看到,那我们投资的上市企业来说,技术确实给很多的实业带来了非常大的赋能。所以我觉得人工智能之所以有这么高的市场热度是有实业作为依托的。

第三,我不是很赞同你刚才讲的算法是不值钱的。之所以算法不值钱,主要由于中国知识产权保护环境不好,所以我们在新一期投资里面,会在法务上增加力量。其实最有价值的是人脑的部分,比如Deepmind被高价并购,并购的是就一个团队的大脑。那你说人脑值钱还是不值钱?

丁润强:我们看到有很多大的企业开始开源,这个时候创业公司或者小型的参与者,就得格外关注,你的算法或者技术有没有跟某一个场景或者业务结合的能力。在AI的长跑上,大公司手里有数据,有用不尽的人,用不完的资金买服务器、买带宽,而小公司如果不能把你的算法跟某个行业结合,那么你的竞争其实是很低的,甚至可能残酷到都没有办法建立起竞争壁垒来。这是一个我们比较担心的问题。

王雨荍:确实我们也不能把技术“神秘化”。比如说AlphaGo算法开源以后,发现中国很多团队比他那个短时间内做得更好。当然也有很多人是在打技术的“幌子”。科学家跟企业家是两个身份,一个企业家是要具备足够的商业能力、管理能力,有这样能力的创始人是我们作为投资人来讲非常看重的。

于立峰:我看了很多的展览,我们先站在什么基础上讨论,我要看到的是我是谁,我才能判断那个东西对我而言,值钱不值钱。如果你看迪奥的香水,女孩子觉得特别,可是我们去看觉得它不值钱,因为你不用。

如果市场规模是一千亿,你给我十个亿估值是非常便宜的,关键我要完以后,怎么在十个亿的市场当中怎么变成二十亿,如果没有人接我十亿的东西,哪怕你有一万亿的市场也是有问题的。如果是中后期的基金看商业模式是不是可行,或者产品,商业价值能不能变现,尤其是人工智能特别讲究技术的,人工智能就是技术的驱动,没有技术驱动的人工智能就是传统产业。一战时期二战时期就有人工智能了。我们现在军队还在研究无人战车,现在能够自荐地形、自我规划怎么样,当时就有人工智能。

王雨荍:比如说过去我们算数是打算盘,计算机就是人工智能升级。

于立峰:为什么到今天来讨论场景化,因为人工智能确实经历了几十年的基础研究,算法、算力极大提升。前提在说中国人工智能投资怎么样,下一步怎么走,这是今天讨论大前提。现象是什么?估值比较高,创业者也是一窝蜂地涌入,有一些上来就是一亿美金,但是值不值?我曾经看过一个项目,做了一年发现估值达到十亿多了,突然发现一分钱不挣,后来说要卖模块,发现有一百家在做这个模块,后来做机器人,发现一堆人在做机器人,就变成产业链上,怎么分都不挣钱的公司。确实看到人工智能市场投资的核心点,如何让十多年来基础研究,商业模式锤炼之后,达到下一阶段的创业模式和合理估值体系。

你看一个公司融资,怎么看商业价值?我们都在说回归商业价值,当然是预计未来的商业价值,反到现在的估值,算完以后有很多因素在里头,比方说团队的问题都会有影响,很难有绝对性的结论。

丁润强:问题来了,您提到一战这个例子,其实任何一个产业和新技术结合都需要一点周期。无论是估值一亿美金的天使项目还是其他阶段的项目,把新技术跟哪些产业结合,在未来更有机会,或者说把人工智能技术去各行各业赋能,哪些行业或者哪些点可能被赋能,或者可能来的更快,哪些可能来的更晚?

于立峰:曾经有一个观点,人工智能的爆发会有一个不同的路径,人工智能赋能产业这一浪潮会先从TO B产业开始,跟以往消费互联网不一样。To B更讲效率,而且To B赋能场景也更确定,不像在To C端有大量不确定性的东西在里面。

第二,你认为哪些行业更好?我觉得要看哪里需求更强烈,哪里客户量更大、更明显。第一个在智能制造。中国制造业还处在2.0、3.0阶段,体量非常大。应用最好的是汽车,所谓的自动化生产。中国制造业非常大,阶段非常远,“人工智能+制造业”,结合发展到智能化的阶段,甚至有弯道超车的可能性。

人工智能的叠加,大数据驱动,大量的医疗活动会产生大量的数据。通过人工智能的运算算法的应用,会有大量的变化,这是第二个领域。

第三个军工领域,全球都在提装备信息化和装备制造化的问题,无人战车,还有卫星等等。俄罗斯在90年代完成了军工企业的民营化过程,中国是习主席提出了军民融合,这将在军工领域有一个新模式发展,是新的国际形势造成的,从我个人观点看,是三大领域,智能制造、医疗健康和军工领域谢谢。

丁润强:张总那边呢?

张彤:我说三条,第一,脏活累活抢着干,别光想做聪明人,只干高雅的技术活。客户怎么落地,把系统做成客户需要的东西才有人给你钱。

第二,别以为你销售卖不出东西,回来说的那些原因只是借口。他们说的有可能是实情,我建议各位如果从事人工智能的创始人多跑跑客户,听听他们怎么说,有可能那些事儿真的把你带上一条明路。

第三,不是谁能把估值顶的高谁就牛,而是谁把事儿最终做成了谁才牛,一轮一轮扎扎实实的往前走,不停的有投资人一轮一轮给你钱,就是最好。

丁润强:梁总呢?哪个行业更快一点,哪个行业更漫长?

梁宇:早期投资,我们希望投在行业拐点上。从商业角度来说,我们期待人工智能或者这种技术本身,本质上是降本增效的,能够解决供需不平衡的问题。比如医疗领域来看,中国再过几年就会是老龄化加速时代,医生供给完全不够的,而且医生平均水平参差不齐,我们现在在看,也在研究投资一些这样的公司,重点通过人工智能技术解决一些问题。比如我们所投的一个项目,去看片子,能缩短时间,看的是小小片段,但是在背后真正高年资的医生从大量重复工作当中释放出来,干更多有意义工作,这样解决供给问题。从商业角度来看,我们在重点鼓励的领域,这一块儿有大机会的,痛点非常痛。

第二,“医疗+教育”领域。老师也是一样,长期培育老师是需要时间的,不是花钱砸进去就可以的,家长花很多钱培养下一代,老师教育水平也是参差不齐的,我们也做一些把局部老师能力抽出来,然后实现,这叫供需不平衡的问题要解决。

再比如说,刚才于总提到几个大行业,军工是好行业。医疗,大量的研发、大量的投入,因为算力不够,要大量做实验。现在由于人工智能技术算力的提升,能够在医药研发基础领域能够加速的,这里面有巨大的商业价值,我们主要切在不平衡的一领域,在大行业当中确实需求方式极度强烈的,比如说刚刚谈的几个行业。

郑灿:如果我们讨论人工智能在什么行业已经发挥作用了。我相信说在安防已经落地了大家应该不会有什么意见。如果我们讨论接下来什么行业会比较有机会?要看机会是指什么,是这个行业普遍应用这个技术,还是有服务于这个行业的初创公司成功了。前者的话在一些相对有大量数据积累并且信息化已经做得很好的行业,比如金融业,今天已经在大量应用人工智能了。但如果反过来我们问自己初创公司在这里面能做到多大,这是一个完全不同的问题。因为在这些行业,你看到的都是一些大家伙,只有和他们达成深度合作才能了解行业。经常看到初创公司和几大银行花一两年时间做POC,最后签一个几十万的订单。初创公司在这些行业普遍面临这样的问题,不是没有可能解决,但是非常困难。

因此我们更多地看相对没有那么强监管的,更市场化一些的行业,尤其更传统一些的行业,这里面之前被新技术革新的比较少。跟大的印象有一些不同,相对而言,这些行业里面的大家伙们对人工智能接受的程度并不低,他想要去改变,但往往并不清楚自己要什么。这类情况下,是有可能去引导这些传统企业接受相对标准化的产品的。像更加偏线下的这些行业,比如线下零售,工业尤其是制造业,物流行业,还有房地产尤其是建造,这些行业当中我们看到的是巨大的市场,和今天实际上没有太多数据智能的运用。如果有这些行业的背景加上技术背景结合的团队,从想法上引导他们,我们能够看得到潜在的机会去改变行业的格局,把整个商业组织形态变化掉的可能性,这是我们的判断。

王雨荍:从投资角度会把技术分为两个层面。一个是应用型技术,一个是前瞻性技术。应用型技术很快跑得出来销量的,前瞻性技术研发,门槛高周期长,但在每一个里程碑会有新的估值,更多是会被专业的投资人关注。大众投资者则对前瞻性技术的鉴别能力很差。

我们之前是在应用型技术领域投的比较多一点,像已经投过的这两年上市的,包括在通讯领域、电子领域、智能制造领域、智能住宅、设计、电力我们这几年上市有这些领域,在排队的企业有协同生产、物流、教育、仿生,真的非常宽泛,如果画一个产业结构图的话会非常庞大,我们也在不断探索不断学习中。

丁润强:我挺同意大家的观点,我来讲讲我们的思考和总结。我觉得当把AI跟某个行业或者场景进行结合的时候,有几个观点,第一,这个行业存在信息不对称,或者供需关系不平衡。因为信息不对称的时候才能改变它,能够提高效率,促生更多的业态,比如说医疗,资源不平衡并且信息不对称,我们就投资了三家医疗机器人公司,也投了很多关于医疗的信息化和供应链的项目。

第二,人工智能在某一个行业落地的时,这个先进技术是有高附加值的,技术所替换的人的那部分,过去成本很高或者资源稀缺,这样当有新技术出来来降低这个成本,或者弥补资源供给不足的时候,下游客户才愿意为技术红利来付钱。

第三,这个行业需要有非常好的IT基础设施,比如说金融,银行业是一个化石一般的古老的行业,有人的那一天的就有银行。但银行又是最有活力最年轻的行业,因为无论是现金的计算技术、存储、还是数据库技术,最先应用的领域就是金融。金融领域天然有健全的IT技术和庞大的IT支出,有数据基础,而且是高质量的数据,所以把AI的新技术落地就很容易能够看到开花结果。

另外,人工智能在某些其他领域,例如智能制造,其实也是国产化替代的机会。比如说高端检测,举个3C的例子,电子产品的生产那个生产制造,既要有量也要有质,消费者的用户体验,要求厂商从产品设计到生产到所有环节,不光可以追溯,还要有更高质量的标准要求。把AI和这些领域结合,可以把检测和质量管控的成本大大降低。把新技术不断应用在产业升级,这也是想跟大家分享一下,我们的思考和我们的观点。

刚刚几位都提到了技术的推陈出新、商业落地和企业运营,这个都需要过程。我想请几位说一下,无论是投资者还是创业者,帮我们指点一点,什么地方有雷、什么地方有坑?

于立峰:最大的坑你自己想的和市场要的不一样,专注在技术,我认为商业化过程当中你自己想象的和实践是最大的。人工智能初期就是技术人员,把技术想得很好。我们技术人员都这样,研究一个东西还是自己的好,就是最大的自我欣赏,一定要跟社会需求看。

张彤:我说三条,第一,脏活累活抢着干,别光想做聪明人,只干高雅的技术活。客户怎么落地,把系统做成客户需要的东西才有人给你钱。

第二,别以为你销售卖不出东西,回来说的那些原因只是借口。他们说的有可能是实情,我建议各位如果从事人工智能的创始人多跑跑客户,听听他们怎么说,有可能那些事儿真的把你带上一条明路。

第三,不是谁能把估值顶的高谁就牛,而是谁把事儿最终做成了谁才牛,一轮一轮扎扎实实的往前走,不停的有投资人一轮一轮给你钱,就是最好。

梁宇:很多的技术创始人和团队比较痴迷于说,你再给我半年时间我的产品马上就好了,我下一个版本很快就能用了,接下来再半年时间客户只盯着他一个,因为大的马上进来了,往往全都是幻觉。

创始团队,创始人CEO跟客户接触非常重要的,能节省大量的时间,因为每天一睁眼发现有一帮兄弟需要开工资,他们都很贵,要不然到处去讲自己的梦想,让市场投资人为你买单,有运气成分在。更重要把现金流牢牢抓在手里面,是客户给你的,才能扛起这个机会。对于企业家而言,只要找到真正的需求,愿意去干脏活累活,哪怕跟你没关系,但是把门敞开了,真正的机会才真正向你敞开,谢谢。

郑灿:初创公司有很多时候的确没达到盈利。因此在早期要特别关注自己的现金流,所有的公司都面临这个问题。更加量化一点,要保证你有6个月现金流。在那之前一定要开始融资了。现在市场的确相对比较冷,大家需要花更多的时间去融资。计算自己有几个月现金流的时候,别看自己有多少收入。我们发现创始人对自己未来收入的估计都偏乐观,提现到对自己生命线的预估,往往会出现很大的偏差,这点要非常小心。

另外,必要的时候创始团队要敢于做一些艰难的决定,比如及时调整人员结构,并且坚决地执行。实际上我们觉得,刚刚完成融资的时候,往往是一个比较好的调整运营结构的时间点。这些是我们看到一些小经验,如果大家能用得上的话。

丁润强:非常中肯,请王总分享一下自己的观点。

王雨荍:如何躲坑是个系统问题。未来中国整个股权投资行业,不仅局限于人工智能领域,越来越规模化的专业化的打法更明确。中国的管理资金跟美国比,是美国的三分之一,而投资人是美国显性的3到5倍,实际上更多。投资是挺专业的活儿,当过多钱和人涌入这个行业的时候,会乱掉,但时间长了以后,慢慢市场会有一只看不见的手,会指向你有一个光明的地方,LP选择什么样的GP,GP怎么做组合投资。真的我们有LP希望跟投我们的企业,我好心介绍了觉得还比较适合的,聊到最后说还是不太懂,我说要不你还是别投单一项目了,真的有风险。他说那你们跟投我那个项目吧,我家那边有个矿……这不是笑话,肯定很多GP遇到过。这是慢慢市场认知提升的过程,经过风险投资,几个周期过来,包括这一次资本寒冬的洗礼,整个投资链条的参与者都会越来越成熟、越来越专业化了。

丁润强:最后的建议不只是给创业者?

王雨荍:对,很难说具体某一个坑在哪,创业者也不该跟着投资人走。没有任何一个投资人说我投资的项目全都赚钱的。不可能说一个投资人投100个项目全都赚钱,除非他是神仙,更多的时候是一个趋势判断的组合投资,专业机构互相的认可,互相的抱团取暖和聪明人交朋友,不应是零和博弈,这是非常系统的工程,也是商业中独立思考的过程。

丁润强:非常感谢,最后分享一下我们的观点。我投资了很多早期科技企业,我觉得:第一,不要以技术为全部,如果你是一家把技术跟硬件结合的企业,关注你的供应链,关注你的生产能力,关注你的产品质量,关注你回款的速度;如果是把技术和软件结合的企业,关注销售和跟单能力怎么样,交付能力怎么样。除此之外,当企业有了三四个客户,就要看运营能力,毕竟对于创业者而言,我们不是科学家或者研究员,我们做的是企业、是商业,是需要给股东、给社会创造价值。

我们今天聊到这儿,非常感谢台上五位嘉宾的分享,也感谢各位的聆听,谢谢大家。


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徐开东就像沙漠的一口井,而散户就像行走在沙漠的行人,徐开东不过是在大家渴了给大家分享一碗水。

吴世春:中小企业日子不好过,要自救

丘吉尔说过一句话,不要浪费一场好危机。也许这个危机是你脱颖而出、跑赢市场的一个转机。所以,创业者要把...

钟蓉萨:缺少长钱是股权和创投基金质量不高的重要原因

中国证券投资基金业协会副会长钟蓉萨在演讲中表示,“在中国缺少真正的长钱是私募股权和创投基金质量不高、...

浪潮之下,先进制造业正蕴含蓬勃机会,蓄势待发

在下午分会场三中,松禾资本合伙人袁宏伟、海通开元董事长张向阳、同创伟业董事总经理关博、创东方投资合伙...

正轩投资&投资家网优秀投后项目线上路演成功举办

正轩投资&投资家网优秀投后项目线上路演成功举办

3月25日,投资家网联合正轩投资共同举办优秀投后项目线上路演。

2020第二届全球财富金融年会&地产金融论坛暨金革奖

2020第二届全球财富金融年会&地产金融论坛暨金革奖

随着中国资管新规的落地后,中国财富管理行业的内在逻辑和发展方向经历了重大变革,如何把握机遇,应对新的...

2020新榜大会:科技赋能,内容如何破界?

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2020年1月6日至7日,新媒体届“奥斯卡”——2020新榜大会在北京望京凯悦酒店如约而至。本次大会...

巅峰对决圆满落幕,2019北航全球创新创业大赛鸣金收兵

巅峰对决圆满落幕,2019北航全球创新创业大赛鸣金收兵

12月22日,第三届北航全球创新创业大赛总决赛在京举行。来自各地政府机构、在京高校、顶级投资机构、双...