作者：李晶
2018年4月23-25日， 由投中資訊、投中網主辦， 投中資本協辦的“第十二屆中國投資年會·年度峰會”在上海金茂君悅酒店舉辦。 本次會議主題為“價值的力量”， 來自國內外上百家私募股權機構彙聚一堂， 對當前行業熱門話題展開討論。
此次峰會上， 國科投資董事總經理李海斐在演講時指出， 很多產業人工智慧的落地還是有先後順序的。 “我們現在最關注的是什麼產業， 就是我們現在投資的幾個重要的原則：第一， 要有剛需可落地。 看似很美的東西不一定有剛需， 所以剛需非常重要。 另外可落地， 在落地的時間上，
以下為國科投資董事總經理李海斐在“第十二屆中國投資年會”精彩演講實錄， 投中網整理。
首先， 人工智慧是真正生產力革命的大門， 這個大門已經開啟。 我們可以看到， 整個人工智慧產業能夠達到什麼樣的規模呢？在不遠的將來， 到2020年的時候， 整個中國帶動的產業規模是幾萬億， 包括從應用一直到整個產業鏈上的材料、晶片、感測器， 包括一些具體的器件， 包括一些設備， 再到下游的軟體、平臺、大資料工具， 整個產業至少會到5萬億甚至10萬億的規模。
人工智慧是很大的概念， 我們為什麼今天要聚焦視覺呢？大家來看一下。 首先人類獲取資訊的方式83%來自視覺。 所以未來的機器要能夠像人一樣， 機器應該也是模仿人， 未來的感知當中也有超過80%來自視覺。
現在的狀況來看， 2017年一年的資料量是5ZB， 其中80%以上是視頻。
把視覺行業做一個簡單的概述， 目前主要的應用橫的是技術方向， 大概有這幾類。 純的圖像處理， 第二個是人臉識別、物體識別、視頻流的提取還有自符識別。
縱向來說是應用領域， 現在用的最多是安防、零售、交通、金融、醫療、工業， 還有一些消費終端， 還有很多很多產業可以應用到。
根據橫軸和縱軸的排列可以看到， 舉一個例子， 安防從圖像處理來看， 比如圖像的優化， 怎麼把一些暗的地方顯示出來， 怎麼把兩幅圖拼接在一起， 錄影和視頻怎麼做到連續， 這些都是圖像處理。 安防裡面很重要的一塊是人臉識別， 人臉識別也分一對N和N對N的， 一對N是我只有一張照片，
N對N是實現海量的多對多的識別， 包括物體的識別。 比如這地方有火警， 自動發現這裡有火。 還有異常物體， 比如什麼物體飛過來， 都是屬於物體識別。
還有視頻流的提取， 這裡面可以做很多人的行為分析， 比如人是不是聚集了， 或者有打架的傾向， 或者有暴力衝突、集會， 都可以進行行為資料分析。
另外可以做人的自動跟蹤， 在字元識別比如證件、車牌、特徵的文字都屬於安防領域。
我們再舉另外一個例子， 比如交通， 大家很清楚， 這裡指的是包括自動駕駛， 以及包括街道上各種的應用。 從圖像處理來看， 交通可以做全景拼接， 車裡全景顯示，
視頻流提取， 我們可以看到行人的檢測和預判， 行人一些視頻資訊可以對它進行預判， 未來在過一秒鐘或者下兩秒人在哪裡， 車應該怎麼行駛， 車流的預判， 字元的提取， 交通信號上有大量的字元， 通過自動的識別， 可以對交通信號做提取。 這些都是視覺在交通領域有很大的應用。
我們正在研究的一家公司， 也很可能會投資， 他們在整個金融和市場當中的市占率遙遙領先其它公司。
我們看整個機場的安防，可以看到機場首先做人流的引導，做人和證合一的對比，做分級安檢，到自動找人，到VIP自動識別，到登機口比對到入港登記，還可以做動態人流分析。整套體系他們都做的非常完整。
再舉一個新零售的例子，我們可以看到未來新零售進門的時候，客人就會被識別了，識別以後幹什麼呢？VIP客戶可以做重點推薦，虛擬商品流覽、推薦。然後進行使用者畫像，根據使用者的注視點，看到哪就推薦什麼樣的商品。下一步賣衣服的，可以有虛擬試衣，進去以後不用實際穿這個東西了，通過三維模型的構建，通過視覺分析可以虛擬試衣，包括按一個鍵就換了一個顏色，而不需要脫下來換另外的衣服。虛擬試衣試完以後要買可以刷臉支付，大的方向是整個行為人流的分析，這是整體未來的零售模式。
再看一下服務機器人，家用的服務機器人，包括商用的，現在家用很多掃地機以掃地為主，掃地是一個最初級的，可能還沒有超越小家電的概念。為什麼很多巨頭包括亞馬遜，現在也非常關注家用機器人，很重要的是視頻資訊的採集。因為虛擬世界當中，未來需要從整個在虛擬世界當中，重新構建我們整個的現實世界。在這種情況下家裡的資訊誰來採集最好？就是服務機器人，這一塊一定會成為未來巨頭爭奪的重點。
我們可以看到視覺在服務機器人當中能有哪些應用呢？首先最簡單的是基於VSLAM路徑規劃和避障。其實服務機器人當中，鐳射是完全沒有必要的，通過圖像完全可以實現整個的路徑規劃和避障。
第二，基於人臉識別的報警，比如有陌生人進家了，基於行為識別的分析，老人摔倒了或者有眩暈，或者有不舒服，或者小孩子有什麼樣的行為，這都可以在看戶機器人當中進行行為識別分析。家庭場景的綜合分析，比如到了晚上是不是要開燈等類似綜合場景的分析。
另外還有很重要的一點是物體識別。通過家用機器人，可以把家裡所有的物體進行識別，同時識別的圖像可以通過自學習的方式，不斷鍛煉、訓練機器人，能夠把所有的圖像能夠更進一步做到識別能力，這樣包括未來很多圖像的搜索都會很強的説明，把虛擬世界和現實世界結合在一起。整個的服務機器人會打開現實世界視覺重大的入口。交通已經說過了，車內車外，車內人臉識別，疲勞駕駛、情緒、手勢控制、眼球輔助控制。車外ADAS前方車道預警、前方碰撞識別等等。
另外講一下工業上，剛才也有專家講到工業應用。工業非常重要，現在很多工業當中的視覺，首先一個是在缺陷檢測上，需要大量的人工。缺陷檢測為什麼原來一直沒有實現呢？缺陷是無規則的，是很難比對的，只有通過機器學習才能夠把所有的缺陷，讓機器學習到才能實現，只有在人工智慧時代才能夠做到機器識別。
除此之外，比如輔助設計、部件虛擬建模，包括AR進行輔助設計，這也是人工智慧視覺當中非常重要的應用，包括生產過程的監控，一些自動化過程或者高危過程，包括柔性生產。
現在的柔性生產很多部件，比如汽車生產線上已經做到同一條生產線在同一時點生產很大量的不同型號的車。不同部件來的時候怎麼識別呢？要麼RFID（射頻識別），要麼是條碼掃一下。以後不需要了，所有條碼RFID都不需要了，全部視覺決定，機器看到什麼東西就知道是什麼東西，視覺也是對未來柔性生產非常重要的一點。基於柔性生產，下一步虛擬流水線，你設計成什麼路線就是什麼路線，這都是要基於視覺完成的。
我們看到有很多的行業應用，但是更多的帶動了上游大量的硬體和軟體應用。比如上游的機器學習晶片，也是我們重點關注的，包括晶片機器學習人工智慧的，包括光學的VCSEL晶片，包括MEMS（微機電系統），包括很多感測器，其它元器件，還有很多的演算法、軟體，還有大資料的很多應用，包括資料採擷、資料分析的內容。
最後，可以看到我們認為很多的產業，人工智慧的落地還是有先後順序的。我們現在最關注的是什麼產業，就是我們現在投資的幾個重要的原則。
第一，要有剛需可落地。看似很美的東西不一定有剛需，所以剛需非常重要。另外可落地，在落地的時間上，我們希望能夠快一些。
第二，要有差異化的空間，避免直接與巨頭競爭，或者技術就是比BAT牛那也可以。
第三，有開拓和堅韌的團隊，這是一個長期的過程。
最後介紹一下我們公司的情況，國科投資有四大投資方向，資訊技術、積體電路、先進製造和消費，我們也投過中科創達、愛數、青雲等公司。我們的LP有國務院國資委、進出口銀行、國開行和國家科技成果轉化引導基金等等。我們也非常希望在硬科技領域，能夠為中國整個在人工智慧的產業發展當中做出努力。
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我們看整個機場的安防，可以看到機場首先做人流的引導，做人和證合一的對比，做分級安檢，到自動找人，到VIP自動識別，到登機口比對到入港登記，還可以做動態人流分析。整套體系他們都做的非常完整。
再舉一個新零售的例子，我們可以看到未來新零售進門的時候，客人就會被識別了，識別以後幹什麼呢？VIP客戶可以做重點推薦，虛擬商品流覽、推薦。然後進行使用者畫像，根據使用者的注視點，看到哪就推薦什麼樣的商品。下一步賣衣服的，可以有虛擬試衣，進去以後不用實際穿這個東西了，通過三維模型的構建，通過視覺分析可以虛擬試衣，包括按一個鍵就換了一個顏色，而不需要脫下來換另外的衣服。虛擬試衣試完以後要買可以刷臉支付，大的方向是整個行為人流的分析，這是整體未來的零售模式。
再看一下服務機器人，家用的服務機器人，包括商用的，現在家用很多掃地機以掃地為主，掃地是一個最初級的，可能還沒有超越小家電的概念。為什麼很多巨頭包括亞馬遜，現在也非常關注家用機器人，很重要的是視頻資訊的採集。因為虛擬世界當中，未來需要從整個在虛擬世界當中，重新構建我們整個的現實世界。在這種情況下家裡的資訊誰來採集最好？就是服務機器人，這一塊一定會成為未來巨頭爭奪的重點。
我們可以看到視覺在服務機器人當中能有哪些應用呢？首先最簡單的是基於VSLAM路徑規劃和避障。其實服務機器人當中，鐳射是完全沒有必要的，通過圖像完全可以實現整個的路徑規劃和避障。
第二，基於人臉識別的報警，比如有陌生人進家了，基於行為識別的分析，老人摔倒了或者有眩暈，或者有不舒服，或者小孩子有什麼樣的行為，這都可以在看戶機器人當中進行行為識別分析。家庭場景的綜合分析，比如到了晚上是不是要開燈等類似綜合場景的分析。
另外還有很重要的一點是物體識別。通過家用機器人，可以把家裡所有的物體進行識別，同時識別的圖像可以通過自學習的方式，不斷鍛煉、訓練機器人，能夠把所有的圖像能夠更進一步做到識別能力，這樣包括未來很多圖像的搜索都會很強的説明，把虛擬世界和現實世界結合在一起。整個的服務機器人會打開現實世界視覺重大的入口。交通已經說過了，車內車外，車內人臉識別，疲勞駕駛、情緒、手勢控制、眼球輔助控制。車外ADAS前方車道預警、前方碰撞識別等等。
另外講一下工業上，剛才也有專家講到工業應用。工業非常重要，現在很多工業當中的視覺，首先一個是在缺陷檢測上，需要大量的人工。缺陷檢測為什麼原來一直沒有實現呢？缺陷是無規則的，是很難比對的，只有通過機器學習才能夠把所有的缺陷，讓機器學習到才能實現，只有在人工智慧時代才能夠做到機器識別。
除此之外，比如輔助設計、部件虛擬建模，包括AR進行輔助設計，這也是人工智慧視覺當中非常重要的應用，包括生產過程的監控，一些自動化過程或者高危過程，包括柔性生產。
現在的柔性生產很多部件，比如汽車生產線上已經做到同一條生產線在同一時點生產很大量的不同型號的車。不同部件來的時候怎麼識別呢？要麼RFID（射頻識別），要麼是條碼掃一下。以後不需要了，所有條碼RFID都不需要了，全部視覺決定，機器看到什麼東西就知道是什麼東西，視覺也是對未來柔性生產非常重要的一點。基於柔性生產，下一步虛擬流水線，你設計成什麼路線就是什麼路線，這都是要基於視覺完成的。
我們看到有很多的行業應用，但是更多的帶動了上游大量的硬體和軟體應用。比如上游的機器學習晶片，也是我們重點關注的，包括晶片機器學習人工智慧的，包括光學的VCSEL晶片，包括MEMS（微機電系統），包括很多感測器，其它元器件，還有很多的演算法、軟體，還有大資料的很多應用，包括資料採擷、資料分析的內容。
最後，可以看到我們認為很多的產業，人工智慧的落地還是有先後順序的。我們現在最關注的是什麼產業，就是我們現在投資的幾個重要的原則。
第一，要有剛需可落地。看似很美的東西不一定有剛需，所以剛需非常重要。另外可落地，在落地的時間上，我們希望能夠快一些。
第二，要有差異化的空間，避免直接與巨頭競爭，或者技術就是比BAT牛那也可以。
第三，有開拓和堅韌的團隊，這是一個長期的過程。
最後介紹一下我們公司的情況，國科投資有四大投資方向，資訊技術、積體電路、先進製造和消費，我們也投過中科創達、愛數、青雲等公司。我們的LP有國務院國資委、進出口銀行、國開行和國家科技成果轉化引導基金等等。我們也非常希望在硬科技領域，能夠為中國整個在人工智慧的產業發展當中做出努力。
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