AI应用型公司也是一个投资方向，看哪些产品可以去附着到AI上来变成增益。在这个过程中我们需要不断切换，从一级市场、二级市场、一级半市场三个部分去切换着看这件事儿，不同事情在不同市场下一定是不同的。
我个人估计，一级市场和二级市场的收益差在逐渐降低，这个数据一旦加速，迭代周期就会缩短。所以在这个时候要找到需求侧的投资，因为它会在场景落地时产生极大的项目价值。
无人驾驶：换一种思路
底层结构的更改方面，我们在去投资一些AI类、技术类公司时，一定要看到它在商业上的一些思考和方式。
这里举一个相对比较集中的例子：无人车自动驾驶。
从传统意义上来讲，我们对于无人车的认知已经不再仅限于怎么躲避障碍路、怎么躲避行人、遇到紧急情况时怎么保证驾驶人和行人安全。现代自动驾驶里边应用最成熟的是uber，它去年收购了一家公司叫otto，专门研究货车的无人驾驶。他们的思路是要把无人驾驶变成火车：前边一个驾驶员开车，后边八辆无人驾驶大卡车全都跟着，这也是为什么现在大家都说这家无人驾驶公司做的科技叫跟随式技术，它根本不是自动驾驶，而是跟随。
跟随其实是没有错的，这就是顶层结构性调整推动事物回到底层做重新认知，再把它推到商业环境中来。
我们研究自动驾驶，如果都考虑让它像人一样学驾驶，是一种思路，但这种东西的研究可能会非常非常的慢。实际应用过程中，落地场景会遇到各种障碍。做无人车很难，但是做火车就简单多了，铺一条轨道就可以。
传统人类驾驶用的是地图。无人驾驶项目的核心投资点也应该在地图上。这种技术在国内被称为高精地图，在国外叫Mapping。Mapping制图技术更重要一些，因为无人车驾驶是基于这种轨道的方式来思考。
技术服务化，服务商品化，服务组合共振化
现在很多大公司都在把AI服务化，比如百度就把很多关于图片鉴黄、语音识别、自然源处理等技术以API的方式开放，任何人只要会写几行代码，就可以将其调用出使用。在这个代际过程中，慢慢会出现技术服务化、服务商品化和服务组合共振化的现象。
比如现在很多公众号都变成机器人，用户可以通过语音形式跟服务号说打车，当他按住语音键说“我要打辆车去东直门”时，后台要经历哪些过程呢？
第二层是自然源处理的过程，通过理解这个语言，来判断打车从这儿要到东直门的这件事。
第三层是要跟用户做更多交互过程，比如是否通过技术化手段自动叫辆滴滴专车过来，然后告诉用户车来了。
当下的市场环境推动了越来越多人出来在AI领域创业，所涉及领域也越来越细分，创业者在AI应用方面既可以只选一家，还可以选择多家，组合出一套解决方案，通过组合，以解决C端消费者的需求。
底层数据不共享，前端入口不开放，中间层协同效应很重要
百度不可能开放底层数据出来给任何人用。腾讯也是如此，前端的入口不开放。现在腾讯拿着微信架在大家前边，在上一代社交网络的这一波浪潮里边，大家都明白，做产品做C端产品一定要往前做，更靠近用户端。
跑在所有人的产品前面，这是在做To C类产品的时候的相对比较重要的一个法则。已经把C端用户牢牢抓住的人，在前端入口上也不会去开放出来的。我们看微信这几年产品变化的节奏，也能清晰认识到这一点。
在中间的协同效应过程中，我们能够把数据从其他地方汇合过来，利用技术的方式去不断产品化，利用不同产品组合，变成一个解决方案，然后再打向用户。所以中间的这个过程我认为是一个比较大的投资空间。
“云”引入的平台机会
聚合AI服务的平台很有可能出现有价值的投资标的。
首先，这类平台能够更方便地让应用层把更多AI技术服务以更低成本汇过来。
做过企业的都知道，企业做大了之后，最关心对于复杂度的控制。而复杂度不会平白无故地降低，只能把全部精力都放在“有效的控制复杂度快速增长”这一点上面。各种AI和数据的引入有助于提升企业内部服务，但成本非常高。而聚合AI服务的平台可以让企业以更低成本快速嫁接AI服务，应用到企业的落地产品中来。
其次，这类平台给了企业一个选择，方便企业数据可以更方便地在云与云之间迁移。这些都是未来AI服务不断向密集化、碎片化方向发展过程中出现的平台机会。
这类平台可能跟AI关系不大，跟数据关系也不大，它是一个综合体。
这是我们认为的另一个投资方向，在过程中找到这个中间层的空间，在这个空间层里边去找每一类企业。
SoC：算力前置带来的投资机会
过去这些年，看来看去，大疆也好，机器人也好，都有很硬的应用场景，SoC是这个窄小领域里边很重要的一点。所谓SoC，可以理解为具有计算能力的芯片。
举个例子。
我们投资的公司里有一家是基于人脸识别的技术做会员信息采集，客户一进到房间里，药房助理通过人脸识别，就可以完全知道客户信息。
这样的场景用起来，会有一个问题：企业所使用的人脸识别技术来自于第三方公司，第三方公司在云端，通过摄像头采集完数据要回到云端，云端再把计算结果回过来，这就导致至少一两秒的时间延迟。
还有个问题是：同样一个客户，如果在摄像头前面反复出现10次，就必须要为这10次远程服务的调用付出成本，因为摄像头没有任何计算能力，每次都要跑到后端计算，这是一个很大的资源浪费。
后来技术方就拿一块价值一千多块钱的平板电脑，在里面写一个程序，将其架在摄像头后边，才算把这个问题解决了。但如果安一个芯片，五六块钱就可以解决。芯片还能做计算加速，我们将其叫做算力前置。
新交互可能是最大的投资机会
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