【新資本】系列旨在挖掘投資機(jī)構(gòu)真實(shí)的、有價(jià)值的內(nèi)容，讓更廣泛的創(chuàng)業(yè)者和讀者去了解一個(gè)個(gè)機(jī)構(gòu)背后真實(shí)的樣子。這些資本是目前市場上最活躍的投資群體之一，也是未來的捕手。

高捷資本是一家專注于投資早期及高成長期的風(fēng)險(xiǎn)投資基金，為國內(nèi)最早的一批海歸投資人所創(chuàng)立。關(guān)注“智慧科技”領(lǐng)域中包括人工智能、智慧生產(chǎn)、半導(dǎo)體、數(shù)據(jù)服務(wù)在內(nèi)的賽道。公司累計(jì)基?管理規(guī)模超過30 億元??幣，實(shí)現(xiàn)了超過6 倍的總體回報(bào)和超過80%的平均年化收益率，投資項(xiàng)?覆蓋中美兩國。

公司管理團(tuán)隊(duì)擁有超過累計(jì)超過50 年的投資經(jīng)驗(yàn)，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)10 個(gè)以上項(xiàng)?的成功退出。例如，全球領(lǐng)先的?絡(luò)安全設(shè)備供應(yīng)商飛塔科技（2012年美國納斯達(dá)克上市）、全球領(lǐng)先共享計(jì)算與區(qū)塊鏈技術(shù)創(chuàng)新企業(yè)迅雷科技（2014 年美國納斯達(dá)克上市）、全球三?領(lǐng)先視頻解壓碼技術(shù)服務(wù)提供商之?DivXNetwor（2006年美國納斯達(dá)克上市 ，2008年被收購）、半導(dǎo)體軟件設(shè)計(jì)EPA公司Celestry（2003 年出售給Cadence）。

目前，公司已經(jīng)啟動(dòng)了??智能三期??幣基?，主要投資??智能?業(yè)應(yīng)?及核?科技，聚焦半導(dǎo)體、?端制造以及AI 在企業(yè)級服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)?。被投企業(yè)覆蓋了人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈——從上游的核?零部件企業(yè)、??智能基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)，到下游的??智能應(yīng)?企業(yè)，以達(dá)到協(xié)同效應(yīng)。包括AI 基礎(chǔ)（半導(dǎo)體、模組、通信、新材料）、智慧平臺層（感知、數(shù)據(jù)、算法）及AI 應(yīng)?（硬件、系統(tǒng)、集成、服務(wù)）。

36氪對高捷資本創(chuàng)始合伙人黎蔓進(jìn)行了專訪，就人工智能行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r以及公司的投資理念等問題進(jìn)行了深入交流。

高捷資本創(chuàng)始合伙人黎蔓

黎蔓先生作為國內(nèi)最早的一批風(fēng)險(xiǎn)投資人之一，畢業(yè)于中國科技大學(xué)計(jì)算機(jī)系并獲得了紐約大學(xué)MBA，擁有橫跨中美兩地近 20 年的投資與投行經(jīng)驗(yàn)，在創(chuàng)辦高捷資本之前，黎先生曾在美國富達(dá)基金、美國高盛及美商中經(jīng)合集團(tuán)（WI Harper）工作。除了豐富的基金管理經(jīng)驗(yàn)之外，黎先生曾擔(dān)任搜房網(wǎng)總裁及CFO，擁有深厚的公司運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)和能力。

“弱AI”時(shí)代下，“人機(jī)結(jié)合”依然是主導(dǎo)

作為第四次工業(yè)革命的重要特征，從上世紀(jì)六十年代出現(xiàn)命題至今，人工智能技術(shù)已從早期簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)向了深度學(xué)習(xí)。目前，人工智能依舊處在早期階段，黎蔓將之定義為“弱AI”時(shí)代。

在黎蔓看來，這不僅體現(xiàn)在前兩年市場對人工智能投資出現(xiàn)的退燒現(xiàn)象，在技術(shù)層面，人工智能的核心技術(shù)——傳感器和新一代芯片的研發(fā)和量產(chǎn)仍然是挑戰(zhàn)，比如激光雷達(dá)、攝像頭、光學(xué)器件等，此外人工智能芯片的研發(fā)幾乎需要從零做起。盡管當(dāng)前人工智能的框架和工具已經(jīng)出現(xiàn)一些優(yōu)秀的體系，但是要實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)和推理系統(tǒng)，還有一段距離。

看到當(dāng)前人工智能技術(shù)發(fā)展的優(yōu)勢和局限，黎蔓認(rèn)為，當(dāng)前人工智能技術(shù)的落地，一方面還要依靠“人機(jī)結(jié)合”的模式，因?yàn)槟壳暗腁I還不能完全替代人類的工作，更多的還只是一些簡單的、重復(fù)性高的事情。另一方面，人工智能要想實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步的發(fā)展，除了依靠深度學(xué)習(xí)技術(shù)，還需要與其他學(xué)科高度融合，因?yàn)槿斯ぶ悄荜P(guān)系到大數(shù)據(jù)、編程、機(jī)器人、自然語言理解、聽覺、視覺處理等領(lǐng)域的技術(shù)，落地也需要結(jié)合應(yīng)用場景中對應(yīng)的行業(yè)知識。

相較于“硬科技”、“黑科技”的說法，黎蔓更愿意將高捷資本的關(guān)注領(lǐng)域定義為“智慧科技”。“在我們看來，智慧科技的核心是AI（人工智能），但不限于AI。智慧科技更強(qiáng)調(diào)AI的落地應(yīng)用和系統(tǒng)搭建，即從需求出發(fā)，在具體場景下，基于AI技術(shù)去解決問題，”黎蔓說。

投資邏輯：技術(shù)進(jìn)步和行業(yè)需求的雙向驅(qū)動(dòng)

盡管我們?nèi)蕴幱凇叭魽I時(shí)代”，但黎蔓認(rèn)為，能真正整合相關(guān)技術(shù)、系統(tǒng)性解決實(shí)際問題的AI仍亟待出現(xiàn)，以智慧科技的形式，通過構(gòu)造新的商業(yè)模式，完成對某些行業(yè)的重構(gòu)，這其中就存在較大的系統(tǒng)性機(jī)會(huì)。

“我們關(guān)心的是，如何系統(tǒng)化地從AI基礎(chǔ)設(shè)施、到中間層核心組件，再到頂層應(yīng)用，充分地解構(gòu)AI，以從細(xì)分賽道中尋找投資機(jī)會(huì)，” 黎蔓說。

以投資案例——暗物智能（DMAI）為例，DMAI致力于打造新一代基于強(qiáng)認(rèn)知的AI平臺。通過將計(jì)算機(jī)視覺、語言對話、認(rèn)知科學(xué)、機(jī)器人學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、博弈倫理六大領(lǐng)域進(jìn)行統(tǒng)一融合，搭建人工智能的高層認(rèn)知架構(gòu)。與大多數(shù)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的公司不同，團(tuán)隊(duì)在擁有深厚的研究積累和工程經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，其創(chuàng)始人朱松純教授三次問鼎全球計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域最高獎(jiǎng)——馬爾獎(jiǎng)。DMAI通過利用少量數(shù)據(jù)、大量任務(wù)來打造強(qiáng)認(rèn)知系統(tǒng)，目前已在教育行業(yè)的快速落地，旨在解決教師對學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)的實(shí)時(shí)掌握和個(gè)性化教學(xué)需求。

對于智慧農(nóng)業(yè)這個(gè)細(xì)分賽道，在黎蔓看來，經(jīng)濟(jì)角度上來說，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域具有可擴(kuò)張的商業(yè)模式，具有極其穩(wěn)定的重復(fù)購買機(jī)會(huì)，“不是一錘子買賣”。中國有18億畝耕地，市場空間巨大。另外，農(nóng)業(yè)基本不牽涉?zhèn)€性化的問題，稻田和小麥的除蟲技術(shù)差別不大，技術(shù)和商業(yè)模式的可復(fù)制性高。例如高捷資本領(lǐng)投項(xiàng)目麥飛科技，利用無人機(jī)遙感監(jiān)測和AI大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化的農(nóng)田病害蟲防治，將數(shù)據(jù)傳回云端后通過AI算法識別病蟲害并向農(nóng)田施藥，解決農(nóng)田濫用藥的同時(shí)，降低了種植成本。

看多中國科技投資

高捷資本的投資團(tuán)隊(duì)和核心顧問團(tuán)隊(duì)具有很強(qiáng)的技術(shù)背景，在電子工程、計(jì)算機(jī)、軟件等領(lǐng)域具有深厚積累，這使得公司看待科技行業(yè)的投資非?？陀^。黎蔓表示，科技行業(yè)是需要長期技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)積累的領(lǐng)域，過去市場出于對回報(bào)率的需求使得行業(yè)出現(xiàn)很多泡沫?！皵D泡沫的過程中，團(tuán)隊(duì)只有將技術(shù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品并且具備可擴(kuò)張的商業(yè)模式，才有機(jī)會(huì)跳出來，”黎蔓說。

為什么選擇這個(gè)時(shí)點(diǎn)投資智慧科技？在黎蔓看來，近年來數(shù)據(jù)的井噴為智能科技的爆發(fā)提供了充足的燃料，另外，AI七十年的歷史，已具備一定基礎(chǔ)，目前在數(shù)據(jù)存儲，算法，視覺等方面已經(jīng)有所突破。同時(shí)，半導(dǎo)體摩爾定律幾近失效，以及深度學(xué)習(xí)算法瓶頸又需要新的突破，新的機(jī)會(huì)正在孕育中。因此他判斷，現(xiàn)在進(jìn)入市場是較為正確的結(jié)點(diǎn)。

就半導(dǎo)體而言，首先，機(jī)會(huì)來源于全球范圍內(nèi)的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移：從二十世紀(jì)70年代美國轉(zhuǎn)向日本，到80年代轉(zhuǎn)向韓國與中國臺灣，目前正逐漸轉(zhuǎn)向中國大陸。

在黎蔓看來，中國作為全球最大的電子生產(chǎn)國、出口國和消費(fèi)國，擁有全球最完整的工業(yè)體系、最大的終端市場及政府自上而下的支持，同時(shí)大量海外人才歸國，優(yōu)勢顯著。高捷資本目前在計(jì)算、存儲、感知、IoT、AI等芯片領(lǐng)域均有布局，同時(shí)也布局了半導(dǎo)體上下游產(chǎn)業(yè)鏈。

其次，中國目前擁有很大的窗口機(jī)會(huì)。一方面，目前全球每年約5000億美元的半導(dǎo)體市場中，中國約占3500億美元，其中國產(chǎn)份額僅十分之一，大部分都靠進(jìn)口，尤其是中高端芯片?！拔覀兛梢宰鲆粋€(gè)簡單的預(yù)估，雖然短期內(nèi)很難替代掉所有的進(jìn)口，但10年替代掉50%，將近1500億美元每年的市場還是值得期待的，”黎蔓說。此外，他認(rèn)為，IoT、邊緣計(jì)算等半導(dǎo)體增量市場也不可小覷。

被問及人工智能領(lǐng)域的看好的細(xì)分場景，黎蔓告訴36氪，服務(wù)機(jī)器人是個(gè)很好的發(fā)展方向，目前比較常見的有看護(hù)機(jī)器人、智能音箱、社區(qū)服務(wù)機(jī)器人等，他們能夠有效替代人力來完成一些單一的、基礎(chǔ)性的工作。而隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，黎蔓認(rèn)為未來服務(wù)機(jī)器人將由單一任務(wù)向多元化任務(wù)發(fā)展，盡管要達(dá)到人的智能，還有相當(dāng)一段時(shí)期。

總體來說，黎蔓認(rèn)為，未來10-20年是投資智慧科技的黃金時(shí)機(jī)。盡管目前還處在非常初始的階段，但近年計(jì)算能力提升和數(shù)據(jù)大量普及將使智能技術(shù)迎來爆發(fā)期。