AI 创投圆桌对话：提供创业空间根本微不足道，AI 时代的孵化器还(4)

　　基于这样的情况，当时我们也在考虑科沃斯来做这样的孵化加速器的话，我们有什么？最大的资源就是科沃斯在这个行业里面 19 年的经验，以及大家在做软硬件一体化的时候，从软件算法到硬件到系统集成整整一系列的过程中，我们可能可以给创业者带来的经验和分享。所以，我们也已经构建了生态链包括产业链融合资源对接等等，在这个过程中，我们在选择企业的时候，首先我们也会反问自己，有这么多企业，哪些是可以提供服务的。

　　本次圆桌论坛由星启 ？ PNP 独角兽加速计划的执行人王磊担任主持人，英诺天使基金的创始合伙人林森、科沃斯投资合作副总裁高倩、INNOSPACE+ 总监、壹诺创投基金创始合伙人陈成强参与讨论。

　　所以对于 AI 创业企业来讲，AI 是一种工具，通过工具让我们的产品或者用户体验提高，我们同步要考虑的是给消费者和这样场景的用户提供了什么样的价值，而提供价值所带来的成本是多少，我觉得这是需要考虑的，可能相对来讲也是更务实的，这是 AI 里面我觉得需要关注的点。

　　高倩：科沃斯虽然没有孵化过任何互联网企业，但我们自己也在建互联网生态圈。一个比较直观的感受是，我们之前也参加过很多互联网的会，我感觉好像互联网的会议，在座的各位嘉宾包括听众会更活跃，AI的会议虽然现在会议人很多，但是我觉得 AI 的会议相对会比较内敛。从这里面，我的感受就是大家可以看到这两类企业的核心竞争力，我们考量的维度是不一样的。

　　林森：我们还是极度看好跟 AI 相关的新应用，从 AI 本身来讲，如果只是算法方面的创新，我们认为机会已经过去了。现在最主要的是投跟AI相关的垂直应用类团队，这些团队首先肯定是有算法的基础。其次，要真的有商业模式的基本考量，只谈 AI 不谈挣钱，这个公司是很难生存的。最后，AI 一定是跟大数据相关，如果没有数据获取能力的话非常难。

　　下面一个问题，因为现在的孵化器或者加速计划也好，蛮多的，创业团队在选择这些加速计划的时候，他们更应该怎么去看问题？另外作为加速计划包括 CVC 这种大企业的加速计划还是其他的孵化器也好，我们看项目的时候，我们又有什么判断逻辑？

　　此外，我们目前跟腾讯的合作也比较多，因为我们在运营腾讯的众创空间，我觉得在这方面是希望帮助投的企业通过跟腾讯的合作，有更多数据源的支持，有更多商业化的可能。从这个角度来讲，对于创业者而言最重要的还是想明白刚才说的跟商业模式相关，如何挣钱、跟哪个行业结合在一起，这是一个方面。

　　王磊：我的看法是，我们的企业级加速器或者叫加速计划，并不完全提供物理空间或者服务，但对于产业投资，刚才说的 AI 技术包括其他的大数据技术也好，放到垂直产业里面，其实要提供它最“刚”的部分，也就是对于这个项目市场价值的判断，这非常重要，对于创业项目来说，如果只是在技术维度里去发展，最后可能就会像一些智能硬件一样成为伪需求产品。

　　王磊：第一个问题是 AI 创业跟 PC 互联网和移动互联网时代的创业还是有很大的区别，因为 AI 不是一个行业，它更多的是一个技术方向，需要跟垂直行业应用相结合，作为孵化器，我们应该在这过程中怎么做调整？

　　我们目前做的加速计划，是从市场需求和投资两个维度去判断的。我们跟全球知名的大企业，如汽车领域的奥迪、戴姆勒，家居领域的博世、飞利浦等，我们会将这些大企业的创新需求提前释放出来，这样再跟创业项目进行精准匹配，有了真实的应用场景和市场需求，就可以很好的保证创业的方向，提高成功的几率。其次，在这个过程中，我们还会加入投资的环节，经过初步判断，如果创业项目能够基本满足大企业创新和产业升级的需求，我们加速计划会与合作投资机构促成投资的达成，这样可以有效的降低创业风险，提高创业的成功的速度。

　　一个孵化器如果能够在这个行业里真正读懂行业，这是我们这个孵化器需要不停追求的目标，大家各自的擅长点不一样，怎么利用我们的擅长点做这样的垂直孵化器，是我们需要不停探索的。我也相信所有对孵化器有兴趣的创业者们应该是从这个角度去筛选。因为孵化加速器也是科沃斯投资生态链里很重要的环节，是我们从前端项目的发现、培育、加速到后端的引入，是一个完整的生态圈。从我们的角度来讲也是在项目筛选初期，以投资人的眼光，以产业资本的眼光看这些项目，在源头上就能给予它比较及时的帮助。

　　除了做早期孵化器我们还做早期基金，我们怎么做呢？我们的优势是不是来源于项目或者是以我们自身的能力可以好好服务于这些创业项目呢？其实不是的，是打造整个生态，刚刚开始的时候还是蛮难的，所以我们又找了一些在这个领域上的大企业跟我们合作。比如说西门子，针对智能制造，通过这里面很多资源，把这整个生态打造起来。在选项目的时候也是按照这样的逻辑，去选择适合加入我们孵化器的项目，不同的孵化器有不同的资源，专注的领域也不一样，所以必须要做好调研，可能有一些加速或者所谓孵化器的资源不是你们想要的，你们也要留意。

　　因为也运营了跟众创空间和孵化器相关的，到现在有四五年时间，我们认为可能唯一成功的模式就是刚才说的这种以一个巨头为核心的模式，所以大家可以多研究一下，至于那些没有特点的，没有巨头支持的孵化计划，我觉得都是比较难的。刚才主持人也讲了像跟星河、大汽车厂合作，如果说跟自动驾驶相关的创新企业，可能选择 PNP 的加速计划是合适的，这是我们在过去总结出来的经验。

　　在接下来几个月里大家可能会经常听到我们在这方面有动作，我们将会跟一些国内外大的 AI 企业甚至是大学和研究院，一起打造一个 AI 应用基地。同时，从刚才讲的三个领域去做一些 AI 应用场景，可能在智慧城市上也会有一些应用，未来的孵化器和加速器必须要有很专注的定位，这样对我们也好，对所服务的项目也好，也是比较尽责的做法。

　　今年年初，我们发布了自己的 AI 投资通路。同时，我们自己也在运营一些跟创新相关的事情，包括和腾讯最大的创投空间也有合作，现在腾讯 AI 孵化创业营也在全力支持，所以在这方面来讲，AI 的未来和现在的情况我们都比较看好，希望能够跟大家多合作。

　　去年，我们参加雷锋网（公众号：雷锋网）的这个会上我就谈了一个观点，未来在 AI 这个领域上，我们认为相对垂直的领域才有机会，如果不是垂直领域的话，这些巨量的数据来源基本上控在 BAT 手里，而跟医疗相关数据方面，BAT 可能都是没有的，如果你能碰到好的医疗数据，机会就会很大，可能会成长为这个行业里的小巨头。

　　不过，AI 本身有风口是对的，我们对任何一个创业企业在初期的时候，我们永远在高估它，中期的时候低估它，比较成熟的时候，对它的认识就会趋于正常。从这个角度来讲，这也是我们投资的认识曲线。

　　我觉得我们肯定还是会关注核心的技术，从科沃斯的特点来讲，因为我们一直在制造业企业里面，我们也在看产品，以及看产品怎么落地。C 端产品有一个非常突出的特点是，对于消费者来讲，他并没有那么关注你的技术是什么样的黑科技，你背后有多高深的算法，消费者更关注用了你的技术，我的产品有没有更好用，我有没有需要为这个技术付出额外的成本，如果我的产品付出了更高的成本，没有给我更好的用户体验，我是不愿意付这个成本的。

　　高倩：对于这个问题我是这样考虑的，特别是伴随前一轮互联网的热潮，现在孵化器很多。从去年开始，如果大家关注孵化器的话，会发现陆陆续续有孵化器开始优胜劣汰，从 1.0 版本慢慢要整合，大家都在提倡我是不是要再升级一次，变成生态型等等。在这样一个阶段，我觉得跟英诺相比、跟 INNOSPACE+ 相比，科沃斯和蒲公英这样一个孵化器，本身也是在探索阶段。我们也在创业，我们创业跟大家创业是一样的，我要分析如果我进入这个行业的话，我的定位是什么？创业者为什么要选择我们？我们的价值在哪里？我们可以给到创业者什么资源？如果这些问题并不能回答很清楚的话，我觉得我们没有必要做孵化器或者加速器。

　　其次，就是如何能够获取真的数据的资源。在过去以来，我一直是跟很多的行业人士还有创业者讲我们的基本观点：中国真的是 AI 创业最好的土壤。因为中国应用的领域是非常广泛的，我们有太多的行业需要通过AI改善效率。另一方面，中国是数据资源最广泛的，而且就数据的可利用性来说，它是最好的市场，不像美国，你想用一张 X 光片是非常难的事情，在中国如果跟一个医院有很好关系的话，就可以用这些片子去处理你的算法成熟度的问题。从这些角度来讲，我们觉得要帮助做人工智能的企业就要从刚才说的几个方面去帮助他们。我也再次强调，场地这些东西都是极其细微或者说在我们眼里都是不值得一提的事情。

　　通过过去一年多我们观察所投企业的进展，我们还是坚定这个看法。所以对在 AI 领域的创业者来讲，希望大家更加专注一些。现在 AI 热潮太热了，风口在这里，但是大家不要追逐风口，如果真的追逐的话，风还是会吹走，再过半年就会去到别的地方，再掉下来就会摔得很惨。

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　　对于互联网企业而言，考量的维度更多在于它的创新商业模式以及超强的扩展能力，而对于 AI 企业来讲，我想可能大家都谈到我们的核心技术在哪里，以及这个技术能否与应用产品结合。

　　AI 本身只是一个工具，如果说不跟应用结合，已经没有什么前途。比如，我们推的是看 X 光片帮助医生能够诊断，这是一方面，就是说它们的商业化是非常缺乏的。第二方面，在有商业化能力和资源的情况之下还缺数据。如果没有数据，我认为 AI 也是无源之水，所以像我们投的一个项目，跟医科大学也是有合作的，如果没有这些数据也是没法把算法做得很好。第三方面才是跟资金相关的，我们的资金是一个助推器，而他们本身其实不需要什么场地和其他方面支持，所以对我们来讲，并没有把 AI 和孵化器这件事做太多的关联。