《时代人会越来越懒，但人脑会越来越勤奋，机器人不会完全代替人》 精选一

月18日，由合肥市人民**、合肥市工作办公室、合肥市科学技术局、合肥兴控股有限公司、清科集团共同举办的2017中国·合肥“资本+创新”对接峰会在合肥召开。

在圆桌讨论环节，毅达资本程锦；盈科资本董事、国际合伙人、副总裁李兵；一村资本智能制造和新能源汽车事业部执行总经理马海峰；新毅控股高端装备事业部董事总经理张晓伟；以及维思资本合伙人孙健到场就“资本聚集激发智能制造新动能”主题进行了精彩讨论，以下为现场实录：

孙健：非常感谢组委会邀请我们跟大家分享智能制造的话题，在开始话题内容之前，我想请在座的嘉宾介绍自己的企业。

程锦：毅达资本前身是江苏高科技，江苏高科技集团是九二年成立的，是比较老牌的。在2014年更名为毅达资本。我们从成立到现在已经投资了将近五百家的高新技术企业，其中已经有近一百家在资本市场证券化，我们一直都是专著在高科技领域深耕细作。在安徽我们也设立了100亿的皖江，拉动安徽本地的产业升级。

李兵：我是盈科资本的李兵，我们目前累计一百多个项目，加上并购和借壳的有接近二十个项目在排队阶段。2018年年初在排队的项目大概达到10%，我们的阶段也是受众于资金的限制，资金大多数来自于机构，90%的投资人是来自金融机构和上市公司的限制。对于行业限制还是非常看好智能制造，我们的除了阶段限制之外更多的看有刚性需求下的创新，基于这个逻辑在，今天非常荣幸来到这儿跟大家做交流。

马海峰：一村资本是2015年华兴股份百分之百成立的子公司，当时要从传统的产业转移到基本股平台，这两年做得也不错，转型之后现在华兴村的上市公司全部都是请的职业管理团队，我们这个平台基本上现在是的平台，我们是分四个事业部，最早成立的TMT的事业部也投了市场上比较出名的项目，包括一些海外游戏公司的回归，我们有一个大联欢的事业部做医药企业医院的投资，我们也有芯片事业部，他们是从美国硅谷回来的专家。我们智能制造和新能源汽车看海内外的两个领域比较好的项目。

我们的理念分两部分，一个是我们是为集团上市公司服务的上市公司，集团上市公司有些并购方面的需求，或者是孵化的需求，我们可以一起做配资，出，然后一起来募资，我们也出钱出项目。另外我们还有，比如在智能制造自己是投一些企业的。

张晓伟：新毅控股之前叫新药基金，我们现在有五个事业部，我们现在投资的策略有几个，一个是自己做一些VC和PE，其次根据一些上市公司，我们来投一些项目。

孙健：我是来自于维思资本的合伙人，维思在市场上是比较老牌的投资机构，最早从零二年开始在国内做美元的投资，包括一些市场上当年最大的几个太阳能的企业都是我们的团队。然后零九年开始启用维思的品牌，我们是做精品策略的向，主要我们是做清洁技术能源、节能减排这个方向，另外我们也投一些TMT和2B，今天我们整个要讲的主题是关于智能制造，刚才在跟几位嘉宾说这个话题是非常的宽泛。

昨天晚上刚好大家也看到新闻，国务院我们的*****刚刚召开的国务院会议指出要把智能制造作为今年的一个主攻方向，大家也知道中国其实也提出来整个中国制造的2025计划，在这之前也有很多的名词包装的说法，包括是工业//12.shtml

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《人工智能时代人会越来越懒，但人脑会越来越勤奋，机器人不会完全代替人》 精选十

原标题：元禾原点孔令国：从产业视角理解智能化投资 |捕手志

题图：元禾原点管理合伙人 孔令国先生

早在上世纪90年代就在台湾投资过很多项目的孔令国先生算是一位创投老兵，看过无数次潮起潮落。比如，1999年的泡沫前夕还没有这样的概念，但他已经在台湾投过网络送餐、送花类的项目。互联网泡沫来袭时，那些项目不出意外地被终结了。

这些年，孔令国先生一直在探索市场与周期之间的化学效应，凭借着对高科技产业时点的敏锐捕捉，主导投资了寒武纪科技、常州瑞声科技、无锡尚德太阳能电池、展讯科技等企业。近日，孔令国先生在长石资本内部分享了他对高科技产业最新的产业现状分析，还详解了自己的投资策略，值得一看。原文来自长石资本（ID：LongCapital-），此次推送略有删减。

■从产业视角理解智能化投资

作者|孔令国 编辑|潘宇波

对于智能制造，我一直有一些理解，但并不是很深刻。虽然我学习的是机械和制造，但我觉得从原来传统的人工时代，到半自动时代，到自动化时代，再到我们所谓的智能制造还要经历很长的一段时间。

近几年最热门的一个词就是「智能」。但是智能真正的定义是什么？其实大家可能还要重新理解一番。现在如果谈到智能，最广泛讨论的就是与人工智能相关的东西。

几个月前，有一个很热门的新闻。清华大学教王志华教授在接受专访时表示，到目前为止几乎所有的AI都是胡扯，那些说自己专做AI的都是纯属忽悠。因为他觉得没有集成电路就没有现代社会，没有最基本的运算核心，所谓在算法、运用上做开发和发展，都是虚的。

中国集成电路产业规模，从2011年1933亿提升到2016年的4000多亿，市场增速一直保持在较高的水平。其中2016年的增长率达到19％，预计2017年半导体产业增速会达到18％-25％。

这张图其实是很多投资人与创业人都耳熟能详的。在过去这几年，尤其在互联网和移动互联网时代，大家都喜欢讲风口论。过去几十年来所有的科技改变生活，没有一个新的科技出现，不是从一开始出来，然后慢慢被资本市场和创业者吹泡沫，一直吹到最高点的。

在2016年最上面的顶端就是机器学习，然后接下来不可避免的，这个泡沫终将破灭。破掉之后产业才能渐渐发展成熟，前面的是虚拟线AR/VR，后面的是类神经网络等等，最高的区域有一个。

回归到主题，在如今我们所谓最热门的几大产业里，从AI到物联网、智能制造、智能硬件，包括所谓的新能源汽车、5G，都反应了当前是一个信息产业爆炸的时代。但是可以看得到，所有垂直的行业里，大概就是分这三、四块。

比如拿AI来讲，从最底层的基础层，技术层，应用层三个层次来说：在基础层里有计算芯片，存储，大数据；在技术层有算率，算法平台，图象识别，语言处理；在应用层有无人驾驶，智能安防，智能医疗。

从AI到物联网智能制造，中间的过程相当雷同：从最底层的感知层，FID，传感器开关，接入网关等智能终端；到中间的网络层，云计算平台，互联网，信息中心网络；再到应用层，智能家居，物流监控等。

我们从材料设备、IP，到芯片设计、制造、分装、模块化，最后到电子成品。这是从水平的角度看任何一个电子产业的产业链。

此次，结合自己在投资界近20年的经验，我主要分享对半导体产业，或者是说对高科技产业的一些投资思考。在这几个垂直的行业里，最底层相关的东西都是一些最能感知的。

我将过去20年分了三个阶段，第一个阶段是90年代的PC和Notebook时代；第二个阶段是光通讯和互联网的兴起，然后到2000互联网泡沫破裂，产业重新洗牌，到互联网企业的挣扎重生；第三个阶段是2007年智能手机的面世，正式开启移动互联网时代，移动互联网造就了新的商业模式，彻底改变人的生活方式。

从PC和Notebook互联网开始到泡沫破灭，重新洗牌。在我们那个时代，如果我要上网，要通过一个电话线拨号上网。那个时候的商业界其实常常举办一些类似像阿尔法狗和人下棋的活动。当时给我留下深刻印象的是：有两个人被关在一个房间里，然后用摄像头监视着，让他一个月不要出门，看他能不能活下去。这个实验说明了利用互联网可以改变我们的生活，其目的是为了刺激当时的人们接受互联网。

但是后来互联网泡沫破灭，这其中也是有因可循的。当初你上网，碰到肚子饿了，如果要订一个餐，去电脑连线连半天还不如到楼下买一个方便面来的快。所以人的消费行为远远比科技创业者或资本家的来的快。

因此那时候很多互联网相关的企业，比如说像现在的O2O，买花、订餐、买盒饭、买菜等等，其实在90年代有很多互联网在做这类事情，但后来他们统统消失了。而即使2000年的互联网泡沫破灭，像Cisco一样的企业仍然存活着，这是因为他们专门做建设网络通讯的产品。

在过去几年，移动互联网上有很多APP，包括一些O2O企业在前一阵子也都重新洗牌了。为什么呢？因为很多应用一直在完善，或者在适应现在的生活。但是苹果，或者很多做移动手机的，比如包括联发科等等这些公司依然存活着。

通过以上几个例子可以看出每一个产业或每一个新科技的迭代，如果在所谓的基础建设方面还没完备之前，很多应用面临的挑战都很大。就如很多**领导所言，马路要通，水电就一定要通。

可能你在很多文献里也看到，所谓智能应用的发展主要看三个参数的累计，第一个数据，第二个算法，第三个算力。对我的投资布局而言，通常我只会对算力层面做一些比较深的布局。因为数据层面在所谓的移动互联网大咖之间已经得到了非常多的关注，在算法层面，其实就只有一些改进。

过去的二三十年，在算法上面的投入很有限。我认为未来5-10年，智能领域不管有怎样的发展和应用，一定离不开算力层面的发展。

那除了我自己的思考外，外在环境有什么需求？

第一，新应用趋势的出现，以及新产品的推出是行业持续发展的内在动力。物联网及智能化、信息安全、新能源三大趋势将带领科技行业进入新一轮的成长周期。在全球由信息化向智能化变迁的背景下，物联网、云计算、大数据、互联网+、工业4.0、智能制造、新能源、高速铁路、智慧健康服务等将成为中国科技行业未来发展的动力。其实所谓的智能制造和工业4.0，都脱不开物联网及智能化。

万物互联的时代即将到来，半导体器件需求明显，主要集中在传感器、处理器、网络传输和存储芯片四大类。因为不管你是工业4.0、智能终端，还是无人驾驶，其实与硬件及智能相关的东西都脱离不了这四个关健词。

机器设备在使用或机器人在运转时，一定要感知外部的世界，所以传感器是必须的。当做完前半部分之后，后半部分要进行处理，中央处理器不可避免；在传输的过程中，网络传输不可避免；在运算进行时，芯片不可避免。

第二，作为人工智能的核心，智能芯片领域势必迎来飞跃发展，而储存器也是国家重点支持的，智慧终端将带来更旺盛的需求，这就是物联网及智能化。其他像信息安全，金融IC卡替代传统的磁卡，军工特种集成电路逐步回归国产化；在新能源方面，新能源汽车爆发式增长，拉动功率半导体的需求。充电桩，轨道运输市场前景广阔。这是整个市场的需求。

从国家战略的角度来看，自主可控的半导体产业是国家信息安全的重要支柱，国家助推行业发展的意志非常坚决。第二个就是半导体行业有望成为我国新的经济增长点。因为中国每年进口的芯片已经超过石油，每年差不多2300多亿美金。十三五规划提出来中国IC支持率要达70%的目标，集成电路产业的发展成为国家战略，得到国家大力扶持，行业迎来国家强势替代的高潮，有望成为中国高端制造业崛起的排头兵。

第三，不管在通讯、工控、医疗、军工和航天，军工消费领域中，半导体绝对是核心。在智能终端，物联网，智能家居，汽车电子，通信等等，也是以这个为核心。所以为什么这两年，半导体重新变成一个非常火红的行业？因为在过去几十年的发展中，从来没有一个时代像现在对智能硬件的需求有这么多样化。从天上飞的无人机，地上跑的服务机器人，自动驾驶，无人驾驶到将来水里游的，其实这些所有的新硬件的出现，都需要重新定义半导体的规格。

随着应用普及，在人工智能等技术将提高信息处理的能力，促进信息化时代向智能和时代变迁，智能终端及其硬件载体也将极大拉动对集成电路、芯片的需求。产业若爆发，基础设施必先完善。

我们前两年投了一个公司叫寒武纪，有人提出疑问：这样一个公司刚出来，那个时候天使轮的估值大概将近5亿。我们为什么？其实我们投资的逻辑很简单，我们相信智能或者人工智能的相关的东西在未来5-10年要爆发了。

那三个参数点，第一个数据，算法，算力，最基础的算力一定要有。假设这个算力一定要有的话，除非中国忽略掉这个产业，但假如中国觉得这个产业非常值得重视的时候，中国就一定要培养自己算力的团队和企业。因为在所有相关的国防，军事，安全等等方面，不可能用谷歌的芯片做这些事情。在几十年前，因为国外芯片发展的比较先进，所以我们不得已用英特尔的CPU，但当我们的科技进步到一定程度的时候，这种事情就不大可能再会发生了。

以中国大国的战略，一定要培养自己的企业和团队，能够在这一方面进行琢磨。所以那时候我们看了一些企业之后，发现这家公司可能跑在比较前面，所以就投了。

在智能方面，其实还有一大块，就是储存相关的东西。中央在武汉要花两百多亿美元设立一个武汉新芯，最主要的原因就是中国每年有两千多亿美元进口芯片，这当中有将近30%用在储存方面。所有电子相关的产品，唯一不能缺的就是储存器，但现在储存器中国不能做，大部分都是进口的，尤其这还掌握在别人手里，诸如三星公司。

所以就算中国在电子行业里的制造能力非常强，一旦他们不卖储存器给你，所有的东西都将失去意义。去年有一个很热的新闻，就是华为的手机因为拿不到三星的储存器，所以用海斯的东西代替，但是并没有公开，最后的结果就是在网络上被大众诟病。

假设中国在储存器上面真的要大发力，未来的三五年中国储存器要自由地生产；在控制器方面，也要有自己自主的能力，我们也有一些布局。

这些就是我们目前在智能制造、智能终端、智能硬件，或者人工智能方向最主要一些投资的战略和布局。

这是「捕手志」的第97期文章，

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继Master创造围棋连胜纪录后，“百度大脑”又在6日晚登陆 《最强大脑》节目，并在人脸识别上以3:2险胜“最强大脑”的代表王峰。

至此，人工智能在视觉、听觉、深度学习和思考等方面已经展现出了“可怕”的实力。下棋和人脸识别到底有多难？人工智能pk成功意味着什么？未来人工智能还将“碾压”哪些领域？

1 看点一：人脸识别是不是就靠“一眼准”？下棋是不是就靠背棋谱？

人脸识别，似乎就是“看一看”，但实际并不简单，它挑战的是人类与生俱来的天赋——视觉和听觉，运用的是人工智能领域“兵家必争”的技术——深度学习，背后支撑是万亿级别的参数和超级复杂的算法，未来将应用在非常广泛的领域。

在《最强大脑》pk中，百度人工智能和人类选手通过分析照片中出现的幼年人脸，来识别出现场的成年人，并在30张共近千人脸的小学毕业照中鉴别主人公。

人的面貌在成长过程中受很多因素的影响，儿童时期的面部特征随时间而改变甚至消失。人脸识别并非将诸多图谱记忆就能选出这么简单，这里面涵盖了深度学习能力。

“如果人类识别主要靠‘气质’，那么计算机则是通过算法和学习将‘气质’一一分解。”百度深度学习实验室主任林元庆接受记者采访时说，人脸识别，其实就是计算机视觉。它需要依靠大规模的神经网络，万亿级别的参数，千亿的训练数据，亿级别的特征以及一些推理能力，是非常强大的人工智能系统。

这其中，推理能力并不是传统计算机擅长的，需要通过几步走来实现。第一步，建立起强大的人脸识别数据系统，比如，每个人有一百张不同的照片。然后从海量的数据里面提取共性。如果一个人嘴边长了一颗痔，机器学习就比较难，因为不是共性，只是一个案例里面发生的。但人就可以轻松辨别。此外，还要基于数据和共性提炼设计出非常好的算法。

林元庆说，人脸识别与智能驾驶、增强现实并列，在人工智能深度学习领域，是正在孵化且会产生深远影响的项目。经过几年的技术改进，百度已将错误率降低到2.3%，未来有望降到1%以下。

如果说人脸识别是“算”出来的，那么下棋呢？

和此前不同，很多人注意到，Master在下棋过程中的很多时候并没有按照常理出牌，这与人们理解的人工智能学习人类棋手方式方法并不同。业内专家认为，这里面包括了深度学习和增强学习两个过程。

AlphaGo系统中，有 Monte Carlo tree search（蒙特卡洛树搜索），可以把它理解为武侠小说中的“左右互博”。即自己和自己打。互博时间越长，就是把各种可能的对弈方案训练越长。在自我对弈中成长起来的新一代人工智能，未来可能完全不需要去搜集和背诵人类棋谱。

在林元庆看来，新一代人工智能不仅有对过去的学习，还有对未来的思考和预判。“下一步我要下这,能够给我带来多少得分，这就是增强学习，需要非常好的算法和非常有效的搜索。”林元庆说。

2 看点二：人脸识别和下棋就是“比着玩玩”吗？将用在哪些领域？

人工智能费这么大劲战胜人类，可真的不是为了“挑衅”。这些技术将在很快走进产业，服务百姓生活。

包括百度在内的诸多人工智能领军企业都表示，人机大战是为了检验人工智能和人类差距。但是，打败人类并不是目的，而是希望在此过程中不断进步，演化出好的技术来服务人类。

比如门禁。基于最新的人脸识别技术做成的门禁系统，人走到闸机前,一秒左右的时间闸机就能够识别成功并进行开门，不会出现误识别、走到一半卡住的现象。

比如金融。基于1：N的超高精度识别系统就能对身份证等信息精确识别。比如安保，可以做到快速“万里挑一”，包括识别被拐卖的儿童等，很多和人脸识别相关的应用都将大力推进。

除了人脸识别，在无人驾驶、智能家居等各个方面，人工智能已经展现出了极强的应用潜力。

比如语音识别，科大讯飞语音输入能实时准确地将语音转换成文本，让人工智能突破“智能认知”；基于人工智能的优化理财资产配置已经开始投入市场，在金融智能投资领域崭露头角；智慧家庭系统、儿童陪伴机器人等终端产品上市，让家庭生活更便捷安全……有人认为,未来很多工作将被人工智能取代,大量独角兽公司将诞生于人工智能领域。

3 看点三：中国如何抓住“人工智能”窗口，抢占发展先机？

科技创新在哪里兴起，发展动力就在哪里迸发，发展制高点和经济竞争力就转向哪里。当前，以人工智能为代表的新一轮科技革命和产业变革孕育兴起，世界主要国家争相寻找突破口，抢占未来发展先机。我国也不例外。

当前，人工智能带来的效果正逐步显现。比如，图加科技公司用智能技术对图片信息识别和深耕，挖掘出更多市场信息和消费需求。在不久的将来，拍张照片就能识别景点名称、历史和参观路径；通过秀场直播的图片，就能同步买到最新潮的服装；甚至可以通过用户浏览图片记录，自动分析出消费喜好和流行趋势，进行精准产品推荐。

不仅图片如此，基于人工智能，语音识别、体感交互等技术都将迎来重大突破，催生出一系列创新成果，颠覆人们的传统认知，推开万物互联的大门。

工信部信息化和软件服务业司司长谢少锋认为，信息技术已经成为支撑工业和信息产业发展的基础。在经历自动化、数字化之后，智能化将提升整个产业的技术水平，打开新的空间。这当中，人工智能扮演着极其重要的角色。

工信部也把包括人工智能在内的智能制造列为主攻方向，打好政策措施组合拳，培育融合发展新生态，促进新动能发展壮大。

日前印发的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》提出，到2018年将形成千亿级的人工智能市场应用规模。有统计显示，截至2016年9月,我国人工智能创业公司数量200余家,大部分创建于2010年后。语音和视觉是创业公司的两大方向。

不少专家表示,未来人工智能将在应对挑战的过程中逐步“进化”。中国有望成为人工智能科研与应用的高地。特别是在制造业、物流业、服务业，人工智能将彰显出巨大潜力。

来源：新华社 记者 张辛欣

2017年，公众对于人工智能技术的态度似乎徘徊于恐惧未知和谨慎乐观之间。然而，越来越多人相信，人工智能将对人类发展产生至关重要的作用。这些相信的人既不是局外人，也不是与众不同之人——实际上，他们正在谷歌等公司从事前沿技术的研究工作。

谷歌人工智能与未来主义专家Ray Kurzweil在上周召开的外交关系委员会“亲密问答环节”上发表了讲话。在公众看来，Ray Kurzweil对人类未来所持的观点可能有些激进，因为在公众的意识中，头条新闻中Elon Musk和斯蒂芬·霍金对于第三次世界大战的警告已经给他们留下了深刻的印象。

他随即指出，当今时代是人类有史以来最好的时期。他的意思是，大多数人都不知道，饥饿和贫困状况已经处于有史以来的最低水平。“全球三十亿人口拥有智能手机，我一开始以为是二十亿，但事实证明是三十亿。”再过几年，这个数字就会变成六十亿。”他说到。

人类历史上最致命的战争第二次世界大战结束于72年前。自那时起，人类就陷入了无数小规模冲突、警察行动甚至是真正的战争之中。然而，美国仍陷于其历史上持续时间最长的战争之中且看不到尽头—。目前，人类正在享受人类文明史上前所未有的和平时期。

但也有人惧怕，人工智能将在某种程度上影响这一进程，并使人类卷入另一场“毁灭”级别的事件之中。如果是原子弹这样的技术使得二战达到有史以来最致命的毁灭，那么，第三次世界大战的破坏性岂不是更大？

据Kurzweil说，事实比这复杂得多。他认为，我们之所以能够在如此长的时间内和谐共存（在宏观的历史背景下），部分原因在于民主主义已经开始在全球范围内生根发芽。同时，他还认为，通讯技术的进步直接促成了民主主义的兴起。根据他的说法：

一个世纪前，民主国家的数量屈指可数；两个世纪前，民主国家的数量更是少之又少。目前，整个世界似乎变得更加和平安宁了。但事实并非如此，因为我们对世界所存在问题的判断正在愈加明晰。

那么接下来会发生什么呢？他相信我们所拥有的生物学特征会逐渐减少，因为人类在不断进化，而我们进化的下一个阶段将是技术的内部应用。人机混合的结果并不是金属怪物。它只会成为你大脑中的一个芯片，而不是你手中的手机。

在未来，与其问谷歌“嘿，今天的天气怎么样？”，然后等待来自闪烁方框的答案，不如来点更震撼的：脑海中浮现出了天气，然后就可以直接得到答案。

Kursweil认为，截止到2029年，“医疗机器人可以进入我们的大脑，并将我们的新大脑皮层连接到智能云”。

即使对于经常报道人工智能的科技记者来说，这个想法也非常令人震惊。很难想象，在贾斯丁·比伯35岁之前，人们可以将大脑与云连接在一起。

但是，不要冒然否认Ray Kurzweil的观点：他是很少犯错的。他已经做了成百上千个科技领域的预测，按理来说，这应该是未来学家所做的事情，但是他所做出的预测90%都是正确的。

根据Kurzweil的说法，未来是不可思议的，但值得一提的是，他认为当今时代也相当了不起。他提醒我们，“就在几年前，我们还拥有类似智能手机的通讯设备，但它们运行得不流畅，”他说得没错。

如今的智能手机能够轻松应对复杂的语音指令，比如“找出我去旧金山时拍摄的所有照片”，“播放《星际迷航：下一代》第三季第16集”等等。如今的手机能够识别说话者，即使是在播放音乐的时候，也能识别出你的声音，并毫不费力地执行命令。

而就在几年前，我们大多数人通常很快就会放弃使用语音控制，因为我们厌倦了无休止地重复指令。我们认为，我们一定会等到技术改进的那一天。现在呢，真的是好多了。

根据Ray Kurzweil等专家的说法，如今，人工智能已经切实地影响到了我们生活的各个领域。作为个体，我们也许不能马上注意到这些变化，但我们对机器学习的依赖程度却在呈指数级增加。

在背后促使人工智能革命进展的是加速回报定律，以及Ray Kurzweil所作出的预测。对于机器学习能力极限的界定，恐怕还将需要随时随刻重新进行评估。