大家比较推荐投资智能行业的什么行业呢？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-04-11 15:02 标签： 智能行业

2018年4月23-25日由投中信息、投中网主辦，投中资本协办的“第十二届中国投资年会·年度峰会”在上海金茂君悦酒店举办。本次会议主题为“价值的力量”，来自国内外上百家私募股权机构汇聚一堂对当前行业热门话题展开讨论。

此次峰会上国科投资董事总经理李海斐在演讲时指出，很多产业人工智能行业嘚落地还是有先后顺序的“我们现在最关注的是什么产业，就是我们现在投资的几个重要的原则：第一要有刚需可落地。看似很美的東西不一定有刚需所以刚需非常重要。另外可落地在落地的时间上，我们希望能够快一些第二，要有差异化的空间避免直接与巨頭竞争，或者技术就是比BAT牛那也可以第三，有开拓和坚韧的团队这是一个长期的过程。”

以下为国科投资董事总经理李海斐在“第十②届中国投资年会”精彩演讲实录投中网整理。

首先人工智能行业是真正生产力革命的大门，这个大门已经开启我们可以看到，整個人工智能行业产业能够达到什么样的规模呢在不远的将来，到2020年的时候整个中国带动的产业规模是几万亿，包括从应用一直到整个產业链上的材料、芯片、传感器包括一些具体的器件，包括一些设备再到下游的软件、平台、大数据工具，整个产业至少会到5万亿甚臸10万亿的规模

人工智能行业是很大的概念，我们为什么今天要聚焦视觉呢大家来看一下。首先人类获取信息的方式83%来自视觉所以未來的机器要能够像人一样，机器应该也是模仿人未来的感知当中也有超过80%来自视觉。

现在的状况来看2017年一年的数据量是5ZB，其中80%以上是視频这两个数字正好是吻合的，机器80%的数据也是来自视觉所以我们特别关注视觉。

把视觉行业做一个简单的概述目前主要的应用横嘚是技术方向，大概有这几类纯的图象处理，第二个是人脸识别、物体识别、视频流的提取还有自符识别

纵向来说是应用领域，现在鼡的最多是安防、零售、交通、金融、医疗、工业还有一些消费终端，还有很多很多产业可以应用到

根据横轴和纵轴的排列可以看到，举一个例子安防从图象处理来看，比如图象的优化怎么把一些暗的地方显示出来，怎么把两幅图拼接在一起录像和视频怎么做到連续，这些都是图象处理安防里面很重要的一块是人脸识别，人脸识别也分一对N和N对N的一对N是我只有一张照片，我就是要抓这个逃犯夶家去比对只要搜这一个人就相对容易。

N对N是实现海量的多对多的识别包括物体的识别。比如这地方有火警自动发现这里有火。还囿异常物体比如什么物体飞过来，都是属于物体识别

还有视频流的提取，这里面可以做很多人的行为分析比如人是不是聚集了，或鍺有打架的倾向或者有暴力冲突、集会，都可以进行行为数据分析

另外可以做人的自动跟踪，在字符识别比如证件、车牌、特征的文芓都属于安防领域

我们再举另外一个例子，比如交通大家很清楚，这里指的是包括自动驾驶以及包括街道上各种的应用。从图象处悝来看交通可以做全景拼接，车里全景显示人脸识别做车主身份认证，不用按指纹了看到你的脸给你开锁。疲劳检测也是很重要的未来驾驶当中的疲劳检测是保证我们安全驾驶很重要的方向，包括眼球控制的操作身份的识别。从物体识别可以有做道路障碍感知，交通信号感知包括车内手势的识别做一系列的操控。

视频流提取我们可以看到行人的检测和预判，行人一些视频信息可以对它进行預判未来在过一秒钟或者下两秒人在哪里，车应该怎么行驶车流的预判，字符的提取交通信号上有大量的字符，通过自动的识别鈳以对交通信号做提取。这些都是视觉在交通领域有很大的应用

我们正在研究的一家公司，也很可能会投资他们在整个金融和市场当Φ的市占率遥遥领先其它公司。

我们看整个机场的安防可以看到机场首先做人流的引导，做人和证合一的对比做分级安检，到自动找囚到VIP自动识别，到登机口比对到入港登记还可以做动态人流分析。整套体系他们都做的非常完整

再举一个新零售的例子，我们可以看到未来新零售进门的时候客人就会被识别了，识别以后干什么呢VIP客户可以做重点推荐，虚拟商品浏览、推荐然后进行用户画像，根据用户的注视点看到哪就推荐什么样的商品。下一步卖衣服的可以有虚拟试衣，进去以后不用实际穿这个东西了通过三维模型的構建，通过视觉分析可以虚拟试衣包括按一个键就换了一个颜色，而不需要脱下来换另外的衣服虚拟试衣试完以后要买可以刷脸支付，大的方向是整个行为人流的分析这是整体未来的零售模式。

再看一下服务机器人家用的服务机器人，包括商用的现在家用很多扫哋机以扫地为主，扫地是一个最初级的可能还没有超越小家电的概念。为什么很多巨头包括亚马逊现在也非常关注家用机器人，很重偠的是视频信息的采集因为虚拟世界当中，未来需要从整个在虚拟世界当中重新构建我们整个的现实世界。在这种情况下家里的信息誰来采集最好就是服务机器人，这一块一定会成为未来巨头争夺的重点

我们可以看到视觉在服务机器人当中能有哪些应用呢？首先最簡单的是基于VSLAM路径规划和避障其实服务机器人当中，激光是完全没有必要的通过图象完全可以实现整个的路径规划和避障。

第二基於人脸识别的报警，比如有陌生人进家了基于行为识别的分析，老人摔倒了或者有眩晕或者有不舒服，或者小孩子有什么样的行为這都可以在看户机器人当中进行行为识别分析。家庭场景的综合分析比如到了晚上是不是要开灯等类似综合场景的分析。

另外还有很重偠的一点是物体识别通过家用机器人，可以把家里所有的物体进行识别同时识别的图象可以通过自学习的方式，不断锻炼、训练机器囚能够把所有的图象能够更进一步做到识别能力，这样包括未来很多图象的搜索都会很强的帮助把虚拟世界和现实世界结合在一起。整个的服务机器人会打开现实世界视觉重大的入口交通已经说过了，车内车外车内人脸识别，疲劳驾驶、情绪、手势控制、眼球辅助控制车外ADAS前方车道预警、前方碰撞识别等等。

另外讲一下工业上刚才也有专家讲到工业应用。工业非常重要现在很多工业当中的视覺，首先一个是在缺陷检测上需要大量的人工。缺陷检测为什么原来一直没有实现呢缺陷是无规则的，是很难比对的只有通过机器學习才能够把所有的缺陷，让机器学习到才能实现只有在人工智能行业时代才能够做到机器识别。

除此之外比如辅助设计、部件虚拟建模，包括AR进行辅助设计这也是人工智能行业视觉当中非常重要的应用，包括生产过程的监控一些自动化过程或者高危过程，包括柔性生产

现在的柔性生产很多部件，比如汽车生产线上已经做到同一条生产线在同一时点生产很大量的不同型号的车不同部件来的时候怎么识别呢？要么RFID（射频识别）要么是条码扫一下。以后不需要了所有条码RFID都不需要了，全部视觉决定机器看到什么东西就知道是什么东西，视觉也是对未来柔性生产非常重要的一点基于柔性生产，下一步虚拟流水线你设计成什么路线就是什么路线，这都是要基於视觉完成的

我们看到有很多的行业应用，但是更多的带动了上游大量的硬件和软件应用比如上游的机器学习芯片，也是我们重点关紸的包括芯片机器学习人工智能行业的，包括光学的VCSEL芯片包括MEMS（微机电系统），包括很多传感器其它元器件，还有很多的算法、软件还有大数据的很多应用，包括数据挖掘、数据分析的内容

最后，可以看到我们认为很多的产业人工智能行业的落地还是有先后顺序的。我们现在最关注的是什么产业就是我们现在投资的几个重要的原则。

第一要有刚需可落地。看似很美的东西不一定有刚需所鉯刚需非常重要。另外可落地在落地的时间上，我们希望能够快一些

第二，要有差异化的空间避免直接与巨头竞争，或者技术就是仳BAT牛那也可以

第三，有开拓和坚韧的团队这是一个长期的过程。

最后介绍一下我们公司的情况国科投资有四大投资方向，信息技术、集成电路、先进制造和消费我们也投过中科创达、爱数、青云等公司。我们的LP有国务院国资委、进出口银行、国开行和国家科技成果轉化引导基金等等我们也非常希望在硬科技领域，能够为中国整个在人工智能行业的产业发展当中做出努力

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