从行业需求出发寻找项目

“投资其实需要大量宏观经济的分析，分析哪些行业需要先突破现状，比如人工智能在物流的应用肯定很早，因为它的需求太大了；比如在医疗的应用会晚一点，因为医疗太重要了，关乎生死，病人不敢轻易找个机器人来诊断，需要医生来背书。”在接受《陆家嘴》专访中，洪泰基金Aplus执行董事赖蕴琦表示，投资必须先对产业有完整的研究，判断行业的需求，再去选择赛道、公司。

赖蕴琦毕业于英国帝国理工学院，曾在伦敦从事期货衍生品交易，后回国加入百度核心业务部门搜索广告凤巢团队，负责产品设计，两年后加入百度投资并购部，负责业务相关的技术投资。2016年，她加入洪泰，如今任洪泰基金Aplus执行董事，聚焦人工智能、TMT、消费等领域早期和成长期投资，投资项目包括异构智能、蓝胖子机器人、声智科技、跃盟科技、周同科技、铂金智慧、AIFI、酷云互动、八分量等一批国内外人工智能创业公司。

《陆家嘴》：之前你从百度搜索广告凤巢团队转入投资并购部，后加入洪泰，这段过程中对投资本质的理解有哪些变化？

赖蕴琦：最早从百度核心业务部门到投资并购部，主要还是考虑补充百度的战略需求，战略投资和一般的风投有所不同，比如选择标准、范围等，战投主要还是围绕着业务需求去投，可能不会追逐收益最大化的项目。所以在做了一段时间之后，希望说能够单纯地从投资回报的角度去做投资，所以在一家VC里面肯定比在战略投资机构里面更直接。

《陆家嘴》：在做投资的时候，有些项目的技术门槛特别高，然而投资人自身的技术能力有限，你怎么去判断创始人及团队的执行力与技术能力？

赖蕴琦：我觉得有两个角度。第一，我们跟一批科学家都特别熟，像以前工作过的百度凤巢，里面三个实验室都支持我们，以及一些学术界的研究院，比如中科院，牛津、斯坦福、帝国理工的计算机实验室、人工智能实验室，我们会去找专业领域最前沿的科学家判断项目；第二，其实在技术类投资里面，技术的领先性不能说不重要，但不是唯一的，除了这个以外，更重要的是判断团队有没有商业落地的能力，就是看商业模式。

《陆家嘴》：比如在人工智能领域，怎么判断项目有商业落地能力？

赖蕴琦：投资是这样的，不是说我看了一个项目然后来做研究，一定是先做研究才去看项目。我是带着投资的目的去找项目，比如说投资蓝胖子机器人，这是人工智能在仓储物流领域的应用，投资这个领域其实有原因的。我们做大量的宏观经济和产业经济的分析，发现中国的劳动力不足以供给这么多的仓储物流。而中国的电商迅速发展带动了整个物流的需求，需求巨大，但劳动力供给不足，那么就需要去解决这个问题，这时候机会出现了，谁能够让物流公司用机器去替代部分劳动力的需求？这样的公司一定是有机会的，因为它有需求。

所以我们先对产业有完整的研究，判断仓储物流在这个时间点上一定有自动化的需求，有人工智能落地的地方，才去看赛道、公司。

《陆家嘴》：像异构智能、蓝胖子机器人、声智科技、八分量这些项目，投资的时候有没有打动你的一些共性？

赖蕴琦：我觉得首先是希望用技术驱动的商业价值，这是他们最一致的点；第二，这个项目有商业落地可能性，以及创始人团队有能力商业化。这两块是最直接的共性，所以我一般不会投单纯的科学家创业，他对这个项目能怎么进展，没有什么想法，没有办法执行，也没有什么经验，我觉得比较难。所以一定是在技术上暂时的领先，且把商业的事情想得很清楚，并且团队相互配合。

《陆家嘴》：在落地方面，人工智能的应用场景特别广，像金融、教育、医疗，洪泰在其中的布局有哪些？

赖蕴琦：人工智能的落地会分为两大块，第一大块一定是广告和金融，因为这两个没有实物资产。我认为所谓的人工智能就是某一类算法的统称，所以你看所有互联网公司的AI团队，一定是最早落地它的广告系统，百度凤巢就是在13年的时候大批量的使用，Facebook也是，淘宝也是。所以AI的落地最早的一批一定是在广告、金融，这两个行业其实本质是非常相似，没有固定库存，没有线下，效果一下能够实时体现。

第二块是其他，就是所有的大行业都有大机会，但是怎么去选择？一定要按节奏，回到我刚才讲投资其实需要大量宏观经济的分析，分析哪些行业需要先突破现状，比如人工智能在物流的应用肯定很早，因为它的需求太大了；比如在医疗的应用会晚一点，因为医疗太重要了、关乎生死，病人不敢轻易找个机器人来诊断，需要医生来背书；又如在制造业领域，人工智能的应用也会慢一点，因为现有制造业总体上都比较落后，它的落后在于一代人的落后，你要让制造业跟广告平台一样，迅速应用人工智能等新技术是不太可能的，因为人工智能行业主要的从业者可能都是80后90后，但是制造业现在暂时还是在50后60后手里，需要一段时间，要等到换一代人，或者彻底被洗牌，需要开始往上走的时候，才会对新技术有特别强烈的需求。

《陆家嘴》：像在语音识别与语义理解领域，人工智能的识别准确率也尚未达到商用标准，你觉得行业内还存在哪些挑战？

赖蕴琦：语音识别和语义理解其实是两件事情。科大讯飞、云知声、百度在语音识别这件事情上已经做得比较准确了，但是在语义理解上，机器不可能像人一样跟你对话，因为人类都还没有理解语言是怎么回事。

《陆家嘴》：你觉得在语义识别领域，未来人工智能可能会达到哪个高度？

赖蕴琦：机器翻译其实已经比过去进步很多，中国有几家公司做得非常好，不能说完全替代人，还是需要人工加工，但是效率的提升已经非常明显了，能够做到90%多的准确率。而且通过完全神经网络训练，只要有数据，人工智能的算法提升就非常快。随着更多人用更多的专业语料，在每一个专业领域，人工智能的准备也会迅速提高，比如你要训练医疗领域的翻译，这种翻译必须拥有大量医疗领域的语料才能训练算法，然后你再用这个算法，来做机器翻译，而这个领域难在于很难做出一套通用的算法。

《陆家嘴》：国内人工智能领域有些项目估值很高，你怎么看待？

赖蕴琦：好的项目头部效应特别明显。从我们投资的角度说，肯定希望估值尽量低，所以有两种方式：第一种，如果是最早期投资、孵化的项目，我们肯定能够以非常低的估值投资，因为我们出的不仅是钱，还会帮助他们，包括明确方向、补充团队、商业落地等等，所以这种项目总体来说估值会比较低，而且项目的风险性会比较小；第二种，如果我们没有在第一轮或者最早期投到这个项目，一般在估值上很难谈判，但总有人会投。

《陆家嘴》：在很多领域，比如智能投顾、自动驾驶，用户会有一些担忧，他们宁可自己去操作，也不肯交给一台机器运作，你认为应该怎么解决其中的信任问题？

赖蕴琦：首先你需要在产品设计上做一些创新或者好的交互，增强用户的信任感与安全感。第二我觉得这个事情确实需要时间，就像中国互联网近几年才开始流行付费，以前网上看电影没有人付费，但今天看电影、看电子书、看网课都要花钱买，其实随着一代人成长起来，他会习惯于对优质内容付费。今天我们不相信一台机器可以帮我们理财、出行，但我们会慢慢地在很多跟金钱不那么相关的事情上用到自动化的东西，比如说自动填写表格，在这些无关乎钱、无关乎生死的事情上，我们会慢慢习惯于让机器去完成，最后人类的心理会慢慢接受让机器问诊、理财、驾驶等等。

《陆家嘴》：洪泰基金升级为洪泰资本控股，产品线覆盖天使、VC、PE、并购后，你在投资的时候会不会用PE或者Pre IPO的眼光去看项目？

赖蕴琦：洪泰有不同团队，我们是VC团队，PE有PE团队， Pre IPO有Pre IPO团队，不同的团队在做这些不同的基金，所以我觉得应该让专业的人做专业的事情，你让我们投Pre IPO也投不好。

《陆家嘴》：随着资管新规、去杠杆相关政策的出台，PE/VC的募资难度加大，洪泰的情况怎么样？对于募资难的PE/VC有哪些应对之策？

赖蕴琦：我们整个公司募资还挺顺，每天都有人来尽调，因为我们回报还不错，所以总体在募资上没有什么问题。现在说头部效应特别明显，其实也能理解，因为之前太多基金了，一万多家对吧？其实做一期就知道你到底投的好不好，所以能连续做基金的，还是需要很强的能力。

《陆家嘴》：能不能分享下Aplus基金未来三到五年的投资规划？

赖蕴琦：我们还是专注在TMT、人工智能与消费三个领域，投资阶段覆盖天使到成长期。