（原標題：無人機、人工智能和投資的坐標系）
無人機的前路
2014年時，無人機尚未在媒體頻繁亮相，隨后逐漸成為資本、技術焦點。三十年河東三十年河西，現在則很少有人敢投資無人機，尤其是2C端的初創無人機公司。無人機行業門檻偏高，需要集成的專利也多，更需要強大現金流的支持，所以只有那些實力強勁的無人機公司才能得到投資人的青睞。
無人機的一個行業應用方向是農業植保，但是多不賺錢。為什么？第一個邏輯很簡單，植保機的競爭對手不是飛機，而是廉價勞動力。在中國的農業實踐中，雇傭人力撒農藥的成本并不高。其次，無人機噴灑農藥只能灑到作物的頂部，根部很難覆蓋，效果不見得好。另外，飛機的維護費用很高，如果不能保證100%的無事故率，成本就很難降下來。那么，為什么還有如此眾多的無人機公司投身到農業植保行業呢？主要還是依靠政府的扶持和補貼從而降低了作業的成本，才留有一定的盈利空間，假如政府補貼減少，則意味著成本的上升和競爭的加劇。從這層意義上講，現階段無人機在農業植保領域產生的價值有限，未來的發展也具有不確定性。
現階段的無人機物流也未到成熟的時間點。大家看到亞馬遜在切入物流市場，我的理解是亞馬遜在為十年后布局，這是一場持久戰。為什么這么說？
物流是一個盡量壓縮成本并不斷擴大規模從而盈利的行業，任何新技術的應用都需要滿足至少其中一項才能大規模推廣。從目前的無人機技術發展水平來看，如果繼續采用現有的地面站和無線鏈路技術，很難在山區等復雜地形的地區實現飛行和投遞，除非加大成本采用新的通訊技術或者衛星天線的技術；加上當前無人機的定位精度不夠高，無法實現點對點的精準投遞，還需要人工甚至是專業人工的介入；另一方面，用于物流的無人機還需考慮載重可靠性的問題，甚至續航、抗風性等都會影響飛行，相比現有的運輸方式，貨物安全抵達的風險更高。想要解決這些問題，就必須增加人力物力成本，從而減少盈利，所以當前不具備在物流行業大規模應用推廣的條件。
無論對于投資人還是創業者來說，還是應該先冷靜看清行業的發展現狀，再做決定。
人工智能的想象和現實
80年代很多人就能意識到互聯網的價值，但他們沒能想到互聯網帶來的價值會如此巨大。不少人在說，大數據非常有價值，但是大數據時代什么時候真正來臨？和十年前相比，今天無疑已經迎來了大數據時代，因為今天的數據量是十年前的上百倍。后之視今，亦猶今之視昔。技術的成熟度永遠是相對的概念。
我們要持續關注這些行業的技術成熟到了什么程度。如果知道人工智能的趨勢，就知道技術奇點一定會來臨。但具體時間無法判斷，可能幾十年，也可能上百年。一旦到了臨界點的時候，多項組合就會帶來質變。這個時候，是創業的成熟時期，也是投資的最佳時機。
人工智能的想象和現實存在一定差距。然而，從簡單到復雜，往往只有一步之遙。未來是屬于機器人和人工智能的時代。現階段的機器人本質就是一個自動化裝置。比原來的工業自動化裝置多了一個軸臂之后就叫工業機器人；吸塵器增加了導航和傳感器之后，就變成了掃地機器人；智能手機無非只是運算能力更強，換了操作系統，有很多APP。
2014年，谷歌6.6億美金收了一家叫做Deep Mind的公司。這家公司在倫敦只是一個60人的小團隊。Deep Mind專注于兩個方向：一方面他們利用人工智能管理幫助谷歌省電；另一方面他們做了下圍棋的程序。當時他們飽受質疑，因為如果要贏李世石這樣的高手，背后的計算量非常龐大。后來這個團隊做出了Al-pha Go，再后來的事大家都知道了，Alpha Go戰勝了李世石，向所有人證明深度學習和人工智能相結合的巨大潛力。
2015年我們投了一家公司叫NovuMind。創始人吳韌和 Deep Mind的創始人背景很相似。Novu-Mind專注于人工智能、深度學習和異構計算，他們打造了一臺超級計算機，現在速度已經超過了Google Brain百倍之多。
人類正在經歷從弱人工智能向強人工智能不斷發展的歷程。目前，不論是無人機、掃地機器人，還是烹飪機器人，很多智能硬件都只是一個自動化裝置，核心決策還是由人類來做。人工智能的算法實際上相當于這些自動化裝置的大腦，中間銜接的紐帶是大數據。有了更多的數據之后，通過深度學習，算法不斷優化，機器才會變得更加智能，更趨近“人工智能”。
投資的坐標系
我非常欣賞的一位投資人是孫正義，他在上世紀80年代就看到了互聯網未來發展30年的機遇。孫正義成功投資了盛大、阿里巴巴、雅虎、新浪還有網易等著名的中國互聯網公司。從孫正義身上，我總結出一條投資的鐵律--投資要基于對趨勢的判斷，形成一個坐標系。在這個坐標系上，要押對領域。
我認為未來30年是人工智能不斷增強的時代。它會沿著傳統的自動化行業不斷用新的技術武裝起來，然后演進。我看好機器人和人工智能，它們會在哪些領域改變人類社會，商機就存在于這些領域背后，即投資布局的重點。
做任何一家公司，成功的關鍵在于解決這個時代人們的痛點。機器人和人工智能領域里那些能夠解決各種各樣痛點的公司，就是我們的投資目標。在這個坐標系上，判斷過早會成為先烈，切入太晚則沒有機會。投資應該在拐點之前。判斷拐點是否來臨，要看哪幾個領域已經開始突破并走向成熟。
我認為，真正好的投資人，一定先對行業有精準的理解，再主動去尋找投資坐標系上那些順應歷史潮流的公司。很多投資人是“碰”項目，當然我們也會，但我們的“碰”一定是基于對坐標系的認知，去判定某個項目是否在我們的主航道上。如果是，就勇敢下注。我們也會看這家公司是否有技術壁壘，從而判定是不是正確的賽道。此外，創始人的個人素養也是關注的重點。
就項目來源而言，我們會主動與全球各大高校合作。美國的一些排名靠前的機器人專業我們會密切關注，比如美國的伍斯特理工學院（WPI）和麻省理工學院（MIT）。
舉個例子，我們在波士頓投了一家公司叫OneCook，它就是我們坐標系上的公司。團隊研發了一款炒菜機器人：智能炒菜，一鍵完成。投OneCook的邏輯很簡單，有人覺得烹飪很難，OneCook可以智能化的解決這個難題。
國外的食材供應系統比較發達，你可以在超市買到放置在標準化袋子里的半成品食物。通過OneCook機器人，配備標準化食材包，通過溫度控制等，自動化完成烹飪。但OneCook的價值不止于此，它正在構建一個類似App Store的生態，向每一位烹飪參與者開放。在這個生態中，App的開發者變成了菜單的開發者。大家可以上傳自己的菜單與其他人分享，從而大家能夠下載由別人開發的菜肴，只要準備好標準化食材就能享用美味。基于互動和社會化評價，不同菜單還會各自的評分。
從新興技術的發展規律周期曲線來講，當其價值被許多投資人和創業者所覺察時，會伴隨大量資金的進入，繼而到達一個階段的峰頂。優勝劣汰的過程中，很多企業會死掉，行業又會回歸理性。一些沉淀下來的企業，會慢慢解決行業所面臨的問題。
今天來看，現在最成功的項目多是2008年左右出來的。在大家都不敢投資的時候，更要冷靜地去看待市場環境。
在人工智能的浪潮下，人會越來越懶。實際上，人類進步的過程就是機器代替人工的過程，從而解放勞動力，創造更大的價值。云計算、互聯網、大數據，作為人工智能后面的黑盒子，相互驅動。我認為以后生物制藥、人工智能、大數據，一定是相互結合，跨界產生價值。
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