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文章来源:   发布时间:2019-11-20 17:28:52  【字号:     】  

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第二,技術類的進口限製、華為事件以及貿易戰的影響是長期的,尤其是川普有機會連任,這些都是必須正視的現象,不能抱有僥幸心理。總的來說 ,當前是可以考慮AI硬件創業的好時機,也是投資者可以關注AI硬件創業項目的切入時機。

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借用精一天使公社李漢生團隊給的建議,看投資的潛在標的應該有三個字總結 小鋼炮:小就是專注和特定的細分市場,鋼就是剛需,炮就是產品要好。上圖的右邊是一個參考架構,最上層是設備端 ,然後是邊緣計算,最下層是雲計算和人機接口。

另外,虛線上麵偏硬件,下麵是軟件。如果收到訂單才備料、生產、交付,這將導致長交付周期,客戶一般等不了,所以一般是要提前囤貨或者備料,但需要精準預測才能減少資金的占用量。第三列J公司是做機械臂的,毛利率相對其它被投公司較低,因為該領域可能競爭相對比較激烈,或產品性能還趕不上競爭對手 ,因此值得注意。AI分兩個層麵就是訓練和推理。展開全文 那麽有可能國產替代嗎?以芯片行業和自動駕駛為例,往後可能受到製約的不是軟件,尤其有進口限製的情況下,受製約的是硬件傳感器、芯片等領域。在鈦資本科技與企業服務投資人投研社第32期,謝彤分享了自己的觀點。

德迅投資還規定 ,首期賬款應該能覆蓋物料成本 ,防止持續資金吃緊。一個場景的模型或算法不能用於另一個場景,例如識別貓的算法不能用於識別狗或至少識別的效果不好。

雲端包括儀表盤展示、數據分析、機器學習和AI。最下層是新的人機交互方式,在交互的方式上也有投資機會。

從投資機會來講:第一,作為前沿科技來講 ,AI相關的硬科技可能是機會。未來的AI製高點到底是什麽?德迅投資董事總經理謝彤認為,還是要靠傳感器、信號處理芯片等這樣的硬科技。

對比的被投公司以紅色標注。當前,AI產業鏈越來越成熟,創業者可以借助整個產業鏈的力量,找到自己的價值點和造血點,在解決客戶痛點的同時也為自身的發展蓄勢。應收的賬款金額周轉率還有周轉周期需要關注。設備端和邊緣端整體偏硬件、偏行業、偏應用,適用麵相對雲端更高。

硬件公司跟軟件公司有很大的差異,存貨與資產的占比越小越好 ,存貨的周轉周期越低越好,這是共性。第三,光有技術不行,團隊整體的配置還需要完整,也就是技術、銷售、生產供應鏈等人員缺一不可。

但是硬件公司有一個特點,為了減少交付時間需要存貨或備料。AI現在也成為了中美兩國的一個競技場。

AI推理的加速芯片在邊緣端也有機會。以雲計算為例,數據中心數量遠遠小於傳感器的數量。

雲端是綠色標注 ,AI/ML/Big Data、有數據的NLP、Fusion Cloud、AI行業應用。雖然以芯片和集成電路為代表的硬件等硬科技屬於硬骨頭,但現在越來越有機會讓創業者們從容的啃下硬骨頭。計算單元的決策依據是各種傳感器收集來的數據,在此基礎上進行加工分析後得出判斷,所以決定或區分一個AI項目的好壞不在於後端,而在於邊緣端也就是傳感器端。這將開啟我國新的人工智能創業黃金時代。

這些投後財務的量化分析 ,對投後管理有非常大的指導意義。一般AI訓練在雲端完成,而不是在邊緣端,因為需要大量的計算能力、計算資源,所以訓練一般在雲端。

當AI公司需要花錢獲取數據時尤其小心,比較理想的是客戶願意付費獲取服務的同時還能提供數據 。以自動駕駛汽車為例,除了車底部有計算單元之外,車周邊和車頂加裝了各種攝像頭、傳感器、雷達、超聲波、GPS等硬件。

圖的最右側是總結的投資機會,分了不同的顏色:最頂上橙色標注的是設備端相關的投資機會,傳感器是一個很大的領域。謝彤專注於前沿科技領域的早期投資以及海外投資,在加入德迅之前有四年的創業以及二十多年的軟件從業經驗,包括12年IBM谘詢顧問背景。


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