重慶監(jiān)控安裝：前沿科技“馬拉松”賽道上，歡笑淚水并存，榮譽與失敗并肩，終點還是遙遙無期。這里說的前沿科技領(lǐng)域包括人工智能、AR/VR、無人機/機器人、和萬物互聯(lián)(IoT)。但是，這只是在新技術(shù)的Hype(炒作)之后的期望值低谷，我們在“新技術(shù)期望值曲線”中能夠預(yù)見這個低谷的存在。

無人機/機器人
 
　　首先降溫的是無人機/機器人，事實上無人機/機器人正處于期望值的低谷。2014年大疆的無人機被《時代》雜志評為當(dāng)年全球的十大科技，一時國內(nèi)涌現(xiàn)了幾十家無人機公司。到2016年年底，絕大多數(shù)的無人機公司進入了低谷：產(chǎn)品的質(zhì)量不盡人意，沒有足夠的銷售量。一些公司倒閉了，如Lily和Zano等；許多公司紛紛砍項目和裁員。
 
　　進入低谷的問題出在哪里？一：無人機市場從專業(yè)視頻到消費者自拍的拓展過程比想象的慢，許多的無人機公司都超前了市場，憑著自己的一腔熱情推出產(chǎn)品，砸錢做廣告，和下單備貨。二：產(chǎn)品的用戶體驗差，讓消費者無法容易上手和經(jīng)常使用；三：團隊缺乏穩(wěn)扎穩(wěn)打的運營的能力和心態(tài)，大部分團隊沒有運行消費電子業(yè)務(wù)的經(jīng)驗。
 
　　展望2017/18年，無人機的發(fā)展更為務(wù)實。一方面小型化仍然是消費級無人機的重要發(fā)展趨勢，但是小型化的同時必須不能犧牲視頻的性能。我們可以參照單反相機升如何延伸到微單相機的成功案例：2010年微單剛剛面世的時候，消費者(特別是女性)的購買動力主要是微單的輕巧。今天，在性能方面，單反和微單的差距越來越小，微單也越來越受到人們(包括男性和專業(yè)人士)的歡迎。以此類推，小型化的無人機必須在性能上縮小和大型無人機的距離。我們投資的零度科技是小型化無人機的領(lǐng)軍企業(yè)，今天在追求簡單易用的同時，正在提升視頻的性能。無人機發(fā)展的另一個趨勢是，企業(yè)級的無人機將會有長足和持續(xù)的發(fā)展，許多公司正在從消費級到企業(yè)級轉(zhuǎn)換跑道，我們在美國投資的3DR也完成了這樣的轉(zhuǎn)換。我們在印度剛剛投資的也正是企業(yè)(包括軍隊)使用的無人機。
 
　　無人機是會飛的機器人，那么有頭有腳的機器人的現(xiàn)狀如何？我發(fā)現(xiàn)大量的產(chǎn)品，比如情感陪伴機器人，除了在創(chuàng)業(yè)比賽中和購物中心里吸引了一點眼球之外，沒有真正的價值。這些創(chuàng)業(yè)公司要么關(guān)門，要么重起爐灶。他們正在思考，如何重新聚焦在一個真實的使用場景，給予真正的價值。那些非人型的機器人的發(fā)展似乎更加有希望。一個例子是掃地機器人，雖然長得不像人，但是確實能代替人完成一項具體的工作。掃地機器人的關(guān)鍵技術(shù)是感知環(huán)境、路徑規(guī)劃，是計算機視覺的很好應(yīng)用。掃地機器人的升級方向是家庭的大數(shù)據(jù)終端，我特別看好的就是這種既有今天實在的價值，又有上升空間的產(chǎn)品。
 
　　在2017/18年，中國的掃地機器人將挑戰(zhàn)全球老大iRobot。另外一個有發(fā)展?jié)摿Φ钠奉愂欠?wù)機器人，比如酒店的服務(wù)機器人和高爾夫球童機器人。計算機視覺，語音交互，SLAM，LADAR等技術(shù)在以上服務(wù)機器人領(lǐng)域?qū)⒂袕V泛使用。
 
　　AR/VR
 
　　AR/VR也在降溫，有太多的同質(zhì)化、沒有技術(shù)的創(chuàng)業(yè)公司了，比如一堆的VR頭盔(HMD)產(chǎn)品的公司。我鼓勵在核心技術(shù)上進行突破嘗試的創(chuàng)業(yè)。在中國，我們2015年投了眼球跟蹤公司七鑫易維；在2016年投資了VR人機交互公司Ximmerse；在美國，2015年我們投資了Magic Leap。更早的時候，我們在種子輪和A輪投資了Blippar。這些被投企業(yè)有一個共同點：都在突破AR/VR的一個或者幾個關(guān)鍵技術(shù)。我們正在完成一項新的投資，該創(chuàng)業(yè)者的技術(shù)在根本上提高AR/VR顯示解析度。我判斷，在AR/VR的小型化、顯示和互動等方面的用戶體驗明顯提升之前，我們不會看到精彩而豐富的內(nèi)容，市場也只能緩慢地增長。
 
　　在2017/18年，智能手機VR和移動一體機VR將大步發(fā)展，高通的驍龍835將進一步提升移動VR的體驗。在2017年底，我們將看到800ppi的顯示，這比目前的550ppi的VR顯示有了提高。
 
　　但是，VR的retina解析度是2000以上ppi，目前顯然還有很大的差距。隨著5G的到來，智能手機VR和移動一體機VR的用戶體驗將有根本的突破。因為5G的數(shù)據(jù)傳輸速度將高達到20Gpbs，是目前4G的10倍。有了這樣的數(shù)據(jù)傳輸速度，畫面的清晰度提高、視角(FOV)增加、以及視頻的更新率增加。而5G的延時比4G降低10倍，達到1～2ms。這樣移動VR從頭部轉(zhuǎn)動到光學(xué)顯示的延時可以保持在小于20ms。隨著5G的到來，移動VR上的社交、多人游戲、直播等應(yīng)用的用戶體驗將大幅提高。
 

IoT
 
　　萬物互聯(lián)(IoT)方面，炒作和過熱的階段已經(jīng)過去幾年了，經(jīng)歷低谷之后，現(xiàn)在處于新技術(shù)期望值曲線的“領(lǐng)悟的爬坡”階段。創(chuàng)業(yè)者的理性和耐心初見成效。但是，IoT的市場碎片化高，技術(shù)門檻比較低，“成為細(xì)分市場的領(lǐng)先”成為IoT領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)的行之有效的模式。例如，我們在2015年投資的移康智能已經(jīng)成為中國智能視頻門鈴的領(lǐng)先品牌；而我們在2016年投資的Ring則是美國市場智能視頻門鈴的領(lǐng)導(dǎo)者。相反，在IoT的創(chuàng)業(yè)公司經(jīng)常犯的錯誤是產(chǎn)品線過長，沒有一款產(chǎn)品形成規(guī)模，在行業(yè)中領(lǐng)先。我預(yù)料智能家居在2017/18年將是有收獲的一年。
 
　　人工智能/機器學(xué)習(xí)
 
　　人工智能方面的創(chuàng)業(yè)和投資的溫度持續(xù)高漲。當(dāng)然，許多號稱“人工智能”公司并沒有人工智能的專家，也談不上具備人工智能的技術(shù)。在智能語音方面，在云端BAT憑借著天然優(yōu)勢，地位難以撼動。在終端和硬件側(cè)，科大訊飛 、云知聲(高通投資的公司之一)和思必馳等公司領(lǐng)先。在計算機視覺方面，商湯科技、曠視科技、和依圖科技等在2016年有了鼓舞人心的進步，他們在安防、金融、商業(yè)等方面的應(yīng)用都驗證了收費模式。在2017年，商湯等公司業(yè)務(wù)收入有望上規(guī)模。
 
　　自動駕駛在2016年是充分競爭的一年。少數(shù)創(chuàng)業(yè)公司借機成功退出。我們投資的Cruise以12億美金被通用汽車購并。今天，開始在自動駕駛領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)已經(jīng)為時過晚，但是在汽車領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用仍然有許多機會。我們最近完成投資的美國創(chuàng)業(yè)公司ClearMotion就是一個極佳的案例。
 
　　他們推出了一個汽車“數(shù)字底盤”：根據(jù)實時監(jiān)控的行駛路面情況，主動控制底盤的減震器，使得駕駛平穩(wěn)度大大提升。駕駛平穩(wěn)對于任何車輛的駕駛都重要，尤其將成為自動駕駛場景中，一個關(guān)鍵的用戶體驗。
 

　BAT和商湯科技正在成為人工智能/機器學(xué)習(xí)的平臺公司，除了個別行業(yè)(如自動駕駛)他們在縱深投入之外，在其他領(lǐng)域，平臺公司將和合作伙伴一起完成端到端的解決方案，成為他們在特定領(lǐng)域的合作伙伴，將是2017/18年在人工智能/機器學(xué)習(xí)的創(chuàng)業(yè)模式。這個模式的創(chuàng)業(yè)成功，很大程度上取決于應(yīng)用公司和平臺公司的價值創(chuàng)造比率，如果是70%：30%，也就是說平臺公司的價值創(chuàng)造小于30%，那么成為平臺公司的合作伙伴是有吸引力的。
 
　　如果創(chuàng)業(yè)公司致力于開發(fā)自己的人工智能/機器學(xué)習(xí)的底層技術(shù)，規(guī)模巨大的垂直行業(yè)仍然有平臺機會。根據(jù)高盛2016年11月發(fā)布的人工智能研究報告，到2025年，每年人工智能應(yīng)用的規(guī)模巨大的行業(yè)有： 能源：節(jié)約成本1，400億美金；商業(yè)：節(jié)約成本540億美金，創(chuàng)造新收入410億美金；健康醫(yī)療：節(jié)約成本540億美金；金融服務(wù)：節(jié)約成本和創(chuàng)造新收入340～430億美金；農(nóng)業(yè)：目標(biāo)市場200億美金。
 
　　以農(nóng)業(yè)為例，高通投資了數(shù)字農(nóng)業(yè)公司奧科美，目前它已經(jīng)注冊了超過5，000家的農(nóng)場，每家農(nóng)場貢獻了6大類30組數(shù)據(jù)，包括氣候、土壤、種子、輸入品(化肥、農(nóng)藥等)、種植過程和銷售等等。這為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和智慧農(nóng)業(yè)提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，也為人工智能/機器學(xué)習(xí)提供了數(shù)據(jù)“燃料”?？梢韵胂?，各種植物的生長模式，基于計算機視覺的病蟲害的提前預(yù)告成為可能。而高通在以色列投資的Prospera已經(jīng)在5個農(nóng)場用計算機視覺和機器學(xué)習(xí)進行生長監(jiān)控和病蟲害預(yù)報。