腾业创投||荣获投中2019年度 中国最佳早期创业投资机构TOP50
日期:2020-06-13    来源网:腾业创投

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2020年6月11日,“投中2019年度榜单”重磅发布。连续14年发布的“投中榜”是投中研究院依托CVSource投中数据,同时通过问卷调研、访谈、数据排查、汇总核实等流程,按照总体积分排名评选,覆盖超千家私募股权领域活跃投资机构,全面衡量市场发展的真实状况和竞争格局。该榜单根据一级市场行业发展情况,以严格的标准进行榜单划分,以专业、权威和严谨著称,被称为国内股权投资行业的风向标,目前是诸多大型机构LP的重要出资依据。

腾业创投凭借实力优势荣登榜单,获投中2019年度中国最佳早期创业投资机TOP50。


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2020年6月10-12日,由投中信息、投中网联合主办,投中资本承办的“第14届中国投资年会·年度峰会”在上海隆重召开。中国的创新力量正风雷涌动,奋发九州,荡涤环宇,本次峰会以“九州风雷”为主题,汇聚国内外顶级投资机构大佬、知名经济学家和创新经济领袖,共筑行业新版图,探索新机遇。

会上,昆仲资本创始合伙人梁隽樟、天狼星资本创始管理合伙人沈海伦、腾业创投合伙人兼董事总经理孙敬伟、元创资本创始人王浩、嬴彻科技CTO杨睿刚、新鼎资本董事长张驰就“AI如何改变一切”这一主题进行了精彩对话。


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(左三为孙敬伟)

在谈到AI最先、最深入能够改变的具体垂直领域的话题时,孙敬伟对人工智能在三个细分行业影响进行了排序,即:高端装备与先进制造、医疗健康与生物医药、C端电商。

孙敬伟表示,自己是投硬科技的,人工智能在很多层面可以有应用和落地的需求。如果要按行业细分来排序,首先比较看重的是:

(1)高端装备和先进制造行业。人工智能,也包括的传统的模式识别和计算机视觉等在高端装备和先进制造中都有很强的需求,且应用起来价值非常高。目前,很多创业项目在用最新的框架在计算机视觉、模式识别技术的解决方案应用后都体现了很大的价值,所以高端装备和先进制造会是第一个对人工智能技术应用价值的体现。

(2)医疗健康。医疗健康领域很大,但也比较传统和保守,这是因为它和人的生命健康相关。这几年随着人工智能的突飞猛进,特别是Google深度学习框架的普适性和性能得到验证,在计算机辅助的医疗诊断上也有一些项目跑了出来。例如智能医疗影像处理与辅助诊断以及液体活检后用大数据分析和模型进行肿瘤早期筛查,这都是和人工智能技术发展特别相关也价值巨大。

(3)ToC的电商,因为交易数据的大量积累以及当前相对成熟的算法和不断提升的算力的支持,可以做到非常精准的千人千面物品推送,对这个行业已经有了很深远的影响,也造就了一批成功的企业。


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孙敬伟认为,目前我们国家在机器人方向的技术积累、产品和国外是有差距的,这很容易理解。因为机器人、装备自动化是随着工业发展伴随发展起来的,欧美国家已经走过了非常长的一段路,所以也形成了在机器人领域的“四大家族”,一说机器人大家直观的感受就是“四大家族”在工业领域的各种展现。而国内这些年发展,有一些细分行业国产高端替代的机会也相继出现。在四大家族占有优势地位的传统汽车制造领域很难切进去,因为工业上对稳定性、一致性要求非常高,所以对国内的机器人创业公司来讲门槛比较高。但是在一些新兴领域,比如说3C电子产品检测、汽车辅助零部件等细分领域上就有许多机器人创业公司表现得非常不错,并且通过本地化的产品和服务呈现出极强的竞争力,例如我们投资的一家做机器人三大核心部件之一控制器的公司南京纳博特,和国内其它做伺服系统(清能德创)及减速机(苏州绿的谐波)的公司合作,在配合国产先进的激光视觉传感器和力矩传感器,使得国产机器人在传统的焊接、码垛应用领域之外,开始在喷涂、打磨、精密装配与检测等细分领域处于比较了领先的优势。

人工智能是不是有泡沫的事情?孙敬伟有自己的见解:“任何一个技术发展都是几起几落,当新技术出现的时候,大家都会给予厚望认为可以解决行业中的所有问题,但是经过一段时间的尝试以后发现不是这样的。

人工智能最明显的泡沫阶段可以追溯到上世纪80年代,那时候我还在大学读本科,人工智能已经很热且被追捧,当时更有日本举全国之力发展基于人工智能的第五代计算机计划,也有专用的人工智能计算机语言LISP的推出,而标志性的事件就是IBM的深蓝击败了国际象棋大师,然后就没有然后了。日本在人工智能技术上也是走了弯路,投入很大却没有与之相配的产业和商业价值产出。而这一次随着Google的Deep Learning框架Tensorflow的推出和性能验证,确实在底层人工智能的通用平台方面有了很好且可用的解决方案,从而伴随着Alpha Go击败围棋世界冠军的标志性事件又开启了新一波的人工智能热潮。这一轮人工智能热潮在2、3年以前确实是泡沫,那个时候创业项目不带人工智能的字样和属性就觉得自己不够高级。经过了这两年的起起落落,现在大家更看重人工智能和行业应用的场景结合与落地,不乏在智能制造(机器人)方面用新的人工智能技术框架来解决痛点的应用案例。

但其实人工智能投资也好、硬科技投资也好,一方面要有领先的核心技术;另一方面要有落地的场景,实实在在地解决行业所面临的痛点,这样项目才可以有机会跑出来。”

人工智能对传统行业的赋能才刚刚开始,空间还很大。






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