五月份的硅谷之行让途友们过足了 AI 瘾，不仅坚定了对 AI 行业的信心，更对国内的产业走势、投资方向有了明确的把握。华米科技、中信产业、元璟投资等 6 位投资人还给大家带来了一手的硅谷投资手记。Enjoy！
这次旅程因为有前瞻，也有商业应用的公司，让我对 AI 的发展现状有一个较完整的认识。对于看国内的 AI 创业有一些帮助——能够更好地判断哪些部分 AI 是比较成熟的。在美国可以明显看到，computer vision 比较成熟，应用也比较多：大的从无人驾驶，小的到无人机识别和跟踪，这些有很多具体的应用场景。AI 现在在感知方面会比较比较成熟，deep learning 对图像识别有很大的推动。但是现在 AI 比较早期，应用都不可能大规模商用。底层技术纯研究的公司不会考虑，如果有比较强的技术实力，并且有衍生领域的，可以考虑投 1-2 家，更多会投有具体应用场景的公司。
在美国，整个AI的ecosystem 都有尝试，从底层技术到工具到具体场景，这也反映了美国的人才储备非常足，从学校和公司培养的人比较多。我相信国内更多是应用方面，把 AI 做成工具可以自己调用。 AI 需要数据，有价值的数据是跟具体场景结合的，强调 data＋application。 Skymind 这样的商业模式在中国没有出现过，这种公司很难商业化，投资者不愿意去碰。
华米科技黄汪：看好医疗领域与AI的结合
这么系统性拜访这么多公司，密集地对比和比较，信息量比较大。综合起来让我们更加容易得到结论性的决定，这是最大的一个收获。
智能可穿戴领域我们有很大的收获，然后是医疗相关的应用。我们看到可以很深入地把数据应用到其中去（更确定了医疗领域与 AI 结合的点）。之前在国内看到更多是语音识别，但硅谷 deep learning 应用起来比传统的语音识别上升更快，在图像方面的突破更大一些。未来这种 deep learning 的方法会落实在医疗和运动的领域。
中美的差异首先是 AI 方面的技术在硅谷更加广泛，更多的人和公司会关注，几乎每个人都关注甚至是使用，在国内还局限于部分的创业公司，或者百度这样的巨头，或者从巨头分离的创业团队。而非百度系的公司关注的程度会相对比较低。
智能硬件在中国比较成熟，因为中国离制造业的中心更近，对于硬件的落地有自己的优势。只要公司在 AI 技术方面快速掌握，结合工业和市场优势，中国是有机会的。
这次旅程使我会投入更多到 AI 这个产业。技术问题不再是核心问题，Google、Facebook 和创业公司都在做开源的事情，可以作为底层技术用到。行业和行业之间会产生局部的巨头，垂直行业的应用在中国会产生一批，因为中国整个创业环境不是以技术 创新为特色，AI 在行业应用上有机会，可以替代人工，在医疗服务得到应用，在中国有很大的成长空间和商机，对投资者来说也比较可靠。
满足任何渴望了解更多机器人、工程和生物学的消费者语音和图像从大公司和创业中来看还是重要的应用领域，个人觉得语音的应用会大于图像，会成为后搜索时代的重要入口。
中信产业单连枫：硅谷对创新的支持力度很大
硅谷之行让我确定了人工智能能创造的价值，这里有些领域已经做得相对成熟，比如 Skype 的翻译、Facebook 的翻译。
硅谷对创新的支持力度很大，这是国内不能比的。公司在早期也能得到足够的资金支持。同样的技术可能有不同的公司在不同方向做，投资公司愿意支持不同的路线。硅谷给愿意尝试的人的机会，这是很大的一个特点。
百纳信息喻俨：美国的方向比较有技术前瞻性
移动互联网浪潮过去后未来的发展趋势，人工智能看来最有前景，我们会考虑跟传统公司合作，因为它们有数据。美国的方向比较有技术前瞻性，更多是从技术角度出发增加效率。相比之下，国内的技术前瞻性要差一些，更看重中短期的商业回报，跟市场结合得更紧密一些。出发点不一样，但都能解决不同层面的问题。
深网视界万定锐：更重视在机器学习和深度学习
这次旅程让我看看国外的人在做什么，扩大了视野。但是，即便深度学习取得了一定成就，跟真正的 AI 还差得很远。从工程角度出发， AI 的应用是看到了问题然后解决问题，没有盲目夸大 AI 的功效，很务实，但即使 AI 开源了学习的门槛还是很高。我们未来的核心技术会更重视在机器学习和深度学习这个领域技术人才的储备，考虑现实生活中深度学习的应用。
国外环境比较务实，总体感觉国内更偏向互联网这样相对泡沫的东西，才只是初步想法就说成成熟的技术。
融资经历
最后，被评价为“只有在硅谷可以产生”的图像推理公司 Vicarious、前景可观的分拣货物工业机器人公司 Fetch Robotics、富有共享精神的的智能企业级服务公司 Skymind 等硅谷前沿 AI 公司受到投资人的好评，高呼大开眼界。去硅谷，感受 AI 科技带来的前沿震撼，你心动了吗？
本文来自于英途原创
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