在云端的人工智能发展，包括运算能力、模型复杂程度等，可以不断往上叠加——比如商汤科技在2016年推出了1000层的深度神经网络，而这么大的网络显然在手机或者笔记本上是跑不起来的，它更适用于大数据、精细层计算。

而目前终端侧人工智能的使用，都是将已经训练好的模型小型化，然后放在手机、联网摄像头、空调等各类终端上让它来执行。终端侧智能下一步研究的重点是：小数据、无标注、限制环境下的人工智能训练，考验的是小数据环境下的本地学习和本地训练的能力。

AI投资，如何把控技术评估？

当然，小数据环境的本地训练能力具备技术门槛，因此风投在挑选一个好项目的同时，必须评估这一企业的技术能力。

技术评估，恰好与高通创投的投资风格相得益彰。沈劲说，高通身为一家技术型公司，关注技术企业是毋庸置疑的，但高通创投的投资风格相对严谨，不大可能做到一小时内就拍板决定投资某一家企业，因为前期有大量调研工作和思考、分析工作要做。曾经，沈劲甚至在投资之前跑到农场、草莓园、集散地、蔬菜园等地，以获得第一手的信息。

需要指出的是，高通创投的投资不以合作为必要条件，但通过合作，确实为快速认识一家企业提供了便利的机会：“很多时候大家初次见面，很难通过只言片语就分辨哪一家创业公司技术好，哪一家技术一般，而通过业务合作，我们对他们产品性能和能力就有了更深刻的了解，就会拿到第一手数据和材料，因此与我们公司合作的创业公司，我们对他的技术能力会更有把握。”

尽管如此，但需要强调的是，高通创投没有狭隘地规定投资的公司必须用高通的产品、必须和高通在技术上是一致的、才算是有战略意义。

新零售兴起，不失为一个投资方向

在高通此次公布投资的9家公司中，有一家定位无人便利店的公司——零号元素，此前曾获1000万元融资。

今年下半年，无人便利店投资热一时兴起，诸如Amazon Go的无人货架出现，不过市场相对也逐渐出现怀疑无人店需求的声音。

沈劲指出，无人便利店的出现不是偶然，是人工成本上涨、计算机视觉等技术发展到一定程度的必然产物：新零售概念兴起，再加上智能技术发展迅猛，以前若要实现无人值守只能用RFID标识性技术，而现在可以刷脸进门，摄像头的整体监控可以分析人的购买行为、也能防止其他不规范的动作，最后成功购买商品顺利付钱离开。

沈劲同时提到，零号元素反馈回来的很多信息都让人兴奋。比如有些园区更加欢迎无人便利店入驻，因为一些园区自身定位科技感、高大上，而无人便利店透明的外观、且无人看守，恰好符合这些园区的风格。

更直白的原因，无人便利店还能避免一些“有人”的问题，譬如，有人的话，厕所放哪。“过去我们说‘无人’会节省人工成本，现在‘无人’的优势还在于，它似乎代表着一种更先进的理念。”沈劲总结说。

不过，无人便利店归根到底还是需要用户体验好、买东西方便、同时经济账要算得过来、赚的钱要能够可持续运营下去。

沈劲由此感叹道：“风投的过程也是加入行业第一线去观察、去学习的过程，投资不代表一定会成功，但一定要试水，掌握第一线的实时信息。”

写在最后

采访中，针对沈劲提出的其他一些价值观点，科技行者归纳整理如下：

问：从国内的公司来看，AI的企业越来越贵了。我们不否认资本会推动技术或者市场的有效配置，但是现在的发展态势已经有点像是军备竞赛，您如何看待这样的现象？

沈劲：我和你的感觉一样，AI公司的估值确实普遍偏高。在这样普遍的现象中，有一些高估值企业我们还是觉得值得投资，是因为它发展潜力很大，而有一些企业我们认为没有这么大的发展潜力，可能我们就很难做出投资的决策。比如，商汤科技肯定属于比较贵的公司，当时IDG做决定投资他们的时候，也觉得有点贵，但从今天看，IDG的这笔投资已经增值很多。

我们分析认为，商汤正在成为具有平台级能量的AI公司，正如商汤科技联合创始人和副总裁徐冰在这次峰会所说，他们要做“电厂”，而不是家用的小柴油发电机。也许有些公司觉得这样挺好，有了电就可以制造冰箱、洗衣机，然而商汤认为，电只是一个基础元素而已，真正的价值不在于电，而在创造出来的其他零部件以及集成的产品或解决方案。

所以像商汤这样的公司，如果真的做成“发电厂”这个级别，我自己也认为它有很大的发展前景，而且今后它的发展规模会比那些仅仅做一个单独应用的公司要大得多。

但另一方面，我们不需要那么多发电厂。所以我们想跟大家说的就是，大家赶紧去做应用、赶紧在自己的专业领域做设备端的AI。如果今天要重新盖一个“发电厂”，直接和BAT、小米、商汤这样的公司去竞争，要生存下来还是会很艰难。

这就是我们对于估值的看法，虽然普遍有偏高的趋势，但也还是要具体结合到每个案子来分析。

问：对于这些级别的算法类公司而言，他们的竞争点是什么？譬如，现在看人脸识别的公司，他们后续的落地场景也很同质化：在智能手机端做图像优化以及安防监控。您觉得后续还会有一些什么样的变化呢？还是说现在看来，目前这些是最可行的途径？

沈劲：为什么人脸识别第一步的应用是安防，首先它的应用场景跟图片和摄像有关，这就是计算机视觉。而且幸运的是，中国的这个应用市场特别大，以至于能够容纳几家公司都在做同样的东西，可能他们面向的具体市场区域不同。中国市场特别大，这就给中国的AI企业带来独特又非常宝贵的市场资源。

中国的互联网金融发展得特别快，身份认证的市场比较突出。并不是说美国的互联网金融水平不高，但美国多年来的信用卡和信用体系，积累的数据已经特别多。在美国，要鉴别身份，目前并没有刷脸的技术，但因为系统已经积累了很多数据，他们可以通过核对这些数据信息就能判断你的身份，比如说你在某几个地址是否居住过；但是中国没有这样的数据积累，同时互联网金融在这两三年内突然爆发，这就提供了一个广阔的身份认证市场，比如你想盗用别人的身份证借款，要如何判断这是不是你本人的身份证，这个市场就很大了。