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CNET科技行者pi Ventures:我们只投AI,我们投一个创业公司的标准是这样的

pi Ventures:我们只投AI,我们投一个创业公司的标准是这样的

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Manish Singhal表示,能够智能采集数据的产品将成为市场中的佼佼者。因而,现阶段,Singhal通过pi Ventures投资了多家AI、机器学习和互联网初创公司。

来源:CNET科技行者 【编译】 2017年10月3日

关键字:人工智能 风投 AI

2016年,Manish Singhal和Umakant Soni联合创立了pi Ventures,这是一家投资公司,目的是向起步阶段的初创企业投资,并且把目光锁定在了人工智能(AI)、机器学习(ML)和物联网(loT)领域。

Manish Singhal和Umakant Soni都毕业于印度理工学院坎普尔分院,Singhal是LetsVenture网络平台的创始人之一,该网络平台云集了许多初创公司和早期投资商。Singhal曾与Sling Media,Ittiam System和Motorola共事,他凭借自己丰富的实践经验参与制定了MPEG-4标准,该视像标准在当今仍占主导地位。Soni 是科技(Science)有限公司的印度负责人,也是Vimagino公司的创始人之一。Vimagino是印度最早一批的AI机器人公司。

Manish Singhal称,pi Ventures的总份额为3000万美元(约19亿卢比),今年三月的首次收盘价为1300万美元,此外世界银行的附属机构国际金融公司在五月份还向pi Ventures投资了300万美元。pi Ventures预计会在未来3-4年间继续向18-20家印度初创企业投资。Singhal在接受《福布斯》印度版商刊采访时提到了他的投资策略。

Manish Singhal表示,能够智能采集数据的产品将成为市场中的佼佼者。因而,现阶段,Singhal通过pi Ventures投资了多家AI、机器学习和互联网初创公司。

pi Ventures:我们只投AI,我们投一个创业公司的标准是这样的

Manish Singhal是pi Ventures的合伙创始人,他认为我们即将告别移动互联网时代,走向人工智能时代。

Q:您为什么到要建立一个创业基金,并向AI、ML和IoT初创企业投资?

我们最初的想法很简单。现如今,数据已成为所有产品的重要组成部分,我们意识到未来产品要充分利用智能数据。以Facebook为例,打开Facebook,它会智能获取照片,确认用户身份,提供相关信息。使用谷歌地图时,它会自动制定出前往目的地的交通路线。所以,能智能处理数据的产品将在市场上处于领先地位。

运用AI和ML技术是实现实时智能的最佳途径。传统的基于规则的分析方法都会采用“if”和“else”这类算法——满足条件便可得出结果。但我们很难区分绝对的“yes”和“no”之间的模糊概念。而AI和ML试图模拟人类思维,而这种学习方法是有章可循的,能够进一步填补技术空缺。我们最初的想法是:数据将统治世界,数据将成为人们嘴中常说的“新石油”。而AI和ML技术就如同“手动泵”,你随时可以自己动手,抽出“石油”。

我们的第二个想法就是,数据是个极其专业的领域,你需要十分清楚AI和ML的应用领域和使用技巧。我们相信,我们的技术团队能够与各初创公司高效协作,解决问题。

我们的第三个想法是,当今世界正在从移动互联网时代发展成为人工智能时代。十年前,我们会问初创公司们:“你们公司有云技术吗?”五年前,我们会问“你们公司有移动互联网技术吗?”然而两年过后,我们甚至都不会问那些公司是否运用了AI或ML技术,因为不使用这两种科技的产品终将被时代淘汰。

Q:现如今AI一词泛滥。您是如何分辨出哪些创业公司真正使用了AI技术,而哪些公司又只是进行单纯的数据分析?

这就属于我们的核心技术了,我们这些企业家也是技术专家。我们会深入考察这些初创公司的科技手段,进而分辨他们是否真正使用了AI技术。我们会审视公司的产品结构、分析算法、数据策略以及所有科技手段。

即便使用了AI技术,我们也会从多方面进行考察:人工智能的防御性如何?能够经受反复考验吗?AI的灵活性如何?因此,我们还会为AI划分等级,而非只关注是否使用了AI技术。

Q:您进行风险投资时,评估标准是什么呢?

风险投资的普遍标准仍然是:高效的工作团队、优良的经营模式和庞大的市场规模。此外,我们还会考虑另外两个参数。

其一,IP(知识产权)主导产品是我们考量投资对象的关键参数,也是商业活动的重要标准。我们会考察分析算法是否具有可防御性和适用性。例如SigTuple(pi Ventures的投资对象之一,该公司开发出了一种自动分析血液样本的机器)的分析算法,运用他们的产品进行血样病理分析极其便利。

其二,我们会深入考察数据策略。AI是以数据为基础的,如果创始公司的数据策略不够完善,他们的工作会很吃力。这就是为什么SigTuple花费了一年多的时间优化其知识产权产品,因为他们需要数据。SigTuple着手这项工作时意识到无法获取血样数据的数字资料,便突发奇想,提出运用显微镜获取早期数据。因此,数据处理策略至关重要。我们会问这些问题,比如贵公司如何获取数据?你们的数据策略能否自动生成数字化数据?这些数据的价值在哪?

Q:请您谈谈目前的投资对象。

目前为止,我们一共有四个投资项目。第一个投资对象是SigTuple,该公司开发的机器可通过图像分析和人工智能技术诊断血样。使用他们的产品,无需病理学家盯着显微镜的载物片观察血样,诊断费也减少了一大部分。SigTuple公司还进行精液分析、尿液分析以及视网膜病变分析。Accel Partners对SigTuple公司进行了A轮投资,投资总份额为580万美元,我们公司也参与了投资。

第二个投资对象是ten3T公司,我们投资的启动资金约为25万美元。ten3T公司研发了一款智能穿戴设备,患者戴在胸前,相关数据能通过设备实时传输到云。心脏病医生无论在哪,都可以打开平板,查看患者的医疗心电图(ECG),从而对患者进行连续实时监控。

此外,我们还和Blume风险投资公司一起向Zenatix公司投入资金8千万卢比。Zenatix公司开发了一款能源管理产品,运用实时智能数据为建筑项目经理节省了30%的能耗费用。

我们的第四个投资对象是Niramai公司(启动资金不便透漏)。Niramai是一家从事乳腺癌检测的初创企业,该公司创建了计算机视觉技术,运用热影像来监测识别癌症的早期症状。

我们希望尽早进行投资,通常第一笔投资的支票面额约50万美元(约3千万卢比)。但视情况而定,第一笔资金最低仅10万美元,最高可达100万美元。我们还会进行后续投资,直到A轮投资结束。

Q:您的四个投资对象中有三个属于医疗卫生领域。为什么投资都集中于这一领域?难道AI更有助于解决医疗卫生领域的难题吗?

是的,AI有助于促进医疗卫生领域的发展。医疗卫生领域数据庞大,且有诸多问题亟待解决,尤其是在印度这类国家。印度的人口总数超过十亿,但其医疗资源水平低下,患者通常会让家人和朋友推荐口碑较好的医生,再去咨询就诊。印度人绝不放心自己走进医院,也从不奢望能得到细心照料。在二三线城市更不妄想得到高水平的医疗体验。就像金字塔,塔尖的人们都难以得到优良的医疗资源,更别提塔底的人们。他们基数庞大,急切渴望得到优良的医疗资源。显而易见,供需之间存在巨大缺口。这一缺口(即金字塔的中间夹层)可以通过AI技术来弥补。例如,凭借Niramai公司的技术,一名技术员可以很好地完成乳腺癌检测工作,不再需要有15年工作经验的肿瘤医生来完成这项工作。科技能够促进医疗水平的发展,而AI恰好能发挥作用。

Q:虽然AI技术前景无限,但在您看来,印度在发展AI技术的过程中会遇到什么难题呢?

我认为有三大支柱共同支撑印度AI技术的发展。这三点是强有力的支撑,然而,哪里有支点,哪里就有挑战。第一大支柱是数据,第二大支柱是人才。但这两大支柱已经开始动摇。美国的运通、亚马逊和微软公司几年前就在印度设立了科学数据中心;现如今人才也开始逐渐流失,不是加入了创业者大军,就是自己单独创业。因而,数据工程师也越来越多。第三支柱就是AI商业化。印度企业是否愿意利用AI实现大跨步发展?诚然,这三大支柱共同推动了AI的发展。所以我认为,尽管挑战重重,但整个生态系统正在蓬勃发展。大概再过2-5年,整个世界就趋于稳定,到那时,这三大点也会得以印证。


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