2021 年 7 月 7 日，小鹏汽车在香港联交所上市。时隔不到一年，小鹏汽车完成在纽约和香港双重上市，这让小鹏汽车成为目前唯一在中美两地上市的新势力车企。
谈得上有缘的是，小鹏汽车董事长 CEO 何小鹏的两次创业，都跟 GGV 纪源资本（以下也称 GGV）有关。
“不止是 VC”，从双方在 2008 年夏天的第一次见面，到今天小鹏汽车再次赴港上市，站在创业者背后的 GGV 纪源资本坚定而充满耐心地支持着整个团队。而 GGV 纪源资本管理合伙人符绩勋更是被何小鹏称为那个劝说他去造车的“坏人”。
参与小鹏汽车 A 轮融资、持续加码 B 轮、C 轮，投资上亿美元，小鹏汽车当仁不让地成为 GGV 投资的 “AI 成分股” 中最大的项目。
除了小鹏汽车，Momenta、旷视科技、同盾科技、森亿智能、科亚医疗和黑湖智造等应用了 AI 技术的公司背后，都有 GGV 的身影。
带着对技术投资、未来 AI 应用等问题的思考，CB Insights 中国深入走进 GGV 的投资世界，与 GGV 纪源资本合伙人吴陈尧，聊一聊关于未来的投资线索。
三分布画：三颗明珠、三位新星和一个超级综合体
管理 17 支基金，92 亿美元资产，时逢互联网经济带来重大变革的黄金时代，GGV 投资了阿里巴巴、去哪儿、Airbnb、小红书、Wish、满帮集团、字节跳动等近 400 家公司。
GGV 是“主题驱动型”投资机构，在理解了一个主题赛道的逻辑后，并认同这个市场足够大、足够信任创业者，可以坚持“多阶段投资”策略的 All in。那么，如何理解 AI 技术应用这条脉络下的投资逻辑？吴陈尧这样解释到：
“呈现三角之势的皇冠上的明珠，是其本身赛道会被 AI 很大程度改变的三个领域——自动驾驶、医疗和金融。
你可以发现，它们三者本身是定量的科学、当前数字化基础相对要好，并且对数字化程度有更高的追求，行业中可以形成机器间大规模协作的群体智能。”
“除了这三颗明珠外，还有三个行业的 AI 成分越来越高、更多的环节和业务被 AI 涉足——AI 农业、AI 工业和 AI 教育。此外更综合的一个概念是智慧城市，其实除了城市这个很大的集合体之外，自动驾驶也是一个集大成者。”
这是从产业的维度去理解如何投资 AI 、如何应用 AI；从技术的维度来说，感知到认知的转变、计算存储一体化带来 AI 算力的突破、AI 专用芯片等，也都体现了 AI 技术的投资脉络。
可以从投资 Momenta、森亿智能、科亚医疗、同盾科技、黑湖制造和旷视科技等公司，从布局自动驾驶、人工智能辅助诊疗、反欺诈到智能制造等领域，嗅到上述投资逻辑的蛛丝马迹。
在此，也有两个核心问题被严谨地指出。
首先，AI 技术本身是中性的，并不是标准化的产品或者服务，也不赋予公司商业价值。
其次，我们需要去理解 AI 服务化这件事情——“应用 AI 技术的公司所产生的价值，往往不是 API 化的标准产品，而是一个全链条闭环的、基于产业的服务形态。
AI 在其中扮演颠覆性角色，让业务价值的创造和传递变得更加有颠覆性，或者解决了之前不能解决的问题、让成本大幅降低、让精确度大幅提高等等，AI 技术服务化仅仅是全链条中的一个环节，最终还是要完成闭环的服务。”
其实要明确的是，现在我们所说的 AI 公司，更多的是说很多公司应用了 AI 技术，或者说一部分的价值是通过 AI 技术来体现的。AI 技术扮演了关键性的角色，让这家公司与其他公司区分开来。
比如，很多教育公司应用了 AI 技术，实现教育平权、实时个性化、让教育资源可触达性更高；或者 AI 制药，平均一款药的研发需要 10 年 10 亿美金的成本，而 AI 将会加速药物研发，这可能为医疗体系和人类寿命的延长，带来翻天覆地的变化。
AI 是过程，不是结果本身，终极形态务必会融合在交付的产品和服务中
根据 CB Insights 数据，自 2015 年以来（截至 2021Q1），全球已有超过 5700 家 AI 公司获得融资，它们分布在 19 个核心行业（从金融到医疗）或者 13 个跨行业应用中。
图丨2015Q1-2021Q1 全球获得融资的 AI 公司行业分布（来源：CB Insights）
近年来，AI+ 医疗/制药领域吸引了最多的投资。仅在 2021 年第一季度，该领域就吸引了 115 笔股权交易和超过 25 亿美元的创纪录融资额。
GGV 纪源资本合伙人吴陈尧也明确指出，AI 制药这样的赛道将是未来非常有潜力的领域。
“AI 制药，这个行业的典型特征是市场足够大，同时效率提升的空间也非常大。人工智能做的是类人的事情，而机器学习可以做‘人做不了’的事情，或者说‘人没有办法像机器的方式’去做事。”
在“AI 是一个重要的组成部分，区别于传统解决方案的重要因素”这样的语境下，如何去辨别一家公司的潜力和价值？
AI 本身不传递出任何的价值，终极形态务必会融合在交付的产品和服务中。
“如果将 AI 用到业务中，或者公司的服务中包含了 AI 的解决方案，那对这家公司的评估角度，不仅涉及我们刚才所说的全链条完整闭环的服务，更要判断商业价值本身是不是成立。最终以消费者获得的价值来衡量，才是怎么去评估公司价值的依据。”
吴陈尧还补充道，除了从商业本质上去思考，公司为社会经济体系做出的效益，更关注跟 AI 结合的部分，是不是具有前景。
尤其对于“AI 浓度”比较高的公司，“是否能将现代鲜活的数据，吸纳和汇集到现有的平台上去，拥有更强的自学习能力，可能才是其魅力所在，也是投资人去关注这类公司的锚点所在”。
技术可能成为缝合裂缝的手术刀，但也要谨慎而充满耐心
“今天的延伸不是对过去的切割，今天和昨天更像，而不是今天和明天更像。”
在吴陈尧看来，AI 技术的落地和服务暂时还没有看到一个截然的转折点，不像移动互联网爆发带来的绝对的机遇性转折。
“如果我们迎来了以 AI+ 量子、脑机接口等为代表技术的成熟和应用，可能那个时刻才会感受到划时代的分界。但在目前，自动驾驶和医疗领域 AI 技术的使用，是相对比较清晰的路径。”
吴陈尧又补充道，我们可以在消费领域找到，上千亿美金、体量非常大的公司，但是在医疗领域却很难找到这样的公司。每年中国有 80 亿人次去就诊看病，但是看病的体验、诊疗的效果呢？所以在治病、长寿这个领域，有非常多的机会去改造。
但是像自动驾驶、医疗这样具有特殊性质的民生行业，用技术去赋能、改造的时候，依然要非常的谨慎。稍有不慎，“机器人杀人”、医疗事故等倾斜性的言论会大量冒头，不让技术做坏事，可能是在 AI 未来应用的过程中，所遵循的底线。
政策、监管、安全合规、道德风险、社会舆论、数据流通、个人隐私......“一体两面”的困境，也是未来 AI 技术去做服务时需要解决的问题。
而让吴陈尧更加感触的是，在投项目和陪创业者创业的过程中，大家都遇到了和预期不符的情况，但经历过后，彼此却走的更坚定、愈加充满希望。
“国外做技术赋能产业的顺序，多是数字化-云化-信息化/人工智能，但是在中国是同步进行的，甚至在一些场合是完全反过来的顺序。
刚开始投资森亿智能时，团队想做的是人工智能辅助诊疗，但去做的时候却发现整个数字化基础是非常薄弱的。真正需要做的反而是源头上很基础的东西，比如数据清洗、系统、上云。这些东西做好之后，才能做真正想做的辅助诊疗。”
在做人工智能辅助诊疗时碰壁，又返回来做非常基础的数字化，再去做最开始想做的辅助诊疗。像这样的创业历程，可能会发生在许多中国创业团队的身上。
类似的还有黑湖智造这样的公司，也是怀揣着用人工智能提升生产效率、致力于制造业升级的公司，而这样的赋能落到执行处也是从基本的数字化、生产信息的云端协同来入手，通过大量中小企业的协同数字化来实现最终的机器智能。
“一开始的发展，会比预期中慢，这不仅对创业者有更高的要求，也需要投资人在看到差距的同时，保持耐心。但我相信我们始终是往好的方向前进的”。在对话中，我们看到了 GGV 纪源资本合伙人吴陈尧身上，那份年轻人的热情和让世界变得更好的动力。
去理解梦想和现实之间的差距需要智慧，也需要耐心和坚持。我们也可以期待，在某一个节点的助推下，技术赋能行业的效果可以如星星之火般态势，被点燃了。
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