請用兩句話分別介紹你自己以及你的機構。

　　我是聯(lián)想之星合伙人劉維，從 2003年 到現(xiàn)在做了 13年 的早期投資人;此前創(chuàng)過兩次業(yè)，也一個前沿技術愛好者，2002年 在劍橋就搞了一個 “2020 俱樂部” 討論未來技術，2004年 就投資過機器人的項目，可以說關注智能技術領域有小 15年 了，一直愿意冒風險去投真正能改變未來的前沿技術。

　　聯(lián)想之星特點就是前沿投資 + 深度孵化，因為聯(lián)想控股的大體系能夠有實力支持我們?nèi)ゲ季智把亍⒏淖兾磥?，不用賺短期的錢。我們兩期基金加起來有 15 億人民幣規(guī)模，因此我們要做的就是 “創(chuàng)業(yè)者身邊的超級天使”，用 VC 的體量做天使，專注、深度支持、也愿意投高估值但有實力的項目。

　　在過去的幾個月里，你們都投了哪些案子，選擇的原因是什么?

　　今年以來大概發(fā)出 TermSheet 的項目有 20 多個，涉及行業(yè)大數(shù)據(jù)、智能教育等領域，國內(nèi)的一些案例現(xiàn)在還不方便說。不過在美國剛剛投了一個低成本月球飛船項目，聽起來像是天方夜譚，但是代表了我們投資邏輯——1，需求一直存在，觀測實驗之類的都會用到地月運輸，只是成本太高;2，技術變革帶來新機遇，包括傳輸、圖像處理、飛行控制等用得上前沿技術。3，團隊也是典型的美國資深專家。

　　在上個季度的投資過程中，你們感覺整體投資市場情況如何?如果用 1-10 分衡量機構整體投資意向的話，你們的判斷是多少分?為什么?

　　我們感覺還是在進行熱點轉(zhuǎn)換，大家都說好像有 “變冷”，但其實還是熱點在轉(zhuǎn)換。比如，很明顯 AI 這種東西一下子熱起來了，個人感覺行業(yè)很快就會過熱，大家普遍看的是水面以上的東西，比如機器人、消費級的，就像當年智能硬件的手環(huán)一樣，很可能泡沫會破，還是需要深入。所以，大家投網(wǎng)紅也好，投人工智能也好，都是在找興奮點，在證明自己判斷是對的。

　　過去幾個月整體的投資熱度在 5、6 分的樣子，比較冷。沒有打到 3、4 分是因為還是有新的主題出來。雖然現(xiàn)在新主題已經(jīng)炒得比較熱了，但是受后續(xù)估值、退出的影響，出手的還是少。

　　我們自己還是一直積極，不受市場影響，我們有自己的節(jié)奏和系統(tǒng)打法，去年特別熱的時候也沒有專門加大力度，O2O、P2P，都沒怎么搶，現(xiàn)在也不會特意冷下來。

　　這段時間里，感覺哪些創(chuàng)業(yè)領域比較受資本關注?你們分析原因是什么?

　　還是大人工智能以及 2B 領域。這些領域結合起來看，就是我們一直在說的 “企業(yè)智能化和數(shù)字化”。2B 上一波的機會在信息化，現(xiàn)在是智能化和數(shù)據(jù)化，包括提供企業(yè)的消費者洞察、企業(yè)對自身供應鏈的優(yōu)化、自身業(yè)務流程的智能化改造等，在這里面人工智能將發(fā)揮核心作用。

　　這個領域最終要起到很大的量需要一定的時間，但是已經(jīng)在一步一步得到認可，比如我們投的 Weft，部署在每個集裝箱里，實時分析全球航運業(yè)的數(shù)據(jù)，已經(jīng)漸漸成為市場標配，并逐漸邁向更智能的數(shù)據(jù)分析應用。

　　還有一個熱點是我們稱之為 “后人工智能”，也就是人都被機器解放了之后，接下來就是消費升級、個性化消費、文化娛樂的機會。開玩笑的說就是所謂 “保暖” 之后 “思** ” 的東西，大家也都在布局。

　　介紹一個下一階段你們自身準備重點投資的領域，選擇的原因是什么?

　　其實聯(lián)想之星一直在喊的是智能機器。它不是簡單的人工智能，也是不是機器人，是智能和廣義的機器的結合，包括汽車、飛機，也包括人型的機器人，還有智能城市，智能攝像頭，智能的一個工業(yè)設備等等。我們從 2011年 開始到現(xiàn)在轉(zhuǎn)眼五年，一直在投這個領域。

　　這一大波的機會不是憑空出現(xiàn)的。人工智能的水平提升之后，機器對物理世界感知的柔性大大地提升了。過去五年，我們關注的更多是人工智能的底層技術，如何理解命令、理解人機交互，也投了一些傳感器之類的技術，包括激光雷達?，F(xiàn)在，這些技術漸漸成熟并且在一些領域落地，在行業(yè)應用層面就出現(xiàn)了機會。

　　我們一方面樂觀的看，未來這幾年數(shù)據(jù)循環(huán)將會逐漸加快，好的項目會發(fā)展更快。比如我們天使輪投的 Face++ 把靜態(tài)的人臉識別從沒有到做出來、做到世界領先用了三年。然后把動態(tài)的人臉識別做到領先用了大概一年多。以此為基礎，這過去的半年多它們做手寫體識別、圖象識別、物品識別這些機器視覺就只用了大概半年的時間，就能把這些品類做到世界領先，因為這實際上是數(shù)據(jù)不斷地積累，速度會越來越快。

　　但是反過來，其實這個過程還是挺艱巨的?，F(xiàn)在起來的這一撥公司，畢竟都是技術驅(qū)動的項目，而不是說簡單的做個產(chǎn)品、有一個風潮就能起來，其實前期扎實建設的過程還是挺長的。

　　在智能機器領域里，你們看好哪些模式?覺得什么樣的公司比較有機會?哪些你們可能不會投?

　　應該說我們在智能機器領域的布局走過了兩個階段。第一階段我們在布局底層技術，各種底層技術項目加起來至少得有二十個公司，前幾年重點投了一些各種識別和理解技術、傳感器、底層云平臺，例如 Face++、思必馳、中科虹霸、Ablecloud、Airmap、好買衣這類的公司。

　　現(xiàn)在這個階段，我們加大對智能機器+行業(yè)應用的布局力度，利用智能技術去提高行業(yè)效率。

　　原因在于，過去的機器，有一些電子的功能、一些自動控制的功能、能對有限的場景進行響應，但是沒有辦法做到非常高的柔性，導致對人工的替代只能做到一小部分?，F(xiàn)在隨著技術的發(fā)展機器柔性提高，在很多領域就會有大量的應用。

　　比如農(nóng)業(yè)、物流這些都是特別典型的。原來這些行業(yè)都是在最后的、很標準化的環(huán)節(jié)有一些大規(guī)模的機器，成本很高而且比較僵化。但現(xiàn)在因為圖像識別技術的發(fā)展，機器視覺在快速的提升。比如農(nóng)業(yè)上你能更好地去感知一個蘋果的大小和位置，去采摘，物流上貨架上的一袋薯片，本來因為柔軟不規(guī)則無法識別，需要復雜的預處理，現(xiàn)在都可以被智能機器直接處理。而機器在理解農(nóng)場衛(wèi)星圖片、動態(tài)規(guī)劃線路等智能方面的巨大優(yōu)勢也將在再下一步發(fā)揮出來。

　　機器變得更加聰明了之后，以往人力成本比較密集的行業(yè)就有了人機混合的機會。我們的觀點是，現(xiàn)在想指望發(fā)明一個機器人或者智能機器，去完全替代人是不明智的，因為實際上很多事做到 90%容易，做到 100%是非常非常難的，而機器的特點還是在大批量的、能專業(yè)化分工的事情。所以我們比較明確地鎖定了農(nóng)業(yè)、物流、建筑、安防、養(yǎng)老和健康、零售這人力密集的幾個行業(yè)，機會在于更好的人機混合，更好的分工帶來的效率提升。

　　好團隊一方面需要技術人才，另一方面看好對行業(yè)認知深的、有大格局判斷的創(chuàng)業(yè)者，總體而言需要有一個優(yōu)勢長軸來撬動，其他的我們可以提供支持。

　　不太看好的則是 “大而全” 的模式，一上來業(yè)務覆蓋的范圍就太泛，真正要都做好是很難的，而在這個領域如果做不到頂尖競爭力就很小。

　　你們怎么理解行業(yè)的痛點和難點所在?創(chuàng)新又會從何處產(chǎn)生?

　　這就是我想說的這個領域的一個特殊性，就是我們說人工智能、智能機器前景很好，但它的創(chuàng)業(yè)艱難程度比傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)領域要高很多。首先要 “做出來”，然后要 “賣出去”，二者都很復雜。

　　從做的角度講，你得整合很多人工智能的底層技術、整合很多機器技術，而且不光是國內(nèi)整合，很多東西可能要用一些全球最好的技術，才能使你這一代產(chǎn)品的設計不落后，具有領先性，而領先的東西往往又不成熟，所以你怎么去找、怎么去識別、怎么去管理?這還不像咱們原來說的智能硬件比如手環(huán)，主要是整合供應鏈，智能機器更多的是對先進技術整合，一個創(chuàng)業(yè)者到底能了解到什么程度?

　　在賣出去這點上，就更加殘酷。因為任何一個具體的公司，都需要對行業(yè)的需求有深入的了解，如果你選錯了切入點，或者在同樣一個領域內(nèi)，你選錯了最開始針對的產(chǎn)業(yè)場景，或者選錯了合作伙伴，那可能就意味著你浪費了很多的時間。舉個例子，比如你開發(fā)了一個物流機器人，你上來就是針對那種大件、整架托盤級的運輸，但實際上現(xiàn)在行業(yè)需要的更多是散貨、超市貨架抓取的技術，那其實你這個東西可能做出來之后就沒有太大作用，賣就會遇到問題。

　　因此我們投資也會特別注意這一點，一方面聯(lián)想之星的投資是完全全球化的，尤其在美國投了非常多的頂尖技術。另一方面我們也是生態(tài)化布局，甚至自建 Comet Labs 這樣的人工智能加速器生態(tài)，就是為了更好的看清行業(yè)需求，找準機會。

　　我們還持續(xù)關注前沿技術，創(chuàng)新也正來源于此。新的小火箭、衛(wèi)星、量子點光譜、進入人體的機器人、智能技術代替?zhèn)鹘y(tǒng)控制等等都會是方向。例如，最近我們一直積極地看航天領域，其實天空中是一個很好的視角，來為人來帶來更多的數(shù)據(jù)。

　　接下來還有哪些值得關注或者有潛力的創(chuàng)業(yè)熱點和方向?

　　要看大周期里面的具體機會。比如順著人工智能去尋找，這個時代剛剛開始，這一條道會是 10-20年 的機會。我們有一個喊了幾年的口號，“物理世界數(shù)字化，數(shù)字世界可理解化，理解之后智能化”，從這個角度來理解，現(xiàn)在的進展還太少。

　　物理世界數(shù)字化還有極大可為，包括針對人體、針對集裝箱這樣的物體剛開始發(fā)展傳感器。而有了傳感器之后也還有太多東西不能理解，比如行業(yè)數(shù)據(jù)、商品，比如對醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的理解，輔助傳感器，對人體行為、動作，非靜態(tài)的東西的分析;因此數(shù)字世界的可理解化，也不到百分之一。最后智能化，每一個業(yè)務場景的智能訓練，都有很長的路要走，比如智能農(nóng)業(yè)，我們認為過幾年之后，我們吃的蔬菜可能都是定制，很多都是小單元農(nóng)業(yè)，精準控制，個性化可調(diào)控。因此整個板塊還有很長很長的空間。

　　所以，未來有意思的項目會在于：我們對于新一代的傳感器非常感興趣;此外人工智能時代的計算、存儲、安全等新基礎設施也會很有機會。還有醫(yī)療領域，現(xiàn)在人類對自己身體理解還遠遠不夠，聯(lián)想之星也在醫(yī)療傳感器、醫(yī)療大數(shù)據(jù)方面進行持續(xù)布局，投資了燃石醫(yī)學等基因大數(shù)據(jù)項目，隨著技術發(fā)展，人體嵌入式小型設備會越來越多，人離醫(yī)院會越來越遠，自動化的診斷、干預、治療都會是方向。

　　談到機器智能，還有物理世界的數(shù)據(jù)跟業(yè)務場景的結合，有了場景就能訓練、標注;再往上一層，推薦智能、智能系統(tǒng)大數(shù)據(jù)、結構化之后的個性化數(shù)據(jù)等等都值得關注，我們投的一大堆個性化項目比如好買衣、作業(yè)盒子、學吧課堂等的發(fā)力點也在于此。

　　回到市場動態(tài)方面，如何理解戰(zhàn)略新興板暫停和注冊制的推遲?

　　傳統(tǒng) IPO 路徑會受到影響，但是如果本身項目有價值，其實產(chǎn)業(yè)并購、資本市場并購的機會正在增加，一些主業(yè)不錯、沿著產(chǎn)業(yè)做產(chǎn)業(yè)基金的上市公司正在出現(xiàn)，上市公司也變得更像資本運作平臺。

　　因此只要項目本身好，總有辦法持續(xù)發(fā)展。包括新三板、美國上市也還是都有機會。有一些業(yè)務短期受到清理，但清理也是為了創(chuàng)造更好的價值。我們自身作為天使，一個 “10+N” 的基金，也不是以短期退出導向的，因此行業(yè)更理性之后也是好事。

　　在下一階段，還有什么宏觀或微觀層面想要提醒創(chuàng)業(yè)者關注的事情?

　　要小心泡沫。現(xiàn)在市場上 VR 這樣的純概念已經(jīng)過熱，其實智能是一個挺寬泛的主題，但現(xiàn)在大家的關注點過窄地定在了在 VR、機器人上，技術不夠深或者行業(yè)扎根不夠深，就有風險。接下來一段時間里，一些扎的不夠深的偽技術項目可能會面臨泡沫破滅。