联想|我们投了30多位华人顶尖科学家，看到了数据智能的四大创业机会( 三 )

联想创投最近所投的项目也正是受益于这种变化。
在工业视觉检测领域，中科慧远挑战了这一领域的全球顶尖难题——如何攻克透明发光材料的光学检测问题。在过去，这一领域从没有一家世界级的公司把代替人工实现自动化检测这一单点难题彻底解决。
2020年，中国全年智能手机整体出货量约为3.26亿台，这也就意味着至少要用到同样数量的玻璃盖板。而现在大部分都由工人在蓝光下用肉眼检测，这就很可能造成工人视网膜损伤。但如果替换成AI机器检测的方式，不仅可以提效降本，节省掉几百万的人工，也能够创造巨大的社会效益。
在中科慧远突破这项技术难题后，相较于国外公司单台成本在500万-600万的设备，更多客户开始利用中科慧远制造的设备进行检测，减少人力的投入。
在2017年联想创投早期投资时，中科慧远还没有制造出该检测设备，在团队的一路陪伴下，公司花了三年的时间终于突破了技术瓶颈。
和2019年相比，中科慧远在2020年产值已经实现3倍增长，预期2021年将会持续迎来长足发展，实现产值再翻倍。在中科慧远新一轮融资中，联想创投也再次追加了投资。
另一家做AI工业检测的服务商思谋科技，从事的则是横跨消费电子、新能源、汽车、视频内容等多个场景的检测。其检测难点就在于，在检测不同物体时要使用到不同的AI模型。
针对这一难题，思谋科技研发了一套通用的AI模型，可以快速适应多个工业场景的视觉检测，从而大幅简化AI科学家和数据工程师对于场景变换之后反复训练、调优的过程。
联想创投从Pre-A轮开始就持续加注。今年6月，思谋科技完成2亿美元B轮融资，公司仅成立不到两年就快速成为独角兽。

数据智能赛道还有哪些创业机会
数据智能领域已经涌现出了一批优秀公司。目前，旷视科技、商汤科技、第四范式的年销售额都已经超过10亿元人民币，而且每年都在以40%-50%的速度增长，甚至第四范式每年增速超过100% 。
因此可见，数据智能领域还有巨大的创新创业潜力。
首先，在算力方面， AI算力是所有AI应用场景的基础，因此AI算力创新将是一个长期的机会。联想创投从寒武纪，到摩尔、沐曦等GPU ，再到芯驰、黑芝麻智能、寒武纪行歌等自动驾驶芯片领域都是基于这种考虑。
第二， AI预训练大模型的出现，成为了近三年以来AI算法创新最受关注的投资机会。随着超大规模AI预训练模型的技术突破，在自然语言理解方面已经展现出超高程度的可用性，简而言之就是“机器真的懂人了” 。
第三，数据智能正在与垂直行业的深度融合，包括如何解决跨场景之间的迁移学习，以此降低AI工程师的干预，从而提高ROI投资回报比。同时， AI也正在与硬件深度融合，例如在机器视觉和机器臂、机器人结合诞生的视觉引导AGV等领域都有非常多的创新机会，比如我们投资了艾利特、迦智、未来机器人等优秀工业机器人企业，已经有了非常扎实的客户案例，建立了竞争的壁垒。
第四，数据智能所带来的创新场景。以自动驾驶为例，如今已经成为各家智能汽车比拼最为重要的核心能力。自动驾驶从本质上来说就是由数据来驱动。这些数据就运行在智能汽车这样一个大型的服务器上，这其中与5G的深度融合都会产生出非常大的创业机会。
在宋春雨看来，从整体上来说， AI创业有两个大的类别，一种叫做zoom in（放大），另一种叫做zoom out（缩小）。
所谓zoom in就是利用AI技术解决单点问题，带来整体效率的大幅度提升。比如，中科慧远已经应用在全球前二的玻璃生产商的工厂中，一台机器能够代替20个工人，而且检测的一致性、效率远超工人。