對話藍馳朱天宇：移動紅利已近關閉，AI和大數據是未來的鑰匙

01-25

移動互聯所帶來的紅利已基本過去，站在創新周期的交匯處，下一個交互界面尚未誕生，下一個主導技術仍面目不清，未來呈現出斑駁的可能性。

在這個低谷期，有人恐慌，有人貪婪。不過，藍馳創投合伙人朱天宇卻是異常冷靜和方向感極強的那一個。

在他看來，投資和創業不能被眼前的混沌所迷惑，而應以10-20年的尺度去做決策。成立10年，只投精品是藍馳信奉的原則，唱吧、趣分期、春雨醫生、美麗說都是其早期投資項目。

正因如此，藍馳沒有在市場最熱的時候大把撒錢，也沒有在寒冬時刻對未來失去信心，反而加快了投資腳步。

據了解，藍馳已經完成新一期基金募集，募集到的人民幣和美元金額合計超過5億美元。朱天宇告訴小飯桌，他們將更加積極投資市場上的優秀項目，包括初創期和成長期的創業公司，涵蓋大數據、AI、AR、VR、物聯網、醫療健康、無人駕駛、農業、企業服務和互聯網金融等領域。

「未來一切新的連接，都需要同AI和大數據拉上關係。」朱天宇說，這將是開啟未來的那把鑰匙，也是藍馳投資的重要方向。

抵達下一波創新浪潮

Q小飯桌：今年以來，我們投了幾個項目？主要集中在哪些方向？朱天宇：有10多個吧。我從2014年下半年就開始往新的方向看了，2015年我已經開始投大數據項目了。Q小飯桌：相比去年，速度會不會有所變化？朱天宇：我們今年的投資速度和去年差不多持平。比較起來看，我們可能比行業平均速度更穩健。在15年上半年，非常熱的時候，速度已經放下來了，但今年反而在提速。我們希望看一些更本質的變化。Q小飯桌：從14年下半年就開始轉變投資方向，當時是基於什麼來做決定的？

朱天宇：

第一方面，我們覺得從2014年底到2015年上半年，市場已經過熱了。換句話說，股票太高了，追漲不是一個明智的選擇。

第二方面，其實我們一直以長時間尺度來看整個行業，所以，讓我們感覺到這波移動互聯網紅利的窗口已快關閉了，大家買廣告、流量的成本都非常高。當然，對於創業者講，這時候確實還有不少機會，還有機會去做一些新的東西。

但我們懷疑它是不是足夠大、成長速度是不是足夠快，而在那個時間點上去看這個市場，O2O和移動互聯網那一波已經有限了，大家都在朝著新的路前進。

Q小飯桌：那麼，在你看來，新的方向會走向哪裡？朱天宇：

其實我們主要從兩條線來看這個問題，第一條是連接方式的改變，你看互聯網的發展，第一波是，網頁的連接，產生了門戶、搜索引擎；第二波是，人的連接，產生了Facebook、騰訊等等。

那麼，在網頁和網頁、網頁和人、人和人的連接之後，還會產生什麼連接？現在大家都希望是device（物）和device（物）的連接，可到目前為止，物物連接還非常低級、原始。想像空間還很大。

另外一條線是用戶的交互界面，PC互聯網時代主要是電腦和瀏覽器，但是到了移動互聯網就成了手機、觸屏，那下一個交互界面會是什麼呢？這個大家都很期待。

不過，同時我們也要注意這其中有很多偽界面，移動互聯網之前，大家用諾基亞的塞班系統，那時候也有人說移動互聯網，可那並沒有爆發啊。所以說，沒有真正嶄新的交互方式誕生，不一定能引發那麼大的一波浪潮。

Q小飯桌：實際上是兩條路線、好幾種方式一起在探索？

朱天宇：是，但無論連接、用戶界面或者AI、ARVR都是可以相互融合的。比如說，新的連接產生之後，新的互動界面普及後，很多新的數據量就會出來，基於這些數據怎麼去做分析和處理呢？那就需要人工智能，這些其實都是一脈相承的，其實還是跟著未來的大方向，大家都在探索更多的切入點。

Q小飯桌：藍馳會怎麼去追隨這個方向？

朱天宇：對於早期投資人來講，方向需要回到非常基本的層面，你看未來10、20年，什麼東西是真正的變化趨勢，去找到最本質的東西。像孫正義就是用30年的尺度來看未來，所以他收購了ARM。像我們剛才說的AI和大數據，這個可能就是指向未來新的大方向的鑰匙。

Q小飯桌：在我們投的這些前沿領域裡面，如大數據、AI、ARVR，對你來說有沒有投資或布局的順序？朱天宇：

對我們來講，現在是在齊頭並進，我個人是從大數據開始抓起，但大數據跟AI又是不可分割的。之後就是物聯網、AR和VR，這幾塊目前看起來是分開的切入點，但未來一定都會融合的。

比如說下一代交互界面，可能就不是觸屏了。大家說下一次可能是戴個頭盔、眼鏡之類的。但也有可能不是眼鏡，下一代也有可能是通過這屋子裡的100個Sensor來捕捉我的動作、肢體語言、表情、眼神，然後通過感測器，我們的信息就會被捕捉出去，再轉換成操控的指令。那今後的交互界面可能就只是一塊玻璃或者一種塗料，你身上可能有一些光學設備來輔助你去看這些東西。

你看，我所說的這個東西就結合了物聯網、VR等等方面的創新，背後還依靠AI和大數據，所以它們是融合的。當這些體驗都形成了一個很成熟的交互的時候，它又會引爆新的一波應用場景，到那個時候或許就是「X+」的新浪潮。

大數據創業的三個層次

Q小飯桌：就你個人而言，對大數據的強烈興趣來自於？朱天宇：

我來藍馳之前就在百度投資部，2006到2009年，是百度剛上市時第一批投資部的人。

百度是天然的大數據平台，廣告其實是一個天然的大數據應用場景，因為長期浸泡在一個大數據環境中，我對怎麼把數據實用化及其背後的技術邏輯完全不陌生。但是對當時的其他行業而言，大數據應用的場景還非常少，真正擁有大數據的公司也非常少。

如果眼光拉長5到10年，大數據一定比比皆是，因為現有數據量太大了，所以我們從現在就開始。同時，大數據是人工智慧的先聲，人工智慧沒有數據的話，是很難產生智能的。巧婦難為無米之炊，所有的智能都依賴於你對大量信息的佔有，才能有非常厲害的演算法和分析能力。

Q小飯桌：有一段時間，大數據成了爛大街的概念，每個創業公司一上來就說自己能做大數據，另一方面，大數據的變現其實也不快，這對商業是個挑戰。當你投資大數據公司的時候，是如何選擇和判斷的？朱天宇：

選擇一家大數據公司，我有一套標準，可以概括成三個關鍵詞：1.從負一到零；2.場景；3.定價權。

先說第一個，從-1到0，我們經常說的創業是從0到1，但是大數據創業的第一個挑戰是從-1到0。

從-1到0，是要首先解決數據的有無問題。要解決很多行業的信息化問題，中國從農業社會到工業社會，再到信息化社會，是兩三步並作一步的走法，導致很多行業到現在仍然停留在非常原始（甚至是手工作業）的階段。

所以，大數據創業公司的第一步往往不是去做高大上的數據業務，而是通過技術來幫助一些公司把信息化的窪地填平，幫助這些公司梳理起它們的數據，在這個過程中，自己就能掌握到連續、完整的數據，當量足夠大了，這些數據才有價值。簡單來說，就是先把苦活臟活累活給干好，才能走到下一步。

我們先來看數據處理，數據處理實際可分成3個階段的能力：1.統計；2.分析，基於數據做一些縱向、橫向分析；3.預測。

其實市場上很多聲稱大數據的公司，僅僅只擁有統計和非常簡單的分析能力，要做預測的話，對能力的要求就非常高了。

第二是場景，結合場景，光有大數據卻沒有應用場景，沒有用，換句話說，不能結合用戶的需求，你就賺不到錢。如果我能用數據來分析問題和預測結果，這對用戶就很有價值。比如說氣象預報，或幫助政府和企業做身份驗證等等。

第三是定價權，定價權由質量和場景決定，這跟前兩個關鍵詞是相連接的，是循次漸進的，你做了足夠的辛苦活，才可能得到大尺度和高質量的數據。你還需要對你所服務的場景十分了解，這個數據才能真正解決用戶的需求，他才願意付費，這決定了你的商業模式。

Q小飯桌：不過，其實現在有大量的創業公司，每個BP到最後都會說自己是一個數據公司、金融公司，你怎麼去甄別？朱天宇：

對我來講比較簡單，我們現在雖然在關注未來的前沿領域，但是我還要看你是不是能在較快的時間裡，一邊賺錢一邊賺數據。如果上來只是說數據，不跟我說賺錢的事，就沒有意義。因為沒有造血能力會讓你無法持續獲得數據。另外，要看你的數據治理和處理能力。數據處理實際可分成3個階段的能力：1.統計；2.分析，基於數據做一些縱向、橫向分析；3.預測。市場上很多聲稱大數據的公司，僅僅只擁有統計和非常簡單的分析能力，要做預測的話，並且是做出有顯著商業價值的預測、有人願意買單的預測，對能力的要求就非常高了。

所以，為什麼在大家都談人工智慧的時候，我們還在談大數據這個老生常談的事情，因為沒有數據就沒有人工智慧，我們正處於創新周期的前期，我們要有一種方式去開始。現在談AI固然有一些先進的方向，有一些基礎研究或者基礎應用，但其實還是要基於大數據的。

比如圖象處理和語音識別，這些都基於過去10、20年的語料積累，但是，目前這些數據的積累可能還沒有達到那個所謂的拐點，還在快速地積累（包括百度、訊飛）。

但是在三步並作一步發展的中國，我們還有很多的信息窪地需要去填平，而填平這些信息窪地的過程必須是在經濟上可以成立的。如果只是抱著情懷去幫你填窪地，這不行，必須要能把自己養活，這是個重要標準。

Q小飯桌：可否為我們舉個這方面的例子？朱天宇：

我去年上半年投了一個大數據公司，我投的時候它還不賺錢，但是它現在單月的收入已經有幾千萬了。

這是百度離職社群「百老匯」2015創投會上嶄露頭角的項目，團隊很多成員從百度出身。我當時就看中這家公司的潛力，他們的模式是這樣的，首先跟政府部門合作提供技術服務，用比較市場化的方式從政府部門獲取數據，再把這個數據給行業客戶（金融、交通出行、物流、電商服務公司）提供服務。

這裡頭就包含了很多跟人、車、房等消費場景相關的數據，所以它形成了對一個人不同維度的認知，那比如說有一個公司，要對一個司機做身份驗證，通過他們就可以知道這個司機靠不靠譜，是不是一個有安全駕駛習慣的人。

Q小飯桌：聽上去這家公司非常依賴政府資源？朱天宇：實際上，它是用比較市場化的方式去獲取數據的，而且拿到數據只是第一步。另外，他們確實是幹了好幾年苦活臟活累活才把數據積累起來的，而不是打個電話就搞定的事情。Q小飯桌：他們未來想做什麼？朱天宇：

他們現在為一些行業客戶提供服務，但如果到此為止就意思不大了，他們更多的還是在一邊賺錢一邊賺數據，每做一次驗證，數據還能再迴流，他們要讓自己擁有挖掘數據冰山下面90%那部分的能力。

國外有一個大數據公司也非常神秘，叫Palantir。他們有兩個成名作，一個是幫當時的CIA抓到本拉登；第二是在2008年金融危機之後，幫助美國SEC，抓了很多內部交易的人。

這些都是基於大數據做分析的能力，如果只是統計、分析那是很有限的，你要去預測，找到它的關聯，這個要求就非常高。我所說的那家公司，現在看起來只是在拿數據，但他真正的野心是在更高的層面。

未來人工智慧應該要做的事情是，用機器的方式對這個世界做出一個解釋，這個就是知識圖譜，本體知識庫。

有了這個本體知識庫之後，機器才有可能充分理解數據的背後在指向什麼。如果給你一堆數據，你不一定知道這個數據在說什麼，但如果我們擁有一個龐大的知識圖譜的話，就可以分析出各種隱秘的關聯性。

現在比如說我們收集票房、電商數據，去統計、分析、預測一些東西，這個其實仍然是人腦能理解的維度，但未來的大數據是要做更高維的分析和預測的，發現各種隱秘的關聯性，以及複雜問題上超越人腦認知的分析和預測能力，這才是真正有意思的地方。

寒冬之後，連續創業者是寶藏

Q小飯桌：我們一直在談方向，不過做投資還有另一個重要維度，就是人，有關創業者本身，你會怎麼判斷？朱天宇：看事也是看人。看人必須要看這個人對他這個創業項目這個事本身的了解。他要對自己所做的事情和行業有足夠深的理解，看能不能超出我們的思考範圍。Q小飯桌：會更看重哪一類創業者？朱天宇：

我們看到在過去這一兩年，資本熱潮又資本寒冬，一大批A輪死、B輪死，但是我們相信這裡頭還會篩選出一些連續創業者。

連續創業者在中國是一種稀缺的珍貴資產。為什麼呢？你看中國的教育制度，大學生創業其實很扯，中國的教育制度很難讓人形成一個完整的自我認知，以及在混沌環境下比較強的分析和執行能力。對於創業者來講，這些都非常重要。

但是創過一次業、被撕扯過一次的人，會不一樣。被撕扯過一次之後，他會反省，會有有更大的概率——在自我認知、思考能力、執行能力、自省能力上獲得很大提升。才更有可能克服創業中的各種艱險，有效的堅持下來。

一名創業者，如果自省能力很強的話，他個人的成長速度就會很快，那麼，他的事業成長速度可能也會比別的平台更快，這是我們很關注的一點，我相信過去這兩年應該出來了一大批有過一次創業經歷的人。事實上，我投的趣分期、唱吧、美麗說的創始人，都是2005年那一輪寒冬下來的，他們是05級Web 2.0那一波人。

當然，也不是所有連續創業者都能成才。自省分三個階段：1.你是否意識到自己身上的問題；2.你願意改；3.你改得快。到第二個階段就已經能攔住很多人了，所以在寒冬之後，有多少個能夠通過這三個階段浴火重生的二次創業者，藍馳都張開雙臂擁抱他。

Q小飯桌：在這個創新周期的交界處，可否為創業者提供一些建議？

朱天宇：送他們一句比爾蓋茨的老話——「不要高估3年之內的變化，也不要低估10年之後的變化」。換句話說，這些創業者不要過於悲觀，也不要太過樂觀，去發現一些尚未被解決好的需求和痛點，才是最重要的。