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接力基金公司刘春松,创业接力基金

导读:对于创业公司来说,金钱就是生命。很多企业家认为公司拿到钱就完蛋了。融资不仅仅是拿到钱这么简单,更是企业战略的延伸。创业就是前期做减法,不断尝试,不断犯错;以后再做乘法,利用互联网的杠杆优势实现网络效应。

黄明明(明势资本创始合伙人)--自动驾驶领域应用

我认为即将到来的一定是AI在自动驾驶垂直领域的应用。未来三年,高速自动驾驶将是每辆车的标配。这个市场有多大?百度的罗斌谈到了中国60万亿的GDP,而10万亿与旅游有关。我认为滴滴或优步是出行问题的前半部分,自动驾驶和无人驾驶是出行行业的后半部分,这就是为什么优步掏空了CMU整个无人实验室的核心。无人驾驶的结局会如何,很难说,但我认为未来三年,无人驾驶一定是大规模商业化应用,这是企业的标准领域,这个领域足够大。

蒋月军(如山资本副总经理兼主管合伙人):人工智能时代

我们已经在中国和美国投资了人工智能。人工智能现在不是一个概念,而是已经到了一个成熟的商业节点。比如在科大讯飞,其业务场景应用已经成熟多年,在资本市场有非常好的增长。其次,我们对智能汽车非常看好,所以这几年我们也投资了一个非常好的智能汽车底层操作系统团队。我觉得智能汽车和无人驾驶是两个概念。首先,更好的应用场景一定是智能汽车,而不是无人驾驶。在这个方向上,有一个非常重要的传感器,那就是雷达,所以我们也在国内投资了一个比较好的激光雷达公司。此外,我们认为物联网时代即将到来,与物联网相关的底层操作系统也是我们看好的方向。目前,我认为时机已经到来。

梁隽樟(昆仲资本创始合伙人):VR时代

通常人们会说,大多数人会高估短期影响,低估长期影响,但从VC的角度来看,我们可能会看未来三到五年。我认为在未来三年,我们目前的许多项目将继续看到实际的业务增长。在技术领域,我们关注几个方向:一个是与人工智能相关的应用。正如大家提到的,我们在中国和美国做了很多与智能驾驶相关的布局,包括驾驶数据。与激光雷达相关,我们希望在这里继续寻找机会;也有数据结合几个垂直领域的地方,比如金融,我们觉得未来会有很大的机会;第三,物联网也是一个很有前景的领域。如何让物联网越来越智能,将是未来非常大的事情。

刘春松(创业接力基金合伙人):科技颠覆生活

第一个是医疗健康,生物医学,第二个是人工智能,会有非常前沿,非常颠覆性的发展。但是,如果我们真的想颠覆,或者对我们人类社会的现行法律或者一些现有的价值观产生影响,我想可能没有十几二十年的时间可以达到这种程度。我们已经发现或投资的一些项目,可能会在未来三到五年内改变我们的生活习惯,一些基于这些技术创新的大型企业将开始出现,然后存在于我们的整个生活中。

刘建云(清源投资总裁执行合伙人):科技创新,投资技术

展望未来,我们对技术投资充满信心。虽然我们目前的大部分投资可能是从模仿和应用开始的,但不要低估中国人的这个特点,就是我们一直在从模仿和进口替代走向渐进的方式。目前机制越来越好

况下,这个速度会加快。举个例子,我们在深圳,如果华为个案的出现是一个孤案,实际上现在逐步出现的包括华大,包括大疆,以及后面N多个小企业,我认为环境+机制+好的团队,也包括国家资本和民间资本的结合,这个路可能会比想象的要快一点。


米磊(中科创星创始合伙人):大数据时代



我觉得我们现在在布局的就是未来最需要的一些方向,比如说随着现在的大数据、互联网、物联网的发展,导致整个基础设施建设成瓶颈了,每年数据流量增加50%以上,但是现在包括光通信在内的整个硬件基础设施建设每年只有20%的增长,就是说未来我们互联网发展得越快,上网网速会越慢,所以我们现在在投以集成光路为核心的光通信硬件,去解决未来整个互联网带来的核心硬件的缺失。硅谷过去五六十年的发展是由摩尔定律推动,今年3月份英特尔宣布摩尔定律失效了,找到下一波替代集成电路新的增长在集成光路,这是重点布局。另外我们在无人驾驶这一块也有布局,围绕在中科院光机所,以无人驾驶为代表,70%成本还是围绕着激光雷达、光纤陀螺,智能汽车比智能手机大10倍甚至百倍以上。另外,在未来会有非常大机遇的还有航天科技,现在有种说法——中国的科技巨头和美国的科技巨头中间差一个火箭和卫星。人类不可能永远只在摇篮里头,一定会走出地球,商业航天是下一个非常大的机遇。


王梦秋(清流资本董事总经理):人工智能是价值的体现



就像我之前说的,其实我们投得很少,而且我们是早期基金,真的技术企业还是挺难投的。我们的思路还是比较实际,是从一些垂直的应用场景去切入看一些背后的科技是否到了一个时点。我们目前有投仓储机器人,中国的电商是全世界最发达的电商,中国的物流是全世界最发达的物流,中国的仓库管理是全世界相对来说不够科学的仓库管理,我们认为这中间存在比较大的机会。我们有投一个非常早期的创始团队,他们试图实现三维空间里的仓储机器人,我们觉得这方面非常有前途和价值,类似的一些延展开在一些有非常精准的应用场景上面的机器人技术我们觉得是有价值的。