摘要:2017年12月14日上午,国科嘉和管理合伙人王戈将出席“2017创新者年会-AI产业应用峰会?”,发表主题为“国科嘉和人工智能生态布局逻辑”的演讲

国科嘉和管理合伙人王戈:AI在医疗领域最容易突破现有布局-薪媒体_O2O新商业媒体资讯平台

近年来,由于深度学习算法上的突破,引发了人工智能技术浪潮,各个公司进入比拼技术准确率的争夺战,商汤、旷视等国内领先AI 创业公司纷纷拿下世界图像识别识别技术比赛的头榜。然而在如今这个时间节点上,在开源社区的助推下,AI算法已经过剩,AI技术如何与各个行业结合、落地才是未来的主格调。

2017年12月14日上午,由国内知名媒体网主办的“”将于北京-中国大饭店正式开幕。本次大会邀请了诸多行业顶级大佬、投资人以及500+行业内人士,共话AI如何在安防、医疗等领域的商业落地,国科嘉和管理合伙人王戈将发表主题为“国科嘉和人工智能生态布局逻辑”的演讲,以投资人的视野分享AI+行业面临的挑战和机遇。

王戈具有20年以上作为创业公司创始人、技术公司总经理以及大型综合集团公司董事长的高管经验,有8年丰富的基金管理经验,曾发起管理过多支私募股权基金。他拥有北京邮电学院分院工学士学位和北方交通大学MBA硕士学位,是美国纽约州立大学访问学者。现任中组部国家千人计划专家评委和创业导师,国家科技部中国创业大赛评委和创业导师。

2-3年后,大部分投机型VC会自然死亡

据相关数据显示,中国的风险投资公司已达万家以上,再加上众多的中小基金公司,投资公司可能有数万家。一面是资本市场的一派繁荣景象,另一面却是过度泛滥带来的惨烈竞争。

在现下这个全民VC的时代里,泡沫是很显然的。数据显示,美国当前的VC/PE机构不过1000家,活跃的仅60-70家,优秀的更是少于30家;而中国正式备案的私募基金46505支,单支基金平均管理规模仅1.7亿人民币。未来3年内没有差异性投资策略的投机性VC必然会相继自然死亡。

王戈说:“纯以我个人之见,我认为2-3年后,中国股权基金浪潮中一哄而起的大部分投机型VC会自然死亡,最终会只有100家左右的VC机构能真正生存下去,而10-50亿的管理规模是我认为VC基金的理想区间。”

国科嘉和成立于2011年,是由中国科学院国有资产经营有限责任公司(简称国科控股)直接管理的投资平台,资金规模数十亿。对于一家VC投资机构来说,也许管理规模并不算大,不过王戈认为,这却是一个VC基金“刚刚好”的额度。一家真正优秀的投资机构一定是专注价值投资的,并且它还必须要深度垂直于某一个领域。

对于国科嘉和的投资策略王戈阐释道:国科嘉和基金整体的投资策略是布局TMT与生命科学两个赛道,偏好硬科技企业,做最懂科技人员的创业基金。国科嘉和重点投资物联智造、移动医疗和服务、大数据与人工智能、金融科技六个领域。

人工智能在医疗领域最容易突破现有布局

眼下,人工智能正在深刻变革安防、金融、医疗、教育等各个行业,而医疗行业可能首当其冲。互联网医疗、可穿戴健康管理、基因测序、智能医疗,这些曾经觉得不太落地的概念正在以各种各样的形式和方式在医疗行业生根发芽,以医疗大数据和人工智能为代表的新技术,在现代医院发展中的价值不断提升。

王戈表示,在人工智能+医疗这一领域会出很多世界级的项目和大的独角兽企业,人工智能最容易突破现有布局。

他还认为后续的AI+医疗领域的投资机会,重点关注四个方面:

第一是医疗影像。数据源产生非常重要,如果没有TB量数据的话,人工智能都不行,没有足够的标签谈何人工智能,接着还要找标杆,没有100个顶级医生做样本的对比、对照,其实不能形成公司。判断一个创业公司在这个跑道行不行,看里边医学人员有没有,数据有没有。识别技术已经比较成熟,核心问题在于打标记后边算法和建模。

第二辅助医疗现在机会比较大。

第三药物挖掘,原来我们10年前药物上有个“双十”-十年十亿美元一个药物。现在新药研发投入还是越来越高,10亿美元不够了,这个情况下医疗大数据包括药库、化学库等可以大幅度降低前端的投入。

第四健康管理也是势在必行,现在很分散最主要的非结构化数据,传统健康管理不成熟,后续包括诊疗、包括健康小屋形成分级诊疗,和大医院挂钩容易形成闭环。

此前,斯坦福人工智能实验室(SAIL)和斯坦福视觉实验室主任李飞飞也表示:人工智能正在改变或是即将改变所有垂直行业。这是一种信息和数据的全新计算方式,而计算能力对所有公司来说都是必要的。我看好人工智能在医疗行业的潜力,因为我认为,人工智能将给所有人,而不仅仅是少数精英带来帮助。

在医疗行业,她尤为看好两方面应用。首先是人工智能辅助的诊断。这是医疗的基础。许多医生都必须面对大量数据和信息,而有经验的医生无法前往很多地方为病人进行诊断,判断他们需要接受什么样的治疗。

她非常看好的另一个领域是,通过流程的改进,我们可以改善医疗质量,降低成本。无论是门诊、急诊、手术室、ICU,还是家庭医疗,用人工智能去辅助流程都可以给患者治疗和医疗管理带来帮助。