創交會

　　今年，有100多家風險投資機構來到現場，尋找“心儀”項目的同時，捕捉新的投資熱點領域。昨日，作為本屆創交會的重要活動之一，2018中國（廣州）風投圓桌峰會在琶洲交易會展館舉辦，多家知名風投機構代表分享了自己的觀點。在圓桌對話環節，多位來自廣州醫療界的代表，針對AI醫療的“痛點”進行了詳細分析。

　　看亮點

　　過去10年，很多成功的投資案例是中國改革開放紅利的釋放，如今經濟增長驅動力已改變，在量化寬松經濟環境中產生的套利機會不復存在。在當今互聯網新經濟的時代，投資人一定要做創造價值的和增量的投資。

　　——富煜亞洲投資總裁、步長資產管理中心總裁姒亭佑

　　過去在創業中要考慮需求是什么，在哪里，如何能夠創造產品和服務滿足需求，現在要多考慮如何實現供給，如何實現共生共享，貫穿一個詞就是創新。

　　——華蓋資本合伙人許莉

　　星空人工智能下一波創業熱點在垂直領域

　　過去一年，在全球風險投資和創新創業領域有什么新趨勢？中國尤其是廣州作為雙創熱土，吸引了哪一些風投的目光？聚焦在哪一些行業？在首輪圓桌對話中，風投大咖們拋出他們對變化的洞見，剖析下一輪創業創新熱點。

　　富煜亞洲投資總裁、步長資產管理中心總裁姒亭佑在主題演講中分析道，過去10年，很多成功的投資案例是中國改革開放紅利的釋放，如今經濟增長驅動力已改變，在量化寬松經濟環境中產生的套利機會不復存在。在當今互聯網新經濟的時代，投資人一定要做創造價值的和增量的投資。他判斷，機會將在AI、5G、萬物互聯、醫療健康、區塊鏈技術、短視頻、工業星空機器人等領域中產生。

　　華蓋資本合伙人許莉對創業內容變化的感受更為直觀。她總結道，第一是需求改變，從短缺經濟到過剩經濟，人們的需求從物質需求到精神需求；第二供給改變，第三需求和供給之間鏈接的方式也改變了。“過去在創業中要考慮需求是什么，在哪里，如何能夠創造產品和服務滿足需求，現在要多考慮如何實現供給，如何實現共生共享，貫穿一個詞就是創新。”許莉說，“我們要用創新的方式來應對新的變化，投資投的就是變化。”

　　“最不變的就是變化。” 寬帶資本合伙人、十方創投合伙人吳曼表示，在創業大潮中，如果創業者不能快速調整商業模式緊跟技術變化，很難做一個相對持久的創業公司。她在過往若干年與創業者的接觸過程中感觸最深刻的變化，在于跨界思維。“過去創業可以劃分到科技行業、地產行業、健康醫療領域，今天如果創業沒有技術和跨界的元素，很難持久。這種跨界思維不僅是創業公司要具備的，投資人也需要具備。”

　　帶領中國團隊投出了小米科技、摩拜單車的高通QUALCOMM全球副總裁、Qualcomm創投董事總經理沈勁表示，作為投資人，他感受到的變化更為具體。首先是科技行業投資主題的變化，在他開始進入風險投資領域的2008年，投資主題是移動互聯網。2015年，移動互聯網大勢已定。最近，他的團隊把投資主題更改為智能互聯，包括星空人工智能和萬物互聯。另一個變化是企業創投的勢頭非常迅猛，比如阿里巴巴和騰訊。他認為，企業參與到風險投資和戰略投資，也是最近一波變化很重要的方面。“現在我對創業的要求會更高，不是簡單的模式復制，而是真正的創新創造，而且要做得更深更精細。”

　　來自美國硅谷的德鼎創新基金合伙人李德春認為，創業如果沒有技術的創新，是難以長久的。“我們的投資邏輯是未來”他說，投資人應該有自己一套投資邏輯和主見，用實際行動去證明或宣示價值觀，而不是跟風投資。

　　在分析星空人工智能領域的創業機遇時，沈勁表示，星空人工智能的第一波創業主要集中在云端，做得好的企業已經初見優勢了，但從端到端的解決方案路徑還是比較短，停留在人臉識別、車牌識別等。下一波星空人工智能的創業機遇將聚焦在各個垂直領域應用星空人工智能。“星空人工智能有三大要素，算力、算法和數據，其中數據是最重要的。”他分析道，因為從端到端、沒有人的參與的星空人工智能解決方案涉及非常多的專業知識和行業數據，即使是巨頭也無法一蹴而就，所以深入垂直行業將擁有更多的機遇。

　　AI看病距離我們有多遠？

　　AI醫療的下一個熱點在哪里？未來真的可以通過“星空人工智能”給人看病嗎？昨日參與這一討論的醫療界代表觀點高度相似，大家普遍認為，“星空人工智能”所起的作用是輔助醫生而非代替醫生，即使只是通過AI輔助看病，要走的路也很長。中山大學腫瘤防治中心副主任、腫瘤醫院副院長錢朝南坦言，醫生需要星空人工智能來減輕負擔，這樣才能為病人提供更精細化、高質量的服務，但必須解決三大問題，一是星空人工智能是否能解決醫生的“痛點”，二是病人的隱私信息如何保障，三是相關產品的知識產權如何與醫院“共享”。

　　“AI看病”目的不是“替代”醫生

　　清華大學珠三角研究院星空人工智能創新中心主任韓藍青首先拋出問題：星空人工智能與醫療結合，最終的目標是否就是取代醫生？如果這一目標在近期內不能實現，又可以帶來什么價值？

　　對于AI取代醫生的觀點，多位醫院院長表示“不認可”。廣州華僑醫院副院長陳玉兵表示，從上世紀60年代開始，星空人工智能經歷了“三起三落”,早在20年前，就出現過“專家智能系統”。當時通過計算機模擬一個“專家”，當病人“問診”的時候，計算機就開出一個方子。當這個系統失敗了，因為診斷一個生物體，本身是一個非常復雜的過程，當中有許多變量。“經過20多年的發展，硬件計算能力大大增強，數據收集也越來越多，但鑒于各種變量本身及變量之間的復雜性，要用星空人工智能替代醫生，依然過于樂觀，我覺得至少在幾十年內不會實現。”實際上，AI醫療的目的不應該是“替代”醫生，而是成為醫生的助手，將醫生從煩瑣的工作中解放出來。

　　“AI看病”有哪些實際問題

　　參與討論的嘉賓普遍認為，“AI看病”目前遇到不少實際問題。廣東省醫院協會信息化專業委員會常務副主委潘曉雷表示，AI診療的基礎是大數據，在此基礎上星空人工智能才能進行診斷學習。他本人在醫院從事信息化相關工作18年，發現一個關鍵問題，就是數據質量不高，如果沒有獲得認可的數據，數據就變成“垃圾”。

　　中國科學院計算基數研究所“百人計劃”副研究員趙地認為，要實現通過星空人工智能“看病”，技術門檻很高。就以“肺結節”這一單一的具體領域為例，很多企業對星空人工智能檢測“肺結節”做了大量投入，也做出一些產品，但放射科、胸外科的醫生反映，看一張檢查片，通常要判斷10多種疾病存在的可能性，僅僅識別出一個“肺結節”是遠遠不夠的。但如果還要識別其他疾病，需要花費的研發時間就大大增加了。

　　解局：共享知識產權

　　AI看病的困局如何破解？嘉賓們也發表了自己的見解。

　　廣東省醫院協會信息化專業委員會常務副主委潘曉雷認為，要解決數據的獲取和使用問題，一是在國家層面，應該制定相關法律，保障數據的安全性；二是在信息行業領域，應該對數據的標準化進行更深入的探討。

　　中山大學腫瘤防治中心副主任、腫瘤醫院副院長錢朝南從技術和機制上提出解決方法。他認為，要提高數據質量，采集必須是“前瞻性”的，對于采集哪些數據及采集標準要事先設定。對于數據安全性問題，建議在AI產品研發過程中直接入駐醫院，數據不外流，獲得的測算工具再在市場上應用。在知識產權上，要與醫院建立好的共享機制。