无人机进低谷，AR/VR降温：前沿科技前景还好吗

马拉松赛跑进行了40分钟，许多选手脸上的微笑转换成了挣扎的表情，路边的加油欢呼声不见了，天突然下起了小雨，终点还是遥遥无期……

此时此刻，此景此情，好似今天许多在＂前沿科技＂赛道上的创业者的处境。这里说的前沿科技领域包括人工智能、AR/VR、无人机/机器人、和万物互联（IoT)。但是，这只是在新技术的Hype（炒作）之后的期望值低谷，我们在“新技术期望值曲线”中能够预见这个低谷的存在。

无人机／机器人

首先降温的是无人机／机器人，事实上无人机／机器人正处于期望值的最低谷。2014年大疆的无人机被《时代》杂志评为当年全球的十大科技，一时国内涌现了几十家无人机公司。到2016年年底，绝大多数的无人机公司进入了低谷：产品的质量不尽人意，没有足够的销售量。一些公司倒闭了，如Lily和Zano等；许多公司纷纷砍项目和裁员。

进入低谷的问题出在哪里？第一：无人机市场从专业视频到消费者自拍的拓展过程比想象的慢，许多的无人机公司都超前了市场，凭着自己的一腔热情推出产品，砸钱做广告，和下单备货。第二：产品的用户体验差，让消费者无法容易上手和经常使用；第三：团队缺乏稳扎稳打的运营的能力和心态，大部分团队没有运行消费电子业务的经验。

展望2017/18年，无人机的发展更为务实。一方面小型化仍然是消费级无人机的重要发展趋势，但是小型化的同时必须不能牺牲视频的性能。我们可以参照单反相机升如何延伸到微单相机的成功案例：2010年微单刚刚面世的时候，消费者（特别是女性）的购买动力主要是微单的轻巧。今天，在性能方面，单反和微单的差距越来越小，微单也越来越受到人们（包括男性和专业人士）的欢迎。以此类推，小型化的无人机必须在性能上缩小和大型无人机的距离。我们投资的零度科技是小型化无人机的领军企业，今天在追求简单易用的同时，正在提升视频的性能。无人机发展的另一个趋势是，企业级的无人机将会有长足和持续的发展，许多公司正在从消费级到企业级转换跑道，我们在美国投资的3DR也完成了这样的转换。我们在印度刚刚投资的也正是企业（包括军队）使用的无人机。

无人机是会飞的机器人，那么有头有脚的机器人的现状如何？我发现大量的产品，比如情感陪伴机器人，除了在创业比赛中和购物中心里吸引了一点眼球之外，没有真正的价值。这些创业公司要么关门，要么重起炉灶。他们正在思考，如何重新聚焦在一个真实的使用场景，给予真正的价值。那些非人型的机器人的发展似乎更加有希望。一个例子是扫地机器人，虽然长得不像人，但是确实能代替人完成一项具体的工作。扫地机器人的关键技术是感知环境、路径规划，是计算机视觉的很好应用。扫地机器人的升级方向是家庭的大数据终端，我特别看好的就是这种既有今天实在的价值，又有上升空间的产品。

在2017/18年，中国的扫地机器人将挑战全球老大iRobot。另外一个有发展潜力的品类是服务机器人，比如酒店的服务机器人和高尔夫球童机器人。计算机视觉，语音交互，SLAM，LADAR等技术在以上服务机器人领域将有广泛使用。

AR/VR

AR/VR也在降温，有太多的同质化、没有技术的创业公司了，比如一堆的VR头盔（HMD）产品的公司。我鼓励在核心技术上进行突破尝试的创业。在中国，我们2015年投了眼球跟踪公司七鑫易维；在2016年投资了VR人机交互公司Ximmerse；在美国，2015年我们投资了Magic Leap。更早的时候，我们在种子轮和A轮投资了Blippar。这些被投企业有一个共同点：都在突破AR/VR的一个或者几个关键技术。我们正在完成一项新的投资，该创业者的技术在根本上提高AR/VR显示解析度。我判断，在AR/VR的小型化、显示和互动等方面的用户体验明显提升之前，我们不会看到精彩而丰富的内容，市场也只能缓慢地增长。

在2017/18年，智能手机VR和移动一体机VR将大步发展，高通的骁龙835将进一步提升移动VR的体验。在2017年底，我们将看到800ppi的显示，这比目前的550ppi的VR显示有了提高。

但是，VR的retina解析度是2000以上ppi，目前显然还有很大的差距。随着5G的到来，智能手机VR和移动一体机VR的用户体验将有根本的突破。因为5G的数据传输速度将最高达到20Gpbs,是目前4G的10倍。有了这样的数据传输速度，画面的清晰度提高、视角（FOV）增加、以及视频的更新率增加。而5G的延时比4G降低10倍，达到1～2ms。这样移动VR从头部转动到光学显示的延时可以保持在小于20ms。随着5G的到来，移动VR上的社交、多人游戏、直播等应用的用户体验将大幅提高。

IoT

万物互联(IoT)方面，炒作和过热的阶段已经过去几年了，经历低谷之后，现在处于新技术期望值曲线的“领悟的爬坡”阶段。创业者的理性和耐心初见成效。但是，IoT的市场碎片化高，技术门槛比较低，“成为细分市场的第一”成为IoT领域创业的行之有效的模式。例如，我们在2015年投资的移康智能已经成为中国智能视频门铃的第一品牌；而我们在2016年投资的Ring则是美国市场智能视频门铃的领导者。相反，在IoT的创业公司经常犯的错误是产品线过长，没有一款产品形成规模，在行业中领先。我预料智能家居在2017/18年将是有收获的一年。

人工智能／机器学习

人工智能方面的创业和投资的温度持续高涨。当然，许多号称“人工智能”公司并没有人工智能的专家，也谈不上具备人工智能的技术。在智能语音方面，在云端BAT凭借着天然优势，地位难以撼动。在终端和硬件侧，科大讯飞、云知声（高通投资的公司之一）和思必驰等公司领先。在计算机视觉方面，商汤科技、旷视科技、和依图科技等在2016年有了鼓舞人心的进步，他们在安防、金融、商业等方面的应用都验证了收费模式。在2017年，商汤等公司业务收入有望上规模。

自动驾驶在2016年是充分竞争的一年。少数创业公司借机成功退出。我们投资的Cruise以12亿美金被通用汽车购并。今天，开始在自动驾驶领域创业已经为时过晚，但是在汽车领域的人工智能应用仍然有许多机会。我们最近完成投资的美国创业公司ClearMotion就是一个极佳的案例。

他们推出了第一个汽车“数字底盘”：根据实时监控的行驶路面情况，主动控制底盘的减震器，使得驾驶平稳度大大提升。驾驶平稳对于任何车辆的驾驶都重要，尤其将成为自动驾驶场景中，一个关键的用户体验。

BAT和商汤科技正在成为人工智能／机器学习的平台公司，除了个别行业（如自动驾驶）他们在纵深投入之外，在其他领域，平台公司将和合作伙伴一起完成端到端的解决方案，成为他们在特定领域的合作伙伴，将是2017/18年在人工智能／机器学习的创业模式。这个模式的创业成功，很大程度上取决于应用公司和平台公司的价值创造比率，如果是70%:30%，也就是说平台公司的价值创造小于30%，那么成为平台公司的合作伙伴是有吸引力的。

如果创业公司致力于开发自己的人工智能／机器学习的底层技术，规模巨大的垂直行业仍然有平台机会。根据高盛2016年11月发布的人工智能研究报告，到2025年，每年人工智能应用的规模巨大的行业有：

能源：节约成本1,400亿美金
商业：节约成本540亿美金，创造新收入410亿美金
健康医疗：节约成本540亿美金
金融服务：节约成本和创造新收入340～430亿美金
农业：目标市场200亿美金

以农业为例，高通投资了数字农业公司奥科美，目前它已经注册了超过5,000家的农场，每家农场贡献了6大类30组数据，包括气候、土壤、种子、输入品（化肥、农药等）、种植过程和销售等等。这为精准农业和智慧农业提供了数据基础，也为人工智能／机器学习提供了数据“燃料”。可以想象，各种植物的最佳生长模式，基于计算机视觉的病虫害的提前预告成为可能。而高通在以色列投资的Prospera已经在5个农场用计算机视觉和机器学习进行生长监控和病虫害预报。