投资者最喜欢这样的传感器和人工智能项目

你们怎么理解行业的痛点和难点所在?创新又会从何处产生?

A：挑战仍然来自人工智能和传感器。在 AI 方面，无人驾驶有几个关键点：第一，运算必须本地化，不能太贵，也不能像 AlphaGo 一样用一个机群支撑它;第二，实时性非常强，一秒钟几十次，第三，必须非常准确，不能算错了再补，所以把 AI 用到无人驾驶和辅助驾驶的时候要求非常高。

因此，AI 项目之间的区别就在于，是否能够用相对廉价的计算设备做快速的、每秒 40-50 次的处理，同时达到非常高的精度和准确度。现在这个领域国内有很多公司都说可以做，但关键点仍在于快、准、同时用嵌入式芯片达到这样的性能。

比如我们在美国投的 drive.ai，是斯坦福的团队在 AI 无人驾驶实验室做了三年之后成立的公司，能够达到三个上述要求，但更加重要的还有第四个要素：从技术变成产品，需要非常好的合作伙伴。这个行业的问题是，做人工智能的往往不懂汽车，而做汽车的又不懂人工智能。我们给他们带来了日本、欧美两家战略投资，都是汽车行业的一级供应商和车厂。

传感器方面也需要技术突破。比如激光雷达是谷歌在用的系统，相信在未来的车里面也非常必要，但不一定是谷歌用的 64 线，也可能 2 线、4 线就可以了，成本需要非常合理。我们投的镭神就可以把中国制造的优势发挥到极致。但是把激光雷达掰开来看，核心的还有两个很难降低成本：线性图像传感器和激光芯片两个部件。现在中国没有公司可以做高速线性传感器(每秒 10000 次)，激光芯片也全部是进口，我们投的图像传感器公司，就正在攻克线性传感器的难关。

未来创新最主要的机会，硬件上会在于性价比更高的激光雷达或者是下一代技术;动态范围大的、暗电流低、高温成像好的图像传感器;性价比很好的雷达或者是超声传感器;或者某个新的大家没想到的传感器。AI 则在于更好的视觉系统和控制系统。

此外，还有智能汽车的操作系统，我们投的中科创达正在做;另一块还没看到的是车与车之间的交流，会以什么样的技术平台、什么样的形态?也会变得非常重要。

如果从长远来说，道路的改变是一个慢长的事，所以现在的智能汽车还会是基于现在的道路体系来设计，因为改变车要更容易，大家都会找阻力低的事先做。而我们愿意做的就是陪着行业发展，在这个阶段里，公司会不断被筛选淘汰、性能会不断提高，这对于变化快的小公司更为有利，而最好的投资机会就在其中。

除了上述领域，接下来还有哪些值得关注或者有潜力的创业热点和方向?

A：除了硬科技，我们还会关注一些在机器人、传感器、芯片半导体技术支撑下的终端应用。我们会关注 AI 与行业的结合而产生的大幅效率的提升的机遇。

同时企业级 SAAS 我们也一直在投，特别是接下来会关注一些垂直领域的 SaaS 项目，将来可能和 AI 也都会结合在一起。

我们还看好 "智能 +"，比如智能 + 汽车、智能 + 金融。同时泛娱乐领域和医疗健康也是我们长期关注的。

回到市场动态方面，如何理解战略新兴板暂停和注册制的推迟?

对于拆 VIE 的公司或者本来就准备上战新板的公司，没利润的可能只能往新三板走，如果本身足够健康的，可以寻找反向上市的机会。现在来看如果走国内 IPO，整个流程基本还是要排队三年。

因此我们希望国内上市的审批速度能够快一点，多层次的资本市场也一定要打开。不然长期资本市场不能够打开，投资者也许就会更加谨慎，导致早期投资整体更加保守。

在下一阶段，还有什么宏观或微观层面想要提醒创业者关注的事情?

A：可以关注 AI 在行业的应用。这需要两个条件：一是数据的饱和度要很高，二是必须对效率产生大幅度提升，只有这前提都存在，算法才能发挥作用。做到这个，行业里的机会就会很多，而我们可以帮助团队嫁接行业资源。请用两句话分别介绍你自己以及你的机构。

以下是精选原创系列，从产业到八卦，从技术到深度观察都应有尽有，更多精彩，请进入与非原创查看。

《2016年注定不会平静》

面对2016年不明朗的市场前景，每个厂商也都有自己的看法和小算盘，随着半导体产业的加速整合，企业并购的步伐不会停止，有着高增长潜力的应用也必将掀起一场血雨腥风。此专题就带大家了解半导体厂商们对2016年产业大势的看法以及它们的应对...

《快充江湖演义》

手机、平板，移动电源等移动设备的快速充电，在2015年已经爆出了火花，去淘宝上看看就能一目了然。以手机和移动电源为例，大有不支持快充就等同于OUT了之势。当前快充处于军阀混战年代，今天"彩云追月"就给大家带来一段"快充江湖演义"...