劉曉松簡介
劉曉松是經驗豐富的企業家，也是中國優秀的投資人。
1991年，在清華大學讀博期間參與國家CIMS項目，研究神經元在電腦視覺領域的應用。1993年，創立了深圳信力德電子有限公司；2000年，創辦了中國首家數字音樂行業上市公司A8新媒體集團（原A8音樂集團），公司於2008年在香港主機板上市；2015年孵化了行業領先的手機直播平臺映客INKE，後者於2018年在港股上市。社會身份包括：清華大學企業家協會（TEEC）總會主席，深圳市移動網路產學研資協會名譽會長，深圳市政府專家委員會委員等。
在創業的同時，劉曉松還一直扮演著投資人的角色：1999年他成爲了騰訊的第一位天使投資人，投資回報數萬倍；2010年獲得首屆「中國十佳天使投資人」稱號；2012年與董佔斌、蘇蔚聯合創辦了國內最早的天使投資機構之一青松基金，關注領域包括教育文化、創新科技及應用、大消費等；2016-2019年，他連續四年獲得清科集團「投資界」中國投資人TOP100。
編者按
20年前，對騰訊的天使投資，讓劉曉松成爲了中國投資界傳奇。彼時，網路還是個時代的新浪潮。
20年來，隨著中國網路產業進一步縱深發展，人工智慧、雲端計算、物聯網、5G等技術紛紛開始落地，劉曉松的投資視野也從未離開過科技的發展進步。
從個人天使投資到2012年成立青松基金做機構天使投資，劉曉松及其團隊所投資的項目無論落腳教育、文娛還是消費賽道，多數都可總結爲——以數據驅動的創新型公司。
2018年，青松基金還專門成立了青松智慧基金，特聘清華伯克利深圳學院（TBSI）作爲基金顧問，聚焦人工智慧、大數據、晶片、傳感器和機器人的基礎技術創新，以及這些技術在企業、物聯網、智慧醫療、和智慧交通運輸的應用等投資領域。
在接受題跋派與FT中文網專訪時，劉曉松分享了他對於全球化退潮背景下中國人工智慧行業的機遇與挑戰，人工智慧行業應用的風口以及數據驅動對於創新型企業的重要性。在劉曉松看來，正如《麻省理工科技評論》與FT中文網共同成立的全球會員社區題跋派的主題一樣，投資就是融合技術和商業實踐，透過資本讓各個要素結合起來，從而實現技術造福大衆。
Q&A
Q題跋派：您如何看待近幾年人工智慧領域投資的快速成長？
劉曉松：首先人工智慧其實並不是一個新東西，它是根據數據推算未來、制定策略的一種技術。田忌賽馬就是透過數據去制定策略。首先了解對方的馬的狀況，這是收集數據，再對比自己的數據，然後制定一個策略，這就是人工智慧。
之所以現在人工智慧開始發揮關鍵作用，影響越來越大的同時甚至讓會人害怕，有兩個主要原因：一是數據的獲取能力得到了提升。每個人每天在按鍵盤的時候實際上都是在輸入數據，包括存儲照片。二是演算法的突破。數據是一直存在的，但是如何提取數據，提取哪些數據，提取數據之後的分析，這些都需要演算法去指導，因而演算法的突破非常關鍵。目前深度學習演算法發揮了重要作用，這種演算法上的重大突破是最近五年人工智慧取得突破性進展的重要的原因。
從人工智慧目前的發展來看，它已經具備了全面商業化的基礎。在過去的十年中，已經有很多領域開始應用人工智慧，其中一些領域已經做得非常好了，而有些領域纔剛剛開始，比如說供應端和消費端的改造，這些方面的應用會使社會受到非常深刻地影響；同時人工智慧和機器人可能會帶來相應的哲學和倫理問題，這是我們看得到的一些機會和困惑。
Q題跋派：在全球化衰退的背景下，您覺得目前中國人工智慧行業發展的機遇與挑戰有哪些？
劉曉松：任何一個技術的應用或者在商業上的成功，實際上是一個鏈條上面的成功。就中國而言，在人工智慧的發展和應用方面主要有三個主要優勢：第一，積累了大量的數據；第二，積累了很多的人才；第三，擁有巨大的應用場景。場景有三個環節，一個是能否使用，比如由於資訊保護和私隱保護而無法蒐集數據。先不說私隱保護的對錯，單純從人工智慧來說，私隱保護越大，獲取數據就會較差、場景會變小。在這方面，應該說中國的場景環境是比較寬鬆的。其次，就是用戶羣，中國的用戶很願意去用一些新東西。特別是像大灣區等廣東地區的用戶，對新東西的入門和嘗試的慾望很強。最後，中國的場景是非常一致且很大的。
至於中國人工智慧發展的挑戰則主要是底層技術的掌握不足。越到底層中國是越弱的，不管是硬體的技術還是操作系統，這些基本上我們幾乎是百分之百靠進口的。那麼如果全球化被打破，這部分就會出現問題。所以要說中國在人工智慧上的地位，是既有優勢又有劣勢的。如果全球化發展得好，底層技術找到大的應用場景，那雙方受益。如果全球化發展得不好，那麼中國得把基礎的東西補起來，這樣就會使應用推遲。歐美的核心技術如果沒有找到中國這麼大的應用場景，可能也會阻礙發展。所以我們說全球化的進程，是不是能夠順利的進行，包括中美貿易談判是不是能夠順利，其實對人工智慧發展影響都是非常巨大的。
Q題跋派：目前有哪些行業在人工智慧的應用中受益比較大呢？
劉曉松：在應用領域方面，首先受益的就是比較數據多、簡單的行業。目前受益最大的是社群媒體、內容新聞領域。用戶每天在社群媒體上看新聞、做評論，這些都是數據的輸入。比如今日頭條使用人工智慧演算法，目前在新聞領域是最領先的，同時它利用這樣的優勢，發展了很多其他的業務；我投資孵化的映客也是一直用人工智慧做用戶畫像的分析和策略制定。
然後就是教育。我們學的知識是可以進行解構的，進而透過數據可以知道針對每個人個性化的知識點，從而提高學習效率。人工智慧市場至少在十年之內會洗掉現在大部分的教學方式，因爲人工智慧的演算法和機器人參與到學習領域當中，會極大地提高學習效率和學習興趣。例如我們青松基金投資的松鼠AI、論答，這些都是已經很成功的商業模式。
下一步除了這些之外，比如說像物聯網，會聚集比當今網路還要多若干數量級的數據。在這種情況下，例如5G、無人駕駛，這些都會因爲物聯網的發展而成爲現實。比如我們青松投資了飛步科技，中國首家且目前唯一一家在高速及城市道路實現商業落地的無人駕駛公司，算比較前瞻的領域了。在供應鏈方面，供應鏈和消費鏈、供應端和消費端，對工業的改造是非常巨大的，這個是更大的機會，例如我們投資的飛榴科技，是供應鏈的人工智慧的項目；我們投資的Match U碼尚是供應鏈和新消費結合的項目，利用AI量體裁衣和大數據，在線爲每個人定製衣服。
Q題跋派：您認爲可以進行投資的創新科技公司應該具備什麼特徵？
劉曉松：首先要看這個技術是否有門檻和領先度，這個是最重要的。對創新科技要是大市場。如果一個技術的應用最後只能在一個很小的範圍去用，那就不用考慮了；但是如果說這個技術，比如我們投資的博升光電，它研發的新一代高折射率光柵VCSEL產品，達到手機3D感知所需的高功率940nm波長水準，它可以在任何一臺手機上取代現有的攝影機，然後又可以在工業中檢測最細微的潔淨度或者是進行工業上解析度的應用，那麼這個場景就很大。第三是創辦團隊的商業的能力。他們對於商業模式的判斷，市場的判斷。要基於真實的市場調研和判斷，而不是想當然。
Q題跋派：對於一個全新的商業模式，您通常會怎樣判斷和把握投資的機會呢？能否分享一個您印象深刻的投資項目。
劉曉松：我通常把這個過程分爲兩段，平時要理性，理性地去學習、讀書，積累對行業的認知。但是遇見項目的時候，就憑感性，因爲見到項目的時候要更多的使用直覺。但如果說平時不積累，那在遇見項目的時候的直覺都是沒有根據的。
印象深刻的比如MatchU，他們是透過大數據去做衣服。這雖然是個大市場，但是之前有很多人嘗試做都失敗了。MatchU最重要的一點就是有大數據，當時我們投資這個項目的時候，大概僅有四五十萬的數據，但是現在差不多有兩千多萬了。當數據越多的時候，就能夠比較精準的去獲取和推算出每個用戶的體型。對用戶使用，只需要在應用上面去簡單地點幾個勾、給幾個數據，然後它就可以根據大數據生成上百個指標，做一件對用戶而言非常貼身的衣服，這其實提升了衣服的質量，也透過使用這個演算法進而提高了復購率。所以我看到這個項目的時候，當時就覺得用數據、人工智慧來做這個是新鮮事，但是能否做成，其實我當時也帶有很大的疑問，不過投資以後的成長是超出了我的想像。
Q題跋派：您一直強調數據演算法對投資的重要性，那麼青松基金可能算是頭一家直接將數據和演算法驅動放到投資理念當中去的基金，這個是您依據過去這麼多年的積累的經驗的所得到的嗎？
劉曉松：是的，我們一直覺得網路的力量還很大，沒發揮到盡頭，所以我們相信數據的力量。這其實是data-driven，就是以數據和演算法驅動的創新科技應用。我對這個最通俗的理解就是，今天的業務積累的數據，會提高明天的競爭力。舉個例子，例如你在MatchU上面訂了一件衣服，然後我對你的瞭解就比別人要多，我做出來的東西就比別人做出來的更適合你的體型。你只要在上面給了一個數據，我兩千萬個的資料庫就增加成爲了兩千萬零一個，就比別人資料庫大了一個，競爭力就提高了。我們基金從成立到現在其實一直在做這件事情。我們最近統計了一下，我們百分之七十一的項目，是data-driven的。所以我們的項目在這方面的基因還是很強，我們團隊在這方面經驗也很充足。
Q題跋派：最後想請問您怎麼看題跋派這個理念。因爲FT是英國金融時報，我們的讀者和用戶更多的是金融行業，《麻省理工科技評論》更多的是科技領域的科學家，我們會把這兩個羣體結合起來，把技術和資本結合在一起，然後打造一個這樣的平臺。那麼您覺得對我們有什麼期待，希望您可以提出一些寶貴的建議。
劉曉松：我們跟清華-伯克利深圳學院（現在叫清華大學深圳國際研究生院）的合作，就是我們從投資的角度，他們從科研的角度來共同發力。他們是頂尖科學家、科技先鋒，我們可以給自己貼個標籤，是作爲金融方面資本方面的代表，我們做基金就是要融合技術和商業實踐，透過資本讓大家結合起來，讓技術能夠讓大衆受益。所以從這個角度來說，其實我們基金在做的事情和你們在做的理念很像，這件事情是很有意義的。所以我還是非常強調，如果你在學校裏面或者說你作爲科學家做的事情，能夠爲今天或者明天有用，纔是有價值有創造的。題跋派這樣一個平臺，可以讓科學家們更接近市場，也可以讓商業更加接近科學研究。
