作者：许梦翘

风险投资进入我国已有 20 多年的时间，为我国互联网相关产业的蓬勃发展做出了巨大的贡献。

而随着风险投资在我国不断迭代，风险投资中的早期投资因为资金退出更具灵活性，回报倍数高，逐渐涌现了如真格基金、英诺天使基金等优秀的早期投资机构。

而早期投资由于项目处于初期阶段，不确定性较强，所以也被称为投资中最为艰苦的阶段。

那么早期投资对于投资人有着什么样的要求？对于项目的投资逻辑是怎样的？在人工智能对各行各业传统工作结构带来冲击的环境下，其未来还有哪些方向更值得深入挖掘？对投资工作有可能带来哪些影响？

近日，英诺天使基金合伙人周全结合自己多年的投资经验以及英诺天使基金的投资理念向 IT 桔子（ID：itjuzi521）分享了他对早期投资以及人工智能领域的一些见解。

持之以恒、广结善缘，终开花结果

大学毕业后任职于美国芯片设备公司 Lam Research 和以色列半导体测量设备 Nova Measurement instruments 的周全 2014 年加入英诺天使基金时面对工作内容的巨大转变有点迷茫。

周全，英诺天使基金 合伙人

「当时的早期投资不像现在已经形成了科学成熟的体系，一切完全靠自己琢磨。那时候还是 O2O 项目最火热的时候，发现自己看不懂，有点着急」，周全陷入了回忆当中。

之前一直做技术，中年转行，一脚踏出舒适圈的周全在焦虑中思量一番，决定发挥自己长处，专注于技术板块的投资，他认为先进技术领域投资会是风险投资的常青树。

在之后两年左右的时间里，周全共投资出了 30 多个项目，并在 2017 年成为了英诺天使基金成立以来第一位执行董事。当问及如何实现这种自我超越的时候，周全笑着说，坚守自己本心，专心投入，总会有一天会比别人跑的快的。

这种阿甘精神也是早期投资所必需的。早期投资由于项目未来发展不确定性较强，可谓沙里淘金。而近几年技术发展日新月异，想要从早期项目中挖掘到未来商业之星，需要早期投资人扎的够深够宽，并能持之以恒。

学习能力发现优质项目最强大的工具，也是早期投资行业重要敲门砖。都说投资讲究快准狠，需要一副火眼金睛鉴别项目优质与否，及时识别优质标的以免错失良机，这就需要早期投资人在几天内能够把目标行业摸透。

而巧妇难为无米之炊，早期投资更需要获得大量项目源。为了打开投资圈子，周全选择回到母校——北京理工大学去给创业的校友铺路，帮助北理工的创业者们进行项目推荐。

「我当时回到北理工去给创业者们去讲课，并与他们进行深入交流，慢慢的就形成了自己的圈子，扩大了自己的影响力。另外也去广泛的接触各个产业，广结善缘，久而久之，终开花结果」，周全道。

项目长期价值与创始人潜质是

早期项目能够成功的关键

早期项目一般是指 A 轮之前的公司，这个阶段的公司往往商业模式不明确，甚至产品还处于一个概念阶段，未来不确定因素多，失败率高，所以投资起来更为不易。有的投资人甚至戏称，做早期投资还不如赌博。

所以早期投资也拥有着一套选项目的逻辑，最有名的就是真格基金徐小平的看人哲学。一方面是创始人的行业竞争力，是不是拥有深厚的行业背景，或者是不是对市场有着准确的趋势预测。更关键的是创始人的个人潜质，是不是有着强大的执行力与抗压能力。

「其实投资就像找对象一样，我自己也曾经反思，有些项目投资失败很大一部分是因为我对创始人不够了解」，周全道，「创始人的综合素质对于公司来说是非常重要的，因为市场日新月异，企业发展过程中一定会遇到难题，如果创始人未及时转向，企业就很可能死掉。」

对于项目本身，周全本人以及英诺更看重企业的未来市场前景。一些技术型的企业可能未来两三年看可能受到各种因素的制约而发展有限，但是从更加长远的角度来看却是十分具有市场前景。

比如人工智能辅助影像诊断，前几年的时候看这项技术可能受到数据数量与质量、政策以及 AI 算法本身等多种因素制约，落地很难。但是现在再看的话，可以看到赛道的一些头部企业辅助诊断的准确率逐渐提升，产品本身商业化情况也很不错。

如周全所说，短期能否盈利是次要的，能够为这些有长期价值的企业提供资源，帮助他们成长，是他作为投资人最为开心的事情。

AI 在医疗、教育以及无人驾驶领域

更具挖掘性，可能颠覆传统投资

人工智能也是英诺天使基金近几年来的重点投资方向，据 IT 桔子数据显示，英诺天使基金近五年内在人工智能领域投资数量与投资比重持续攀升，截至 10 月 26 日，英诺今年在人工智能相关领域投资次数已达 11 次，占其全部投资的 32.4%，为五年前的 4 倍。

除了上面提到的 AI+影像领域英诺两次投资了赛道头部企业推想科技之外，其他 AI 辅助新药发现、无人驾驶、智能制造等人工智能领域的许多优秀企业也获得了英诺的投资。

人工智能技术的训练需要大量数据作为支持，所以一些数据量比较大的行业，例如安防、金融等人工智能发展的要更早。而对于未来，周全表示无人驾驶、教育机器人和 AI 辅助新药研发几个领域更具前景。

这也是对其投资逻辑的一种贯彻，「比如说无人驾驶，世人皆说无人驾驶落地难，但其实回头看一看手机的发展，十年间发生了天翻地覆的变化，这是当时所有人都难以想象的。汽车领域拥有几十万亿的市场规模，所以未来的无人驾驶的商业化前景一定是可观的。」

事实上，人力成本急剧增加、企业追求更高效的运营效率的今天，许多行业都有着无人化的趋势，在码头、矿山等特殊环境下，也已经看到了无人驾驶的落地机会。

尤其是我国码头在 2017 年下半年开始已经开始逐步走向无人模式，已有多个港口开始使用无人驾驶集装箱船、引导车等，结合人工智能其他技术，大幅提升了生产效率、经济收益与安全性。

也许如周全所说，无人驾驶技术将比我们想象中要更快的落地，带来更多的改变。

▲全球首台无人驾驶电动卡车 2018 年 4 月在天津港开启试运营

人工智能对人类影响都是极其深远的，许多我们曾经不敢去想象不敢去相信的事情已经或马上就成为既成事实，深刻的影响着各行各业。

投资也是三百六十行中的一行，既然人工智能已经为很多行业带来了传统工作结构的冲击，那么不妨眼光长远一些，大胆去想象一下，既然早期投资不易，人工智能能不能以某种模式降低投资失败率？投资人的部分工作是不是能被人工智能取代？

「其实如果数据维度与数量足够，利用人工智能对行业信息与创始团队行为数据的挖掘分析，我觉得也是有可能实现的」，周全表示同意这种可能性。

其实，随着各行各业信息化改造的进一步深入，各类数据的搜集已经逐渐成为可能，或许这种设想已经走在通往实现的路上。