编者按：本文来自，作者刘玮玮，星河互联人工智能事业部总经理、合伙人，聚焦于天使——Pre-IPO项目的股权投资，方向主要是人工智能、机器人、智能硬件等泛智能领域。

　　大家好，我是刘玮玮。

　　前不久，我做了一次线下分享，内容主要是讲我们眼中人工智能领域的一些新变化，并且给创业者提了几个建议。我认为创业者无论是把人工智能当做噱头也好，加分项也罢，项目都应该回到创业的本质——解决问题。作为创业者首先要根据自己所在行业的场景，去根据问题寻找人工智能的解决方案，而不是反过来拿着火热的概念到处去找还能再拿人工智能“+”什么？

　　在2017下半年，那些单纯依靠算法、SDK讲故事的项目，需要加快商业模式验证的速度。并且，软硬件的整体解决方案将会对客户有更直接的价值。在技术能力之外，创业者的行业纵深与渠道拓展能力，将会越来越重要。

　　在上一期的《》中星河互联合伙人、人工智能事业部总经理刘玮玮推断了2017年的下半年，将会迎来AI行业的第一波洗牌。资本将会把第一波商业模式迟迟不能验证的炒概念项目清洗掉。

　　而对于AI领域的投资人，因为该领域独特的专业性壁垒，大家在技术验证时可能会遇到一些困难，如何能真正的看清AI项目的技术壁垒在哪里？今天我们就和刘玮玮一起为大家分享关于人工智能领域项目技术验证的方法，希望对你有所帮助。

　　以下，供你参考。

　　我先给大家一个技术验证的总观点——使用科学的态度进行技术验证。那么究竟什么是科学的态度？我认为翻译过来其实就是八个字：

　　大胆假设，小心求证

　　你可以对过程中的任何感觉不合理的地方进行存疑，并且小心求证，绝不能武断的下结论，错杀好项目。无论人工智能领域还是其他前沿科技领域，我们在鉴别项目时，都会关注其团队、产业、商业模式、运营、竞争、技术等方面。

　　具体讲技术验证，我有以下分享的点：

　　第一 团队要有学术积累和行业纵深能力

　　这里面我们要特别强调一下，我们说的团队具备的能力，不是指能力都集中在某一个人（比如创始人、CEO等）身上，而是说希望能通过合伙的形式，使核心团队整体具备技术、工程、行业经验、运营等核心能力。

　　1、有无优秀学术背景

　　团队需要有技术带头人，比如第四范式的杨强教授是AAAI的fellow；商汤科技、旷视科技、格林深瞳、地平线等等，都有其技术带头人。

　　除了团队带头人履历外，团队的技术背景还可以通过顶会（ICCV、CVPR、ECCV等）和顶级的Paper发表情况来进行识别。

　　此外，专利情况也是需要了解的内容。可以通过专利，看一下团队之前的技术分布领域。之前有一些所谓的科学家创业，翻看其多年的专利积累和学术论文，发现其研究方向和本项目并不是强相关，这种情况需存疑并进行进一步验证。

　　2、工程实践能力

　　我们回顾一下2016年人工智能的创业项目，会发现大量的天使期项目都是以团队具备算法能力作为切入点，进行天使轮、PreA轮融资，比如人脸识别SDK、手势交互SDK、基于开源框架做的分类器等等。

　　很多SDK以及软件平台当时只是实验室产品，没有考虑成本、计算资源、特定领域的识别效果、客户场景的可集成度等因素，距离真正的商用还有差距。因此，需要团队中有必要的工程实践能力与经验，能快速处理工程中问题。

　　除了技术方面之外，j2直播，快速跟进客户需求，快速迭代、上线发布的能力，也是项目的工程实践能力的另一方面。

　　3、行业纵深能力

　　行业纵深能力是指，团队中有没有该领域的渠道资源、客户资源、上下游合作的资源。这个能力对于产品能否快速商业落地极其重要。不同的产业有其相应的壁垒和特点，被技术改造和合作的难度是不一样的。比如，以无人驾驶/辅助驾驶对应的汽车产业链举例，大量的从视觉算法切入的初创项目，在和主机厂、一级供应商寻求前装落地过程中，都是不占优势的，未来还会面临各种传感器的数据融合，算法的打通，挑战巨大。

　　行业纵深能力举例：面对汽车复杂的产业链，仅仅依靠算法优势期望切入汽车前装市场，是很艰难的。

　　第二 技术及产品验证，黑盒验证尽量充分