主持人：
谢谢王蕾。接下来我们听一下中国本土做投资专业的风险投资机构，对我们未来企业服务的观点和。启明创投在中国是专注于中国市场风险投资基金，到目前为止已经投资了200家企业，其中30家已经实现了上市或者并购，接下来我们有请启明创投合伙人叶冠泰先生上台演讲。
叶冠泰：
我是启明创投的叶冠泰，今天主要是企业服务的投资趋势，我会大概的介绍一下现在的机会，重点聊一下我们启明对这个行业的看法，包括投资了哪些公司，从这些地方可以看到我们可能会投资的机会。
企业服务的技术我们觉得还是会跟随全球技术趋势，这个图上看的是全球从今年到未来三四年企业服务市长的it支出情况，分成数据公司系统、企业级软件、设备、it服务等几个大的领域，我不会讲的太细，我看两点，设备方面的规模挺大的，但成长率非常小，真正的发展是在企业级的软件，还有在it服务里面。未来几年公有云的成长是每年33%，非常快的。所以，首先企业服务里面软件的成长是超过硬件的。并且我们需要关注未来几年公有云在33%的成长率。我们是不是应该多关注一下能够部署在公有云上面的软件技术和服务。
这第二张图是讲一个好故事。如果我们能够投到好的企业服务公司，并且熬过来，然后上市的话。投资回报是很强悍的。这里讲的是十家在近两年美国上市的企业级服务公司，深蓝色的线说的是，如果说你投的是这十家公司股票表现的指数，他们的成长大概是在400%，这是过去五年左右。如果同时过去五年里面投的是道琼斯指数大概的回报率是100%左右。所以如果能找到一个好的软件公司投资的话，他的投资回报是持续强悍的。但如果你是一个创业者在做企业服务，你也会看到右边的图上的十家公司，成立的时间都蛮久的，基本上最快上市的公司大概是7年，最慢大概是15年，平均是10年。做企业服务是个需要熬的行业。
在启明我们除企业服务还有投消费者互联网，我们最近的案例是摩拜。他们的成长非常快速。一年之内他们的车从一万台成长到几千万台。虽然如此，中国的企业服务市场我们认为还是已经到来，今年的市场已经到了131亿美元的规模。大家已经无时无刻都离不开手机和电脑，产生的非结构化的数据成长是几何式的，带来的大数据不管是运算，还是存储，还是分析都是很大的机会，这些企业应用都会有非常好的发展。另外it工程师的收入也是不断在增加。过去一个公司本来可以自己雇一队工程师写代码，做一个专业的定制化软件，不要买这些通用的软件。在今天的世界是不行的，除非你是超大型的国企或者是bat。就算是超大型的国企也未必能开出比bat更好的薪酬和福利或比加入新型创业公司更好的机会。所以就算过去我们不买软件以后我们也要开始买软件。
不知道大家有没有注意到，你一天看几次手机。我大概看了一个统计是120多次。看120多次而且平均每天在手机上的时间是5到7小时。这个时间是非常长的，这个时间内我们所有的上网行为是被所有的app、手机所监控的。这些app知道我们的所有社交，财务，健康，知识点信息并且提供服务。这是我认为传统产业市场会继续不断的被互联网产业挑战并且侵蚀。 信息的不对等太明显了。
bat都有自己的大型it团队，他们买软件非常少。大部分自己开发。我们投资一个软件公司的话，一个思路是我们基本上像个军火商一样，提供软件让传统产业跟bat来pk。这个是ok的。但另外一方面，这场在技术的战争还是倾斜于bat的，所以我们也需要想如何提供软件来服务到bat。
投资机会方面，it转型、分布式的计算和存储，云化，已经是全球性的趋势。过去ibm的时代，一个银行买一个很大很贵的机器可以用十年。现在我们买一个很小的x86服务器，一次买十个，过两天再买20个，再过几天再添加到100个，计算能力和存储能力随着这种不断叠加来增加。这种支出随着使用量来增加，非常简单和低价。这样的情况下我们也需要特别的软件来确保这些机器都是能够很好的并行的计算，备份等等。分布式计算和存储、大数据、云计算、人工智能都是非常好的投资领域。
中国还有另外一个机会，大家知道国家非常看中自主可控。可能商业机构并不是那么关心这个事情，但在中国国企的盘子非常巨大。我相信因为这条“自主可控”，中国的软件产业在未来也会有更多的机会，
有些时候会碰到企业家问我，他说你看我们应该服务于中小企业还是大企业。我觉得这是取决于你的产品属性，如果说他是一个产品化非常强的东西，基本上拿来就能用，而且可以用的非常好的话，我觉得你是可以服务于中小型企业。但如果说你的客户还需要教育，他甚至不知道为什么需要这个东西的话，老实说这个需求可能就是一个方案化、定制化的东西。这个情况下你不可能服务于一个很小的企业。服务很小的企业你花的口舌钱跟你的出差费，跟服务于大企业是一模一样的。
我们也可以看看美国，尽管美国是一个it行业非常成熟的国家。20年前就有微软上市。尽管如此，美国90%的it支出还是来自财富2000强，只有9%来自财富2000-1万强这样的公司。意思是说，在美国真正的小企业花钱买软件的也是非常少的。我们在中国可以说的确是有一个机会来服务于千千万万的小商家从来就没有用过pc，但现在有智能手机可以用这些人。这个市场是存在的。但你得想清楚这些人赚钱是非常不容易的，他为什么要掏1块钱跟你买软件，他掏1块钱你必须给他10块钱的价值，所以这绝对不是一个什么管理软件，他是能省钱就省钱的，所以不要做那些帮他管理一些东西，帮他省时间，他时间多得是，你必须帮他多赚钱。如果你帮他赚多点钱服务中小企业是可以的。但如果不是，还是得服务大企业。
这个图就不多说了，基本上大家可以看到，大数据是不断的增大，越来越大的规模。今年大数据是530亿的市场规模。而且每年是34%的增长。
中国的大数据为什么有意思？因为中国之大，20%左右的全世界的数据都会在中国发生。这是为什么我们在比较早的时候在大数据做了一个比较全盘的布局。我们从公有云服务开始，软件定义存储方面也投了，数据库层面投了巨杉数据库，大数据分析方面投资了星环。在上层软件应用我们投资了软件性能实时分析，来回答如果说我们现在有成千上万人用这个手机软件，但这个手机软件用的不顺的时候，你怎么知道是云的问题还是软件的问题还是手机的问题。另外实时分析、数据库、网络安全、反欺诈和征信这些我们都有投资。
刚才提到星环，今天我想多聊一下大数据，就多介绍一下这个公司。hadoop和spark已经是大数据行业的全球标准，星环在hadoop领域是在中国比较领先的公司。现在客户已经超过了400家，大家可以想象到只要数据2很大的时候他的产品都可以使用到，不管是电信运营商、智能交通、金融、电力、医疗、电子商务、政府等等都是用他们的技术。有时候我也觉得挺悲催的，最近我开车就被摄象头照到，几天之后罚单就发给我了，我自己苦笑一下，因为我知道这个技术的底层数据库就是星环做的。现在中国很多个地方的交警都用他的系统。
ai大家肯定也知道：需要关注算法、计算力、和数据。我认为未来计算力会越来越快、越来越便宜。这些是大公司玩的事。我们做早期投资我们看的是有谁有特别好的数据获取能力、有谁有特别好的工程师做这些计算和算法。
这张图讲的是中国跟美国投资方面，在ai方面有什么差异。其实还是蛮类似的，小的部分还是比较小，大的还是比较大。 中国在机器视觉和头像识别走的比较前面，但在自然语言处理可能走的没有美国那么猛，机器人公司的数量上中国是超前的，美国没有太多。
这方面的投资机会刚刚已经讲到了，我们需要看谁能拿到活的和私有的数据来源。大家说我可以在互联网上抓取。这个谁都可以扒，你扒别人也可以扒，这不算是一个壁垒。现在有很多人做跨行业的ai的计算平台，我认为只靠算法这个事情并不适合创业。我觉得最好还是基于已有的一个不错的算法， 找一个容易快速落地细分领域。在落地的过程中能够拿到私有的数据，我觉得这才是最关键的。
算法和计算能力是大的云可以提供的。是大型公有云的谋生之道。现阶段ai的开发门槛很高。需要许多稀缺的尖端算法的人才。这不是小公司可以干的事情。未来一些大公司可以把这些能力输出给小公司，让他们用，小公司可以落地在各个领域里面配合行业经验和数据。以后ai能力可以变成水、电、煤、互联网这样的计算能力提供给所有人。
这是我们现在人工智能的布局。有几大块，自然语言的处理、理解，决策能力跟博弈，语音识别跟计算机视觉等等大的框架。在这些框架里面，我们到目前为止投了六家公司，第一家公司叫景驰，是前百度的cto创的一家公司。旷视的人脸识别做的比较有名。推想是做医疗影象识别的公司，优必选做机器人，阿博茨做的是金融大数据。云知声是做语音识别的公司。
这里介绍一下矿视，他们刚刚融到4.6亿美金，应该是今年ai领域里面最大的融资。他们已经做了五六年了，一直在积累脸部的数据。他们的算法可以同时分辨300万张人脸。覆盖了20几个省份的公安， 协助破案抓住3000多位坏人。覆盖80%+全国top100互联网金融服务商，2.1亿人实名验证。
启明就是这样的一家公司，我们现在大概掌管这27亿美金，200多个投资，我们今年到目前为止已经有 7个公司上市了，四个医疗，两个是清洁技术，有一个是互联网的项目。谢谢大家！