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探路|联想创投高级合伙人宋春雨：AI大数据赛道依旧“星辰大海”、大有可为｜探路2022( 二 )


具体而言，第一，大规模预训练模型是AI大数据必然走的路；第二，自动驾驶会优先在低速或限定性场景率先落地，如港口、高速卡车、无人巴士等限定场景 。联想创投在2020年投资了无人驾驶通用方案公司轻舟智航，已在多个成熟部署无人小巴，用于地铁接驳、城市微循环等场景，2019年成立至今已完成4轮融资，IDG、美团、招商局创投也都位列其中 。
第三，我们越来越看好数据智能赋能行业，与垂直行业深度融合，其核心是真正的解决行业最关键的问题、发挥数倍的生产力 。比如我们投资的RPA公司弘玑智能，它是将人工智能和数据平台的结合实现流程自动化新模式，将原来人力手工收集数据生成报告的业务流程改变为由RPA机器人执行大量重复性工作及复杂运算，最终现场人员再对关键数据及决策进行审核，从而释放出大量的重复劳动力，目前也已与国家电网合作；再比如AI工业缺陷检测的企业中科慧远，它在生产线上替代了工人检测玻璃板的工作，较之人工检测效率提升20倍以上 。值得一提的是，进入到工业缺陷检测行业后打破了国外设备的垄断，这是中国制造、高端制造和智能化应用带来生产力提升的一个非常典型的代表 。
第四，算力，AI大数据背后还是需要算力支撑 。互联网时代的创业是Web 1.0，如今将演进到Web 3.0时代，这是一个多种核心技术共同赋能交叉出来的时代，半导体在其中将起到非常关键的作用，试想一下，一款适配于日常的智能眼镜它的重量、算力多少、每秒处理多少人工智能的预算等等问题，这些都对半导体的要求、显示核心部件的要求非常高 。
（本文首发钛媒体App，内容为受访者第一人称表述，作者 | 郭虹妘，编辑 | 苑晶）

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