这两个项目都出自校园，于是我们今年也针对高校和科研院所开展了“AI创业挑战赛”，在全国200多所高校、8大赛区收集到了数百个优秀AI项目。比如在中国科大-AI大赛第一站，我们发现了一个很有趣的项目。这个项目可以通过手环进行运动感知，通过深入学习后连接手机把手语转变成语音输出，有效地为聋哑人的手语沟通提供了便利。一方面相当的具有科技含量，另一方面成本也很低。
一、智能互联网价值链五大关键要素：“IOT+边缘计算+云+大数据+人工智能”
过去十年是移动互联网爆发的一个年代，在这期间涌现了很多优秀的企业，移动互联网也推动了整个社会巨大变革。而未来十年，我们可以断定，智能互联网将造就一个更加伟大的时代，即将带来全行业效益的提升。展开去看智能互联网，必须把价值链看清楚。智能互联网最核心的价值链要看前端物联网，下一步边缘计算，然后再到云，再到大数据、再到人工智能。
举例：无人机+AI应用于电力巡检，带来百倍效率提升
我们投了一家公司（中飞艾维），它本身不是AI公司，这家公司就解决一个问题，用无人飞机解决电网巡视的问题。全中国电网巡视的一直都是人来做，110千伏高压线有120万公里，好多都在深山里，一人一天巡两个塔。这家公司先用无人飞机去巡塔，大概一天两个人一组可以巡四十几到五十个塔，看到许多靠人发现不了的问题，一年就积累了上千万张有专业细节的照片，带来20倍的效率提升。而与此同时，我们另一家做AI的被投企业（水滴科技）用这些照片进行机器学习，训练出来之后由AI代替专家来检查电塔有没有问题，这又带来上百倍效率的提升。
这个市场有多大呢？每年全国电网巡视给出的营业额在两百亿人民币左右，而如果人工智能进入这个行业以后，将大幅度提升整个行业的效率。
举例：智能芯片是AI的根基技术
二、只有与行业的深度融合，才能带来天翻地覆的机会
1.工业大数据为传统行业进行预测和提效
大家知道AlphaGo，人和机器下棋。我们自己产业里，有一个最现实的和社会效益、产业效益最有关联的问题，叫供求预测，联想大数据平台从2010年从做乐phone开始做到现在，搭建了非常完备的产业大数据平台，如果联想大数据平台问和BAT有什么区别，我们更懂供应链，更懂产品开发，更懂制造过程的数据。这个世界不仅仅BAT有大数据，联想也有，而且我们这个大数据大概有十几个PB。我们为什么能跟行业做这样的融合，是因为我们非常能听得懂行业的需求。
比如宝钢说我们每年都要预测汽车用的不锈钢的生产，每年都会有很多的浪费，因为不是少了，就是多了，他说联想能不能跟我一起做一个模型，做汽车未来一个季度、两个季度不锈钢需求分析。就这么一件事情，我们和宝钢一起做，宝钢有它过去历史的数据，但是需求和供应不仅仅需要他们自己的数据，还需要更宏观的其他多维的数据，比如各种不同品类车过去的销量，以及国家政策的影响等等。我们做的还不是很完备，就只是做了很小的实验，宝钢在不锈钢钢板的需求预测上，一年节省了一亿人民币，这样人、机之间的竞赛才是真正的社会效益非常重要的一大块，比下棋可能要重要很多。
2.智能交通用大数据分析颠覆交通方案
第二块是我们投资的一家企业，叫深圳智能交通。上面是改造前的深南大道，有一个路口非常堵车，深圳智能交通经过大数据的分析和研究，解决了这个问题，本来深圳市政府说能不能从建路这件事情上解决这个问题，但是没有走通。而我们对包括小区住户、车的拥有量、用电量等等各环节的数据进行分析之后，只做了红绿灯改造方案，整个效率就提高了14%。这是什么感觉，基本上路政要花10亿人民币才能解决的问题，如今只花了900万人民币便解决了。这又是百倍效益的提升。我们已经和深圳智慧交通合作，来把他们整个的事情进行推广，就是整个智能交通设计。大家都讲无人驾驶，从交通设计的角度来讲，无人驾驶不仅仅是车的问题，还是道路和车一起设计的问题，如果道路和车一起设计，所有的自动驾驶的方案是要颠覆性变革的。
3.医疗影像大数据“机器读片”
综上所述，我觉得在整个智能互联网行业是有非常多机会的，比如最近我们在看的“AI小蜜蜂”，要做的事情就跟联想创投智能互联网投资思路非常一致。在所有行业里要产生N倍数级的效率提升，是非常需要黑科技的。
三、新技术、新物种、新平台
新技术。过去确实移动互联网有很多的红利，在模式上烧了很多钱，而未来，应该投资在黑科技上才能真正提升社会效率。最近看的一家公司源自中科院智能所十几年的研发成果，用于手机上面玻璃片的检测。原来的方法是工人在一个黑房子里，用蓝光打着看有没有瑕疵，工人在产线上三个月眼睛损伤就非常严重了；而现在他们可以用可变光检测技术自动检测。所以，新科技绝对有非常多的机会，而且效果非常好。
新物种。Face++印奇曾在微软亚洲研究院工作，商汤徐立以前是联想研究院香港研究室的一个研发人员，他们两个很明显想法不一样，一个是商业深度融合，一个是推进AI技术，相信在这些交融中，会产生许多新的物种，非常有趣。