【51CTO.com原創(chuàng)稿件】2017年7月21日-22日，由51CTO主辦的以人工智能為主題的WOTI2017全球創(chuàng)新技術(shù)峰會在北京富力萬麗酒店隆重舉行。峰會期間，30+AI明星，數(shù)十場圍繞人工智能主題的精彩演講與圓桌論壇緩緩揭開面紗。除了場內(nèi)的精彩演講，場外還有專門為AI愛好者搭建的動手實驗室和科技體驗區(qū)，這一切都讓本次大會亮點十足。

7月21日下午WOTI2017主會場，云啟資本執(zhí)行董事陳昱進(jìn)行了主題為《如何吸引人工智能投資人向你瞄準(zhǔn)》的精彩演講。以下是演講實錄，讓我們先睹為快!

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感謝51CTO給我這個機會和大家分享一下投資方面的心得。在轉(zhuǎn)型投資之前，我也是一個技術(shù)男，最早我在Google工作，后來回國以后我參加了一個創(chuàng)業(yè)，是做移動廣告的公司，一直從它的最早建立到新三板上市，中間我以創(chuàng)業(yè)者的身份也和很多頂尖機構(gòu)接觸過，比如IDG，也有接觸其他外部投資人，像紅杉這樣的。當(dāng)時我作為創(chuàng)業(yè)者非常納悶，為什么一個投資人和我聊四五十分鐘，他就可以快速做出判斷呢?這個問題的答案直到我自己做了投資人以后才知道，其實投資人也是有套路的，他自己會有一套框架去衡量你的公司怎么樣，你的團隊怎么樣，你的技術(shù)怎么樣，通過簡單的40到60分鐘聊天和框架結(jié)構(gòu)，就會得出一個判斷。下面我利用半小時和大家分享一下到底投資人是怎么投資一個項目的，特別是人工智能項目。

首先，我先介紹一下我所在的機構(gòu)，我們是云啟資本，還算是一個比較年輕的VC基金，我們專注于早期投資，我們成立于2014年7月，到現(xiàn)在剛好三年。目前，我們管理了兩支美元基金和兩支人民幣基金，資金合計大概是20多個億。我們和很多基金不太一樣的地方是我們比較專注于新技術(shù)投資，比如說像云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能，為什么會這樣?

我們覺得在未來十年里面，技術(shù)會是人類社會的一個推動。所以這一波技術(shù)大牛就好像之前的互聯(lián)網(wǎng)或者五年前移動互聯(lián)網(wǎng)的機會一樣，誰能在大趨勢里面抓住好的投資機會的話，作為投資人就會變得比較成功。我們看看我們?nèi)齻€主要的投資領(lǐng)域，云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能，這三個領(lǐng)域也是高度關(guān)聯(lián)的，云計算、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域支撐深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容，只有這些基礎(chǔ)設(shè)施完善以后你才會說上層的人工智能應(yīng)用蓬勃發(fā)展起來。

所以，我們的投資思路也是自上而下，我們前兩年獲得了云計算、大數(shù)據(jù)項目，大家可能聽過，像云音，分布式數(shù)據(jù)庫，都是我們投資的。當(dāng)基礎(chǔ)設(shè)施完善以后，人工智能的應(yīng)用就有一個興起的條件，所以我們現(xiàn)在主要聚焦在人工智能應(yīng)用，特別是后面我會講到人工智能在某些行業(yè)，比如說新零售、醫(yī)療、無人駕駛等這幾方面的應(yīng)用。

投資首先要回答一個問題，為什么是現(xiàn)在，為什么我現(xiàn)在去投資人工智能?實際上是有三個大的因素包括在里面，首先是技術(shù)上已經(jīng)完備了，我們可以看到在過去十年里面，學(xué)術(shù)界、工業(yè)界也好，投入了大量人力、物力去研究深度學(xué)習(xí)算法，GPU特別適合于做矩陣和下面的運算，它大大提高了機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的效率，還有數(shù)據(jù)方面，我們現(xiàn)在有很多的途徑去收集數(shù)據(jù)。

我不知道大家有沒有聽過一家公司，小米投資的，如果我訓(xùn)練這個模型需要一些特定標(biāo)注好的圖像和數(shù)據(jù)的話，我可以簡單的在網(wǎng)上拿到這些數(shù)據(jù)。因為這些技術(shù)上的完備使得人工智能蓬勃發(fā)展起來。其次在中國做事情大家都知道，必須要緊盯著國家的政策，國家在人工智能上面的反應(yīng)是特別快的。

如果大家關(guān)注了昨天的今日頭條的話，你會知道，國務(wù)院印發(fā)了新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃，非常詳細(xì)的描述了整個國家對于人工智能的看法，相關(guān)的政策以及他需要達(dá)到一個什么樣的目標(biāo)。這個反映是比我們?nèi)魏稳说南胂蠖紒淼目?，就像以前物?lián)網(wǎng)也好，互聯(lián)網(wǎng)也好，從技術(shù)的出現(xiàn)發(fā)展到國家政策的推出，大概都經(jīng)歷了十年以上的時間。像這次人工智能上面，國家的反應(yīng)尤其迅速，只是火了三四年，國家的配套政策就已經(jīng)出來了，這對于所有人工智能公司來說是一大福音。

你想想這會影響什么，比如你公司成長過程中，如果說國家認(rèn)定你是一個種子行業(yè)的話，相應(yīng)的政府引導(dǎo)基金以及其他投資機構(gòu)會把資金導(dǎo)向國家支持的產(chǎn)業(yè)上面來，你的融資就會變得更加容易。到你上市的時候，通過證監(jiān)會審核的時候，如果你是國家重點行業(yè)的話，你會得到更高的過會率。所以這個時候，國家選擇對人工智能支持的政策，是對創(chuàng)業(yè)者的一個福音。

正因為剛才說的一些宏觀因素，全球范圍來看AI也是非常蓬勃的發(fā)展。據(jù)預(yù)測，全球到2025年，人工智能市場規(guī)模會有600億美元，國家發(fā)布的白皮書和我的預(yù)測比較接近，但中國直接人工智能產(chǎn)業(yè)國家目標(biāo)是達(dá)到1萬億，如果算上周邊產(chǎn)業(yè)的話，這個數(shù)字還要上升好幾倍，資本也是逐利的，知道市場在哪里，我的資金導(dǎo)向就在哪里。

2011年，基本上只有幾十家機構(gòu)關(guān)注人工智能領(lǐng)域，每年項目投資也就是幾十筆，到了去年這個數(shù)字已經(jīng)上升到700家機構(gòu)以及每年5000筆交易。我相信這個數(shù)字是不完全統(tǒng)計，實際這個數(shù)字可能更多，這是全球數(shù)字;在中國的數(shù)字，我們現(xiàn)在每年投在人工智能上面的交易數(shù)大概有1000到2000筆。我們知道為什么VC選擇AI這個行業(yè)，選擇了行業(yè)，第二個VC肯定會選擇AI里面的細(xì)分賽道投資，為什么選擇這個細(xì)分賽道呢?

其實選擇的標(biāo)準(zhǔn)很簡單，第一個市場大，我希望有一個千萬億級的市場規(guī)模，只要有這個市場規(guī)模，這里面無論你怎么投資，都能出幾十家獨角獸出來;另外AI最后還是要有一個好的落腳點，最好這個落腳點是我能夠利用我的技術(shù)極大的提升行業(yè)效率。如果說AI能夠?qū)δ骋粋€行業(yè)有五到八倍的效率改造的話，我們認(rèn)為這是AI能夠落地的行業(yè)，我們就會喜歡去投資這個行業(yè)。我們經(jīng)過這兩個標(biāo)準(zhǔn)的篩選，我們認(rèn)為AI在無人駕駛、醫(yī)療、安防、人機交互、教育、工業(yè)、金融上面都有很多機會。

舉一個例子，像無人駕駛，為什么說它是一個千萬億級的市場，中國去年的乘用車單自主品牌出貨量就是一千萬臺，再加上其他的進(jìn)口車，我們按照每臺車單價10萬，乘上就是一萬億的市場。當(dāng)以后無人駕駛普及后，我們相信這些傳感器和軟件系統(tǒng)以及電腦的成本，大概會占到整車成本的10%到20%，這么一乘下來，直接的市場達(dá)到數(shù)千億之巨，這只是車的制造帶來的市場。我們還要考驗它的周邊產(chǎn)業(yè)，比如說給無人車用的高精地圖采集。另外一種衍生出來的商業(yè)模式，比如無人駕駛版的滴滴，把這些都算上的話，這是數(shù)千億，甚至上萬億的市場，所以我們特別喜歡投資這種行業(yè)。

另外是項目提升，我們拿醫(yī)療作為一個例子。我之前聊到一個項目，它是通過深度學(xué)習(xí)，對病人的腦部CT片、掃描片做出一個讀取并判斷，輔助醫(yī)生做出決定說這個病人是否得了非常嚴(yán)重的腦外傷或者中風(fēng)，他是否應(yīng)該開刀。這為什么是個重要的事情呢?如果說一個重癥病人中風(fēng)以后，首先會被送到急診室，急診室通常是全科醫(yī)生，他需要2分鐘才能對這個圖片做出判斷，而且他的正確率遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如?？漆t(yī)生，但是你搶救病人的時間可能只有10分鐘;用了電腦以后，我能夠用短短的2秒鐘時間就能達(dá)到一個?？漆t(yī)生水平，而且準(zhǔn)確率和?？漆t(yī)生的準(zhǔn)確率相仿，這種效率的提升能夠給病人帶來重大影響。我用了計算機，可能很多病人就不至于癱瘓或者死亡，能夠得到更好的救治，所以這種行業(yè)里面我們應(yīng)用人工智能是非常有價值的。

最后一個是安防，市場又大效率提升又明顯的行業(yè)，中國每年在公共安全上投入數(shù)千億資金，所以說這是一個特別大的市場。人工智能在里面能起到什么作用呢?比如說在一個公共集會上面，像以前我們要維護一個集會的秩序和安全，我們要派很多人去盯，但是這種人盯的效果未必好。像現(xiàn)在有了深度學(xué)習(xí)以后，攝像頭就會實時采集這里的視頻圖片，去自動鎖定跟蹤一些重點對象，這樣的話效率就得到了大大的提高，正因為有了這個技術(shù)，大家的安全也得到了保障，這是市場又大效率提升又明顯的例子。所以，大家選擇進(jìn)入一個行業(yè)的時候先問自己這兩個問題，我所在的市場是不是千億級的市場，我用了之后效率是不是成倍的提升，而不是10%到20%的改進(jìn)，如果只有10%到20%的改進(jìn)是不值得投資的。

說完宏觀，下一個我們會評估這個標(biāo)的。我們會從幾個方面來去評估，包括這里面的產(chǎn)品數(shù)據(jù)和算法，像產(chǎn)品是toC和toB的判斷方法有一定的不同，toC人工智能運用最多是智能家具，智能電器、智能家具這個詞已經(jīng)提了很多年，但是一直卻沒有真正的在消費者里面得到很大的反響，為什么?這里面是有一個產(chǎn)品設(shè)計問題的。

早年，行業(yè)從業(yè)者認(rèn)為我給空氣凈化器也好、空調(diào)也好加上聯(lián)網(wǎng)功能，我這就是智能的。但未必如此，因為遠(yuǎn)程控制并不是痛點，我不會為了一個聯(lián)網(wǎng)功能多付錢去買一個所謂智能的產(chǎn)品。真正一個好的產(chǎn)品是真正解決人的痛點，我見到過現(xiàn)在市面上最好的智能電器品類是小米智能電飯煲，它加入了一定的智能控制器，所以說你放不同的米和不同份量的水下去的話，它能夠自動偵測出來，用最好的溫度曲線去噴熱米飯，出來的飯?zhí)貏e好吃，這就解決了痛點。

因為我買電飯煲是為了煮一個好吃的飯，如果我之前沒有經(jīng)驗的話煮出來的飯就不好吃，人工智能幫助我解決了這個問題，這是特別好的例子。大家做toC產(chǎn)品的時候一定要想清楚痛點在哪里。toB也是類似的，但toB的痛點往往出在效率上面，就像我剛才所舉的例子，你要使得技術(shù)應(yīng)用在產(chǎn)業(yè)上面必須要有效率比較好的提升，只有這樣的話，你的技術(shù)才會產(chǎn)生價值，所以產(chǎn)品是我們特別看重的方面。

有了產(chǎn)品或者有了好的應(yīng)用場景，接下來要考慮的是另外兩個更加技術(shù)的問題，一個是數(shù)據(jù)，一個是算法。數(shù)據(jù)大家都知道，深度學(xué)習(xí)特別廢數(shù)據(jù)，怎么樣收集數(shù)據(jù)呢?這是創(chuàng)業(yè)者需要去解決、去思考的一個問題。像我們之前也聊了很多醫(yī)療類的項目，醫(yī)療類項目最大的一個問題在于你很難獲得一個數(shù)據(jù)，為什么呢?因為沒有任何一家醫(yī)院會把數(shù)據(jù)交給你，你能做的事情需要和這個醫(yī)院某個科室或者主管信息化的副院長搞好關(guān)系，然后拿到圖片，但這種圖片來源往往有限，這就導(dǎo)致了訓(xùn)練出來的模型效果不是特別好。

另外是標(biāo)注的一個問題，大家很多時候也忽略數(shù)據(jù)標(biāo)注這個問題，像我們知道有些地方會把數(shù)據(jù)標(biāo)注外包，但這經(jīng)常會導(dǎo)致一個問題，我的數(shù)據(jù)標(biāo)注出來可能有很多噪音，影響后續(xù)模型訓(xùn)練效果。但在國外，大家非常重視數(shù)據(jù)標(biāo)注問題，之前Google大腦團隊也是在做用機器輔助醫(yī)療診斷的項目，博客里面提到這么一句話，他們的訓(xùn)練級數(shù)據(jù)都是請一組有經(jīng)驗的醫(yī)生對數(shù)據(jù)做標(biāo)注，而且他們采用投票制，比如三個醫(yī)生，兩個認(rèn)為這是正確的標(biāo)注，他才會標(biāo)上去。在中國大家往往不是那么重視，也可能沒有花那么大成本在這上面，所以有時候標(biāo)注的效果差強人意，導(dǎo)致后面我會對你產(chǎn)生懷疑。所以我們在看一個團隊的時候，看他怎么去對待數(shù)據(jù)，往往就是我們對他的一個判斷。只有你認(rèn)真對待數(shù)據(jù)，有一個非常系統(tǒng)的方式收集數(shù)據(jù)，去清洗數(shù)據(jù)、標(biāo)注數(shù)據(jù)，并且被模型訓(xùn)練所用，我們才認(rèn)為你是一個合格的AI團隊。

最后是算法，現(xiàn)在算法門檻相對已經(jīng)比較低了，開源框架都非常普遍，很多學(xué)術(shù)論文也在討論各種不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可能會對這個系統(tǒng)的影響。但是話又說回來，這些論文是要有人讀的，框架還是要有人使用的。在中國人才供給是特別大的問題，每年真正計算機專業(yè)學(xué)機器學(xué)習(xí)方向出來的研究生、博士生也就那么幾千個幾萬個，但我這里除了BAT這些大企業(yè)以外，我還有成千上萬個創(chuàng)業(yè)企業(yè)，都要爭奪這個人才。所以說你怎么構(gòu)造一個強的算法團隊呢?這是每個初創(chuàng)企業(yè)需要回答的一個問題。我們總結(jié)一下，一個團隊你必須要找到一個好的落地場景，有好的產(chǎn)品設(shè)計，再加上對大數(shù)據(jù)認(rèn)真，搭建好的團隊，這樣你才能走的更遠(yuǎn)，才是我們VC想找的團隊。

下面相對來說是一些比較虛、比較通用的內(nèi)容，比如說我們會去評估這個團隊的成員是否互補，因為很多時候我們看技術(shù)人員出來創(chuàng)業(yè)一般來說他在技術(shù)方面是有獨到之處，但是他往往缺乏的是一個合作伙伴，去幫他搞定商業(yè)上的一些東西。而這個伙伴其實是十分重要的，像很多行業(yè)，舉一個例子，像醫(yī)療行業(yè)或者教育行業(yè)，如果說你沒有一個好的伙伴，沒有一個好的渠道的話，你做出來的產(chǎn)品再好也是推銷不出去的。這個時候你怎么尋找你的搭檔，是大家在創(chuàng)業(yè)時候需要去想的一個問題。

我們希望看到的是，創(chuàng)始人團隊大概會有兩到三個，他們中間又有技術(shù)能力強的，也有商務(wù)能力強的，他們的技術(shù)和性格最好能夠互補，股權(quán)分配合理。我們最不愿意看到的是，比如三個創(chuàng)始人，股權(quán)每個人三分之一，為什么不好呢?最后公司還是需要有一個人做決策的，如果沒有一個人占大股的話，最后公司出問題就沒有人站出來對這件事情負(fù)責(zé)，這對公司是特別不好的地方。

另外很重要的一點，三個人雖然他們的背景和經(jīng)歷都是不同的，但是他們必須要有一個共同的價值觀，沒有共同的價值觀是很難在創(chuàng)業(yè)過程中堅持下去。這是老生常談了，另外一個是商業(yè)能力，像現(xiàn)在普遍碰到的一個問題是AI公司的估值都特別高，但是一談商業(yè)模式，一談收入的話，大家就像一個癟了氣的氣球一樣，完全沒有信心，為什么會這樣?現(xiàn)在很多時候，雖然大家能夠找出AI的熱應(yīng)用場景，但很多時候沒有想清楚，我怎么去做商業(yè)變現(xiàn)，這個問題不單是創(chuàng)業(yè)者的困惑，其實對投資人來說也是挺困惑的。就像現(xiàn)在的明星企業(yè)也好，你會發(fā)現(xiàn)，他也沒有找到特別好的能夠產(chǎn)生規(guī)模收入和變現(xiàn)的方式，到底最后這個方式會是怎么樣的，這個問題我現(xiàn)在沒辦法回答，但也是我希望能夠和創(chuàng)業(yè)者共同探討的一個問題。

創(chuàng)業(yè)公司在創(chuàng)業(yè)的時候很難避免會和大公司去競爭，在這個時候大家的定位一定要做好。你要搞清楚你是什么樣的公司，創(chuàng)業(yè)公司不要一上來就說我就是要做一個大平臺，大平臺也好，生態(tài)環(huán)境也好，這不是你創(chuàng)業(yè)初期應(yīng)該考慮的問題，這是BAT或者說晚期創(chuàng)業(yè)公司，比如今日頭條這樣的公司考慮的問題。一開始我認(rèn)為創(chuàng)業(yè)公司就應(yīng)該扎扎實實找到一個小的應(yīng)用場景，我用技術(shù)把這個場景里面的一個痛點問題給解決掉，然后你再慢慢的去拓展你的領(lǐng)域，直至你的公司慢慢的成長起來，最后能夠變成另外一個大公司，在這個時候你再考慮構(gòu)造什么開放平臺也好，去構(gòu)造一個生態(tài)環(huán)境也好。

另外一點，有一種創(chuàng)業(yè)公司，他是嘗試去解決基礎(chǔ)設(shè)施的問題，但是這種公司，我是覺得大家應(yīng)該慎行。像地平線，像深圳科技這種，它是嘗試去做AI的芯片，這種產(chǎn)品往往投入巨大，而且即使你做出來，你要面臨著來自于大公司，像這些云廠商的競爭，因為像這種情況下，大家都進(jìn)入這個方向要考慮清楚，如果說你沒有足夠強的技術(shù)能力，你沒有足夠強的融資能力的話，還是不要進(jìn)入這種投資會比較巨大的基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)。

最后說一點，成功的創(chuàng)業(yè)是在對的時機做對的事情。舉個例子，像教育，AI+教育現(xiàn)在比較火的一個是我怎么用機器對我的考卷做批改，這個產(chǎn)品很多年前已經(jīng)在美國流行了，在中國最近變得普及起來也是因為政策的驅(qū)動，就像說2020年英語口語會列入中考，會采用大數(shù)據(jù)、人工智能的方式去評分，國家這么做的一個原因也很簡單。第一個，機器是比較擅長于做這樣的事情，第二個，機器能夠保證公平性。正是因為有這個國家的大環(huán)境，政策驅(qū)動因素在，所以這方面的創(chuàng)業(yè)變得可行起來，所以大家在創(chuàng)業(yè)的時候也要想一下，問一下自己，到底為什么我現(xiàn)在做這件事情時機是對的，為什么我早一年不能做，或者我晚一年進(jìn)入市場就晚了。所以這是大家去思考的幾個問題。

最后我分享幾個我們投資的案例，也算是對我前面講的投資框架的總結(jié)。第一個是我們最近在硅谷投的一個無人駕駛團隊，他們?nèi)齻€都是百度研究院出來的，這是一個市場巨大的產(chǎn)品，無人駕駛市場是數(shù)千億級別的市場，是每個投資機構(gòu)必須布局的地方。這個行業(yè)進(jìn)入門檻相對比較高，你之前必須真真正正在Google、百度、特斯拉實踐過無人駕駛的團隊出來的，你看過這些解決方案，站在巨人的肩膀上你才能造更好的新輪子。剛好我們機緣巧合，在一個偶然情形下碰到這么一個團隊，并且完成了一個投資，他們現(xiàn)在的進(jìn)展蠻好，他們的無人駕駛汽車會在12月份上路。

第二個是機器人的例子，這個公司做的是機器人勞動輸出公司，我們?yōu)槭裁催x擇這個行業(yè)，這個行業(yè)和勞動力行業(yè)是等價的，人做的事情如果最終都是人做的話，這兩個行業(yè)價值是可以類比的，這也是巨大的市場。為什么是現(xiàn)在做，有兩個因素在里邊。第一個是中國勞動力成本在不斷上揚，這是因為中國慢慢進(jìn)入老齡化社會，勞動力供給在不斷下降，再加上通貨膨脹和其他經(jīng)濟因素，所以勞動力成本不斷上揚;機器人制造成本方面，機器人現(xiàn)在的核心零部件和傳感器成本很多，但質(zhì)量卻上去了，所以現(xiàn)在就意味著我們可以用更便宜的價錢造出可以和人相仿的機器人，這就是說我們?nèi)ネ顿Y這個行業(yè)的先決條件。

這個公司具體做什么東西呢?一個通用的室內(nèi)服務(wù)機器人底盤，這個底盤在室內(nèi)自主行動，上面搭載不同的身體，就能夠完成不同的工作。比如說送菜，比如室內(nèi)導(dǎo)航、安防等，這都是常見的應(yīng)用。所以我們看中這個團隊，第一個這個團隊特別扎實，第二個他們做出來的機器人成本特別低，現(xiàn)在催生了一個新的模式，機器人不賣了，99塊錢租給別人一天，客戶是非常愿意接受的。因為現(xiàn)在你請一個送菜的傳菜員，工資2500到3000，還有社保以及其他相應(yīng)待遇，用工成本遠(yuǎn)高于機器人，而且機器人任勞任怨，一天可以工作24小時，節(jié)假日不請假，所以從任何一個角度看，機器人都是對人很好的替代。最后人都被機器人替代了怎么辦?這個問題就像我們小時候是以天空做紙，以后我們難道不能解放人出來變成三天工作制、四天工作制，人花更多時間去娛樂嗎?我相信這個答案是肯定的。

還有一個機器人公司，它在硅谷，我想著重說的是它的商業(yè)模式，它的商業(yè)模式是做外賣計費，在美國送外賣成本大概是5美元，遠(yuǎn)高于中國現(xiàn)在的快遞成本，他們就用機器人替代，降低成本。我們這個團隊有MIT兩個博士做的機器人可以讓這個成本變成一到兩美元，這就極大降低了成本，也是催生了一個新的商業(yè)模式，和中國的達(dá)達(dá)、同城快遞公司類似，只不過在中國可以用人加電瓶車，在美國可以用低速的室外無人駕駛機器人去完成工作。

最后分享一個蠻有趣的給消費者用的東西，它實際上是個智能硬件。這里有很多人有小孩，有很多人小孩去學(xué)鋼琴，但很多時候家長在陪練的時候有困擾，我又不懂鋼琴怎么知道小孩彈的音是正確的，以前這個問題是無解的。現(xiàn)在我們投資的一家公司有個巧妙的設(shè)計方案，他在鋼琴和電子琴上面裝了一個攝像頭，他會實時通過鍵盤上面的視頻，分析這個小孩彈的音是否準(zhǔn)確，指法是否正確，通過小孩的面部表情可以看出他是否專注看鋼琴譜，有了這些技術(shù)的輔助手段就會讓這個鋼琴陪練變得更加簡單起來。以后，我們希望它上量以后，我們還可以再去切入鋼琴的在線教育，通過切入在線教育以后，商業(yè)模式這條路就打通了，它就能夠做一家能夠規(guī)?；癄I利的公司，不僅僅是智能硬件的公司。所以這是我們的一些考慮。

謝謝大家的時間，我今天的分享就到這里，謝謝。

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