對話王蘭：AI 加速器的使命，讓生態“嫁接”在騰訊 AI 能力之上

今年 4 月，騰訊 AI 加速器于啟動招募，經過近千個 AI 創業項目、為期 3 個月的選拔后，最終 25 個項目正式入選。

據雷鋒網了解，騰訊 AI 加速器是由騰訊開放平臺聯合騰訊云、優圖實驗室等推出的為AI創業者和創業項目提供集AI技術、創投、導師、渠道、市場等五大層面的 AI 創業扶持計劃。

在 AI 技術層面，AI 加速器將連接來自騰訊 AILab、優圖、騰訊云等的 AI 能力，為學員提供超過 20 項的 AI 技術。同時，提供超過 1000 萬的騰訊云資源，幫助項目降低計算成本提高數據處理效率，助力項目成長。

在導師層面，配備覆蓋產業、學術、工業、設計、投資界的頂級大咖。通過 6 個月的導師線下輔導、1v1服務，為學員項目提供深度的產品和技術解析，協助打磨 AI 產品。

產業資源上，加速器為項目提供 AI 上下游產業鏈資源對接，包括芯片、工業設計、生產制造等供應鏈資源，以及項目垂類行業例如醫療、交通、電商等行業資源。

此外，成員項目可以通過騰訊開放平臺、互聯網+、騰訊云等渠道，獲取市場資源與更多合作方進行對接。他們也將會獲得與騰訊投資、“雙百”計劃的對接機會，并通過加速器獲得多家投資機構的關注。

11 月 8 月，在騰訊全球合作伙伴大會上，騰訊開放平臺副總經理、眾創空間總經理王蘭對包括雷鋒網在內的數十家媒體介紹了AI加速器的發展目標、項目選擇的標準等方面進行了介紹。

在 4 個月的加速期里，王蘭表示，進入加速器的公司總估值從 70 億上漲到了 160 億元，其中 15 家團隊拿到了新一輪融資達 16 億元，騰訊還將幫助它們提升底層的 AI 算法和云端計算能力，這些項目覆蓋零售、醫療、翻譯和機器人等垂直領域的 AI 應用探索。

以下是采訪內容實錄，雷鋒網做了不改變原意的編輯：

提問：在引入的 25 個國內項目里面，有很多虛擬助手、機器人方面的，在選擇項目的時候，是有這方面的側重嗎？

王蘭：我們選擇什么樣的公司加入到加速器里面有兩個考慮。第一，有自己核心的 AI 運算能力和 AI 場景的公司；第二，一些在傳統領域有非常多數據積累的 AI 公司。

可能像三角獸，包括追一科技更加偏機器人的形式，為什么當時會有這樣幾家進入，也是會發現不管是金融領域、客服領域，甚至旅游，其實一個機器人的場景是最快能夠給傳統行業提升效率的，所以你會發現這幾家在 AI 加速器里面成長特別快。

提問：像三角獸這樣的公司，融資體量相對而言是比較大的了，加速器對它有哪些方面的幫助？

王蘭：我們第一希望能找到最優秀的 AI 創業企業，第二是用騰訊的能力去培育他。騰訊的能力分幾個板塊，比如底層 AI 算法和云端計算能力，用 API 幫助他們優化一些場景，這部分我們對加速器成員都有非常大的扶持。我們騰訊平臺能聚攏對創業創新公司的扶持，包括我們給企業服務的工具。

提問：剛剛說的三角獸等公司，其實也參與了微軟加速器，怎么看與騰訊 AI 加速器的競爭？

王蘭： 騰訊做事情很少對標，在我看來，這并不是一個比較的點，核心的是真真正正有哪些底層 API，或者是場景結合，能夠幫助到創業公司去跑贏。

提問：騰訊 AI 加速器中的企業有一些在 4 個月里拿到了融資，這些融資有沒有來自騰訊的？

王蘭：當然有。雖然說比例不算大，但也表示騰訊對這個領域優秀的公司愿意拿出一些資金扶持。

提問：騰訊在投資這些企業的時候比較看重什么因素？

王蘭：沒有一個嚴格的標準。從 AI 生態來講，如果資金和投資是這些企業需要的，并且也是騰訊覺得有潛力的公司，我們會希望提供幫助。

提問：2015、2016 年年間各種加速器、孵化空間特別多，騰訊加速器是跟了這股潮流，在做加速器之后有其他的看法嗎？

王蘭：騰訊 2001 年做開放平臺和開放空間，但騰訊做這樣一個眾創空間，或者是創業平臺，不單是因為騰訊一直致力于做生態，我們愿意拿出非常大的誠意，來扶持這樣一些創業企業，也是因為騰訊自己本身也是一家非常成功的創業公司。

比如騰訊的流量，騰訊在自己創業過程中的一些經驗，騰訊自己在云端的一些投入，包括在 AI 能力上的投入，都能在很大程度上幫助到這樣一個創業生態，所以我們很少跟外界對標說別人怎么做的，我們是怎么做的。最重要的是幫助一個生態去成長，同時用騰訊的場景去嫁接和培育它們。

提問：你們做加速器之前，和現在做了這段時間以后發現有什么不同點的嗎？

王蘭：做 AI 加速器這件事情還是比較自然而然的結果，因為在我們做創業生態，做完了這些基礎的創業服務后一定會扎根到某一些場景，因為我們聚焦在 AI 這個品類的時候，加速器光做 AI 的創業公司，彼此之間會發生非常多的融合，或者找到核心場景。

做整個加速器到現在只是四個月左右的時間，我們也看到了整個 AI 創業領域的井噴現象，在這段時間內，AI 更多被市場接受，所以也會發現應用場景得到更好的落地。你看到我們自己選擇了這樣一些初創公司，相對在某個領域當中是非常資深，也確實有很多優質的場景應用。

提問：如何看待目前的 AI 創業市場？像 BAT、4.6 億美元的 AI 融資巨頭出現的時候，中小企業的機會有多大？

王蘭：我覺得人工智能的大爆發也許并沒有完全到來，也就是說其實這個市場還是存在著非常多的機會，這個場景光靠幾家巨頭公司是不能完全實現的。對于騰訊來說，我們除了扎根自己的能力，利用已有的內容、游戲、視頻等場景，最重要的是尋找中長尾的生態，讓生態嫁接在騰訊的 AI 能力之上。

舉一個例子，以 P 圖這件事情來說，光利用人工智能的圖象識別功能進行 P 圖就存在非常多細分領域，我們當時在加速器的面試過程中發現一個細分領域是什么呢？做電商的P圖——首飾和珠寶，把之前人工修出來的圖，人工一天修 25 張圖，后來根據以前修圖的范本，批量的用電腦，所以你可以想象這個場景有多細，以后我們會發現更多這樣的細分領域，AI 都能對這些場景進行升級改變。

提問： 25 家進入加速器的企業，其中有 4 家是國外的公司，海外和我們國內的在創業上有什么差異？

王蘭：之前我們很少看到海外的創業公司進入到中國市場，而在 AI 領域，相反會發現有更多的海外公司進入中國，或者是與中國的 AI 創業公司交流的訴求要強很多，這里有幾個很重要的原因。

一是大家一直在說的 AI 科學家或者是技術專家華人特別多，海外的創業公司有一大部分聯合創始人對中國的應用場景，或者是這個市場本身有很深刻的研究；二是因為中國這個市場有一個巨大的量的優勢，因為對于 AI 來說，算法的最重要是數據量，而中國市場明顯有這樣一個優勢。所以我們引入海外 4 家創業公司的時候，會發現原來其實國外的 AI 公司對中國本土市場成長起來的 AI 技術型公司非常關注。

兩者最核心的差異是，我們發現中國的 AI 公司很關注怎么樣把自己的 AI 能力運用到場景中，可能也是因為在移動互聯網時代，其實中國已經基本上走出了一個不同的發展路徑，不再是復制或者跟隨國外的創業潮流。在移動互聯網時代發現走出了一個不同的路徑，有一些中國獨有的場景，在這種情況下，AI 在下一階段的時候，兩邊的側重點就會發生不同。所以兩邊交流過后，發現同樣是圖象識別，對于用戶分析導致轉化購買的場景，中國和海外團隊會表現得完全不同。

提問：AI 企業在發展過程中，普遍性的短板有哪些方面？

王蘭：為什么大家都關注短板，而不關注優勢？因為說實話這是一個非常好的環境和時代，不管網絡能力、計算能力、云的普及能力，每一個人擁有一個端這樣的普及度來說，其實具備了非常多成熟的條件，從而讓 AI 創業公司能大展拳腳，甚至尋找到最適合的創業機會。

短板永遠存在，你永遠會發現缺資金、缺人才、缺什么，這都是普適性現象。一個創業者希望跑贏，他其實最需要的是抓住時代機會，他要去看到現在是一個技術飛躍的變化期，在你飛躍的過程中會發現我們許多熟知的傳統領域，都擁有變革的機會。

挑戰永遠存在，但是抓住機遇是最重要的。

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