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然后就是教育。我们学的知识是可以进行解构的，进而通过数据可以知道针对每个人个性化的知识点，从而提高学习效率。人工智能市场至少在十年之内会洗掉现在大部分的教学方式，因为人工智能的算法和机器人参与到学习领域当中，会极大地提高学习效率和学习兴趣。例如我们青松基金投资的松鼠AI、论答，这些都是已经很成功的商业模式。 下一步除了这些之外，比如说像物联网，会聚集比当今互联网还要多若干数量级的数据。在这种情况下，例如5G、无人驾驶，这些都会因为物联网的发展而成为现实。比如我们青松投资了飞步科技，中国首家且目前唯一一家在高速及城市道路实现商业落地的无人驾驶公司，算比较前瞻的领域了。在供应链方面，供应链和消费链、供应端和消费端，对工业的改造是非常巨大的，这个是更大的机会，例如我们投资的飞榴科技，是供应链的人工智能的项目；我们投资的Match U码尚是供应链和新消费结合的项目，利用AI量体裁衣和大数据，在线为每个人定制衣服。 Q 题跋派：您认为可以进行投资的创新科技公司应该具备什么特征？ 刘晓松：首先要看这个技术是否有门槛和领先度，这个是最重要的。对创新科技要是大市场。如果一个技术的应用最后只能在一个很小的范围去用，那就不用考虑了；但是如果说这个技术，比如我们投资的博升光电，它研发的新一代高折射率光栅VCSEL产品，达到手机3D感知所需的高功率940nm波长水平，它可以在任何一台手机上取代现有的摄像头，然后又可以在工业中检测最细微的洁净度或者是进行工业上分辨率的应用，那么这个场景就很大。第三是创始团队的商业的能力。他们对于商业模式的判断，市场的判断。要基于真实的市场调研和判断，而不是想当然。 Q 题跋派：对于一个全新的商业模式，您通常会怎样判断和把握投资的机会呢？能否分享一个您印象深刻的投资项目。 刘晓松：我通常把这个过程分为两段，平时要理性，理性地去学习、读书，积累对行业的认知。但是遇见项目的时候，就凭感性，因为见到项目的时候要更多的使用直觉。但如果说平时不积累，那在遇见项目的时候的直觉都是没有根据的。 印象深刻的比如MatchU，他们是通过大数据去做衣服。这虽然是个大市场，但是之前有很多人尝试做都失败了。MatchU最重要的一点就是有大数据，当时我们投资这个项目的时候，大概仅有四五十万的数据，但是现在差不多有两千多万了。当数据越多的时候，就能够比较精准的去获取和推算出每个用户的体型。对用户使用，只需要在应用上面去简单地点几个勾、给几个数据，然后它就可以根据大数据生成上百个指标，做一件对用户而言非常贴身的衣服，这其实提升了衣服的质量，也通过使用这个算法进而提高了复购率。所以我看到这个项目的时候，当时就觉得用数据、人工智能来做这个是新鲜事，但是能否做成，其实我当时也带有很大的疑问，不过投资以后的成长是超出了我的想象。 Q 题跋派：您一直强调数据算法对投资的重要性，那么青松基金可能算是头一家直接将数据和算法驱动放到投资理念当中去的基金，这个是您依据过去这么多年的积累的经验的所得到的吗？ 刘晓松：是的，我们一直觉得互联网的力量还很大，没发挥到尽头，所以我们相信数据的力量。这其实是data-driven，就是以数据和算法驱动的创新科技应用。我对这个最通俗的理解就是，今天的业务积累的数据，会提高明天的竞争力。举个例子，例如你在MatchU上面订了一件衣服，然后我对你的了解就比别人要多，我做出来的东西就比别人做出来的更适合你的体型。你只要在上面给了一个数据，我两千万个的数据库就增加成为了两千万零一个，就比别人数据库大了一个，竞争力就提高了。我们基金从成立到现在其实一直在做这件事情。我们最近统计了一下，我们百分之七十一的项目，是data-driven的。所以我们的项目在这方面的基因还是很强，我们团队在这方面经验也很充足。 Q 题跋派：最后想请问您怎么看题跋派这个理念。因为FT是英国金融时报，我们的读者和用户更多的是金融行业，《麻省理工科技评论》更多的是科技领域的科学家，我们会把这两个群体结合起来，把技术和资本结合在一起，然后打造一个这样的平台。那么您觉得对我们有什么期待，希望您可以提出一些宝贵的建议。 刘晓松：我们跟清华-伯克利深圳学院（现在叫清华大学深圳国际研究生院）的合作，就是我们从投资的角度，他们从科研的角度来共同发力。他们是顶尖科学家、科技先锋，我们可以给自己贴个标签，是作为金融方面资本方面的代表，我们做基金就是要融合技术和商业实践，通过资本让大家结合起来，让技术能够让大众受益。所以从这个角度来说，其实我们基金在做的事情和你们在做的理念很像，这件事情是很有意义的。所以我还是非常强调，如果你在学校里面或者说你作为科学家做的事情，能够为今天或者明天有用，才是有价值有创造的。题跋派这样一个平台，可以让科学家们更接近市场，也可以让商业更加接近科学研究。 万物LINK·上海场精彩片段
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